El trabajo que se queda
Diario de Innovación #287
Cada cierto tiempo reaparece la misma pregunta, con distinto envoltorio:
¿Qué trabajos van a desaparecer ahora?
La IA generativa, los agentes autónomos y los robots han vuelto a activar ese reflejo casi automático: hacer listas de profesiones condenadas, contar capas que sobran, imaginar oficinas vacías.
Pero hay otra forma —más interesante y, sinceramente, más optimista— de mirar el futuro del trabajo.
No preguntarnos qué va a hacer la IA, sino dónde no encaja del todo.
La semana pasada leí un artículo de MIT Sloan que iba justo en esa dirección: no desde el alarmismo, sino desde el realismo sereno. Un enfoque que se resume en una idea sencilla:
La IA redefine tareas. No sustituye lo humano cuando lo humano es el núcleo.
El ejemplo de Klarna es revelador. Apostaron fuerte por automatizar la atención al cliente, vamos en roman paladino, despedir a todo su departamento y usar Chatbots en su lugar.
Funcionó… hasta que dejó de hacerlo. Cuando el problema era sencillo, el chatbot respondía. Cuando había frustración, incertidumbre o dinero en juego, los clientes querían una persona al otro lado. No un prompt bien afinado. ¡¡¡Una persona!!!
Las tareas donde la IA no termina de encajar
No porque no sea capaz técnicamente.
Sino porque el valor no está en la respuesta, sino en la relación.
El artículo identifica un conjunto de capacidades profundamente humanas —a veces resumidas como EPOCH— que siguen siendo difíciles de automatizar. Traducidas al día a día, se manifiestan así:
1. Empatía en momentos críticos
Cuando alguien está enfadado, preocupado o tomando una decisión importante, no busca eficiencia. Busca comprensión.
Esto aplica a atención al cliente, pero también a managers, docentes, sanitarios o líderes de equipo.
2. Juicio sin precedentes
La IA funciona mejor cuando el futuro se parece al pasado.
Pero muchas decisiones relevantes —éticas, estratégicas, sociales— ocurren precisamente cuando no hay datos históricos que sirvan de guía.
3. Construcción de confianza
Delegar dinero, salud, carrera o bienestar es un acto de confianza.
Y la confianza no se optimiza: se construye con coherencia, presencia y responsabilidad.
4. Creatividad con propósito
Los modelos generan combinaciones nuevas, sí.
Pero reconocer qué merece ser creado, para quién y a qué coste sigue siendo una tarea humana.
5. Liderazgo y esperanza
En contextos de incertidumbre, la pregunta no es “¿qué es lo más probable?”, sino “¿qué camino merece la pena?”.
La IA puede simular escenarios. No puede sostener una visión compartida.
Entonces, ¿qué profesiones se quedan?
Probablemente aquellas donde el trabajo real no es ejecutar, sino interpretar.
No es responder, sino acompañar.
No es optimizar, sino decidir qué no optimizar.
Managers, educadores, diseñadores, sanitarios, líderes de comunidad, consultores, perfiles creativos, responsables de experiencia, mediadores, estrategas.
No porque la IA no entre en su trabajo.
Sino porque lo amplifica, desplazando lo rutinario y dejando al descubierto lo esencial.
Como ocurrió con los cajeros automáticos y los empleados de banca. O con el GPS y los conductores. La tecnología no eliminó el rol. Lo redefinió.
Un cierre optimista
El futuro del trabajo no va de humanos contra máquinas.
Va de humanos que saben en qué no delegar.
Y quizá esa sea una buena noticia: si lo que queda es lo más humano, entonces el reto no es competir con la IA, sino estar a la altura de lo que siempre fue nuestro trabajo.
🌍 El eco del mercado
☁️ Snowflake se casa con OpenAI (y con varios más). Snowflake firma acuerdos multianuales con OpenAI y otros proveedores de modelos. El mensaje es claro: en la empresa gana la diversificación, no el modelo único.
💻 Codex baja al escritorio (y empieza a pensar en equipo). OpenAI lanza Codex para macOS con capacidades multi-agente. Programar deja de ser escribir código: pasa a orquestar agentes.
🧠 OpenAI sigue mandando… pero Anthropic ya no va detrás. En el ranking enterprise, OpenAI lidera, pero Anthropic empieza a colarse en el Global 2000. La batalla se desplaza del benchmark al uso real.
🏗️ OpenAI reordena la casa: menos research, más ChatGPT. Salida de personal senior mientras la compañía prioriza el producto estrella. Señal de madurez… y de tensión interna.
🔁 Google quiere que cambiar de chatbot no duela. Gemini prueba importar conversaciones completas desde ChatGPT o Claude. El lock-in ya no está en el modelo, sino en la memoria.
🧩 Databricks apunta al backend de los agentes. Lakebase, su nueva base de datos serverless, promete pasar de meses a días en desarrollo. El lakehouse se vuelve operativo.
🦊 Firefox da un paso atrás en IA (y gana control). El navegador permitirá bloquear todas las funciones de IA generativa. Menos hype, más soberanía del usuario.
🌊 Japón encuentra tierras raras… bajo el mar. Extracción a 6.000 metros para reducir dependencia de China. La geopolítica de los chips empieza en el fondo oceánico.
⚛️ Oxford conecta ordenadores cuánticos como si fueran uno solo. Teletransportación de puertas lógicas entre procesadores. No es ciencia ficción: es escalabilidad cuántica.
🏛️ Palantir monetiza el poder del Estado. 2.000 millones en ingresos por apoyar operaciones del gobierno de EE. UU. La IA como infraestructura política.
🔓 Moltbook filtra millones de claves API. La red social solo para agentes de IA expone secretos sensibles. Los agentes también cometen errores… a escala.
❤️🩹 La salud familiar se vuelve algorítmica. Los fundadores de Fitbit lanzan una plataforma de IA para monitorizar dinámicas y bienestar en familias. Preventiva, continua, silenciosa.
⚡ El hidrógeno barato puede redibujar el mapa de los data centers. Si la energía cambia, cambia la ubicación. Primero electricidad, luego latencia.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
Si quieres seguir profundizando en este tema, hoy te traigo una serie de libros que hablan de habilidades humanas irremplazables, de tecnología que parecía definitiva… y de cómo, una y otra vez, lo humano encontró su sitio.
PD1: The Second Machine Age de Brynjolfsson y McAfee, cuenta cómo cada gran salto tecnológico desplazó tareas… pero también creó nuevas funciones centradas en creatividad, coordinación y toma de decisiones.
Spoiler: no fue la máquina la que ganó. Fue el binomio humano-máquina.
PD2: En Robots en la sombra, Ignacio Gavilán pone el foco donde suele doler menos… y por eso importa más. El libro no va de robots futuristas ni de escenarios de ciencia ficción. Va de automatizaciones silenciosas, de sistemas que ya están tomando decisiones en segundo plano.
PD3: The Rise of the Robots de Martin Ford suele citarse como un libro “pesimista”. Pero leído con calma, deja una idea clave: las tareas repetibles desaparecen; las que requieren empatía, creatividad y responsabilidad social no.
PD4: The Human Use of Human Beings de Norbert Wiener es casi profético. Escrito en los orígenes de la automatización, advierte que el problema nunca es la máquina, sino cómo decidimos usarla. Setenta años después, seguimos en el mismo punto.
PD5: Si te apetece una mirada histórica más amplia, Making the Modern World de Vaclav Smil recuerda algo incómodo: cada revolución tecnológica prometió liberarnos… y al final nos obligó a redefinir qué significa aportar valor como humanos.