La inteligencia artificial (IA) no ha llegado todavía para reemplazarte… pero puede no quedar mucho, y cada vez lo intenta mejor. Investigadores de Carnegie Mellon y otras firmas asociadas montaron una "empresa falsa" con agentes de IA generativa, como ChatGPT, Claude o Gemini, para observar cómo se desenvolvían en tareas laborales reales durante una jornada de trabajo simulada.
Las conclusiones no son buenas. (O sí, depende de qué lado estés.) Los agentes de IA avanzan rápido, pero muchos de ellos no son todavía capaces de resolver tareas simples o mostrar criterio en entornos reales de trabajo. Por el momento, la IA funciona mejor como asistente que como sustituto. Sin embargo, el cambio de fase parece cercano. Y eso hace que aumenten las preguntas… y las previsiones.
Empleo frente a automatización masiva
Según Medium, el experimento representa un ejemplo ilustrativo. La idea era observar a la IA para ver cómo se gestionaba en un entorno laboral con tareas concretas: redactar correos, coordinar agendas, cerrar ventas o tomar decisiones.
¿El resultado? Pese a tener acceso a navegadores, hojas de cálculo o calendarios, las IA se enredaban en bucles sin fin, olvidaban instrucciones básicas o no eran capaces de completar la mayoría de los objetivos.
En un caso concreto, varios agentes pasaron horas discutiendo cómo redactar un email… que nunca llegó a enviarse. La conclusión fue clara: por ahora, la IA simula trabajo, pero no lo hace realmente.
En el estudio, agregan desde Business Insider, la mayoría de los agentes de IA empezaron bien, pero perdieron fuelle a medida que las tareas se iban volviendo más y más complejas: “Por ejemplo, cuando se le pidió que pegara sus respuestas a preguntas en "respuestas.docx", la IA lo trató como un archivo de texto plano y no pudo añadir sus respuestas al documento.”
Automatización parcial
Sin embargo, la automatización total solo es una de las formas en las que la IA puede reducir el empleo. Se calcula que el avance de la IA ha generado, en España, más de 3 millones de nuevos puestos de trabajo con hasta el 60 % de sus tareas automatizadas de forma total o parcial; sin embargo, el fantasma de la pérdida de empleos sigue sobrevolando el empleo, pese a que la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (Fundae) sigue negándolo.
Por el contrario, sí se considera que existe una grave falta de talento cualificado, lo que genera una nueva presión en las empresas, para captar o formar profesionales que sepan utilizar y sacar partido a las nuevas herramientas.
Todos estos datos se entienden mejor en contraste con el último estudio de Randstad Research, que afirma que:
- Un 9,8 % de los empleos actuales en España (unos 2 millones) están en riesgo de automatización total
- Un 15,9 % (3,24 millones) podrían beneficiarse de la IA mediante incrementos en la productividad.
- Se estima la creación de 1,6 millones de nuevos empleos ligados a la expansión de estas tecnologías.
- Se calcula una pérdida neta aproximada de 400.000 puestos en los próximos diez años si no se adapta el mercado laboral.
¿Oportunidad o amenaza?
Mientras tanto, los trabajadores no parecen tenerlo claro. Según un estudio de Hostinger, el 90 % de los españoles cree que la IA transformará el mercado laboral, con una amplia mayoría que considera que beneficiará, sobre todo, a emprendedores y funcionarios. El dato clave: el 61 % considera que su propio puesto de trabajo se verá afectado.
La Encuesta de Percepción Social de la Innovación en España (Fundación Cotec) suma otro dato relevante. El 62 % de los ciudadanos creen que la mayoría de los trabajos serán realizados por máquinas en 15 años o menos, pero casi el 50 % cree que no podrán sustituir su empleo. Un claro ejemplo de cómo la autopercepción individual y colectiva no encajan frente al futuro de la IA.
La inteligencia artificial todavía no puede quitarte el trabajo, pero es probable que ya lo esté cambiando a toda velocidad. En algunos sectores, está ocurriendo, como las matemáticas, la asesoría fiscal y contable, el análisis financiero y la traducción, entre muchos otros. En cambio, para muchos autónomos, técnicos, personal administrativo y empresarios, la clave no está en competir con la IA, sino en aprender a convivir con ella.
En pocas palabras, formarse en herramientas digitales, automatización o análisis de datos puede que marque la diferencia entre verse desplazado o reposicionarse en un sector: ¿el problema?, si bien la ventaja está en cómo te adaptas a lo que viene… las pymes y los autónomos pueden tener dificultades para saber qué viene realmente, y cuándo.
Proyecciones sí, certezas pocas
Los analistas apuntan tanto a efectos positivos —más productividad, nuevos empleos, mejores salarios en ciertos sectores—, las proyecciones coinciden en que este proceso mantiene un alto grado de incertidumbre.
BBVA Research reconoce que la IA puede provocar la desaparición de ciertos puestos, pero también impulsará otros y aumentará la productividad global. Sin embargo, advierte que los efectos finales dependerán de factores como la regulación, la educación, la infraestructura tecnológica y la capacidad de adaptación del tejido productivo.
Asimismo, tanto la Unión Europea como España han comenzado a legislar de forma preventiva, como demuestra el Reglamento Europeo de IA (UE 2024/1689), que establece que los sistemas usados en selección, evaluación y gestión laboral se considerarán de alto riesgo y deberán cumplir requisitos estrictos de equidad, trazabilidad y supervisión.
En paralelo, España ha creado la Agencia Española de Supervisión de la IA (AESIA) y tramita un anteproyecto de ley nacional para el buen uso y la gobernanza de estas tecnologías, incluyendo la identificación obligatoria de contenidos generados por IA y sanciones por usos indebidos.
En conclusión, se confirma que hoy los agentes no pueden sustituir la mayoría de los empleos, aunque sí pueden automatizar gran parte de la carga productiva. Si la falta de normativa europea obligó a las empresas a generar reglamentos propios, el consenso entre los organismos reguladores apunta a un escenario profundamente incierto y dependiente del contexto.