El trabajo del futuro se está redibujando frente a nuestros ojos. La Inteligencia Artificial y la robótica ya no aparecen como fuerzas externas a la organización, sino como piezas integradas en la misma mesa de trabajo que los empleados.
La narrativa del reemplazo cede lugar a otra más compleja: la cooperación ética entre humanos y máquinas, en la que cada parte asume un rol distinto para multiplicar la creación de valor.
La clave no es que la IA copie lo que hace una persona, sino que se encargue de lo repetitivo y rutinario, liberando al trabajador para concentrarse en lo que realmente lo motiva y genera impacto.
Este cambio se sostiene en cuatro palancas claras, que el estudio conjunto de Accenture y la Wharton School define como los pilares del modelo Human+: individuo, economía, organización y sociedad.
1. El individuo
La incorporación de agentes digitales y robots físicos redefine cómo se experimenta el día a día laboral. Ya no se trata de medir solamente eficiencia, sino de reforzar propósito, disfrute y colaboración.
En el caso de una aseguradora de salud en Estados Unidos, la automatización permitió triplicar el volumen diario de documentos procesados de 10.000 a 30.000, reduciendo el tiempo por caso en un 90% y requiriendo revisión humana solo en el 2,7% de los expedientes.
Ese salto de productividad no desplazó a los empleados, sino que los reubicó en las tareas más complejas, aquellas donde la empatía y el juicio marcan la diferencia.
Además, un experimento de campo con más de 700 profesionales del sector de bienes de consumo mostró que quienes trabajaron junto a agentes de IA reportaron niveles significativamente más altos de emociones positivas y menores niveles de ansiedad.
La lección es clara: cuando la tecnología se concentra en lo rutinario, los trabajadores pueden enfocarse en actividades más motivadoras y de mayor valor agregado.
2. La economía
La automatización no solo reduce costos, también reconfigura cómo se mide y captura el valor. En Biopharma, un análisis de 300 tareas y 90 roles mostró que el 55% de las horas de trabajo pueden ser complementadas por agentes digitales y robots.
Esto genera un impacto estimado de 180.000 a 240.000 millones de dólares anuales en los Estados Unidos. Este valor combina reducciones en investigación y desarrollo junto con ingresos adicionales por acelerar la llegada al mercado de nuevos tratamientos.
Lo que se observa es un corrimiento en la curva de valor: la automatización no solo hace más con menos, sino que habilita nuevas fuentes de ingreso al permitir ciclos de innovación más cortos y confiables.
Se pasa así de un modelo de eficiencia transaccional a un modelo de crecimiento sostenido.
3. Las organizaciones
Aquí se juegan las decisiones estructurales: cómo rediseñar equipos, qué mix de talento humano y digital se adopta, cómo se transforman los procesos de punta a punta.
Los Global Capability Centers (GCCs) se convierten en protagonistas.
De simples centros de eficiencia pasan a ser plataformas de reinvención, integrando agentes digitales que orquestan tareas y robots que ejecutan operaciones físicas.
El estudio destaca que los líderes deben promover cambio continuo y aprendizaje en tiempo real.
No es casual que el 77% de los ejecutivos encuestados a nivel global crea que los beneficios de la inteligencia artificial solo se materializarán si se construyen sobre una base sólida de confianza.
Un GCC que solo persiga ahorro de costos corre el riesgo de quedarse atrás; el verdadero diferencial radica en usarlos como espacios de aprendizaje continuo y adopción acelerada de nuevas prácticas.
4. La sociedad
La automatización no puede desplegarse en el vacío; necesita marcos de educación, regulación y mercados laborales capaces de acompañar el cambio.
El documento advierte que la velocidad del cambio es la variable que distingue esta revolución de todas las anteriores.
Por eso, la ética y la gobernanza ocupan un lugar central: la noción de IA Generativa responsable exige transparencia algorítmica, supervisión humana en los puntos críticos y mecanismos de rendición de cuentas que reduzcan sesgos.
La confianza es el activo más valioso en este escenario. La capacidad de crear empleos nuevos dependerá de la acción coordinada entre empresas, gobiernos y sistemas educativos para anticiparse al impacto de la automatización sobre los trabajadores.
Conclusión
El hilo conductor entre estas palancas es la creación de valor compartido. Para los individuos, significa encontrar motivación en tareas que realmente los desafíen.
Para la economía, implica capturar eficiencia y crecimiento al mismo tiempo.
Para las organizaciones, se traduce en estructuras más ágiles y resilientes. Y para la sociedad, en un modelo de desarrollo inclusivo que no margine a quienes no dominan la tecnología.
Lo que emerge es un equilibrio nuevo: la automatización se concentra en lo repetitivo y voluminoso; los empleados, en cambio, se enfocan en lo que los motiva y los conecta con el propósito. Ese equilibrio redefine qué significa trabajar y vivir en la era digital.
La oportunidad es gigantesca, pero su sostenibilidad dependerá de una gobernanza sólida y de la capacidad de inspirar confianza. Allí está la verdadera frontera: no en cuánto se automatiza, sino en cuánto valor humano se libera gracias a esa automatización.
