Casi todos los empleos tienen tareas que la IA puede transformar
La siguiente contribución corresponde al portal de la Stanford Graduate School of Business y la autoría es de Lisa Bonos que es miembro del equipo.
El economista Erik Brynjolfsson afirma que la transformación del trabajo impulsada por la IA apenas está comenzando, y que nuestras instituciones no están preparadas para ello.
«Aunque la mayoría de los trabajadores aún no utilizan la IA, pronto lo harán», señala Erik Brynjolfsson.
En resumen
El economista Erik Brynjolfsson estudia cómo la IA puede complementar la labor humana en lugar de reemplazarla.
Sugiere centrarse en las tareas, no en los empleos: «Casi ningún trabajo es totalmente automatizable, mientras que casi todos los empleos incluyen tareas que la IA puede transformar».
Brynjolfsson ha instado a los líderes tecnológicos y políticos a actuar con rapidez para definir el impacto económico de la IA.
¿Cómo transformarán los avances en inteligencia artificial los empleos, las empresas y la economía en general? ¿Qué pueden hacer líderes y empleados para prepararse ante un mundo remodelado por la IA?
Erik Brynjolfsson —profesor (por cortesía) de Economía y de Operaciones, Información y Tecnología en la Stanford Graduate School of Business, además de director del Stanford Digital Economy Lab— lleva años investigando estas cuestiones y anticipando los efectos transformadores de las nuevas tecnologías.
Entre sus numerosos proyectos recientes, ha seguido de cerca cómo las empresas implementan la IA, ha identificado qué trabajadores pueden beneficiarse más de ella y ha hecho un llamamiento a economistas, investigadores de IA y responsables de políticas públicas para que actúen ya «con el fin de crear los incentivos, las salvaguardas y las instituciones necesarias para orientar la IA hacia una dirección que complemente a los seres humanos y beneficie a la sociedad».
Brynjolfsson conversó con *Insights* sobre lo que se requiere para reimaginar con éxito empresas e instituciones, permitiendo así que los humanos colaboren con la IA para aumentar su productividad.
Basándose en su investigación, ¿cómo puede implementarse la IA teniendo en cuenta al mismo tiempo su impacto en las personas reales?
Erik Brynjolfsson: En el Digital Economy Lab, Elisa Pereira, Alvin Wang Graylin y yo analizamos 51 implementaciones de IA que generaron valor en diversos sectores, como la industria manufacturera, los servicios financieros y la tecnología. Descubrimos que el 77 % de los desafíos más difíciles no eran de índole técnica, sino que estaban relacionados con la gestión del cambio, la calidad de los datos y el rediseño de procesos. La clave del éxito casi nunca residía en el modelo de IA, sino en la propia organización. La misma tecnología conducía a resultados muy diversos. La reducción de plantilla fue un factor importante, pero solo en el 45 % de los casos; en el resto, los trabajadores fueron reasignados a tareas de mayor valor.
¿Cómo se consigue la mejor respuesta? Pensando en términos de tareas, no de empleos. Casi ningún puesto de trabajo es totalmente automatizable, pero prácticamente todos incluyen tareas que la IA puede transformar. Al desglosar el trabajo de esta manera, la capacidad liberada se traduce en la posibilidad de reasignar a los trabajadores en lugar de recortar la plantilla.
Uno de sus indicadores, el panel *Canaries Dashboard*, muestra una caída del empleo mucho más pronunciada entre los jóvenes de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la IA, en comparación con trabajadores de mayor edad. ¿Cómo cree que están cambiando los puestos de nivel inicial?
Erik Brynjolfsson: En un estudio reciente realizado con Bharat Chandar y Ruyu Chen, observamos un descenso del 19 % en el empleo de jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA, frente a sus homólogos en ocupaciones menos expuestas. Sin embargo, el hallazgo más interesante es que dicha caída fue mayor en aquellas ocupaciones donde la IA automatiza la labor humana en lugar de complementarla. La parte rutinaria del trabajo de los empleados principiantes —el borrador inicial, la consulta básica, el filtrado preliminar— es precisamente lo que estos sistemas hacen bien. Lo que queda es el criterio, la verificación, el trato con el cliente y la coordinación de la IA. Por tanto, para muchos, el acceso a los primeros pasos de su carrera profesional se vuelve más cuesta arriba.
¿Qué consejo les da a los estudiantes que se incorporan al mundo laboral?
Erik Brynjolfsson: Mi consejo es colaborar con personas diferentes a ti y centrarse en lograr que algo funcione.
La primavera pasada impartí una asignatura de economía e informática titulada *The AI Awakening* (El despertar de la IA). La clase estaba compuesta a partes iguales por estudiantes de la GSB e ingenieros e informáticos, y contó con invitados de laboratorios de IA líderes, firmas de capital riesgo y *startups* de vanguardia. Equipos de tres personas dispusieron de 10 semanas para desarrollar no solo un plan de negocio, sino también un prototipo funcional con capacidad de acción autónoma (*agentic prototype*). Los estudiantes aprendieron unos de otros —especialmente cuando provenían de facultades distintas— y crearon algo tangible.
Si dominar la IA no basta para proteger tu empleo, ¿qué lo hará?
Erik Brynjolfsson: El dominio técnico es importante, pero insuficiente. Dominar la IA en 2026 será como dominar el correo electrónico en 2005. Lo que realmente te protege es saber plantear las preguntas adecuadas para orientar tu trabajo con la IA. Otro factor clave es asumir la responsabilidad de los resultados; eso fomenta las relaciones y la confianza. En esas situaciones, la máquina aumenta tu valor en lugar de reemplazarte.
Lo más práctico es evaluar: ¿qué tareas sustituye la IA y cuáles potencia? A continuación, debes volcar tus esfuerzos en este segundo grupo antes de que alguien más tome esa decisión por ti. No se trata de una habilidad que se adquiere, sino de un hábito: el de saber redistribuir tu tiempo.
¿Cómo deberían prepararse legisladores y tecnólogos para los cambios sísmicos que traerá consigo la IA?
Erik Brynjolfsson: Hace poco participé en la redacción de una declaración conjunta sobre la IA y la transformación junto a otros economistas especializados en tecnología: Ajay Agrawal, Anton Korinek y Tom Cunningham. Resultó sorprendente ver el amplio consenso entre tantos economistas —que a menudo discrepan en otros temas— respecto al impacto de la IA.
En primer lugar, hay que medir los impactos. En segundo lugar, dejar de hacer pronósticos y empezar a construir. Las instituciones tardan años en construirse, y la IA transformadora podría no esperar a que estén listas. En tercer lugar, hay que lograr que el camino complementario sea el más rentable. Neutralidad fiscal entre el trabajo y el capital, y colaboraciones que recompensen el rendimiento conjunto de humanos y máquinas.
¿Qué entienden la mayoría de los trabajadores que apenas utilizan la IA que los desarrolladores no ven?
Erik Brynjolfsson: Un estudio de Pew revela que alrededor del 65 % de los trabajadores estadounidenses afirman utilizar la IA poco o nada. Cuando surgen nuevas tecnologías de propósito general, como la IA, pueden pasar años de inversión en activos intangibles antes de que se materialicen ganancias cuantificables. Mis colaboradores y yo denominamos a esta dinámica la «curva en J de la productividad». Actualmente nos encontramos en el punto de la curva en J en el que las inversiones iniciales aún no han generado grandes avances; por tanto, aunque la mayoría de los trabajadores todavía no utilicen la IA, pronto lo harán.
Nuestra investigación sobre cómo se implementa la IA ilustra esto de forma concreta. Un ejecutivo nos comentó que la parte más ardua del trabajo reside en la documentación de procesos y la arquitectura de datos. Solo el 6 % de las empresas que analizamos disponía de datos depurados para empezar. Quienes realizaban el trabajo ya lo sabían.
En 2036, ¿qué indicador consultaría para saber si hemos acertado?
Erik Brynjolfsson: El PIB-B, una nueva medida de bienestar y crecimiento que ideé junto a colegas de Stanford y que tiene en cuenta cuánto se benefician los consumidores de los bienes y servicios, no solo cuánto pagan por ellos. Según nuestras estimaciones, el excedente del consumidor en EE. UU. derivado de la IA generativa asciende a unos 172.000 millones de dólares este año. Básicamente, nada de esto se refleja en las mediciones tradicionales del PIB.
El PIB fue uno de los grandes inventos del siglo XX, pero hoy en día deja fuera una parte cada vez mayor del valor generado en el siglo XXI. Necesitamos una nueva métrica, como el PIB-B.
Las empresas que triunfan con la IA no están reemplazando a sus trabajadores
La siguiente contribución corresponde al portal de Forbes y el autor es Gary Drenik, colaborador. Gary Drenik escribe sobre IA, análisis de datos e innovación.
Resumen
Una nueva investigación advierte a las empresas sobre el uso de la IA principalmente para reducir plantillas, argumentando que este “sesgo del statu quo” pone en riesgo el crecimiento a largo plazo al socavar capacidades humanas cruciales, como la creatividad y el criterio. En su lugar, los expertos abogan por la IA como herramienta de aumento de capacidades, la cual amplía el potencial de los empleados y fomenta la innovación.
Las encuestas a los trabajadores revelan preocupaciones significativas:
el 31 % teme perder su empleo y el 25 % desconfía de la IA, lo que subraya la necesidad de generar confianza e involucrar al personal en su adopción. Un enfoque que priorice la automatización puede agotar la cantera de líderes y provocar “workslop” (contenido generado por IA carente de sustancia que aumenta la carga de trabajo humana). Las estrategias de IA verdaderamente exitosas priorizarán la mejora de la calidad del trabajo, la toma de decisiones de los empleados y el desarrollo del liderazgo, transformando la IA en una ventaja competitiva duradera al empoderar a las personas, no simplemente reemplazarlas.
En un entorno empresarial complejo, la inteligencia artificial puede parecer una respuesta obvia para los ejecutivos que buscan agilizar el trabajo, reducir costes y lograr nuevas eficiencias. Sin embargo, a medida que la IA se integra en la actividad empresarial cotidiana, la cuestión más importante es si esos beneficios perdurarán.
Una nueva investigación dirigida por el profesor Jan-Emmanuel De Neve, de la Saïd Business School de la Universidad de Oxford,
sugiere que las empresas podrían estar cometiendo un error estratégico si utilizan la IA principalmente para recortar plantillas. El estudio sostiene que las empresas excesivamente centradas en la automatización corren el riesgo de debilitar las capacidades humanas que necesitarán para crecer, tales como la creatividad, el criterio, el conocimiento institucional y el desarrollo del liderazgo.
“Es una manifestación clásica del sesgo del statu quo”, afirma De Neve. «Para un ejecutivo, resulta mucho más sencillo observar una hoja de cálculo e imaginar el uso de la IA para optimizar tareas que el personal ya realiza, que asumir la ardua labor estratégica de replantear cómo la tecnología puede generar un valor totalmente nuevo. Considerar la IA únicamente como una herramienta para recortar plantilla puede reportar ahorros de costes rápidos y visibles; sin embargo, a largo plazo, conduce a una contracción organizativa que sacrifica la capacidad de innovación de la empresa».
Esta distinción es fundamental para la estrategia de IA. La automatización sustituye tareas que actualmente realizan las personas. El aumento de capacidades (*augmentation*), en cambio, amplía el alcance de lo que las personas pueden hacer, dotando a los empleados de mayor capacidad para resolver problemas, gestionar relaciones con clientes y tomar decisiones de mayor valor.
Una encuesta reciente realizada por mi empresa, Prosper Insights & Analytics, ilustra la importancia de este aspecto.
En el estudio realizado entre adultos estadounidenses, los ejecutivos y propietarios de empresas mostraron una mayor propensión a afirmar que ya utilizan IA generativa (un 53 %) en comparación con los empleados (un 38 %). Esto sugiere que los líderes perciben más de cerca el potencial estratégico de la IA, mientras que los empleados experimentan más directamente la disrupción que esta genera en su trabajo diario.
Prosper Insights & Analytics también reveló que al 31 % de los empleados le preocupa que la IA provoque la pérdida de empleos, mientras que al 11 % le inquieta perder su propio puesto de trabajo a causa de esta tecnología. Asimismo, un 25 % de los empleados manifiesta no confiar en que la IA vele por sus intereses.
Estas cifras son relevantes porque la adopción de la IA conlleva también un componente de confianza. Si los empleados perciben que la IA se introduce para facilitar su sustitución, es menos probable que experimenten abiertamente con ella, cuestionen sus resultados o señalen a los directivos áreas donde la tecnología podría mejorar el negocio.
El profesor Ashish Kumar, de la Trinity Business School, denomina a esto un «problema de agencia e incentivos».
Los altos directivos suelen contemplar la IA desde la perspectiva de la estrategia, la eficiencia y las oportunidades a largo plazo, mientras que los empleados afrontan las consecuencias prácticas cuando las nuevas herramientas alteran los flujos de trabajo establecidos. Kumar sostiene que los trabajadores son más propensos a adoptar la IA cuando se sienten partícipes de la decisión, comprenden cómo les beneficiará y confían en que la tecnología se implementa para respaldar su labor, y no para amenazarla.
De Neve sostiene que el enfoque de aumento de capacidades (*augmentation*) crea una relación distinta entre los trabajadores y la IA. «Al optar por el aumento de capacidades, se desencadena un ciclo de crecimiento acumulativo. Los empleados se involucran con curiosidad y capacidad de decisión, convirtiéndose en “pilotos” de la tecnología en lugar de meros pasajeros pasivos».
El peligro de priorizar la automatización se hace especialmente evidente cuando las empresas reducen la contratación de personal joven o eliminan puestos de nivel inicial. A menudo, estos roles se consideran fáciles de automatizar porque implican tareas repetitivas, análisis básicos o labores administrativas. Sin embargo, son también los espacios donde los futuros líderes aprenden a ejercer el criterio, establecen relaciones y comprenden a los clientes.
«Cuando se recortan las remuneraciones y los puestos de nivel inicial para financiar la tecnología, se vacía la cantera de liderazgo interno y se destruye la seguridad psicológica necesaria para innovar», afirma De Neve. «La batalla de la revolución de la IA no la ganarán las organizaciones que sustituyan a las personas más rápidamente, sino aquellas que mejor las empoderen».
La cuestión no es si las empresas deben ignorar la eficiencia, sino si esta se convierte en la estrategia única. El profesor Guillaume Coqueret, de la escuela de negocios Emlyon, argumenta que la adopción de la IA depende tanto de la adaptabilidad individual como de factores organizativos, tales como el liderazgo, los incentivos, la cultura y la elección de las herramientas. Las organizaciones tradicionales se enfrentan a un desafío mayor, ya que a menudo deben integrar la IA en procesos antiguos, hábitos arraigados y niveles de confianza desiguales.
Dicha alineación también repercute en la calidad. Un riesgo emergente es el denominado *workslop*:
contenido generado por IA que parece útil pero carece de la sustancia necesaria para hacer avanzar el trabajo. Alan Lerner, profesor del Open Institute of Technology (OPIT), define el *workslop* como «contenido laboral generado por IA que aparenta ser un buen trabajo, pero carece de la sustancia necesaria para impulsar de manera significativa una tarea concreta».
El peligro radica en que la IA aumenta el volumen de producción al tiempo que traslada la carga a los empleados, quienes deben revisar e interpretar resultados pocos claros; esto genera una falsa sensación de productividad, a la vez que incrementa el esfuerzo necesario para lograr que los resultados de la IA sean fiables.
Los datos de Prosper Insights & Analytics apuntan a preocupaciones similares. Entre los empleados encuestados, el 37 % afirma q
