Trabajar con IA: ¿Cómo medir las implicaciones laborales de la IA generativa?

El estudio Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI, elaborado por Microsoft y publicado este año, analizó 200.000 solicitudes de usuarios a Copilot, el asistente de IA generativa integrado en productos como Word, Excel y Bing. Los resultados mostraron que:

• La IA generativa está transformando el trabajo cognitivo, especialmente en tareas de escritura, búsqueda de información, asesoramiento y enseñanza.
• Aunque simplifica y automatiza tareas comunes, su uso sigue siendo complementario, no sustitutivo.
• Las profesiones con mayor aplicabilidad de IA son aquellas centradas en información y comunicación, como ventas, tecnología, soporte administrativo y formación.

El informe Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential, de la consultora McKinsey, refuerza esta visión: estima que hasta el 40% del tiempo laboral en ocupaciones cognitivas puede ser asistido por IA generativa, lo que representa un cambio estructural en cómo se organiza el trabajo.

Profesiones con mayor nivel de automatización

El estudio de Microsoft identificó ocupaciones que pueden automatizarse hasta en un 50%, especialmente aquellas con tareas repetitivas, estructuradas y basadas en lenguaje. Entre las más afectadas están:

• Traductores
• Historiadores
• Equipos de atención al cliente
• Comerciales
• Asistentes de vuelo
• Escritores
• Operadores telefónicos
• Agentes de viaje

Estas profesiones comparten una alta dependencia de la comunicación estructurada, el procesamiento de datos y la interacción con usuarios, lo que las hace altamente susceptibles a la automatización por IA generativa.

Profesiones con menor nivel de automatización

Por el contrario, las ocupaciones con baja aplicabilidad de IA suelen requerir habilidades manuales, presencia física o conocimiento técnico específico difícil de replicar digitalmente. Entre ellas destacan:

• Flebotomistas
• Auxiliares de enfermería
• Trabajadores de retirada de materiales peligrosos
• Ayudantes de pintores
• Embalsamadores
• Operadores de plantas industriales

Estas profesiones implican intervención física directa, toma de decisiones en entornos impredecibles o contacto humano especializado, lo que limita la capacidad de la IA para sustituirlas.

Posibles riesgos e impactos

La IA generativa puede mejorar procesos, pero también plantea riesgos si no se acompaña de una adaptación profesional:

• Las empresas que buscan reducir costes podrían optar por automatizar roles operativos o repetitivos.
• La falta de alfabetización digital o de habilidades complementarias puede provocar una reducción de empleabilidad.
• Según McKinsey, el impacto será mayor en trabajadores con menor nivel educativo o en sectores con baja digitalización.

Recomendaciones clave para trabajadores y ciudadanos

Desarrollar habilidades complementarias a la IA que no pueden ser replicadas por algoritmos y aportan valor diferencial en entornos automatizados:

• Pensamiento crítico
• Gestión emocional
• Supervisión humana
• Comunicación efectiva
• Toma de decisiones

Aprender a usar herramientas IA como Copilot

Copilot permite reducir cargas repetitivas, como redactar correos, resumir documentos o generar informes. Su uso mejora la productividad y libera tiempo para tareas más complejas o creativas. Según Microsoft Research, las personas que utilizan IA generativa como Copilot reportan una reducción del 25% en el tiempo dedicado a tareas repetitivas y rutinarias, lo que les permite enfocarse en actividades más estratégicas o creativas.

Adoptar una mentalidad de aprendizaje continuo

La IA evoluciona rápidamente. Adaptarse es clave para mantener la empleabilidad. La IA puede actuar como asistente, coach o tutor, pero no sustituye el criterio humano. McKinsey introduce el concepto de ‘superagencia’, que describe cómo la IA puede empoderar a los trabajadores para tomar mejores decisiones, aprender más rápido y colaborar de forma más efectiva.