Una investigación global publicada por Snowflake y basada en respuestas de 2,050 ejecutivos plantea una paradoja: los mismos roles de tecnología aparecen al mismo tiempo entre los más recortados y los más reforzados. El informe identifica que la automatización y la adopción de modelos generativos están cambiando tareas repetitivas, pero también generan nuevas responsabilidades que requieren habilidades técnicas superiores. Comprender esa dualidad es clave para gestores, profesionales de recursos humanos y trabajadores que buscan adaptarse al nuevo entorno laboral.
Los números ilustran este fenómeno. En operaciones de TI, un 40% de las organizaciones reportan recortes, mientras que un 56% manifiestan contrataciones adicionales para roles vinculados a esas mismas operaciones. En desarrollo de software se observan descensos del 26% frente a aumentos del 38%, y en ciberseguridad los recortes alcanzan el 25% mientras que las ampliaciones llegan al 46%. El área de análisis de datos aparece equilibrada con un 37% tanto en pérdidas como en contrataciones.
Estos porcentajes muestran una transformación de tareas más que una simple reducción neta de plantilla.
Cambios en la composición del trabajo
La explicación detrás de los datos es que las empresas están reorganizando el trabajo y no necesariamente reduciendo su tamaño total. Según ejecutivos consultados, la inteligencia artificial está absorbiendo trabajos monótonos y manuales dentro de roles técnicos, liberando tiempo para actividades de mayor valor. Al mismo tiempo surgen funciones relacionadas con la integración de IA, la gobernanza de modelos, la ingeniería de datos y la supervisión del rendimiento.
Estos nuevos deberes requieren perfiles distintos: menos orientados a tareas repetitivas y más centrados en diseño de sistemas, auditoría y gestión de riesgos.
Impacto en sectores fuera de TI
Fuera del ámbito tecnológico, la modificación de empleo es más directa. El área de atención al cliente registró una disminución del 37% en la plantilla entre las organizaciones encuestadas, mientras que solo el 15% aumentó contratación en ese rubro, cifra que puede reflejar tanto la introducción de bots como la terciarización.
En manufactura y cadena de suministro, el 6% reportó recortes frente a un 13% que contrató, y en marketing hubo 16% de recortes frente a 12% que contrató. Estos movimientos sugieren variaciones según la estrategia de cada empresa y el tipo de automatización aplicada.
Creación de empleo y brechas de habilidades
Más allá de los recortes, el estudio muestra que la adopción de IA generativa ha impulsado creación de puestos en muchas organizaciones: un 42% de ejecutivos indicó que su compañía solo ha creado empleos por la llegada de la tecnología, un 11% dijo haber perdido empleos únicamente, y un 35% señaló que ha ocurrido ambas cosas simultáneamente. En conjunto, el 77% reportó algún tipo de creación de empleo ligada a la IA. Sin embargo, esa expansión choca con un problema recurrente: el 35% identifica las brechas de habilidades como un obstáculo mayor para el despliegue exitoso de IA.
De la experimentación al despliegue a escala
El paso de pruebas piloto a operar IA a escala exige bases de datos sólidas, modelos de gobernanza claros y expertos en infraestructura capaces de monitorizar y optimizar el rendimiento de modelos en producción. Las empresas más avanzadas en adopción de IA tienden a reportar un impacto laboral neto positivo, lo que sugiere que la madurez tecnológica facilita la reasignación de talento hacia roles más estratégicos, técnicos y orientados a AI operations. En este contexto, la demanda crece en perfiles de ingeniería de datos, seguridad y gestión de modelos.
Riesgos y prioridades técnicas
Además de las implicaciones laborales, los encuestados identificaron preocupaciones técnicas asociadas al desarrollo de agentes y sistemas autonomizados. Entre los asuntos prioritarios están la interoperabilidad (42%), la incompatibilidad con sistemas legacy (39%) y la necesidad de procesar datos en tiempo real para la toma de decisiones de los agentes (42%). Temas como el desplazamiento laboral, la supervisión humana para evitar comportamientos no deseados, y la gestión del almacenamiento y uso de datos aparecen cada uno con un 29% de menciones. Estas prioridades marcan la agenda técnica y de gobernanza para los próximos pasos.
En síntesis, la llegada masiva de inteligencia artificial no se traduce en una narrativa simple de destrucción de empleo: más bien provoca una reconfiguración de tareas y demandas. Los profesionales y organizaciones que inviertan en formación, en refuerzo de competencias y en modelos claros de gobernanza estarán mejor posicionados para aprovechar las oportunidades y minimizar los riesgos. La pregunta relevante ya no es si la IA cambiará el trabajo, sino cómo gestionar esa transición para que la tecnología complemente las capacidades humanas en lugar de sustituirlas sin control.
