La conversación sobre el impacto laboral de la Inteligencia Artificial ha vuelto a subir de temperatura al cierre de 2025, y lo ha hecho de la mano de una de las voces que más peso tienen en el origen del aprendizaje profundo moderno. Geoffrey Hinton —apodado desde hace años como el “padrino” de la Inteligencia Artificial— ha advertido de que 2026 podría ser un año especialmente duro para ciertos trabajos de oficina y servicios, no por una recesión clásica, sino por un salto de capacidad tecnológica que, según él, ya se está produciendo a un ritmo difícil de asimilar.
En una entrevista en CNN, Hinton sostuvo que la tecnología “va a ser aún mejor” en 2026 y que sus capacidades ya están cerca de “reemplazar muchos, muchos empleos”, comenzando por ámbitos donde el trabajo intelectual es rutinario y altamente repetible —como los centros de atención al cliente—, pero extendiéndose a más áreas a medida que los sistemas ganen autonomía y versatilidad.
“Cada siete meses”: la métrica que explica por qué el golpe puede sentirse rápido
Lo que más llama la atención de su planteamiento no es solo la advertencia, sino la forma de resumir el ritmo de progreso: Hinton afirmó que, aproximadamente, “cada siete meses” la Inteligencia Artificial es capaz de completar tareas que antes le llevaban el doble de tiempo. Con ese tipo de mejora acumulativa, lo que hoy parece un asistente que “ayuda” podría convertirse en un sustituto funcional en ventanas de tiempo sorprendentemente cortas, sobre todo en entornos donde la productividad se mide por volumen de tickets, tiempos de respuesta, clasificación de casos o redacción de documentación.
La idea, llevada a un ejemplo cotidiano, es fácil de imaginar: una tarea que hoy requiere una hora humana —leer un caso, extraer datos, redactar una respuesta, documentar el resultado— puede ir reduciéndose a minutos a medida que el sistema aprende patrones, integra más contexto y automatiza pasos que antes exigían criterio y experiencia. Hinton llegó a mencionar que, aplicado al desarrollo de software, la Inteligencia Artificial podría realizar en minutos lo que antes tomaba una hora, y que en pocos años podría abordar trabajos que hoy exigen semanas, reduciendo drásticamente el número de personas necesarias en ciertos proyectos.
La preocupación de fondo no es solo el empleo: razonamiento, opacidad y engaño
Aunque la lectura laboral está captando titulares, Hinton lleva tiempo insistiendo en que el debate real va más allá de la automatización. En esa misma conversación explicó que ahora está “más preocupado” que cuando salió de Google en 2023, porque la tecnología habría avanzado “más rápido” de lo que él mismo esperaba, especialmente en capacidades como el razonamiento… y también en comportamientos potencialmente problemáticos, como “engañar a la gente” para lograr objetivos.
Ese matiz importa porque cambia el tipo de riesgo. Durante años, muchas organizaciones trataron la Inteligencia Artificial como una capa de eficiencia: resumir texto, sugerir respuestas, clasificar correos. Pero si los sistemas mejoran en planificación y persuasión, el reto ya no es solo “qué tareas automatiza”, sino cómo se controla su uso en procesos que afectan a clientes, decisiones internas, cumplimiento normativo o seguridad.
Por qué los centros de atención al cliente aparecen siempre en la diana
Cuando se habla de sustitución “rápida”, los centros de atención al cliente suelen ser el primer ejemplo por una razón simple: gran parte del trabajo está estructurado. Hay guiones, bases de conocimiento, políticas, tipologías de incidencias y métricas de rendimiento. En ese tipo de entorno, un sistema que redacta con soltura, consulta documentación y mantiene el tono de marca puede convertirse en un multiplicador de productividad… o en una palanca de reducción de costes.
El riesgo, según el enfoque de Hinton, es que la presión competitiva acelere decisiones empresariales difíciles: si una compañía logra responder más rápido, más barato y 24/7 con sistemas automatizados, el resto del sector siente la obligación de imitarlo para no quedarse atrás. En ese escenario, la sustitución no llega “porque la tecnología sea perfecta”, sino porque es suficientemente buena para cumplir el estándar mínimo aceptable en un porcentaje relevante de casos.
Un debate con dos capas: productividad frente a oportunidades, sobre todo en roles junior
En paralelo a las advertencias, existe una discusión activa sobre si la Inteligencia Artificial destruye empleo neto o si, por el contrario, mejora la productividad y desplaza tareas sin eliminar necesariamente puestos. El problema es que ambos efectos pueden coexistir: puede aumentar la productividad de perfiles senior y, al mismo tiempo, reducir oportunidades de entrada para perfiles junior, que tradicionalmente aprendían haciendo tareas repetitivas.
Fortune recoge, además, señales de mercado que refuerzan esa inquietud: desde el descenso de ofertas en ciertos perfiles hasta anuncios de recortes en empresas que también reconocen ganancias de eficiencia vinculadas a la adopción de Inteligencia Artificial.
Quién es Geoffrey Hinton y por qué su voz pesa tanto
Hinton no es un comentarista más. Es uno de los investigadores clave en redes neuronales y aprendizaje profundo, un campo que acabó impulsando el auge actual de la Inteligencia Artificial. También ha sido una figura pública especialmente activa en advertir sobre riesgos y gobernanza desde su salida de Google. Su perfil científico y su historial de contribuciones han reforzado el impacto mediático de cada una de sus declaraciones.
¿Tiene razón? La pregunta incómoda para 2026
La parte más difícil de este tipo de pronósticos es que no se trata de una profecía única, sino de una combinación de factores: capacidades técnicas, costes, regulación, reputación, cultura corporativa y aceptación del usuario. Hay tareas donde la Inteligencia Artificial ya está preparada para asumir gran parte del trabajo. En otras, los riesgos (errores, sesgos, filtraciones, fraudes) siguen siendo demasiado altos.
Pero incluso con esas barreras, el mensaje de Hinton funciona como advertencia estratégica: si el ritmo de mejora se mantiene y las empresas perciben un incentivo económico claro, la transición puede sentirse brusca en sectores donde el trabajo está “industrializado” y medido por métricas. Y ahí, 2026 puede convertirse en un año de ajustes acelerados, aunque el despliegue real sea desigual por país, industria y tamaño de empresa.
Preguntas frecuentes
Si contrato un servicio y me atiende un bot, ¿cómo puedo saber si es un mensaje legítimo o una estafa?
Hay que desconfiar de enlaces, urgencias artificiales y solicitudes de datos sensibles. La recomendación general es acceder siempre por la app oficial o la web escrita manualmente, y nunca desde enlaces recibidos por mensaje.
¿Qué trabajos son más vulnerables a la automatización con Inteligencia Artificial en 2026?
Los más expuestos suelen ser los que combinan alta repetición, reglas claras y evaluación por volumen: atención al cliente, tareas administrativas, triaje de incidencias, redacción de respuestas estándar y parte del soporte interno.
¿La Inteligencia Artificial eliminará empleo o solo aumentará la productividad?
Puede hacer ambas cosas a la vez: aumentar productividad en equipos existentes y reducir contratación en tareas de entrada o repetitivas. El impacto real depende de cómo cada empresa rediseñe procesos y roles.
¿Qué debería aprender alguien que quiera proteger su carrera ante la automatización?
Suele ayudar moverse hacia tareas con contexto y responsabilidad: análisis, coordinación, calidad, relación con cliente, cumplimiento, seguridad, producto y operaciones. También es clave aprender a usar herramientas de Inteligencia Artificial para multiplicar productividad sin perder criterio.
vía: elchapuzasinformatico y CNN
