Conservaremos la capacidad para ganarnos la vida, pero la inteligencia artificial podría hacer desaparecer aquello para lo que hemos pasado años haciéndonos extraordinariamente buenos.
Liu Shengyu no es un observador cualquiera, ni un ejecutivo dedicado a hacer predicciones sobre la IA. Liu es uno de los ingenieros que trabajan en las entrañas de DeepSeek y que escribió el principal programa que ayuda al modelo a decidir qué información debe atender en cada momento y a hacerlo con rapidez y eficiencia. Eso lo convierte en un experto relevante para opinar de todo aquello que tiene que ver con hasta dónde está llegando la inteligencia artificial.
Por eso, cuando hace una semana escribía un artículo en el que básicamente decía que la IA no elimina necesariamente al profesional sino que cambia dónde reside su valor, muchos expertos lo interpretaron como un caso valioso y como una señal del futuro.
Desaparece la identidad
Liu plantea el problema de la pérdida de oficio, algo que las estadísticas de empleo capturan muy mal. Una profesión puede seguir existiendo, el salario puede mantenerse e incluso aumentar la productividad y, sin embargo, puede desaparecer la actividad mediante la que el trabajador ha construido su identidad profesional y su conocimiento tácito.
Liu desarrolla kernels -pequeñas pieza de software que le dicen al chip exactamente qué operación debe hacer y cómo hacerla de la forma más rápida posible-, y hace apenas una semana advirtió de que la IA ha pasado en apenas un año de ayudarle a buscar errores a optimizar esos programas casi por sí sola. Cree que pronto podrá hacerlo tan bien como él. Google DeepMind ya ha mostrado avances similares con AlphaEvolve, capaz de mejorar automáticamente el rendimiento de kernels utilizados en inteligencia artificial.
Sin embargo, Liu Shengyu no pronostica su desempleo. Cree que conservará su capacidad para ganarse la vida. Lo que anticipa es un cambio de oficio: dejar de escribir directamente kernels para convertirse en lo que denomina un piloto de mecha, alguien que dirige agentes capaces de producirlos. Explica que antes la industria necesitaba personas capaces de escribir kernels de alto rendimiento. Ahora empieza a necesitar personas capaces de utilizar IA para obtenerlos más deprisa. Y ahí puede estar una de las grandes transformaciones laborales de la inteligencia artificial. Una persona puede conservar su puesto, su sueldo e incluso aumentar su productividad y perder al mismo tiempo la tarea alrededor de la cual había construido su identidad profesional.
La OIT sostiene que el impacto de la IA se entenderá mejor mirando las tareas que los puestos de trabajo. Su último índice analiza casi 30.000 tareas y calcula que uno de cada cuatro trabajadores ocupa un empleo expuesto en algún grado a la IA. Eso no significa que esos empleos vayan a desaparecer. Lo más probable, según la organización, es que cambien: algunas tareas podrán automatizarse y otras seguirán necesitando personas. La cuestión clave es cuáles desaparecerán primero.
En programación, el trabajo empieza a desplazarse de escribir código a supervisar lo que hace la IA. Anthropic analizó 500.000 interacciones con Claude Code y clasificó el 79% como automatización: la máquina ejecutaba directamente la tarea. Sólo el 21% correspondía a colaboración con el usuario. El programador no desaparece, pero una parte creciente del trabajo técnico pasa de sus manos a la inteligencia artificial.
La misma transformación empieza a verse en radiología. Un estudio de npj Digital Medicine permitió que los médicos señalaran los hallazgos esenciales y dejó a la IA redactar el informe completo: el tiempo cayó un 28% sin empeorar su calidad. Otro trabajo en Nature Medicine halló que algunos informes generados por IA eran valorados como equivalentes o mejores que los humanos. El radiólogo sigue decidiendo, pero redacta menos.
Y en el sector jurídico cada vez más firmas de abogados utilizan Harvey para investigación jurídica, revisión documental y redacción. No se trata de prescindir del jurista, sino de desplazar su tiempo hacia el razonamiento jurídico, la estrategia y el juicio profesional.
La IA puede liberar al abogado de tareas rutinarias, pero esas mismas tareas eran las que le enseñaban a razonar, ganar experiencia y convertirse en experto.
También los traductores viven este cambio. La Comisión Europea procesó 890 millones de páginas con eTranslation en 2025. Cada vez más, el profesional parte de una traducción automática y concentra su trabajo en revisarla, corregirla y adaptarla, aunque siguen siendo esenciales el conocimiento lingüístico y la especialización.
Efecto económico
La IA puede acortar la distancia entre profesionales mediocres y excelentes. El conocido estudio de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond sobre 5.179 agentes de atención al cliente descubrió una mejora media de productividad del 14%, pero del 34% entre los menos experimentados. La máquina parecía trasladar parte del conocimiento de los mejores a los principiantes. Eso mejora la productividad, pero obliga a preguntarse qué habilidades seguirán diferenciando a un profesional: entender el contexto, detectar errores, formular bien los problemas y decidir qué merece realmente la pena hacer.
Microsoft encontró ese desplazamiento en un estudio con 319 trabajadores del conocimiento y 936 usos reales de IA. Los participantes describían menos esfuerzo dedicado a recopilar información y producir respuestas y más trabajo dedicado a verificar, integrar y supervisar resultados. La propia naturaleza del pensamiento crítico estaba trasladándose de la ejecución hacia la "custodia" de la tarea.
La IA no siempre aumenta la productividad. METR -que advierte de que los resultados no pueden extrapolarse a toda la programación- estudió a programadores experimentados trabajando en proyectos que conocían bien. Pensaban que la IA les permitiría avanzar un 24% más rápido, pero terminaron tardando un 19% más. El tiempo ganado al generar código se perdía revisando, corrigiendo y comprendiendo las propuestas del modelo.
El mundo físco recupera valor
La inteligencia artificial puede alterar la jerarquía tradicional de las profesiones. Algunos trabajos cualificados y bien pagados pueden resultar más fáciles de automatizar que otros que durante décadas tuvieron menos prestigio. La diferencia no depende sólo de su dificultad, sino de dónde se realiza el trabajo.
Cuando una tarea puede convertirse en datos, instrucciones y archivos digitales, resulta más sencillo delegarla a una máquina. No ocurre lo mismo cuando se trata de reparar una instalación eléctrica, soldar una tubería o mantener la refrigeración de un centro de datos: son trabajos que obligan a actuar sobre un entorno físico cambiante.
Korn Ferry detecta una fuerte demanda de electricistas, mecánicos y técnicos de climatización. Jensen Huang, CEOde Nvidia, aseguraba la semana pasada que la expansión de la IA puede convertir a electricistas y albañiles en algunos de los trabajadores mejor pagados.
La Agencia Internacional de la Energía encuentra el mismo cuello de botella, y Cedefop calcula que Europa deberá cubrir 4,2 millones de puestos en construcción hasta 2035, casi todos para sustituir jubilaciones.
No será un regreso al viejo trabajo manual. La nueva frontera puede estar entre los empleos que caben por completo dentro de una pantalla y aquellos que exigen intervenir en el mundo real. Ganarán valor los profesionales capaces de combinar oficio, tecnología e inteligencia artificial: usar la máquina para diagnosticar y planificar, y después hacer aquello que la máquina todavía no puede ejecutar.
Como plantea Liu Sengyu, puede que el futuro no consista en perder el empleo, sino en abandonar tareas dominadas durante años y aprender otras nuevas.
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