El debate sobre la Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado más allá de la cuestión de si «ayuda» o «sustituye», para centrarse en la velocidad con la que está progresando y cómo este avance impacta en la esfera empresarial. Geoffrey Hinton, una de las mentes más influyentes en el campo del aprendizaje profundo y conocido como el padrino de esta revolución, recientemente ha destacado la vertiginosa rapidez con la que la IA se está desarrollando: aproximadamente cada siete meses, las capacidades de los sistemas se duplican, permitiéndoles completar tareas que antes requerían el doble de tiempo.
Esta no es una afirmación destinada a alarmar, sino una regla útil para ejemplificar por qué 2026 podría ser un año de decisiones empresariales difíciles. A medida que la tecnología se perfecciona en ciclos tan cortos, la frontera entre lo experimental y lo rentable se acorta, convirtiendo lo hipotético en una realidad tangible. En este contexto, la expresión «cada siete meses, el doble» no es sinónimo de magia, sino de reducción en tiempo, coste y fricción en tareas repetitivas o estructuradas.
El impacto en el empleo es notable pero silencioso. No se trata de que los puestos desaparezcan inmediatamente, sino de que el trabajo individual aumente, haciendo algunos roles redundantes. Hinton destaca que los trabajos intelectuales rutinarios, como los de atención al cliente, back office y tareas administrativas, son especialmente susceptibles a la automatización en un entorno donde la tecnología se vuelve eficiente y accesible.
El año 2026 es señalado porque, a diferencia de hace unos años, la adopción de la IA ya se ha normalizado. Las empresas han integrado asistentes en sus flujos de trabajo, conectado herramientas a sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM), automatizado respuestas y generado borradores y modelos para el soporte, ventas u operaciones. Esto sitúa a la IA no solo como una opción, sino como una necesidad en una carrera de eficiencia donde la tecnología necesita ser solo lo suficientemente buena a un coste razonable para ser adoptada.
La disrupción tecnológica esta vez no solo impacta el trabajo físico o industrial, sino que también amenaza con transformar masivamente tareas de oficina y servicios. Sin embargo, el panorama no es solo desolador. A medida que cambia el mercado laboral, se abren oportunidades para la reinvención. Esta no necesariamente implica aprender a programar, sino entender qué parte del trabajo es automatizable y dónde puede aportar el ser humano un valor único.
Los perfiles que suelen resistir mejor a esta ola de automatización son aquellos que incorporan responsabilidad y riesgo, donde la interacción humana es compleja, o que requieren un conocimiento profundo de dominio y supervisión. En cambio, aquellos puestos centrados en procedimientos repetitivos, métricas simples y altos volúmenes de casos similares se encuentran más expuestos.
La preocupación de los expertos se centra en el desajuste entre la velocidad tecnológica y la capacidad de adaptación de trabajadores, empresas y gobiernos. Para muchos trabajadores, cambiar de rol requiere tiempo y recursos, y las empresas enfrentan el desafío de rediseñar procesos y capacitar equipos, mientras que las políticas educativas y de empleo no siempre se actualizan al ritmo necesario.
En el corto plazo, es probable que surjan empleos híbridos: trabajadores utilizando herramientas nuevas para realizar sus tareas, introduciendo expectativas distintas. La clave no será simplemente el uso de la IA, sino la habilidad para usarla con criterio: saber qué pedir, detectar errores, proteger datos y entender sus límites. Mientras tanto, el escenario laboral se redefine, prometiendo un futuro en el que la adaptación y el aprendizaje continuo son imprescindibles.
