¿Cómo cambiará el trabajo a medida que aumenta el uso de agentes de IA?

Tiempo de lectura: aproximadamente 8 minutos

Puntos clave

• Automatización de tareas cognitivas que impacta el trabajo rutinario.
• Evolución de roles y aparición de nuevos puestos como supervisores de agentes.
• Equipos híbridos humano-agente donde la IA asume funciones operativas y de soporte.
• Transformación organizacional con nuevas métricas, gobernanza y ética centrada en la IA.

Tabla de contenidos

• • ¿Qué son los agentes de IA y por qué son relevantes?
• • Impacto a nivel de tarea
• • Cambio a nivel de roles
• • Impacto organizacional
• • Efectos en el mercado laboral
• • Habilidades y comportamientos
• • Expectativas prácticas a corto plazo

¿Qué son los agentes de IA y por qué son relevantes?

En un mundo cada vez más automatizado, nuestro entorno laboral está en constante evolución. La siguiente frontera es la implementación de agentes de IA, sistemas que pueden interpretar objetivos en lenguaje natural, planificar flujos de trabajo multietapa y aprender de los comentarios, entre otras cosas[^1^][^2^]. Con su capacidad para llevar a cabo una vasta gama de tareas y operar de manera efectiva en variadas funciones, se convierten en una verdadera fuerza laboral digital[^3^]. Pero, ¿cómo cambiará esto la forma en que trabajamos? Veamos algunas implicaciones.

Para profundizar en los estándares que están definiendo la interoperabilidad de los agentes, consulta este artículo.

Los agentes de IA son sistemas que pueden[^1^][^2^][^3^]:

• Interpretar metas en lenguaje natural
• Planificar flujos de trabajo multietapa
• Interactuar con herramientas, software y otros agentes
• Actuar, supervisar los resultados y autocorregirse

Estos agentes van más allá de los chatbots o la simple automatización al razonar, orquestar tareas y aprender de los comentarios, habitualmente en un enfoque de principio a fin[^1^][^2^]. Esto los convierte en una fuerza laboral digital, capaz de “escalar extensivamente, adaptarse rápidamente y operar eficazmente” en diversas funciones, como desarrollo de software, servicio al cliente, finanzas, impuestos y descubrimiento de medicamentos[^3^].

Impacto a nivel de tarea: cambios en el trabajo cotidiano

En el nivel más básico, el cambio más inmediato será la automatización de las tareas cognitivas de rutina[^4^][^5^]. Estudios estiman que alrededor del 80% de los trabajadores en EE.UU. tienen al menos el 10% de sus tareas expuestas a herramientas basadas en LLM, con alrededor del 19% que podrían llegar a ver más de la mitad de sus tareas alteradas[^4^]. Además, Gartner proyecta que para 2028, al menos el 15% de las decisiones de trabajo rutinarias serán tomadas de manera autónoma por agentes de IA, frente a cerca del 0% en 2024[^6^].

Esto dará lugar a un cambio en el trabajo, pasando de “hacer” a “dirigir”. Los destinatarios de estas tareas se moverán “de productores a directores”[^7^]. Los trabajadores ya no pasarán horas “persiguiendo a un cliente” o “redactando el informe” sino que establecerán metas, especificarán restricciones y delegarán la ejecución a la IA[^7^][^8^]. La introducción de los agentes de IA también implicará una reducción del trabajo a nivel de entrada y de las tareas de “aprendizaje”, a medida que los agentes comienzan a asumir parte del trabajo que solía formar a los principiantes[^9^][^10^][^11^].

Cambio a nivel de roles: evolución de trabajos específicos

Trabajo de conocimiento y creatividad

Para los profesionales creativos (marketing, diseño, contenido, ventas), es poco probable que sean completamente reemplazados. Sin embargo, se espera que sus trabajos cambien “fundamentalmente”[^12^]. Los agentes se encargarán de las variantes de ideación, primeros borradores, redimensionamiento de activos, pruebas A/B y secuencias de contacto con el cliente[^12^][^13^]. Los humanos, por su parte, se enfocarán más en la dirección del concepto, la voz de la marca, la estrategia y el juicio final[^12^].

Desarrollo de software y trabajo técnico

Los agentes de IA están revolucionando el desarrollo de software. Las organizaciones que ya utilizan agentes de IA han visto cómo estos han reducido en hasta un 60% los ciclos de desarrollo de software y han reducido a la mitad los errores de producción mediante la automatización de la generación de código, las pruebas y la planificación de los flujos de trabajo[^13^]. Como resultado, los desarrolladores están cambiando su enfoque hacia la arquitectura, la depuración compleja y el diseño del sistema[^13^].
Descubre cómo crear y desplegar estos agentes con OpenAI Agent Kit.

Servicio al cliente, operaciones y back office

En el servicio al cliente, los agentes de IA están pasando de ser asistivos a autónomos[^13^][^14^]. Mientras que hoy en día sugieren respuestas y recuperan artículos de conocimiento, pronto se espera que estos agentes anticipen las necesidades del cliente, inicien contactos y hagan transacciones en diferentes sistemas[^13^][^15^][^16^].

Impacto organizacional: cómo cambiarán las empresas y las estructuras

a. Aparición de equipos híbridos humanos-agentes

Las empresas están pasando de “usar la IA como una herramienta” a diseñar el trabajo en torno a la colaboración humano–agente[^17^][^18^][^19^][^20^].
Para un análisis de la coordinación y gobernanza de la IA agente, consulta este recurso.
Esto incluye:

• Decidir qué tareas siguen siendo lideradas por humanos, cuáles se vuelven dirigidas por agentes y cuáles son compartidas[^17^][^18^][^21^]
• Crear “gestión del ciclo de vida de los agentes” (incorporación, monitorización, actualización de los agentes como si fueran empleados)[^17^][^18^]
• Construir ecosistemas de agentes interconectados a través de finanzas, RRHH, operaciones y servicio al cliente[^17^].

b. Nuevos roles y habilidades

Las organizaciones ya están viendo la demanda de nuevos roles, como:

• Propietarios de productos de IA, diseñadores de interacción, líderes de operaciones y gobernanza de IA, eticistas de IA[^17^][^18^][^19^][^20^].
• Se espera una recalificación a gran escala, ya que muchos trabajos se “transformarán completamente” en lugar de simplemente ser eliminados[^22^].

c. Replanteamiento de la gestión, métricas, y jerarquía

Las organizaciones se ven animadas a[^23^]:

• Rediseñar procesos desde cero en torno a las capacidades agénticas[^23^].
• Cambiar las métricas de rendimiento para captar la productividad y calidad conjunta humano-agente[^23^][^24^].
• Introducir comités de ética de IA, marcos de validación e informes, y nuevos controles de riesgo[^23^][^25^][^24^].

Efectos en el mercado laboral: trabajos, desigualdad y fricciones

a. Desplazamiento vs. incremento

• Muchos profesionales (el 83% en un estudio global de Workday) esperan que la IA los incremente más que los reemplace, pero también anticipan cambios de roles y necesidades de recalificación[^29^].

b. Beneficios desiguales y posible polarización

• Los beneficios son desiguales:
  • Los trabajadores con habilidades sólidas en relaciones interpersonales, liderazgo y conocimientos especializados están bien posicionados para beneficiarse[^30^].
  • Los trabajadores cuyos roles son mayormente rutinarios, basados en reglas o dependientes de documentos, enfrentan un mayor riesgo de automatización[^25^][^30^].

c. Agencia humana y aceptación

El trabajo empírico encuentra que aunque muchas tareas son bien adaptadas para una colaboración equitativa humano-agente, los trabajadores prefieren niveles más altos de control humano[^30^]. Las organizaciones tendrán que proporcionar seguridad psicológica, canales para cuestionar la salida de la IA y claridad sobre cuándo los humanos permanecen “al timón”[^23^][^24^][^29^].

Habilidades y comportamientos que ganarán importancia

A través de todas las fuentes, varias capacidades humanas surgen constantemente como más valiosas en un lugar de trabajo con una gran cantidad de agentes de IA:

• Definición de problemas y establecimiento de metas[^31^][^32^][^33^]
• Pensamiento crítico y supervisión[^32^][^25^][^33^][^29^]
• Habilidades interpersonales, de liderazgo y de cambio[^33^][^22^][^29^]
• Alfabetización interfuncional[^32^][^33^][^22^]
• Aprendizaje continuo y adaptabilidad[^32^][^33^][^22^][^29^]

Expectativas prácticas a corto plazo (próximos 3-5 años)

Basado en despliegues actuales, pronósticos e investigación temprana[^32^][^25^][^24^][^33^][^29^]:

• La mayoría de los trabajadores de oficina tendrán acceso a uno o más agentes de IA integrados en herramientas básicas (correo electrónico, suites de oficina, CRM, ERP, sistemas de RRHH).
• Una parte importante de las decisiones rutinarias (≈15%) y los pasos del proceso en las grandes organizaciones serán dirigidas o asistidas por agentes.
• Aparecerán nuevos roles de “supervisor de agentes” y “especialista mejorado por la IA” en operaciones, finanzas, RRHH, servicio al cliente, TI y marketing.

Como en todas las revoluciones laborales, la integración masiva de agentes de IA sin duda traerá desafíos, pero también oportunidades para una mayor eficiencia, flujo de trabajo y crecimiento profesional para aquellos dispuestos a adaptarse, reorientar sus habilidades y crecer con los cambios.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Los agentes de IA reemplazarán por completo los empleos?

No se espera que la IA elimine todos los empleos, sino que transforme significativamente la forma en que se llevan a cabo muchas tareas. Esto implica el surgimiento de nuevos roles y la necesidad de recalificar a la fuerza laboral.

¿Qué habilidades son más importantes en la era de los agentes de IA?

Las habilidades más valiosas incluyen la definición de problemas, el pensamiento crítico y la supervisión, así como el liderazgo, la alfabetización interfuncional y la adaptación continua a nuevas tecnologías y métodos de trabajo.

¿Cómo puedo prepararme para trabajar con agentes de IA?

Es recomendable desarrollar un entendimiento básico de la tecnología, practicar la colaboración humano–agente y reforzar las habilidades blandas como la comunicación, la capacidad de resolución de problemas y la dirección estratégica.

¿Qué precauciones deben tomar las organizaciones?

Las empresas deben fomentar marcos éticos de validación, asegurarse de que los trabajadores tengan la oportunidad de cuestionar los resultados de la IA y establecer políticas claras que definan cuándo el control permanece en manos humanas.