Durante años, hablar del futuro del trabajo significó intentar anticipar qué profesiones desaparecerían, cuáles sobrevivirían y qué habilidades quedarían fuera del alcance de la automatización; si la tecnología podía hacerse cargo de ciertas actividades, parecía lógico proyectar ese avance hacia puestos completos e identificar quiénes estaban más expuestos.
Con 2030 cada vez más cerca, varias de esas predicciones merecen una segunda mirada, no para decidir quién acertó y quién falló, sino porque ayudan a entender lo difícil que resulta estimar el impacto de una tecnología cuando todavía estamos descubriendo cómo se adopta, qué tareas modifica y qué decisiones toman las empresas cuando la incorporan.
Desde comienzos de la década de 2010 ya se anticipaban organizaciones más flexibles, equipos distribuidos y una relación menos rígida entre trabajo y lugar; el cambio avanzaba, pero todavía de forma gradual y con muchas empresas tratando el trabajo remoto como una excepción. La pandemia aceleró ese proceso de golpe y, varios años después, tampoco terminamos en un mundo completamente remoto, pues estudios de Stanford muestran que el trabajo desde casa se estabilizó alrededor de 1,27 días por semana entre profesionales universitarios de 40 países.
Con la automatización ocurrió algo parecido alrededor de una cifra que terminó instalada en la conversación pública como una predicción cerrada. La investigación de Carl Benedikt Frey y Michael Osborne, publicada en 2013, estimaba que cerca del 47% del empleo estadounidense estaba en ocupaciones con alto riesgo de computerización, algo bastante distinto a afirmar que todos esos puestos desaparecerían.
Hoy abundan nuevamente las cifras sobre exposición, esta vez alrededor de la inteligencia artificial, y la Organización Internacional del Trabajo estima que uno de cada cuatro trabajadores en el mundo está en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa, mientras considera más probable que la mayoría de esos puestos se transforme en lugar de desaparecer. Si convertimos otra vez exposición en reemplazo, terminaremos repitiendo la misma simplificación con una tecnología distinta.
También cambió el perfil de las ocupaciones que entraron en la conversación, pues durante años la automatización estuvo asociada principalmente con fábricas, transporte, producción o tareas administrativas repetitivas, mientras la IA generativa ha extendido la discusión hacia profesionales de tecnología, negocios, ingeniería, gerentes y altos ejecutivos. La OCDE ubica a varias de esas ocupaciones entre las más expuestas a la IA, aunque advierte que una mayor exposición no significa necesariamente un mayor riesgo de automatización total.
Una profesión, sin embargo, no es una sola actividad, sino una combinación de tareas que pueden cambiar a ritmos distintos; un abogado investiga, interpreta, redacta, negocia y asesora, mientras un profesor prepara contenidos, explica, evalúa y acompaña procesos de aprendizaje. La tecnología puede asumir parte de esas tareas, reducir el tiempo necesario para otras y cambiar la importancia de las restantes sin que por ello desaparezca la profesión completa.
También vale la pena revisar las habilidades que durante años consideramos relativamente protegidas, porque creatividad, escritura, diseño, programación o generación de ideas parecían mucho más difíciles de automatizar que una actividad rutinaria. Hoy una herramienta puede producir en segundos un texto, una imagen, código o una primera propuesta razonablemente buena, lo que no resuelve la discusión sobre qué significa realmente crear, pero sí obliga a revisar cuánto valor tiene producir ciertos resultados cuando su costo y tiempo de generación caen.
El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial estima que el 39% de las habilidades actuales de los trabajadores se transformarán o quedarán obsoletas hacia 2030 y, entre las capacidades que ganan relevancia, aparecen IA y big data junto con pensamiento analítico, creatividad, resiliencia, liderazgo y colaboración. Unas tareas se automatizan, otras se potencian y otras empiezan a exigir más criterio, contexto o interacción humana, una realidad bastante menos ordenada que las listas de empleos que supuestamente van a desaparecer.
Más que intentar identificar qué profesión estará a salvo dentro de cinco o diez años, puede resultar más útil entender qué parte de nuestro trabajo está perdiendo valor, qué actividades pueden hacerse mejor con tecnología y dónde sigue teniendo sentido invertir tiempo, experiencia y criterio; esa mirada no elimina la incertidumbre, pero permite tomar mejores decisiones que una lista de ocupaciones supuestamente condenadas.
Seguramente seguiremos equivocándonos cuando intentemos anticipar cómo trabajaremos dentro de una década, pero esas equivocaciones no son inocuas, porque terminan influyendo en las capacidades que desarrollan las empresas y las personas, en lo que enseñamos, en los puestos que diseñamos y en las estructuras con las que organizamos el trabajo. Si esas decisiones se toman sobre supuestos que la tecnología está cambiando más rápido de lo que alcanzamos a reconocer, ¿qué estamos entendiendo mal hoy sobre el futuro del trabajo y qué decisiones estamos tomando a partir de ese error? (O)