Lo cierto es que la aceptación de la IA es cada vez mayor y crece a un ritmo exponencial. Más del 46% de los trabajadores desearía delegar ciertas tareas en esta herramienta. Yolanda Gil y Raymond Perrault, co-presidentes de HAI, afirman: “Esta tecnología alcanzó la adopción masiva más rápido que la computadora personal o internet. La IA generativa llegó a un nivel de adopción del 53% en tan solo tres años”.
Hasta el momento, la única atenuante para este fenómeno es lo que en la comunidad científica se conoce como “fronteras irregulares”. Por ejemplo, el documento de Stanford menciona el caso del modelo de IA Gemini Deep Think, el cual ganó las olimpiadas de matemática en 2025, pero solamente tuvo una eficacia del 50% cuando se le pidió leer un reloj. Algunos expertos definen esta forma de avanzar como un archipiélago de islas de capacidad sobrehumana en un océano de incompetencia básica. Sin embargo, el refinamiento de los resultados es cada vez mayor y avanza de forma exponencial.
Dado que es un fenómeno que ha llegado para quedarse, mejor intentar comprender la dimensión de su impacto. Para eso, Negocios de La Capital dialogó con distintos referentes.
El trabajo puertas adentro
Lucas Grigolato tiene un puesto de Ingeniero de Diseño Digital en una importante empresa orientada al hardware en Países Bajos. Sus tareas diarias involucran el diseño, desarrollo y verificación de bloques de lógica digital y arquitecturas de sistemas digitales para distintos tipos de chips. Según cuenta, su uso de herramientas de Inteligencia Artificial generativa se volvió intensivo a partir de 2023.
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Juan Pablo Manson es profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad Nacional de Rosario.
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“En lo que refiere a temas de código e IT en general, podría decir que se duplicó mi velocidad de producción”, explica. Además, aclara que “para el desarrollo de software basado en código libre, el nivel de confiabilidad de los resultados de la IA es entre alto y muy alto”. En contraste, en la industria del hardware, donde se suele trabajar en productos de desarrollo propio, con código cerrado y de los que hay poca información online, el porcentaje de acierto de los agentes de IA baja considerablemente.
Nahuel Mariani es Ingeniero en Sistemas y trabaja como tester de software especializado en automatización. “La incorporación de herramientas de IA en mi empresa fue gradual, principalmente por cuestiones de privacidad y seguridad de la información”, indica.
Esto implicó un cambio importante en su actividad diaria: “Pasé de escribir códigos la mayor parte del tiempo a revisar, ajustar y validar lo que genera la Inteligencia Artificial”. Luego agrega que, “en una mirada optimista, permite que una persona sea mucho más eficiente. Pero también abre interrogantes sobre cómo se organizan los equipos”.
Este último punto expone la clave del conflicto: trabajadores calificados con altísima productividad empiezan a alcanzar niveles significativamente superiores a los que obtendrían delegando tareas en varios juniors.
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Dante Zanarini es director del Departamento de Ciencias de la Computación en la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura.
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Juan Pablo Manson, chief technology officer en Wiener Lab y profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad Nacional de Rosario, también se refiere a este dilema: “Generalmente, a un junior se le da como primer trabajo explorar algún proyecto, empezar a entender y revisar código creado por otra persona. Ese proceso de aprendizaje podría llevar varias semanas. Ahora, eso se puede reducir a unos pocos minutos usando una herramienta que cuesta 25 dólares al mes”.
La otra cara de la moneda, indica, es el futuro de los equipos de trabajo: “Si no dejamos entrar a los nuevos trabajadores en las compañías para que hagan ese recorrido, no estamos permitiendo desarrollar a futuro capacidades fundamentales para gestionar la Inteligencia Artificial”.
Por su parte, Dante Zanarini, director del Departamento de Ciencias de la Computación en la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, advierte otro gran riesgo para el sector corporativo: “Al incorporar este tipo de herramientas en una organización hay que ser muy cuidadosos. En algún momento, tu proceso de desarrollo y tu capital pueden llegar a ser demasiado dependientes de una tecnología de terceros que puede cobrarte cada vez más por su uso”.
Cómo estar preparados
La inserción laboral en un contexto recesivo como el que atraviesa el sector tecnológico puede ser problemática. Según Grigolato, “es el peor momento en mucho tiempo para ser un ingeniero junior sin experiencia”. Sin embargo, no todo tiene que ver con la Inteligencia Artificial. Para la mayoría de los especialistas consultados en este informe, la reducción de personal en gran parte de la industria responde a una corrección del mercado laboral después del boom de contrataciones durante el 2020 y 2021.
“Durante la pandemia, hubo una expansión muy fuerte del sector. El trabajo remoto, la necesidad de digitalización acelerada y la expectativa de una futura escasez de profesionales llevaron a muchas empresas a contratar más de lo necesario, incluso incorporando perfiles junior o trainee con la idea de formarlos internamente y adelantarse a la competencia”, explica Mariani.
Ahora bien, no todas son malas noticias. Mientras que la demanda por los perfiles de menor jerarquía está en baja, el informe estima un crecimiento en puestos para personal con mayor experiencia o capacitación. En este contexto conviene pensar cómo deben formarse los nuevos talentos.
Pablo Granitto, investigador de CONICET con especialidad en Machine Learning y docente en la carrera de Licenciatura en Ciencias de la Computación, explica: “Nosotros formamos profesionales muy teóricos, muy buenos para la industria. Tenemos la idea de enseñar los fundamentos de la computación y no únicamente la práctica. Hay que convencer a los chicos acerca de cuándo usar la Inteligencia Artificial y cuándo no”.
Para Zanarini, lo importante en el entorno académico es desarrollar criterio: “En un curso de lenguaje de programación, muchos de los problemas se pueden resolver efectivamente pasándole la consigna a la IA. Nosotros buscamos fomentar actividades en las que haya actitud crítica, una defensa de lo que hicieron y la construcción de soluciones integrales”.
Manson, desde un punto de vista corporativo, analiza: “Hubo un viraje. Hoy se buscan perfiles de otro tipo. Líderes que tengan capacidad de gestionar este tipo de tecnología que ahora nos atraviesa, que tengan el criterio para saber dónde aplicarla. Esto puede sonar raro, pero lo importante a la hora de generar un buen criterio y capacidad de análisis es aprender lo básico. Me refiero a cultura general, matemática, estadística y geografía, todo lo que nos permite tomar decisiones en el día a día”.
Mientras tanto, el índice elaborado por Stanford destaca un aumento en la demanda laboral para perfiles orientados a la gestión de la IA. Hoy en día, los conocimientos en el lenguaje de programación Python aparecen en más de 258.000 búsquedas en Estados Unidos, un crecimiento del 391% con respecto al período 2013-2015, y un 30% más que en 2024. Las búsquedas vinculadas al manejo de IA generativa crecieron un 111% entre 2024 y 2025. El informe también contempla que la demanda laboral podría virar próximamente hacia perfiles más familiarizados con la coordinación de operaciones y sistemas orientados a tareas, más que al manejo de herramientas tipo chat.
Hacia dónde vamos
Determinar hacia dónde y de qué manera avanzará la IA es una pregunta para la que nadie parece tener una respuesta clara. Incluso para quienes integran la comunidad científica y académica es un desafío mantener el ritmo. “Si uno pensaba hace tan solo dos años que iba a tener un asistente para programar con la calidad de respuesta y fundamentación que te dan estos sistemas, hubiese dicho que era imposible”, exclama Granitto. A lo cual Zanarini agrega: "Hace algunas décadas tenía una perspectiva para determinados hitos, pero cosas que imaginaba posibles para 2050 ya ocurrieron el año pasado”.
La inversión corporativa global en Inteligencia Artificial, según el informe de Stanford, se incrementó un 127,5% en 2025 con respecto al año anterior. Cerca de la mitad de esos fondos está destinada al desarrollo de herramientas de IA generativa. Mientras tanto, la cantidad de nuevas compañías de IA creadas creció un 71% en el mismo período.
A su vez, el valor que los usuarios obtienen del uso de este tipo de herramientas creció un 54% en el último año. Para Estados Unidos, el superávit de los consumidores finales escaló a 172.000 millones de dólares anuales a comienzos de este año. Todo esto, en un contexto en el cual los servicios continúan siendo gratuitos o a valores extremadamente bajos.
La única certeza en el horizonte es que la penetración de esta tecnología seguirá creciendo. Ni siquiera Claude, el motor diseñado por la empresa estadounidense Anthropic, pudo arrojar luz acerca de hacia dónde avanzará la coexistencia entre trabajadores humanos y la IA. “La pregunta más difícil no es técnica sino filosófica: ¿qué hacemos con el trabajo, el propósito, la identidad? Históricamente, las revoluciones tecnológicas desplazan algunos puestos de trabajo pero crean nuevos roles. Esta vez podría ser diferente porque la IA no solo automatiza lo físico sino lo cognitivo y lo creativo. No tengo certeza de cómo se resuelve eso socialmente”, contestó Claude a pedido de Negocios.
