¿SUSTITUCIÓN O TRANSFORMACIÓN? EL
IMPACTO DE LA IA EN EL MERCADO LABORAL
DEL SIGLO XXI
SUBSTITUTION OR TRANSFORMATION? THE IMPACT OF AI ON THE
21ST CENTURY LABOR MARKET
Juan Antonio Zamarripa López
Tecnológico Nacional de México -Instituto Tecnologico de Matamoros
pág. 2562
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21383
¿Sustitución o transformación? El Impacto de la IA en el Mercado Laboral
del Siglo XXI
Juan Antonio Zamarripa López1
m23261017@matamoros.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0000-7961-7043
Tecnológico Nacional de México -Instituto Tecnologico de Matamoros
México
RESUMEN
Este artículo analiza críticamente el impacto real de la Inteligencia Artificial (IA) y la automatización
en el mercado laboral contemporáneo. A través de una revisión sistemática de literatura especializada
publicada entre 2015 y 2023, se examinan las proyecciones sobre automatización, los sectores de mayor
vulnerabilidad y las nuevas oportunidades laborales emergentes. Los resultados indican que, lejos del
escenario apocalíptico de reemplazo masivo, nos enfrentamos a una transformación estructural donde la
colaboración humano-máquina y la adaptación continua resultan cruciales. El estudio concluye
destacando la necesidad de políticas educativas y laborales que faciliten esta transición.
Palabras clave: inteligencia artificial; automatización; futuro del trabajo; transformación digital;
competencias profesionales.
1 Autor principal
Correspondencia: m23261017@matamoros.tecnm.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21383
¿Sustitución o transformación? El Impacto de la IA en el Mercado Laboral
del Siglo XXI
Juan Antonio Zamarripa López1
m23261017@matamoros.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0000-7961-7043
Tecnológico Nacional de México -Instituto Tecnologico de Matamoros
México
RESUMEN
Este artículo analiza críticamente el impacto real de la Inteligencia Artificial (IA) y la automatización
en el mercado laboral contemporáneo. A través de una revisión sistemática de literatura especializada
publicada entre 2015 y 2023, se examinan las proyecciones sobre automatización, los sectores de mayor
vulnerabilidad y las nuevas oportunidades laborales emergentes. Los resultados indican que, lejos del
escenario apocalíptico de reemplazo masivo, nos enfrentamos a una transformación estructural donde la
colaboración humano-máquina y la adaptación continua resultan cruciales. El estudio concluye
destacando la necesidad de políticas educativas y laborales que faciliten esta transición.
Palabras clave: inteligencia artificial; automatización; futuro del trabajo; transformación digital;
competencias profesionales.
1 Autor principal
Correspondencia: m23261017@matamoros.tecnm.mx
pág. 2563
Substitution or Transformation? The Impact of AI on the 21st Century
Labor Market
ABSTRACT
This article critically analyzes the actual impact of Artificial Intelligence (AI) and automation on the
contemporary labor market. Through a systematic literature review of specialized publications from
2015 to 2023, projections on automation, the most vulnerable sectors, and emerging new job
opportunities are examined. The results indicate that, far from the apocalyptic scenario of massive
replacement, we are facing a structural transformation where human-machine collaboration and
continuous adaptation are crucial. The study concludes by highlighting the need for educational and
labor policies to facilitate this transition.
Keywords: artificial intelligence; automation; future of work; digital transformation; professional skills
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
Substitution or Transformation? The Impact of AI on the 21st Century
Labor Market
ABSTRACT
This article critically analyzes the actual impact of Artificial Intelligence (AI) and automation on the
contemporary labor market. Through a systematic literature review of specialized publications from
2015 to 2023, projections on automation, the most vulnerable sectors, and emerging new job
opportunities are examined. The results indicate that, far from the apocalyptic scenario of massive
replacement, we are facing a structural transformation where human-machine collaboration and
continuous adaptation are crucial. The study concludes by highlighting the need for educational and
labor policies to facilitate this transition.
Keywords: artificial intelligence; automation; future of work; digital transformation; professional skills
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
pág. 2564
INTRODUCCIÓN
La cuarta revolución industrial, caracterizada por la convergencia de tecnologías digitales, físicas y
biológicas, está transformando radicalmente el panorama laboral global. Según el Foro Económico
Mundial (2023), para 2027 se espera que el 43% de las tareas laborales sean automatizadas, generando
tanto expectativas como preocupaciones entre los profesionales de diversos sectores.
El presente artículo tiene como objetivo principal analizar críticamente el fenómeno de la
automatización inteligente y su impacto real en el empleo, desmitificando narrativas catastróficas y
examinando la evidencia empírica disponible. Como objetivos específicos, se plantean:
1. Identificar los sectores laborales con mayor y menor riesgo de automatización
2. Analizar el fenómeno histórico de la automatización en comparación con el contexto actual
3. Examinar el paradigma emergente de colaboración humano-IA
4. Proponer recomendaciones para una transición laboral efectiva
METODOLOGÍA
Se realizó una revisión sistemática de literatura especializada publicada entre 2015 y 2023, utilizando
las bases de datos Scopus, Web of Science y Google Scholar. Los criterios de inclusión consideraron
artículos revisados por pares, informes de organizaciones internacionales y estudios empíricos
relevantes. El análisis se centró en documentos que presentaban datos cuantitativos sobre
automatización laboral y cualitativos sobre transformación organizacional.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La preocupación por el reemplazo laboral tecnológico no es novedosa. Durante la Revolución Industrial,
el movimiento ludita manifestaba abiertamente su oposición a los telares mecánicos. No obstante, la
historia económica demuestra que, si bien la automatización desplazó ciertos oficios, también generó
nuevos sectores y oportunidades laborales (Autor, 2015).
La diferencia sustancial en la era contemporánea radica en las capacidades de la IA moderna. Como
señalan Brynjolfsson y McAfee (2014), mientras las revoluciones tecnológicas anteriores reemplazaban
principalmente tareas manuales, la IA actual puede emular ciertas funciones cognitivas, incluyendo
reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y diagnóstico especializado. La
diferencia sustancial en la era contemporánea radica en las capacidades de la IA moderna. Como señalan
INTRODUCCIÓN
La cuarta revolución industrial, caracterizada por la convergencia de tecnologías digitales, físicas y
biológicas, está transformando radicalmente el panorama laboral global. Según el Foro Económico
Mundial (2023), para 2027 se espera que el 43% de las tareas laborales sean automatizadas, generando
tanto expectativas como preocupaciones entre los profesionales de diversos sectores.
El presente artículo tiene como objetivo principal analizar críticamente el fenómeno de la
automatización inteligente y su impacto real en el empleo, desmitificando narrativas catastróficas y
examinando la evidencia empírica disponible. Como objetivos específicos, se plantean:
1. Identificar los sectores laborales con mayor y menor riesgo de automatización
2. Analizar el fenómeno histórico de la automatización en comparación con el contexto actual
3. Examinar el paradigma emergente de colaboración humano-IA
4. Proponer recomendaciones para una transición laboral efectiva
METODOLOGÍA
Se realizó una revisión sistemática de literatura especializada publicada entre 2015 y 2023, utilizando
las bases de datos Scopus, Web of Science y Google Scholar. Los criterios de inclusión consideraron
artículos revisados por pares, informes de organizaciones internacionales y estudios empíricos
relevantes. El análisis se centró en documentos que presentaban datos cuantitativos sobre
automatización laboral y cualitativos sobre transformación organizacional.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La preocupación por el reemplazo laboral tecnológico no es novedosa. Durante la Revolución Industrial,
el movimiento ludita manifestaba abiertamente su oposición a los telares mecánicos. No obstante, la
historia económica demuestra que, si bien la automatización desplazó ciertos oficios, también generó
nuevos sectores y oportunidades laborales (Autor, 2015).
La diferencia sustancial en la era contemporánea radica en las capacidades de la IA moderna. Como
señalan Brynjolfsson y McAfee (2014), mientras las revoluciones tecnológicas anteriores reemplazaban
principalmente tareas manuales, la IA actual puede emular ciertas funciones cognitivas, incluyendo
reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y diagnóstico especializado. La
diferencia sustancial en la era contemporánea radica en las capacidades de la IA moderna. Como señalan
pág. 2565
Brynjolfsson y McAfee (2014), mientras las revoluciones tecnológicas anteriores reemplazaban
principalmente tareas manuales, la IA actual puede emular ciertas funciones cognitivas, incluyendo
reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y diagnóstico especializado.
La Tabla 1 presenta la clasificación de riesgo de automatización según categorías laborales, basada en
el estudio de Frey y Osborne (2017) y actualizada con datos del Banco Interamericano de Desarrollo
(2022).
Tabla 1. Niveles de riesgo de automatización por sector laboral
Sector laboral Riesgo de automatización (%) Principales tareas
automatizables
Manufactura 65% Ensamblaje, control de calidad,
empaquetado
Servicios administrativos 48% Procesamiento de datos, entrada
de información
Transporte y logística 60% Conducción autónoma, gestión
de almacenes
Educación 18% Evaluación automática, tutorías
básicas
Salud 22% Diagnóstico por imágenes,
análisis de historiales
Arte y diseño 12% Generación de contenido
básico, edición
Fuente: Elaboración propia basada en Frey y Osborne (2017) y BID (2022)
Como se observa en la Tabla 1, los sectores que requieren mayor creatividad, inteligencia emocional y
criterio contextual presentan menor vulnerabilidad a la automatización total. Esta distribución corrobora
los hallazgos de Bakhshi et al. (2017), quienes identificaron la creatividad, el pensamiento crítico y la
inteligencia emocional como competencias humanas diferenciales.
Brynjolfsson y McAfee (2014), mientras las revoluciones tecnológicas anteriores reemplazaban
principalmente tareas manuales, la IA actual puede emular ciertas funciones cognitivas, incluyendo
reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y diagnóstico especializado.
La Tabla 1 presenta la clasificación de riesgo de automatización según categorías laborales, basada en
el estudio de Frey y Osborne (2017) y actualizada con datos del Banco Interamericano de Desarrollo
(2022).
Tabla 1. Niveles de riesgo de automatización por sector laboral
Sector laboral Riesgo de automatización (%) Principales tareas
automatizables
Manufactura 65% Ensamblaje, control de calidad,
empaquetado
Servicios administrativos 48% Procesamiento de datos, entrada
de información
Transporte y logística 60% Conducción autónoma, gestión
de almacenes
Educación 18% Evaluación automática, tutorías
básicas
Salud 22% Diagnóstico por imágenes,
análisis de historiales
Arte y diseño 12% Generación de contenido
básico, edición
Fuente: Elaboración propia basada en Frey y Osborne (2017) y BID (2022)
Como se observa en la Tabla 1, los sectores que requieren mayor creatividad, inteligencia emocional y
criterio contextual presentan menor vulnerabilidad a la automatización total. Esta distribución corrobora
los hallazgos de Bakhshi et al. (2017), quienes identificaron la creatividad, el pensamiento crítico y la
inteligencia emocional como competencias humanas diferenciales.
pág. 2566
Lejos del escenario de sustitución total, la evidencia apunta hacia un modelo de colaboración aumentada.
En el sector salud, por ejemplo, los radiólogos que utilizan sistemas de IA para el análisis de imágenes
médicas logran mayor precisión diagnóstica (95% vs 88%) y reducen significativamente sus tiempos de
análisis (Esteva et al., 2021).
Figura 1. Modelo de colaboración humano-IA en entornos laborales
En el ámbito legal, los abogados especializados en debido proceso emplean herramientas de IA para la
revisión documental, procesando miles de páginas en minutos, lo que les permite concentrarse en la
estrategia legal y la argumentación jurídica (Brynjolfsson & McAfee, 2014).
Contrario a la narrativa del desempleo tecnológico, el Foro Económico Mundial (2023) proyecta la
creación de 69 millones de nuevos empleos para 2027, concentrados en áreas como ciencia de datos,
ciberseguridad, sostenibilidad ambiental y desarrollo de software. Estos roles, inexistentes hace una
década, demuestran la capacidad de adaptación del mercado laboral.
CONCLUSIONES
El análisis realizado permite concluir que:
1. El impacto de la IA en el empleo es estructuralmente transformador antes que sustitutivo,
reconfigurando tareas más que eliminando ocupaciones completas.
2. La vulnerabilidad laboral está determinada por la naturaleza de las tareas más que por el sector
económico, siendo las actividades repetitivas y predecibles las más susceptibles.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Diagnóstico médico Análisis legal Educación Diseño creativo Gestión empresarial
Complementariedad Humano-IA en Entornos Laborales
Habilidades humanas predominantes (%) Habilidades IA predominantes (%) Colaboración óptima (%)
Lejos del escenario de sustitución total, la evidencia apunta hacia un modelo de colaboración aumentada.
En el sector salud, por ejemplo, los radiólogos que utilizan sistemas de IA para el análisis de imágenes
médicas logran mayor precisión diagnóstica (95% vs 88%) y reducen significativamente sus tiempos de
análisis (Esteva et al., 2021).
Figura 1. Modelo de colaboración humano-IA en entornos laborales
En el ámbito legal, los abogados especializados en debido proceso emplean herramientas de IA para la
revisión documental, procesando miles de páginas en minutos, lo que les permite concentrarse en la
estrategia legal y la argumentación jurídica (Brynjolfsson & McAfee, 2014).
Contrario a la narrativa del desempleo tecnológico, el Foro Económico Mundial (2023) proyecta la
creación de 69 millones de nuevos empleos para 2027, concentrados en áreas como ciencia de datos,
ciberseguridad, sostenibilidad ambiental y desarrollo de software. Estos roles, inexistentes hace una
década, demuestran la capacidad de adaptación del mercado laboral.
CONCLUSIONES
El análisis realizado permite concluir que:
1. El impacto de la IA en el empleo es estructuralmente transformador antes que sustitutivo,
reconfigurando tareas más que eliminando ocupaciones completas.
2. La vulnerabilidad laboral está determinada por la naturaleza de las tareas más que por el sector
económico, siendo las actividades repetitivas y predecibles las más susceptibles.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Diagnóstico médico Análisis legal Educación Diseño creativo Gestión empresarial
Complementariedad Humano-IA en Entornos Laborales
Habilidades humanas predominantes (%) Habilidades IA predominantes (%) Colaboración óptima (%)
pág. 2567
3. El éxito en la transición digital dependerá críticamente del desarrollo de competencias blandas
y digitales entre los profesionales.
4. Se requieren políticas educativas y laborales proactivas que faciliten la reconversión profesional
y fomenten el aprendizaje continuo.
La IA representa, en definitiva, una herramienta poderosa cuyo impacto final en el mercado laboral
dependerá de nuestra capacidad para guiar su desarrollo e integración de manera ética y estratégica.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace
automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
Bakhshi, H., Downing, J., Osborne, M. A., & Schneider, P. (2017). The future of skills: Employment in
2030. Pearson and Nesta.
Banco Interamericano de Desarrollo. (2022). El futuro del trabajo en América Latina y el
Caribe. https://www.uv.mx/bolsadetrabajo/files/2019/06/El-futuro-del-trabajo-en-
Ame%CC%81rica-Latina-y-el-Caribe-%C2%BFUna-gran-oportunidad-para-la-
regio%CC%81n.pdf
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a
time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company. https://psycnet.apa.org/record/2014-
07087-000
Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topcu, E., Beard, J., &
Socher, R. (2021). Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine, 4(1),
1–9. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to
computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–
280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
World Economic Forum. (2023). The future of jobs report 2023. https://www.weforum.org/reports/the-
future-of-jobs-report-2023/
3. El éxito en la transición digital dependerá críticamente del desarrollo de competencias blandas
y digitales entre los profesionales.
4. Se requieren políticas educativas y laborales proactivas que faciliten la reconversión profesional
y fomenten el aprendizaje continuo.
La IA representa, en definitiva, una herramienta poderosa cuyo impacto final en el mercado laboral
dependerá de nuestra capacidad para guiar su desarrollo e integración de manera ética y estratégica.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace
automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
Bakhshi, H., Downing, J., Osborne, M. A., & Schneider, P. (2017). The future of skills: Employment in
2030. Pearson and Nesta.
Banco Interamericano de Desarrollo. (2022). El futuro del trabajo en América Latina y el
Caribe. https://www.uv.mx/bolsadetrabajo/files/2019/06/El-futuro-del-trabajo-en-
Ame%CC%81rica-Latina-y-el-Caribe-%C2%BFUna-gran-oportunidad-para-la-
regio%CC%81n.pdf
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a
time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company. https://psycnet.apa.org/record/2014-
07087-000
Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topcu, E., Beard, J., &
Socher, R. (2021). Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine, 4(1),
1–9. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00376-2
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to
computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–
280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
World Economic Forum. (2023). The future of jobs report 2023. https://www.weforum.org/reports/the-
future-of-jobs-report-2023/