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En los últimos meses, la conversación pública sobre la inteligencia artificial ha ido tomando un tono casi determinista, atribuyéndole la capacidad de transformar el trabajo, redefinir profesiones e incluso alterar el rumbo de la humanidad, como si se tratara de un actor con voluntad propia. En ese relato, la tecnología aparece como protagonista y los profesionales como figuras secundarias, como espectadores que, por si fuera poco, son prescindibles.
En el sector eléctrico, donde la tecnología siempre ha sido condición necesaria pero nunca suficiente, esa narrativa resulta, cuando menos, imprecisa.
Esta forma de narrar la inteligencia artificial no es neutra. Construye expectativas, orienta decisiones organizacionales y moldea políticas públicas. Cuando se presenta a la tecnología como una fuerza autónoma e inevitable, se reduce el espacio para el análisis crítico y se diluye la responsabilidad humana en la toma de decisiones. El debate deja entonces de centrarse en cómo se diseñan los sistemas, quién los gobierna y con qué objetivos, y se desplaza hacia una aceptación casi pasiva del “avance tecnológico” como destino.
El problema no es la inteligencia artificial en sí, sino el modo en que se le atribuyen decisiones que, en realidad, siguen siendo humanas.
“El problema no es la inteligencia artificial en sí, sino el modo en que se le atribuyen decisiones que, en realidad, siguen siendo humanas”.
Medir antes de afirmar
Lo que sigue no parte de futurismos ni de conjeturas elegantes, sino de un ejercicio empírico concreto. Un estudio reciente de corte transversal y carácter exploratorio, implementado mediante un cuestionario aplicado a profesionales de distintos sectores, incluido el energético, permite observar cómo se está incorporando la inteligencia artificial en la práctica laboral cotidiana.
El objetivo del estudio no fue predecir escenarios ni establecer relaciones causales. Fue algo más básico y, quizá por eso, más útil: identificar patrones reales de adopción y percepción. Desde ese punto de partida, el primer hallazgo es claro: el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo no es uniforme ni lineal. No existe “el impacto” en abstracto. Existen trayectorias distintas, que se entienden mejor a partir de perfiles profesionales que de promedios generales.
Este punto es clave. La discusión pública suele apoyarse en indicadores agregados que prometen claridad, pero que con frecuencia ocultan más de lo que revelan. Los promedios suavizan las diferencias, diluyen las trayectorias reales y facilitan conclusiones espectaculares, pero poco operativas.
En contraste, el análisis por perfiles profesionales permite desplazar la atención del promedio abstracto hacia el trabajo concreto. No se trata únicamente de saber si la inteligencia artificial se adopta, sino de identificar en qué funciones específicas se incorpora, qué tipo de tareas modifica, bajo qué condiciones organizacionales y con qué efectos reales sobre la práctica laboral cotidiana. En sectores complejos, esta distinción no es un matiz metodológico: es una condición estructural para comprender el fenómeno.
El sector eléctrico: una adopción sin euforia
Cuando se observa específicamente al sector eléctrico, el resultado es revelador. A diferencia de áreas como manufactura avanzada o servicios tecnológicos, la percepción del impacto de la inteligencia artificial es moderada. No hay euforia, pero tampoco rechazo sistemático.
Esto no es una anomalía. Es coherente con un sector donde la operación segura, la confiabilidad, la responsabilidad técnica y la trazabilidad de las decisiones no admiten atajos. Aquí, ninguna herramienta, por sofisticada que sea, sustituye el criterio profesional ni diluye la responsabilidad individual.
En ese contexto, la inteligencia artificial aparece principalmente como lo que siempre ha sido la tecnología en este sector: un instrumento de apoyo, cuyo valor depende de quién la usa, cómo la usa y bajo qué reglas organizacionales.
Esta posición intermedia, ni entusiasta ni defensiva, suele interpretarse desde fuera como rezago o resistencia al cambio. En realidad, refleja una cultura técnica donde el valor de una herramienta no se mide por su novedad, sino por su confiabilidad bajo condiciones reales de operación.
En sistemas donde el margen de error es mínimo y las consecuencias de una decisión equivocada pueden ser sistémicas, la prudencia no es conservadurismo: es una forma de responsabilidad profesional. Desde esa lógica, la adopción tecnológica no es un acto de fe, sino un proceso gradual de validación, integración y control.
Beneficios arriba, incertidumbre abajo
Uno de los hallazgos más incómodos del estudio aparece al contrastar dos percepciones que conviven sin resolverse del todo. Por un lado, la adopción de inteligencia artificial se asocia con beneficios organizacionales claros: eficiencia, optimización de procesos y apoyo a la toma de decisiones. Por otro, los resultados económicos a nivel individual siguen siendo inciertos y desigualmente distribuidos.
Dicho sin rodeos: la organización suele capturar el valor generado por la inteligencia artificial con mayor claridad que el profesional que la opera.
Este desacople no es nuevo. La historia de la tecnología está llena de episodios similares. Sin embargo, desmonta una idea muy extendida en el discurso actual: que incorporar inteligencia artificial equivale automáticamente a progreso profesional, estabilidad laboral o mejora salarial. Los datos sugieren una realidad más matizada y, en muchos casos, menos optimista para el individuo.
La IA no es el adversario
Los resultados del estudio no respaldan narrativas que presentan a la inteligencia artificial como una amenaza directa para los profesionales. Más bien indican que su impacto depende, en gran medida, de la capacidad de los propios profesionales para apropiarla y utilizarla dentro de marcos institucionales y organizacionales concretos.
La inteligencia artificial no actúa sola. No decide, no redefine prioridades ni asume responsabilidades. Todo eso sigue dependiendo de personas, de estructuras organizativas y de decisiones que se toman, o se evitan, dentro de las organizaciones.
Incluso en los sistemas más avanzados de automatización, la autonomía es operativa y contextual; los criterios de diseño, los límites de operación y la responsabilidad frente a fallas siguen siendo humanos y organizacionales.
El problema no es la IA, es el relato
Buena parte del debate contemporáneo sobre inteligencia artificial está menos informado por la práctica profesional que por narrativas externas al trabajo real. Historias que exageran capacidades, prometen sustituciones inmediatas y convierten a la tecnología en un actor casi autónomo, capaz de decidir y corregir por sí mismo.
En sectores críticos, este tipo de relato no solo es impreciso, sino potencialmente riesgoso. Trasladar la responsabilidad al “sistema” o al “algoritmo” no mejora la toma de decisiones: la vuelve opaca. No fortalece las organizaciones: las debilita.
La inteligencia artificial no desplaza al profesional. Lo desplaza, en todo caso, una organización que renuncia al criterio técnico, a la formación continua y a la rendición de cuentas, disfrazando esa renuncia de modernización.
Una conclusión conocida, ahora con datos
En el sector eléctrico, esta conclusión no debería sorprender a nadie. Un sistema no es estable sin operadores formados, una red no es confiable sin criterio técnico y ninguna decisión crítica puede delegarse por completo a un algoritmo.
La inteligencia artificial puede ser una aliada poderosa, y probablemente lo será cada vez más. Pero su impacto real no reside en la tecnología en sí misma, sino en los profesionales que saben integrarla con propósito y en las organizaciones que deciden cómo, para qué y bajo qué condiciones hacerlo.
Quizá el principal aporte de este análisis no sea anunciar una revolución, sino recordar algo más elemental: las herramientas no cambian los sistemas por sí solas; los cambian las personas que saben usarlas, y las estructuras que permiten que ese conocimiento pese.
En un sector donde el error no es una opción, esa diferencia importa mucho más que cualquier promesa tecnológica.
Nota técnica
El análisis presentado en esta columna se apoya en un estudio exploratorio realizado por el autor, basado en una encuesta transversal aplicada a profesionales de distintos sectores, incluido el energético. El estudio completo se encuentra disponible mediante DOI.
Referencias
Pámanes Sieres, J. M. (2025). Artificial Intelligence and the Contemporary Labor Market: An Exploratory Multisectoral Study on Professional Profiles, Adoption, and Organizational (v1.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18071062
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