La IA puede terminar con 300 millones de empleos: este estudio cree que el futuro sera equilibrar la tecnología con los humanos

La inteligencia artificial no deja de avanzar cada día, y para muchas personas una de las mayores dudas es cuánto tardará esta tecnología en implementarse definitivamente en el mercado laboral, y con ello, llegar a todo tipo de trabajos.

Según distintos informes recopilados por Forbes, se espera que la IA transforme radicalmente la fuerza laboral mundial para 2050. Se estima que el 60% de los empleos actuales se modificarán debido a esta tecnología, principalmente por la automatización de procesos.

Como resultado, el medio señala que, para que los trabajadores se mantengan competitivos, es necesario invertir en habilidades como el pensamiento crítico y la fluidez digital, además de especializarse en sectores donde la IA pueda tener aplicaciones relevantes, como la educación o la salud.

La automatización afectará a millones de empleos en las próximas décadas

Las estimaciones citadas por Forbes indican que la IA transformará la mayoría de los empleos en los próximos 10 a 30 años. McKinsey prevé que para 2030 el 30% de los empleos en Estados Unidos podrían automatizarse y que el 60% se vería modificado por la IA. Por su parte, Goldman Sachs calcula que el 50% de los empleos podrían ser “completamente automatizados” para 2045, impulsados por tecnologías como la IA generativa y la robótica.

La misma Goldman Sachs ya había hecho otras proyecciones, en las que estimaba que hasta 300 millones de empleos podrían desaparecer por la implementación de la IA, y afectaría al 25% del mercado laboral mundial. Este impacto sería menor en trabajos como la mano de obra en construcción o en oficios especializados, como instalación, reparación y mantenimiento de equipos.

Otras proyecciones, como las del macroinversor Ray Dalio —fundador del fondo de cobertura Bridgewater—, sugieren que la IA provocará un "gran desapalancamiento", acelerará la productividad y desplazará inicialmente a trabajadores, aunque también generará nuevos empleos en las próximas dos décadas.

Larry Fink, director ejecutivo de BlackRock, ha señalado que la IA también impactará sectores como las finanzas y los servicios jurídicos. Un directivo de JPMorgan Chase agregó que esta tecnología dominará las tareas repetitivas en los próximos 15 años.

Desde el gobierno de Estados Unidos, el secretario del Tesoro, Scott Bessent, también ha emitido predicciones: la IA podría impulsar la competitividad estadounidense, pero solo si se combina con un desplazamiento profesional adecuado. Para 2040, estima que entre el 50% y 60% de los empleos serán automatizados o transformados.

El impacto de la IA será desigual según el tipo de trabajo

Forbes también advierte que el impacto de la inteligencia artificial no será uniforme. Mientras que algunos trabajos desaparecerán rápidamente, otros se mantendrán en el tiempo. Por ejemplo, tareas como introducción de datos, programación básica y atención al cliente ya han comenzado a ser superadas por herramientas de IA, como chatbots y sistemas automatizados.

Según el Instituto de Investigación de Políticas Públicas de Estados Unidos, el 60% de las tareas administrativas son susceptibles de automatización, especialmente aquellas relacionadas con procesamiento repetitivo de datos. Esto incluye contabilidad, modelos financieros, análisis básico de datos, asistencia legal, redacción de contratos e incluso investigación jurídica.

Aunque aún no son sustituidas del todo, actividades como el diseño gráfico, la redacción publicitaria e incluso el periodismo básico se ven impactadas por herramientas como DALL·E y ChatGPT, que permiten generar contenido a gran escala.

En áreas como desarrollo de software, ingeniería y ciencia de datos, la IA puede impulsar la productividad y automatizar tareas rutinarias como la codificación y el diseño. También se observan avances en aplicaciones como la cirugía robótica.

En contraste, empleos como la enfermería, terapia y trabajo social siguen siendo difíciles de automatizar, mientras que la docencia presenta retos complejos para ser replicada por sistemas de inteligencia artificial.