ChatGPT, de OpenAI, Gemini, de Google, Claude, de Anthropic, y Perplexity están señalando lo mismo cuando se les pide identificar los 10 empleos más a salvo de la automatización: cuanto más pesa la presencia humana, más cuesta sustituir un puesto de principio a fin.
Si uno compara las respuestas de ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity, los perfiles que salen mejor parados tienen varios rasgos en común: trabajo físico en entornos cambiantes, confianza entre personas, capacidad para decidir y responsabilidad directa fuera de la pantalla. Dicho de forma más simple, menos escritorio y más trato humano, más contexto y consecuencias reales.
Hay un grupo que aparece una y otra vez: sanidad y cuidados.
Enfermeras tituladas, fisioterapeutas y profesionales de la salud mental figuran como ejemplos bastante claros de trabajos difíciles de reemplazar por completo. La tecnología, en esos casos, queda más pegada a lo administrativo, la documentación o el análisis de datos que al contacto directo con el paciente. Ahí siguen mandando la empatía, la comunicación y el criterio clínico.
Lo mismo pasa con los oficios cualificados.
Electricistas, técnicos de climatización, fontaneros y especialistas en mantenimiento industrial están entre los perfiles más complicados de automatizar. El motivo no tiene mucho misterio: hacen falta manos, diagnóstico sobre el terreno y una capacidad constante de adaptación a espacios físicos que casi nunca se comportan como un laboratorio bajo control. También entran en esa lista profesiones ligadas a emergencias y seguridad pública. El caso más visible es el de los bomberos, pero la lógica va más allá de ese ejemplo: actuar rápido en medio del caos, asumir responsabilidad al instante y decidir bajo presión sigue siendo un desafío serio para cualquier sistema automatizado.
El contraste llama la atención si se pone al lado de otro ejercicio anterior con ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity, donde los puestos más expuestos eran otros muy distintos.
Atención al cliente, contabilidad y teneduría de libros, redacción y desarrollo de software aparecían entonces entre las ocupaciones con más riesgo de automatización o de cambios profundos en sus tareas. No quiere decir que vayan a desaparecer de un día para otro. Lo que sí sugiere es que ahí hay una parte mayor del trabajo que puede estandarizarse, hacerse más rápido o resolverse con menos personal.
Y los datos del mercado laboral van por ahí.
El Foro Económico Mundial calculó que estas tecnologías de IA desplazarían 85 millones de empleos, aunque también crearían 97 millones para 2025; mirando a 2030, la previsión sube a 170 millones de puestos creados y 92 millones desplazados, con una ganancia neta de 78 millones. Cada vez más especialistas describen lo que está pasando no como un borrado masivo de profesiones enteras, sino como una redistribución de tareas dentro de casi todos los trabajos.
Por ahora, al menos, el efecto más visible no está siendo una gran ola de despidos.
A finales de 2023, un 37 % de las empresas admitía haber reemplazado a parte de su plantilla por estos sistemas de IA, pero el golpe a escala macro parece estar llegando más por otra vía: vacantes que no se cubren, rotación natural, reestructuraciones y menos huecos para perfiles júnior. Incluso en los empleos que hoy se ven como más resistentes, saber usar estas herramientas suma, y en varios mercados ya se relaciona con mejores salarios. La seguridad laboral pasa, entonces, por mezclar bien lo que hace mejor una máquina con lo que una persona sigue haciendo mejor. Lo que todavía no está claro es hasta dónde va a cambiar esta transición cada puesto en el corto plazo.
Author: Manuel Bosque
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