La IA no sustituye: precariza
Vamos a empezar por lo obvio: la IA nos va a quitar el trabajo. Eso dicen los titulares, «los post» de LinkedIn y se oye en las conversaciones de café. Un ejército de algoritmos afila sus cuchillos digitales mientras ensaya su mejor sonrisa automática.
Yo, hasta hace poco, me lo tomaba a broma. “¡Qué venga!”, pensaba con el talante dogmático de quien confía en su humanidad como escudo. “Mi trabajo es demasiado humano para una máquina”. Y entonces leí el estudio de Microsoft Research sobre Copilot y empecé a sudar.
La IA recopila datos, los organiza, redacta el primer borrador y hasta sugiere la conclusión más probable. Es un asistente incansable, sí, pero también profundamente limitado. Porque la investigación que, por cierto, es mi trabajo, no consiste sin más en ordenar datos y pulir frases predecibles: se trata de preguntar lo que nadie, de momento, ha preguntado, de leer los silencios, de encontrar patrones inesperados y lidiar con las contradicciones.
Hablar de sustitución forma parte de una política del miedo. Se nos vende la narrativa de que las máquinas desempeñarán nuestro trabajo mejor, más rápido y más barato. Pero lo que suele venir después no es innovación, sino precarización. La ‘automatización’ degrada el contenido de los oficios, reduce la calidad del producto y depende de la labor en la sombra de trabajadores mal pagados que entrenan modelos, moderan contenidos o corrigen sesgos. El mito de la eficiencia esconde un simple desplazamiento de costes: se abarata un sector a costa de precarizar otro.
El riesgo real no es solo la pérdida de empleos, sino la erosión de lo que hace interesante un trabajo. Cuando lo humano se reduce a supervisar micro-decisiones ya resueltas por un modelo, desaparece la parte que nos motiva: el reto de la originalidad, la invención, la improvisación con criterio. Las organizaciones pueden aparecer más ‘productivas’ sobre el papel, pero también más anodinas emocionalmente, con menor espacio para la duda, la conversación difícil o la solución original.
La investigación va más allá de las tareas que una IA puede imitar. Requiere criterio desarrollado con la experiencia, juicio profesional, sensibilidad cultural, apreciación del contexto y responsabilidad ética. Y a la vez asumir riesgos, contradecir la evidencia aparente, reconocer sesgos y descubrir nuevos marcos de interpretación.
No se trata de romanticismo tecnofóbico. Se trata de política. De cómo elegimos organizar el trabajo y qué valor asignamos a lo que no pueden decirnos las métricas de productividad. Si dejamos que la IA se quede con la parte emocionante del trabajo (el conocimiento, la conversación difícil, la invención) lo que quede será una versión más barata pero también menos humana de nuestras profesiones.
La antropología lo confirma: encontramos culturas que han sobrevivido a cambios tecnológicos sin perder su tejido social, junto con otras que no lo consiguieron. La diferencia entre unas y otras nunca ha sido puramente técnica; ha sido política, organizativa y económica. La IA puede ordenar información y sugerir palabras, pero no puede deliberar éticamente ni asumir responsabilidad. Eso, por ahora, sigue siendo nuestro cometido. Y defenderlo no apunta nostalgia, sino la voluntad de resistir frente a la precarización, disfrazada de futuro inevitable.
Escribe Marina Lorenzo