La IA irrumpe en trabajos de oficina y comunicación
El estudio de Microsoft identifica cuarenta ocupaciones con alta “aplicabilidad de IA”, es decir, con mayor proporción de tareas que la IA generativa puede ayudar a realizar o realizar exitosamente de punta a punta. Llama la atención que la mayoría de estos empleos “vulnerables” pertenecen al ámbito administrativo, comunicacional y del conocimiento. En los primeros puestos aparecen ejemplos como intérpretes y traductores, historiadores, asistentes de pasajeros, representantes de ventas de servicios, escritores y autores, y agentes de atención al cliente, entre otros. Todos ellos comparten un perfil: su trabajo cotidiano involucra manipular información, redactar textos, brindar asesoramiento o contenido comunicativo, tareas que un modelo de IA puede replicar con relativa facilidad. En efecto, las actividades más comunes donde las personas ya están utilizando asistentes de IA incluyen la búsqueda y recopilación de información, la redacción de documentos, la generación de contenido escrito y la elaboración de informes o respuestas al público. Son labores de carácter rutinario-intelectual y altamente digitalizables, propicias para ser aceleradas –o eventualmente reemplazadas– por algoritmos entrenados en lenguaje natural.
Según el informe, estas ocupaciones encabezan la lista porque presentan una superposición significativa entre lo que hacen las personas y lo que una IA bien entrenada puede hacer. Un chatbot avanzado puede redactar un texto periodístico básico, traducir documentos instantáneamente, responder consultas de clientes simulando un operador humano o compilar información histórica a partir de grandes bases de datos. Así, no es casualidad que en el top 40 figuren también operadores de telemarketing, locutores y presentadores de radio, correctores de texto, recepcionistas/anfitriones, editores, redactores técnicos, analistas de noticias y periodistas, matemáticos, analistas estadísticos, desarrolladores web, analistas de gestión y científicos de datos. Todas estas profesiones comparten una fuerte dependencia de tareas cognitivo-verbales estructuradas –ya sea escribir, traducir, calcular, programar o analizar información– que son susceptibles de delegarse a sistemas de IA. De hecho, la mayoría de estos roles se relacionan con procesos repetitivos o formales de manejo de información que la IA puede automatizar fácilmente.
Ahora bien, es importante matizar que “alta aplicabilidad de IA” no significa que la máquina ya pueda sustituir por completo al humano en esos oficios. Los propios autores del estudio subrayan que dónde la IA podría cambiar la forma de hacer el trabajo, no necesariamente elimina el puesto. En la práctica actual, la IA actúa sobre todo como complemento: agiliza ciertas tareas (por ejemplo, redactar un primer borrador, resumir datos o responder preguntas frecuentes), lo que eleva la productividad del trabajador humano, aunque también abre la puerta a reducciones de personal si una empresa decide que una persona apoyada en IA puede hacer el trabajo de varias. De hecho, Microsoft mismo habría prescindido de más de 15.000 empleados en 2023, atribuido en parte al despliegue de estas tecnologías. En síntesis, los empleos de oficina, análisis y comunicación enfrentan una “revolución silenciosa”: la IA ya está integrándose como herramienta cotidiana y, a medida que evoluciona, podría transformar profundamente estos roles tradicionales del sector servicios y del conocimiento.
Trabajos manuales: protegidos por ahora de la IA generativa
En contraparte, el estudio identifica también cuarenta ocupaciones con muy baja aplicabilidad de IA, es decir, los empleos menos afectados por la oleada actual de automatización inteligente. La característica común en casi todos ellos es que requieren destreza física, interacción humana directa o trabajo en entornos reales no digitalizados, lo que los vuelve difícilmente reemplazables por un software de IA conversacional . Entre estos “40 más seguros” abundan oficios manuales, operativos y de campo: por ejemplo operadores de dragado, guardagujas (operadores de puentes y esclusas), operarios de plantas de tratamiento de agua, moldeadores y fundidores, operadores de maquinaria pesada de mantenimiento ferroviario, conductores de maquinaria forestal, pavimentadores, peones petroleros, techadores y ayudantes de techadores . También figuran ocupaciones de limpieza y mantenimiento –personal de limpieza doméstica u hotelera, lavaplatos, encargados de mantenimiento de carreteras– así como trabajos artesanales o mecánicos (fabricantes de neumáticos, reparadores de llantas, operadores de embalaje y máquinas de producción) y diversos roles de soporte en servicios de emergencia o trabajos al aire libre (supervisores de bomberos, operadores de montacargas, removedores de materiales peligrosos, operadores de estaciones de bombeo de gas) .
Llama la atención que en esta lista de empleos “a prueba de IA” aparezcan también ocupaciones vinculadas a cuidados de la salud y oficios especializados que implican intervención física. Por ejemplo, se consideran de bajísima automatización actual los asistentes quirúrgicos, técnicos en oftalmología, auxiliares de enfermería y flebotomistas (especialistas en extracción de sangre) . En todos estos casos, por más avances en algoritmos de diagnóstico o asesoría médica que existan, la presencia física, la empatía y la destreza manual humana siguen siendo insustituibles en la práctica. Un robot o software no puede (todavía) realizar un procedimiento quirúrgico delicado de principio a fin con la adaptabilidad de un profesional humano, ni proporcionar la contención emocional que brinda un enfermero al cuidar a un paciente. De igual modo, tareas como colocar techos, manejar maquinaria de obra, limpiar un cuarto de hotel o conducir un camión requieren una capacidad de adaptación al entorno y habilidades motrices que las IA de escritorio no poseen.
En resumen, las ocupaciones menos afectadas por la IA generativa hoy tienden a ser aquellas intensivas en trabajo manual o en contacto personal. Estos empleos han quedado “al margen” de la revolución de los algoritmos principalmente porque la tecnología actual se limita al mundo digital y cognitivo, sin cuerpo para ejecutar acciones físicas en entornos no estructurados. El estudio de Microsoft concluye que, por ahora, los trabajos que requieren un “toque humano” o esfuerzo físico especializado mantienen su ventaja comparativa frente a la IA . No obstante, advierte que esta situación podría no ser permanente: el avance de la robótica y la IA integrada a máquinas podría, en el futuro, comenzar a erosionar también algunos de estos puestos tradicionalmente seguros . Por ejemplo, ya existen robots que colaboran en depósitos logísticos, y prototipos de dispositivos automatizados para tareas como la recolección agrícola, la construcción o la asistencia en enfermería. Si bien esas innovaciones todavía no tienen un impacto masivo, es un recordatorio de que ningún segmento laboral es completamente inmune al progreso tecnológico a largo plazo. Aun así, en el horizonte cercano, la mayor disrupción de la IA se concentra claramente en los trabajos de oficina y comunicación, más que en los oficios manuales.
Servicios profesionales y atención al cliente en la mira local
Dado lo anterior, ¿qué implicancias tiene esto para Argentina? En el país, los sectores de servicios basados en el conocimiento y de atención al cliente podrían verse particularmente atravesados por estas tendencias, aunque con matices locales. Argentina cuenta con una importante industria de servicios profesionales –que abarca desde consultoría empresarial, marketing, contabilidad y abogados, hasta un pujante sector de software y servicios informáticos–. Muchos de estos roles encajan en el perfil de “trabajo de oficina” susceptible a IA: involucran análisis de información, producción de informes, comunicación escrita y servicio a clientes. De hecho, varios de los empleos listados entre los más afectados (como analistas de gestión, desarrolladores web, científicos de datos, redactores técnicos o especialistas en relaciones públicas) tienen presencia en el mercado argentino, sobre todo en empresas urbanas y multinacionales . Es previsible que herramientas de IA generativa, como asistentes para programación, softwares de redacción automática o análisis de datos inteligentes, empiecen a incorporarse en estas profesiones, alterando la demanda de ciertas habilidades. Por ejemplo, ya se utiliza IA para generar borradores de contratos legales o traducir documentos al instante, lo que puede aumentar la eficiencia pero reducir horas de trabajo humano en tareas mecánicas de esos rubros.
Un caso emblemático es el de la atención al cliente y call centers, rubro de gran peso en Argentina. El país se ha posicionado en la última década como hub regional de contact centers y servicios de BPO (tercerización de procesos de negocio), con numerosos jóvenes empleados en centros de llamadas, mesas de ayuda de TI y soporte al usuario para empresas locales e internacionales. Estas funciones –tomar consultas, brindar información estandarizada, resolver problemas frecuentes– corresponden exactamente al tipo de tarea en que la IA conversacional ha demostrado mayor eficacia. De hecho, empresas financieras y de telecomunicaciones argentinas ya emplean chatbots de IA para atender gran parte de las consultas de sus clientes. Un banco de primera línea como BBVA Argentina reportó que su asistente virtual con IA logró resolver automáticamente el 97% de las consultas de los clientes en un minuto promedio , reduciendo drásticamente la necesidad de intervención de un representante humano en consultas rutinarias. De igual modo, varios bancos (Galicia, Santander Río, Banco Provincia, entre otros) y empresas de servicios han lanzado bots conversacionales que operan 24/7, capaces de guiar al usuario en operaciones simples o brindar información básica. Este avance plantea un dilema para miles de agentes de call center: su trabajo puede ser realizado, al menos en gran medida, por un software, con el atractivo adicional para la empresa de que la IA no descansa ni demanda salario. Si bien por ahora muchos clientes aún valoran poder hablar con “un humano” para ciertos temas complejos o quejosos, la tendencia global –y local– apunta a un creciente reemplazo de operarios de atención telefónica por sistemas automáticos. Argentina deberá gestionar con cuidado esta transición en un sector que ha sido un generador de empleo formal (y de primer empleo) importante en ciudades como Córdoba, Rosario o la misma Buenos Aires.
En los servicios profesionales de alta calificación, más que un reemplazo total, se anticipa una transformación del perfil de las tareas. Es decir, un contador o abogado argentino probablemente no sea suplantado completamente por un algoritmo, pero sí verá su trabajo modificado: la IA hará rápido el cálculo o el borrador inicial, y el profesional añadirá el juicio crítico, la contextualización local o la negociación humana. Esta integración hombre-máquina podría elevar la productividad de sectores en los que Argentina tiene potencial competitivo –por ejemplo, servicios de software, marketing digital, diseño– siempre que los trabajadores se capaciten para aprovechar las nuevas herramientas. El riesgo, no obstante, es que parte del valor agregado se desplace fuera: si una empresa extranjera puede generar un reporte financiero automáticamente con IA, tal vez ya no contrate a un analista en Argentina para esa tarea. De ahí la importancia de que los profesionales locales apunten a roles complementarios a la IA, enfocándose en lo creativo, estratégico o interpersonal que la tecnología no logra replicar.
Industria manufacturera: automatización versus realidad local
El sector manufacturero argentino presenta una dinámica particular frente a la automatización. A nivel global, muchas tareas fabriles repetitivas han sido asumidas por robots industriales y sistemas automatizados. Sin embargo, Argentina históricamente ha tenido una menor densidad de robots y automatización en sus plantas comparada con otras economías. Estudios sectoriales señalan que la cantidad de robots industriales por empleado en Argentina está muy por debajo de la observada en Brasil y Chile , lo que indica un rezago en inversión tecnológica. Esto se debe a varios factores: la estructura industrial argentina está compuesta en gran medida por PYMEs con recursos limitados para modernización, además de periodos de inestabilidad económica que frenaron la importación de tecnología de punta. En consecuencia, muchos procesos manufactureros locales siguen siendo intensivos en mano de obra humana, especialmente en industrias tradicionales (textil, calzado, alimentos, metalmecánica fuera del sector automotor).
Ante este panorama, la irrupción de la IA generativa podría no sentirse de inmediato en la línea de montaje, ya que muchos operarios realizan tareas físicas o manuales que no se automatizan con un chatbot. De hecho, en la lista de trabajos menos afectados por la IA figuran varios relacionados con planta fabril: operarios de máquinas de empaque, alimentadores de líneas de producción, personal de mantenimiento, etc., los cuales son roles presentes en la industria argentina . Estos puestos no van a ser sustituidos por un modelo de lenguaje; su eventual reemplazo solo ocurriría si se instala maquinaria robótica específica, algo que en el corto plazo parece limitado a sectores puntuales (por ejemplo, la industria automotriz y autopartista, que sí ha incorporado robots en cadenas de montaje desde hace años).
No obstante, la IA también llega a la fábrica, aunque de forma indirecta. Donde sí puede haber impacto es en las tareas de planificación, control de calidad y gestión industrial, que son parte del ecosistema manufacturero. Por ejemplo, sistemas de IA pueden optimizar la logística de planta, predecir fallas de máquinas (mantenimiento predictivo), o incluso programar máquinas CNC automáticamente. De hecho, el estudio de Microsoft colocó a los programadores de herramientas CNC entre los empleos más susceptibles a la IA , sugiriendo que el código y las instrucciones para operar maquinaria podrían generarse vía software inteligente. En Argentina, donde existe esta ocupación en metalmecánica y talleres, sería factible que herramientas como asistentes de programación reduzcan el tiempo necesario para desarrollar ciertos programas de máquina o calibraciones, demandando a su vez un operario más calificado capaz de supervisar la IA y validar sus resultados. Lo mismo podría ocurrir con diseñadores industriales o ingenieros de proceso utilizando IA para agilizar diseños o simulaciones.
En síntesis, la manufactura argentina de corto plazo enfrenta más limitantes estructurales que tecnológicas: la modernización con IA podría elevar la productividad, pero su adopción depende de inversión y de la situación económica. Por ahora, los operarios manuales conservan sus tareas, mientras la IA se cuela tímidamente en roles técnicos de soporte. A mediano plazo, si el país logra estabilizarse y acompasar la industria 4.0, es crucial anticipar la reconversión de ciertos trabajos fabriles para no quedar detrás. La experiencia global indica que la automatización desplaza algunos puestos pero crea otros –por ejemplo técnicos de mantenimiento de robots, analistas de datos industriales–. Argentina necesitará promover la capacitación en esas nuevas habilidades para que su fuerza laboral industrial pueda evolucionar junto con la tecnología y no ser víctima de ella.
Salud y educación: entre la asistencia tecnológica y la interacción humana
Los sectores de salud y educación merecen un análisis específico por su relevancia social y porque ilustran el matiz entre lo que la IA puede hacer en teoría y lo que sucede en la práctica. En salud, la IA generativa ha demostrado aptitudes impresionantes en ciertas tareas: por ejemplo, algoritmos capaces de interpretar imágenes médicas, sugerir diagnósticos a partir de síntomas, o incluso redactar informes médicos estándar. Sin embargo, la lista de ocupaciones menos afectadas por la IA incluye muchas funciones sanitarias, desde enfermería y asistentes técnicos hasta cirujanos , lo que refleja que la atención médica directa es intrínsecamente humana. En Argentina, donde el sistema de salud combina sectores público y privado con alta demanda de personal, es poco probable que en el futuro cercano veamos robots o IA reemplazando a médicos o enfermeros en la atención diaria. Sí veremos, en cambio, un creciente uso de IA como apoyo: asistentes que completan historiales clínicos mediante dictado, chatbots que responden dudas básicas de pacientes (ej. sistemas de triage virtual), algoritmos que ayudan a planificar tratamientos o priorizar casos. Esto podría aliviar la carga administrativa sobre el personal de salud argentino –que muchas veces está sobreextendido– permitiéndole enfocarse más en la interacción con el paciente. Pero a la vez requerirá que los profesionales se familiaricen con estas herramientas y desarrollen confianza en su uso. Un médico clínico podría en unos años apoyarse en un “copiloto” de IA para sugerir diagnósticos diferenciales, aunque la decisión final y el trato empático seguirán recayendo en él o ella. Por su parte, el personal técnico y auxiliar (bioquímicos, radiólogos, administrativos hospitalarios) también verán cambios: la IA puede acelerar análisis de laboratorio o tomar turnos automáticamente vía chat, modificando sus rutinas laborales.
En educación, la IA generativa presenta un dilema similar. Por un lado, puede ser un potente auxiliar pedagógico –tutores virtuales personalizados, generación automática de contenido educativo, corrección de exámenes con algoritmos–. Por otro lado, la labor docente como tal implica una dimensión interpersonal y adaptativa que la IA no reproduce. En la lista de empleos muy afectados aparecían algunos docentes de nivel terciario (por ejemplo, profesores de empresa o de economía a nivel universitario) , lo que sugiere que ciertas tareas académicas (como preparar materiales o incluso dar explicaciones teóricas) podrían delegarse en IA. Sin embargo, en contextos como el argentino, la figura del docente es central y difícilmente sustituible en el aula real. Lo esperable es que los educadores adopten IA para enriquecer la enseñanza –por ejemplo, generando ejemplos o traducciones al instante, adaptando ejercicios al nivel de cada alumno– en vez de ser reemplazados. Eso sí, habrá un cambio en las competencias que se valoran: la creatividad didáctica, la inteligencia emocional para motivar alumnos y la guía crítica (enseñar a pensar más que a memorizar) cobrarán más peso, mientras que la simple transmisión de contenidos podría ser parcialmente automatizada. Argentina tiene aún pendiente cerrar brechas básicas (de infraestructura digital en escuelas, de capacitación docente en herramientas TIC), pero a medida que esas condiciones mejoren, la IA estará lista para integrarse en el ámbito educativo. Lejos de quitar relevancia al rol docente, podría liberar tiempo de los profesores de tareas burocráticas (planillas, calificaciones objetivas) para que se enfoquen en la pedagogía y el acompañamiento personalizado.
En suma, tanto en salud como en educación, la IA se vislumbra más como aliado que como sustituto, siempre y cuando se encuadre adecuadamente. En países como Argentina, donde estos servicios están además atravesados por carencias y desigualdades, la tecnología podría ayudar a ampliar acceso y eficiencia (por ejemplo, consultas médicas remotas con ayuda de IA, tutorías virtuales en zonas donde faltan docentes). Pero también existe el riesgo de profundizar brechas si solo algunos tienen acceso a las herramientas más avanzadas. El desafío de políticas públicas será integrar la IA de forma equitativa, asegurando que medicos, enfermeros y docentes reciban formación en estas tecnologías (y las comunidades inversión en equipamiento) para que la transformación digital de estos sectores potencie el bienestar general.
Desempleo, informalidad y la brecha digital: desafíos argentinos
La potencial disrupción de la IA en el empleo argentino se da en un contexto socioeconómico marcado por tensiones estructurales. Por un lado, el país exhibe una tasa de desempleo moderada en términos históricos recientes –alrededor del 6-7% de la población activa a fines de 2024, según datos oficiales – pero convive con un altísimo nivel de informalidad laboral. Aproximadamente 4 de cada 10 trabajadores en Argentina están en la economía informal, es decir, sin protección social ni registro, una proporción que rondaba el 42% hacia el cierre de 2024 . Esta dualidad tiene implicancias directas para la adopción de IA: los trabajadores informales suelen desempeñar oficios manuales, de baja productividad y con escasa incorporación tecnológica, precisamente aquellos menos amenazados por la IA generativa (por ejemplo, empleos de construcción, comercio minorista no registrado, servicio doméstico, pequeños talleres). En contraste, el empleo formal, que constituye cerca del 58% del total y se concentra más en sectores organizados de servicios e industria, es el que enfrentaría la presión de automatización inteligente. Esto sugiere que, en el corto plazo, la IA podría afectar principalmente a segmentos formales y urbanizados de la fuerza laboral, mientras que la informalidad masiva actúa –paradójicamente– como un colchón ante la disrupción tecnológica (aunque obviamente no es deseable mantener la informalidad por este motivo, dado sus otros costos sociales).
No obstante, si la IA termina por mejorar la productividad global y reducir costos, podría darse un efecto de desplazamiento de empleo desde el sector formal hacia el informal o el desempleo si no se crean nuevas oportunidades. Argentina ya ha experimentado en 2024 un aumento del empleo informal acompañado de una caída del empleo registrado , lo cual es preocupante. Una adopción acrítica de IA por parte de empresas podría exacerbar esa tendencia: al automatizar puestos administrativos o de servicio, las empresas reducen personal formal, y muchos de esos trabajadores podrían engrosar el sector informal en la búsqueda de sustento (por ejemplo, volcarse a trabajos independientes, oficios, repartos, etc. fuera del sistema). Para evitar un salto en la desocupación y la precarización, será vital acompañar la transición tecnológica con políticas activas de reentrenamiento y protección social. Países desarrollados debaten esquemas como la renta básica universal ante la eventual pérdida masiva de empleos por IA; en Argentina, con su frágil esquema fiscal, una alternativa más realista es fortalecer los programas de capacitación laboral y reconversión, orientándolos hacia habilidades digitales y tecnológicas demandadas.
Aquí cobra relevancia el concepto de brecha de capacitación digital. En Argentina, si bien el acceso a internet ha crecido (76% de la población cuenta con conectividad móvil 4G, según un informe de 2025), todavía un 20% de los habitantes –casi 10 millones de personas– puede conectarse pero no sabe utilizar las herramientas digitales en forma provechosa . Esta “brecha de uso” denota falta de formación digital básica: gente que quizás tiene un smartphone pero no maneja aplicaciones más allá de WhatsApp, que no puede aprovechar la economía digital ni capacitarse online. Tal déficit de habilidades implica que una porción importante de la población no está en condiciones de acceder a los empleos mejor calificados, ni de adaptarse fácilmente a roles complementarios a la IA. Peor aún, corren riesgo de quedar más rezagados si los puestos de trabajo menos calificados (que hoy ocupan muchos de ellos) empiezan a requerir manejo de tecnologías. Por ejemplo, un empleado de comercio informal difícilmente pueda reconvertirse en programador de IA de la noche a la mañana sin una fuerte intervención educativa. La falta de competencias digitales amplifica el peligro de exclusión: la IA podría concentrar beneficios en quienes sí tienen alta calificación, aumentando la brecha entre trabajadores “con y sin” habilidades tecnológicas. Como alerta el informe del cet.la presentado en el Mobile World Congress 2025, la brecha de formación digital bloquea el acceso de muchas personas a empleos más calificados y a servicios básicos que hoy migran a plataformas digitales .
Por ende, la respuesta de política pública y del sector privado argentino debe considerar seriamente la capacitación masiva. Esto abarca desde educación formal (incorporar programación, alfabetización digital e incluso nociones de IA en todos los niveles educativos) hasta reconversión de adultos (cursos accesibles para que trabajadores administrativos aprendan a manejar herramientas de IA, por ejemplo). Solo así se puede aspirar a que la IA potencie la economía en lugar de profundizar sus desigualdades. En paralelo, será necesario actualizar el marco laboral: posiblemente redefinir algunas categorías de trabajo, fomentar la creación de empleos en áreas donde la IA genere nueva demanda (por ejemplo, desarrolladores y entrenadores de sistemas de IA, analistas de datos, especialistas en ciberseguridad, tecnólogos médicos, etc.), e incluso discutir la reducción de la jornada laboral si la productividad por trabajador aumenta significativamente gracias a la IA –repartiendo así los beneficios en forma de tiempo libre o más empleo distribuido–.
Adaptación y oportunidades en la era de la IA
Lejos de visiones apocalípticas sobre un desempleo masivo inminente, el escenario que se vislumbra para Argentina es uno de transformación gradual pero profunda. La IA generativa actuará como un catalizador de cambio: acelerará tareas, eliminará algunos empleos, modificará muchos y también creará otros nuevos. La magnitud neta de su impacto en el empleo argentino dependerá de cómo se gestionen las variables mencionadas – capacitación, formalización, inversión en tecnología, políticas laborales adaptativas. Si el país logra subirse a la ola de la IA fomentando la innovación local, puede incluso generar oportunidades: por ejemplo, exportar servicios basados en IA, desarrollar startups de tecnología propia (aprovechando el talento argentino en programación y ciencias, que es reconocido) o mejorar la productividad de sectores tradicionales para ser más competitivos internacionalmente.
Desde esa óptica, las compañías argentinas más vanguardistas ya están incorporando IA en sus procesos, conscientes de que ofrece ventajas en eficiencia. Pero también ven con preocupación la escasez de talento especializado para maximizar su uso. Es un llamado de atención: la educación técnica y universitaria deberá proveer perfiles acordes a la demanda emergente. Asimismo, en un contexto económico desafiante, la IA podría ser una aliada para mitigar costos y sostener operaciones (por ejemplo, pymes que automatizan atención al cliente para poder responder 24 horas sin contratar más personal). Sin embargo, a nivel macro, esto sólo rendirá frutos si se compensa con creación de nuevos roles donde reubicar a quienes sean desplazados.
Un punto a destacar es que Argentina enfrenta esta revolución tecnológica simultáneamente a sus urgencias económicas tradicionales (inflación alta, pobreza, necesidad de crecimiento). La IA no es una panacea que resolverá esos problemas, pero podría ser parte de la solución si se integra inteligentemente. Por ejemplo, aplicada en el Estado, podría mejorar la focalización de políticas sociales o detectar fraude, haciendo más eficiente el gasto público; en agricultura (sector clave local) podría optimizar siembras y rendimientos; en industrias creativas (donde Argentina se destaca, como audiovisual, diseño, publicidad) podría aumentar la producción de contenidos personalizados y de valor. Todos estos son horizontes donde la IA bien aprovechada impulsa nuevos negocios y empleos indirectos.
El impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral argentino dependerá menos de la tecnología en sí misma que de nuestras decisiones como sociedad ante ella. El estudio de Microsoft brinda un mapa de qué empleos están en la línea de fuego y cuáles protegidos, pero no sentencia un destino inmutable. Si Argentina toma ese mapa como guía, puede anticipar cambios: proteger a los trabajadores vulnerables con redes de seguridad y reentrenamiento, alentar la innovación en sectores de oportunidad, y educar a la próxima generación con las habilidades del futuro. La IA, como toda gran disrupción tecnológica, plantea riesgos, pero también promesas. En un país acostumbrado a reinventarse frente a las crisis, esta puede ser otra oportunidad de transformación. La clave estará en conducir la revolución de la IA –y no simplemente ser arrasados por ella–, asegurando que los beneficios económicos se traduzcan en prosperidad compartida y no en mayor exclusión. El desafío es inmenso, pero ignorarlo no es opción: la inteligencia artificial ya está aquí, trabajando codo a codo con nosotros y el mercado laboral argentino no será la excepción a su influencia. La historia del trabajo nos enseña que tras el reemplazo de ciertas tareas siempre emergen otras nuevas; está en manos de Argentina preparar a su gente para escribir esas nuevas tareas en la próxima página de la economía digital.
