Entre Wuzhen y Turín se ha dibujado una línea de tensión. En China, un investigador senior de DeepSeek avisó de que la IA podría sustituir “la mayor parte del trabajo humano” en un horizonte de 5 a 10 años y forzó a su propia industria a asumir un papel de “guardianes” frente a los riesgos sociales. En Italia, Jeff Bezos defendió que la automatización no borrará a quienes inventan: la creatividad, la invención y la resolución de problemas inéditos seguirán marcando la diferencia. Dos visiones que parten del mismo diagnóstico —la aceleración de la IA— y que abren la pregunta esencial: ¿qué parte del trabajo sigue siendo humana cuando los agentes toman el mando?
Tabla de contenidos
Dos narrativas que convergen en el valor del trabajo
La novedad del discurso de DeepSeek no es el pesimismo, sino su procedencia: una empresa símbolo de la pujanza china reconoce que la frontera de tareas automatizables se ensancha a diario. El calendario es incómodo: “fase de luna de miel” hoy (la IA impulsa productividad con poca autonomía), y, al madurar en 5–10 años, oleadas de sustitución y desajustes sociales si no hay amortiguadores. La firma, además, ha movido ficha técnica con versiones orientadas a eficiencia y a hardware local, en línea con la estrategia de autosuficiencia del ecosistema chino.
Bezos, por su parte, opta por la selección del ingenio: la IA y la robótica elevarán la productividad y desplazarán tareas, pero no a quienes imaginan lo que no existe. A su juicio, estamos ante una “burbuja buena” —industrial— que, aun con excesos, desemboca en avances reales y beneficios netos. El choque con DeepSeek no es tecnológico, es antropológico: ¿es la creatividad un refugio estable o un reducto menguante según los agentes aprendan a combinar memoria, herramientas y razonamiento compuesto?
Del puesto a la tarea: dónde aprietan de verdad los agentes
Conviene abandonar el debate por “ocupaciones” y mirar tareas dentro de cada rol:
- Repetibles y estandarizadas (consultas, informes, validaciones): alta probabilidad de automatización total.
- Contextuales pero acotadas (soporte avanzado, back-office con reglas): automatización parcial con humano en el bucle.
- Creativo-combinatorias (diseño, copy, prospección): cocreación IA-humano creciente, sustitución variable.
- Descubrimiento bajo incertidumbre radical (estrategia, I+D frontera, liderazgo en crisis): mayor peso humano, pero ya auxiliado por agentes que prueban escenarios y contrafactuales.
El riesgo no es que “desaparezcan” millones de empleos de golpe, sino que pierdan horas facturables frente a agentes persistentes y baratos. El empleo podría sobrevivir; el ingreso, no.
El giro agéntico: OpenAI, Anthropic (Claude) y Mistral mueven el tablero
Más allá de discursos, la industria ha entrado en modo despliegue de agentes. OpenAI presentó AgentKit, un conjunto de herramientas para diseñar, evaluar y operar agentes en producción (con Agent Builder, ChatKit y Evals específicos), es decir, el paso de los prototipos a sistemas operativos de trabajo. El objetivo es orquestar flujos, medir rendimiento y gobernar permisos con la misma seriedad que cualquier app corporativa.
Anthropic, con Claude, ha madurado su enfoque “tool use”, agenteo de escritorio y Skills —carpetas con instrucciones, scripts y recursos— para que cada organización moldee agentes a su contexto y no a un “benchmark” genérico. Se trata de convertir a Claude en colaborador persistente con conectores, ejecución de código y controles de gobernanza.
Mistral empuja una tesis complementaria desde Europa: agentes desplegables en cualquier lugar (nube, edge, on-prem) con una Agents API y documentación explícita para orquestación, además de “La Plateforme/AI Studio” para crear, versionar y gobernar modelos, agentes, datos y herramientas. El mensaje es doble: control (soberanía técnica) y eficiencia (costes y latencias).
El denominador común: si los agentes ven, piensan y actúan con políticas y trazas, pasan de asistentes conversacionales a unidades de trabajo. Y cuando se vuelven medibles (latencia, tasa de éxito, coste por acción, deriva), entran en la lógica de operaciones y finanzas.
El optimismo y el catastrofismo tienen límites
El optimismo de “siempre surgieron nuevos empleos” ignora la velocidad y la horizontalidad de esta ola: la IA toca a todas las funciones, no solo a la manufactura. Pero el catastrofismo también falla: existen frenos jurídicos, reputacionales y de responsabilidad (¿quién paga un error grave de un agente?), y la observabilidad exigirá trazas, revisión humana y guardarraíles.
De hecho, el propio sector ha empezado a normativizar sus agentes: sistemas cards, guardrails, DLP, tokens efímeros, session recording, mínima credencial almacenada, y métricas de “qué hizo el agente” y “bajo qué política”. Ahí apunta el esfuerzo de las mayores plataformas.
Política e incentivos: lo que decidirá la curva de adopción
No es un juego puramente técnico; lo modelan las reglas:
- Accountability: sin identidad fuerte para agentes, permisos de mínimo privilegio y auditoría de acciones, muchas tareas seguirán reservadas a humanos.
- Fiscalidad y costes relativos: si solo se grava el empleo humano y no el uso intensivo de cómputo, la sustitución sale artificialmente barata.
- Estándares sectoriales: donde haya pruebas, certificación y guías para IA operativa, la adopción será ordenada; donde falten, reinarán parches y miedo.
Europa y España juegan aquí un partido decisivo: si se sobrerregula el uso profesional de la IA sin desplegar transición activa (reskilling, movilidad, complementos salariales ligados a productividad, identidad digital para agentes), la productividad se deslocaliza y el ajuste queda en casa.
Qué pueden hacer las empresas (mañana por la mañana)
- Mapear tareas, no puestos: descomponer roles, puntuar automatizabilidad y rediseñar el mix humano-agente.
- Definir límites de autonomía: qué ejecuta el agente, qué exige aprobación humana, qué se revoca automáticamente.
- Medir resultados: tiempo ahorrado, calidad de salida, tasa de corrección, €/acción, y efecto en ingresos/coste.
- Seguridad AI-first: identidad de agentes, credenciales efímeras, policy enforcement, trazas inmutables, DLP.
- Comunicar de verdad: qué tareas cambian y qué apoyos habrá —y cumplirlo— para evitar fricciones.
Tres horizontes plausibles
- 2026–2028: explosión de agentes con humano en el bucle en back-office, ventas y soporte. Plataformas (OpenAI, Anthropic, Mistral) empujan el paso a producción con tooling de observabilidad y gobierno.
- 2029–2032: consolidación de entornos mixtos con métricas de responsabilidad; compresión salarial en tareas medianamente cualificadas por sustitución parcial.
- 2033–2035: si el coste de cómputo baja y la coordinación multiagente madura, dislocación profunda en servicios; la creatividad como refugio se estrecha o se redefine.
¿Qué nos espera?
Las posiciones de DeepSeek y Bezos no son profecías; son apuestas. La primera recuerda que la técnica no esperará a nuestras dudas. La segunda afirma que queda espacio para el ingenio humano. Ambas requieren una pieza adicional: instituciones y empresas que conviertan la productividad en mejores empleos, rentas y dignidad. Y un ecosistema tech —OpenAI, Anthropic, Mistral y otros— que haga medibles, gobernables y seguras las decisiones de sus agentes.
La disyuntiva no es IA “sí o no”, sino cómo: con quién se reparte la productividad, qué parte del trabajo merece mantenerse humana y qué reglas blindan la confianza. Si Europa y España quieren escribir su propio guion, toca pasar del titular al contrato verificable: derechos y responsabilidades para humanos y agentes, métricas comunes y un compromiso real con el aprendizaje continuo. Porque la ola no se detiene; solo se surfea. Y eso exige instituciones valientes, empresas transparentes y ciudadanos dispuestos a rehacer su oficio más de una vez en la vida.
Notas y referencias: Declaraciones de DeepSeek en la World Internet Conference (Wuzhen) y contexto de su estrategia; intervenciones de Jeff Bezos en Italian Tech Week; anuncios recientes de OpenAI AgentKit; evolución de Claude/Anthropic hacia “tool use”, desktop y Skills; documentación y Agents API de Mistral, y su enfoque de plataforma y despliegue en cualquier entorno.
