Las empresas deben forzar a la IA a fallar para saber que trabajo dejar a los humanos

“Animo a las personas a utilizar la IA hasta el punto en que falle, porque donde falla es donde tú tienes que intervenir”, asegura Shukla en entrevista con Expansión. El planteamiento viene de la situación en el mercado laboral actual, donde en lugar de intentar proteger todas las actividades que realiza un empleado, propone identificar cuáles puede ejecutar una máquina y concentrar las capacidades humanas en las restantes.

El desplazamiento laboral también se comienza a reflejar en las cifras, pues de acuerdo con Challenger, Gray & Christmas, la firma de consultoría laboral estadounidense, entre enero y septiembre del 2026, empresas en Estados Unidos anunciaron 120,136 recortes de puestos de trabajo atribuidos a la IA. Esta tecnología representó alrededor del 21% de los 573,195 recortes anunciados durante ese periodo.

En México, el riesgo de desplazamiento laboral también se refleja ya que un diagnóstico de México, ¿Cómo Vamos? identificó que 2.93 millones de trabajadores ocupaban puestos altamente expuestos a la inteligencia artificial durante el primer trimestre de 2026. Esto significa que una parte importante de sus actividades podría realizarse con esta tecnología, aunque no implica que esos empleos ya hayan desaparecido.

Esto, sin embargo, no solo indica la sustitución, pues una encuesta del Banco de México, menciona que 32.6% de las empresas de más de 100 trabajadores que prevén utilizar IA espera aumentar su plantilla durante los próximos tres años, frente a 20.5% que anticipa reducirla. Además, la red multinacional de servicio profesional (PwC) identificó que las ofertas de trabajo que exigen habilidades relacionadas con IA se duplicaron en el país, al pasar de 33,000 en 2024 a 68,000 en 2025.

Para Héctor Guerrero Gutiérrez, analista e IA en Allianz México, la incorporación de estas herramientas está modificando las responsabilidades de los trabajadores y comparte que lo que ha visto es “una transformación de puestos, más que nada, no es una sustitución como tal”, explicó en entrevista con Expansión.

El especialista señaló que actividades como la revisión manual de código ahora se combinan con sistemas automatizados, mientras surgen funciones relacionadas con la gobernanza y la seguridad de la IA.

¿Qué trabajos reemplaza la inteligencia artificial y cuáles crea?

A pesar de este impacto, la IA también podría generar nuevas oportunidades laborales, pues el Foro Económico Mundial documenta que la inteligencia artificial y las tecnologías de procesamiento de información impulsarán la creación de 11 millones de empleos hacia 2030, aunque también desplazarán otros nueve millones. Entre los perfiles con mayor crecimiento previsto destacan los especialistas en IA, aprendizaje automático, análisis de datos y desarrollo de software.

El desafío también alcanza a las empresas mexicanas que empiezan a incorporar agentes capaces de revisar información, ejecutar procesos y tomar decisiones. Incluso, a diferencia de los asistentes que responden preguntas, estos sistemas pueden interactuar con herramientas corporativas y completar actividades, lo que obliga a definir hasta dónde llega su autonomía, y en qué momento debe intervenir un trabajador.

Para Shukla, la respuesta depende del riesgo y la complejidad de cada operación, pues Automation Anywhere divide el trabajo en tres modelos: procesos completamente autónomos, actividades que ejecuta un agente pero verifica una persona al final y tareas en las que ambos participan durante su desarrollo.

La compañía asegura procesar alrededor de 1,000 millones de solicitudes de empleados y clientes, de las cuales 84% se resuelve sin intervención humana, mientras que en el 16% restante las personas verifican resultados o colaboran directamente con los agentes.

Además, Shukla menciona el caso de Petrobras, en Brasil, donde agentes de IA analizan operaciones fiscales y cambios regulatorios para procesar miles de transacciones y donde la aplicación de esta tecnología permitió identificar ahorros operativos cercanos a 100 millones de dólares.

También describió el uso de agentes para reorganizar cadenas de suministro en la industria aeronáutica, donde la fabricación de un avión puede involucrar alrededor de 40,000 piezas provenientes de distintos países. En este escenario, los sistemas ajustan la planificación ante interrupciones logísticas.

Sin embargo, el directivo reconoce que existen actividades cuya naturaleza exige participación humana, como en el sector salud, donde considera que la atención y el cuidado de los pacientes requieren comprensión y empatía, aunque la IA pueda reducir cargas administrativas y apoyar a los profesionales.

“Una cosa es segura: perderás tu trabajo frente a otra persona que utilice IA”, dice Shukla al preguntarle el por qué considera necesario aprender a trabajar con estas herramientas. Su estimación es que quienes las dominen podrían multiplicar entre tres y cinco veces su rendimiento.

Cómo empresa, ¿hasta dónde se puede delegar a la IA?

En Mercado Libre, la incorporación de agentes de IA ya modificó el desarrollo de software. De acuerdo con Óscar Mullin, directivo de tecnología de la compañía, durante el segundo trimestre la plataforma realizó aproximadamente un millón de despliegues de cambios en producción, el doble que un año antes.

Una cuarta parte de esos despliegues estuvo a cargo de agentes de IA donde, además, estos sistemas revisaron tres de cada cuatro cambios antes de que llegaran a manos de una persona, lo que permitió acelerar el trabajo de los equipos técnicos.

Pero esa autonomía no apareció sin errores, pues Mercado Libre necesitó varios meses de pruebas y ajustes para desarrollar un agente capaz de identificar posibles causas de fallas dentro de su infraestructura, integrada por alrededor de 100,000 microservicios.

Actualmente, dice Mullin, “el sistema puede señalar tres posibles responsables de un incidente en menos de tres minutos con una certeza reportada de 80%”, lo que explica cómo es que la herramienta reduce el tiempo de diagnóstico, mientras los especialistas conservan la tarea de comprobar el origen del problema y resolverlo.

El caso refleja la propuesta de Shukla: probar los sistemas, reconocer sus limitaciones y determinar en qué actividades pueden aportar valor sin eliminar la supervisión.

Por otro lado, en Grupo Bimbo, el límite se encuentra también en la calidad de los procesos que reciben la tecnología. José Gabriel Calderón, directivo de auditoría interna de la compañía, menciona que la IA puede amplificar los errores cuando una empresa automatiza operaciones que todavía presentan problemas.

Bimbo utiliza herramientas de IA para identificar incidencias comerciales y desperdicios en tiempo real, lo que permitió avanzar de auditorías tradicionales hacia una supervisión continua, donde los agentes alertan a los responsables de cada proceso antes de que los problemas generen mayores consecuencias.

Cemex, por su parte, reorganizó procesos de abastecimiento para combinar tareas humanas, actividades asistidas por IA y operaciones completamente automatizadas “la empresa dejó de concentrarse únicamente en casos de uso aislados para revisar procesos completos”, dice Alberto de Armas, directivo de Cemex.

En las negociaciones con proveedores y la definición de contratos todavía intervienen especialistas, mientras que algunas operaciones transaccionales pueden ejecutarse mediante automatización, pues para de Armas, el área de negocio debe asumir la responsabilidad de cada transformación y evaluar sus resultados, en lugar de dejar esas decisiones exclusivamente al equipo tecnológico.

El trabajo humano cambia de ejecutar a supervisar

La transformación también es visible entre quienes desarrollan y protegen estos sistemas, pues Gutiérrez, afirma que las herramientas automatizadas ya permiten identificar vulnerabilidades en el código sin que una persona tenga que revisar manualmente cada línea.

Sin embargo, encontrar una falla no significa que la IA deba decidir por sí sola cómo corregirla, pues advierte que el código generado automáticamente puede incluir instrucciones innecesarias, errores o nuevas vulnerabilidades, por lo que los especialistas deben verificar su calidad y funcionamiento.

Desde su experiencia, esto representa una transformación de los puestos más que una sustitución automática donde los equipos combinan conocimientos técnicos con herramientas de IA y surgen responsabilidades relacionadas con la gobernanza, la seguridad y la validación de resultados.

Por su parte, Erik Carbajal-Degante, investigador del Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología de la UNAM, menciona que los agentes deben probarse en entornos aislados, conocidos como sandboxes, antes de permitirles interactuar con sistemas reales. Estas pruebas ayudan a identificar errores, comportamientos inesperados y posibles vulnerabilidades.

El investigador también advierte que delegar una tarea no elimina la responsabilidad de quien autoriza su ejecución, por ejemplo, una IA puede preparar un correo electrónico, pero su envío debería permanecer bajo revisión humana cuando involucra información personal o decisiones atribuibles a una persona.

Guerrero identifica otro riesgo para los desarrolladores: que las nuevas generaciones construyan soluciones complejas con ayuda de IA sin dominar conocimientos fundamentales, como los algoritmos, “pues la velocidad de producción, no garantiza que comprendan cómo funcionan los sistemas que crean”, dice.

Así, el límite de la automatización no depende únicamente de cuántas tareas puede completar un agente, sino de cuáles puede ejecutar con resultados confiables y quién responde cuando se equivoca.

La propuesta de Shukla consiste en descubrir esa frontera mediante el uso y las pruebas de la tecnología mientras que los casos de Mercado Libre, Bimbo y Cemex muestran que encontrarla requiere algo más que instalar agentes, pues las empresas deben corregir procesos, comprobar resultados y decidir qué responsabilidades conservan sus trabajadores.