Un reciente informe del McKinsey Global Institute, titulado Agents, robots, and us, analiza cómo la inteligencia artificial está transformando el panorama laboral en diez economías europeas que concentran más de tres cuartas partes de la fuerza laboral y del PBI regional. La cifra principal es contundente: el 58% de las horas de trabajo actuales pueden automatizarse con la tecnología ya existente. De ese total, el 44% corresponde a agentes de IA y el 14% a robots físicos. El valor económico potencial, en un escenario medio de adopción para 2030, asciende a USD 1,9 billones, equivalentes a 1.900.000 millones de dólares.
McKinsey presenta esta información bajo un discurso de colaboración. El subtítulo del primer capítulo afirma que el trabajo involucrará cada vez más a personas, agentes y robots trabajando juntos. El término que se repite a lo largo del documento es «colaboración». Sin embargo, los datos del propio informe reflejan una realidad diferente.
El 75% de las habilidades son híbridas, no colaborativas
El informe clasifica las habilidades demandadas actualmente por los empleadores europeos en tres categorías. Solo el 10% son habilidades puramente humanas, ligadas a actividades no automatizables como liderazgo, juicio clínico, negociación y resolución de conflictos. Otro 15% son habilidades puramente automatizables, es decir, tareas estructuradas que los agentes o robots realizarán de forma autónoma. El 75% restante, la mayoría abrumadora, corresponde a habilidades compartidas.
El término «compartidas» sugiere una relación de igualdad. McKinsey ofrece dos ejemplos para ilustrarlo: en competencia lingüística, el agente redacta y traduce mientras la persona calibra el matiz cultural; en control de calidad, los sistemas automatizados detectan defectos mientras el humano corrige y asegura el cumplimiento normativo. En ambos casos, la máquina ejecuta y la persona valida.
Eso no es una colaboración entre pares. Se trata de una división del trabajo donde una parte ejecuta y la otra se limita a revisar.
El mercado busca supervisores, no ingenieros
El dato que finalmente desmonta la narrativa oficial se encuentra en la demanda real de habilidades. McKinsey diferencia dos tipos de competencias relacionadas con IA. Por un lado, las habilidades técnicas, que implican construir y gobernar sistemas. Por otro, la fluidez con IA, que consiste en usar, integrar y validar lo que esos sistemas producen.
Entre 2023 y 2025, la demanda de fluidez con IA en los avisos laborales europeos se multiplicó por cinco. En contraste, la demanda de habilidades técnicas creció solo 1,7 veces. Las empresas europeas no están buscando más ingenieros que construyan IA; están buscando empleados que sepan utilizar la IA que otros ya han construido.
Esta proporción describe con claridad el rol que se está gestando. No es el del trabajador que colabora con un agente para crear algo nuevo. Es el del trabajador que recibe el resultado generado por un agente, lo inspecciona, lo corrige y lo aprueba.
El informe lo dice sin querer
En el capítulo final, McKinsey expone la consecuencia directa sin el envoltorio retórico. La frase aparece en la página 29 y merece ser leída textualmente:
“Los trabajadores pasarán de ejecutar tareas a orquestar sistemas que las ejecutan”.
Esa oración constituye la tesis real del informe. No se trata de colaboración entre humano e IA. Es un desplazamiento del rol humano hacia un nivel superior en la jerarquía operativa: del que produce al que supervisa la producción ajena. El verbo elegido, orchestrate, lo expresa con precisión. El humano queda como director que coordina ejecutores.
La diferencia con la palabra «colaboración» no es meramente retórica. En una colaboración genuina, ambas partes contribuyen al resultado y se afectan mutuamente. En una orquestación, una parte decide y la otra ejecuta. McKinsey utiliza ambos términos como si fueran sinónimos, pero no lo son.
Lo que la palabra colaboración esconde
Existe una razón por la que McKinsey prefiere “colaboración” a “supervisión”. El primer término tranquiliza al lector. Sugiere que la IA llega para sumarse, no para reorganizar la estructura laboral. El segundo describe lo que el propio estudio mide: una reconfiguración donde el agente ejecuta y el humano se limita a confirmar.
Desde una perspectiva crítica, el informe resulta valioso por los datos, no por las conclusiones. Las cifras de adopción potencial, el cálculo del valor económico y la distribución por sector y país son material sólido. La interpretación que McKinsey construye sobre esos datos funciona como un amortiguador, no como un análisis objetivo.
La consultora que asesora a las empresas en el despliegue de agentes de IA tiene un interés legítimo en presentar ese despliegue como cooperación. Cada predicción tiene un dueño. Lo que el lector recibe no es una visión neutral del mercado laboral europeo, sino un manual de adopción con un vocabulario diseñado para reducir resistencias.
El dato duro no admite suavizaciones. Cinco veces más demanda de empleados que supervisan IA, frente a 1,7 veces más demanda de empleados que la construyen. La palabra que realmente describe ese mercado no es colaboración.
Fuente: Infobae