OpenAI publicó un informe, How AI is expanding what people do at work, en el que presenta evidencia de que la adopción de IA dentro de las organizaciones está cambiando la forma de los puestos de trabajo con más frecuencia de lo que los elimina por completo. La compañía plantea esto como un cambio de énfasis: en lugar de que la automatización simplemente reste tareas a un rol, tiende a sumar otras nuevas —revisión de datos, ajuste de prompts, verificación de resultados y decisiones de criterio sobre casos límite que el sistema automatizado no puede resolver por sí solo.
El informe se apoya en patrones de uso y ejemplos de entornos laborales reales para argumentar que, a medida que las herramientas de IA absorben los componentes rutinarios y repetibles de un puesto, a las personas que lo ocupan se les suele pedir que asuman trabajo de mayor alcance: supervisar varios procesos automatizados a la vez, gestionar excepciones, o pasar a responsabilidades más estratégicas o de cara al cliente que antes quedaban fuera de su alcance simplemente porque no había tiempo para ellas. OpenAI presenta esto como una expansión neta de lo que puede llegar a estar bajo la responsabilidad de un solo trabajador, más que como una sustitución directa de mano de obra.
Esto coincide con lo que se ha observado de forma anecdótica en funciones de soporte al cliente, desarrollo de ventas y operaciones en empresas más pequeñas, aunque cabe señalar que el informe de OpenAI es investigación autopublicada por una compañía con un interés comercial directo en que la adopción de IA se presente en términos positivos, y conviene leer con detenimiento la metodología y los detalles de la muestra antes de dar por sentadas sus conclusiones. Las afirmaciones del informe, al momento de escribir esto, no han sido confirmadas por investigación laboral independiente de terceros, y conviene tratar el planteamiento como orientativo, no como definitivo.
Aun así, el patrón descrito coincide con lo que muchas empresas pequeñas y medianas ya están experimentando en la práctica. Un equipo de soporte de cinco personas que atiende un volumen fijo de tickets no necesariamente se reduce a tres una vez que la automatización se hace cargo del 60% rutinario: lo más habitual es que las mismas cinco personas terminen cubriendo una superficie mayor —más clientes, más canales, escalamientos más complejos— porque la carga rutinaria ya no les consume el día. Lo mismo ocurre en desarrollo de ventas, donde los representantes liberados de la construcción manual de listas y las secuencias de seguimiento se reasignan a conversaciones reales y trabajo de cierre, y en operaciones, donde un coordinador que antes dedicaba horas a la carga de datos ahora invierte ese tiempo en monitorear tres o cuatro flujos automatizados en busca de excepciones.
La implicación para los operadores B2B más pequeños no es que la automatización sea un ejercicio neutro en materia de plantilla —las ganancias en costos y capacidad son reales y a menudo son el objetivo mismo de la inversión— sino que el modelo mental más simple ("se automatiza la tarea, se elimina a la persona") tiende a quedarse corto respecto de lo que realmente sucede sobre el terreno. Las descripciones de puesto, los KPI y los criterios de contratación construidos en torno a la versión anterior y más acotada de un rol podrían necesitar actualizarse más rápido de lo que cambia el organigrama, ya que quienes permanecen en esos puestos suelen terminar haciendo un trabajo notablemente distinto y más amplio a pocos meses de implementada la automatización.