¿Deberían las máquinas decidir por nosotros? El SALT Lab de Stanford lanza uno de los estudios más relevantes de la década: WORKBank, una base de datos única que cruza las capacidades reales de los agentes de IA con las tareas que los trabajadores desean o no automatizar.
Una transición masiva que no estamos gestionando bien
Más de 70 millones de trabajadores en EE.UU. se verán afectados por la automatización según Stanford. Pero hay un problema: no estamos preguntando a las personas qué quieren automatizar.
Los investigadores (Shao, Zope, Jiang, Pei, Nguyen, Brynjolfsson, Yang, 2024) han entrevistado a más de 1.500 trabajadores y comparado sus opiniones con la de 52 expertos en IA y startups de Y Combinator.
¿Qué tareas quieren automatizar los trabajadores?
- Un 46% estaría dispuesto a automatizar parte de su trabajo.
- Los motivos: ahorrar tiempo, evitar tareas repetitivas o ganar calidad de vida.
- Pero también hay resistencias: desconfianza (45%), miedo a perder el empleo (23%) o pérdida del “toque humano”.
Green light vs Red light: el mapa de la automatización deseada
WORKBank clasifica las tareas según dos variables: capacidad técnica de la IA y deseo humano de automatización.
4 zonas clave:
- Green Light: Alta capacidad + alto deseo. Las tareas ideales para IA.
- Red Light: La IA puede hacerlo, pero la gente no quiere.
- Oportunidad R&D: Las personas lo desean, pero la IA aún no puede hacerlo.
- Low Priority: Ni capacidad ni deseo. No priorizar.
Sorpresa: el 41% de las startups están invirtiendo justo en las zonas equivocadas (Red y Low Priority).
La escala HAS: cómo debe colaborar la IA con los humanos
Los investigadores han creado la Human Agency Scale (HAS) para medir cómo prefieren trabajar las personas con IA:
- H1: IA ejecuta sola
- H3: colaboración igualitaria (la más deseada)
- H5: humano en completo control
En el 47,5% de las tareas, las personas desean más control del que los ingenieros de IA consideran necesario.
Las habilidades que ganan y las que pierden
Según este estudio, las habilidades que más aumentan su valor son:
- Empatía
- Liderazgo
- Comunicación interpersonal
- Juicio cualitativo
- Coordinación y organización
Las habilidades puramente analíticas y técnicas bajan en importancia relativa frente a las llamadas “high-agency skills”.
Claves para RRHH, educación y empresas
- Formación profesional centrada en habilidades humanas y relacionales.
- Diseño de herramientas IA centradas en el usuario, no solo en la eficiencia.
- Políticas públicas que acompañen esta transición con equidad y propósito.
- Inversión privada con foco en zonas Green Light y R&D.
Diseñar un futuro del trabajo más humano
El estudio del SALT Lab de Stanford nos recuerda algo esencial: la IA no sustituirá el trabajo humano, sino que transformará su naturaleza. Y esa transformación debe ser cocreada con quienes más la vivirán: los trabajadores.
Desde IEBS creemos que el verdadero reto de la transformación digital no está en la tecnología, sino en la capacidad de liderar un cambio organizativo con alma humana.