Andrew Ng, una de las voces más influyentes en el desarrollo de la inteligencia artificial, considera que el impacto actual de esta tecnología en el empleo es especialmente incierto.
Es importante mencionar que no se refiere a una crisis puntual ni a un sector concreto, sino que habla de una percepción extendida que afecta a perfiles muy distintos.
Y es que en los últimos años, la IA ha pasado de ser una tecnología en desarrollo a convertirse en una herramienta integrada en el trabajo diario, por lo que el cambio es rápido, y ese ritmo es el que genera más dudas.
Un miedo diferente al de otros ciclos tecnológicos
El miedo que Andrew Ng describe no es el clásico «una máquina me va a quitar el empleo», sino que es algo más difuso en toda la extensión de la palabra.
Se trata del temor a no entender en qué trabajaremos en unos años, sobre todo porque la IA se está infiltrando en procesos de decisión, análisis de datos, redacción, soporte y automatización de tareas, sin que el sistema laboral tenga aún reglas claras.
Para muchos profesionales, la inteligencia artificial no anuncia solo un cambio de herramienta, sino una transformación de cómo se valora el trabajo, cuándo es relevante y qué tipo de habilidades seguirán sirviendo.
Ng señala que nunca había visto un nivel de inseguridad tan generalizado en las conversaciones con profesionales de distintos sectores.
Y ese malestar no es solo de programadores o científicos de datos, sino de redactores, analistas, gestores de soporte, diseñadores y muchos más.
El denominador común es el mismo: el miedo no es tanto a la inteligencia artificial, sino a quedarse fuera de la manera en que la IA está reconfigurando el trabajo.
Cómo se ve el trabajo desde la IA de Andrew Ng
La propuesta de Andrew Ng no pasa por anunciar qué puestos desaparecerán, sino por mirar el empleo desde la lógica de tareas.
Es decir, parte del diagnóstico de que muchas de las responsabilidades que el individuo asume hoy se pueden clasificar en dos grandes bloques:
1. Tareas repetitivas, rutinarias o de preparación de datos, que se prestan a la automatización.
2. Tareas que requieren juicio, interpretación, coordinación, negociación y diseño de procesos, que se benefician de la IA como aliado.
En lugar de preocuparse solo por el título del puesto, el experto anima a preguntarse qué porcentaje de cada trabajo se puede delegar a la IA (resúmenes, primeros borradores, análisis de datos, generación de ideas, búsquedas, etc.).
Asimismo, a qué parte se gana en valor cuando la persona se centra en gestionar, validar y dirigir esos resultados. El miedo, en ese sentido, se vuelve un indicador de dónde empezar a cambiar cosas.
Ante todo esto, el experto propone el concepto «potenciador de IA», que no se trata de un especialista en modelos ni de un programador de algoritmos, sino de alguien que entiende qué puede hacer la IA, qué no puede hacer del todo y cómo combinar ambas cosas.
Ese perfil no solo se limita a usar chatbots o modelos de lenguaje, sino a orquestarlos dentro de flujos de trabajo reales, supervisar sus salidas, ajustar sus instrucciones y corregir sus errores.
Un miedo que puede volver mejor al trabajo
El hecho de que el futuro se sienta menos seguro hoy que en otros momentos tecnológicos puede leerse como una señal de que el trabajo necesita reajustarse, y que el profesional que se anticipa tendrá más margen de maniobra.
Cabe destacar que el verdadero peligro no es la IA, sino quedarse quieto mientras el entorno se transforma. En ese contexto, la declaración del experto funciona como un llamado a la responsabilidad individual.
Convertirse en un potenciador de IA no implica volverse un experto de IA, sino aprender a gestionarla, integrarla en el propio flujo de trabajo y utilizarla para ganar eficiencia, no para perder relevancia.
El futuro laboral seguirá sintiéndose incierto, pero ese mismo malestar puede ser el punto de partida para redefinir qué se hace, cómo se hace y por qué se sigue siendo indispensable.
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