Goldman Sachs Research publicó un informe que tira un dato incómodo pero útil: la inteligencia artificial no impacta a todas las profesiones por igual, y dentro de una misma profesión puede impactar de manera muy distinta según qué tareas hace cada uno. La autora, la economista Elsie Peng, cruza dos índices: el riesgo de sustitución (cuándo la IA reemplaza directamente lo que hacía una persona) y el potencial de complementación (cuándo la IA amplifica lo que hace una persona en lugar de reemplazarla). La distinción cambia el diagnóstico, según lo recoge Infobae.
Los números
En Estados Unidos, el estudio estima que la IA ya recortó la nómina mensual en unos 16.000 empleos y subió 0,1 punto la tasa de desempleo durante el último año. Al mismo tiempo, en los sectores donde la IA complementa al trabajador, la nómina creció unos 9.000 puestos por mes. Los más afectados, dice el informe, son los trabajadores jóvenes y con menos experiencia.
La división real
Si uno mira los dos rankings que arma el estudio, lo interesante no es qué profesiones aparecen sino qué tienen en común dentro de cada lista.
Los más desplazados: operadores telefónicos, cobradores de deudas, empleados de facturación, teleoperadores, asistentes legales, correctores de textos, procesadores de documentos. Tareas estructuradas, repetitivas, sin presencia física necesaria, sin interacción interpersonal compleja.
Los más favorecidos: gerentes de construcción, médicos, abogados, supervisores, ingenieros industriales. Tareas donde hay que decidir en contextos cambiantes, ejercer juicio profesional, estar presente, liderar.
Lo curioso es que dentro de una misma profesión podés encontrar tareas de ambos tipos. Un médico pasa parte del día tomando decisiones clínicas delicadas y otra parte llenando planillas administrativas. Un abogado decide estrategia y también corrige textos. Un ingeniero diseña y también procesa documentación. La línea no la traza el cartel del título profesional; la traza el tipo de tarea que terminás haciendo en el día.
La paradoja de Jevons
El informe trae un concepto del siglo XIX que vale tener presente: la paradoja de Jevons. Cuando el carbón empezó a usarse más eficientemente, no se consumió menos carbón sino más. La mejora en eficiencia abarató el costo y disparó la demanda total.
Aplicado al trabajo, la lógica es la misma: si la IA hace que un médico atienda más pacientes en el mismo tiempo, eso puede no significar menos médicos sino más, porque baja el precio del servicio y amplía el acceso. Lo mismo vale para arquitectos, ingenieros, abogados, diseñadores. La eficiencia no siempre destruye trabajo; a veces lo multiplica.
Lo que queda en pie
Lo que el estudio sugiere, sin decirlo así, es que la pregunta “¿la IA me va a dejar sin trabajo?” está mal planteada. La pregunta más útil es otra: ¿qué porcentaje de mi día está hecho de tareas que la IA va a hacer mejor que yo, y qué porcentaje requiere algo que la IA no puede reemplazar todavía? El que tiene 80% del día en tareas sustituibles está en problemas. El que tiene 80% del día en tareas que requieren juicio, presencia o decisión está a salvo, al menos por el futuro a mediano plazo. La mayoría estamos en algún punto del medio, y ese punto del medio es lo que vale la pena examinar.
Hay además una pregunta que el informe deja sin responder. Si las tareas que la IA va absorbiendo son justamente las que tradicionalmente hacía la gente que estaba aprendiendo el oficio (el junior, el pasante, el residente, el abogado/procurador novato), ¿cómo aprende el próximo? La curva de aprendizaje de muchas profesiones se construye haciendo durante años las tareas que la IA hace mejor. Si esa escalera se va, queda por ver qué la reemplaza.
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