Tabla de contenidos:
Introducción
La inteligencia artificial generativa no es solo una promesa tecnológica: ya está presente en el día a día de millones de personas. Sin embargo, todavía hay mucha incertidumbre sobre su impacto real en el empleo. ¿Qué tareas está asumiendo? ¿Qué profesiones son más vulnerables? ¿Está sustituyendo o solo asistiendo?
Un nuevo estudio de Microsoft Research arroja luz sobre estas preguntas analizando un conjunto masivo de datos reales: 200.000 conversaciones anónimas entre usuarios y Bing Copilot, la IA generativa de Microsoft integrada en su buscador. El informe, titulado “Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI”, proporciona un mapa muy detallado del uso de IA en el trabajo y su potencial impacto ocupacional.
A continuación, desgranamos los principales hallazgos del informe y los contextualizamos.
¿Cómo se ha realizado el estudio?
Los investigadores han clasificado las conversaciones según el tipo de tarea que los usuarios querían resolver (user goal) y la tarea que la IA efectivamente realizó (AI action). Ambas se han vinculado con actividades laborales definidas por el sistema O*NET, utilizado por el Departamento de Trabajo de EE. UU.
A partir de ahí, se ha calculado un índice de aplicabilidad de la IA para cada ocupación, teniendo en cuenta:
- La frecuencia de uso de la IA en esa actividad
- La tasa de éxito (valoración positiva o tarea completada)
- La amplitud del impacto (si la IA resuelve una parte pequeña o significativa del trabajo)
Este enfoque permite estimar qué profesiones están más alineadas con lo que Copilot ya puede hacer (aunque sin entrar a predecir directamente sustituciones de empleo).
Principales conclusiones del estudio
1. Las tareas más frecuentes con IA: buscar, escribir y explicar
Las conversaciones analizadas muestran que las personas utilizan Copilot sobre todo para:
- Recoger y estructurar información
- Redactar y editar contenidos
- Explicar conceptos o procedimientos
En cambio, las tareas relacionadas con análisis de datos complejos, diseño visual o creatividad gráfica tienen peor desempeño y valoración.
2. No son los programadores los más expuestos
Aunque se suele pensar que los desarrolladores están en la primera línea de automatización, el estudio muestra que profesiones como operadores telefónicos, asistentes administrativos o agentes de ventas presentan un mayor grado de solapamiento con las capacidades actuales de la IA generativa.
3. La IA no siempre hace lo que el usuario busca
En el 40% de los casos, las tareas realizadas por la IA no coinciden con el objetivo del usuario. Por ejemplo, si alguien quiere operar un equipo, Copilot puede limitarse a explicar cómo hacerlo. Esta diferencia entre “asistencia” y “acción directa” es clave: la IA complementa, más que sustituye.
4. Impacto desigual según el tipo de ocupación
El potencial de uso de Copilot se concentra en trabajos de oficina, comunicación, escritura, enseñanza o servicio al cliente. Por el contrario, las ocupaciones físicas, manuales o sanitarias son mucho menos afectadas.
5. Nivel educativo y salario no son escudos
Las ocupaciones con título universitario tienen más exposición a tareas automatizables por IA. Sin embargo, el salario no está tan correlado: hay muchos trabajos con sueldos modestos pero alta aplicabilidad de IA (como auxiliares administrativos), mientras que otros mejor pagados muestran bajo impacto.
Ocupaciones con mayor exposición al impacto de la IA
A continuación, se muestra la tabla con las 40 ocupaciones que tienen mayor puntuación en el índice de aplicabilidad de IA, según el estudio:
| Puesto de trabajo | Cobertura | Éxito (completion) | Alcance (scope) | Índice IA | Empleo estimado |
|---|---|---|---|---|---|
| Intérpretes y traductores | 0.98 | 0.88 | 0.57 | 0.49 | 51.560 |
| Historiadores | 0.91 | 0.85 | 0.56 | 0.48 | 3.040 |
| Auxiliares de vuelo | 0.80 | 0.88 | 0.62 | 0.47 | 20.190 |
| Representantes de ventas de servicios | 0.84 | 0.90 | 0.57 | 0.46 | 1.142.020 |
| Escritores y autores | 0.85 | 0.84 | 0.60 | 0.45 | 49.450 |
| Representantes de atención al cliente | 0.72 | 0.90 | 0.59 | 0.44 | 2.858.710 |
| Programadores CNC | 0.90 | 0.87 | 0.53 | 0.44 | 28.030 |
| Operadores telefónicos | 0.80 | 0.86 | 0.57 | 0.42 | 4.600 |
| Agentes de viajes y venta de billetes | 0.71 | 0.90 | 0.56 | 0.41 | 119.270 |
| Locutores de radio y televisión | 0.74 | 0.84 | 0.60 | 0.41 | 25.070 |
| … | … | … | … | … | … |
Nota: Este índice no predice pérdidas de empleo, sino el grado en que las tareas de esa ocupación coinciden con las capacidades actuales de Copilot.
Ocupaciones con menor exposición al impacto de la IA
En el extremo opuesto, encontramos empleos donde las tareas son principalmente manuales, sanitarias o requieren interacción física directa con personas, materiales o equipos. Aquí la IA generativa muestra una aplicabilidad muy baja:
| Puesto de trabajo | Cobertura | Éxito (completion) | Alcance (scope) | Índice IA | Empleo estimado |
|---|---|---|---|---|---|
| Auxiliares de enfermería | 0.07 | 0.85 | 0.34 | 0.03 | 1.351.760 |
| Camareros y personal de limpieza | 0.02 | 0.94 | 0.34 | 0.01 | 836.230 |
| Operadores de maquinaria | 0.03 | 0.94 | 0.28 | 0.01 | 778.920 |
| Cocineros | 0.03 | 0.92 | 0.39 | 0.01 | 3.528.200 |
| Albañiles y trabajadores de la construcción | 0.15 | 0.92 | 0.40 | 0.07 | 4.588.630 |
| Conductores de vehículos | 0.29 | 0.92 | 0.40 | 0.14 | 4.302.220 |
| … | … | … | … | … | … |
En estas ocupaciones, Copilot puede ofrecer sugerencias o información útil (por ejemplo, una receta), pero no sustituye la acción física.
Explicación de las cabeceras de las tablas
- Puesto de trabajo: Nombre de la ocupación clasificada según el sistema estándar estadounidense (SOC).
- Cobertura: Fracción ponderada del trabajo de esa ocupación que incluye tareas donde la IA se ha utilizado con cierta frecuencia. Cuanto mayor, más tareas de esa ocupación se han visto reflejadas en las conversaciones analizadas.
- Éxito (completion): Porcentaje estimado de conversaciones en las que la IA logró completar con éxito la tarea solicitada por el usuario, dentro de ese tipo de actividad laboral.
- Alcance (scope): Grado en que la IA fue capaz de cubrir una parte sustancial del trabajo asociado a esa tarea. Se expresa como promedio de una escala (mínimo, limitado, moderado, significativo, completo). Refleja la profundidad del impacto.
- Índice IA: Resultado compuesto que mide la aplicabilidad total de la IA a esa ocupación. Tiene en cuenta cobertura, éxito y alcance. Cuanto mayor, mayor potencial de impacto de la IA en esa ocupación.
- Empleo estimado: Número estimado de personas empleadas actualmente en esa ocupación en EE.UU., según datos del Bureau of Labor Statistics (BLS). Se incluye para dar contexto sobre la magnitud del impacto.
¿Qué significa realmente “estar expuesto a la IA”?
La aplicabilidad de la IA no implica que un empleo esté en riesgo inmediato. Significa que hay tareas dentro de esa ocupación que ya pueden ser asistidas o parcialmente realizadas por un sistema como Copilot.
Por ejemplo:
- Un periodista puede usar la IA para redactar borradores, pero sigue siendo responsable de la investigación y la edición final.
- Un programador puede recibir ayuda para escribir código repetitivo, pero debe revisar, integrar y testear manualmente.
- Una recepcionista puede delegar respuestas frecuentes en la IA, pero debe gestionar situaciones presenciales o no previstas.
La clave está en cómo evolucionan los roles profesionales a medida que estas herramientas se generalizan.
IA como apoyo, no como sustituto total
Uno de los hallazgos más importantes del estudio es que la IA no “hace lo mismo” que el usuario pretende resolver en la mayoría de los casos. Solo en un 60% de las conversaciones hay coincidencia entre el objetivo del usuario y la acción ejecutada por Copilot.
Esto refuerza la idea de que, al menos por ahora, la IA actúa más como herramienta de apoyo (coach, asesor, guía) que como reemplazo directo.
¿Y qué pasa con la desigualdad?
El estudio también plantea preguntas importantes desde el punto de vista social:
- ¿La IA aumentará la productividad de los trabajos mejor pagados o acentuará las diferencias?
- ¿Quién tendrá acceso a estas herramientas y a la formación para usarlas bien?
- ¿Habrá un efecto redistributivo o concentrador de oportunidades?
Aunque la correlación entre salario y exposición a la IA es débil, sí hay una mayor aplicabilidad entre ocupaciones con estudios universitarios. Esto sugiere que la educación seguirá siendo un factor clave para adaptarse, pero no una garantía de inmunidad.
Conclusiones: un impacto real, pero matizado
Este estudio de Microsoft ofrece una visión fundamentada sobre cómo se está usando la IA generativa en el trabajo y qué profesiones son más vulnerables a su evolución.
Más allá del miedo a la automatización, el informe nos invita a pensar en términos de colaboración, rediseño de tareas y adaptación.
Puedes leer el informe completo (en inglés) aquí: https://arxiv.org/pdf/2507.07935
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