Hausenloy, Jason. 2025. “Will AI Automate Away Your Job?” Commonplace, March 20, 2025. https://commonplace.org/2025/03/20/will-ai-automate-away-your-job/

los trabajos más susceptibles a la automatización son aquellos que consisten en tareas pequeñas y repetitivas, como los de los centros de llamadas o algunos servicios freelance. Aunque muchas veces se piensa que los trabajos de «conocimiento» son inmunes a la automatización, también corren riesgo. Los ingenieros y programadores de Silicon Valley, por ejemplo, crean tareas de codificación estandarizadas que pueden ser replicadas fácilmente por IA. En cambio, roles como el de un CEO, que requieren años de experiencia y contexto, son más difíciles de automatizar debido a la complejidad de sus responsabilidades.

El artículo explora en profundidad el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el futuro del empleo, alejándose de los tópicos más habituales y proponiendo una herramienta conceptual interesante: el modelo del horizonte temporal. Este modelo plantea que la vulnerabilidad de un trabajo ante la automatización no depende tanto del nivel de conocimientos técnicos o del estatus del puesto, sino del marco temporal en el que se desarrollan sus tareas principales. Es decir, cuanto más breves, discretas y estandarizadas sean las tareas, más probable es que una IA pueda realizarlas de manera efectiva. Por el contrario, aquellas actividades que requieren contexto, juicio experiencial o se extienden en el tiempo, resultan más difíciles de replicar mediante sistemas automatizados.

El autor ejemplifica esta lógica comparando dos roles dentro del mismo campo profesional, el de las tecnologías de la información. Por un lado, presenta al especialista en soporte técnico, cuya jornada laboral se compone de tareas cortas, tales como resolver problemas de conectividad, restablecer contraseñas o responder dudas básicas. Son acciones repetitivas y bien documentadas, muchas veces resueltas siguiendo protocolos establecidos. Estas características hacen que este tipo de puesto sea altamente susceptible a la automatización, ya que los sistemas de IA pueden entrenarse con facilidad en este tipo de flujos de trabajo predecibles. Por otro lado, el artículo describe al arquitecto de sistemas, una figura profesional que se dedica a diseñar soluciones tecnológicas complejas, tomando en cuenta las necesidades específicas de distintas áreas de una empresa. Esta persona necesita una visión holística, capacidades interpersonales y un conocimiento profundo del contexto empresarial. Las decisiones que toma no pueden descomponerse fácilmente en tareas simples, lo que las hace mucho más difíciles de automatizar.

Este patrón se repite en muchas otras industrias, desde el periodismo hasta el derecho. Los redactores que simplemente reescriben artículos o producen contenido estandarizado corren más riesgo que quienes investigan en profundidad o desarrollan enfoques únicos. En el ámbito jurídico, los paralegales que redactan contratos estándar también están más expuestos que los abogados que negocian acuerdos complejos o desarrollan estrategias legales. Así, la clave no está necesariamente en qué industria se trabaja, sino en cómo están estructuradas las tareas que se realizan en el día a día. La IA avanza rápidamente en todos los frentes y ya es capaz de desempeñar tareas que requieren razonamiento, empatía e incluso creatividad en algunos casos. Por ello, el modelo del horizonte temporal ofrece un marco útil para reflexionar sobre el futuro del trabajo en la era de la automatización.

Paradójicamente, uno de los grupos profesionales más vulnerables según este análisis son los propios desarrolladores de software y programadores de Silicon Valley, quienes están entrenando a las IA que podrían sustituirlos. Si su trabajo consiste en escribir fragmentos de código modulares, bien estructurados y documentados —algo muy común en entornos colaborativos como GitHub—, entonces están produciendo exactamente el tipo de tareas que la IA puede aprender a ejecutar de forma autónoma. Este fenómeno pone en entredicho la idea, sostenida durante años, de que los “trabajadores del conocimiento” estaban a salvo de la automatización. En realidad, no lo están más que cualquier otro sector: todo depende de la forma y del contenido de sus actividades.

En definitiva, Hausenloy advierte que la inteligencia artificial no solo impactará en los trabajos de baja cualificación o en el sector manufacturero, como tradicionalmente se ha pensado. Más bien, la disrupción alcanzará incluso a profesiones altamente cualificadas si sus tareas pueden descomponerse en unidades de trabajo cortas, rutinarias o estructuradas. Por tanto, la protección ante la automatización no reside tanto en el título profesional como en la complejidad, la diversidad y el horizonte temporal de las responsabilidades laborales. Ante este escenario, la capacidad de adaptación, el aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades menos replicables por la IA serán factores clave para mantener la relevancia laboral en los próximos años.

Gershuny, Emily, y Steve Hatfield. «Why You Need an Employee Value Proposition for the Age of AI.» Deloitte Insights, 2025. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/human-capital-trends/2025/why-you-need-employee-value-proposition-for-age-of-ai.html.

La IA está revolucionando el trabajo. Se necesita una propuesta de valor humana para la era de la IA. La inteligencia artificial está reconfigurando el trabajo y la propuesta de valor trabajador-empleador. ¿Cómo pueden las organizaciones crear una propuesta de valor que haga de la IA un amigo en lugar de un enemigo?

La adopción acelerada de la IA, especialmente la generativa, ha superado a tecnologías anteriores como el ordenador personal o Internet. Este avance ha generado impactos silenciosos pero significativos en la experiencia laboral, alterando la naturaleza de las tareas y la forma en que se realizan. Por ejemplo, el 38% de los trabajadores teme que la IA reduzca las oportunidades de aprendizaje en el trabajo, y muchos ya perciben a la IA como un compañero de trabajo

El valor de la tecnología no procede de la sustitución de la mano de obra humana, sino que trabaja más estrechamente que nunca con los seres humanos, ampliando su capacidad para descubrir y aprovechar las oportunidades de innovación y crecimiento. A medida que la IA se entrelaza cada vez más con los trabajadores, está cambiando su experiencia, a menudo a través de impactos silenciosos y no intencionados en el trabajo que hacen y en la forma en que lo hacen. Una PVE actualizada para el mundo de la colaboración entre humanos y máquinas puede dar cuenta de esos cambios y apoyar una relación saludable y mutuamente beneficiosa entre las organizaciones y sus trabajadores.

Uno de los problemas más frecuentes es que la IA suele encargarse de las tareas repetitivas y fáciles, dejando para los humanos las más complejas y agotadoras. Esto puede disminuir la autonomía de los empleados —por ejemplo, cuando una IA decide qué ruta debe seguir un conductor— y reducir la interacción humana, generando sentimientos de soledad e aislamiento, como ocurre en algunos hospitales donde los robots preparan medicamentos y los farmacéuticos se limitan a tareas aisladas.

Además, diversos estudios han evidenciado que el uso de la IA puede contribuir al agotamiento laboral (burnout). Algunos trabajadores sienten que no solo deben hacer su trabajo, sino también enseñar a las máquinas a hacerlo, lo cual genera una carga extra. Otra consecuencia preocupante es la pérdida de oportunidades de aprendizaje. Cuando la IA asume funciones que antes realizaban trabajadores noveles, se eliminan roles de entrada fundamentales para el desarrollo profesional. Un caso citado es el de la codificación médica, donde los sistemas automatizados han reducido la necesidad de contratar a personal sin experiencia, limitando así la formación práctica.

Estas preocupaciones no son aisladas. En una encuesta informal realizada por Deloitte en diciembre de 2024 con cerca de 3.900 participantes —principalmente trabajadores y líderes de EE.UU.— surgieron inquietudes comunes sobre los límites cada vez más difusos entre humanos y tecnología, la privacidad y la pérdida de interacción humana, confirmando que tanto empleados como organizaciones están alerta ante los riesgos de una integración acrítica de la IA en el ámbito laboral.

En este nuevo entorno se debe abordar varios aspectos clave:

• Compartir los beneficios de la IA: Es esencial que las organizaciones comuniquen claramente cómo la IA puede mejorar el trabajo, no solo en términos de eficiencia, sino también en oportunidades de desarrollo y bienestar para los empleados.
• Fomentar el aprendizaje recíproco: La colaboración entre humanos y máquinas requiere una cultura de aprendizaje continuo, donde los empleados se sientan apoyados para adquirir nuevas habilidades y adaptarse a las tecnologías emergentes.
• Promover la experimentación con IA: Las organizaciones deben alentar a sus empleados a explorar y experimentar con herramientas de IA, creando un entorno donde el error sea visto como una oportunidad de aprendizaje.
• Reforzar la relación entre recursos humanos y tecnología: Una colaboración estrecha entre estos departamentos puede facilitar la integración de la IA de manera que beneficie tanto a la organización como a sus empleados.

Además, se debe reconocer y abordar las preocupaciones relacionadas con la equidad y la inclusión en el uso de la IA. Por ejemplo, un estudio en Australia reveló una brecha de confianza de género en el uso de la IA generativa, con solo el 50% de las mujeres confiando en estas tecnologías frente al 70% de los hombres