Hablar de inteligencia artificial es hablar de un campo que cambia a toda velocidad. En muy poco tiempo, las herramientas basadas en estos modelos se han colado en oficinas y aulas de México —y del mundo— para ayudar, acelerar y, en muchos casos, transformar las tareas cotidianas de miles de personas. Pasamos de la primera ola de 2022, cuando un chat nos sorprendía por responder “bien” preguntas generales (aunque hoy esas respuestas ya nos parezcan robóticas, incompletas y hasta torpes), a la era de los bots y los agentes: sistemas capaces no sólo de contestar, sino de ejecutar acciones y operar —cada vez más— nuestras computadoras y celulares para automatizar y optimizar lo más rutinario y tedioso del trabajo diario.
Así, la máquina va ganando cada vez más protagonismo en el trabajo. Hoy, en febrero de 2026, la IA generativa no sólo redacta documentos con el tono y la “personalidad” que le pidas; también puede escribir discursos, producir investigaciones de más de cincuenta páginas, elaborar libros, diseñar sitios web, crear imágenes, editar fotos, generar video, construir modelos 3D, programar, armar presentaciones, infografías y gráficos, llenar hojas de cálculo y proponer guiones para contenido audiovisual.
Puede además traducir y adaptar textos a distintos públicos, resumir juntas a partir de audio, transcribir entrevistas, subtitular, narrar con voz sintética, limpiar grabaciones, convertir conversaciones en minutas y planes de acción, leer y sintetizar PDFs y contratos largos, extraer datos de facturas, tickets y formularios, clasificar correos y solicitudes, generar consultas en SQL, explorar bases de datos para encontrar patrones, documentar procesos, crear chatbots para atención o soporte, diseñar materiales de capacitación, simular entrevistas, y hasta encadenar tareas en su rol de “agente”, como abrir aplicaciones, buscar información, copiar, pegar, comparar, revisar y entregar borradores listos para supervisión. Y aunque es cierto que sus resultados todavía son irregulares y con frecuencia quedan por debajo de lo que haría un humano capaz, también es cierto que una parte importante de esa “mala calidad” no proviene del modelo, sino de instrucciones vagas, poca supervisión y cero criterios de edición.
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En el trabajo, yo personalmente he empezado a utilizar más la IA y a estudiar su uso (varias de mis más recientes participaciones para A tiempo.TV justamente van sobre este tema), y he notado tres tipos de impresiones entre las personas que se meten a usarla a fondo, los que se ponen a experimentar con las herramientas más recientes y los que le invierten a pagar los tokens y los servicios premium que ofrecen las empresas del sector:
Primero, una sensación de enorme asombro sobre las capacidades casi mágicas que tienen los nuevos modelos y la certeza absoluta de que sus trabajos jamás volverán a ser igual. Segundo, una sensación de ansiedad enorme de no quedarse atrás, de ponerse al día con los nuevos desarrollos, de seguir las noticias sobre el tema, de experimentar con las cosas el mismo día que salen. Y tercero, un miedo en lo más profundo de nuestro ser de que, quizá, en un futuro no tan lejano ya no seamos necesarios para llevar a cabo el trabajo que realizamos.
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Una de las preguntas que más me hago es ¿Qué trabajos peligrarán más a medida que avancen los desarrollos de la IA? Para darme una idea, llevé a cabo el siguiente experimento: me puse a analizar el diccionario de ocupaciones de INEGI, el catálogo SINCO (Sistema Nacional de Clasificación de Ocupaciones) a cuatro dígitos, lo cual representa aproximadamente 480 ocupaciones. A cada ocupación le asigné un número del 1 al 10 en tres dimensiones: potencial de automatización (que tan fácil es automatizar las tareas del trabajo), transformación (que tanto la IA puede transformar una ocupación particular) y potenciación (que tanto la IA puede aumentar las capacidades de un trabajador sin reemplazarlo) y, a partir de estas calificaciones, saqué un promedio ponderado para ver el potencial de transformación que tendría la IA sobre cada uno de estos 480 empleos.
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Los trabajos con mayor potencial de automatización suelen ser aquellos donde se trabaja con información estructurada, como formularios, tickets, expedientes, pagos o códigos. Son empleos regidos por reglas claras y repetibles, con tareas altamente rutinarias, que además ocurren en entornos controlados, como un mostrador, una ventanilla o un call center, y cuya productividad se puede medir con métricas simples. En esta categoría entrarían secretarias, taquígrafos y mecanógrafos, capturistas de datos, cajeros y taquilleros, traductores e intérpretes, operadores de máquinas de oficina, checadores de transporte, guías de museos y de turismo, y encuestadores.
En el extremo opuesto están los trabajos menos automatizables: los vinculados con salud, cuidados y educación, como dentistas, enfermeros, médicos, paramédicos, cuidadores y docentes de educación básica y especial. También los de seguridad, defensa y respuesta a emergencias, y los de liderazgo y autoridad, como legisladores, presidentes municipales o directores de empresas y organizaciones. En general, los roles que implican responsabilidad directa, riesgo, entornos impredecibles o el cuidado de otras personas tienden a estar más a salvo de la automatización en el mediano plazo.
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Los empleos más susceptibles de la transformación con la IA son, sobre todo, los que trabajan con información y producen resultados que se pueden digitalizar, comparar y evaluar. Son ocupaciones que operan con “plantillas mentales”, es decir, formas relativamente estandarizadas de hacer las cosas. Aquí entran muchos perfiles creativos, como diseñadores, ilustradores, escritores, periodistas, músicos o artistas; también áreas como contabilidad, finanzas y asuntos legales; investigadores científicos y quienes se dedican a la gestión de empresas. Mención aparte merecen los programadores: por estar tan cerca del desarrollo tecnológico de la IA, la transformación les está llegando antes que a casi todos los demás.
En cambio, los empleos menos expuestos a una transformación rápida son aquellos donde el trabajo ocurre principalmente en el mundo físico: mover, cargar, limpiar, acomodar, lavar, empacar, barrer, sembrar, cuidar, transportar o reparar cosas. Ahí están la limpieza y la hostelería, los empleos agropecuarios, empacadores y repartidores, trabajo doméstico, estilistas o vendedores ambulantes. Para que la IA “entre” de lleno en estos oficios no basta con software; se requiere robótica, sensores, energía, mantenimiento y entornos relativamente predecibles. Y todo eso cuesta, a veces demasiado.
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Ligada a la transformación está la potenciación: los empleos que podrían beneficiarse más de incorporar la IA como copiloto en la rutina diaria. Suelen ser trabajos con una base fuerte de conocimiento especializado, con toma de decisiones informadas o con manejo intensivo de información.
Aquí vuelven a aparecer desarrolladores de software, administradores de datos y perfiles de telecomunicaciones, además de creativos, científicos, analistas cuantitativos y profesionales de economía, derecho, finanzas y contabilidad. En estos casos, la ganancia no solo es “hacer más rápido”, sino acortar el ciclo entre idea y prueba, testear hipótesis con menos fricción, producir más con el mismo equipo, reducir trabajo mecánico y repetitivo, y liberar tiempo para análisis y planeación estratégica. Por el contrario, cuando un empleo exige presencia física constante, ejecución manual y poco tiempo frente a una pantalla, o cuando una recomendación de la IA rara vez cambia el resultado final, la tecnología suele potenciar menos.
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Con base en este análisis, y ponderando las tres dimensiones, la pregunta inevitable es: ¿qué trabajos tienen mayor riesgo de ser reemplazados en los próximos cinco años? En mi estimación, el grupo más expuesto incluye a traductores e intérpretes, capturistas de datos, secretarias, operadores de máquinas de oficina, recepcionistas, personal de agencias de viajes, vendedores de boletos en taquillas, guías de turismo en museos y parques, y encuestadores. Son ocupaciones cuyas tareas ya venían automatizándose desde antes de la ola reciente de IA y que, en muchos casos, llevan años conviviendo con sistemas que realizan gran parte del trabajo de forma automática. Siguen existiendo, sobre todo, porque todavía hay contextos donde las personas prefieren hablar con alguien real, o donde los errores de una solución totalmente automatizada siguen siendo demasiado costosos.
Para el resto del mercado laboral, el desafío se vuelve especialmente urgente en los empleos que obtuvieron puntajes altos en transformación y potenciación, es decir, aquellos donde la IA tiene más capacidad de cambiar el “cómo” se trabaja y de amplificar la productividad sin necesariamente sustituir a la persona. En esos casos, la conversación se desplaza hacia la capacitación en el uso de estas tecnologías: primero, una alfabetización sólida en IA (qué puede y qué no puede hacer, cómo verificar resultados, y cuáles son los riesgos de sesgo y de privacidad); después, la habilidad de trabajar con asistentes de IA de manera efectiva mediante instrucciones claras e iteración (lo que podríamos llamar prompting práctico) y, sobre todo, el desarrollo de un criterio de curaduría y control de calidad para supervisar salidas automatizadas antes de convertirlas en entregables confiables.
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En perfiles técnicos, como desarrollo de software, analítica, ingeniería e investigación, estas competencias deberán complementarse con programación asistida por IA (vibe coding), nociones de análisis de datos y principios básicos de modelado (para entender métricas, validar supuestos y detectar errores), mientras que en perfiles de gestión y liderazgo el énfasis estará en la toma de decisiones asistida por IA, la interpretación de señales estratégicas y la conducción de sistemas y equipos híbridos en los que parte del trabajo lo realiza automatización.
Finalmente, en perfiles creativos y de comunicación —diseño, marketing, periodismo y producción cultural— la ventaja vendrá de integrar la IA como herramienta de generación de ideas y de producción sin perder la calidad o el control editorial: definir objetivos, iterar rápido, seleccionar lo mejor y asegurar coherencia, originalidad y responsabilidad en lo publicado.
En conclusión…
hay una tentación de contar esta historia en blanco y negro: o la IA es una amenaza total o es una herramienta inocua y parte de una burbuja que explotará y se llevará todo consigo. La realidad es más incómoda e interesante: habrá empleos que se reduzcan y tareas que desaparezcan, pero también habrá nuevos roles, nuevas especialidades y oportunidades para aquellos que se adapten al uso de nuevas herramientas. La pregunta útil no es “¿me reemplazará la IA?”, sino “¿qué parte de mi trabajo ya es reemplazable y qué haré yo con el resto?”.
Además, en México, el riesgo no es solo la automatización, sino también la desigualdad en el acceso a la capacitación y a la infraestructura que vuelve productiva a la IA. Si solo unos pocos pueden usarla bien, la brecha salarial y de oportunidades puede ampliarse aún más. Por eso, además de aprender a usar estas herramientas, toca discutir cómo serán implementadas. Horas antes de terminar la redacción de este artículo, el gobierno mexicano, a través de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHTI) publicó los Principios de Chapultepec, los cuales se presentan como una guía no vinculante para adoptar medidas, estrategias y acciones que garanticen un uso ético y responsable de la IA:
- La IA debe ampliar derechos, nunca reducirlos.
- Toda decisión apoyada por IA, debe tener responsables humanos, sustentada en marcos institucionales claros.
- Si una decisión no puede explicarse, no debe automatizarse.
- La IA se gobierna mejor cuando se decide en colectivo.
- La IA sólo es valiosa si genera bienestar para las personas.
- Antes de automatizar, hay que comprender a quién y qué afecta.
- La tecnología estratégica debe responder a las necesidades del país.
- El desarrollo de la IA requiere fortalecer la educación y el conocimiento en el país.
- La IA no puede ser ajena a la diversidad cultural y lingüística del país.
- Los datos son un bien público que deben cuidarse con responsabilidad.
Los Principios de Chapultepec son una señal de que México empieza a discutir el tema en serio, aunque sea como guía no vinculante. La pregunta que quedará abierta es si lograremos que la IA se convierta en un multiplicador de bienestar, o en un nuevo factor que empeore la desigualdad en el país.
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