La automatización y, sobre todo, la IA generativa, están desplazando tareas (no siempre puestos enteros) en ocupaciones actuales muy extendidas: atención al cliente, ventas, contenidos, funciones administrativas y parte de la docencia superior, entre otras.
Los informes más recientes del World Economic Forum (WEF), la OCDE, la OIT y nueva evidencia académica de Stanford coinciden en dos ideas: (1) los trabajos basados en tareas rutinarias y cognitivas son los más expuestos; (2) el impacto no es neutro en género: los trabajos administrativos —donde hay mayor presencia femenina— concentran riesgos de automatización, mientras que la menor adopción de IA por parte de las mujeres puede agrandar brechas si no se actúa.
Qué ocupaciones actuales tienen más riesgo (y por qué)
1) Atención al cliente, teleoperación y soporte
La demanda de agentes de front-office cae a medida que empresas migran a chatbots y asistentes que resuelven consultas frecuentes y escalan a humano solo cuando hace falta. En España y otras economías avanzadas, empleadores reportan planes de automatización del contacto inicial y del autoservicio.
Se automatiza: clasificación de tickets, respuestas estándar, seguimiento de pedidos.
Permanece humano: reclamaciones complejas, retención, negociación y empatía.
2) Ventas transaccionales y reservas (agencias, retail)
Procesos de cotización, reservas y posventa están digitalizados; la IA asiste en recomendaciones y cierres simples. El WEF recoge planes de mayor inversión en IA comercial y analítica de clientes a 2030.
Se automatiza: cotizaciones repetitivas, reservas, cross-sell básico.
Permanece humano: ventas consultivas B2B, cuentas estratégicas.
3) Contenido y redacción estandarizada (técnica, marketing, noticias de servicio)
La IA acelera borradores, resúmenes y localización. Estudios recientes de Microsoft Research muestran alta “aplicabilidad” de IA en tareas de escritura y recopilación de información, afectando a autores técnicos, redactores y parte del periodismo de servicio.
Se automatiza: resúmenes, descripciones de producto, notas repetitivas.
Permanece humano: investigación original, reporteo, edición y criterio editorial.
4) Traducción e interpretación generalista
El estudio de Microsoft sitúa intérpretes y traductores entre las ocupaciones con mayor solapamiento con capacidades de IA; la prensa especializada y generalista lo ha recogido ampliamente. Historiadores y traductores debaten los límites: la interpretación crítica y el contexto siguen siendo diferenciales.
5) Administración (back-office, contabilidad básica, data entry)
La OCDE subraya que las ocupaciones clericales combinan alta exposición a IA con sobrerrepresentación de mujeres, especialmente sin educación terciaria. Son tareas muy estructuradas y digitalizables.
6) Docencia superior (segmentos repetitivos)
En educación terciaria, la generación de materiales estándar, tests y repaso se automatiza; el valor se desplaza a tutorías personalizadas, diseño instruccional y evaluación auténtica. El WEF y análisis recientes proyectan grandes cambios en contenidos y habilidades.
7) Técnicos y roles industriales con programación rutinaria
Parte de la programación CNC y de la optimización de procesos repetitivos ya la asisten sistemas de IA; lo crítico pasa a ser la supervisión, seguridad y mejora continua.
Clave: el riesgo real está en el nivel tarea, no en el “título del puesto”. Quien reconfigura su mix de tareas hacia investigación, trato con personas, criterio y creatividad reduce su exposición.
¿Cuánto empleo está en juego? (lo que dicen los datos)
- WEF (2025): más de 1.000 empleadores (14 millones de trabajadores) prevén reconfigurar plantillas por IA, demografía y transición verde hasta 2030; se acelera la automatización de tareas de oficina y la demanda de habilidades cognitivas avanzadas.
- OCDE (2024): ~27% de los empleos en la OCDE tienen alto riesgo de automatización; crece la demanda de resolución de problemas e interacción interpersonal.
- Stanford (2025): en sectores altamente expuestos a IA, el empleo entre jóvenes de 22–25 años cae de forma significativa desde 2022, señalando que los puentes de entrada son los más frágiles.
Perspectiva de género: dónde están los riesgos (y las oportunidades)
- Administración y back-office: alta exposición y mayor presencia femenina; si no hay upskilling, puede ampliarse la brecha.
- Acceso y uso de IA: las mujeres reportan menor uso y peor percepción de la IA en el trabajo, lo que limita ventajas de productividad; urge facilitar adopción con enfoque inclusivo.
- OIT (2025): estima que 4,7% de los empleos ocupados por mujeres están en alto riesgo de desplazamiento por tecnología (2,4% en hombres).
- Llamado de atención institucional: ILO advierte que, sin cuidado, la IA ampliará la brecha de género.
Señales tempranas de sustitución (y de reinvención)
Sustitución clara
- Respuestas de primer nivel en contact centers, actualizaciones de estado y FAQs.
- Contenido plantilla (descripciones, extractos, notas de servicio).
- Procesos clericales: captura, conciliaciones simples, agenda.
Reinvención en marcha
- Agentes de cliente “copiloteados” (menos tickets por persona, mayor CSAT).
- Docentes-diseñadores que usan IA para personalizar itinerarios y evaluación.
- Vendedores consultivos que combinan analítica y relato de valor.
Estrategias de adaptación (para personas y empresas)
Para profesionales (especialmente en ocupaciones expuestas)
- Rediseña tu mix de tareas hacia interacción humana, análisis y decisión. Identifica 2–3 tareas automatizables y sustitúyelas por: investigación propia, co-creación con clientes, métricas de impacto.
- Alfabetización IA aplicada (prompting, verificación, privacidad): invertir 30–50 horas en fundamentos cambia tu productividad base.
- Portafolio medible de valor: guarda evidencia (antes/después) de mejoras con IA (tiempos, calidad, NPS).
- Movilidad lateral: si tu rol es clerical, busca pasarelas a CX, analítica ligera, compliance, éxito de cliente.
Para empresas y administraciones
- Upskilling con enfoque de género: formar primero a las áreas administrativas y medir adopción diferencial por género/edad.
- Diseño “human-in-the-loop”: mantener control humano en decisiones sensibles; mejora calidad y confianza.
- Evaluación de impacto laboral ex-ante (por tarea, no solo por puesto) y planes de transición interna.
- Datos y gobernanza: sesgos, privacidad, evaluación de modelos. OCDE propone marcos para un despliegue responsable.
¿Destrucción neta de empleo? El matiz que importa
La OCDE y el WEF insisten: estamos ante reconfiguración más que destrucción masiva inmediata. La adopción de IA convive con nuevas demandas (diseño de prompts, supervisión de calidad, integración de procesos, compliance). El saldo dependerá de la velocidad de upskilling y de cómo se redistribuyan tareas dentro de los puestos.
Conclusión
Hablar de “profesiones en extinción” puede llevar a una falsa dicotomía. La evidencia sugiere que la extinción rara vez es total; lo que vemos es desplazamiento de tareas y redefinición de roles. La mejor póliza de seguridad es triple: (1) adoptar IA de forma responsable y medible, (2) mover el foco hacia tareas con interacción humana, criterio y creatividad, y (3) exigir y ofrecer planes de transición (formación, movilidad interna, certificaciones) con mirada de equidad de género. Si actuamos ahora, la IA puede ser palanca de progreso profesional en lugar de brecha.
