Nvidia Cambia El Debate Sobre La IA: De Miedo A Oleada De Nuevos Empleos Y Oficios Técnicos

¿Te imaginás que la inteligencia artificial te “saque” el trabajo como si fuera una silla que desaparece de golpe? Esa escena, tan repetida en conversaciones y redes, choca con un hallazgo incómodo: hoy, la IA también está pidiendo manos humanas. Y no solo en oficinas.

Jensen Huang, presidente y director ejecutivo de Nvidia, pone una pieza clave sobre la mesa: la inteligencia artificial y la robótica no estarían destruyendo el empleo a escala masiva, sino empujando una transformación que abre nuevas tareas, nuevas industrias y una demanda de trabajadores que ya se siente.

En una conversación con el podcast NoPriors, Huang señala que el boom de la IA exige levantar infraestructura real: plantas de chips, superordenadores (computadoras gigantes) y hasta “fábricas de inteligencia artificial”, centros que producen modelos y servicios. Es decir: más ladrillo, más cables, más obras.

Según Huang, la industria necesita “plomeros, electricistas, técnicos e ingenieros de redes” para construir y sostener esta nueva etapa.

Acá aparece el mecanismo que cambia la mirada: la IA no es solo software flotando en la nube. Es un sistema que se apoya en edificios, energía, refrigeración y conectividad, como una ciudad que crece y obliga a ampliar calles, tuberías y estaciones eléctricas.

La analogía doméstica es directa: la IA se parece menos a un “cerebro mágico” y más al cableado de una casa que se agranda. Cuando una familia suma ambientes, no alcanza con “pensarlo”: hay que tirar nuevos cables, reforzar el tablero, revisar cañerías y asegurar que todo no salte por el aire.

Y, además, alguien tiene que hacerlo.

Huang sostiene que esta demanda de infraestructura está elevando la remuneración de oficios técnicos, como el de electricista. También empuja oportunidades en regiones donde antes no existían, porque una planta o un centro de cómputo no se instalan “en cualquier lado”: arrastran proveedores, logística y servicios alrededor.

Ahora bien, el temor más profundo suele ser otro: “si la IA hace mi tarea, ¿para qué me necesitan?”. Huang intenta separar dos engranajes distintos. Por un lado, automatizar tareas específicas. Por el otro, reemplazar el propósito completo de una profesión.

Su ejemplo en salud es la radiología. La IA puede ayudar en el análisis de grandes volúmenes de datos, como imágenes médicas, y eso permite que los profesionales enfoquen más tiempo en diagnóstico, investigación y atención de más pacientes. En su lectura, incluso con más IA, la cantidad de radiólogos aumentó a la par del uso de estas herramientas.

En el derecho plantea una clave parecida: el propósito de un abogado es resolver conflictos, no solo redactar o leer contratos. Si una herramienta automatiza esa parte repetitiva, lo que libera es tiempo para tareas de mayor valor, no necesariamente un puesto menos.

El “interruptor” que cambia el debate: escasez de mano de obra

En robótica, Huang es categórico: el mundo ya enfrenta una escasez global de trabajadores, agravada por el envejecimiento de la población. Y eso frena sectores enteros, desde manufactura y transporte hasta enfermería.

En ese contexto, la robótica funcionaría como un interruptor productivo: sostiene el nivel de producción cuando faltan personas y, a la vez, permite expandirlo hacia nuevos dominios. Pero trae su propio ecosistema de trabajo, sobre todo en reparación y mantenimiento.

La comparación que elige es simple y potente: como cuando llegó el automóvil. No “eliminó” el trabajo humano, pero obligó a crear una red inmensa de mecánicos, repuesteros y talleres. Huang anticipa que, si el mundo llega a tener miles de millones de robots, el servicio técnico para esas máquinas podría convertirse en el sector más grande que haya existido.

Aplicación práctica: dónde mirar oportunidades en los próximos cinco años

De cara al futuro, Huang pronostica que la verticalización (IA especializada por sector) será el motor principal de nuevos empleos. Es decir: soluciones de IA hechas a medida para necesidades muy concretas, desde biología digital hasta sistemas de razonamiento inteligente (software que decide con reglas y datos) para vehículos o procesos industriales.

Mientras el debate público se llena de relatos distópicos, Huang advierte que el miedo puede frenar inversiones que harían a la IA más segura y útil. Su apuesta es más doméstica que épica: si la tecnología crece, también crece el trabajo alrededor.

Como en una casa que suma ambientes, la pregunta ya no es solo “qué automatiza la IA”, sino quién instala, mantiene y mejora el nuevo cableado del mundo.