A medida que la inteligencia artificial (IA) mejora en tareas como el análisis, la generación de contenidos y la toma de decisiones, el valor humano residirá en definir problemas, establecer restricciones, evaluar resultados y tomar las decisiones finales.
Están surgiendo dos roles importantes para la supervisión humana de la IA: el “arquitecto del trabajo con IA”, que diseña cómo debe utilizarse la IA, y el “responsable de la IA”, que se ocupa más de los resultados y de los efectos.
Tras adoptar herramientas de IA, las organizaciones deben rediseñar el trabajo y la formación, combinando la alfabetización en IA con la experiencia sectorial, el conocimiento de los procesos, la conciencia del riesgo y la autoridad para tomar decisiones.
La inteligencia artificial (IA) no comienza con una instrucción ni termina con una recomendación. Parte de un problema del mundo real y concluye con una consecuencia del mundo real.
La IA generativa (IAG) ha pasado con rapidez de ser una novedad a convertirse en infraestructura del entorno laboral. Redacta, resume, traduce, programa y analiza datos, lo que abarata y acelera muchas tareas y las automatiza cada vez más.
El resultado no es solo inquietud laboral; más concretamente, surge la pregunta de qué partes del trabajo humano cobran mayor importancia a medida que la IA asume más ejecución.
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial Future of Jobs Report 2025 muestra que la tecnología, la demografía y la incertidumbre están reconfigurando los mercados laborales hacia 2030. Estima que, para 2030, podrían crearse 170 millones de empleos, desplazarse 92 millones y transformarse o quedar obsoletos el 39 % de los conjuntos de competencias actuales.
Los debates del Foro también han puesto de relieve la probable necesidad de roles habilitados por la IA y alfabetización en IA y trabajo de juicio.
El siguiente paso consiste en conectar estos debates mediante un mapa más claro del trabajo humano y de las máquinas. Los debates existentes suelen plantear el trabajo como una oposición entre IA y personas, entre trabajo de cuello blanco y de cuello azul, o entre competencias técnicas y humanas. Pero el cambio de mayor alcance se produce dentro del propio proceso de trabajo.
A medida que la IA gana capacidades, la capa de ejecución se amplía: procesar información, generar contenidos, optimizar opciones y automatizar acciones. El valor humano se desplaza hacia el trabajo que rodea a la ejecución, donde el contexto, la responsabilidad y la confianza determinan si la IA genera valor.
La pauta es clara: la IA ocupa cada vez más la ejecución. El valor humano se desplaza hacia el planteamiento del problema, el diseño de las condiciones en las que debe operar la IA, la revisión de los resultados en su contexto y la decisión sobre lo que debe ocurrir a continuación.
Esta nueva división del trabajo importa tanto en entornos digitales como físicos.
Cómo es el trabajo humano en la era de la IA
El trabajo convencional solía consistir en recibir tareas asignadas, seguir procedimientos, realizar una ejecución rutinaria, comprobar la exactitud y escalar las decisiones dentro de normas establecidas. Frente a este modelo convencional, las cadenas de suministro muestran en la práctica el cambio de la era de la IA, tanto en operaciones digitales como físicas.
En el trabajo digital, la IA puede generar una previsión de demanda. Sin embargo, el trabajo humano comienza antes, al definir el horizonte de la previsión, el nivel de servicio, las restricciones de los proveedores y la tolerancia a las roturas de stock. Continúa después, al decidir si la previsión debe modificar el inventario, la producción, las compras o los compromisos con los clientes.
En las operaciones físicas, la IA y la automatización pueden respaldar las operaciones de almacén. Aun así, un supervisor puede detectar un suelo mojado, a un trabajador temporal que no conoce o un movimiento de robot que es técnicamente aceptable pero hace dudar a las personas. Estos detalles pueden no aparecer en el modelo, pero determinan si la automatización es segura y aceptada.
En ambos casos, la IA puede ejecutar, pero las personas plantean, diseñan, revisan y deciden. La misma lógica se aplica más allá de las cadenas de suministro, desde las reclamaciones de seguros y las operaciones sanitarias hasta los servicios públicos y la atención al cliente.
2 nuevas descripciones de puestos en la era de la IA
Este cambio apunta a dos roles emergentes: el “arquitecto del trabajo con IA” y el “responsable de la IA”. Estos podrían convertirse en roles dedicados o en responsabilidades integradas en empleos existentes.
El arquitecto del trabajo con IA no se limita a redactar instrucciones. Este rol aclara el problema de negocio, el resultado, el alcance y los criterios de éxito. Descompone el trabajo en lo que debe delegarse en la IA, lo que debe potenciarse con la IA y lo que debe seguir bajo dirección humana. Especifica los datos, los supuestos, las restricciones, los límites de riesgo y los derechos de decisión, y después diseña los traspasos, los puntos de aprobación y las vías de escalado.
El responsable de la IA actúa después de la ejecución por parte de la IA. Este rol valida los resultados frente al conocimiento sectorial, la realidad operativa, el contexto de primera línea y las excepciones conocidas. Evalúa el impacto en los clientes, los trabajadores, los activos, la seguridad y la confianza. Decide si aceptar, modificar, rechazar, detener o escalar las acciones respaldadas por la IA, y traslada las lecciones aprendidas al diseño del trabajo, a la gobernanza y al uso futuro de la IA.
Estos roles no son especialidades técnicas estrechas. Son nuevas formas de responsabilidad humana en torno a la IA.
Cómo es el ciclo de trabajo de la era de la IA
Juntos, el arquitecto del trabajo con IA y el responsable de la IA conforman el ciclo de trabajo de la era de la IA. El trabajo futuro dependerá de transitar entre lo real hacia la IA y de la IA hacia lo real.
El ciclo comienza en la realidad. El arquitecto del trabajo con IA traduce los problemas del mundo real en objetivos, supuestos, restricciones y límites de decisión, convirtiendo la compleja realidad operativa en condiciones que la IA puede procesar.
Después, la IA ejecuta. Procesa información, genera resultados, optimiza opciones o automatiza acciones. Sin embargo, es en la ejecución donde vuelve la responsabilidad humana.
El responsable de la IA devuelve la IA a la realidad. Este rol revisa los resultados en su contexto, evalúa sus efectos sobre las personas, los activos, los clientes, la seguridad y la confianza, y decide qué debe ocurrir a continuación. Cuando la realidad revela una excepción o una consecuencia no prevista, ese aprendizaje regresa al siguiente ciclo de diseño.
El trabajo en la era de la IA no es una posición dentro del sistema de IA. Es el trabajo que lo rodea: enmarcar la realidad para la IA y devolver responsablemente la IA a la realidad.
En las organizaciones, la formación no debería limitarse a la adopción de herramientas. Debería combinar la alfabetización en IA con la experiencia sectorial, la comprensión de los procesos, la conciencia del riesgo y los derechos de decisión. Las personas más cercanas al trabajo deben ayudar a rediseñar el ciclo de trabajo, porque comprenden las excepciones y restricciones que determinan si la IA genera valor.
La IA rediseñará el trabajo. Algunas tareas desaparecerán y los roles se reconstruirán. Sin embargo, el futuro del trabajo no es simplemente sustitución; es que el trabajo humano pase a un nivel superior de responsabilidad. Si las organizaciones definen con claridad este nuevo papel humano, la IA puede potenciar el potencial humano en lugar de vaciarlo.
Este es el trabajo de la era de la IA: conectar la realidad con la IA, devolver la IA a la realidad y mejorar el ciclo mediante el diseño y la responsabilidad humanos.
