Durante años hemos debatido si la inteligencia artificial reemplazará o ayudará a los trabajadores. Un reciente estudio de Microsoft Research —Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations (octubre 2025)— ofrece una radiografía del modo en que la IA generativa está interactuando con el trabajo humano: ni como amenaza pura ni como milagro productivo, sino como un espejo que devuelve la complejidad del propio mercado laboral.
El hallazgo más revelador del estudio es que la IA todavía no sustituye la totalidad de las actividades humanas, sino fragmentos de ellas. En el 40% de las conversaciones analizadas, las tareas del usuario y las de la IA no se traslapan. El modelo ayuda, explica, asesora; no ejecuta: asiste más de lo que reemplaza. Esa conclusión surge de analizar más de 200 mil interacciones reales con Copilot, el asistente de IA integrado en los productos de Microsoft (Word, Excel, etc.), a quien los usuarios solicitan que escriba, resuma, analice o explique información.
El equipo de Kiran Tomlinson y Sonia Jaffe clasificó cada diálogo según dos dimensiones: el objetivo del usuario (lo que la persona intenta hacer) y la acción de la IA (lo que el modelo realmente ejecuta). Esa distinción resulta clave. Si alguien pide ayuda para resolver un problema técnico, su meta es “operar un equipo”, pero la acción del modelo es “enseñar a usarlo”. Con esa información, construyen un índice de AI applicability que mide el grado en que una ocupación puede ser asistida (aumentada) o realizada (automatizada) por la IA.
Los resultados son consistentes con una intuición extendida: las ocupaciones más expuestas pertenecen al trabajo del conocimiento y la comunicación —ventas, programación, redacción, educación, atención al cliente—, mientras que las menos afectadas se concentran en tareas físicas, cuidado o mantenimiento.
Ese matiz nos devuelve al debate abierto por Daron Acemoglu y Pascual Restrepo en su teoría del efecto reemplazo (reinstatement effect, 2019): la automatización no solo desplaza tareas, también crea otras nuevas. La historia económica está llena de ejemplos —desde los cajeros automáticos que multiplicaron el número de sucursales hasta la mecanización agrícola que dio origen a toda una industria logística—. Cada avance tecnológico elimina ciertas funciones, pero genera nuevas actividades.
En la era de la IA generativa, ese efecto ya es visible. Hoy abundan personas que etiquetan documentos para entrenar modelos, los docentes que diseñan prompts para exámenes o los comunicadores que editan las respuestas de un asistente virtual. El empleo no desaparece: se reinserta en nuevas tareas. De ahí que los estudios recientes de Autor, Acemoglu y Salomons (2024) muestren que la mayoría de los trabajos actuales surgieron en los últimos cien años, conforme las tecnologías expandieron la frontera productiva.
El análisis más reciente de Yijia Shao y Diyi Yang (2025) añade otra capa: la generación de tareas (task generation). A diferencia de la reasignación, este enfoque sostiene que los modelos generativos no solo cambian cómo trabajamos, sino qué trabajo existe. Las empresas empiezan a crear roles para entrenar a los sistemas, validar resultados, garantizar calidad de datos o auditar decisiones automatizadas.
El impacto de la IA en el mercado laboral, por tanto, se moverá por tres canales. Por el lado de la oferta, al transformar las habilidades: las tareas rutinarias se automatizan, y las cognitivas —curar, juzgar, conectar información— se vuelven más valiosas. Por el lado de la demanda, al alterar la composición de los empleos dentro de las empresas, que ahora combinan trabajadores tradicionales con “operadores de IA”. Y finalmente, por el lado institucional, al desafiar la medición estadística de la productividad y del empleo, pues las fronteras entre trabajo humano y trabajo automatizado se diluyen.
El estudio de Microsoft no responde a todas las preguntas, pero ofrece un punto de partida: medir cómo usamos la IA para entender de qué forma podría transformarnos. Si el siglo XX fue el de la mecanización de los músculos, el XXI será el de la mecanización de ciertas rutinas mentales. Pero incluso en ese escenario, el trabajo humano seguirá ahí, adaptándose a la nueva frontera tecnológica.
