Llega la gran reconversión laboral de la inteligencia artificial generativa

La nota de Andy Jassy, consejero delegado de Amazon, sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa, y anteriormente su carta a los accionistas de la compañía, dejan muy poco espacio para la duda: la adopción masiva de esta tecnología está reduciendo en gran medida el número de empleados en los trabajos corporativos, mientras dispara la productividad y redefine la forma en que funcionan las organizaciones.

Sus declaraciones coinciden con una tendencia amplia: cada vez más grandes compañías presumen de beneficios récord al tiempo que recortan plantillas directivas, comerciales y administrativas. La ecuación es simple, brutal y conocida, «hacer más con menos», y hoy se vuelve irresistible gracias a modelos capaces de generar informes, redactar propuestas o planificar campañas en cuestión de segundos.

Durante décadas, la automatización ha amenazado sobre todo al operario manual. Ahora, la flecha se ha invertido. Los primeros damnificados son los analistas financieros, los gerentes de proyecto y los ejecutivos de marketing o ventas que dependen de plantillas estandarizadas. Cuando Jassy anuncia que «miles de agentes de inteligencia artificial» reinventarán todas las experiencias del cliente, también anticipa la disolución de buena parte de la burocracia interna que las sostiene. El resultado ya se aprecia en una renovada pasión por un indicador que parecía desterrado desde los ’90s: los ingresos por empleado, resucitados como auténtica brújula del nuevo «lean capitalism».

Pero la frontera no termina en la pantalla. La misma capa generativa se está comenzando a acoplar a la robótica colaborativa: la visión artificial y los modelos de lenguaje permiten que los robots planifiquen rutas, manipulen objetos irregulares y pidan ayuda solo cuando un caso supera su umbral de incertidumbre. Amazon opera ya cientos de miles de estas máquinas en sus centros logísticos. La manufactura, por tanto, se reescribe: la inteligencia artificial no solo mueve piezas, sino que decide cómo y cuándo moverlas. Las líneas de producción se vuelven más flexibles y requieren menos operarios, aunque más técnicos capaces de orquestar la compleja coreografía entre algoritmos y actuadores.

Comparar esta ola con las anteriores revoluciones industriales permite entender la magnitud del cambio. La máquina de vapor desplazó al artesano e dio lugar a los obreros fabriles. La electricidad y la producción en masa impulsaron el taylorismo, y crearon con ello una capa de mandos intermedios. La llegada de la informática recortó la necesidad de trabajo físico intensivo, y amplió servicios y gestión. Hoy, la inteligencia artificial generativa cuestiona precisamente esa capa gestora nacida en la segunda revolución y absurdamente hipertrofiada y burocratizada hasta el límite durante la tercera. La diferencia ya no es solo técnica, es de velocidad y de amplitud cognitiva. Los modelos se consumen «como servicio», se entrenan en cuestión de días, y abarcan desde la creación de texto hasta la síntesis de código o la toma de decisiones.

¿Quiénes deberían sentirse amenazados? A corto plazo, los gestores funcionales cuyo valor añadido se limita a ensamblar informes, los analistas que describen datos sin interpretarlos, el back-office rutinario de recursos humanos o contabilidad, e incluso los operarios de líneas repetitivas en plantas poco automatizadas. ¿Quiénes pueden permitirse respirar algo más tranquilos, al menos por ahora? Los profesionales con necesidad de criterio creativo o ético (diseño conceptual, derecho digital, etc.), los técnicos de integración capaces de afinar modelos, los trabajos de alta complejidad manual que exigen improvisación en entornos no estructurados, y, por supuesto, los cuidadores, docentes y sanitarios, cuyos núcleos de valor tienden a residir en cuestiones como la interacción humana y la empatía.

De cara a la próxima década se pueden intuir tres predicciones razonables:

Repolarización del empleo: la «clase administrativa media» se encoge, mientras crecen los extremos: hiper-especialistas tecnológicos y roles asistenciales de proximidad.
Sueldo complementado por «licencia de inteligencia»: las empresas empezarán a pagar primas por el derecho a usar datos y conocimientos personales para entrenar modelos, creando un mercado laboral de capital cognitivo.
Políticas de amortiguación social aceleradas: aumentará la presión para implantar sistemas de renta básica incondicional, semanas laborales de treinta horas y créditos fiscales vinculados a la formación continua, como mecanismos de redistribución de los superávits de productividad.
La historia nos enseña que la tecnología acaba generando más bienestar del que destruye, pero nunca lo reparte por sí sola. La transición exige políticas educativas centradas en la adaptabilidad y mecanismos fiscales que transfieran parte de los excedentes creados hacia quienes van perdiendo sus puestos. Si no, la provocación evidente del «¿quién comprará nada cuando la inteligencia artificial nos quite el trabajo?» dejará de ser un juego retórico para convertirse en un problema macroeconómico de los de verdad.

La inteligencia artificial generativa aún no es perfecta, definitivamente no es consciente y en muchos casos no parece siquiera inteligente… pero nos genera una conversación que trasciende lo tecnológico y se adentra en la política: ¿para quién y bajo qué condiciones trabaja la inteligencia artificial? Y mientras vemos las primeras oleadas de despidos en grandes empresas, estamos entrando ya en el momento de responder.

Nota: https://www.enriquedans.com/