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IA en perspectiva: del estado actual a los próximos horizontes

Inteligencia Artificial 

INESDI Business Techschool presenta el informe IA en perspectiva: del estado actual a los próximos horizontes, dirigido por Lucía Cordero. El estudio analiza qué puede y qué no puede hacer la inteligencia artificial hoy, en qué sectores ya está más presente, qué nuevas profesiones está impulsando el mercado, cómo está cambiando la forma de trabajar y qué retos éticos plantea su desarrollo.  

Como ya venía anticipándose, los agentes de inteligencia artificial están atravesando una fase de máxima expectación, estas tecnologías concentran buena parte del discurso sobre el futuro del trabajo con promesas de autonomía, razonamiento avanzado y capacidad para ejecutar tareas complejas de forma casi independiente. Pero, ¿es verdad? La IA generativa, por otro lado, se encuentra en el valle de la desilusión, ya que muchas empresas tienen dificultades para implementar sus proyectos piloto en producción, ya sea por problemas de ROI, dificultades de gobernanza de datos como la integración o captación de talento. 

 

La IA como acelerador de transformación, no solo de sustitución 

Según datos del Fondo Monetario Internacional (FMI), aproximadamente el 40% del empleo mundial está expuesto actualmente a la disrupción de la inteligencia artificial. No obstante, el informe subraya que su impacto no depende únicamente de su avance técnico, sino del tipo de trabajo, los procesos asociados y el nivel de adaptación de las organizaciones. 

En este sentido, la inteligencia artificial no elimina el trabajo de forma indiscriminada, sino que redefine las tareas y el valor asociado a cada perfil profesional. Un ejemplo claro se observa en la industria farmacéutica, uno de los sectores con mayor impacto de la inteligencia artificial. En 2025, el sistema AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind, contribuyó a la identificación de cientos de nuevas dianas terapéuticas relacionadas con enfermedades como el cáncer y el Alzheimer, reduciendo procesos de investigación que tradicionalmente requerían una década a apenas unos meses en sus fases iniciales. 

 

El gran debate: ¿destrucción o creación de empleo? 

Los datos apuntan a que la inteligencia artificial no eliminará el trabajo de forma generalizada, pero sí está transformando qué se hace, cómo se hace y qué tipo de valor se recompensa. 

En este nuevo contexto, habilidades como el pensamiento creativo la curiosidad, el aprendizaje continuo o la alfabetización tecnológica ganan relevancia, mientras que capacidades como las tareas manuales rutinarias, la programación básica o la precisión repetitiva pierden su carácter diferenciador. Esto no implica su desaparición, sino su menor peso como ventaja competitiva. 

La paradoja es que la inteligencia artificial automatiza tareas cognitivas, pero al mismo tiempo revaloriza aquellas de mayor nivel. En otras palabras, el valor se desplaza desde la ejecución hacia el juicio. La ventaja competitiva ya no reside únicamente en producir resultados estandarizados, sino en gestionar personas, contextos y cambios. 

En términos cuantitativos, el Foro Económico Mundial estima que antes de 2030 la IA podría desplazar alrededor de 92 millones de empleos en todo el mundo, al tiempo que crearía aproximadamente 170 millones de nuevos puestos de trabajo. Asimismo, se prevé que el 39% de las competencias laborales actuales queden obsoletas en menos de cinco años. 

 

Debates éticos: sesgos y reproducción de desigualdades 

El informe también aborda los retos éticos asociados al desarrollo de la inteligencia artificial. Los sistemas de IA no son neutrales, ya que aprenden a partir de datos históricos que pueden reflejar patrones y desigualdades estructurales existentes en la sociedad. 

Uno de los casos más habituales se da en los algoritmos de selección de personal. Si un sistema se entrena con datos históricos de contratación en una empresa de ingeniería, donde tradicionalmente ha habido una mayor presencia masculina, es probable que reproduzca ese sesgo. Si además las candidaturas femeninas han tenido históricamente menor tasa de éxito, el modelo puede interpretar ese patrón como una señal válida y perpetuar la discriminación a escala. 

 

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