Dicen que los humanos y la IA van a colaborar: sus propios datos muestran que el humano queda como supervisor

McKinsey midió el impacto de la IA sobre el trabajo en diez países europeos y lo llamó colaboración: lo que muestran las cifras es un cambio de rol, del que hace al que vigila

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Un director en traje guía a una orquesta de robots sentados frente a pantallas brillantes, programando en teclados, con una gran 'M' en el fondo.
El nuevo rol del trabajador: orquestar sistemas inteligentes y supervisar la producción automatizada. (Imagen Ilustrativa Infobae)

El McKinsey Global Institute publicó esta semana Agents, robots, and us, un informe sobre cómo la inteligencia artificial está reorganizando el trabajo en diez economías europeas que concentran más de tres cuartos de la fuerza laboral y el PBI regional. La cifra central es contundente: el 58% de las horas de trabajo actuales se pueden automatizar con la tecnología que ya existe. El 44% por agentes, el 14% por robots. El valor económico potencial, en el escenario medio de adopción a 2030, llega a USD 1,9 billones, es decir, 1.900.000 millones de dólares.

McKinsey envuelve esa cifra en un mensaje de colaboración. El subtítulo del primer capítulo dice que el trabajo va a involucrar cada vez más a personas, agentes y robots trabajando juntos. La palabra que se repite a lo largo del documento es colaboración. Pero los datos del propio informe describen otra cosa.

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El 75% de las habilidades son híbridas, no colaborativas

McKinsey clasifica las habilidades demandadas hoy por los empleadores europeos en tres grupos. Solo el 10% son habilidades puramente humanas, asociadas a actividades no automatizables: liderazgo, juicio clínico, negociación, resolución de conflictos. Otro 15% son habilidades puramente automatizables: tareas estructuradas que los agentes o los robots harán solos. El 75% restante, la franja gruesa, son habilidades compartidas.

La palabra “compartidas” sugiere paridad. El informe ofrece dos ejemplos para ilustrarla: en competencia lingüística, el agente redacta y traduce mientras la persona calibra el matiz cultural. En control de calidad, los sistemas automatizados detectan defectos mientras el humano corrige y asegura el cumplimiento. En los dos casos la máquina ejecuta, la persona valida.

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Eso no es colaboración entre pares. Es una división del trabajo donde una de las partes hace y la otra revisa.

El mercado pide supervisores, no ingenieros

Ilustración de cuatro profesionales discutiendo frente a pantallas con código y gráficos, mientras dos ingenieros trabajan en computadoras al fondo.
El mercado laboral europeo prioriza empleados capaces de validar y controlar la IA, por encima de quienes la construyen. (Imagen Ilustrativa Infobae)

El dato que termina de delatar la narrativa está en la demanda real de habilidades. McKinsey distingue entre dos tipos de competencias relacionadas con IA. Las técnicas, que implican construir y gobernar sistemas. Y la fluidez con IA, que implica usar, integrar y validar lo que esos sistemas producen.

Entre 2023 y 2025, la demanda de fluidez con IA en los avisos laborales europeos se multiplicó por cinco. La demanda de habilidades técnicas creció solo 1,7 veces. Las empresas europeas no están buscando más ingenieros que construyan IA. Están buscando empleados que sepan usar la IA que otros construyen.

Esa proporción describe el rol que se está creando. No es el del trabajador que colabora con un agente para producir algo nuevo. Es el del trabajador que recibe la salida de un agente, la inspecciona, la corrige y la firma.

El informe lo dice sin querer

McKinsey, en el capítulo final, formula la consecuencia sin el envoltorio retórico. La frase aparece en la página 29 y conviene leerla literal: “Los trabajadores pasarán de ejecutar tareas a orquestar sistemas que las ejecutan”.

Esa oración es la tesis real del informe. No es colaboración entre humano e IA. Es un desplazamiento del rol humano hacia arriba en la jerarquía operativa: del que produce al que supervisa producción ajena. El verbo elegido, orchestrate, lo dice con precisión. El humano queda como director que coordina ejecutores.

La diferencia con la palabra “colaboración” no es retórica. En una colaboración, las dos partes contribuyen al resultado y se afectan mutuamente. En una orquestación, una parte decide y la otra ejecuta. McKinsey usa los dos términos como sinónimos y no lo son.

Mano sostiene lupa roja sobre cinta de papel con números, gráficos de barras y marcas de verificación. Fondo de oficina con formas geométricas.
Lo que prevalece es la supervisión humana sobre los datos y resultados generados por la inteligencia artificial. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Lo que la palabra colaboración esconde

Hay una razón por la que McKinsey prefiere “colaboración” a “supervisión”. El primer término tranquiliza al lector. Sugiere que la IA viene a sumarse, no a reorganizar. El segundo describe lo que el propio estudio mide: una reconfiguración donde el agente hace y el humano confirma.

A mi lectura, el informe es valioso por los datos, no por las conclusiones. Las cifras de adopción potencial, el cálculo del valor económico, la distribución por sector y por país son material sólido. La interpretación que McKinsey monta encima funciona como amortiguador, no como análisis.

La consultora que ayuda a las empresas a desplegar agentes tiene un interés legítimo en describir ese despliegue como cooperación. Cada predicción tiene dueño. Lo que el lector recibe no es una lectura neutral del mercado laboral europeo, es un manual de adopción con un vocabulario diseñado para reducir resistencias.

El dato duro no admite suavizado. Cinco veces más demanda de empleados que supervisan IA, frente a 1,7 veces más demanda de empleados que la construyen. La palabra que describe ese mercado no es colaboración.

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