El programador mira al abogado y piensa: "Básicamente busca en una base de datos y pone la información en campos predefinidos en documentos. La IA puede hacer eso."
El abogado mira al consultor y piensa: "Solo hace presentaciones bonitas y dice obviedades. Un algoritmo podría hacerlo mejor."
Y el consultor mira al analista financiero y se pregunta por qué necesita tanto tiempo para "solo hacer cálculos."
Todos están seguros de que el trabajo del otro es fácil.
Pero aquí está lo que no vemos: la conversación delicada con el cliente nervioso a las 11 PM. El momento cuando los números no cuadran y hay que decidir si es un error o algo más profundo. La intuición que dice "esto se siente mal" cuando todo parece técnicamente correcto.
La experiencia de navegar personalidades, expectativas y la política invisible que determina si un proyecto realmente funciona.
Excel no eliminó empleos en finanzas. Los multiplicó.
La hoja de cálculo no reemplazó al analista. Le dio superpoderes. De repente, cada empresa quería más análisis, más modelos, más proyecciones. El trabajo creció para llenar la nueva capacidad.
La paradoja de Jevons. Otra vez.
Hacer algo más eficiente no reduce su uso. Lo multiplica.
La IA probablemente hará lo mismo.
Usar IA en una organización no es solo automatizar lo que ya hacemos. Es habilitar análisis que antes eran imposibles. Conversaciones que no podíamos tener. Combinar la experiencia humana con datos al alcance para crear posibilidades que ni siquiera sabíamos que existían.
¿El verdadero riesgo? No es que la IA nos reemplace.
Es que asumamos que somos más reemplazables de lo que realmente somos.
