Empresas y profesionales compiten por un puesto que nadie sabe dónde queda.
Todos creemos que nuestro trabajo será el último en automatizarse. Las empresas automatizan para no quedarse atrás. Los profesionales incorporan la IA antes de que sus capacidades pierdan precio. Cada uno tiene su razón.
Los creativos, la imaginación. Los directivos, el criterio. Los especialistas, su conocimiento. Quien trabaja de cara al público, las relaciones humanas. Todos hacemos lo razonable y todos competimos por lo mismo. Seguir siendo necesarios.
Nadie sabe dónde está la meta, ni siquiera qué significaría ganar. Esa incertidumbre debería bastar para hacernos prudentes. En su lugar, cada uno encuentra motivos para considerarse a salvo. Cada uno mira su casilla y la compara con la de ayer. La del vecino casi nunca entra en la cuenta.
A mí me atrae la carrera, no el desenlace. Quién sigue siendo económicamente necesario cuando la herramienta avanza. Es una pregunta de empresa y de oficio, aunque termine sonando a filosofía. Nadie quiere averiguar que era prescindible.
Una ventaja que caduca
Yo participo, y bastante activamente. Uso agentes y modelos todos los días. Ya no les pido respuestas: les encargo procesos. Investigan, programan, usan herramientas, ejecutan tareas enteras y a veces trabajan entre ellos.
En el sector se habla de IA agéntica: modelos que planifican, usan herramientas y ejecutan procesos con cierta autonomía. Me importa lo que nombra: una parte de lo que antes compraba a una persona, o hacía yo, ahora se compra a un modelo.
Las tareas que ya hacía cuentan solo una parte. Lo que más me interesa son los proyectos que nunca llegaban a plantearse.
Todos hemos tenido ideas que parecían buenas hasta que calculábamos cuánto costaría desarrollarlas. Una web, una herramienta, una investigación, un producto para probar. El presupuesto, el tiempo o la falta de personas decidían por nosotros. Ahora esas barreras caen. Cosas que hasta hace poco quedaban descartadas por caras empiezan a ser viables. Es una oportunidad real.
El problema es que la oportunidad no es solo mía. Si yo puedo montar esas cosas, mis competidores también. La herramienta que hoy me da ventaja mañana estará al alcance de cualquiera. Lo que ayer diferenciaba hoy es el mínimo para competir. El suelo sube con cada versión del modelo.
Esto alcanza a las personas. Aprender a usar la IA es una ventaja real y, a la vez, la forma más rápida de que deje de serlo.
Hay profesionales que llevan años cobrando por conocimientos difíciles de adquirir y por trabajos complicados de ejecutar. Ahora una parte de esos resultados empieza a estar disponible por el precio de una suscripción.
Eso no vuelve inútil su experiencia. La experiencia sigue valiendo lo mismo en términos de calidad; lo que cambia es cuántas personas pueden ofrecer algo parecido. Y cuando algo deja de escasear, su precio cambia, incluso aunque siga siendo igual de bueno.
Cuando hacer deja de ser lo difícil
Cuando tengo claro qué quiero conseguir, la IA es extraordinaria. Defino el objetivo, encargo la ejecución, reviso resultados y corrijo. Lo que antes me llevaba semanas se resuelve de otra manera.
La dificultad aparece cuando todavía estoy decidiendo qué merece la pena hacer.
Puedo encargar a varios agentes que investiguen una oportunidad, analicen competidores, planteen estrategias y discutan entre ellos. Recibo más alternativas que nunca, propuestas que me habrían costado semanas de trabajo.
La ejecución deja de ser el problema. El problema soy yo, sentada delante de más propuestas de las que soy capaz de evaluar. Antes una mala elección se pagaba en el coste de ejecutarla. Ahora que ejecutar es barato, el precio de equivocarse se concentra en la decisión.
Y cuanto más capaces son las herramientas, más posibilidades aparecen. Más proyectos parecen viables y más decisiones llegan a mi mesa. Tengo más proyectos abiertos que terminados, y hay partes de mi trabajo que miro de reojo. La ejecución se abarata. Mi atención no crece al mismo ritmo.
Entonces aparece la tentación de delegar también el juicio. Poner a un agente a cuestionar al primero, a un tercero a comparar los resultados, y seguir hasta tener una respuesta lo bastante convincente. Por eficiencia, por falta de tiempo o por puro agotamiento.
El mecanismo tiene su lógica: me devuelve objeciones que yo no habría visto. El límite aparece cuando la cadena de revisiones sustituye a la decisión en lugar de prepararla. La ejecución delegada la compruebo al momento. El juicio delegado solo se comprueba mucho después, cuando las consecuencias ya han llegado.
La IA también ayuda a formular estrategias; sería absurdo negar algo que uso. Los modelos aportan valor en el análisis. El problema es otro: en una decisión estratégica rara vez hay una respuesta que pueda verificarse como se verifica si un programa funciona. A veces una propuesta parece buena solo porque todavía no conocemos sus consecuencias.
Estamos aprendiendo a dirigir herramientas cada vez más capaces. También estamos aprendiendo a depender de ellas.
¿Cuánto vale lo que sabemos hacer?
Últimamente circulan comparaciones que dan a los modelos cocientes de 150 o más. No permiten equipararlos con la inteligencia humana, y entiendo su atractivo. Queremos saber en qué momento la máquina nos superará.
A mí me importa una pregunta más práctica: en qué momento hará suficientemente bien aquello por lo que nos pagan.
No necesita superarnos en todo. Basta con que resuelva una parte importante del trabajo a un coste mucho menor.
Se suele responder que siempre quedará el criterio humano, la creatividad, la decisión. Me parece demasiado cómodo declarar que nuestras capacidades más valiosas son precisamente las últimas en automatizarse. El criterio también tiene grados. Hay decisiones rutinarias, decisiones complejas y decisiones para las que nadie tiene información suficiente. Algunas se automatizan. Otras requieren responsabilidad humana, al menos por ahora.
Y no está garantizado que el mercado pague cada vez más a quienes conservan esa responsabilidad. Una capacidad puede ser difícil y aun así perder precio.
Cuando una tarea se abarata, su valor no desaparece; se desplaza hacia quien decide qué merece producirse y responde por el resultado. Que el mercado lo remunere mejor no está escrito en ninguna parte. Ese criterio no se improvisa: se forma con años de decisiones y errores.
El desplazamiento no avisa y no siempre cae donde uno esperaba.
En marketing conozco bien la diferencia: producir contenido es relativamente sencillo, y conseguir que alguien quiera comprar lo que vendes sigue siendo otra cosa.
El último superviviente también necesita clientes
Imaginemos una empresa que ahorra cien mil euros gracias a la automatización. Ese dinero puede ir a beneficio, a inversión, a bajar precios o a reservas. Una parte pagará tecnología a proveedores externos. Desde la cuenta de esa empresa, la decisión es impecable.
El problema aparece cuando se suma. Un empleado es un coste para su empresa y un consumidor para muchas otras. En la cuenta de una sola empresa, recortar un proceso es ahorro. En la economía entera, ese mismo recorte puede ser, en parte, facturación que otra empresa deja de ingresar. No todo: parte del ahorro sale del margen, del desperdicio o de tareas que nadie pagaba. Las dos cuentas miran su propio número y las dos tienen razón.
Esto no significa que cada puesto automatizado destruya un cliente ni que cada salario ahorrado sea consumo perdido. La tecnología también abarata productos, amplía mercados y crea actividades. La productividad individual no se convierte sola en bienestar general. Una empresa que ahorra no puede comprar de sí misma: necesita clientes, y los clientes son, en buena parte, los asalariados de otras empresas.
Los datos aconsejan prudencia. El Banco de España señalaba en octubre de 2026 que cerca del 89 % de las empresas adoptantes no percibe efectos significativos sobre el empleo, y más de una cuarta parte declara mejoras de productividad e inversión. Son percepciones del periodo, no prueba de que el efecto no vaya a existir.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT) describe algo parecido con su paradoja de la agregación: las ganancias que se miden tarea a tarea todavía no se traducen en productividad agregada.
Yo decido a corto plazo en mis empresas: esta semana, este trimestre. Pensar en cómo se organizará la economía dentro de veinte años es otro ejercicio, y no siempre sé cómo se pasa de uno a otro.
La transformación está lejos de haber terminado, y el superviviente no gana solo.
El valor que no cotiza
Hemos construido buena parte de nuestra identidad alrededor de lo que hacemos. Somos profesionales, empresarios, especialistas. Nos gusta sentir que aportamos algo, que alguien nos necesita. Incluso cuando hablamos de crecimiento personal usamos el mismo lenguaje: mejorar, avanzar, desarrollar el potencial, convertirse en la mejor versión. Siempre queda algo más por conseguir.
Ahora aparece una tecnología que promete hacerlo todo más rápido. Me pregunto cuánto de esa urgencia por mejorar responde a un deseo auténtico y cuánto al miedo de dejar de ser relevantes.
El valor económico y el valor personal son medidas distintas. Intelectualmente lo sabemos. Vivirlo es más complicado. Perder valor en el mercado y dejar de valer como persona no son lo mismo, y sin embargo se confunden todo el tiempo.
Tal vez la IA nos obligue a revisar una relación con el trabajo que dábamos por hecha. Quizá aparezcan profesiones y necesidades que hoy ni imaginamos; las transformaciones anteriores dan motivos para pensarlo. La incertidumbre está en quién podrá aprovecharlas y cuánto costará llegar hasta ellas.
Mientras tanto, seguimos compitiendo. Yo también: aprendo, experimento, delego cada vez más y descubro posibilidades que hace poco no me planteaba. A veces me entusiasma. Otras veces tengo la sensación de haber abierto demasiadas puertas a la vez.
Y cada vez que encuentro otra tarea que puedo confiar a un agente, pienso en todo lo que esa tecnología me permitirá hacer.
Después me viene una segunda idea.
Alguien puede estar descubriendo exactamente lo mismo sobre una parte de mi trabajo.
Pienso en la lavadora. Nadie quiere lavar a mano.
El oficio desapareció y nadie escribió un editorial en su honor: el resultado era mejor y el tiempo quedó libre.
Con la IA pasa algo parecido, solo que esta vez la ropa es nuestra. Le pido a la IA que me quite trabajo y me lo quita.
La factura llega después. No viene a mi nombre.