“A medida que la inteligencia artificial pasa de la experimentación a la integración”, afirma el Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés) en un nuevo reporte, “la velocidad y la trayectoria de su avance profundizan la incertidumbre sobre sus implicaciones para las empresas, los trabajadores y la economía global.” No es especulación o ciencia ficción: según la firma de consultoría McKinsey & Company, la proporción de empresas que utilizan IA en al menos una función pasó de 55% en 2022 a 88% en 2025, llevando a que la demanda de habilidades vinculadas a alfabetización en IA haya aumentado un 70% tan sólo en el último año de acuerdo con datos de LinkedIn.
Y el trabajo seguirá transformándose: según estimaciones del WEF, las nuevas tecnologías y los cambios geoeconómicos, climáticos y demográficos crearán más de 170 millones puestos de trabajos nuevos para 2030. Al mismo tiempo, también desplazarán a otros 92 millones de puestos, generando un total de 78 millones de nuevos empleos netos. En este contexto, uno de los informes más recientes del Foro, Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030, centra la discusión en cuáles podrían ser las formas en que se materialice dicho impacto sobre el empleo en los próximos años, apuntando a una conclusión concreta: este efecto no está predeterminado por la tecnología en sí, sino más bien por la velocidad con la que personas y organizaciones logran adaptarse.
Lejos de ser ejercicios abstractos, estos marcos del WEF permiten entender cómo se reorganiza el trabajo en la práctica —y, en particular, qué implicaciones tiene esto para economías como la venezolana, donde la capacidad de adaptación puede pesar más que la tecnología disponible. Te explicamos.
Dos fuerzas que ordenan el debate
La transformación del trabajo puede leerse a partir de dos fuerzas que avanzan en paralelo, pero no siempre de forma sincronizada: el avance de la IA —medida en la rapidez con la que aumentan su autonomía, se abaratan los costos de despliegue y se integran en procesos completos—, y la preparación de la fuerza laboral —entendida como la capacidad general del mercado de trabajo para operar y complementar sistemas basados en IA.
De la interacción entre estas dos variables surgen distintos futuros plausibles para el empleo, resumidos en el siguiente gráfico de escenarios.
Fuente: Foro Económico Mundial.
Más allá de trayectorias cerradas o predicciones, cada uno de estos escenarios funcionan como marcos que permiten entender por qué, frente a una misma tecnología, algunas economías y empresas logran capturar valor mientras otras acumulan tensiones.
Escenario 1: Progreso acelerado
En un primer escenario del WEF, el avance de la IA es rápido y la preparación del talento la acompaña. El resultado no sería simplemente más automatización de procesos, sino también una reorganización profunda del trabajo, con muchos roles desplazados: desde la ejecución directa de actividad hasta la supervisión y coordinación de sistemas cada vez más autónomos.
De hecho, la firma suiza de gestión de patrimonio UBS estima que, en el contexto actual, la inversión acumulada en IA estaría superando 1.3 billones (trillions, en inglés) de dólares entre 2025 y 2030. Como consecuencia, se generaría un alto salto en productividad debido a ciclos de innovación acortados, barreras de entrada reducidas en algunos sectores, y nuevos puestos de trabajo que emergerían y escalarían con rapidez.
Aquí la prioridad estratégica para las empresas sería gestionar la velocidad y la complejidad. Esto implicaría rediseñar los modelos de negocio alrededor de arquitecturas de agentes de IA, invertir de forma sostenida en infraestructura de datos como otro activo competitivo, y alinear desde el inicio las decisiones tecnológicas con la estrategia de talento.
Escenario 2: La era del desplazamiento
Un segundo escenario emerge cuando la IA avanza de forma exponencial, pero la preparación del talento es limitada. La automatización de procesos se convertiría en una solución de corto plazo frente a la escasez de habilidades, generando que para muchas empresas resulte más barato reemplazar las tareas humanas con IA, que invertir en capacitación a gran escala.
Como resultado, el trabajo recibiría un golpe abrupto: la proporción de tareas absorbidas por tecnología superaría un 50% a escala general, y hasta un 90% en sectores de alta exposición. Algunas familias ocupacionales completas se reducirían de forma drástica y una mayor parte de decisiones se delegaría a sistemas con mínima supervisión humana. Aunque el escenario puede coincidir con aumentos de productividad y mayores márgenes de ganancias para las empresas que se suban a la ola, los beneficios potenciales se concentrarían en un grupo reducido de jugadores.
Este es el escenario que más alimenta la ansiedad pública alrededor de la IA, pero conviene matizarlo: Un informe reciente de Anthropic —la empresa detrás del asistente de IA Claude—, no encuentra hasta ahora evidencia clara de un aumento sistemático del desempleo en los trabajos más expuestos en EE.UU., aunque sí detecta señales tempranas de menor contratación entre trabajadores jóvenes de 22 a 25 años en ocupaciones más vulnerables.
En particular, el estudio identifica varias ocupaciones donde el uso actual de sistemas de IA ya empieza a ser visible en tareas específicas: como programadores, analistas financieros, analistas de investigación de mercados, representantes de servicio al cliente, digitadores de datos y especialistas en registros médicos, trabajos donde gran parte de las actividades se basa en información estructurada, documentación y procesamiento de datos. Sin embargo, alerta que su cobertura potencial es mucho mayor.
Fuente: Anthropic.
Este hallazgo ayuda a ponerle tiempo y textura al problema visibilizado por el WEF, pues el desplazamiento puede irse viendo como un deterioro más silencioso en la entrada al mercado laboral, más que como un shock abrupto de desempleo. Para las empresas, las estrategias de este caso se centrarían en contener riesgos sistémicos, sobre todo por la dependencia excesiva de sistemas autónomos.
Escenario 3: la economía copiloto
El tercer escenario combina avances menos disruptivos de la IA con una fuerza laboral altamente preparada. La IA se integraría de forma específica por tarea, y sólo actuaría como complemento del trabajo humano.
De seguir este curso, el WEF proyecta que para 2030 más de 40% de las habilidades profesionales requeridas habrá cambiado: la automatización se concentraría en tareas administrativas y analíticas básicas mientras que el trabajo humano se direccionaría hacia la resolución de problemas complejos, coordinación y liderazgo.
Así, la productividad crecería de forma sostenida, sin necesidad de generar un shock de desempleo masivo. Y es que aunque las cadenas de valor se vuelvan más digitales, seguirían manteniendo a las personas en los puestos de decisión. La movilidad laboral aumentaría y emergerían roles híbridos que combinan conocimiento de IA con experiencia sectorial.
Las ventajas competitivas empresariales de este escenario se construirían a partir de la calidad de integración humano-IA: las empresas que institucionalicen esta colaboración e inviertan constantemente en reskilling y upskilling serían las mayores ganadoras.
Escenario 4: Progreso estancado
El último escenario combina avances tecnológicos graduales con baja preparación del talento. Las aplicaciones de la IA serían muy frágiles, sobre todo porque la falta de talento reduciría el retorno de las inversiones. La tecnología pasaría a usarse sólo en automatizar tareas rutinarias, pero sin rediseñar de fondo los proceso
El resultado es una productividad desigual: Sólo un grupo reducido de sectores y empresas lograría mejoras marginales, mientras que el resto se estancaría. El desplazamiento persistiría en el mercado laboral —sobre todo en roles rutinarios y de entrada—, pero sin la creación de nuevos roles. Muchos trabajadores se trasladarían hacia empleos de menor productividad y protección, afectados por marcos de formación obsoletos.
El riesgo estratégico de este escenario sería quedar atrapado en inversiones tecnológicas que no generan ventajas sostenibles, por lo que sería clave evitar la sobreextensión tecnológica e invertir de forma muy selectiva.
Una lectura para Venezuela
Venezuela no controla la velocidad con la que avanza la inteligencia artificial en el mundo, pero sí puede incidir en algo más decisivo para sus empresas: la forma en que reorganiza el trabajo alrededor de ella. Visto desde los cuatro escenarios del WEF, el país no parte de una posición de liderazgo tecnológico, sino de una combinación más frágil: brechas de infraestructura, rezagos regulatorios y fuga de talento conviven con nichos de alfabetización digital y capacidades dispersas que todavía pueden aprovecharse. En el Índice Latinoamerica de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024, Venezuela aparece en la categoría de “explorador”, con un puntaje de 31,52 de 100 y por debajo del promedio regional; el mismo informe señala déficits importantes en conectividad, cómputo avanzado y estrategia pública de IA, al tiempo que documenta debilidades en gobernanza y una pérdida sostenida de talento investigador.
Eso hace que, a escala país, el riesgo más probable no sea un salto inmediato hacia el progreso acelerado, sino más bien una deriva hacia algo más parecido al cuarto escenario de progreso estancado: adopción parcial, usos fragmentarios, automatización de tareas puntuales y poco rediseño real de procesos. En otras palabras, mucha herramienta nueva sobre organizaciones viejas. Pero esa no tiene por qué ser la única trayectoria. A nivel de empresa, sí pueden aparecer islas del tercer escenario, la economía copiloto, incluso dentro de un entorno nacional rezagado: equipos que usan IA para acortar tiempos, mejorar análisis, elevar productividad comercial o reforzar operaciones, sin expulsar a las personas del centro de decisión. Justamente ahí está la lectura más útil del reporte del WEF: el efecto de la IA sobre el empleo no viene predeterminado por la tecnología, sino por la relación entre avance técnico y preparación del talento.
En el caso venezolano, eso implica que la ventaja no estará en “tener IA” como sello cosmético ni en importar la última herramienta de moda, sino en alinear tecnología, talento y proceso en un mercado todavía incompleto. Cuando una economía tiene restricciones de infraestructura, financiamiento e institucionalidad, automatizar por automatizar puede empujar a algunas firmas hacia una versión localizada del primer escenario: sustitución apresurada de tareas, menor formación interna, dependencia excesiva de plataformas externas y decisiones cada vez más opacas.
También hay una dimensión institucional que no conviene subestimar. El ILIA subraya que Venezuela carece de una estrategia nacional de IA y de un marco regulatorio específico, mientras que el Government AI Readiness Index 2024 de Oxford Insights le asigna una puntuación general de 29,21, con una nota particularmente baja en el pilar gubernamental. Eso sugiere que buena parte de la adaptación recaerá, al menos por ahora, menos en una política pública robusta que en la capacidad organizacional de empresas, universidades, gremios y redes profesionales para cerrar brechas por su cuenta.
Por eso, la pregunta relevante para Venezuela no es si la IA transformará el trabajo, sino qué tipo de organizaciones se están construyendo para absorber esa transformación sin volverse más frágiles. En un país donde la escasez suele premiar la improvisación, la verdadera ventaja competitiva puede venir de algo menos vistoso pero más difícil: diseñar flujos claros entre humanos y sistemas, cuidar la calidad de los datos, formar talento de manera continua y usar la IA no sólo para recortar costos, sino para elevar capacidades.
Allí es donde se decidirá si la IA profundiza la precariedad existente o si, aun en un entorno adverso, sirve para volver a las empresas venezolanas un poco más productivas, adaptables y resilientes.
