Aplicaciones de la IA que están transformando el mercado laboral

31/03/2025 | Santander Universidades

El crecimiento de la inteligencia artificial (IA) en las próximas décadas va a ser exponencial. De hecho, se estima que, entre 2022 y 2030, su tasa de crecimiento anual compuesta será de 38,1% y, en este período, el mercado global alcanzará los 1,81 billones de dólares. Este avance vertiginoso de las aplicaciones de la IA no solo es una revolución tecnología, sino que también redefine la manera en que trabajamos, consumimos y tomamos decisiones.

En la actualidad, según el informe El estado de la IA a principios de 2024, elaborado por McKinsey, el 65% de los encuestados declararon que sus organizaciones utilizan de forma habitual la IA generativa, dato que duplica el porcentaje de hace diez años. Y es que la inteligencia artificial ha remodelado sectores clave como la salud, la educación, las finanzas y la industria.

En este artículo, analizaremos las principales aplicaciones de la IA en distintos ámbitos profesionales, su impacto en el mercado laboral y cómo puedes prepararte para aprovechar al máximo sus beneficios.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo está evolucionando?

La inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para realizar tareas que antes requerían inteligencia humana. Sin embargo, hoy en día, esta tecnología va mucho más allá de simples algoritmos programados para tareas específicas. Y es que la IA moderna se caracteriza por su capacidad de aprendizaje, adaptación y mejora continua a través de la exposición a datos.

Uno de los avances más significativos en la inteligencia artificial ha sido su evolución desde sistemas limitados hasta modelos generativos avanzados. A diferencia de la automatización tradicional, que sigue instrucciones predefinidas para ejecutar tareas repetitivas, la IA actual analiza patrones complejos, aprende de la experiencia y se adapta a escenarios imprevistos. Además, posee la capacidad de crear contenido original, interpretar contextos complejos y establecer conexiones inesperadas entre conceptos aparentemente no relacionados. Esta transformación supone un salto cualitativo en sus capacidades y amplía sus aplicaciones en entornos profesionales.

aplicaciones de la IA para procesar datos

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se clasifica en distintos tipos según las capacidades y aplicaciones. Desde sistemas diseñados para tareas específicas hasta modelos con potencial para igualar la inteligencia humana, cada tipología de IA tiene unas características y un impacto diferente. A continuación, exploramos las principales modalidades de esta tecnología.

IA estrecha o débil (ANI)

La inteligencia artificial estrecha, o Artificial Narrow Intelligence (ANI), se especializa en realizar tareas concretas, en las que, a menudo, superando el rendimiento humano. Hoy en día, este es el tipo de IA más utilizado y se encuentra en asistentes virtuales, como Siri o Alexa, en los sistemas de recomendación de Netflix o Amazon, y en los filtros de spam en los correos electrónicos.

A pesar de estar limitada a una tarea concreta, han supuesto un gran impacto en el ámbito profesional. Por ejemplo, los algoritmos de reconocimiento de imágenes pueden analizar radiografías con mayor precisión que muchos radiólogos, mientras que los sistemas de procesamiento de lenguaje natural pueden resumir documentos legales extensos en segundos.

IA general (AGI)

La inteligencia artificial general, o Artificial General Intelligence (AGI), representa sistemas con capacidades cognitivas comparables a las humanas, pudiendo resolver cualquier tarea intelectual que una persona podría realizar. Aunque todavía no se ha desarrollado una AGI plenamente funcional, la investigación avanza con rapidez en esta dirección.

IA aplicada vs. IA generativa

Comprender las diferencias entre estos enfoques ayuda a identificar qué soluciones de IA pueden aplicarse en cada contexto profesional. Aquí te mostramos las diferencias entre ambas tipologías:

  • IA aplicada: diseñada para resolver problemas específicos utilizando datos estructurados y reglas predefinidas. Por ejemplo, un sistema de detección de fraude bancario que analiza patrones de transacciones para identificar actividades sospechosas.

  • IA generativa: es capaz de crear contenido nuevo y original a partir de los datos con los que ha sido entrenada. Esta tecnología está revolucionando sectores como el diseño, la publicidad y el desarrollo de software. 

aplicaciones de la IA en diferentes ámbitos empresariales

Aplicaciones de la IA en sectores profesionales clave

La inteligencia artificial ha trasformado múltiples industrias al optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia operativa. A continuación, exploramos el impacto de la IA en algunos de los sectores más relevantes.

Salud y ciencias biomédicas

La inteligencia artificial ha cambiado el sector sanitario a través de múltiples aplicaciones que mejoran tanto la calidad asistencial como la eficiencia del sistema. Aquí presentamos las principales aplicaciones de la IA en el sector sanitario:

  • Diagnóstico y detección temprana. Algoritmos de aprendizaje profundo analizan imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, para identificar patologías con alta precisión. Un estudio en Nature Medicine demostró que un sistema de IA podía detectar cáncer de pulmón en tomografías computarizadas con mayor precisión que radiólogos experimentados.

  • Desarrollo de fármacos y tratamientos personalizados. La IA analiza grandes volúmenes de datos genómicos y moleculares para identificar nuevos compuestos terapéuticos. En este sentido, empresas como BenevolentAI utilizan el aprendizaje automático para acelerar la búsqueda de tratamientos para enfermedades complejas, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).

  • Gestión hospitalaria eficiente. Los sistemas de IA optimizan la asignación de recursos, predicen picos de demanda y mejoran la programación de citas, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la experiencia del paciente.

Finanzas y banca

El sector financiero ha incorporado la IA para reforzar la seguridad, automatizar procesos y mejorar la experiencia del cliente. A continuación, te mostramos los principales usos:

  • Detección de fraude. Algoritmos de IA analizan millones de transacciones en tiempo real para identificar patrones sospechosos. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, estos algoritmos aprenden de forma continua y se adaptan a nuevas formas de fraude, lo que mejora su efectividad con el tiempo.

  • Asesoramiento financiero automatizado. Los robo-advisors han democratizado el acceso a servicios de inversión profesionales. Estas plataformas utilizan algoritmos sofisticados para crear y gestionar carteras de inversión personalizadas según los objetivos, tolerancia al riesgo y horizonte temporal de cada cliente, todo a una fracción del coste de un asesor tradicional.

  • Predicción de mercados. Los hedge funds y bancos de inversión emplean modelos de aprendizaje automático para analizar informes financieros y tendencias en redes sociales, entre otros datos, para anticipar movimientos del mercado. Por ejemplo, JPMorgan ha desarrollado LOXM, un sistema que ejecuta órdenes de compra y venta con una eficiencia superior a la de los operadores humanos.

Manufactura e industria

La inteligencia artificial es un pilar clave en la evolución de la industria 4.0, ya que impulsa la eficiencia operativa y la productividad a través de diversas aplicaciones que destacamos a continuación: 

  • Mantenimiento predictivo. La IA analiza datos en tiempo real a partir de sensores instalados en maquinaria para predecir fallos antes de que ocurran, lo que reduce costes y tiempos de inactividad. En este sentido, empresas como Siemens utilizan estos sistemas para monitorizar turbinas y motores, y, de esta forma, anticipar necesidades de mantenimiento con semanas de antelación.

  • Optimización de la cadena de suministro. Los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen la posibilidad de predecir la demanda, gestionar inventarios y planificar rutas de distribución de manera más eficiente. Durante la pandemia de COVID-19, Amazon adaptó su cadena de suministro a cambios drásticos en la demanda y restricciones logísticas gracias a estos modelos predictivos.

  • Robótica colaborativa. Los robots impulsados por IA están transformando la fabricación, ya que son una herramienta de colaboración segura y eficiente para los trabajadores. Estos sistemas pueden aprender tareas mediante demostración, ajustar su comportamiento según el contexto y realizar controles de calidad automatizados con mayor precisión que los métodos tradicionales.

Marketing y experiencia del cliente

La inteligencia artificial ha revolucionado las estrategias de marketing a través de la personalización y segmentación avanzada. Aquí exploramos algunas de las aplicaciones de la IA en este sector:

  • Personalización de contenidos. Algoritmos avanzados analizan el comportamiento del usuario, su historial de compras y sus preferencias para ofrecer recomendaciones adaptadas. Un caso destacado es el de Netflix, que ha utilizado la ciencia de datos de manera estratégica para revolucionar la industria del entretenimiento. Gracias al análisis avanzado de datos, la plataforma ha logrado disminuir la tasa de cancelación en un 9%.

  • Chatbots y asistentes virtuales. Con capacidades de procesamiento de lenguaje natural, estos sistemas ofrecen respuestas instantáneas a consultas frecuentes y mejoran la experiencia del cliente sin incrementar costes operativos. Según un estudio de Juniper Research, se estima que para el año 2023, las organizaciones podrían reducir sus gastos en atención al cliente en hasta un 30% al implementar soluciones de chatbots.

  • Análisis predictivo del comportamiento del consumidor. Los modelos de IA permiten anticipar tendencias de compra, identificar oportunidades de up-selling y cross-selling, y ajustar estrategias de precios en tiempo real. Por ejemplo, retailers como Target utilizan estas técnicas para predecir eventos clave en la vida de sus clientes, como embarazos. Esto les ofrece la posibilidad de optimizar sus campañas promocionales en función de esta información.

Educación y formación continua

La transformación digital del sector educativo se ha acelerado con la implementación de sistemas de aprendizaje adaptativo basados en IA. Estas plataformas personalizan la experiencia educativa según el ritmo, estilo de aprendizaje y nivel de conocimientos de cada estudiante. Aquí te presentamos algunos usos de esta tecnología en el sector educativo:

  • Aprendizaje adaptativo. Aplicaciones como DreamBox o ALEKS analizan miles de puntos de datos para adaptar de forma dinámica los contenidos y actividades, lo que mejora los resultados académicos.

  • Evaluación automatizada. La inteligencia artificial facilita la corrección de exámenes de opción múltiple y la revisión de aspectos formales en trabajos escritos. De esta forma, los docentes pueden enfocarse en tareas de mayor valor. Además, proporciona a los alumnos retroalimentación inmediata, un elemento clave en el aprendizaje.

  • Generación de contenidos educativos. Las herramientas de IA generativa han revolucionado la creación de materiales didácticos, ya que facilitan la producción de materiales adaptados a diferentes niveles y estilos de aprendizaje. Esto es muy útil en entornos corporativos, en los que la formación continua es esencial para mantener la competitividad en un mercado laboral en constante evolución.

El futuro de las aplicaciones de la IA en el entorno laboral

El horizonte de las aplicaciones de la IA continúa expandiéndose, con tendencias emergentes que configurarán el próximo capítulo de esta revolución tecnológica y profesional. Aquí te presentamos las principales tendencias de esta tecnología en el mercado laboral:

  • IA explicable (XAI): está ganando importancia a medida que aumenta la preocupación por entender cómo los algoritmos toman decisiones. Esta tendencia busca desarrollar sistemas capaces de justificar sus resultados en términos comprensibles para humanos. Esto es muy importante en sectores como la salud, las finanzas o la justicia, en los que la confianza y la claridad son fundamentales.

  • Sistemas colaborativos: la combinación de inteligencia humana y artificial están emergiendo como paradigma dominante. El concepto "human-in-the-loop" reconoce que muchas aplicaciones alcanzan su máximo potencial cuando humanos y máquinas trabajan juntos, cada uno aportando sus fortalezas únicas.

  • Democratización de IA: se está acelerando gracias a interfaces más intuitivas y soluciones "no-code" o "low-code". Esta tendencia permite a profesionales sin formación técnica especializada implementar soluciones basadas en IA. De esta forma, se amplía el impacto de la tecnología más allá de los departamentos de TI o ciencia de datos.

  • Regulación y ética: el desarrollo del marco regulatorio, con la propuesta de Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE, está definiendo límites y estándares para aplicaciones de IA en diversos contextos profesionales. Y es que se entiende que una regulación adecuada no solo mitigará los posibles riesgos, sino que también acelerará una adopción segura en múltiples sectores.

aplicaciones de la IA en el sector sanitario

Cómo prepararse para un entorno laboral transformado por la IA

La integración de la IA en diversos sectores está generando tanto nuevas oportunidades como desafíos. De hecho, un informe del Foro Económico Mundial prevé la creación de 170 millones de nuevos empleos para 2030 en áreas como tecnología, economía, transición verde y demografía. Sin embargo, al mismo tiempo, 92 millones de puestos serán desplazados, lo que subraya la necesidad de adaptación en el mercado de trabajo.

Formación en habilidades técnicas

Entre las especializaciones más demandadas en los próximos años se incluyen ciencia de datos, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, junto con áreas emergentes como la interpretabilidad de algoritmos y la ética en sistemas autónomos. Aquí te dejamos algunos recursos prácticos que pueden ser útiles para ampliar tus conocimientos técnicos:

  • Comunidades en línea, como Kaggle, permiten aprender mediante proyectos prácticos.

  • Newsletters especializadas, como The Batch o The Algorithm, ofrecen análisis actualizados de las últimas tendencias.

  • Eventos y networking, como hackatones, conferencias virtuales y foros de discusión, facilitan la creación de redes profesionales y el acceso a nuevas oportunidades.

Desarrollo de habilidades humanas

Si bien la IA puede automatizar numerosas tareas, hay habilidades exclusivamente humanas que seguirán siendo altamente valoradas:

  • Pensamiento crítico y creatividad. La capacidad de resolver problemas de manera innovadora será esencial en un entorno en constante cambio.

  • Inteligencia emocional y liderazgo. La colaboración efectiva y la gestión de equipos seguirán dependiendo del factor humano.

  • Juicio ético y toma de decisiones. Con la creciente influencia de la IA, será fundamental garantizar un uso responsable y equitativo.

El potencial transformador de la IA en el talento humano

Las aplicaciones de la IA están transformando el panorama profesional en todos los sectores, creando tanto desafíos como oportunidades sin precedentes. Y es que esta tecnología no solo automatiza tareas rutinarias, sino que, además, amplía las capacidades humanas. Esto nos ofrece la posibilidad de abordar problemas complejos con mayor eficacia y creatividad.

En este escenario, el camino apunta hacia una colaboración cada vez más estrecha entre humanos y sistemas inteligentes, en el que las máquinas se encargan de procesar datos y optimizar procesos, mientras que las personas aportan criterio e innovación. 

De ahí que la formación continua y la capacidad de adaptación se hayan convertido en competencias esenciales para aprovechar el potencial transformador de la IA. En este contexto, los profesionales que logren combinar el uso estratégico de la inteligencia artificial con las habilidades que nos distinguen como humanos tendrán una ventaja competitiva en el mercado laboral.

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Fuentes

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