Las conversaciones sobre inteligencia artificial y empleo suelen oscilar entre dos extremos: el catastrofismo que anuncia desempleo masivo y el optimismo que promete que todo saldrá bien. Los datos cuentan una historia más matizada. Según el World Economic Forum, para 2030 alrededor del 22% de los empleos actuales cambiarán de manera significativa, con 170 millones de nuevos puestos creados y 92 millones desplazados por la automatización. Menos del 5% de las ocupaciones podrían desaparecer por completo.
A nivel actitudinal, el Informe Workmonitor 2026 de Randstad Research encontró que más de seis de cada diez compañías aseguran que la IA permitió a sus plantillas trabajar con mayor eficiencia. Pero el 34% de los profesionales consultados a nivel global teme que su empleo desaparezca en los próximos cinco años por culpa de la IA.
Lo que indican los datos para Latinoamérica
La región tiene características particulares. Por un lado, una alta informalidad laboral —que en algunos países supera el 50% de la fuerza laboral— protege parcialmente a ciertos segmentos del impacto inmediato de la automatización. Por otro, las profesiones formales con alto contenido administrativo son las que más rápido están siendo transformadas: contabilidad, atención al cliente, soporte técnico, gestión documental.
Costa Rica, por ejemplo, ha sido identificada como líder regional en habilidades de inteligencia artificial, aunque la adopción comienza a generar efectos en la empleabilidad de algunos sectores de servicios. Países con sectores BPO y tercerización fuertes —Colombia, Argentina, El Salvador— enfrentan un dilema parecido: mantener su atractivo competitivo en costos mientras absorben las olas de automatización que reducen el headcount necesario por cliente.
Las tres categorías de empleos en transformación
Conviene segmentar para entender. La primera categoría son los empleos amenazados, donde tareas repetitivas y rutinarias son altamente automatizables. La segunda, los empleos resistentes, donde el componente físico, emocional o de juicio crítico es central: oficios cualificados, servicios de cuidado, profesiones que combinan manos y cabeza. La tercera son los empleos emergentes, posiciones que no existían hace cinco años: ingenieros de prompts, especialistas en gobernanza de datos, gerentes de IA aplicada, auditores de modelos.
El empleo en oficios cualificados crece un 6% anual en la Unión Europea desde 2020, según datos citados por medios especializados. Esa tendencia también se observa en Latinoamérica, donde sectores como construcción especializada, electricidad industrial y mantenimiento de equipos médicos reportan dificultad para encontrar talento.
Las habilidades que importan más
Las habilidades que están creciendo en demanda más rápido son las que complementan a la IA, no las que compiten con ella. Pensamiento crítico, comunicación efectiva, alfabetización en datos, capacidad de aprendizaje continuo y manejo de equipos híbridos humano-máquina aparecen una y otra vez en estudios de Randstad, ManpowerGroup, McKinsey y la Organización Internacional del Trabajo.
Esto tiene una implicación práctica importante: invertir en formación técnica específica que en cinco años puede quedar obsoleta puede ser menos rentable que invertir en habilidades transversales que se mantienen relevantes.
Lo que pueden hacer las empresas
Tres acciones concretas, según el consenso emergente. Primero, mapear sistemáticamente qué tareas dentro de cada función son automatizables y cuáles no, para diseñar trayectorias de redespliegue. Segundo, crear programas de upskilling internos con presupuesto y tiempo protegido —no como actividad complementaria voluntaria—. Tercero, ajustar los criterios de contratación para priorizar capacidad de aprendizaje sobre conocimiento técnico específico.
CEOs y equipos de Recursos Humanos enfrentan en 2026 el reto de equilibrar la creciente demanda de bienestar de los empleados con la presión por resultados, según análisis publicados por Semana Económica. La respuesta no puede ser solo “trabajen más”; tiene que ser “trabajemos diferente”.
Lo que pueden hacer los profesionales
Para quienes están dentro del mercado laboral, la recomendación es práctica. Auditar las propias tareas semanalmente: ¿cuáles podrían hacerlas un modelo de IA? ¿Cuáles requieren juicio humano insustituible? Sobre las primeras, conviene volverse usuario sofisticado de las herramientas. Sobre las segundas, conviene construir profundidad y reputación.
La transformación no es uniforme. Habrá ganadores claros: profesionales con habilidades híbridas que aprenden rápido. Habrá perdedores: trabajadores en posiciones rutinarias sin acceso a formación. Y habrá un grupo intermedio mayoritario cuyo destino dependerá de decisiones que tome cada uno en los próximos 18 a 24 meses. Las empresas y gobiernos latinoamericanos tienen una ventana corta para construir programas que minimicen las pérdidas y aceleren las nuevas oportunidades.
