¿Me quitará la IA el trabajo?

Qué dicen los datos

El origen de este texto fue una conversación con amigos un sábado por la noche. Poco después di con un pódcast en el que Marina Mogilko conversa con Erik Brynjolfsson, economista de Stanford University que lleva treinta años investigando el impacto de la tecnología en el trabajo.

Brynjolfsson ha publicado un estudio con un título elocuente: «Canarios en la mina de carbón» (Canaries in the Coal Mine). Del estudio se desprende que, en las profesiones más expuestas a la IA, el empleo de las personas de hasta 25 años es entre un diez y un veinte por ciento inferior al que resultaría de la trayectoria de sus coetáneos menos expuestos. En la conversación se hablaba de un 16 por ciento, mientras que la actualización del estudio publicada en agosto de 2026 habla ya de alrededor de un diecinueve por ciento. En el punto de mira están sobre todo los programadores más jóvenes, la atención telefónica, parte del marketing y los asistentes jurídicos. Fuente: Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025, revised 2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab.

Sin embargo, esos mismos datos muestran la otra mitad del panorama. En las profesiones menos expuestas a la IA el empleo crece. Entre los trabajadores con experiencia crece. Y lo más interesante: las personas que usan la IA para reforzar su propio trabajo, en lugar de limitarse a dejar que lo haga por ellas, salen claramente mejor paradas que las demás.

Hay en esa conversación otra historia que conviene conocer. En 2017, Geoffrey Hinton, uno de los padres del aprendizaje profundo, anunció que había que dejar de formar radiólogos, porque la IA lee las imágenes médicas mejor que las personas. Hoy, como dice Brynjolfsson, hay más radiólogos que nunca y siguen faltando. Leer imágenes es una de las 26 tareas de esa profesión, y cuando una prueba se abarata, sencillamente se hacen más pruebas.

Brynjolfsson lo llama la regla del billete de avión: el motor a reacción abarató el precio del vuelo y, en respuesta, volamos tanto que gastamos en volar más que antes. Un trabajo intelectual más barato puede significar, por tanto, más ocupación para las personas que lo realizan.

Mi punto de vista personal

Los datos del Stanford Digital Economy Lab que cito más arriba describen la economía en su conjunto, pero la pregunta «¿me quitará la IA el trabajo?» siempre se refiere a una persona concreta. Mi opinión personal es esta: que pierda o no su trabajo depende de cómo construya valor con ayuda de la IA. Desde este punto de vista distingo cuatro grupos profesionales.

Primer grupo: las personas cuyo trabajo no pasa por el ordenador. El fontanero, el agricultor, la cuadrilla de una obra. La IA no entra directamente en sus herramientas de trabajo, así que hoy les afecta, como mucho, de forma indirecta. Brynjolfsson lo confirma: el trabajo físico sigue siendo el más difícil para las máquinas, aunque, en su opinión, también esa ventana se irá cerrando poco a poco.

Segundo grupo: las personas que trabajan con ordenador pero no construyen ningún valor con la IA. Preguntan al chat por el tiempo y por dónde comprar un «buen taladro», y ahí termina su contacto con esta tecnología. Si, al mismo tiempo, su trabajo consiste en actividades repetitivas en herramientas informáticas, como la gestión de incidencias, la programación sencilla, el diseño gráfico, el traspaso de datos entre sistemas y la creación de contenidos sin elaborar una estrategia, son, en mi opinión, quienes corren más peligro. Son precisamente esas actividades las que los agentes de IA asumen con mayor rapidez.

Tercer grupo: las personas que construyen con la IA valor para sí mismas. Aumentan la eficacia de su propio trabajo: analizan más rápido, escriben más rápido, comprueban más rápido. Han subido al tren que está saliendo en este momento. Les mueve la simple curiosidad, y es la curiosidad la que decide quién aprende de verdad a usar estas herramientas. Estas personas mantendrán su posición, porque de forma natural irán sustituyendo a las del segundo grupo.

Cuarto grupo: las personas que construyen con la IA valor para los demás. Crean productos, reorganizan procesos, elevan la eficacia de la organización en la que trabajan o de la organización de su cliente. Brynjolfsson describe su futuro de forma gráfica: cada una de ellas será como el jefe de una flota de agentes de IA. Los agentes ejecutan, y la persona responde de dos cosas que sin ella no pueden hacerse: define las tareas adecuadas y evalúa si el resultado es el que se buscaba. Este grupo construirá el mayor valor y, en mi opinión, será el que más crezca.

Las tres partes de todo proyecto

Tomemos cualquier proyecto. Puede ser el complejo desarrollo de una aplicación, pero también una pequeña necesidad del propio trabajo: unir dos hojas de Excel y extraer conclusiones, generar una tercera hoja con los datos agregados de las dos anteriores, o incluso una simple receta de cocina que queremos perfeccionar.

Cada proceso de este tipo, al que más arriba hemos llamado «proyecto», se compone de tres partes: definir la tarea, ejecutarla y evaluar el resultado. Definir la tarea suele implicar elaborar cierta estrategia, mayor o menor, pero siempre una estrategia. Es un trabajo que va más allá de una sola instrucción escrita en un chat de IA: normalmente incluye investigar a partir de los datos disponibles, de los propios recursos y sistemas informáticos o de internet, desde las especificaciones de productos, pasando por el análisis de la competencia, hasta lo que la gente escribe en los foros de internet. Esta fase, ya por sí sola, con un uso consciente de la IA, avanza más rápido y llega más hondo, y además da contexto al conjunto: gracias a ella los pasos siguientes resultan mucho más ágiles, porque la IA sabe qué debe ejecutar en la segunda fase. Después viene la ejecución y, al final, la evaluación del resultado. En los proyectos de mayor envergadura estas actividades se repiten en bucle a lo largo de múltiples iteraciones: tras evaluar el resultado se redefinen las premisas y el proceso empieza de nuevo, hasta que el producto que va naciendo cumple todos los criterios.

A lo largo de toda la historia, el ser humano ha realizado las tres actividades. Hoy los agentes de IA asumen la parte central y la ejecutan casi por sí solos. Quedan las dos de los extremos, y son estas las que se vuelven valiosas: la capacidad de nombrar el problema antes de que nadie empiece a resolverlo y la capacidad de mirar el resultado preguntándose si es realmente lo que necesitábamos.

Cómo funciona esto actualmente en mi caso

Tomemos, sin ir más lejos, el sitio goidea.net, en el que se encuentra ahora. Lo construí en tres meses, junto con la sección Conocimiento en seis idiomas, trabajando con la IA de forma muy intensiva, a menudo en varios hilos en paralelo. Hoy lo amplío con regularidad, añadiendo nuevos artículos. Cada uno de ellos exige un trabajo que va más allá de la propia escritura, en la que ayuda la IA: por ejemplo, una investigación de mercado o de otra cuestión que aporta contexto y solo entonces permite construir el contenido. Curiosamente, programar las páginas, e incluso su diseño, fue una pequeña parte de ese trabajo. La mayor parte del tiempo se dedicó a la estrategia, la oferta, nombrar los problemas de los clientes y los contenidos, junto con su verificación repetida y la tarea de darles dirección, además de las pruebas y las sucesivas correcciones tras confrontarlos con usuarios reales.

Un año antes ni siquiera habría emprendido un proyecto así, porque sencillamente me habría superado: no habría sido capaz de hacer mi trabajo habitual y, al mismo tiempo, construir un sitio tan extenso. Mi web anterior era una simple tarjeta de visita, porque solo para eso me alcanzaba el tiempo. La construí por las tardes en dos semanas, mucho más rápido que la versión inicial del sitio actual, pero la cantidad y la calidad de los contenidos de ambas son incomparables: el actual multiplica varias veces al anterior. La IA me ha permitido cambiar por completo la forma en que me comunico y ha elevado mi trabajo un nivel, de la ejecución a la definición y la evaluación, y, de paso, el trabajo ha aumentado, porque son más las cosas que, sencillamente, se han vuelto posibles. La regla del billete de avión se ha confirmado plenamente en mi caso.

Por dónde empezar

Si siente que hoy está en el segundo grupo, tengo una buena noticia: a este tren todavía se puede subir, y el billete cuesta una tarde. Pero hay que subir ahora, porque ya se ha puesto en marcha.

Brynjolfsson propone un método que recomiendo, porque he visto cómo funciona.

Pasar del segundo grupo al tercero es cuestión de semanas, y el paso del tercero al cuarto empieza en el momento en que, con su nueva herramienta, mejora por primera vez el trabajo de otra persona.

Para terminar, lo repito: este es mi punto de vista personal y lo contrastaré con gusto con otras opiniones. Brynjolfsson cierra la conversación con una frase que refleja bien también mi propio estado de ánimo: quien mira la IA sin sentir a la vez entusiasmo y temor ve, como mucho, la mitad del panorama.

Si quiere hablar de cómo se ve su empresa desde este punto de vista y qué se puede construir en ella con IA, escríbame o reserve una reunión.