David Dorn: el futuro del trabajo en tiempos de inteligencia artificial física

La inteligencia artificial está cruzando una frontera crítica: ya no solo genera texto o imágenes, ahora actúa en el mundo físico. Esta transformación, conocida como IA física (Embodied AI), fue el eje del último Future Trends Forum, el think tank de la Fundación Innovación Bankinter que reunió en Madrid a 40 expertos internacionales de primer nivel.

Durante dos jornadas intensas, se debatió cómo esta nueva ola de IA afectará sectores clave como la salud, la movilidad, la industria o el empleo. David Dorn, profesor de Globalización y Mercados Laborales en la Universidad de Zúrich y una voz de referencia global en los efectos económicos de la automatización, puso el foco en un tema clave: cómo cambiará el mundo del trabajo cuando las máquinas no solo piensen, sino que también actúen.

En este artículo resumimos su visión sobre el futuro del empleo en un mundo donde la IA no solo complementa, sino que también sustituye tareas humanas.

No te pierdas la ponencia de David Dorn:

David Dorn: «Technological development and social impact» #EmbodiedAIForum

El futuro del trabajo ante la ola de inteligencia artificial física

David Dorn abre su intervención en el Future Trends Forum con una afirmación contundente: «la gran mayoría de los hogares con adultos en edad de trabajar obtiene sus ingresos principalmente del trabajo». Por tanto, cada vez que irrumpe una nueva ola tecnológica, una preocupación inevitable se instala entre millones de personas:

¿Amenaza esto mi empleo? ¿Perderé mi principal fuente de ingresos?

Dorn enmarca esta inquietud dentro de un contexto histórico. La pregunta sobre el impacto de la tecnología en el empleo no es nueva. Desde la Revolución Industrial, la automatización ha transformado el mercado laboral. Sin embargo, la escala y la velocidad de los cambios actuales, impulsados por avances en inteligencia artificial —especialmente la Embodied AI—, plantean desafíos nuevos y complejos. En palabras del propio Dorn, el temor no es solo teórico: muchas personas perciben estos avances como una amenaza directa a su modo de vida.

Las profesiones en el punto de mira de la automatización

Según David Dorn, la automatización no ha sido aleatoria: ha seguido un patrón claro, concentrándose en tareas bien estructuradas que pueden ser replicadas con precisión por máquinas. En concreto, ha afectado a dos grandes grupos de ocupaciones situadas en la franja media del mercado laboral, tanto en funciones manuales como cognitivas.

Por un lado, los trabajos que implican manipulación física de objetos según procesos bien definidos. Es el caso de las cadenas de producción en fábricas, donde los robots llevan años asumiendo tareas repetitivas. Dorn destaca que esta automatización ha sido posible gracias a la previsibilidad del entorno industrial, y señala que esta tendencia se está acelerando a medida que los robots se vuelven más versátiles y adaptables.

Por otro lado, están las ocupaciones que manejan información bajo reglas fijas, como la contabilidad o la gestión administrativa. En estas áreas, los sistemas de inteligencia artificial están empezando a sustituir tareas rutinarias. Dorn cita como ejemplo el sistema de pagos de su universidad, que ya utiliza un modelo de IA para clasificar de forma automática los gastos según su naturaleza. No se trata de una automatización completa del puesto, pero sí de tareas concretas que antes eran manuales y hoy pueden resolverse con algoritmos.

En ambos casos, el común denominador es la estructura predecible de las tareas: cuanto más clara y repetible sea una función, más susceptible es de ser automatizada.

¿Qué pasa con los empleos de altos y bajos ingresos?

Una de las grandes incógnitas, según David Dorn, es si la inteligencia artificial —incluida la Embodied AI— podrá extender su alcance hacia ocupaciones que hasta ahora se consideraban protegidas: tanto en la base como en la cúspide del mercado laboral.

Empleos de bajos ingresos

En el extremo inferior del mercado, hay muchas ocupaciones que tradicionalmente se han considerado poco automatizables, como peluqueros, camareros, personal de limpieza o asistentes domiciliarios. Estos trabajos requieren una combinación compleja de habilidades: reconocimiento visual, orientación espacial, comunicación verbal y motricidad fina para interactuar con entornos físicos cambiantes. Dorn explica que, hasta ahora, esta complejidad ha dificultado su automatización.

Sin embargo, durante el Future Trends Forum se presentaron casos incipientes de automatización en estos sectores, como robots de limpieza o sistemas para asistencia en el hogar. Aun así, los desafíos técnicos siguen siendo enormes. Dorn destaca las observaciones de la experta Sonia Chernova, que subrayó cómo cada hogar es diferente: desde la disposición de los muebles hasta la variedad de objetos y obstáculos. Estos entornos impredecibles hacen que la navegación y la ejecución de tareas por parte de una máquina sigan siendo un reto pendiente.

Empleos de altos ingresos

En el otro extremo, los trabajos de mayores ingresos han parecido estar a salvo porque dependen de habilidades como la creatividad, la resolución de problemas, la capacidad de adaptación y el liderazgo. Sin embargo, Dorn advierte que también aquí comienzan a verse señales de automatización, aunque en este caso no tanto mediante sistemas físicos, sino a través de herramientas basadas en texto o en código.

Habla de la posibilidad de automatizar partes del trabajo de ingenieros de software o diseñadores, gracias a modelos de inteligencia artificial capaces de generar código, imágenes o diseños funcionales. Aunque estos sistemas todavía requieren supervisión humana, representan un primer paso hacia la transformación de profesiones que antes se consideraban seguras frente al avance tecnológico.

¿Más automatización significa más desempleo?

Es una de las grandes preguntas que sobrevuelan cada vez que se habla de avances tecnológicos: si las máquinas hacen más tareas, ¿no habrá menos trabajo para las personas?

David Dorn lo aborda de forma directa: la historia demuestra que la automatización no ha llevado al desempleo masivo. Desde la Revolución Industrial hasta hoy, la tecnología ha sustituido muchas tareas, pero también ha creado nuevas funciones y ha reconfigurado por completo los mercados laborales.

Dorn explica que hay tres razones principales por las que el trabajo no desaparece, incluso en contextos de fuerte automatización:

1. Aparecen nuevos empleos ligados a las nuevas tecnologías

Es la explicación más intuitiva. Cuando surge una tecnología nueva, también lo hacen ocupaciones relacionadas directamente con su desarrollo y despliegue. Dorn cita la intervención del experto Thomas Hurd, que más adelante en el foro hablaría sobre el auge del talento vinculado a la inteligencia artificial: desarrolladores, ingenieros de datos, especialistas en IA generativa… todos ellos perfiles inexistentes hace apenas unos años.

2. La tecnología complementa el trabajo humano

No todas las innovaciones sustituyen tareas: muchas las amplifican. En estos casos, los trabajadores se vuelven más productivos. Dorn señala que este efecto puede tener impactos distintos según el tipo de ocupación.

Por ejemplo, si una empresa tiene dos contables y un sistema de IA permite que cada uno haga el doble de trabajo, es probable que conserven solo uno. Pero si los que se vuelven más productivos son los investigadores, puede ocurrir lo contrario: al hacer más descubrimientos y desarrollar mejores productos, contratar más personal se convierte en una inversión rentable.

Este fenómeno ha beneficiado sobre todo a los empleos de alta cualificación, donde la tecnología actúa como potenciador y no como sustituto.

3. El aumento de productividad genera más riqueza… y más demanda

La tercera razón, menos evidente pero muy poderosa, es de carácter macroeconómico. Si la productividad crece, la sociedad puede producir más bienes y servicios con los mismos recursos. Esto eleva el nivel de vida general y libera capacidad de gasto para satisfacer nuevas necesidades.

Dorn pone ejemplos claros: trabajos como cuidadores de perros, empleados de parques temáticos o sumilleres no existen por necesidades vitales, sino porque hay suficiente prosperidad como para dedicar recursos a esos servicios. Son empleos que surgen cuando la economía crece y las personas pueden consumir más allá de lo básico.

En conjunto, estas tres dinámicas explican por qué, a pesar de los cambios que trae cada ola tecnológica, el empleo sigue reinventándose en lugar de desaparecer.

Automatización de tareas, no de profesiones

Una de las claves más importantes que David Dorn quiso transmitir en el Future Trends Forum es que la automatización no suele eliminar ocupaciones enteras, sino que transforma tareas específicas dentro de cada empleo. Este matiz cambia radicalmente la forma en que debemos entender el impacto de la inteligencia artificial.

Según Dorn, muchas veces se comete el error de pensar que un trabajo será reemplazado por completo. En realidad, lo que suele ocurrir es que ciertas funciones dentro de ese puesto se automatizan, mientras que otras se mantienen -o incluso ganan peso.

Para ilustrarlo, pone un ejemplo concreto: la introducción del cajero automático en el sector bancario. Esta innovación liberó a los empleados de pasar horas entregando billetes. Sin embargo, lejos de hacer desaparecer los puestos de trabajo en las sucursales, lo que ocurrió fue una redefinición de las tareas. El personal pasó a asumir funciones de mayor valor añadido, como la atención al cliente o la gestión financiera personalizada. En muchos casos, se produjo una revalorización del puesto, impulsando un proceso de «upskilling« (mejora de competencias) dentro del sector.

Este enfoque por tareas permite entender mejor por qué el impacto de la automatización no es homogéneo. Dos personas con el mismo título profesional pueden verse afectadas de forma muy distinta, dependiendo de qué tareas concretas desempeñen. También implica que el futuro del empleo no se juega tanto en la desaparición de trabajos completos, sino en la transformación interna de los roles.

En resumen, el avance de la inteligencia artificial, incluida la Embodied AI, no elimina trabajos como un bloque, sino que modifica progresivamente lo que significa ejercer cada profesión.