La Inteligencia Artificial Amenaza 40 Millones de Empleos y el MIT Enciende las Alarmas

¿Alguna vez sentiste que tu trabajo tiene “momentos de piloto automático”? Ese rato en el que respondes lo mismo, copias y pegas datos, y el día se te va en tareas que podrían estar en un manual. Sin embargo, esa rutina ahora tiene un competidor silencioso.

Un hallazgo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) pone números a una intuición que ya circulaba en oficinas y call centers: la inteligencia artificial podría sustituir de forma inmediata alrededor del 12% de los trabajadores en Estados Unidos sin aumentar los costos para las empresas.

Es decir, el estudio estima que unos 40 millones de empleos están en riesgo directo de automatización. No obstante, el foco no está en “cualquier trabajo”, sino en aquellos armados con piezas repetitivas y previsibles, donde el mecanismo se parece más a una lista de pasos que a una decisión humana compleja.

Por su parte, el empresario y ex candidato presidencial Andrew Yang, que viene advirtiendo desde 2016 sobre una crisis laboral por automatización, volvió a insistir en que esto no es un riesgo teórico. “Mis predicciones… están envejeciendo muy bien”, dijo en declaraciones recogidas por Forbes, y subrayó que la IA ya está reemplazando funciones de forma medible.

En otras palabras, el debate dejó de ser futurista. El interruptor ya está bajando en algunos sectores, y el estudio del MIT funciona como una central que muestra qué ambientes se quedan sin luz primero.

La clave técnica del informe es el Iceberg Index (índice para medir trabajo replicable), una herramienta que calcula qué proporción de lo que hace una persona puede ser copiada por sistemas automáticos. Sin embargo, el nombre puede sonar abstracto. Lo importante es el criterio: separar lo visible del trabajo —lo creativo, lo humano, lo impredecible— de la parte sumergida, la que se repite.

La analogía más clara es doméstica: como una casa con cableado viejo. Si una habitación siempre usa el mismo circuito —la misma lámpara, el mismo enchufe—, es fácil instalar un interruptor nuevo que lo encienda y apague sin pedir permiso. No obstante, cuando hay múltiples aparatos, imprevistos y decisiones, el “cableado” es más complejo y no se cambia con una sola llave.

Por su parte, la IA generativa (sistemas que producen texto o respuestas) encaja mejor en los cuartos repetitivos de esa casa. Atiende, redacta y clasifica como quien sigue un protocolo. Es decir, no “entiende” como una persona, pero puede ejecutar el mecanismo con constancia y velocidad.

Según el Iceberg Index, áreas como atención al cliente ya pueden ser realizadas por algoritmos con una eficiencia similar a la de un trabajador medio. En otras palabras, donde la conversación se parece a un menú de opciones, la máquina encuentra rápido la pieza clave.

Sin embargo, el informe también ubica a la redacción rutinaria entre los campos vulnerables: textos previsibles, reportes estándar, resúmenes y comunicados. No obstante, cuando la tarea exige contexto fino, criterio editorial o sensibilidad, la automatización suele necesitar supervisión humana para no equivocarse de tono o de objetivo.

¿Qué significa que la IA “reemplace” sin subir costos?

El punto más inquietante del estudio del MIT no es solo la capacidad técnica. Es el incentivo económico: si una empresa puede obtener un resultado comparable sin pagar más, el cambio se vuelve una oportunidad directa para recortar o reconfigurar equipos.

Sin embargo, esa frase también tiene una lectura práctica para el trabajador: el riesgo crece cuando la tarea está demasiado estandarizada. No obstante, también crece la posibilidad de rediseñar el rol para moverse hacia lo que la IA todavía no resuelve bien: negociación real, criterio, coordinación, responsabilidad y contacto humano sostenido.

Las señales tempranas dónde se enciende el “interruptor”

Por su parte, Yang sostiene que la automatización avanza más rápido que las políticas públicas. Y recuerda que sus propuestas de renta básica universal y programas de recualificación nacieron para este escenario: un mercado laboral que cambia no por una crisis puntual, sino por un rearmado estructural.

Es decir, no se trata solo de “aprender a usar IA”. Se trata de identificar qué parte de un puesto es cableado repetitivo —lo automatizable— y qué parte es decisión humana —lo que conviene fortalecer—.

No obstante, el mensaje de fondo del estudio del MIT es simple y difícil de ignorar: hay trabajos que ya están lo suficientemente “diagramados” como para que un sistema automático los haga hoy, no mañana.

Sin embargo, también hay una pieza clave que el informe deja implícita: si el mundo del trabajo se parece cada vez más a una casa con circuitos rearmados, la pregunta no es solo qué se apaga, sino qué nuevas habitaciones se construyen. Y ahí, prepararse a tiempo puede marcar la diferencia.