Un nuevo contrato entre trabajadores y máquinas
El reporte “Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI”, recientemente parte de una afirmación central: el futuro del trabajo será “una asociación entre personas, agentes y robots, todos impulsados por la IA”. Bajo la noción de “agentes” se agrupan las herramientas capaces de automatizar tareas cognitivas; “robots” refiere al universo de máquinas que ejecutan trabajo físico, desde brazos industriales hasta drones y vehículos autónomos.
La estimación más llamativa es el potencial técnico de automatización: las tecnologías disponibles hoy podrían asumir actividades equivalentes a 57% de las horas de trabajo actuales en la economía estadounidense. McKinsey aclara que no se trata de un pronóstico de despidos masivos, sino de un mapa de hasta dónde podría llegar la tecnología si fuera adoptada plenamente. Los tiempos efectivos de adopción dependerán de costos, regulaciones, disponibilidad de talento y decisiones empresariales.
Ese potencial no se distribuye de manera uniforme. El informe distingue siete “arquetipos” ocupacionales según la combinación de trabajo humano, de agentes y de robots. En un extremo aparecen los roles todavía fuertemente “centrados en personas” —como enfermería, mantenimiento edilicio o ciertos servicios presenciales— donde la automatización es limitada. En el otro, empleos “centrados en agentes” o “centrados en robots”, típicamente administrativos, legales o de operación de maquinaria, con altas porciones de tareas técnicamente automatizables.
Habilidades que cambian de contexto, no desaparecen
Más allá de la foto ocupacional, el foco del estudio está en las habilidades. La conclusión desafía los discursos más catastrofistas: “Más del 70% de las habilidades que demandan los empleadores se utilizan tanto en tareas automatizables como en tareas no automatizables”. En otras palabras, el problema no es que las competencias queden obsoletas, sino que deberán reubicarse en nuevos contextos de trabajo compartido con la IA.
McKinsey identifica ocho habilidades de alta prevalencia —comunicación, gestión, operaciones, resolución de problemas, liderazgo, orientación al detalle, relación con clientes y escritura— que funcionan como “tejido conectivo” del mercado laboral. Esos atributos seguirán siendo centrales, pero se ejercerán de otro modo: los agentes de IA redactarán borradores y procesarán datos; las personas se concentrarán en “refinar el matiz y la narrativa”, interpretar resultados, negociar y tomar decisiones.
Para medir qué competencias enfrentarán mayor presión de cambio, el informe introduce el Skill Change Index (SCI), un indicador que combina exposición técnica a la automatización y escenarios de adopción. Entre las 100 habilidades más demandadas, el índice sugiere que, hacia 2030, podría automatizarse entre un cuarto y un tercio de las horas asociadas a cada una. En el caso de “aseguramiento de la calidad”, por ejemplo, alrededor del 28% de las tareas podría ejecutarse por máquinas en el escenario intermedio.
Las competencias digitales y de procesamiento de información aparecen como las más expuestas, reflejo directo de los avances de la IA en análisis de datos. En cambio, las habilidades ligadas a “asistir y cuidar” —cuidado personal, atención directa al paciente, acompañamiento social— figuran entre las menos afectadas, por su fuerte componente relacional y de juicio en tiempo real.
En paralelo, la demanda de “fluidez en IA” se disparó casi siete veces en apenas dos años, a un ritmo muy superior al de otras familias de capacidades digitales. Esa fluidez no se limita a programadores: abarca la capacidad de usar herramientas de IA en la tarea diaria y de gestionar equipos híbridos de personas, agentes y robots. Hoy, unos siete millones de trabajadores en Estados Unidos están en ocupaciones donde los avisos laborales ya exigen al menos una habilidad asociada a IA, principalmente en informática, management y funciones de negocio y finanzas.
Del piloto aislado al rediseño de los flujos de trabajo
El potencial económico de esta reconfiguración es considerable. En el escenario medio de adopción, McKinsey estima que la combinación de agentes y robots podría generar cerca de US$ 2,9 billones anuales de valor en la economía estadounidense hacia 2030. La mayor parte provendría de mejoras de productividad en procesos sectoriales críticos —desde manufactura y logística hasta salud, educación y servicios financieros— y el resto, de funciones transversales como IT, finanzas, recursos humanos y administración.
El estudio insiste en que capturar ese valor no depende tanto de nuevas proezas tecnológicas como de la capacidad de rediseñar flujos de trabajo completos. Casos ilustrativos son los de una planta solar o de una cadena de materiales de construcción: drones y robots realizan inspecciones, limpiezas y movimientos de carga, mientras agentes de IA optimizan generación, inventarios y recomendación de productos, y los técnicos humanos validan diagnósticos, atienden excepciones y coordinan decisiones de mantenimiento o de ventas.
Allí aparece una idea clave para las empresas: integrar IA “no será un simple despliegue tecnológico, sino una reinvención del propio trabajo”, que exige redefinir procesos, roles, métricas de desempeño y cultura organizacional. La IA deja de ser un proyecto de IT para transformarse en una transformación de negocio en sentido pleno.
Agenda para líderes: habilidades, confianza y velocidad
El capítulo final del informe plantea una batería de preguntas incómodas para la alta dirección. La primera: ¿las compañías están rediseñando sus modelos en función del valor que podría capturarse en los próximos años, o solo están automatizando tareas sueltas para mejorar costos en el margen? La segunda: ¿la IA se gobierna como un proyecto tecnológico o como un cambio estructural que atraviesa todas las funciones y niveles jerárquicos?
El documento propone una estrategia gradual pero decidida. En el plano interno, implica invertir en reconversión de habilidades, fomentar una cultura de experimentación —pilotos rápidos, aprendizaje de errores, iteración— y ajustar los sistemas de incentivos para reconocer el trabajo complementario entre personas y máquinas. En el plano externo, exige construir confianza: transparencia sobre el uso de la IA, salvaguardas éticas, protección de datos y una conversación más amplia con reguladores, sindicatos y sistemas educativos.
Para economías como la argentina y las de América Latina, el mensaje de fondo es doble. Por un lado, la automatización avanzada puede agrandar brechas de productividad si solo se adopta en unos pocos sectores y sin inversión equivalente en capital humano. Por otro, la evidencia sugiere que muchas de las capacidades más resilientes —cuidado, docencia, oficios calificados, gestión comercial, liderazgo— ya existen en los mercados laborales locales, pero necesitan ser reorientadas hacia entornos donde la IA será un compañero de trabajo más.
En un contexto de cambios vertiginosos, la ventaja no la tendrá quien prometa reemplazar personas, sino quien logre construir “sociedades de habilidades” entre humanos, agentes y robots. El informe de McKinsey recuerda que la discusión no es si habrá trabajo, sino cómo se reorganizará y quién estará preparado para ocupar los nuevos roles que ya empiezan a aparecer.
