¿Mejorar o eliminar? Cómo la IA probablemente cambiará estos empleos
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Distilling Harvard Business School research for leaders who make a difference.
La autoría es de Suraj Srinivasan, catedrático Philip J. Stomberg de Administración de Empresas y director del programa de asignaturas optativas del MBA, es miembro del cuerpo docente de Contabilidad y Gestión y director del Laboratorio de Valor Digital del Instituto de Diseño, Datos y Digitalización de Harvard. Codirige el programa MBA de la Escuela de Negocios de Harvard (HBS) como director del programa de asignaturas optativas.
Una investigación de Suraj Srinivasan revela que los empleadores buscan cada vez más habilidades relacionadas con la IA en ciertos campos, mientras que la demanda de tareas estructuradas y repetitivas está disminuyendo. Descubra qué roles se verán mejorados o automatizados en este gráfico interactivo.
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¿Mejorar o eliminar? Cómo la IA probablemente cambiará estos empleos
¿La IA generativa reemplazará su trabajo o lo mejorará? ¿Cuál ha sido el impacto en el mercado laboral hasta ahora?
Tras el lanzamiento público de ChatGPT en noviembre de 2022, las ofertas de empleo para ocupaciones que implican muchas tareas estructuradas y repetitivas, probablemente reemplazables por la IA generativa, disminuyeron un 13 %. Mientras tanto, la demanda de empleos que requieren mayor capacidad analítica, técnica o creativa —potencialmente potenciada por la inteligencia artificial— creció un 20%, según un documento de trabajo del que es coautor Suraj Srinivasan, profesor de la Harvard Business School.
Los hallazgos ofrecen indicios tempranos sobre cómo las empresas están adoptando la IA generativa, lo que ha generado una búsqueda de eficiencia en las corporaciones y cierta inquietud entre los empleados. El equipo de investigación analizó las ofertas de empleo desde 2019 hasta marzo de 2025 utilizando un amplio conjunto de datos que abarca casi todas las vacantes en Estados Unidos.
«En lugar de simplemente eliminar empleos, la IA generativa crea nueva demanda en puestos susceptibles de mejora, lo que sugiere que la colaboración entre humanos e IA es un motor clave de la transformación del mercado laboral», afirma Srinivasan. Las mayores reducciones se registraron en los sectores financiero y tecnológico.
Srinivasan, catedrático Philip J. Stomberg de Administración de Empresas, colaboró en el documento de trabajo “¿Desplazamiento o complementariedad? El impacto de la IA generativa en el mercado laboral” con Wilbur Xinyuan Chen, de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, y Saleh Zakerinia, de la Universidad Estatal de Ohio. El documento se publicó por primera vez en diciembre de 2024 y se actualizó en agosto.
Las profesiones con potencial para la incorporación de la IA abarcan tareas que pueden automatizarse mediante IA generativa, junto con otras que requieren intervención humana. Aquellas más susceptibles a esta incorporación suelen implicar un mayor uso de habilidades sociales y técnicas prácticas. Los microbiólogos, los analistas financieros y los neuropsicólogos clínicos son tres ejemplos con alto potencial de incorporación. En finanzas, como explica Srinivasan, los gestores y analistas de inversiones utilizan herramientas basadas en IA para procesar y evaluar datos de mercado, pero, en última instancia, su criterio y capacidad de decisión siguen siendo cruciales.
El equipo de investigación utilizó ChatGPT de OpenAI para categorizar más de 19 000 tareas laborales en más de 900 ocupaciones, evaluando su potencial de automatización mediante IA generativa. También elaboraron una puntuación de aumento basada en la proporción de tareas expuestas y no expuestas en cada ocupación.
Los investigadores descubrieron que el número de habilidades requeridas para los puestos susceptibles de automatización está disminuyendo. Registraron un 7 % menos de estas habilidades en las ofertas de empleo y también una menor cantidad de habilidades emergentes en estas ocupaciones. Al mismo tiempo, detectaron más habilidades relacionadas con la IA —como la redacción de instrucciones o el uso de herramientas de IA— en empleos con alto potencial de automatización. A medida que los flujos de trabajo se transforman con la nueva tecnología, también han surgido nuevas habilidades.
Los investigadores señalan que el estudio se centra en el impacto a corto plazo de la IA generativa en el mercado laboral estadounidense, por lo que los efectos en otras regiones o los impactos a largo plazo “siguen siendo inciertos a medida que se generaliza su adopción”.
El informe advierte que la forma en que las empresas integran las tecnologías de IA generativa es decisiva para la pérdida o el crecimiento del empleo. Dado que el impacto en los empleos varía, Srinivasan recomienda que las empresas:
Inviertan en programas de recapacitación para facilitar la transición de los trabajadores a puestos mejorados por la IA. “La recapacitación es esencial para los empleos donde la IA generativa está reduciendo la diversidad de habilidades. En las ocupaciones susceptibles de automatización, los trabajadores pueden enfrentarse al desplazamiento laboral a menos que desarrollen habilidades no automatizables, como el juicio y las habilidades de comunicación interpersonal”. Formación continua en IA generativa para aprovechar las nuevas herramientas. «En ocupaciones que requieren mejoras, la IA generativa está ampliando los requisitos de habilidades, aumentando la demanda de conocimientos sobre IA, colaboración entre humanos e IA y aplicaciones de IA específicas para cada sector».
«Las empresas deberían considerar la IA generativa como una herramienta de mejora, en lugar de una simple medida de reducción de costes, y adaptar los programas de formación del personal para apoyar tanto las transiciones laborales como la evolución de las demandas de habilidades», afirma Srinivasan.
IA para toda la organización: Especialistas, generalistas y ejecutivos
La siguiente contribución corresponde al portal de correlation one que se define así: Estamos democratizando el acceso a habilidades esenciales.
La alfabetización digital y de datos es fundamental para el futuro del trabajo. Sin embargo, persisten barreras estructurales que dificultan el acceso equitativo a la formación esencial. Esto genera una creciente brecha de habilidades dentro de las organizaciones y una sensación de estancamiento entre los trabajadores.
En respuesta, estamos democratizando el acceso a habilidades clave mediante la formación patrocinada por las empresas, garantizando que todas las personas puedan prosperar en la era digital.
La autoría es del equipo.
A medida que la inteligencia artificial (IA) sigue redefiniendo los límites de la tecnología y los negocios, resulta cada vez más esencial que las organizaciones desarrollen una preparación para la IA. Pero, ¿qué implica esta preparación y quién es responsable de impulsarla?
La respuesta reside en comprender que la preparación para la IA no es una tarea individual, sino un esfuerzo colectivo, que se logra mejor mediante la integración equilibrada de tres tipos de personal clave: especialistas, generalistas y ejecutivos. Cada uno desempeña un papel fundamental en la adopción e implementación de la IA. Los especialistas, con su profundo conocimiento técnico, actúan como los engranajes esenciales de la maquinaria de la IA, gestionando tareas que van desde la programación avanzada hasta el análisis de datos. Por su parte, los generalistas sirven como puentes indispensables, conectando el mundo técnico de los especialistas con el ámbito estratégico de los ejecutivos. Finalmente, los ejecutivos, con su visión estratégica y liderazgo, proporcionan la dirección necesaria y crean un entorno propicio para la innovación.
La colaboración entre estos tres roles constituye la base de la preparación para la IA, fomentando una cultura de innovación y asegurando el aprovechamiento efectivo de las tecnologías de IA. En este artículo, profundizaremos en los roles, responsabilidades y habilidades que aporta cada uno de estos perfiles, así como en la necesidad de una colaboración armoniosa entre ellos y las maneras de fomentar este talento en todos los niveles.
Los especialistas en IA sientan las bases
Un especialista en IA es una persona con amplia experiencia técnica que sabe cómo desarrollar, usar e implementar tecnologías y plataformas de IA. Es posible que haya diseñado algoritmos y modelos de IA, o implementado sistemas y herramientas de IA específicos para empresas. Entre los especialistas en IA se incluyen científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software e investigadores de IA.
Los especialistas suelen tener formación en matemáticas, informática, programación avanzada, estadística, modelado estadístico o conocimientos del sector. Las tareas diarias de los especialistas en IA pueden incluir el desarrollo y la prueba de algoritmos y modelos de IA, la colaboración con los equipos multidisciplinarios de una organización en la implementación de IA, y la investigación, implementación y monitorización de nuevas tecnologías de IA a lo largo del tiempo. Los especialistas también programan sistemas de IA, lo que significa que crean instrucciones o tareas específicas para su organización que la IA ejecutará.
Los especialistas en IA desempeñan un papel crucial en la evolución de la IA en la empresa, pero su función no está exenta de desafíos. Debido a su profundo conocimiento técnico, a los especialistas les puede resultar difícil explicar conceptos, algoritmos o modelos complejos de IA a miembros del equipo o directivos sin conocimientos técnicos. En ocasiones, también les puede resultar difícil alinear su trabajo técnico con las estrategias comerciales generales definidas por los directivos.
Para superar estos desafíos, las organizaciones deberían:
Enfatizar la narración de datos. La narración de datos es una poderosa herramienta de comunicación que combina datos, elementos visuales y narrativa para explicar conceptos o perspectivas complejas de IA de una manera más accesible. Animar a los especialistas en IA a utilizar este enfoque al presentar su trabajo a las partes interesadas sin conocimientos técnicos puede ayudar a superar la brecha de comprensión y hacer que los proyectos de IA sean más relevantes para los objetivos comerciales generales. Considere la posibilidad de realizar talleres o contratar expertos externos para capacitar a sus equipos en técnicas efectivas de narración de datos.
Fomentar la colaboración interfuncional. Cree oportunidades para interacciones y reuniones periódicas entre especialistas, generalistas y ejecutivos. Esto podría incluir equipos de proyecto, sesiones de lluvia de ideas y debates estratégicos. Dichas interacciones pueden fomentar el entendimiento mutuo, promover el intercambio de conocimientos y conducir a una toma de decisiones más sinérgica.
Establezca canales y procesos de comunicación claros. Desarrolle un marco de comunicación sólido que garantice un flujo de información fluido en todos los niveles. Esto podría incluir actualizaciones periódicas del estado, paneles de control de proyectos y mecanismos de retroalimentación. Asegúrese de que los equipos técnicos articulen sus ideas y hallazgos de manera que las partes interesadas no técnicas puedan comprenderlos, y viceversa.
Los generalistas de IA cierran la brecha
Los generalistas de IA son miembros del equipo que cierran la brecha entre los roles técnicos de IA y las funciones centradas en el negocio dentro de la empresa. Puede que no tengan las habilidades especializadas para desarrollar o programar IA, pero necesitan comprender cómo interactuar con la información generada por la IA y aprovecharla en el desempeño de sus funciones.
Los generalistas suelen tener formación en campos no técnicos, como marketing o contabilidad, pero utilizan la IA para optimizar sus tareas. Por ejemplo, un generalista en el área financiera podría usar herramientas de modelado predictivo basadas en IA para analizar grandes volúmenes de datos transaccionales en busca de patrones inusuales o anomalías. En este rol, el generalista de IA no necesariamente desarrollaría estos modelos de aprendizaje automático, sino que aplicaría estas herramientas, interpretaría los resultados y traduciría estos conocimientos en estrategias prácticas de mitigación de riesgos.
Los generalistas de IA a menudo se encuentran en una posición privilegiada dentro de la empresa, operando en la intersección entre tecnología y negocios. Si bien esto les ofrece una visión integral de la organización, también presenta varios desafíos. A los generalistas de IA les puede resultar difícil comprender completamente los detalles técnicos de las soluciones de IA, dada su amplitud de conocimientos en comparación con la profundidad de los especialistas en IA. Del mismo modo, a los generalistas les puede costar traducir conceptos o resultados complejos de IA en información fácilmente comprensible para ejecutivos u otros miembros del equipo sin conocimientos técnicos.
Existen varias medidas que las organizaciones pueden tomar para superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de los generalistas de IA dentro de la organización:
Priorizar la alfabetización de datos. Dado que la IA y los datos están intrínsecamente ligados, un profundo conocimiento de los datos es vital para cualquier persona involucrada en proyectos de IA. Por lo tanto, los empleadores deben priorizar la alfabetización de datos entre sus generalistas, lo que incluye comprender cómo leer, trabajar, analizar e interpretar datos. Los empleadores pueden ofrecer sesiones de capacitación, talleres o cursos en línea para desarrollar estas habilidades. Al promover la alfabetización de datos, las organizaciones capacitan a sus generalistas para comprender los matices de la información generada por la IA, contribuir eficazmente a las decisiones basadas en datos y colaborar de manera más eficiente con los especialistas en IA.
Establecer canales de comunicación claros. Asegurar que existan canales de comunicación claros entre los especialistas en IA y los generalistas. Esto podría incluir actualizaciones periódicas, sesiones de retroalimentación y una política de puertas abiertas para consultas y aclaraciones. Una buena comunicación puede prevenir malentendidos y asegurar que todos los miembros del equipo estén en sintonía.
Apoyar el aprendizaje continuo. Fomentar una cultura de aprendizaje continuo dentro de la organización. Anime a los profesionales generalistas a mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías de IA. Esto podría facilitarse ofreciéndoles acceso a recursos de aprendizaje, patrocinando su asistencia a conferencias relevantes o concediéndoles tiempo libre para el autoaprendizaje. El aprendizaje continuo puede ayudarles a mantenerse relevantes en el panorama de la IA, que evoluciona rápidamente, y a mejorar su capacidad para colaborar con especialistas en IA.
Los directivos marcan la pauta.
Los directivos desempeñan un papel fundamental en el impulso de una estrategia de preparación e implementación de la IA dentro de sus organizaciones. Definen la visión y la estrategia general de la organización en materia de IA. Identifican dónde y cómo se puede implementar la IA para generar valor empresarial, alineándola
