Geoffrey Hinton, conocido como el “padrino de la inteligencia artificial“, acaba de ganar el Premio Nobel de Física junto a John Hopfield. Seguramente ya lo has escuchado antes: es una de esas figuras que, te guste la IA o no, marcan la conversación global sobre tecnología. Y no es para menos. Hinton fue de los primeros en ver el potencial de las redes neuronales artificiales. Sin él, probablemente no verías modelos como ChatGPT, sistemas médicos automatizados o coches que –sí, en serio– se conducen solos. Hasta aquí, puro avance, ¿no? Pero… la cosa se pone profunda y, a la vez, incómoda.

En estos días Hinton ha salido en los medios, y lo que suelta no es precisamente lo que los fans del progreso quieren oír. Coincide con Elon Musk y Bill Gates: la IA nos va a dar más tiempo libre. Pero cuando explica el motivo te deja un regusto raro, como cuando te cuentan medio chiste y el final no es alegre. No habla de una vida perezosa y alegre mientras las máquinas curran por nosotros; habla de una especie de “éxodo” del trabajo, motivado por algo mucho menos divertido: la destrucción masiva de empleos.

No es una profecía apocalíptica propia de película barata. Hinton no suele irse por las ramas ni jugar a gurú del desastre. Su enfoque es clarísimo, casi matemático, y a la vez sabe empatizar con quien le escucha: la inteligencia artificial avanzada puede procesar datos, interpretar patrones, optimizar procesos, y replicar –o superar– tareas que antes requerían de humanos. Es lo que llevan años contando empresarios, tecnólogos y alguna que otra firma de Silicon Valley, solo que él lo resume en una frase que, a mí, sinceramente, me dejó pensando:

“Nos dirigimos hacia un mundo donde la mayoría de los trabajos, incluso los que requieren algo de juicio, pueden ser realizados por máquinas” (Geoffrey Hinton, citado en Genbeta).

La clave no está sólo en automatizar tareas repetitivas. Hinton va más allá: cualquier empleo que logres describir como una secuencia de procesos… acaba en la lista de tareas “automatizables”. ¿Eres analista de datos en una pyme de Quito? ¿Gestora de expedientes en una mutualista de Cuenca? ¿Incluso abogado revisando contratos o periodista generando boletines? Pueden parecer posiciones seguras, pero según Hinton, la IA ya asoma en esos terrenos, haciendo el trabajo rápido, sin descanso, y con menos coste.

Este diagnóstico no lo hace un tecnófobo ni alguien ajeno al juego. Hinton lleva décadas empujando el desarrollo de la IA, viendo de cerca cómo evoluciona y también, cómo las grandes empresas –las Big Tech y los fondos de inversión– ponen la carne en el asador. ¿Por qué? Muy fácil: la prioridad, en casi todos estos proyectos, está lejos de “proteger el empleo humano”. Lo que de verdad motiva la inversión en IA es la reducción de costes y la entrada a mercados nuevos lo más rápido posible. Repiten eso de “ganar eficiencia” como si no tuviera traducción inmediata en menos plazas de trabajo para personas reales… como tú o como yo.

Leí hace poco –no recuerdo si fue en Bloomberg o en El País, la verdad– que las grandes tecnológicas ofrecen soluciones de IA que prometen ahorrar millones en recursos humanos. Y aunque los anuncios van dirigidos a CEOs y directores de operaciones, el mensaje entre líneas es otro: mucho del trabajo que hoy da de comer en Quito, Madrid, Buenos Aires o Guayaquil, mañana podría no estar. O estará, pero lo hará una máquina.

En esto, Hinton se desmarca de esos discursos que suenan a cuento de hadas: te dice que claro, habrá más tiempo libre, pero no porque vivamos en la abundancia generada por robots simpáticos o algoritmos bondadosos. Será porque la balanza se inclina –casi sin freno aparente– hacia un mercado laboral encogido, con menos puestos reales y sin suficientes alternativas de reconversión.

Me llamó la atención cómo pone el foco en los que se quedan fuera. No basta con prever menos empleo en tareas repetitivas. Hinton insiste, y aquí se aleja bastante del optimismo clásico, en que casi cualquier trabajo que la IA pueda aprender a hacer, acabará siendo automatizado. Imagínate una fábrica grande en Guayaquil. Hoy hay operarios, jefes de línea, personal de calidad… ¿Qué pasa cuando te llega un sistema capaz de controlar las máquinas, analizar las métricas de producción e incluso programar el mantenimiento predictivo? No es ciencia ficción, ya está pasando en partes del mundo (y sí, en Ecuador hay empresas que están dando el salto).

“Hay que pensar qué haremos como sociedad cuando los empleos no reaparezcan a la velocidad que desaparecen” (Geoffrey Hinton).

Y, aún así, hay quienes sueñan con que la productividad generada por la inteligencia artificial terminará financiando sistemas de renta básica, regalando ocio y bienestar a todos por igual. Hinton le ve el lado menos brillante: se pregunta cómo vamos a repartir esa riqueza generada casi sin intervención humana. ¿De verdad las grandes fortunas y empresas tecnológicas reparten sus beneficios porque sí? Hay que tener fe, desde luego, para creerlo.

Me quedé dándole vueltas a algo: en Ecuador, mucha gente ya vive en carne propia estas fracturas. Hay quienes encadenan empleos temporales, saltan de la economía formal a la informal (y viceversa), y ven cómo sectores enteros se digitalizan de un día para el otro. Lo de Hinton no es cuento de Hollywood; es una pregunta demasiado real, casi incómoda: ¿de dónde saldrán los trabajos cuando la inteligencia artificial se vuelva “la norma”?

En este contexto, lo de “tener más tiempo libre” suena menos a una conquista social y más a una alerta de tsunami silencioso. Si te soy sincero, no sé si dentro de diez años trabajaremos menos porque queramos o porque ya no haya espacio para todos. Hinton dice, en pocas palabras, que la verdadera pregunta no es cuánto tiempo libre tendremos, sino si seremos parte del grupo que todavía tendrá trabajo… o solo espectadores del proceso.

¿Te suena exagerado? Yo pensaba igual hasta que empecé a ver cómo, en pequeñas empresas de Quito con las que trabajo, ya han incorporado sistemas básicos de IA para contabilidad, marketing o atención al cliente, y de la noche a la mañana redujeron personal. Es un efecto bola de nieve. Un gerente me lo confesó bajando la voz: “Si esto sigue así, ni sé cuántos puestos nos quedan en dos años”. Y ahí, la teoría de Hinton deja de ser teoría.

En fin, la sensación es rara: por primera vez, tienes a las mentes más brillantes de la inteligencia artificial advirtiendo de los límites y riesgos que, hace dos décadas, muchos ni imaginaban. Y sí, puede que nos regalen más ocio, pero parece que el precio a pagar será mucho más alto de lo que las portadas prometen.

¿Te preocupa que la inteligencia artificial cambie el trabajo tal como lo conocemos? Déjame un comentario con tus dudas, inquietudes o experiencias. Hablemos.

Resumen: Geoffrey Hinton advierte que la inteligencia artificial traerá más tiempo libre por el desempleo, no por la prosperidad.

Impacto profundo de la IA en el trabajo: ¿Qué significa que la inteligencia artificial lo pueda hacer casi todo?

Vale, ya hemos dejado claro que Geoffrey Hinton no se limita a repetir grandes titulares. Cuando habla del impacto de la inteligencia artificial en el empleo, va mucho más allá: desmonta la idea de que solo los trabajos mecánicos o rutinarios están en riesgo. En Ecuador, en España, en cualquier sitio… la cuestión no es si la máquina va a reemplazar al obrero que aprieta tuercas en una fábrica, sino cuánto tiempo tardará en aprender tu propia rutina, aunque incluyas llamadas, informes, una pizca de creatividad o incluso trato personal.

Lo primero que salta a la vista —y que lo he visto en despachos y cafeterías de Guayaquil y Madrid— es que esta nueva automatización no se parece nada a la de antes. Antes, las máquinas eran “herramientas”: ampliaban lo que una persona podía hacer, pero había siempre un límite claro. Ahora, la IA no solo te ayuda, sino que aprende de ti, te reemplaza y hasta te supera en algunos aspectos (burocracia, orden de datos, informes financieros, diagnósticos iniciales…). Créeme, he visto a colegas perder la mitad de las tareas mensuales porque “ya lo hace el sistema”.

¿Es solo cuestión de eficiencia o de redefinir qué vale en el trabajo?

Hinton lo dice claro: la IA redefine el valor del trabajo. Ya no se trata solo de quién hace las cosas más rápido, sino de qué actividades considera valiosas la sociedad —o el mercado, que a veces pesa más—. Si la inteligencia artificial resuelve tus impuestos, ordena pedidos, genera informes o hasta escribe respuestas legales básicas… ¿qué pasa con los administrativos, contables, ayudantes jurídicos? Muchos de los trabajos que han sido “puente” para miles están en la lista de los que la IA asume casi sin despeinarse (y sí, lo está haciendo ya en empresas medianas de Quito; lo he comprobado en charlas con responsables de recursos humanos).

Pero el tema pica más cuando bajas al detalle. ¿Cuáles son los sectores más afectados y quién paga el precio? Se habla mucho de la “tarea repetitiva” pero Hinton da un paso más. Casi cualquier puesto que puedas “describir” —que tengas un manual, o un proceso lógico— puede usurparlo la inteligencia artificial. Aquí un ejemplo real: mi colega en Cuenca, abogado, solía revisar decenas de contratos estándar al mes; ahora una IA legal hace ese filtro. Él sigue, pero su equipo se redujo. Este patrón se repite en todos lados, incluso en sectores que parecían intocables.

¿Hay trabajos seguros frente a la IA avanzada?

No existe un blindaje 100%. Pero, como Hinton indica, los empleos que requieren empatía, adaptación física, toma rápida de decisiones en entornos imprevisibles o presencia directa todavía resisten mejor. En Ecuador (pero también en Salamanca o Medellín) hablamos de plomeros, mecánicos, personal de cuidado, educadores rurales… Por ejemplo, el mantenimiento de redes eléctricas en barrios populares de Quito requiere habilidades y conocimiento contextual que las máquinas no replican así como así. Lo mismo con las parteras en comunidades indígenas. Tareas con fuerte componente humano o local, donde el “manual” simplemente no existe.

Sin embargo, esto tampoco significa que esos trabajos tengan futuro garantizado en términos de renta o estabilidad. Hinton advierte de un riesgo peligroso: la “dualización” del mercado laboral. O sea, mientras unos pocos retienen empleos bien pagados ligados a la gestión, supervisión o desarrollo de IA, la mayoría se desliza hacia trabajos manuales o de cuidado cada vez peor reconocidos. Me recuerda a ese fenómeno que ya vive parte de Ecuador: sectores donde el trabajo humano imprescindible, como cuidar niños, ancianos o enfermos, es vital pero se paga lo justo para sobrevivir.

¿Por qué la IA no solo precariza, sino que invisibiliza?

Piénsalo. Si los algoritmos asumen todo lo que pueda protocolizarse —ventas, trámites, reportes, atención de primer nivel— lo que queda es lo que no se puede “escalar” ni digitalizar. Y eso, hoy por hoy, la mayoría de veces ni brilla ni se paga. En las escuelas rurales, la labor del docente va mucho más allá de transmitir conocimientos… pero, ¿cuánto lo reconocemos? La automatización invisibiliza el trabajo “improductivo” —al menos en términos de mercado— y, según Hinton, ese es el peligro: no solo perder empleos, sino relegar a millones que sostienen la sociedad a roles sin protección, devaluados o expuestos.

“La IA hará muy poco para dignificar las tareas humanas que no quiera asumir. Y esas suelen ser invisibles pero esenciales” (comentario recurrente en foros sobre tecnología y empleo).

Según un reporte de Cepal que leí hace nada, el 56% de los trabajos en América Latina tienen riesgo alto de automatización, especialmente los administrativos y logísticos. En Ecuador esto impacta desde call centers hasta pequeñas gestorías. No sé tú, pero el dato pone los pelos de punta. Y la pregunta es, de nuevo, ¿estamos listos para una avalancha de empleos desplazados y, encima, sin alternativas reales de reskilling?

El espejismo del reskilling y el cuello de botella de la reconversión

Muchos expertos repiten eso de que “habrá nuevos empleos”. Lo importante es aprender a programar, gestionar IA, operar maquinaria avanzada… ¿pero cuántos pueden dar el salto? Es fácil decirlo en conferencias. En la práctica, en comunidades rurales o barrios periféricos de Quito, el acceso a formación tecnológica es limitado, lento y, la mayoría de veces, demasiado teórico. En Madrid he visto centros de formación llenos… con listas de espera para los cursos tecnodigitales, mientras los antiguos trabajos van desapareciendo a ritmo de vértigo.

Así que no es sólo el problema de “cuántos” trabajos pueden crear la IA y sus derivados, sino si la velocidad de reconversión —y las oportunidades reales— alcanzan a compensar el desfase. Un viejo amigo, director de un instituto técnico, me lo resumió: “Damos cursos de IA y robótica, pero la mitad de nuestros egresados acaban dedicados a oficios manuales porque no hay sitios donde aplicar lo que aprenden. La brecha es real”. Y en Guayaquil, lo mismo.

¿Qué pasa con el “propósito” cuando el trabajo se desdibuja?

Aquí Hinton pone el dedo en la llaga: cuando el empleo deja de ser central para millones… ¿qué sentido y pertenencia vamos a construir? No es una pregunta solo para filósofos. En buena parte de Ecuador, trabajar —sea en agricultura, construcción, comercio o cuidado— no es solo subsistencia: es reconocimiento social, orgullo, lugar en la comunidad. Si la IA se lleva la mayor parte de las tareas valoradas, ¿qué narrativa va a ocupar ese vacío? No tengo la respuesta mágica, solo veo el abismo. Porque el propósito, como la economía, no se “reasigna” desde arriba.

Resumiendo: ¿A quién golpea primero la inteligencia artificial en el mundo laboral?

Quienes dependen de trabajos administrativos, de gestión de datos o tareas protocolizadas —muy típico en banca, seguros, atención al cliente, ventas— son los primeros en recibir el impacto. Y ese golpe ya ha empezado.
Después, los trabajos intermedios que parecen “seguros” pero que tienen procesos digitalizables: técnicos, conductores, operadores logísticos, incluso ciertas ramas de la medicina.
Por debajo, los empleos manuales, de cuidado y educativos siguen, por ahora, a salvo, pero bajo riesgo de poca revalorización social y salarial si no cambiamos el chip.

La última reflexión: la amenaza real, lo he comprobado en casi todos los sectores con los que trabajo, no es un “apocalipsis del empleo” de hoy para mañana. Es ese goteo constante, silencioso, de tareas y roles que se evaporan o se degradan mientras los consejos de reentrenamiento suenan bien pero cuestan sangre, sudor y paciencia. Y ahí el aviso de Hinton toma cuerpo. No es solo miedo: es alerta.

¿Tú lo has visto ya en tu sector? Si te pasa igual, cuéntamelo en los comentarios. Hay patrones que solo se entienden de cerca.

Para evitar el tsunami: ¿Cómo diseñar una transición justa frente a la inteligencia artificial?

Entonces, ¿qué hacemos? Porque sí, Hinton levanta la bandera de alarma con toda la razón, pero quedarse solo en las advertencias sería, como dicen en Quito, “bailar con la más fea y no salir nunca de la pista”. La pregunta incómoda es sencilla: ¿cómo responder al reto de la automatización y el desempleo masivo? Y sobre todo, ¿es posible parar la bola de nieve o, al menos, aprender a surfearla antes de que nos arrastre sin remedio?

Déjame bajarlo a tierra. Las recetas universales no existen —eso lo sabemos todos los que hemos visto programas de “reconversión digital” acabar en PowerPoint y poco más—, pero sí hay estrategias y experiencias internacionales que muestran caminos concretos para amortiguar el impacto. Lo interesante, y aquí hago un matiz personal, es cómo estas propuestas pueden adaptarse a contextos tan específicos como el de Ecuador, donde la brecha tecnológica se suma a un mercado laboral ya frágil.

1. Reformular la educación y la capacitación: del discurso a la acción real

Muchos políticos y gurús repiten eso de “apostar por habilidades que la IA no puede replicar”. Suena bonito, pero en el aula la cosa es más complicada. En la práctica, se trata de poner mucho más empeño (y recursos) en pensamiento crítico, capacidad de resolver problemas complejos, creatividad, manejo de emociones, empatía y destrezas manuales. Este enfoque no es un capricho: la inteligencia artificial simplemente no puede improvisar solución a una fuga de agua en una casa de los valles de Quito, tampoco puede negociar la paz en una junta comunal de Loja ni dar sentido de pertenencia a una escuela rural amazónica.

El reto es que la educación pública y privada suelen ir a remolque de la tecnología. Hay institutos técnicos en Guayaquil que empiezan a incluir robótica y programación, pero las oportunidades reales dependen del barrio, del acceso a internet y, claro, del presupuesto. Aquí sería clave empezar a:

Dotar a los profesores de herramientas actuales (y tiempo para aprenderlas, no solo manuales que nadie lee).
Actualización curricular adaptada a la realidad local: no solo software, sino labores de campo, reparación de tecnología, gestión de equipos híbridos humano-máquina.
Promover la educación continua para adultos: no todo el mundo va a volver a la universidad, pero sí puede pasar por módulos cortos de reskilling, incluso en parroquias o centros comunitarios.

He trabajado con formadores en Quito que, cuando reciben apoyo para generar módulos flexibles —cosas tan concretas como “mantenimiento de redes automatizadas”, “atención empática a mayores” o “reparación de equipos domóticos”— logran que hasta personas que creían “estar fuera del sistema” vuelvan a sentir que su tarea suma.

2. Proteger trabajos humanos clave (que la IA no quiere, pero la sociedad necesita)

Aquí viene lo difícil. Hay empleos que, aunque resistan a la IA por ser irreproducibles, suelen estar infravalorados y mal pagados. Hinton lo subraya: el riesgo no es solo que desaparezcan empleos, sino que los sectores que sobreviven se conviertan en “trabajos de emergencia”, sin protección ni reconocimiento. ¿Tiene sentido que los cuidadores, docentes en zonas rurales o trabajadores sociales sigan siendo los últimos en la escala salarial? La automatización debería empujar, justo al contrario, a reforzar condiciones y dignidad en estos puestos.

Políticas de salario digno, revisadas año a año y adaptadas al costo real de vida en cada territorio. Nada de “salarios mínimos universales” que nadie respeta fuera de las capitales.
Protección social prioritaria: cubrir salud, maternidad, accidentes y jubilación para quienes trabajan en estos sectores, aunque sean informales.
Programas de incentivos para jóvenes que elijan carreras ligadas a la cohesión social o al cuidado. Piensa en bonificaciones fiscales, becas de formación, créditos blandos.

Un apunte que no se dice en los informes: se necesitan campañas sociales para revalorizar estos trabajos. Porque si solo son “el último remedio”, nunca atraerán talento ni estabilidad. Aquí las universidades, los medios y hasta las empresas pequeñas pueden poner su granito —lo he visto en cooperativas en Ambato que, al dignificar el rol de cuidadoras, reducen la rotación y mejoran resultados de niños y mayores atendidos.

3. ¿Estamos listos para la renta básica en Ecuador? Otras formas de redistribución

El debate sobre la renta básica universal siempre divide: hay quien la ve como la única salida y quien lo ve impensable para economías muy limitadas. Hinton menciona el riesgo de que la riqueza robotizada quede en pocas manos y ahí, la redistribución fiscal se vuelve ineludible. En Ecuador no estamos, de momento, para soluciones suecas —ni por PIB ni por sistema fiscal— pero sí hay caminos intermedios:

Bonos condicionados para la reconversión: si el Estado (o empresas con beneficios de IA) financia capacitaciones o transición a empleos sociales, no es solo gasto, es inversión defensiva contra la descomposición social (dato: he visto programas de reinserción laboral gestionados por municipios que, aunque pequeños, funcionan cuando hay seguimiento real, no solo entrega de títulos).
Impuestos específicos a la automatización avanzada: lo propuso la UE, pero aquí nadie lo quiere discutir porque las grandes empresas hacen lobby para no frenarse. Aunque, si se aplican correctamente, recaudan para fortalecer sistemas públicos y no penalizan a la pequeña empresa familiar.
Impulso de proyectos de emprendimiento social y de economía circular; porque no todo debe girar en torno a la productividad “clásica”, sino a soluciones con impacto comunitario real (en la Sierra he visto talleres de textiles —con base tecnológica y artesanal— sobrevivir donde grandes fábricas se van).

“Redistribuir riqueza no es caridad: es evitar que la brecha social se vuelva insalvable cuando la IA reduzca drásticamente la oferta de empleo” (extracto de un panel sobre IA y empleo en la FLACSO, Quito 2023).

4. Soberanía tecnológica: no comprar todo hecho, sino crear, auditar y decidir localmente

Esta propuesta no sale sólo de los foros académicos, la escucho cada vez más de ingenieros y tecnólogos jóvenes. El problema no está en adoptar inteligencia artificial per se, sino en no tener margen de decisión sobre cómo se integra, quién se beneficia y cómo se reparten sus frutos. Si todo viene de fuera (Estados Unidos, China, India), ¿quién se lleva los ingresos y quién decide el ritmo de implementación?

En Ecuador, hay polos de innovación en Guayaquil, Cuenca y Quito, pero su capa de impacto es limitada mientras no haya apuesta estratégica para:

Formar expertos en IA, auditoría y ética digital locales, que sean parte de los organismos reguladores, las empresas… y la sociedad civil.
Impulsar la creación de startups y cooperativas tecnológicas con enfoque local. He visto pequeñas firmas desarrollar soluciones de IA aplicadas a la agricultura serrana —sí, ajustadas a la topografía y clima locales, donde los softwares de Google se quedan cortos—.
Exigir legislación que garantice datos privados, auditabilidad y retorno de inversión en desarrollo nacional. Esto es pura política pública, no solo “innovación cool”.

En definitiva, la soberanía tecnológica no va de excluir al mundo, sino de decidir qué adoptas, cuándo, y cómo te aseguras de que la IA no se transforme en un tren que solo transporta a los de siempre. Y eso, para países emergentes, separa los escenarios de dependencia total de los de autonomía controlada, aunque sea parcial.

¿Un futuro sin trabajo… o con otro sentido de lo humano?

Voy cerrando: las propuestas no son fáciles ni rápidas, pero peor es quedarse esperando a que el mercado se autorregule por arte de magia. Lo he aprendido asesorando a empresas que, cuando incluyen a empleados y comunidades en la conversación, encuentran soluciones más originales y sostenibles que cualquier receta importada. No es todo gris. Hay oportunidades en medio de la tormenta: la IA puede quitarnos cosas, pero —bien guiada— también puede ayudarnos a construir una economía donde nadie quede fuera ni invisibilizado.

Si trabajas en un sector vulnerable a la automatización, mi consejo: únete a redes, participa en debates, exige políticas claras y, sobre todo, busca formación que refuerce lo que la IA no puede ni va a querer hacer. Porque la transición justa no será el resultado de una “inteligencia” artificial bien intencionada, sino de personas empujando desde abajo, arriba y a los lados.

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Más allá del empleo: repensar el sentido y la cohesión social en la era de la IA

Aquí es donde la voz de Geoffrey Hinton se hace incómoda, de esas que no dejan mirar para otro lado. Porque el foco ya no es solo “¿en qué vamos a trabajar?” sino “¿qué sentido va a tener la vida cuando el empleo tradicional ya no sea el eje que estructura nuestra identidad y lugar en el mundo?”. Esto puede sonar filosófico, sí, pero es una pregunta práctica, cultural y, para muchos, casi existencial. Si toda nuestra vida adulta —o al menos lo que la sociedad espera de nosotros— gira alrededor de la ocupación laboral, ¿qué ocurre cuando el trabajo humano escasea y deja de ser sinónimo de pertenencia?

Piénsalo en un contexto real. Aquí en Ecuador, siempre que pregunto a grupos de jóvenes o adultos, el relato del “trabajador luchador” sigue siendo fuente de orgullo: desde los artesanos de Otavalo hasta empresarios tecnológicos en Quito. Incluso quienes migran del campo a la ciudad cargan con ese mandato social, el de “salir adelante” a través del empleo propio o ajeno, formal o informal. No es casualidad que, en conversaciones familiares o reuniones comunitarias, lo primero que alguien pregunta es “¿en qué trabajas?”. El trabajo te da carta de presentación, posiciona quién eres y para qué sirves.

Ahora, si de verdad la inteligencia artificial absorbe ese papel central y desbanca a millones de sus puestos, nos enfrentamos a una transformación mucho más profunda que un simple cambio de sector o una reconversión profesional. El vacío que deja el empleo estable y visible no es fácil de rellenar. Vuelvo a un caso local: en barrios del norte de Quito, donde alguna fábrica cerró tras automatizar la línea, me encontré con grupos de ex empleados que, tras meses de no encontrar trabajo, desenredan su día a día entre actividades alternativas, desde emprendimientos pequeños hasta colaboración en la iglesia o en asambleas barriales. La mayoría, aún con ánimo, reconoce ese tirón incómodo de “sentirse a la deriva”, como si les hubieran quitado el ancla que marcaba su papel en la comunidad.

Y aquí es donde la reflexión se pone seria: ¿cómo redefinir el propósito personal y colectivo cuando ya no basta con tener un título, un puesto en nómina o el reconocimiento del jefe? Porque —aunque a veces lo olvidemos— el trabajo aporta estructura, sentido del tiempo, comunidad, autoestima y, sí, léelo de nuevo, un motivo para levantarse. Si la sociedad digital se limita a proponer ocio, dependencia de subsidios o gig economy para megaplataformas, lo más probable es que ese vacío existencial se traduzca en desconexión, desconfianza, apatía o, en el peor de los casos, aumento de la conflictividad social.

Aquí la advertencia de Hinton cobra peso: si la transición a la automatización masiva no se acompaña con espacios reales de inclusión, construcción de sentido y creación de nuevos roles comunitarios, la fractura no será solo económica, sino emocional y cultural. No es broma. Leí en un informe de la OIT sobre países donde el desempleo juvenil crónico acabó alimentando movimientos antisistema, migración desordenada, incluso problemas de salud mental. Y esto —te lo cuento por experiencia directa trabajando con instituciones educativas y ONG en la sierra ecuatoriana— no se resuelve con cinco talleres de motivación ni cursos rápido de emprendedurismo.

Entonces, ¿qué camino queda? Pues uno más humano que tecnológico, la verdad. Toca invertir en comunidad, reconocimiento social y ciudadanía activa. Hace falta que el Estado, las empresas y la sociedad civil empiecen a valorar y visibilizar actividades más allá del PIB: el voluntariado, el cuidado mutuo, la creación cultural colaborativa, incluso el rol de quienes sostienen el tejido barrial o comunitario sin recibir un salario “formal”. No es idealismo vacío. He visto cooperativas en Ambato —tras la crisis de la floricultura— donde el sentido de pertenencia se reconstruye a partir de proyectos colectivos. Y la sorpresa es que, cuando el sentimiento de utilidad regresa, la estabilidad mental y social mejora.

Aquí te lanzo una pregunta incómoda: ¿estamos preparados para construir dignidad, orgullo y futuro fuera del molde clásico del empleo? Porque ese será el estándar cuando la IA haga todo lo predecible, protocolizable y escalable, dejando las tareas humanas en las fronteras de lo singular e irremplazable. Y en ese paisaje, la cohesión depende menos de los “puestos disponibles” y más de la capacidad de ofrecer roles, reconocimiento y seguridad a quienes, por edad, formación o contexto, no encajan en la economía digital dominante.

Por eso, si eres docente, activista, empresario o simplemente vecino preocupado, empieza por la conversación. Pregunta, escucha y construye espacios donde el valor de la persona no dependa solo de su productividad laboral. En la próxima década nos vamos a jugar no solo el empleo, sino la salud de la convivencia y el tipo de sociedad que queremos dejar.

Resumiendo lo aprendido con trabajadores de Quito, jóvenes de Guayaquil y cooperativistas de Loja: la amenaza más intangible de la inteligencia artificial no es el apagón laboral inmediato, sino el riesgo de perder el sentido colectivo de lo que significa “aportar”, “dignificar” y “pertenecer”. Construir alternativas sociales y emocionales ante este tsunami será tan urgente como cualquier reforma educativa o fiscal. Si te interesa, no esperes a que la transición te pase por encima. Inicia el debate en tu círculo. Porque, aunque la IA avance sin pedir permiso, el tejido humano solo lo renovamos juntos.

“Al final, el propósito no se programa. Se conversa, se construye y a veces se defiende a pulso.”

¿Sientes que el trabajo es (o ha sido) el centro de tu vida? ¿Imaginas una sociedad donde tu rol y valor vayan más allá del empleo formal? Cuéntamelo aquí. Hablemos de futuro, pero también de sentido, de pertenencia y de nuevos proyectos que no dependan solo de la siguiente ola tecnológica.

Resumen: El mayor reto de la inteligencia artificial no es solo el empleo, sino el sentido vital y comunitario en un mundo de máquinas.

Lee el artículo original en Genbeta

El impacto real de la inteligencia artificial en el futuro del empleo y la sociedad