La pregunta sobre si los trabajadores deben preocuparse por que la #IA les quite el #empleo está en el centro de las conversaciones empresariales y sindicales.
La respuesta no es simple ni apocalíptica: la historia reciente de la #tecnología muestra que lo que cambia no es solo la cantidad de puestos, sino la forma en que se trabaja.
En ese marco, la idea dominante es que la IA no elimina puestos de forma sistemática, sino que transforma funciones y habilidades requeridas. La visión de AI+HI, es decir, IA acompañada de inteligencia humana, resalta que las máquinas pueden procesar datos, detectar patrones y automatizar tareas repetitivas, pero no pueden reemplazar el juicio crítico, la empatía y la capacidad de entender contextos complejos.
Esta no es una profecía, sino una realidad que ya se observa en sectores como la manufactura, los servicios y la gestión de información.
Para quienes preguntan qué hacer hoy, la respuesta práctica es simple en la idea y compleja en la ejecución: aprender a usar estas herramientas, entender dónde aportan valor y dónde la intervención humana es imprescindible.
En las empresas, la clave está en diseñar planes claros para la evolución de roles, las competencias que importarán mañana y las oportunidades de aprendizaje y desarrollo que se ofrecerán a los equipos.
Las organizaciones que mejor gestionan la transición son las que integran la tecnología con la capacitación continua, no las que la introducen de forma aislada.
En cuanto a costos e inversión, supuestamente, el costo de licencias de IA para equipos de 50 a 100 usuarios podría oscilar entre 60 y 200 USD por usuario al mes, lo que equivale aproximadamente a 55-184 euros al mes, dependiendo del proveedor y de las funcionalidades.
Estas cifras serían indicativas y supuestamente pueden variar de forma significativa según el sector, el tamaño de la empresa y el alcance de la implementación.
Además, se espera que haya inversiones en servicios de integración, gobernanza de datos y programas de formación, lo que añade otra capa de gasto y de compromiso con el aprendizaje.
Históricamente, cada oleada de automatización ha generado ansiedad, pero también nuevas oportunidades. El ejemplo de las primeras computadoras humanas que trabajaron en NASA, conocidas como las computadoras de la agencia, ilustra que cuando la tecnología llega, la respuesta exitosa no es resistirse, sino ampliar las capacidades humanas y combinar conocimiento del negocio con habilidades técnicas.
Esta idea se repite cuando se incorporan herramientas de IA: quienes las dominan pueden convertir datos en decisiones y decisiones en resultados
Esta idea se repite cuando se incorporan herramientas de IA: quienes las dominan pueden convertir datos en decisiones y decisiones en resultados, sin perder de vista el valor humano de juicio y liderazgo.
Sobre el impacto en el mercado laboral, presuntamente algunas tareas repetitivas podrían ser automatizadas en casos específicos, lo que podría provocar una redistribución de responsabilidades.
Sin embargo, la historia sugiere que emergen nuevos roles que requieren habilidades de análisis, diseño de procesos y manejo de equipos en entornos con IA.
En muchos países, la demanda de perfiles que combinan conocimiento del negocio con competencias técnicas ha crecido en los últimos años, y la tendencia se intensifica a medida que las empresas multiplican sus capacidades de datos y automatización.
Qué pueden hacer, entonces, los trabajadores para salir ganando de esta transición: invertir en alfabetización digital —especialmente en áreas como manejo de datos, pensamiento crítico y ética de IA—, aprender a usar herramientas de IA en su día a día, y desarrollar una visión de negocio que permita identificar dónde la IA añade valor real.
También es crucial saber cuestionar los resultados de las matrículas automáticas, entender los límites de los sistemas y comunicar de forma clara las decisiones que requieren supervisión humana.
En definitiva, el #futuro del trabajo no es una guerra entre IA y personas, sino una colaboración cada vez más estrecha entre ambas. La ventaja la obtendrán quienes aprendan a fusionar su experiencia del mundo real con las capacidades de las máquinas, y quienes demuestren liderazgo al guiar equipos a través de procesos de IA con ética y responsabilidad.
En ese marco, la habilidad de adaptarse, aprender y liderar el cambio seguirá siendo el valor más importante de cualquier profesional.
