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Las empresas en la actualidad continúan adoptando modelos de inteligencia artificial para automatizar o agilizar procesos tediosos, cuya repetición vuelve la operativa diaria más pesada y frena, en algunos casos, la evolución estratégica de la organización.
Muchos colaboradores hacen uso de distintas plataformas de inteligencia artificial sin saber que están exponiendo incluso información confidencial y sensible del negocio.
Y esos portillos son más de los que parecen. Al pegar un contrato, un fragmento de código o una base de clientes en una herramienta pública, esa información sale del perímetro de la empresa: puede quedar almacenada en servidores de terceros, usarse para entrenar el modelo o terminar expuesta ante una filtración. A eso se suman las credenciales que se comparten sin control, los datos personales que caen bajo normativas de protección, la propiedad intelectual que se entrega sin querer y la trazabilidad que se pierde: nadie sabe con certeza qué se subió, quién lo hizo ni adónde fue a parar. Cada consulta aparentemente inofensiva puede abrir una puerta que después cuesta mucho volver a cerrar.
El ya conocido concepto de Shadow IT se ha convertido en la pesadilla diaria de los gerentes de tecnología y en un elemento, en la mayoría de los casos, difícil de controlar. La aplicación de filtros, bloqueos y restricciones, que claramente no siempre son el mejor camino a seguir, se vuelve uno de los aliados contra la imparable incursión de la inteligencia artificial.
Pero, en realidad, ¿tenemos claro qué estamos utilizando? ¿Sabemos que existen distintos “sabores” de IA? ¿O solo somos buenos pidiéndole, con amabilidad en el mejor de los casos, que nos formule un Excel o nos genere un reporte?
¿Y dónde estamos hoy? ¿Hasta dónde hemos avanzado con modelos altamente sofisticados como Claude Fable 5.1 de Anthropic y GPT-6 Astra de OpenAI?
La inteligencia artificial (IA) se clasifica principalmente desde dos enfoques: según su capacidad o nivel de inteligencia y según su funcionalidad o diseño.
Según su capacidad: evolución y alcance
- IA Estrecha o Débil (ANI): diseñada para cumplir tareas específicas. Es la categoría en la que tradicionalmente se han ubicado los sistemas de IA que utilizamos actualmente, como asistentes virtuales, sistemas de recomendación, filtros y herramientas especializadas.
- IA General o Fuerte (AGI): un nivel en el que una máquina tendría la capacidad de razonar, aprender y desenvolverse en una amplia variedad de tareas cognitivas con capacidades comparables a las humanas. El concepto continúa siendo objeto de discusión e investigación, especialmente ante la evolución acelerada de los modelos más recientes.
- Superinteligencia Artificial (ASI): un estado teórico futuro en el cual la IA superaría ampliamente las capacidades, la creatividad y la inteligencia humana.
Según su funcionalidad o diseño
- Máquinas reactivas: el nivel más básico. No almacenan experiencias ni aprenden del pasado; simplemente reaccionan a la información del momento con respuestas predefinidas. El ejemplo clásico es Deep Blue, la computadora que venció al campeón mundial de ajedrez.
- Memoria limitada: sistemas que incorporan datos recientes para tomar mejores decisiones. Aquí entra la gran mayoría de la IA que usamos hoy, desde los vehículos autónomos hasta los asistentes conversacionales, que aprenden de grandes volúmenes de información para responder mejor.
- Teoría de la mente: una etapa aún en investigación, en la que la máquina sería capaz de comprender emociones, intenciones y creencias de las personas para interactuar de forma verdaderamente social.
- Autoconciencia: el escenario más lejano y especulativo, en el que la IA tendría conciencia de sí misma. Por ahora pertenece por completo al terreno de la teoría.
Y acá está lo interesante: esa frontera entre la IA estrecha y la general, que durante años se dibujó como una línea lejana, se está volviendo borrosa a una velocidad que casi nadie anticipó. Modelos que hace apenas un par de años solo completaban frases hoy razonan sobre problemas nuevos, escriben y corrigen código, interpretan imágenes, encadenan tareas de varios pasos y hasta usan otras herramientas por su cuenta. Ya no hacen una sola cosa: hacen muchas, y cada vez con menos ayuda de nuestra parte.
Técnicamente seguimos hablando de ANI, porque ninguno de estos sistemas entiende el mundo ni tiene conciencia como un ser humano. Pero en la práctica el salto ha sido tan rápido que la etiqueta empieza a quedarse corta. No hemos llegado a la AGI, y quizá falte bastante, pero el ritmo al que avanzamos obliga a replantear el calendario que muchos daban por seguro hace apenas cinco años.
Y si el paso de la ANI a la AGI se acortó tanto, cabe preguntarse qué tan lejos queda realmente el siguiente escalón. ¿Seguirá la superinteligencia (ASI) siendo esa meta teórica de la que hablamos en futuro, o también ahí el calendario se está moviendo sin que lo notemos? Nadie tiene la respuesta, y quizá esa incertidumbre sea lo más inquietante de todo.
¿Skynet acaso está confabulando y preparando su estocada para sorprendernos y atacar en el momento que menos esperamos? Tal vez.
Y aparece entonces la pregunta que realmente genera pánico dentro de las empresas:
¿Me va a quitar el trabajo la IA?
No le voy a dar la respuesta, aunque tengo mi criterio, y me lo reservo. Es usted quien debe preocuparse y reflexionar sobre lo que hace, lo que estudia y el tipo de perfil que las empresas buscan.
Les comparto algunos datos.
Un caso concreto es IBM. Su CEO, Arvind Krishna, reconoció que el uso de agentes de inteligencia artificial permitió sustituir varios cientos de puestos en funciones de Recursos Humanos. Sin embargo, el mismo proceso también abrió espacio para nuevas contrataciones en áreas como programación, ventas y otras funciones especializadas.
Ese ejemplo importa porque muestra que la discusión va más allá de un simple “la IA elimina empleos”. En algunos casos, desplaza ciertas funciones, redefine otras y cambia el tipo de perfil que las empresas empiezan a necesitar.
En Estados Unidos, entre enero y agosto de 2026 las empresas atribuyeron directamente a la inteligencia artificial 116.175 recortes de puestos de trabajo, aproximadamente el 22 % de todos los recortes anunciados en ese periodo. Y hay un dato aún más interesante: la IA se mantenía como la principal razón acumulada de recortes laborales en 2026.
En todo 2025 se habían atribuido a la IA 54.836 recortes. Es decir, en los primeros ocho meses de 2026 esa cifra ya se había más que duplicado.
Ahora ampliemos la fotografía.
El Fondo Monetario Internacional (FMI) estima que alrededor del 40 % de los empleos en el mundo serán impactados por la inteligencia artificial. En las economías avanzadas esa proporción puede llegar al 60 %.
Pero “impactado” es una cosa y “eliminado”, otra muy distinta.
Una parte de esos trabajadores podría aumentar significativamente su productividad gracias a la IA, mientras que otros podrían enfrentar menor demanda laboral, menores salarios o incluso la desaparición de determinadas funciones.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT) plantea algo parecido: uno de cada cuatro trabajadores en el mundo se encuentra en una ocupación con algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa.
Sin embargo, su conclusión apunta a otra cosa: por ahora, la transformación de los puestos de trabajo parece más probable que su sustitución completa.
Y el World Economic Forum proyecta una transformación todavía mayor hacia 2030: podrían crearse 170 millones de nuevos puestos de trabajo, mientras 92 millones serían desplazados, para un saldo neto positivo de 78 millones.
No todos esos 92 millones desaparecerán por culpa de la IA, sería incorrecto afirmarlo, pero la tecnología es uno de los grandes motores detrás de esa transformación.
El mismo estudio estima que cerca del 40 % de las habilidades requeridas actualmente en el trabajo cambiarán hacia 2030.
Entonces quizá la pregunta “¿me va a quitar el trabajo la IA?” no sea la pregunta correcta.
Tal vez deberíamos preguntarnos:
¿Qué parte de mi trabajo puede hacer ya una IA?
¿Qué sé hacer yo que todavía genera valor?
¿Estoy aprendiendo a trabajar con estas herramientas o simplemente estoy esperando a ver qué pasa?
¿El perfil profesional que tengo hoy será el perfil que las empresas estarán buscando dentro de tres o cinco años?
La respuesta, entonces, no la tiene la IA: la tiene usted. Depende menos de lo que la tecnología sea capaz de hacer que de qué tan dispuesto esté usted a moverse con ella. Quien entienda qué parte de su trabajo puede delegar, siga afilando lo que lo hace difícil de reemplazar y aprenda a usar estas herramientas como aliadas, difícilmente quede fuera. Quien se quede esperando a ver qué pasa, en cambio, corre el mayor riesgo, y la IA tendrá poco que ver: el problema será haber decidido no responder a tiempo.
Porque mientras nosotros seguimos discutiendo si algún día llegaremos a AGI, ASI o si Skynet finalmente aparecerá, el mercado laboral ya empezó a cambiar.
Y entonces aparece una última pregunta:
¿El verdadero riesgo es que algún día aparezca Skynet… o que mientras seguimos esperando a Skynet no nos demos cuenta de todo lo que ya cambió?
Ing. Luis Diego Flores, M.Sc.
ASESOR DE SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN
Fuentes
- World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025. https://www.weforum.org/press/2025/01/future-of-jobs-report-2025-78-million-new-job-opportunities-by-2030-but-urgent-upskilling-needed-to-prepare-workforces/
- Fondo Monetario Internacional (FMI), «Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work» (enero 2024).https://www.cnbc.com/2024/01/15/imf-warns-ai-to-hit-almost-40percent-of-global-employment-worsen-inequality.html
- Organización Internacional del Trabajo (OIT) y NASK, «Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure» (mayo 2025). https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
- Challenger, Gray & Christmas, Job Cut Announcement Report, agosto 2026. https://www.challengergray.com/wp-content/uploads/2026/09/Challenger-Report-August-2026.pdf
- Challenger, Gray & Christmas, Job Cut Announcement Report, enero 2026 (cifras de 2025).https://www.challengergray.com/wp-content/uploads/2026/02/CR126007123.pdf
- Entrepreneur, «IBM Replaced Hundreds of HR Workers With AI, According to Its CEO» (enero 2026).https://www.entrepreneur.com/business-news/ibm-ceo-ai-replaced-hundreds-of-human-resources-staff/491341
- DataCamp, «GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1: Benchmarks and Pricing» (2026).https://www.datacamp.com/blog/gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1
