En 2024, una firma londinense publicó una vacante singular: Prompt Engineer, con un salario entre £85.000 y £125.000. La función consistía en transformar preguntas ambiguas en instrucciones precisas para un modelo de lenguaje. Un oficio inexistente tres años antes. Lo que sorprendió no fue el salario sino el detalle que la nota al margen omitía: la empresa no despidió a nadie. Reconfiguró los roles de jóvenes analistas cuyo trabajo repetitivo había sido absorbido por la automatización.
Ese detalle importa más que el titular.
Lo que la máquina revela
En Nueva York, Allen & Overy y Baker McKenzie empezaron a usar Harvey, una herramienta de IA legal. Los abogados junior — antes confinados a buscar jurisprudencia durante horas — hoy interpretan las respuestas del sistema y las traducen en argumentos para socios y clientes. En São Paulo, el estudio Perkins & Will integró generadores visuales a su proceso de diseño. Lo que antes tomaba días ocurre en minutos. El arquitecto evalúa y afina; la IA amplía el terreno sin sustituir el juicio.
Pero el caso que más me interesa es el de El Camino Health, en California. Cuando el hospital implementó un sistema de diagnóstico asistido por IA, los radiólogos se resistieron. Creían que el algoritmo los volvería prescindibles. Con el tiempo descubrieron algo distinto: el sistema filtraba lo rutinario y ellos se concentraban en acompañamiento, decisiones éticas y comunicación clínica. Lo que la automatización les quitó no fue el trabajo. Fue la excusa para evitar la parte más difícil de él.
Ahí está la pregunta que los datos del Foro Económico Mundial o McKinsey no responden: cuando la máquina asume lo repetitivo, ¿qué decidimos conservar para nosotros? No es una pregunta técnica. Es una pregunta sobre qué tipo de trabajo consideramos irreduciblemente humano y por qué.
La institución que no se reconfiguró
Las empresas reescriben roles cada seis meses. Las universidades enseñan con planes pensados en 2010. Los gobiernos regulan plataformas que ya quedaron atrás. Esa asimetría no es un problema de velocidad — es un problema de quién decide qué trabajo merece ser protegido, formado y remunerado, y quién queda fuera de esa decisión.
La automatización no elimina oficios. Desplaza el debate sobre cuáles merecen seguir siendo humanos. Y ese debate, hasta ahora, lo están ganando quienes diseñan los sistemas, no quienes trabajan dentro de ellos.
Douglas Dattawalker es especialista en gestión ambiental, automatización industrial y políticas tecnológicas.
Referencias
Wegner, P. (2023). The Future of Jobs Report 2023. World Economic Forum.
McKinsey & Company (2025). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value.
McKinsey Global Institute (2024). A new future of work: The race to deploy AI. https://www.mckinsey.de/~/media/mckinsey/locations/europe%20and%20middle%20east/deutschland/news/presse/2024/2024%20-%2005%20-%2023%20mgi%20genai%20future%20of%20work/mgi%20report_a-new-future-of-work-the-race-to-deploy-ai.pdf
Allen & Overy / Harvey AI (2023) – Business Insider.
Perkins & Will São Paulo (2024) – Perkins & Will Research Journal.
El Camino Health (2025) – Medical Xpress.