Durante un tiempo, la inteligencia artificial en el trabajo fue presentada como una opción: una herramienta útil para quien quisiera experimentar, una ayuda para ganar productividad, una especie de atajo voluntario. Esa fase se está terminando.
En muchas empresas tecnológicas, especialmente en Estados Unidos, la inteligencia artificial ha dejado de ser un complemento y empieza a convertirse en una obligación tácita o explícita: se mide, se incentiva, se supervisa y, en algunos casos, se integra ya en procesos de evaluación del desempeño y de contratación. El mensaje es cada vez menos ambiguo: no se trata de que puedas usar inteligencia artificial, sino de que debes hacerlo.
Eso cambia por completo la naturaleza del debate. Ya no estamos ante una discusión sobre productividad o automatización, sino ante una redefinición del trabajador “válido”.
Si antes se pedía dominio de Excel, de PowerPoint o familiaridad con un CRM, ahora empieza a emerger otra exigencia: saber trabajar con copilotos, redactores automáticos, asistentes de código, agentes internos y sistemas generativos conectados a los flujos de la empresa.
Google, por ejemplo, ha convertido el uso de inteligencia artificial en un discurso central sobre el futuro del trabajo en Europa, y Salesforce describe una aceleración muy fuerte del uso diario de inteligencia artificial entre trabajadores de oficina y una expectativa clara de recualificación en recursos humanos.
La promesa de que la inteligencia artificial “aumenta” al trabajador en lugar de sustituirlo no se distribuye por igual
La cuestión es que esa transición no es neutral. Cuando una herramienta pasa de opcional a obligatoria, deja de ser solo tecnología y se convierte en disciplina laboral.
No es casualidad que, paralelamente, la OCDE y la OIT estén prestando cada vez más atención a la gestión algorítmica del trabajo: sistemas que no solo ayudan a producir, sino que organizan, recomiendan, priorizan, monitorizan y, en la práctica, condicionan la autonomía del trabajador.
Si la inteligencia artificial se incorpora como requisito de rendimiento, también puede acabar funcionando como infraestructura de vigilancia, de estandarización y de presión competitiva permanente.
Además, la promesa de que la inteligencia artificial “aumenta” al trabajador en lugar de sustituirlo no se distribuye por igual. La OIT señala que los empleos administrativos y clericales siguen siendo los más expuestos a la inteligencia artificial generativa, mientras que el FMI advierte de que la inteligencia artificial puede elevar la desigualdad si complementa más a los trabajadores de mayor renta y cualificación que al resto. Dicho de otra manera: los beneficios no se reparten automáticamente.
Quien ya parte con mejores competencias, mejor puesto y mejor capacidad de adaptación tiene más probabilidades de capturar la mejora de productividad, pero quien no, corre el riesgo de verse degradado, supervisado o directamente desplazado.
La OCDE sigue señalando desafíos profundos en productividad, formación continua y calidad del empleo
Ahí es donde el tema se vuelve especialmente relevante para España. Nuestro país ha mejorado en varios indicadores digitales y la Comisión Europea reconoce una posición relativamente sólida en conectividad y habilidades básicas de la ciudadanía.
Pero al mismo tiempo sigue señalando retrasos en la digitalización empresarial, especialmente en las pymes, que son precisamente la columna vertebral del empleo español.
Y ahí está el problema: si la gran empresa puede internalizar formación, desplegar herramientas propias, negociar licencias y rediseñar procesos, la pyme se queda muchas veces mirando desde la barrera, sin recursos, sin tiempo y sin personal especializado.
La consecuencia es bastante evidente: si la empleabilidad empieza a definirse por la familiaridad con la inteligencia artificial, pero la capacidad de adquirir esa familiaridad depende del tipo de empresa en la que trabajas, lo que se abre no es solo una brecha digital, sino una brecha laboral.
No entre los que “saben de tecnología” y los que no, sino entre los trabajadores de organizaciones capaces de convertir la inteligencia artificial en rutina y los de organizaciones demasiado pequeñas, precarias o saturadas para hacerlo.
La propia OCDE, en un informe específico sobre inteligencia artificial generativa y pymes, subraya que estas pueden mejorar su rendimiento con la inteligencia artificial, pero también que su adopción está limitada por carencias de capacidades, recursos y gobernanza.
En España, además, esa transición choca con un mercado laboral que ha mejorado, sí, pero que mantiene fuertes fragilidades estructurales.
La OCDE sigue señalando desafíos profundos en productividad, formación continua y calidad del empleo, y Eurostat recuerda que la temporalidad sigue teniendo un peso importante, especialmente entre jóvenes y en ocupaciones más vulnerables.
En ese contexto, imponer la inteligencia artificial como nueva alfabetización laboral sin una estrategia masiva de recualificación puede traducirse en algo bastante simple: convertir una herramienta empresarial en un nuevo filtro social.
Y eso exige, como mínimo, dejar de repetir la retórica infantil de que “hay que adaptarse”. Claro que hay que adaptarse. La pregunta es quién paga esa adaptación, quién la organiza y quién queda fuera mientras tanto.
Porque cuando las empresas exigen uso de inteligencia artificial pero no ofrecen tiempo, formación, criterios claros ni garantías sobre privacidad, propiedad intelectual o evaluación del rendimiento, lo que llaman innovación se parece bastante a un traslado de costes hacia el trabajador.
Aprender por tu cuenta, experimentar fuera de horario, asumir riesgos sobre errores o sesgos, y aceptar que tu valor profesional dependa de una herramienta sobre la que no tienes control ni poder de negociación no es modernización: es asimetría.
España debería leer esta tendencia con bastante más seriedad de la que suele aplicar a casi todo lo relacionado con el futuro del trabajo. No basta con celebrar que somos “digitales” o con anunciar estrategias llenas de adjetivos.
Si la inteligencia artificial va a pasar de herramienta opcional a requisito laboral, la respuesta no puede ser individual. Tiene que haber formación continua de verdad, apoyo específico a pymes, criterios laborales y sindicales sobre uso y supervisión, y una discusión política adulta sobre qué significa exactamente ser “empleable” en la economía algorítmica.
Porque el verdadero cambio no es que la inteligencia artificial entre en el trabajo. El verdadero cambio es que el trabajo empiece a reorganizarse alrededor de ella.
Y cuando eso ocurre, quien no tiene acceso, contexto o capacidad para seguir el ritmo no queda simplemente “rezagado”: queda rápidamente clasificado como prescindible.
***Enrique Dans es profesor de Innovación en IE University.
