¿Estás listo para el futuro? La IA está a punto de cambiar tu trabajo para siempre, ¡descubre cómo!

Un reciente estudio titulado Artificial Intelligence and the Future of Work, realizado por Ferhat Sairkaya de la Universidad de Sussex, plantea una perspectiva innovadora sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral. A diferencia de las narrativas que sostienen que la IA sustituirá a los trabajadores, la investigación revela que su verdadero efecto radica en la reconfiguración de las estructuras productivas y cognitivas dentro de las organizaciones. El trabajo, realizado por un equipo interdisciplinario de economistas y especialistas en comportamiento organizacional, propone un cambio de paradigma: la definición del trabajo no depende únicamente de la fuerza laboral disponible, sino de la interacción entre humanos, datos y sistemas de aprendizaje automático.

El estudio comienza con una premisa inquietante: la medición tradicional de la productividad, que se ha basado históricamente en horas trabajadas o unidades producidas, resulta insatisfactoria para capturar el valor generado por la IA. En entornos donde los algoritmos participan en la toma de decisiones, la contribución humana se traslada hacia áreas como el diseño de estrategias, la supervisión ética y la resolución de problemas complejos. Este cambio se traduce en una nueva composición del capital, conocido como “capital cognitivo”.

Las organizaciones que implementan IA no solo automatizan tareas, sino que también desarrollan capacidades organizacionales que son difíciles de replicar. De acuerdo con el estudio, cada implementación de IA crea un aprendizaje acumulativo que mejora la productividad de toda la estructura, no solo de los sistemas informáticos. Esto provoca que la competencia entre empresas se redefina; aquellas que logran sincronizar los procesos humanos y algorítmicos construyen ventajas estructurales comparables a las que en la era industrial representaban las economías de escala. En el contexto actual, esa escala se mide en datos, capacidad de procesamiento y cultura organizacional.

El estudio identifica tres escenarios de adaptación ante la IA. El primero es el de sustitución, que se observa en tareas rutinarias o de bajo valor agregado. El segundo, el de complementariedad, implica que los sistemas de IA amplifican las capacidades humanas, como se ve con los asistentes de análisis financiero. Finalmente, el tercero, el de creación, surge cuando la IA permite la formación de nuevos roles o industrias, como la gestión de ética algorítmica o el diseño de datos.

Este desplazamiento en la función humana en el trabajo obliga a las organizaciones a redefinir los indicadores de desempeño y a enfocarse en la capacitación interna. “La IA no se gestiona como una herramienta, sino como un ecosistema de aprendizaje continuo”, señala el documento. Las empresas que comprendan este principio estarán mejor posicionadas para captar los beneficios de la transformación tecnológica sin sacrificar la cohesión cultural.

En sectores como los servicios financieros, la logística o la salud, los modelos de IA actúan como colegas digitales, asistiendo en la toma de decisiones en tiempo real. El desafío radica no tanto en la tecnología, sino en el diseño de marcos que equilibren la autonomía algorítmica con la responsabilidad humana.

Un hallazgo crucial del estudio indica que el impacto de la IA amplía las brechas entre empresas. Aquellas que adoptan la IA de manera estratégica, integrándola en los procesos de decisión, experimentan incrementos de productividad superiores al 20% anual en promedio. En contraste, las empresas que la incorporan de forma marginal o fragmentada no logran sostener las mejoras iniciales.

Este efecto se multiplica en las economías emergentes. La capacidad de absorción tecnológica depende tanto de la infraestructura digital como de la organización del trabajo. Según los autores, los países que integren la IA en sus políticas industriales podrán saltar etapas en el desarrollo productivo, siempre que acompañen esa transición con formación profesional y reglas claras sobre propiedad de datos y transparencia algorítmica. En el caso argentino, esto representa un desafío doble: incorporar IA en sectores tradicionales como la agroindustria, la energía y los servicios financieros, evitando la concentración de conocimiento en pocas compañías globales.

El informe también sugiere que la IA acelera la transición hacia una “economía del aprendizaje”, donde la ventaja competitiva está menos asociada al capital físico y más a la capacidad de procesar y aplicar información en tiempo real. En este nuevo entorno, los modelos de negocio se vuelven más experimentales, lo que implica un ciclo de decisión más corto: las organizaciones prueban, miden, ajustan y vuelven a lanzar. Este enfoque, inspirado en la metodología científica, demanda culturas corporativas que valoren la iteración sobre la estabilidad.

El liderazgo en este contexto también cambia. El rol de los directivos ya no es acumular certezas, sino formular preguntas estratégicas que guíen la interacción entre humanos y máquinas. “El management del futuro será una disciplina de diseño: estructurar equipos donde la IA sea un colaborador y no un competidor”, afirma el estudio. Esto implica redefinir organigramas y establecer nuevos mecanismos de supervisión.

Conforme la IA asume funciones críticas, como diagnósticos médicos y decisiones de crédito, la confianza se convierte en un activo intangible esencial. El informe advierte que adoptar la IA de manera acelerada sin marcos regulatorios sólidos puede erosionar la legitimidad institucional. Los autores recomiendan desarrollar estándares éticos sectoriales que incluyan auditorías de sesgo y trazabilidad de decisiones.

Finalmente, el estudio concluye que la IA no elimina el trabajo, sino que lo redefine. La automatización de tareas repetitivas libera tiempo para la creatividad y la innovación, pero también exige una nueva arquitectura laboral. Las organizaciones deberán diseñar esquemas de incentivos que fomenten la colaboración entre humanos y máquinas. El trabajo del futuro será más flexible, más intelectual y más interdependiente, medido no solo en horas, sino en la calidad de las interacciones entre personas y algoritmos.

En resumen, la inteligencia artificial no debe percibirse como una amenaza, sino como una oportunidad para repensar la economía productiva. Las empresas que comprendan esta lógica serán las que definirán la próxima etapa del capitalismo digital, y a medida que avanzamos, el desafío será cultural: aprender a convivir con la inteligencia que ayudamos a crear.