Un estudio reciente del Laboratorio Colossus simula tres escenarios de difusión de la inteligencia artificial sobre el empleo argentino hacia 2030 y llega a una conclusión contraintuitiva: los puestos más expuestos no son los menos calificados, sino los formales, mejor remunerados y de perfil cognitivo. Para quien trabaja o quiere trabajar en tecnología, eso cambia el cálculo de qué conviene aprender.

El informe, difundido por Infobae a partir del trabajo del Laboratorio Colossus, aclara algo importante: no son pronósticos sino simulaciones. Muestran qué pasaría con el producto, los salarios y el empleo bajo distintos supuestos de adopción. Esa distinción importa para leer los números sin alarmarse ni relajarse de más.

Qué dice el estudio

El trabajo plantea tres escenarios —modesto, sustancial y extremo— y los compara contra un camino sin desarrollo de la tecnología. Los resultados principales:

• Efecto sobre el producto: el PBI crecería 0,9% en el escenario modesto, 5,2% en el sustancial y 20,2% en el extremo por encima del camino inercial, cifras menores a las proyectadas para economías más desarrolladas.

• Dónde pega más fuerte: sobre el empleo formal, mejor pago y de tareas cognitivas, con una redistribución interna del ingreso laboral.

• Dónde pega menos: el empleo informal funciona como amortiguador, no porque sea mejor sino porque las tareas manuales y presenciales son más difíciles de automatizar.

• Concentración geográfica: en el escenario extremo, hasta el 14,1% del empleo de la Ciudad de Buenos Aires podría desplazarse, por su alta proporción de servicios profesionales.

La lectura que importa: la exposición no se distribuye por nivel educativo sino por tipo de tarea. Un trabajo con muchas tareas repetitivas y predecibles está expuesto aunque requiera título universitario. Uno con tareas variables, presenciales o que exigen coordinación entre personas lo está menos, aunque pague peor.

Qué hace resistente a un empleo tecnológico

Cruzando esa lógica con lo que se ve hoy en el mercado, hay cuatro factores que reducen la exposición de un rol:

1. Responsabilidad sobre decisiones con consecuencias

Cuando un error sale caro —seguridad, infraestructura crítica, decisiones financieras—, las organizaciones mantienen un humano responsable aunque la herramienta haga el trabajo. La responsabilidad no se delega a un sistema.

2. Contexto que no está escrito en ningún lado

Gran parte del trabajo valioso depende de saber por qué las cosas son como son en esa empresa en particular. Esa información no está en la documentación ni en internet, y por lo tanto no está en el modelo.

3. Coordinación entre personas con intereses distintos

Negociar prioridades, alinear equipos, decidir qué no se hace. Es trabajo político en el buen sentido, y sigue siendo humano.

4. Trabajo sobre sistemas físicos o híbridos

Infraestructura, redes, dispositivos, soporte en sitio. La barrera acá no es cognitiva sino material.

Los roles tecnológicos mejor posicionados

Una aclaración sobre las últimas tres filas: "exposición alta" no significa desaparición. Significa que la parte rutinaria del rol se absorbe y lo que queda es la parte de criterio, que requiere menos gente pero más calificada. El efecto neto sobre el empleo depende de si la demanda del sector crece lo suficiente para compensar.

Cómo prepararse desde ahora

El estudio describe escenarios a 2030; las decisiones se toman hoy. Cuatro movimientos concretos, ordenados por relación entre esfuerzo e impacto:

1. Identificá qué parte de tu trabajo es rutinaria. Hacé el ejercicio literal: anotá tus tareas de una semana y marcá cuáles seguirían un guion fijo. Ese porcentaje es tu exposición real, sin importar el título de tu puesto.

2. Automatizá vos esa parte antes de que la automaticen sin vos. Quien introduce la herramienta en su propio proceso suele quedar a cargo de supervisarla. Es la diferencia entre ser desplazado y ser quien opera el reemplazo.

3. Movete hacia donde hay responsabilidad. Dentro del mismo rol, las tareas con consecuencias son las que menos se delegan a un sistema.

4. Sumá contexto de negocio. Entender por qué la empresa hace lo que hace es el tipo de conocimiento que no está documentado y por lo tanto no es replicable.

Si estás considerando un cambio de área a partir de esto, esta guía sobre reconversión laboral hacia tech sin experiencia previa cubre el trayecto completo. Y si querés el marco más amplio de por qué la formación técnica sigue dando ventaja en este contexto, este artículo sobre la economía del conocimiento lo desarrolla.

La conclusión que el estudio no dice pero se deduce

Si la exposición se define por tipo de tarea y no por nivel educativo, entonces la estrategia defensiva de "estudiar más" no alcanza por sí sola. Lo que protege es cambiar la composición de tu trabajo: menos ejecución repetitiva, más criterio, responsabilidad y coordinación.

Eso se puede hacer sin cambiar de empleo ni de carrera. Es, de hecho, la forma más rápida: dentro del rol que ya tenés, correr el eje de lo que hacés todos los días.

Cursos recomendados de Coderhouse

Cuatro caminos según el movimiento que quieras hacer:

• Curso de Ciberseguridad: el área con menor exposición y mayor déficit de talento del mercado.

• Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial: para entender qué se automatiza y qué no antes de tomar cualquier decisión de carrera.

• Curso de AI Automation: el camino concreto para ser quien automatiza en lugar de quien es automatizado.

• Carrera de AI Marketing: para perfiles comerciales que quieren mover su rol hacia la parte de criterio y estrategia.

El más urgente de los cuatro depende de tu situación, pero si tu trabajo actual tiene mucha tarea repetitiva, empezá por automatización: es el que más rápido cambia tu posición relativa.

Preguntas frecuentes

¿Qué empleos tecnológicos son más seguros frente a la IA?

Los que combinan responsabilidad sobre decisiones costosas con contexto específico de la organización: ciberseguridad, infraestructura, ingeniería de datos y gestión de producto. Lo que los protege no es la complejidad técnica sino que un error tenga consecuencias que alguien deba asumir.

¿La IA va a eliminar los trabajos de programación?

Los está transformando más que eliminando. La escritura de código se acelera mucho, pero la arquitectura, la revisión y la decisión sobre qué construir siguen siendo humanas. El perfil más expuesto es el que solo ejecuta tareas de implementación acotadas y bien especificadas.

¿Por qué el estudio dice que el empleo formal está más expuesto que el informal?

Porque la exposición depende del tipo de tarea. El empleo formal en centros urbanos concentra trabajo cognitivo, de oficina y con procedimientos documentados, que es lo más automatizable. El trabajo manual, presencial y variable es más difícil de replicar con software.

¿Conviene cambiar de carrera por el avance de la IA?

En general conviene primero cambiar la composición de tu trabajo actual antes que la carrera entera: es más rápido y menos riesgoso. El cambio de área tiene sentido si tu rol es mayoritariamente rutinario y no ves espacio para moverte hacia tareas con más criterio.

¿Cuánto hay que creerle a las proyecciones a 2030?

Son simulaciones bajo supuestos, no pronósticos, y los propios autores lo aclaran. Su utilidad no está en el número exacto sino en la dirección: qué tipo de tarea queda más expuesta. Esa parte del análisis es robusta aunque los porcentajes terminen siendo otros.