La era de la IA agéntica exige nuevos puestos de trabajo. ¿Las empresas los están creando?

La inteligencia artificial no está acabando con las oportunidades; está redefiniendo su naturaleza, desplazando el valor desde la ejecución repetitiva hacia el juicio humano, la toma de decisiones y la coordinación estratégica

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Una representación digital de Linus Torvalds revisa alertas de sobrecarga de IA y brechas de ciberseguridad en un entorno futurista con código Linux flotando en hologramas. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Durante los últimos meses, la conversación sobre inteligencia artificial ha estado marcada por una palabra incómoda: reemplazo. Para muchos jóvenes profesionales en Perú —especialmente quienes están dando sus primeros pasos en el mundo laboral— la posibilidad de que la IA elimine los puestos de nivel inicial ha generado una ansiedad comprensible sobre el futuro de sus carreras.

Este escenario exige una conversación honesta por parte de los líderes empresariales. Es cierto: la IA está eliminando tareas tradicionales que durante décadas formaron parte del llamado “trabajo ocupado” en los roles junior. Pero reducir esta transformación a una simple destrucción de empleos es perder de vista el cambio más profundo —y más prometedor— que ya está en marcha. La inteligencia artificial no está acabando con las oportunidades; está redefiniendo su naturaleza, desplazando el valor desde la ejecución repetitiva hacia el juicio humano, la toma de decisiones y la coordinación estratégica.

Las cifras ayudan a poner este fenómeno en perspectiva. A pesar de los desafíos actuales del mercado laboral, estudios recientes muestran que el 58% de los ejecutivos planea ampliar la contratación de talento de nivel practicante, aunque para funciones distintas a las tradicionales. En paralelo, el Foro Económico Mundial proyecta que para 2030 más del 40% de las habilidades laborales habrán cambiado, una aceleración sin precedentes frente a estimaciones anteriores. Las capacidades que ganan relevancia combinan competencias conocidas —como comunicación y pensamiento crítico— con una nueva habilidad esencial: la fluidez en inteligencia artificial, entendida como la capacidad de trabajar con ella para generar impacto real en el negocio.

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Este cambio se acelera con la evolución hacia lo que hoy conocemos como organizaciones agénticas: empresas que combinan la experiencia humana con agentes de IA capaces de ejecutar tareas, analizar información y proponer acciones con mayor velocidad y precisión. En mercados como el peruano, el estudio State of Service de Salesforce revela que cerca del 34% de los casos de atención al cliente ya se gestionan con apoyo de IA, y que el 70% de los equipos espera que esta participación crezca durante el próximo año. A medida que estos agentes se consoliden, se proyecta que para 2027 más de la mitad de las interacciones operativas involucren una colaboración directa entre personas y sistemas de inteligencia artificial.

El impacto más profundo de este modelo no es la sustitución del trabajo humano, sino su liberación. Al delegar la rutina a la IA, las personas pueden concentrarse en aquello que las máquinas aún no hacen bien: formular las preguntas correctas, priorizar, tomar decisiones éticas y dar sentido a la información.

Hablar de fluidez en IA no implica que todos deban entender algoritmos o escribir código. Se trata, más bien, de aprender a colaborar con la tecnología de forma progresiva: empezar utilizándola para tareas sencillas, luego delegar flujos de trabajo completos y, finalmente, emplearla como un socio intelectual que desafía supuestos y revela oportunidades estratégicas que antes pasaban desapercibidas.

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En Salesforce hemos sistematizado este proceso a través de un Manual de Fluidez en IA. Los resultados son reveladores: adopción total de agentes de IA por parte de los empleados, más de 500.000 horas ahorradas y, quizás lo más importante, el 87% de los usuarios avanzados afirma que hoy realiza un trabajo más desafiante e interesante. Cuando las organizaciones invierten de manera estructurada en esta fluidez, los equipos no solo se adaptan; ganan autonomía y avanzan desde la ejecución táctica hacia el pensamiento estratégico.

Un ejemplo concreto ayuda a entender este cambio. Hasta hace poco, un profesional de ventas en sus primeros años podía pasar horas investigando industrias, clientes y competidores para preparar una reunión. Hoy, esa información se obtiene en minutos. La diferencia es que el valor ya no está en recopilar datos, sino en interpretarlos, priorizarlos y convertirlos en una conversación relevante para el cliente.

Aquí emerge el nuevo conjunto de habilidades que definirá a los profesionales más valiosos de los próximos años: evaluación crítica, alineación con la identidad de la marca, criterio ético y capacidad de decisión. Saber revisar el tono de un mensaje generado por IA, detectar vacíos en un análisis automatizado o decidir cuándo una recomendación algorítmica no debe seguirse. En este nuevo escenario, el talento diferencial no será quien procese más rápido, sino quien sepa dirigir a la IA, cuestionarla y, cuando sea necesario, anularla.

Este cambio obliga a replantear uno de los pilares más arraigados del mundo laboral: el inicio de la vida profesional. Si las tareas rutinarias ya no son el principal vehículo de aprendizaje, debemos rediseñar el “rito de iniciación” de los nuevos colaboradores. En lugar de pasar meses demostrando su valía en trabajos mecánicos, deberían involucrarse desde el primer día en ejercicios estratégicos, con acompañamiento, contexto y responsabilidad real.

Para Perú, donde el reciclaje de habilidades y la inserción laboral de los recién graduados siguen siendo retos urgentes, esto implica una responsabilidad concreta para el liderazgo empresarial: crear programas formales de fluidez en IA, medir la adopción y la experiencia —no solo las certificaciones— y construir rutas claras que conecten la educación con estos nuevos roles híbridos.

La era de la IA agéntica nos obliga a elegir. Podemos perseguir únicamente la eficiencia, o podemos asumir la responsabilidad de ampliar las oportunidades, formando profesionales capaces de pensar mejor, no solo de hacer más.

El trabajo de nivel inicial del futuro no se definirá por cuánto se sabe, sino por la calidad del juicio. Y serán los líderes quienes decidan si ese futuro se construye —o se posterga— desde hoy.

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