Cómo evaluamos el impacto de la IA en las profesiones
A diferencia de los enfoques simplistas que dan un único porcentaje de automatización, distinguimos dos dimensiones fundamentales del impacto de la IA en cada tarea.
Mide el potencial de que la IA realice esta tarea de forma autónoma. Una tarea con 80% de IA sola significa que la IA puede realizarla de forma autónoma en el 80% de los casos.
Ej: Entrada de datos, clasificación de emails, generación de informes estándar
Mide el potencial de mejora por IA. Un índice alto significa que la IA puede mejorar significativamente la productividad o calidad del trabajo humano.
Ej: Diagnóstico médico asistido, redacción aumentada, análisis de datos
Las dos puntuaciones se combinan en un cuadrante de 4 zonas que permite visualizar la posición de una profesión frente a la IA.
Baja IA sola, bajo aumento. Profesiones poco impactadas por la IA actual (ej: fontanero, enfermero).
Baja IA sola, alto aumento. La IA amplifica capacidades sin reemplazar (ej: médico, abogado, desarrollador).
Alta IA sola, alto aumento. La IA reemplaza tareas clave y transforma la profesión — esta es la zona de transformación principal donde aterrizan la mayoría de profesiones expuestas (ej: contable, operador de datos, diseñador).
Alta IA sola, bajo aumento. La IA reemplaza masivamente sin generar valor añadido para el trabajador (ej: televendedor, clasificadora industrial).
Nuestro scoring V5 distingue dos tipos de asistencia IA e integra el coste de verificación humana para puntuaciones más realistas.
Fórmula V5
Asistencia_efectiva = (E1 + E2 × adopción_herramientas) × (1 - coste_verificación)Índice = Eliminación + (1 - Eliminación) × Asistencia_efectivaE1 mide la ayuda de un LLM solo (redacción, análisis, traducción). E2 mide la ayuda de un LLM combinado con herramientas externas (agentes código, RPA, CRM). El coste de verificación reduce la asistencia efectiva.
| Profesión | IA sola | Mejora | Índice de transformación |
|---|---|---|---|
| Operador de entrada de datos | 85% | 10% | 87% |
| Desarrollador web | 20% | 60% | 68% |
| Enfermero | 5% | 15% | 19% |
No todas las tareas de una profesión tienen el mismo peso. Utilizamos dos criterios para ponderar su impacto en el índice global.
De marginal (1) a crítica (5) para la profesión. Una tarea crítica pesa más en el índice final.
De rara/anual (1) a continua/diaria (5). Una tarea frecuente impacta más el índice final.
Cálculo del peso
Peso = Importancia × FrecuenciaLos LLM pueden dar respuestas variables. Para garantizar la fiabilidad de nuestros índices, utilizamos un enfoque multi-run.
Utilizamos un gran modelo de lenguaje en una versión fija para asegurar la reproducibilidad de los índices en el tiempo.
Aplicamos correcciones post-evaluación basadas en la categoría de la profesión para corregir los sesgos sistemáticos del LLM.
Contable, secretario, teleoperador
Ingeniero, abogado, médico
Fontanero, electricista, conductor
Enfermero, cuidador, educador
Diseñador, artista, redactor
Vendedor, comercial, agente inmobiliario
Manager, jefe de proyecto, RRHH
Nuestro análisis se basa en los marcos de referencia de profesiones más completos y los estudios científicos de referencia.
Clasificación francesa de profesiones (France Travail). 532 fichas de profesiones, 11.000 denominaciones, tareas detalladas.
Base de datos del Departamento de Trabajo de EE.UU. 1.000+ ocupaciones con habilidades, tareas y contexto laboral.
Clasificación europea multilingüe. Armonización de profesiones y competencias a nivel UE.
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023).
GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.
OpenAI Research. arXiv:2303.10130
openai.com/research/gpts-are-gpts →Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017).
The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?
Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.
doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019 →Briggs, J., & Kodnani, D. (2023).
The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth.
Goldman Sachs Global Economics Research.
goldmansachs.com →International Labour Organization (2024).
Generative AI and Jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality.
ILO Working Paper 96.
ilo.org →Nedelkoska, L., & Quintini, G. (2018).
Automation, skills use and training.
OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 202.
doi.org/10.1787/2e2f4eea-en →Microsoft Research (2025).
New Future of Work Report 2025.
Microsoft Research Technical Report.
microsoft.com/research →Nuestros índices están calibrados con 42 profesiones de referencia que cubren 7 categorías, con objetivos basados en 7 estudios académicos.
Índice técnico: lo que la IA PUEDE hacer teóricamente
Índice realista: lo que ESTÁ ocurriendo, después del coeficiente de adopción país/sector y fricción regulatoria