Un estudio del McKinsey Global Institute revela que la inteligencia artificial podría reemplazar más de la mitad de las horas de trabajo en diez economías europeas, con un valor potencial de 1,9 billones de dólares para 2030. Sin embargo, el informe también muestra que la demanda de habilidades técnicas en IA crece menos que la de supervisión de sistemas.
El McKinsey Global Institute publicó esta semana el informe Agents, robots, and us, que analiza cómo la inteligencia artificial está reorganizando el trabajo en diez economías europeas que concentran más de tres cuartos de la fuerza laboral y el PBI regional. La cifra central es contundente: el 58% de las horas de trabajo actuales se pueden automatizar con la tecnología que ya existe. De ese total, el 44% corresponde a agentes de IA y el 14% a robots. El valor económico potencial, en el escenario medio de adopción a 2030, alcanza los USD 1,9 billones (1.900.000 millones de dólares).
McKinsey envuelve esa cifra en un mensaje de colaboración. El subtítulo del primer capítulo dice que el trabajo involucrará cada vez más a personas, agentes y robots trabajando juntos. La palabra que se repite a lo largo del documento es “colaboración”. Pero los datos del propio informe describen otra realidad.
El 75% de las habilidades son híbridas, no colaborativas
McKinsey clasifica las habilidades demandadas hoy por los empleadores europeos en tres grupos. Solo el 10% son habilidades puramente humanas, asociadas a actividades no automatizables: liderazgo, juicio clínico, negociación, resolución de conflictos. Otro 15% son habilidades puramente automatizables: tareas estructuradas que los agentes o los robots harán solos. El 75% restante son habilidades compartidas.
La palabra “compartidas” sugiere paridad. El informe ofrece dos ejemplos: en competencia lingüística, el agente redacta y traduce mientras la persona calibra el matiz cultural. En control de calidad, los sistemas automatizados detectan defectos mientras el humano corrige y asegura el cumplimiento. En ambos casos, la máquina ejecuta y la persona valida. Esto no es colaboración entre pares, sino una división del trabajo donde una parte hace y la otra revisa.
El mercado pide supervisores, no ingenieros
El dato que termina de delatar la narrativa está en la demanda real de habilidades. McKinsey distingue entre dos tipos de competencias relacionadas con IA: las técnicas (construir y gobernar sistemas) y la fluidez con IA (usar, integrar y validar lo que esos sistemas producen). Entre 2023 y 2025, la demanda de fluidez con IA en los avisos laborales europeos se multiplicó por cinco, mientras que la demanda de habilidades técnicas creció solo 1,7 veces. Las empresas europeas no buscan más ingenieros que construyan IA, sino empleados que sepan usar la IA que otros construyen.
Esa proporción describe el rol que se está creando: no es el del trabajador que colabora con un agente para producir algo nuevo, sino el del trabajador que recibe la salida de un agente, la inspecciona, la corrige y la firma.
El informe lo dice sin querer
McKinsey, en el capítulo final, formula la consecuencia sin envoltorio retórico. La frase aparece en la página 29: “Los trabajadores pasarán de ejecutar tareas a orquestar sistemas que las ejecutan”. Esa oración es la tesis real del informe. No es colaboración entre humano e IA, sino un desplazamiento del rol humano hacia arriba en la jerarquía operativa: del que produce al que supervisa producción ajena. El verbo elegido, “orchestrate”, lo dice con precisión. El humano queda como director que coordina ejecutores.
La diferencia con la palabra “colaboración” no es retórica. En una colaboración, las dos partes contribuyen al resultado y se afectan mutuamente. En una orquestación, una parte decide y la otra ejecuta. McKinsey usa los dos términos como sinónimos, pero no lo son.
Lo que la palabra colaboración esconde
Hay una razón por la que McKinsey prefiere “colaboración” a “supervisión”. El primer término tranquiliza al lector: sugiere que la IA viene a sumarse, no a reorganizar. El segundo describe lo que el propio estudio mide: una reconfiguración donde el agente hace y el humano confirma.
El informe es valioso por los datos, no por las conclusiones. Las cifras de adopción potencial, el cálculo del valor económico, la distribución por sector y por país son material sólido. La interpretación que McKinsey monta encima funciona como amortiguador, no como análisis. La consultora que ayuda a las empresas a desplegar agentes tiene un interés legítimo en describir ese despliegue como cooperación. Cada predicción tiene dueño. Lo que el lector recibe no es una lectura neutral del mercado laboral europeo, sino un manual de adopción con un vocabulario diseñado para reducir resistencias.
El dato duro no admite suavizado: cinco veces más demanda de empleados que supervisan IA, frente a 1,7 veces más demanda de empleados que la construyen. La palabra que describe ese mercado no es colaboración.