La inteligencia artificial no afecta por igual a todos los puestos del organigrama: en algunos ejecuta la tarea completa; en otros, ayuda a la persona a realizarla mejor. Los datos de Estados Unidos reflejan esa diferencia: el empleo juvenil cae cuando la IA automatiza, pero se mantiene o crece cuando complementa el trabajo humano.
Para Recursos Humanos, la pregunta clave no es cuántos puestos están «expuestos», sino qué función cumple la IA en cada uno. Este artículo explica esa diferencia y propone un método para aplicarla a los cargos de tu organización.
¿Automatiza o complementa?
A partir de millones de conversaciones reales con un asistente de IA, el estudio de Stanford sobre datos de nómina de ADP identifica cinco formas de uso, agrupadas en dos categorías:
En la automatización la persona sale de la tarea. En el aumento sigue dentro pero con mejor resultado.
La revisión de agosto de 2026 del estudio confirma este patrón. Las caídas de empleo joven se concentran en las ocupaciones donde el uso observado de la IA tiende a automatizar. Donde tiende a complementar, el empleo se mantiene o sube, sobre todo entre trabajadores con experiencia. Los autores advierten que son patrones descriptivos, con datos solo de Estados Unidos, y que no prueban causalidad.
Lo que dicen otros estudios
La distinción no descansa en un solo trabajo. Otros cuatro estudios ayudan a completar el cuadro, incluido uno que la matiza.
- Cuando la IA acompaña, los que más ganan son los menos experimentados. Un estudio publicado en 2025 en el Quarterly Journal of Economics siguió a 5.172 agentes de atención al cliente que recibieron un asistente de IA. La productividad subió 15% en promedio. Los trabajadores con menos experiencia mejoraron en rapidez y en calidad. Los más expertos ganaron poco en rapidez y bajaron levemente en calidad. Ese estudio midió productividad y no empleo ni salarios.
- En América Latina, el aumento sería más frecuente que la automatización. Un informe de la OIT y el Banco Mundial de 2024 estima que entre 26% y 38% de los empleos de la región está expuesto a la IA generativa. Entre 8% y 14% podría transformarse con mejoras de productividad. Según la cobertura del informe, entre 2% y 5% corre riesgo de automatización completa, y los empleos ocupados por mujeres están más expuestos a ella.
A nivel mundial, la OIT espera más transformación que sustitución. Su índice de 2025, según la prensa que lo reseñó, ubica el 25% del empleo en ocupaciones expuestas y señala a los trabajos administrativos como los más afectados.
Y hay evidencia que modera el entusiasmo y el temor. Un estudio con datos administrativos de Dinamarca, citado por los propios autores de Stanford, encontró efectos mínimos de la IA sobre ingresos y horas trabajadas.
Mi interpretación es que la misma tecnología puede ayudar a un junior a aprender más rápido o dejarlo sin puesto. Lo que cambia el resultado es cómo se diseña el cargo, y eso lo decide la empresa.
Mira las tareas antes que los cargos
Es raro que un cargo se automatice entero. Un cargo es un conjunto de tareas, y la IA entra tarea por tarea. Por eso un mismo puesto puede tener partes que la herramienta resuelve sola y partes donde solo acompaña.
El estudio chileno más completo trabaja de esa manera. CENIA, Sofofa, Sence, el Ministerio del Trabajo y académicos de Stanford descompusieron en tareas las 100 ocupaciones más comunes del país. Según la cobertura de sus resultados, en promedio el 48% de las tareas de esas ocupaciones podría acelerarse con IA generativa.
Este estudio mide el potencial de aceleración pero no dice si la IA reemplaza a la persona o la apoya. Una ocupación puede tener muchas tareas acelerables y seguir necesitando a alguien que decida, revise y responda.
Hay una pista adicional en el informe preliminar del MIT sobre IA en empresas. Al preguntar a quién le asignarían un trabajo, el 70% de los usuarios prefería la IA para tareas rápidas, como correos y resúmenes. Para proyectos complejos y de varias semanas, el 90% prefería a una persona.
Cinco pasos para mapear la IA en tus puestos de trabajo
Propongo un ejercicio que se puede hacer con las descripciones de cargo junto a una conversación con quienes los ejercen:
- Elegir entre cinco y diez cargos donde la IA ya se usa o donde se evalúa comprar una herramienta.
- Listar las tareas principales de cada cargo junto a quien lo ocupa. La descripción formal suele estar desactualizada.
- Clasificar cada tarea en una de las tres categorías de la tabla.
- Estimar cuánto tiempo del cargo va a cada categoría. Basta una aproximación.
- Decidir cargo por cargo: rediseñar, formar o proteger.
El resultado más útil aparece en los puestos de entrada. Si casi todo el tiempo de un junior cae en la primera categoría, ese cargo está en riesgo de no volver a abrirse. Antes de eliminarlo conviene rediseñarlo, porque de ahí salen los seniors de los próximos años.
El mapa tampoco se copia de otra empresa. La misma tarea, revisar un contrato, puede ser de la primera categoría en una inmobiliaria y de la segunda en un estudio jurídico.
¿Qué puestos va a reemplazar la IA?
Una pregunta que genera ansiedad y nadie puede responder con datos. “¿Qué hace la IA dentro de este puesto?” sí se puede contestar, cargo por cargo, con la gente que lo ejerce.
De esa respuesta dependen las decisiones del área: qué se rediseña, a quién se capacita, qué conocimiento hay que cuidar y cuántas personas entran cada año. A Recursos Humanos le toca tener ese mapa antes de que finanzas llegue con el suyo.
