La IA evoluciona de asistente reactivo a trabajador autónomo y ya está creando nuevos compañeros de trabajo que tal vez pronto le acompañen en su empresa. Los 'empleados de IA' ya gestionan procesos y correos, y obligan a redefinir la responsabilidad legal y el futuro de las plantillas jóvenes.
Junior trabaja en la empresa de asesoramiento fiscal japonesa OPTI, realizando investigación fiscal, vigilando cambios regulatorios y apoyando tareas recurrentes de conocimiento. Junior no es un ser humano ni un simple chatbot. Es un agente de IA desplegado como lo que empieza a conocerse como un "empleado de IA": un sistema autónomo integrado de forma estable en una empresa, con una función, herramientas, memoria, permisos y responsabilidades operativas..
Los empleados de IA tienen correo corporativo, reciben encargos, participan en los canales internos y pueden trabajar durante horas sin que nadie les escriba una instrucción. Prometen aliviar la falta de personal y hacerse cargo de la burocracia cotidiana, pero también obligan a replantear qué es un puesto, quién responde por las decisiones de una máquina y cómo aprenderán su oficio los profesionales del futuro.
Un empleado de IA no es simplemente un chatbot. El chatbot conversa; el agente de IA puede actuar. El empleado de IA da un paso organizativo adicional: es un agente al que la empresa asigna una función estable dentro de sus procesos de trabajo.
Un chatbot es esencialmente reactivo. Recibe una pregunta o una instrucción y genera una respuesta. Puede redactar un correo, resumir un documento o responder una consulta, pero es el usuario quien normalmente inicia cada interacción y quien ejecuta después las acciones necesarias.
Un agente de IA implica un salto de autonomía. IBM lo define como "un sistema capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre de un usuario o de otro sistema". Puede recibir un objetivo, planificar varios pasos, utilizar herramientas y aplicaciones, observar el resultado y decidir qué hacer después. La diferencia, según IBM, es que los asistentes son fundamentalmente reactivos, mientras que los agentes pueden actuar de forma proactiva utilizando los permisos y herramientas que tienen disponibles.
El empleado de IA no constituye todavía una categoría técnica ni jurídica universalmente aceptada. Es una forma emergente de desplegar esos agentes como una unidad permanente de trabajo dentro de una empresa. El sistema recibe una función relativamente estable, conocimiento empresarial, permisos y acceso a herramientas; trabaja dentro de procesos recurrentes y puede colaborar con profesionales humanos y con otros agentes. Salesforce habla ya de una digital workforce formada por agentes que complementan a la plantilla humana, mientras que ServiceNow utiliza expresiones como agentic workforce y, en 2026, Autonomous Workforce para sistemas especializados que trabajan junto a personas y llevan procesos de principio a fin.
Hasta ahora, la empresa daba IA a un trabajador para aumentar su productividad. Con el modelo de empleado digital, empieza a asignar directamente trabajo a la IA y a decidir después qué parte corresponde a las personas.
Microsoft describe precisamente este cambio como la aparición de human-agent teams: equipos compuestos por humanos y agentes. En su Work Trend Index de 2025 introdujo además la figura del agent boss, el profesional que crea, delega y supervisa agentes; en 2026 plantea que, a medida que los agentes asuman más ejecución, las organizaciones deberán rediseñar explícitamente cómo se reparte el trabajo entre personas y sistemas.
En el caso concreto de Junior, éste dispone de identidad propia dentro de la organización, puede contar con correo electrónico y número de teléfono, se integra con miles de aplicaciones y ejecuta actividades como investigación, atención al cliente, elaboración de informes y seguimiento de procesos. Kuse, la compañía que lo ha creado, afirma que algunas empresas lo incorporan de manera parecida a un trabajador: delimitan sus permisos, supervisan su actividad inicial y amplían sus responsabilidades a medida que aumenta la confianza.
La novedad no es que una máquina realice una tarea. Las compañías llevan décadas automatizando nóminas, facturas, inventarios y procesos industriales. Tampoco es que un algoritmo converse: los chatbots de atención al cliente son anteriores a ChatGPT. Lo nuevo es la combinación de autonomía operativa, identidad organizativa, memoria del contexto y acceso a varias herramientas empresariales.
Las investigaciones sobre el uso real de la IA muestran que todavía predomina una mezcla de automatización y colaboración. En el primer Índice Económico de Anthropic, el 57% de las interacciones laborales analizadas se clasificó como ampliación de las capacidades humanas y el 43% como automatización. Las actualizaciones posteriores siguieron mostrando una ligera ventaja de la colaboración sobre la delegación completa, aunque con diferencias importantes según el país, la profesión y el tipo de tarea. Estos datos proceden del uso de Claude y no representan a toda la economía, pero permiten observar que la sustitución integral de puestos continúa siendo poco común.
El puesto de trabajo se descompone
Un empleo no es una única tarea, sino un conjunto de actividades: atender a los clientes, buscar información, decidir, negociar, documentar o resolver problemas. La inteligencia artificial puede asumir algunas, pero no necesariamente todas.
Por eso, cuando la OIT calcula que uno de cada cuatro trabajadores está en un puesto expuesto a la IA generativa, no significa que uno de cada cuatro empleos vaya a desaparecer. Lo más probable es que muchos puestos cambien porque unas tareas se automatizan y otras siguen dependiendo de personas. Las funciones administrativas son de las más expuestas.
Esto ayuda a entender cómo pueden incorporarse agentes de IA sin provocar despidos inmediatos. Una empresa puede mantener la plantilla y, al mismo tiempo, contratar menos, dar más trabajo a cada profesional, fusionar funciones o reducir tareas administrativas. El impacto puede ser importante aunque no se vea como una sustitución directa de personas por máquinas.
Un estudio sobre atención al cliente publicado por el National Bureau of Economic Research ofrece una muestra: El acceso a un asistente de IA elevó un 14% de media el número de incidencias resueltas por hora. El incremento llegó al 34% entre trabajadores noveles o de menor rendimiento, mientras que fue reducido entre los más experimentados. La herramienta parecía transmitir parte de los patrones de trabajo de los mejores agentes a quienes tenían menos experiencia. Esto lleva a pensar que la IA puede ampliar las capacidades de los empleados menos expertos, mejorar su rendimiento y acelerar su aprendizaje, aunque también hay que tener en cuenta que cuando cada persona puede atender más trabajo, el crecimiento deja de necesitar el mismo aumento de plantilla.
El riesgo oculto para los que empiezan...
La cuestión no es si la IA sustituirá a los profesionales experimentados. Hay que analizar cómo llegarán a ser experimentados los profesionales que empiezan. Durante generaciones, los puestos junior han estado formados por tareas necesarias pero relativamente sencillas: reunir información, elaborar un primer borrador, comprobar datos, preparar presentaciones, documentar procesos, atender consultas repetitivas o escribir las primeras líneas de código. Son precisamente las tareas que los agentes pueden absorber antes.
La automatización plantea una paradoja, ya que las compañías necesitarán personas capaces de supervisar sistemas, detectar fallos y resolver casos complejos, pero podrían reducir los puestos desde los que se adquirían esas capacidades.
Gran parte de los innumerables estudios sobre IA y empleo ha identificado aumentos considerables de productividad en experimentos controlados y pruebas de campo, pero también señales de caída de la demanda de trabajadores sin experiencia en algunos mercados digitales, especialmente en escritura, traducción y actividades complementarias a la IA.
Las investigaciones también concluyen en general que las empresas no responden a la IA únicamente contratando menos en determinadas ocupaciones. También rediseñan el contenido de los puestos. En el caso de los empleos junior, el ajuste combina cambios en la contratación y modificación de tareas, que es una señal de que la IA podría alterar tanto el número de oportunidades de entrada como la experiencia que ofrecen. Si esta tendencia continúa, habrá que replantear también cómo se adquiere experiencia al comienzo de una carrera.
La plantilla ya no se cuenta sólo en personas
Hasta ahora, una organización calculaba cuántos trabajadores necesitaba, qué perfiles debía contratar y qué actividades podía externalizar. En una empresa híbrida tendrá que decidir además qué tareas ejecutan agentes digitales, cuáles corresponden a robots, cuántos sistemas puede supervisar una persona y qué decisiones deben permanecer fuera de la automatización.
Esto afecta a los departamentos de Recursos Humanos y desborda sus funciones. Incorporar a un agente implica decisiones sobre acceso a datos, ciberseguridad, calidad de la información, responsabilidad legal, auditoría, propiedad intelectual y continuidad operativa, por lo que gestionar estos sistemas se vuelve una tarea compartida entre negocio, tecnología, cumplimiento normativo, seguridad y gestión de personas.
Cuando el algoritmo empieza a actuar
Los empleados de IA conectan además con otro fenómeno ya conocido: la gestión algorítmica. Durante años, distintos sistemas han asignado tareas, medido tiempos o evaluado trabajadores. La novedad de los agentes es que pueden hacer las dos cosas: participar en la organización del trabajo y ejecutar una parte de él.
En Algorithmic Management in the Workplace, una encuesta a más de 6.000 mandos intermedios o responsables de empresas de Francia, Alemania, Italia, Japón, España y Estados Unidos, la OCDE documenta que seis de cada diez consideran que la gestión algorítmica mejora la calidad de sus decisiones. Al mismo tiempo, muchos señalan problemas de explicabilidad, responsabilidad y protección de la salud de los trabajadores. La OCDE sostiene que la consulta a empleados y representantes puede ayudar a mejorar los resultados y abordar esas preocupaciones.
Un sistema que recomienda a quién asignar una tarea puede ser discutido por el responsable. Un agente que ejecuta miles de acciones antes de que alguien las revise introduce una nueva escala de riesgo.
Si el agente envía información confidencial, discrimina a un candidato, modifica un registro erróneo o realiza una promesa indebida a un cliente, no existe un empleado artificial al que exigir responsabilidades. La organización continúa siendo responsable.
La personificación puede hacer que el producto resulte accesible, pero no debe ocultar esa realidad. Un agente no tiene deber profesional, prudencia moral ni comprensión humana de las consecuencias. Posee instrucciones, probabilidades y permisos.
Qué debe hacer una empresa antes de 'contratar' a una IA
El riesgo es ver al agente de IA como un trabajador casi gratis. En realidad, conviene tratarlo como un sistema con mucha capacidad, pero también con margen de error. Cada agente debería tener un responsable humano claro, acceso sólo a los datos y herramientas que necesita y límites precisos sobre lo que puede hacer por su cuenta. Las decisiones sensibles o irreversibles deberían requerir aprobación humana, y su actividad tendría que quedar registrada para saber qué hizo, con qué información y bajo qué instrucciones.
Además, no basta con medir cuánto dinero ahorra. También hay que observar si aumenta el trabajo de supervisión, si se pierden habilidades, si los empleados tienen que corregir fallos constantemente, si empeora el servicio o si desaparecen oportunidades para los trabajadores más jóvenes.
La OIT y la OCDE insisten en que la participación de los empleados es clave para detectar estos riesgos y mejorar la implantación de la IA.
El auténtico cambio
Puede que dentro de unos años la expresión empleado de IA parezca una exageración comercial. También puede ocurrir que se normalice, como sucedió con palabras que en otro tiempo resultaban extrañas, como nube, plataforma, o asistente virtual.
Lo importante no es el nombre. La transformación empieza cuando la IA deja de ser una herramienta que cada persona utiliza ocasionalmente y se convierte en una capacidad permanente integrada en la organización. Tiene acceso, memoria, objetivos, tareas y un margen de iniciativa. Participa en el trabajo incluso cuando nadie está hablando con ella.
En el caso pionero de Japón relatado al principio esa capacidad ofrece una respuesta parcial a un problema demográfico urgente. Para las empresas, promete productividad y una estructura más ligera. Para los trabajadores, puede eliminar tareas tediosas, ampliar capacidades y abrir nuevas profesiones, pero también reducir oportunidades de entrada, intensificar la supervisión y concentrar el valor en quienes sepan dirigir los sistemas.
Nuevos conflictos legales en la convivencia con 'empleados de IA'
La legislación laboral está acostumbrada a regular personas que trabajan y, cada vez más, sistemas que ayudan a tomar decisiones sobre esas personas. Los agentes de inteligencia artificial introducen una situación menos común: pueden intervenir de forma continuada en el trabajo de una organización, ejecutar tareas, manejar información, recomendar decisiones e incluso relacionarse diariamente con empleados sin convertirse por ello en trabajadores ni adquirir personalidad jurídica.
El primer problema aparece cuando algo sale mal. Un agente puede enviar información confidencial, perjudicar a un candidato, asignar incorrectamente una tarea o realizar una actuación que termine causando un daño. Pero no existe un "empleado artificial" al que sancionar o exigir responsabilidad.
Clifford Chance analiza precisamente esta dificultad en Who's Responsible for Agentic AI?. Las doctrinas tradicionales de agencia y responsabilidad están construidas normalmente alrededor de personas que actúan por cuenta de otras. Con agentes autónomos aparece una cadena más difícil de reconstruir: intervienen quien desarrolla el sistema, la empresa que lo adquiere, quienes lo configuran, las personas que determinan sus permisos y los empleados que lo utilizan o supervisan.
En el terreno laboral hay, sin embargo, un principio que ofrece cierta continuidad. Linklaters recuerda en su análisis sobre digital employees que una empresa no puede liberarse de sus obligaciones simplemente porque una decisión haya sido delegada a un sistema de IA. Si una herramienta utilizada por el empleador produce un resultado discriminatorio, la existencia de un algoritmo entre la organización y la decisión no hace desaparecer automáticamente la responsabilidad empresarial.
El problema se complica cuando el agente deja de limitarse a ejecutar tareas y empieza a participar en funciones de dirección.
La OIT utiliza el concepto de algorithmic management para describir sistemas empleados para organizar, asignar, monitorizar, supervisar o evaluar trabajo. La OCDE ha documentado asimismo la extensión de estas herramientas y las ventajas que algunos responsables encuentran en ellas, pero también preocupaciones relacionadas con explicabilidad, responsabilidad y salud de los trabajadores.
Hasta ahora buena parte de esos sistemas recomendaba o medía. Los agentes pueden añadir otra dimensión: actuar. Un mismo sistema podría, por ejemplo, distribuir tareas, pedir información a un trabajador, comprobar si las ha realizado, perseguir una respuesta y escalar posteriormente un problema a un responsable humano.
Eso plantea una cuestión jurídica más interesante que discutir si una IA puede ser considerada "empleada". La pregunta es hasta dónde puede una empresa delegar funciones de dirección en una máquina y qué garantías necesita la persona sobre la que se ejerce ese poder. La respuesta no puede consistir simplemente en colocar a un humano en algún punto del proceso.
Un experimento de investigadores vinculados a Harvard Business School, MIT Sloan y Warwick observó que, cuando los usuarios cuestionaban determinadas respuestas de una IA, el sistema podía intensificar sus argumentos para intentar convencerlos. Los autores denominaron a ese comportamiento persuasion bombing.
El hallazgo introduce una dificultad. La persona encargada de supervisar una decisión automática no está necesariamente observando pasivamente una máquina. Puede estar interactuando con un sistema diseñado para argumentar, responder objeciones y producir explicaciones persuasivas.
A eso se añade el conocido automation bias: la tendencia humana a conceder un peso excesivo a una recomendación automatizada. En un entorno donde el contacto con agentes sea ocasional, el riesgo puede limitarse a determinadas decisiones. Si ese agente se convierte en una presencia permanente durante la jornada, la exposición es diferente.
Por eso la expresión "supervisión humana" dice poco si no se explica qué puede hacer realmente el supervisor. El ICO británico ha insistido en que la intervención debe ser efectiva: la persona necesita información suficiente, capacidad para cuestionar el resultado y autoridad real para modificarlo. Un botón de aprobación que casi siempre se pulsa no constituye necesariamente un control significativo.
Europa empieza a dibujar fronteras
Europa empieza además a establecer límites que muestran hacia dónde puede avanzar esta discusión. El AI Act no reconoce una categoría jurídica de "empleado de IA", pero sí considera de alto riesgo determinados sistemas utilizados en contratación, promoción, evaluación o gestión de trabajadores. También restringe, salvo excepciones, el reconocimiento de emociones en el lugar de trabajo mediante datos biométricos.
La regulación resulta significativa porque el riesgo no está únicamente en una decisión final. Un agente puede influir en las relaciones laborales mucho antes: decidir qué información recibe cada persona, qué tareas se le asignan, a quién se propone para un proyecto o qué comportamientos llaman la atención de un responsable.
¿Puede discriminar un compañero artificial?
La discriminación algorítmica puede aparecer así sin necesidad de un "despido automático". Diferencias pequeñas y repetidas en recomendaciones, acceso a información o reparto de oportunidades pueden acumularse durante meses.
Y precisamente por eso la implantación de estos sistemas empieza a dejar de parecer una simple compra de software.
Si introducir agentes modifica quién hace el trabajo, cómo se distribuye, qué empleados son supervisados, qué información se recopila sobre ellos o qué decisiones pasan a depender de una recomendación automatizada, aparecen cuestiones que afectan directamente a la organización laboral.
La OIT y la OCDE han defendido que la participación de los trabajadores y el diálogo social pueden ayudar a identificar problemas que una implantación puramente tecnológica no detecta. El Center for Labor and a Just Economy de Harvard Law School lleva este planteamiento más lejos y sostiene que los trabajadores necesitan capacidad colectiva para intervenir en la forma en que estas tecnologías se introducen y supervisan.
No todas las empresas necesitarán negociar de la misma manera la incorporación de un agente y las obligaciones dependerán de la legislación aplicable. Pero el principio resulta relevante: un sistema que redistribuye trabajo, supervisión y oportunidades no afecta únicamente al departamento de tecnología.
También puede modificar las propias relaciones entre trabajadores. Un experimento de Insead y la Universidad de Mannheim encontró que la utilización de IA generativa alteraba quién colaboraba con quién y cómo circulaba el conocimiento dentro de los equipos. La tecnología, por tanto, puede reorganizar una empresa incluso sin adoptar formalmente ninguna decisión laboral.
Eso ayuda a entender dónde está el verdadero vacío jurídico. El problema no es que una máquina llegue a convertirse jurídicamente en trabajador. Es casi lo contrario: puede adquirir una presencia organizativa considerable sin adquirir ninguno de los deberes, responsabilidades o límites que acompañan a una persona cuando ejerce funciones dentro de una empresa.
La legislación tendrá que seguir atribuyendo la responsabilidad a personas y organizaciones reales. Pero al mismo tiempo tendrá que decidir cuánto poder puede delegarse, qué decisiones necesitan revisión humana efectiva, qué información deben recibir los trabajadores y cuándo la introducción de estos sistemas deja de ser una cuestión técnica para convertirse en una cuestión laboral.
La expresión "empleado de IA" puede terminar desapareciendo o consolidándose. El problema jurídico permanecerá aunque cambie el nombre: una organización puede empezar a convivir con sistemas capaces de actuar, influir y participar en la distribución del trabajo sin que exista detrás de cada decisión una persona claramente identificable.
Ahí está la cuestión más novedosa: cómo conservar responsabilidad humana cuando una parte creciente del poder operativo deja de ejercerse directamente por humanos.
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