En un escenario donde la inteligencia artificial generativa avanza rápidamente y su potencial para transformar el trabajo es objeto de análisis global, un nuevo estudio de Microsoft Research examinó un aspecto menos discutido: las ocupaciones que, por su propia naturaleza, muestran una exposición mínima al impacto directo de la IA.
Según el análisis, los oficios manuales presentan una baja susceptibilidad a la automatización por IA generativa, ya que sus tareas requieren habilidades físicas, interacción humana directa o manipulación de equipos, actividades que los sistemas actuales de IA no pueden realizar.
La investigación, basada en el uso real de Microsoft Bing Copilot por usuarios en Estados Unidos, ofreció una visión detallada de cómo la tecnología está reestructurando —o no— el mercado laboral.
El trabajo, publicado el 22 de julio de 2025 y realizado por Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts y Siddharth Suri de Microsoft Research, se caracteriza por su enfoque empírico. En lugar de predecir el impacto de la IA a partir de simulaciones o encuestas, los autores analizaron 200.000 conversaciones anónimas entre usuarios estadounidenses y el sistema de IA generativa Bing Copilot, recolectadas entre el 1 de enero y el 30 de septiembre de 2024.
Asimismo, el abordaje introdujo el concepto de “AI applicability score”, un indicador que mide la aplicabilidad de la IA generativa a cada ocupación. Este puntaje se calcula considerando la frecuencia con la que los usuarios buscan asistencia de la IA para actividades laborales específicas, el éxito con que la IA completa esas tareas y el alcance de su impacto dentro de cada actividad.
Cómo se mide el impacto potencial de la IA
La investigación de Microsoft Research se apoya en una metodología que distingue entre dos dimensiones de la interacción con la IA: el objetivo del usuario (la tarea para la que busca ayuda) y la acción que realiza la IA efectivamente en la conversación. Esta distinción permite diferenciar entre actividades que la IA puede “asistir” y aquellas que puede “realizar” de manera autónoma.
Además, se evaluó el grado de éxito de la IA en completar la tarea, utilizando tanto la retroalimentación explícita de los usuarios (a través de votos positivos o negativos) como un clasificador automático de finalización de tareas. Sumado a la medición del “alcance de impacto”, que pueden cubrir los modelos.
Las 10 ocupaciones menos afectadas por la IA generativa
De acuerdo con el reporte de Microsoft Research, las ocupaciones con menor puntuación de aplicabilidad de IA comparten una característica central: la mayoría de sus tareas requieren habilidades físicas, manipulación manual, operación de maquinaria o interacción directa con personas. Entre las profesiones menos impactadas destacan:
- Flebotomistas: encargados de extraer sangre y preparar muestras para análisis médicos, su labor implica destreza manual, precisión y contacto físico con pacientes, aspectos que la IA generativa no puede replicar.
- Asistentes de enfermería: su trabajo se centra en el cuidado físico de personas, asistencia en la movilidad, higiene y apoyo emocional, tareas que requieren presencia y empatía humana.
- Trabajadores en remoción de materiales peligrosos: la manipulación y eliminación segura de sustancias tóxicas exige intervención física, uso de equipos de protección y cumplimiento de protocolos estrictos.
- Ayudantes de pintores y yeseros: estas ocupaciones involucran preparación de superficies, mezcla de materiales y aplicación manual, actividades eminentemente físicas.
- Embalsamadores: el proceso de embalsamamiento requiere habilidades manuales especializadas y contacto directo con cuerpos, lo que limita la intervención de la tecnología.
- Operadores de plantas y sistemas: supervisan y controlan maquinaria industrial, donde la toma de decisiones y la respuesta a situaciones imprevistas dependen de la experiencia y observación directa.
- Cirujanos orales y maxilofaciales: aunque la IA puede asistir en diagnósticos o planificación, la cirugía en sí misma es una tarea manual y de alta especialización.
- Instaladores y reparadores de cristales de automotores: el reemplazo y ajuste de vidrios en vehículos requiere precisión manual y adaptación a cada caso.
- Ingenieros navales: la operación y mantenimiento de sistemas en embarcaciones implica supervisión física y resolución de problemas en tiempo real.
- Reparadores y cambiadores de neumáticos: el desmontaje, inspección y montaje de neumáticos es un trabajo manual que demanda fuerza y destreza.
Por qué la IA generativa tiene baja aplicabilidad en estos casos
La baja exposición de estas profesiones a la automatización por IA generativa se explica por la naturaleza de sus tareas. El estudio detalló que la IA generativa, basada en modelos de lenguaje, sobresale en actividades relacionadas con la obtención, procesamiento y comunicación de información.
Sin embargo, su capacidad para intervenir en actividades físicas, manipulación de objetos o interacción humana directa es prácticamente nula. El reciente análisis demostró que las actividades más comunes asistidas por la IA en Bing Copilot corresponden a la búsqueda de información, redacción de textos y comunicación.
“Nuestro análisis es puramente sobre LLMs: otras aplicaciones de inteligencia artificial podrían afectar ocupaciones que implican operar y monitorear maquinaria, como la conducción de camiones”, detallaron los realizadores del estudio. Aunque la IA generativa no impacta directamente estos trabajos, otras formas de automatización, como la robótica o la visión artificial, pueden tener efectos en el futuro.
Contraste con las ocupaciones más expuestas a la IA
Mientras que las profesiones manuales y físicas muestran baja aplicabilidad de la IA generativa, el abordaje identificó que los mayores puntajes de impacto corresponden a ocupaciones de trabajo intelectual o de comunicación. Entre ellas se encuentran intérpretes y traductores, escritores, representantes de ventas, programadores, periodistas, matemáticos, editores y especialistas en relaciones públicas.
Estas profesiones comparten una alta proporción de tareas que pueden ser asistidas o realizadas por la estas herramientas, como la redacción, edición, análisis de información, atención al cliente y generación de contenido. La observación encontró que “todas las categorías ocupacionales tienen al menos algún potencial de impacto por la IA”.
Futuro abierto a la evolución tecnológica
El estudio concluyó con una advertencia; aunque ciertas ocupaciones muestran actualmente baja exposición a la IA generativa, el impacto total dependerá de la evolución de la tecnología y de cómo se redefinan las tareas laborales en el futuro.
La frontera de lo que la inteligencia artificial puede hacer está en constante movimiento, y la aparición de nuevas herramientas o la integración de diferentes tipos de sistemas podrían modificar el panorama laboral en los próximos años.
Fuente: Infobae
