En enero de 2016 publiqué en Facebook una lista de las profesiones más demandadas en Italia. En el primer puesto estaba el Digital Marketing y me sentía satisfecho, incluso un poco vanidoso, imagino: era el sector en el que había decidido construir mi futuro y los números parecían decirme que había elegido bien.

En ese mismo post había escrito cinco cosas, en este orden: posicionamiento, foco, estrategia y objetivos, herramientas, medición. Había añadido también una nota: el orden no es casual. La escribiría también hoy, solo que ahora el motivo es distinto.

Una previsión bastante fácil

Unos años después, poco antes de la pandemia, estaba en Milán delante de un centenar de empresarios. Estaba explicando Meta Business Manager: pantallas, configuraciones, campañas, cosas técnicas. En cierto momento dije más o menos esto: el objetivo de las plataformas será quitar de en medio a los que somos como yo; tarde o temprano seleccionaréis qué queréis conseguir, cuánto queréis gastar y el algoritmo hará gran parte del resto.

No era una profecía especialmente brillante. Era la dirección natural de las cosas. Si Meta y Google ganan cuando las empresas invierten en sus plataformas, cualquier intermediario necesario para hacerlas funcionar es también una fricción que conviene reducir.

Hoy esa dirección es mucho más evidente. En 2025 Reuters, recogiendo el Wall Street Journal, contaba el proyecto de Meta de automatizar progresivamente la creación y la segmentación de las campañas publicitarias antes de finales de 2026: el anunciante aporta una imagen de producto y el presupuesto, mientras el sistema genera los elementos creativos y decide la distribución. No significa que el ser humano haya desaparecido ya del proceso; significa que el objetivo industrial es volver automática una parte cada vez mayor de la ejecución.
Fuente: Reuters, 2 de junio de 2025.

La parte que me interesa, sin embargo, no es Meta. Somos nosotros.

Durante años hemos confundido el trabajo con las herramientas del trabajo

Gran parte del valor económico de muchas profesiones digitales derivaba también de la dificultad de ejecutar: configurar una campaña, escribir una landing page, montar un vídeo, crear una presentación, analizar una hoja de datos, producir un informe, escribir código, traducir, preparar una primera investigación o un primer borrador.

Eran actividades que requerían tiempo y un cierto umbral técnico de acceso. Ese umbral está bajando muy rápidamente. Cuando algo que ayer requería cuatro horas mañana requiere cuatro minutos, el trabajo no desaparece automáticamente, pero cambia el motivo por el que alguien está dispuesto a pagarte. Es esta, en mi opinión, la parte que seguimos subestimando.

El dato más interesante tiene que ver con quien debería empezar

En agosto de 2026 el Stanford Digital Economy Lab publicó una revisión del estudio Canaries in the Coal Mine?, basada en datos administrativos de millones de trabajadores estadounidenses actualizados a junio de 2026.

El primer resultado es importante precisamente porque contradice la narración más fácil: los investigadores no observan una sustitución generalizada del empleo en el conjunto de la economía. Observan, en cambio, una divergencia precisa. Entre los trabajadores de 22–25 años en las profesiones muy expuestas a la IA, el empleo resulta alrededor de un 19% más bajo respecto a donde habría llegado si hubiera seguido la evolución de sus coetáneos en las profesiones menos expuestas. La diferencia parece manifestarse sobre todo a través de menos contrataciones, no a través de una oleada de despidos; además está concentrada en los trabajos en los que la IA tiende a sustituir tareas humanas, mientras que en las ocupaciones en las que se usa sobre todo para acompañar a las personas el cuadro es distinto.

Los propios autores tratan estos resultados como señales empíricas que hay que interpretar con prudencia, no como la demostración de que toda variación del empleo observada esté causada por la IA.
Fuente: Stanford Digital Economy Lab, revisión del 12 de agosto de 2026.

Para mí la pregunta más interesante nace justo aquí. Yo no empecé haciendo estrategia y creo que casi nadie empieza por el trabajo más complejo. Primero haces mal las cosas simples, luego las haces mejor; te equivocas, observas a alguien más capaz, copias, descubres por qué la copia no basta, acumulas casos y contextos. En cierto momento llamamos experiencia a todo este material sedimentado.

Si la IA se vuelve muy buena precisamente en las tareas a través de las cuales normalmente construíamos esa experiencia, entonces la pregunta no es solo cuántos puestos destruirá. Es también cómo formaremos a las personas que, un día, deberían desempeñar los trabajos que no queremos confiar a la IA. Si eliminas el primer peldaño de la escalera, no has creado automáticamente más sénior.

Las cifras grandes hay que leerlas por lo que miden

También el Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum se resume a menudo mal. No dice que la inteligencia artificial eliminará 92 millones de puestos. La estimación se refiere al conjunto de las transformaciones tecnológicas, económicas, demográficas, geopolíticas y ambientales consideradas por el informe: de aquí a 2030 podrían crearse unos 170 millones de puestos y desplazarse unos 92 millones, con un saldo positivo de 78 millones.

En el mismo informe, sin embargo, el 41% de los empleadores entrevistados declara que prevé reducciones de plantilla allí donde la IA pueda automatizar determinadas tareas. Tampoco esto es el futuro escrito en piedra: son expectativas declaradas por empresas entrevistadas. Pero basta para entender que no estamos hablando solo del enésimo software.
Fuentes: World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025 y comunicado de síntesis.

Lo mismo vale para otra cifra que se ha vuelto muy eficaz en los titulares. En 2026 Mark Ritson comentó en Adweek un análisis de Anthropic según el cual alrededor del 65% de las tareas que realizan los profesionales del marketing sería, en perspectiva, sustituible por operaciones de IA. Tareas, no puestos de trabajo. La diferencia es enorme: una profesión es un conjunto de actividades y, cuando una parte se automatiza, ese trabajo puede desaparecer, reducirse, cambiar o incluso volverse más productivo.
Fuente: Adweek, “65% of Marketing Jobs May Not Survive AI”.

¿Qué sigue siendo nuestro?

Durante años nos hemos consolado diciendo que las máquinas se ocuparían de los trabajos repetitivos y nos dejarían a nosotros la creatividad. Luego hemos construido máquinas que escriben, dibujan, componen música, programan, producen vídeos y proponen ideas. En ese momento hemos empezado a desplazar la línea: creatividad, empatía, estrategia, intuición.

No sé dónde estará esa línea dentro de diez años y desconfío de quien sostiene que lo sabe. Sé, sin embargo, que hoy todavía existen cosas que no coinciden con la ejecución de una tarea: el juicio, la responsabilidad, el contexto, la experiencia que no está escrita en ninguna parte, la capacidad de entender qué problema estamos intentando resolver realmente y la relación entre dos personas que tienen que fiarse la una de la otra.

Hay además una cosa que requiere tiempo precisamente porque no puede producirse toda de golpe: la reputación.

Adobe, en su informe de 2026 sobre los comportamientos de los consumidores, observa que un tercio de los entrevistados dejaría de interactuar con una marca si descubriera que un contenido que creía humano ha sido generado por la IA. No significa que las personas rechacen en bloque la inteligencia artificial; significa que transparencia y confianza siguen siendo cuestiones abiertas.
Fuente: Adobe, AI and Digital Trends: Customer Behaviors and AI, 2026.

Y aquí hay una paradoja que me parece interesante: cuanto más barato resulta producir palabras, imágenes, vídeos, análisis y software, menos demuestra el simple hecho de producirlos. Antes publicar un libro era también una barrera; tener una web era una barrera; rodar un vídeo decente era una barrera; producir software era una barrera. Muchas de estas barreras están cayendo, y en gran parte es una buena noticia. Pero significa también que el producto final puede ser excelente y decirnos poquísimo sobre la competencia de la persona que lo ha generado.

Por eso la confianza tendrá que apoyarse probablemente cada vez más en otras cosas: historia, coherencia, responsabilidad, pruebas y continuidad.

¿Entonces ya estamos muertos?

Una parte de lo que hacía profesionalmente hace diez años ya está muerta. No veo por qué debería fingir lo contrario solo porque alguien me pagaba por hacerlo.

Si una máquina puede desempeñar una actividad mejor, más rápido y a un coste enormemente inferior, defender esa actividad en nombre de la nostalgia sería ridículo. La cuestión es entender si nosotros coincidíamos con esa actividad.

Si yo vendía exclusivamente la capacidad de pulsar determinados botones, tengo un problema. Si mi valor era también entender qué botón pulsar, cuándo no pulsarlo, por qué hacerlo y asumir la responsabilidad de las consecuencias, el discurso cambia. No significa que yo esté a salvo; significa que tengo que seguir desplazándome hacia lo que requiere más comprensión y menos mera ejecución.

En 2016 escribía que el orden de mis cinco puntos no era casual. Diez años después las herramientas están aprendiendo a hacer una parte cada vez mayor de lo que venía después. Quizá sea justamente por eso que lo que viene antes se ha vuelto aún más importante: entender adónde ir, entender por qué y tener a alguien dispuesto a responder de esa elección.