Cruzando el Rubicón de la IA: de la adopción a la ejecución

Hasta hace algunos años, los desarrolladores de software eran los grandes ganadores de la revolución tecnológica. En el transcurso de una década, los empleos en este campo se duplicaron, alcanzando más de un millón ochocientos noventa y cinco mil (1,895,500) puestos de trabajo, según la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (U.S. Bureau of Labor Statistics). Ese mismo organismo estima que esta cifra seguirá creciendo hasta 2034, superando el ritmo de crecimiento de otras profesiones, aunque de forma más moderada (15 %). Poco a poco, la idea de que cualquier persona que eligiera este camino tendría el futuro asegurado ha quedado obsoleta.

Y no, no se trata de la inteligencia artificial (IA). La verdadera disrupción de la IA radica en lo poco que, en la práctica, se aprovecha de su potencial. Así lo plantea Carlos Aguilar, Managing Director de Globant México, en su columna Cruzando el Rubicón de la IA: de la adopción a la ejecución, donde aborda el desafío de pasar de la experimentación con IA a su implementación efectiva en el negocio, con foco en generar valor real, medir resultados y definir dónde y cómo incorporar estas tecnologías en los procesos.

Un informe reciente de Anthropic sobre el futuro del mercado laboral ofrece un buen punto de partida para comprender hacia dónde nos dirigimos. Con base en el uso de Claude y en el potencial de los modelos de lenguaje para actividades específicas, el estudio estima qué ocupaciones están más expuestas a la automatización a partir de datos de O*NET. Sin embargo, más allá del nivel de exposición, la verdadera brecha radica entre el potencial y la creación efectiva de valor. En todos los casos, el valor real generado sigue quedando muy por debajo de lo que podría alcanzarse.

Entre las ocupaciones con mayor riesgo de ser reemplazadas por la automatización se encuentran los desarrolladores de software, los representantes de atención al cliente, los especialistas en registros médicos, los analistas de mercado e inversiones y los operadores de carga de datos. Un aspecto clave del informe es que el potencial de la IA se mide en función de tareas específicas, y no como un reemplazo directo de los puestos de trabajo. El desafío, tanto para las empresas como para las personas, consiste en comprender este cambio y adaptarse para seguir siendo relevantes a lo largo de toda la cadena de valor de la industria en la que se desempeñan.

En el caso de los desarrolladores, el informe destaca en particular tareas como la escritura de código, una de las actividades donde el potencial de los modelos de lenguaje resulta más evidente. Este tipo de hallazgos refuerza la idea central de la columna: la disrupción no está en la tecnología en sí, sino en la distancia entre lo que la IA podría aportar y lo que efectivamente se aprovecha en el día a día de las organizaciones.

De acuerdo con el texto de Aguilar, la evolución de los roles y el talento humano serán claves en esta transición. La columna también analiza cómo los límites del acceso a la IA y la transformación de las funciones dentro de las empresas marcarán la diferencia entre quienes logren cruzar el Rubicón de la adopción a la ejecución y quienes se queden en la experimentación.