La aceleración de la inteligencia artificial (IA) en los últimos años ha generado tanto entusiasmo como preocupación en el mundo laboral. Desde la aparición de herramientas como ChatGPT a finales de 2022, se ha debatido incansablemente sobre si la IA acabará con decenas de empleos humanos. De hecho, algunas empresas ya han empezado a incorporar esta tecnología para reemplazar ciertas funciones: compañías como Klarna, UPS o la app de idiomas Duolingo han admitido haber despedido a empleados tras integrar soluciones de IA, argumentando mejoras de eficiencia y rendimiento. Ante este panorama, es natural que surja la duda: ¿qué trabajos están en la mira de la IA y cuáles se mantendrán seguros?

En medio de este debate, la división de investigación Microsoft Research ha dado a conocer un estudio que ofrece datos concretos sobre el impacto de la IA en distintos empleos. Un grupo de investigadores de Microsoft analizó qué 40 profesiones son las más susceptibles de automatización mediante IA, basándose en el uso real de estas herramientas en cada campo. El estudio se centró en el mercado laboral de EE.UU., pero sus hallazgos pueden extrapolarse a muchos otros países desarrollados y en desarrollo. Según los resultados, más de 8,4 millones de trabajadores estadounidenses ya están empleados en alguno de estos 40 roles altamente impactados por la IA.

Un estudio para medir el impacto real de la IA en el trabajo

A diferencia de estudios teóricos previos, Microsoft abordó esta cuestión analizando datos reales de uso de IA. Específicamente, los expertos recopilaron 200.000 conversaciones anónimas entre usuarios y la plataforma Bing Chat / Copilot (el asistente basado en IA de Microsoft) a lo largo de 9 meses durante 2024. Cada interacción se mapeó contra las bases de datos de tareas laborales del Departamento de Trabajo de EE.UU. (concretamente el estándar O*NET), identificando qué actividades de cada profesión estaban involucradas en las consultas a la IA.

A partir de este mapeo, los investigadores crearon una “puntuación de aplicabilidad de la IA” para cada ocupación. Esta puntuación combina varios indicadores: por ejemplo, cuán exitosamente la IA pudo completar las tareas solicitadas, qué porcentaje de personas acudió al asistente para resolver cierta tarea y hasta qué punto el resultado fue útil según el feedback de usuarios. En esencia, mide el solapamiento entre las capacidades actuales de la IA y las tareas típicas de cada empleo. Cuanto más alta la puntuación, mayor es la porción del trabajo que ya puede ser realizada (al menos parcialmente) con ayuda de IA generativa.

^“Nuestro estudio explora cómo la IA puede moldear las ocupaciones examinando el uso en el mundo real. Introduce una puntuación de aplicabilidad de la IA que mide las capacidades de la IA frente a las tareas laborales, destacando dónde la IA podría cambiar la forma en que se realiza el trabajo^”, explicó Kiran Tomlinson, investigador principal del proyecto. En otras palabras, no se trata de predecir en abstracto, sino de ver dónde la IA ya está siendo utilizada con éxito en tareas laborales cotidianas.

Las 40 profesiones con mayor probabilidad de ser impactadas por la IA

El resultado más llamativo del estudio fue un listado de 40 puestos de trabajo que obtuvieron las puntuaciones más altas de aplicabilidad de IA. Esto significa que en estos roles la IA tiene una alta capacidad de ayudar (o potencialmente reemplazar ciertas tareas), en comparación con otras ocupaciones. Importante: una puntuación alta no implica necesariamente que la IA vaya a eliminar esos empleos por completo, sino que muchas de sus tareas pueden ser automatizadas o asistidas por IA. A continuación presentamos la lista completa de los 40 empleos más expuestos, junto a la puntuación de IA que Microsoft les asignó en el estudio:

Como se observa, muchos de los trabajos en la lista comparten un perfil “informacional”: son roles que implican procesar lenguaje, manejar datos, comunicar información o realizar tareas rutinarias de oficina. Por ejemplo, traductores, escritores, periodistas y correctores dependen principalmente de la generación y revisión de texto, algo que los modelos de IA generativa (como GPT-4) ya hacen sorprendentemente bien. Del mismo modo, los representantes de ventas y servicio al cliente pasan gran parte del día comunicándose con personas, resolviendo preguntas o promoviendo productos, tareas en las que un chatbot avanzado puede desempeñarse con eficacia. No es sorprendente entonces que la IA tenga alta aplicabilidad en estos campos que no requieren presencia física ni destrezas manuales, sino trabajo cognitivo que una máquina puede imitar.

Los profesionales dedicados a escribir, traducir o generar contenido se encuentran entre los más expuestos a la IA. Herramientas de redacción automática, traducción y creación de informes pueden acelerar (o reemplazar parcialmente) muchas de sus tareas cotidianas.

Llama la atención la presencia de algunos empleos en apariencia muy calificados en la lista, como científicos de datos (29º) o profesores universitarios de ciertas áreas (Negocios, Economía, Biblioteconomía). Esto no significa que la IA vaya a suplantar por completo a estos profesionales, sino que incluso en ocupaciones altamente especializadas ya se está usando IA para tareas puntuales. Por ejemplo, un científico de datos puede apoyarse en un asistente de IA para generar código o documentar hallazgos, y un profesor puede emplear ChatGPT para elaborar material didáctico o evaluaciones. Así, la IA actúa más como un “copilot” que realiza parte del trabajo pesado, mientras el humano supervisa y aporta la creatividad o el criterio donde la máquina no llega.

¿Qué tan segura está mi profesión frente a la IA?

Es importante recalcar que “impacto” no equivale automáticamente a despidos masivos. Los mismos autores del estudio advierten que sería un error concluir que las ocupaciones con alto solapamiento verán una pérdida inmediata de empleos. La investigación de Microsoft midió qué tareas puede hacer la IA actualmente, pero no predice directamente las decisiones empresariales ni las dinámicas económicas a largo plazo. De hecho, el efecto de la automatización podría manifestarse de formas diferentes según el caso: algunas empresas podrían reducir plantilla para ahorrar costos, mientras otras podrían aspirar a más y mantener (o incluso contratar) personal apoyado por IA para ser más productivos. Como explican los investigadores, su análisis se limita a la capacidad de la IA para realizar tareas, sin datos sobre las consecuencias posteriores en creación o eliminación de puestos.

En otras palabras, un puntaje alto de IA indica que esa profesión cambiará significativamente gracias a estas tecnologías, pero no necesariamente para mal. En muchos casos, veremos una transformación del rol más que su eliminación. Por ejemplo, en vez de desaparecer el trabajo de un redactor, es posible que la IA se encargue de los borradores iniciales o de la documentación repetitiva, dejando al humano las tareas de edición fina, estrategia de contenido y creatividad. Un traductor humano podría centrarse en matices culturales y calidad estilística, apoyándose en traducciones automáticas como base. Y así en muchas otras áreas: la colaboración hombre-máquina podría ser el modelo dominante, al menos en el corto plazo.

Por supuesto, existen voces tanto optimistas como pesimistas sobre este tema. Algunos líderes de la industria tecnológica han advertido que la IA podría llegar a eliminar hasta la mitad de los empleos de oficina y administrativos en los próximos años. Por el contrario, otros (como el empresario Mark Cuban) sostienen que la IA, al automatizar el trabajo tedioso, acabará generando más empleos de los que destruye, impulsando nuevas industrias y aumentando la demanda de trabajadores en áreas emergentes. Lo que sí parece claro es que la naturaleza del trabajo evolucionará: tareas que antes requerían horas de esfuerzo ahora se completarán en minutos con un botón, mientras surgirán necesidades antes inexistentes (por ejemplo, prompt engineers, supervisores de resultados de IA, etcétera).

Finalmente, cabe mencionar que el estudio de Microsoft deliberadamente se enfocó en IA de tipo modelo de lenguaje (LLM) operando en entornos digitales. Esto explica por qué los trabajos manuales o técnicos (operarios, mecánicos, construcción, salud asistencial, etc.) aparecen como los “menos afectados” en esta investigación. Ocupaciones que demandan esfuerzo físico considerable o manejo de maquinaria quedaron al fondo del ranking de aplicabilidad de IA. En la lista complementaria de 40 empleos menos amenazados (no mostrada aquí), aparecen roles como auxiliares de enfermería, técnicos de laboratorio clínico, albañiles, limpiadores, instaladores, operadores de maquinaria pesada, entre otros. Estos puestos hoy por hoy requieren destrezas motoras, contacto humano directo o adaptabilidad a entornos cambiantes, cosas donde las IA actuales (basadas solo en software) no pueden competir. Sin embargo, eso no significa que estén completamente fuera del alcance de la automatización en el futuro: avances en robótica e IA especializada podrían algún día abordar también parte de esas tareas físicas. Por ejemplo, aunque un dron autónomo difícilmente reemplace pronto a un albañil, ya existen robots pintores, prototipos de enfermeros robóticos e incluso vehículos autónomos en prueba. La frontera de lo que la IA puede o no puede hacer se mueve constantemente.

Una realidad en desarrollo: adaptabilidad y aprendizaje continuo

El estudio de Microsoft nos ofrece un valioso vistazo a cómo la IA ya está incidiendo en el mundo laboral actual. Identificar los 40 empleos más impactados por la IA no equivale a dictar sentencia de muerte para esas profesiones, sino a reconocer que son las que más verán transformadas sus dinámicas de trabajo.

Al igual que otras revoluciones tecnológicas del pasado, traerá disrupción pero también nuevas oportunidades. Los datos de Microsoft dejan algo bien claro: aquellos trabajos centrados en manipular información, comunicarse o generar contenido serán los primeros en sentir la ola de la IA.

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse, y comprender cómo encaja en nuestro entorno laboral es el primer paso para sacarle el mejor provecho en vez de temerle.

Referencias

• Tomlinson, K. et al. (2025). Measuring the Occupational Impact of Generative AI: A Data-Driven Approach. Microsoft Research.
  Disponible en: https://arxiv.org/abs/2507.07935
  PDF directo: https://arxiv.org/pdf/2507.07935