¿Para quién es buena la IA en el trabajo? Depende de quien decide
Dos personas trabajan en la misma empresa y reciben la misma herramienta de inteligencia artificial. Una la usa para dejar las tareas repetitivas y dedicarse a lo que más domina. A la otra le dicen que su cargo se reorganiza y que debe aprender un sistema nuevo, en las noches, por su cuenta.
La tecnología es idéntica. La experiencia, no. Y esa diferencia es el centro de lo que quiero plantear: la IA no es buena ni mala para el trabajo en abstracto. Lo es según quién decide cómo se implementa, quién captura la ganancia y quién queda fuera de la conversación.
Lo que muestra la literatura
Akhmad Farhan, de la Universitas Insan Pembangunan (Indonesia), revisó 45 estudios para responder cómo afecta la IA a los trabajadores. Es una revisión cualitativa publicada en 2023, y no mide impactos directamente: ordena lo que otros autores han encontrado.
Por el lado de los beneficios, la revisión recoge mayor productividad, apoyo a decisiones, nuevas herramientas para crear y aprender, y demanda de nuevos perfiles. Del lado de los costos, menor demanda de trabajo en tareas rutinarias, presión sobre salarios, pérdida de práctica, vigilancia que erosiona la privacidad y la autonomía, requisitos de competencias que cambian rápido y más desigualdad. El propio autor advierte que la magnitud del reemplazo sigue siendo incierta y no cuantifica cuántos empleos o qué salarios están en juego.
Lo revelador es que la lista de beneficios y la de costos describen a personas distintas. Gana quien puede complementarse con la herramienta y trabaja en una organización que captura la eficiencia. Pierde quien hace tareas estandarizadas, tiene poca capacidad de reconversión o recibe la IA como sistema de control. Es una lectura mía a partir de la revisión, no una conclusión que el autor formule así.
Una advertencia sobre quién estaría a salvo
La revisión sostiene que las profesiones creativas, las de cuidado y las que exigen destreza física en entornos cambiantes son las más resistentes. Es una afirmación sobre la literatura de 2023, antes de que se acumulara evidencia sobre IA generativa.
Dato. Un estudio de Hui, Reshef y Zhou (2024) sobre la plataforma Upwork encontró que, tras la aparición de ChatGPT, los trabajos mensuales relacionados con escritura y edición cayeron un 2% y los ingresos mensuales de quienes los realizaban, un 5,2%. En actividades de diseño e imagen, tras la introducción de herramientas generativas como DALL-E y Midjourney, las disminuciones fueron del 3,7% en trabajos mensuales y del 9,4% en ingresos mensuales. Son resultados de una sola plataforma y un período relativamente corto, por lo que no pueden extrapolarse directamente a todo el mercado laboral.
Interpretación. Una categoría «creativa» no basta para estar protegido. Lo que importa es cuánto de tu trabajo es producir resultados estandarizados y cuánto es criterio, relación y responsabilidad.
El peligro de implementar sin los trabajadores
Aquí la revisión dice poco, y por eso conviene mirar otra fuente. El estudio global de IBM con Oxford Economics, realizado en 2026 mediante encuestas a 1.500 altos directivos de recursos humanos de 21 geografías y 8.800 trabajadores de 28 países, muestra una brecha entre quienes deciden y quienes trabajan.
El 80% de los directivos de recursos humanos reconoce que la IA crea «trabajo invisible»: validar, corregir y manejar excepciones. El 42% de los empleados señala que su carga de trabajo aumentó o que parte de ese esfuerzo no recibe reconocimiento. Y el 43% afirma que, cuando la IA falla, la culpa recae en ellos. Son percepciones recogidas en encuestas realizadas entre abril y junio de 2026, no mediciones directas de carga laboral. También corresponde considerar que IBM es una empresa que comercializa soluciones y servicios de IA.
Además, la OCDE, a partir de encuestas a empleadores y trabajadores de los sectores manufacturero y financiero en siete países, encontró que la capacitación y la consulta a los trabajadores se asocian con evaluaciones más positivas sobre el rendimiento y las condiciones laborales tras incorporar inteligencia artificial. El informe identifica asociaciones estadísticamente significativas en parte de sus análisis, aunque advierte que estos resultados no permiten establecer una relación causal.
Cuando los trabajadores no participan, el costo no desaparece: se traslada a ellos. Aparece como trabajo extra que nadie mide, como responsabilidad por errores de un sistema que no eligieron y como capacitación que llega tarde. La organización también pierde, porque nadie sabe mejor que ellos cómo se hace realmente el trabajo.
Cómo prepararnos como sociedad
No sé qué escenario se impondrá, pero veo dos extremos. En uno, la ganancia de productividad se reparte: más tiempo para aprender, mejores condiciones y protección para quienes quedan fuera. En el otro, se concentra, y el costo recae sobre quienes ejecutan tareas estandarizadas, sobre todo si la tecnología llega a países como el nuestro ya terminada y con decisiones tomadas en otro lugar.
Pero no basta con reconocer estos escenarios. Necesitamos mecanismos concretos para influir en cuál de ellos queremos vivir.
Mi propuesta es que las organizaciones que incorporen inteligencia artificial establezcan acuerdos de transición tecnológica con sus trabajadores, antes de implementar sistemas que modifiquen significativamente sus funciones.
Estos acuerdos debieran contemplar cuatro compromisos:
- Participación desde el diseño. Consultar a quienes realizan el trabajo antes de decidir qué tareas se automatizan, cómo cambian sus responsabilidades y qué riesgos introduce la tecnología.
- Capacitación como parte del trabajo. Garantizar formación dentro de la jornada laboral, financiada por la organización y orientada a desarrollar competencias reales, no simplemente a aprender a utilizar una herramienta.
- Distribución de los beneficios. Establecer mecanismos para que las mejoras de productividad también se traduzcan en mejores condiciones laborales, oportunidades de desarrollo o reducción de cargas innecesarias.
- Protección y responsabilidad. Definir cómo se gestionarán los cambios de funciones, qué alternativas tendrán quienes sean desplazados y quién responde cuando un sistema automatizado comete errores.
No estoy proponiendo frenar la adopción tecnológica ni entregar a cada trabajador un derecho de veto sobre las decisiones empresariales. Estoy planteando algo más razonable: si la inteligencia artificial transforma las condiciones del trabajo, quienes realizan ese trabajo deben participar en las decisiones que los afectan.
Esto también abre un espacio para los sindicatos, las organizaciones empresariales y el Estado. La negociación colectiva, el diálogo social y las políticas de formación pueden convertirse en instrumentos para anticipar los cambios, en lugar de intervenir cuando el desplazamiento laboral ya ocurrió.
La transición justa no debería comenzar con una indemnización o un programa de reconversión. Debería comenzar mucho antes, cuando alguien decide incorporar una tecnología que cambiará la forma de trabajar.
Porque el verdadero desafío no es conseguir que las empresas incorporen inteligencia artificial. Eso probablemente ocurrirá de todas formas.
El desafío es conseguir que el progreso tecnológico también se convierta en progreso laboral.
Y para comenzar, propongo una pregunta que cualquier organización podría hacerse mañana: ¿cuándo fue la última vez que preguntamos a nuestros trabajadores cómo debería implementarse una nueva tecnología, antes de tomar la decisión?
Fuentes
- Farhan, A. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on Human Workers. JOCE IP, 17(2), 93–104. Universitas Insan Pembangunan.
- Hui, X., Reshef, O. y Zhou, L. (2024). The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market. Organization Science, 35(6). https://doi.org/10.1287/orsc.2023.18441
- IBM Newsroom (21 de septiembre de 2026). New IBM CHRO Study: AI Puts Critical Thinking at the Center of Workforce Priorities. Estudio realizado con Oxford Economics. https://newsroom.ibm.com/2026-09-21-new-ibm-chro-study-ai-puts-critical-thinking-at-the-center-of-workforce-priorities
- Lane, M., Williams, M. y Broecke, S. (2023). The impact of AI on the workplace: Main findings from the OECD AI surveys of employers and workers. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 288. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/ea0a0fe1-en
