Susana López Blanco El Barómetro del Talento Digital de IEBS estudiará qué tareas están delegando las empresas en inteligencia artificial, con qué grado de autonomía y qué conocimientos y capacidades profesionales ganan valor a medida que cambia la forma de trabajar. La investigación combinará trabajo de campo con cientos de empresas, entrevistas con directivos y análisis de la evidencia disponible.
Preguntar cuántas personas utilizan IA ya dice poco. Dos profesionales pueden usarla todos los días y trabajar de formas completamente distintas: uno pide ayuda para redactar un correo; otro supervisa un agente que consulta datos, actualiza sistemas y prepara una propuesta antes de solicitar aprobación. Queremos medir esa diferencia.
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La unidad de análisis ya no puede ser solo «usar IA»
La adopción de ChatGPT, Copilot y otras herramientas ha crecido tan deprisa que preguntar simplemente quién utiliza inteligencia artificial empieza a resultar insuficiente.
Interesa saber qué tarea hace la persona, qué parte asume la IA y quién conserva la decisión final.
El Barómetro estudiará, entre otras, estás cuestiones:
- qué tareas utilizan ya IA de forma habitual;
- cuáles siguen siendo principalmente humanas;
- qué trabajo se delega parcial o completamente;
- cuándo existe revisión o aprobación humana;
- qué ocurre con el tiempo, la calidad y los errores;
- qué funciones nuevas aparecen dentro de los equipos;
- qué conocimientos están ganando importancia;
- qué necesidades de formación empiezan a detectar las empresas.
Esta distinción permite estudiar algo bastante más útil que el uso de una herramienta: cómo se está repartiendo el trabajo entre personas y sistemas de IA.
La IA ya está cambiando tareas, pero todavía sabemos poco sobre el resultado final
La investigación reciente permite descartar dos simplificaciones: ni estamos viendo una sustitución generalizada del empleo, ni la IA se limita ya a funcionar como asistente.
Microsoft describe desde su Work Trend Index una evolución desde el asistente individual hacia equipos formados por personas y agentes. En la fase más avanzada de su modelo utiliza la expresión human-led, agent-operated: las personas fijan objetivos y criterios mientras los agentes ejecutan procesos y vuelven a ellas cuando necesitan intervención.
La formulación es de Microsoft y describe un escenario de evolución organizativa, no el estado actual de todas las empresas. Su estudio de 2025 se apoyó en encuestas a 31.000 trabajadores de 31 países, datos de LinkedIn y señales agregadas de Microsoft 365.
En abril de 2026, INSEAD y NTT DATA encontraron en el sector de servicios tecnológicos otro cambio relevante: al automatizarse determinadas tareas, aumentaba el peso del conocimiento del negocio, el criterio, la supervisión y el diseño.
El resultado encaja con una hipótesis razonable para nuestro estudio, pero tiene un ámbito concreto. No podemos asumir que un profesional sanitario, un comercial, un abogado o un responsable de operaciones estén viviendo exactamente la misma transformación.
Ahí está parte del trabajo pendiente.
Automatizar una tarea y delegar un proceso son cosas diferentes
Una IA puede sugerir una respuesta, prepararla para revisión, ejecutar una acción después de recibir permiso o trabajar con mayor autonomía durante varias fases de un proceso.
Meter todos esos casos dentro de «uso de IA» oculta buena parte de lo que está ocurriendo.
| Nivel | Ejemplo | Papel de la persona |
|---|---|---|
| Asistencia | La IA propone un texto o análisis. | La persona ejecuta y decide. |
| Recomendación | La IA compara opciones y propone una acción. | La persona decide. |
| Ejecución supervisada | El sistema realiza una tarea después de recibir autorización. | La persona aprueba y revisa. |
| Proceso delegado | Un agente completa varias acciones y solicita intervención cuando encuentra una excepción. | La persona define límites y supervisa resultados. |
Stanford ha abordado esta cuestión desde la perspectiva de los propios trabajadores. El proyecto Future of Work with AI Agents recoge respuestas de 1.500 profesionales de 104 ocupaciones sobre 844 tareas y las contrasta con evaluaciones de especialistas en IA.
Los trabajadores muestran una actitud favorable a automatizar el 46,1 % de las tareas analizadas. Pero el resultado más interesante aparece cuando se pregunta cuánto control humano quieren conservar: la colaboración equilibrada entre persona e IA es la opción predominante en 47 de las 104 ocupaciones estudiadas.
La capacidad técnica, por tanto, no decide por sí sola cuánto trabajo conviene delegar.
El empleo joven ofrece una primera señal que merece seguir de cerca
Otra pregunta difícil es qué ocurre con las tareas con las que una persona aprendía una profesión.
La revisión publicada el 12 de agosto de 2026 por el Stanford Digital Economy Lab utiliza datos administrativos de nóminas de ADP correspondientes a millones de trabajadores estadounidenses.
Los autores no encuentran un desplazamiento generalizado del empleo asociado a la IA. Sí observan una brecha entre los trabajadores más jóvenes: el empleo de personas de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a IA se encuentra un 19 % por debajo de donde estaría si hubiera evolucionado al ritmo de trabajadores jóvenes en ocupaciones menos expuestas. Entre los profesionales con mayor experiencia no aparece una diferencia comparable.
Stanford observa además que el deterioro es mayor en ocupaciones donde la IA tiene más capacidad para automatizar trabajo y menor cuando se utiliza principalmente para complementar a la persona.
Es un resultado estadounidense y no demuestra qué está ocurriendo en España. Sí plantea una pregunta que las empresas deberían hacerse: si desaparecen tareas de entrada, ¿cómo adquiere experiencia quien empieza?
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¡Saber más!Programación, consultoría, marketing, análisis, diseño o servicios profesionales han utilizado tradicionalmente trabajos relativamente rutinarios para formar criterio. Una herramienta que elimina esas tareas puede aumentar la productividad hoy y obligarnos a rediseñar cómo se aprende una profesión mañana.
Qué medirá el Barómetro del Talento Digital
La investigación organizará el análisis alrededor de ocho dimensiones para relacionar adopción de IA con cambios concretos en el trabajo.
| Dimensión | Qué queremos medir |
|---|---|
| Uso | Frecuencia, herramientas y tareas donde interviene IA. |
| Autonomía | Qué puede hacer el sistema sin intervención y qué necesita aprobación. |
| Supervisión | Dónde siguen siendo necesarios revisión, criterio y decisión humana. |
| Resultados | Cambios en tiempo, productividad, calidad y errores. |
| Tareas | Actividades que cambian, desaparecen, aparecen o se redistribuyen. |
| Capacidades | Conocimiento técnico y del negocio, criterio, comunicación, supervisión y resolución de problemas. |
| Organización | Cambios en procesos, equipos y responsabilidades. |
| Formación | Carencias detectadas y conocimientos que las empresas necesitan actualizar. |
El objetivo es poder relacionar variables. Saber, por ejemplo, si una mayor autonomía coincide con mejores resultados, con más controles o con cambios en determinadas funciones profesionales.
Cómo se está construyendo la investigación
El Observatorio del Talento Digital de IEBS plantea el Barómetro como un estudio periódico, con vocación anual, basado en trabajo cuantitativo con cientos de empresas.
El proyecto combina tres fuentes.
Encuesta a empresas
El trabajo de campo recoge información de responsables de compañías de distintos sectores. El cuestionario del Barómetro está abierto para construir la base cuantitativa del estudio.
Conversaciones con directivos
El Observatorio ha publicado ya entrevistas con responsables de L’Oréal, HP, Telefónica, Alain Afflelou, LinkedIn, Brooklyn Fitboxing, WPP Media, Mapfre, Ilunion, KPMG y Microsoft.
Las conversaciones permiten ver diferencias que una encuesta difícilmente recoge por sí sola: cómo se aplica la IA en una aseguradora, una agencia de medios, una compañía tecnológica, una empresa de retail o una consultora; qué funciones cambian y qué preocupa a quienes dirigen esa transformación.
Investigación documental
Los resultados se contrastarán con estudios académicos, datos laborales y trabajos empresariales como los citados en este artículo.
La muestra definitiva, distribución por sectores y resto de detalles metodológicos se publicarán con el informe, de manera que los resultados puedan leerse con su contexto y sus límites.
IEBS ya había preguntado por percepción; ahora queremos observar el trabajo
El Barómetro tiene un antecedente. En 2025, IEBS y tthegap publicaron el estudio El impacto de la IA y la automatización en el trabajo y las empresas, realizado con más de 1.000 participantes.
Aquella investigación encontró, entre otros resultados, que el 62 % confiaba en que la IA mejoraría productividad y eficiencia y que el 94 % consideraba fundamental el aprendizaje continuo.
El nuevo estudio plantea una pregunta posterior. Ya sabemos que profesionales y empresas esperan cambios importantes. Ahora queremos medir qué está cambiando realmente dentro del trabajo.
«Saber utilizar IA» también necesita una definición mejor
La frase aparece cada vez más en ofertas de empleo y planes de formación, pero puede significar cosas muy distintas.
Aprender a utilizar una herramienta lleva poco tiempo. Trabajar bien con IA puede exigir además saber formular un problema, proporcionar contexto, elegir fuentes, detectar errores, decidir qué puede delegarse y reconocer cuándo hace falta intervención humana.
Con agentes, la exigencia aumenta. El profesional puede pasar de revisar un texto generado a supervisar un sistema que consulta información, utiliza herramientas y ejecuta acciones.
Una de las cuestiones que queremos comprobar es si las empresas están empezando a valorar especialmente perfiles que combinan conocimiento profundo de una disciplina con capacidad para dirigir y revisar sistemas de IA.
Esto conecta con el análisis que estamos desarrollando en IEBS sobre la No-Collar Economy y la transformación de los límites tradicionales entre profesiones. El Barómetro permitirá contrastar esa discusión con datos propios.
Qué podremos responder cuando termine el trabajo de campo
Cuando dispongamos de la muestra cerrada podremos responder con datos a preguntas que hoy dependen demasiado de experiencias particulares:
- qué tareas se están delegando a la IA;
- qué funciones trabajan con mayor autonomía;
- dónde continúa siendo habitual la validación humana;
- qué resultados observan las empresas;
- qué capacidades están ganando valor;
- qué perfiles presentan mayores necesidades de actualización;
- qué diferencias aparecen por sector, tamaño de empresa y responsabilidad;
- cómo afecta la IA a los primeros años de una carrera profesional.
También podremos comprobar una hipótesis central de esta investigación: si parte del valor profesional se está desplazando desde determinadas tareas de ejecución hacia el conocimiento, el criterio y la supervisión, o si los datos obligan a describir el cambio de otra manera.
Participa en el Barómetro del Talento Digital
El cuestionario está abierto a responsables de empresas y sus respuestas formarán parte del trabajo de campo. Participa en el Barómetro del Talento Digital.
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