¿La IA reemplazará a los empleados de información? Lo que los datos realmente muestran

72%. Esa es la tasa de automatización para una de las tareas más comunes que realizan los empleados de información todos los días —responder consultas por teléfono y correo electrónico. Si trabajas en este rol, ese número probablemente no te sorprende. Ya has visto cómo los chatbots y los sistemas de respuesta automática se infiltran en tu lugar de trabajo. Pero, ¿cómo se ve realmente el panorama completo?

Repasemos lo que dicen los datos sobre el futuro de los empleados de información —y lo que significa para las aproximadamente 162,400 personas que trabajan actualmente en este campo en los Estados Unidos.

Los números detrás de los titulares

Según nuestro análisis basado en el informe del mercado laboral de Anthropic, los empleados de información tienen actualmente una exposición general a la IA del 58% y un riesgo de automatización del 48% a partir de 2025. [Hecho] Eso es notablemente superior al promedio en todas las ocupaciones, lo que ubica este rol en la categoría de "alta exposición" junto a roles como los operadores de entrada de datos y los operadores de centralita. El modo de uso de la IA importa tanto como el nivel de exposición. El Índice Económico de Anthropic (enero de 2026) encuentra que en toda la economía, las interacciones de automatización —donde una tarea se delega completamente a la IA— ahora representan alrededor del 45% del uso de los consumidores, mientras que el aumento, donde los humanos iteran junto con la IA, mantiene la ligera mayoría en 52% [Hecho] (Anthropic Economic Index, 2026). Para los empleados de información, las tareas rutinarias de manejo de consultas caen en el lado de automatización de esa línea, mientras que las excepciones que requieren juicio caen en el lado de aumento —lo cual es exactamente por qué el rol se está transformando en lugar de desapareciendo.

Pero aquí es donde se pone interesante. Hay una brecha significativa entre lo que la IA _podría_ teóricamente hacer y lo que está _realmente_ haciendo ahora mismo. La exposición teórica se sitúa en 78%, pero la exposición real en el mundo real es solo del 39%. [Hecho] Esa brecha representa una especie de amortiguador —la diferencia entre la tecnología que existe en un laboratorio y la tecnología que los lugares de trabajo han realmente desplegado.

Esa brecha de 39 puntos no es solo un número abstracto. Es el margen de maniobra que tienes para adaptarte antes de que la fuerza completa de la automatización llegue a tu trabajo diario. Las empresas no despliegan IA en el momento en que se vuelve técnicamente capaz. Esperan hasta que sea lo suficientemente confiable como para que el costo de los fallos sea aceptable. Esperan hasta que la tolerancia del cliente a las interacciones con IA se ponga al día. Esperan hasta que sus sistemas puedan integrarse limpiamente. Todos esos retrasos te dan tiempo.

Para 2028, las proyecciones muestran que la exposición general subirá al 72% y el riesgo de automatización alcanzará el 62%. [Estimación] Esa es una trayectoria empinada, pero no significa que el trabajo desaparezca. Significa que el trabajo se transforma. Tres años son suficientes para adquirir nuevas habilidades, cambiar de especialización o reposicionarte en las partes del rol que la IA no puede tocar.

¿Qué tareas tienen más riesgo?

No todas las partes de este trabajo enfrentan el mismo nivel de disrupción. La varianza entre tareas es enorme, y entenderla es la diferencia entre la adaptación estratégica y la reacción de pánico.

Responder consultas por teléfono y correo electrónico tiene la tasa de automatización más alta, del 72%. [Hecho] Piénsalo: los chatbots impulsados por IA, los respondedores automáticos de correo electrónico y los asistentes de voz ya pueden manejar una gran parte de las preguntas rutinarias. Cuando alguien llama para preguntar sobre el horario de atención, las políticas de devolución o la disponibilidad de citas, la IA maneja eso cada vez mejor. La última generación de IA conversacional no solo puede responder la pregunta sino también detectar el tono del interlocutor, reconocer la frustración y decidir si escalar con un humano.

Mantener bases de datos de información llega al 58% de automatización. [Hecho] La entrada de datos, las actualizaciones de registros y la gestión de bases de datos son exactamente el tipo de tareas estructuradas y repetitivas en las que la IA sobresale. Muchas organizaciones ya han pasado a la sincronización automática de datos y al mantenimiento de registros asistido por IA. Las plataformas de CRM ahora ingieren información de correos electrónicos, transcripciones de llamadas y formularios automáticamente, eliminando gran parte de la entrada manual que antes ocupaba las tardes de los empleados.

Programar citas y gestionar calendarios se sitúa en alrededor del 55% de automatización. [Hecho] Los asistentes de programación con IA —el tipo que puede negociar horarios de reuniones entre múltiples partes, tener en cuenta las zonas horarias y evitar conflictos— se han vuelto genuinamente útiles. Herramientas como Microsoft Copilot, la programación de citas de Google y servicios dedicados como Reclaim o Motion han asumido una parte sustancial de lo que antes era el rol de un empleado.

Pero aquí está el contrapeso. ¿La tarea con la tasa de automatización más baja? Dirigir a los visitantes y proporcionar orientaciones en persona, con solo un 25%. [Hecho] La presencia física, la lectura del lenguaje corporal y el manejo de la naturaleza impredecible de las interacciones cara a cara siguen perteneciendo firmemente al territorio humano. Esta es la parte del rol donde tu juicio humano importa más.

Manejar quejas y resolver problemas de clientes escalados se sitúa en alrededor del 32% de automatización. [Hecho] Cuando el problema de un cliente no puede resolverse con el flujo estándar del chatbot —cuando hay circunstancias especiales, peso emocional o ambigüedad sobre lo que realmente necesita— la transferencia de IA todavía va a un humano. El techo de complejidad para el servicio de atención al cliente de IA autónoma sigue estando significativamente por debajo de lo que los empleados experimentados manejan diariamente.

La coordinación entre departamentos y la gestión de excepciones también sigue siendo obstinadamente humana, con alrededor del 30% de automatización. La política interpersonal, el conocimiento institucional sobre quién realmente tiene autoridad para aprobar qué, la capacidad de leer si una solicitud es genuinamente urgente o simplemente enmarcada de esa manera —estas habilidades no aparecen en ningún conjunto de datos de entrenamiento.

El panorama más amplio: un campo en declive

Aquí es donde la situación se vuelve más preocupante. El Departamento de Estadísticas Laborales proyecta que el empleo general de empleados de información disminuirá un 3% de 2024 a 2034, aunque se proyectan unas 149,200 vacantes cada año —casi todas para reemplazar a los trabajadores que se trasladan a otras ocupaciones o abandonan la fuerza laboral [Hecho] (Manual de Perspectivas Ocupacionales del BLS, 2024). Los empleados de información tenían alrededor de 1,3 millones de empleos en 2024, y el salario anual medio era de $43,730 a mayo de 2024 [Hecho]. La combinación es desafiante: presión de automatización creciente en un campo que ya se está contrayendo, aunque la demanda constante de reemplazos mantiene la puerta abierta para los nuevos participantes.

El declive no es uniforme entre las industrias. Los roles de empleados de información en sectores tradicionales —oficinas administrativas, agencias gubernamentales, centros básicos de servicio al cliente— se están contrayendo más rápido. Pero los roles especializados en los mostradores de información de atención médica, las salas de espera de instituciones financieras y las oficinas de admisiones académicas están declinando más lentamente porque involucran más juicio, más matices y más contacto humano que los clientes esperan.

Dicho esto, declinar no significa desaparecer. Incluso en 2034, habrá más de 150,000 posiciones de empleados de información. El rol se está desplazando de la entrega de información pura —que la IA hace eficientemente— hacia una posición más matizada que combina el juicio del servicio al cliente con la gestión tecnológica.

Piénsalo así: los empleados de información de 2015 pasaban la mayor parte de su tiempo siendo la respuesta _principal_ a las preguntas de los clientes. Los empleados de información de 2028 pasarán la mayor parte de su tiempo siendo el _punto de escalada_ cuando la IA no pueda manejar la pregunta. El trabajo está subiendo la escala de complejidad, no desapareciendo de ella.

Lo que esto significa para tu carrera

Si estás leyendo esto y te sientes ansioso, esa es una respuesta razonable a los datos. Pero la ansiedad no es una estrategia. Aquí está lo que los números sugieren realmente sobre cómo posicionarte.

Primero, el 28% de las consultas que la IA no puede manejar es donde vive el trabajo duradero. [Afirmación] Estas son las llamadas y correos electrónicos que involucran circunstancias inusuales, peso emocional, resolución de problemas complejos o decisiones de juicio sobre excepciones a la política. Los empleados de información que sobrevivan la transición serán los que puedan manejar con confianza esas situaciones y explicar a los sistemas de IA cómo manejar situaciones similares en el futuro.

Segundo, el rol es cada vez más híbrido. Ya no solo respondes preguntas —también supervisas los sistemas de IA que responden preguntas. Eso significa entender cuándo el chatbot está dando respuestas incorrectas, identificar patrones de frustración de los clientes y retroalimentar los conocimientos a las personas que configuran la IA. Este tipo de trabajo de supervisión "humano en el circuito" está creciendo en muchas ocupaciones, y los empleados de información están bien posicionados para asumirlo si desarrollan la alfabetización técnica.

Tercero, los movimientos laterales importan. Las habilidades que has desarrollado —gestionar información, manejar clientes difíciles, navegar la burocracia institucional— se traducen bien en gestión de experiencia del cliente, administración de CRM, análisis básico de datos e incluso roles junior de gestión del conocimiento. El título del trabajo puede estar encogiéndose, pero las habilidades subyacentes siguen estando en demanda si sabes cómo reempaquetarlas.

Lo que puedes hacer ahora mismo

Si eres empleado de información hoy, el movimiento más inteligente no es temer a la IA sino posicionarte junto a ella. Los datos muestran que este es un rol de modo de automatización "mixta", lo que significa que algunas tareas se automatizan mientras que otras se aumentan. [Hecho] Los trabajadores que aprenden a gestionar las herramientas de IA —supervisar las respuestas de los chatbots, manejar las consultas escaladas que la IA no puede resolver y garantizar la exactitud de las bases de datos— se encontrarán siendo más valiosos, no menos.

Considera desarrollar habilidades en gestión de experiencia del cliente, plataformas de CRM como Salesforce o HubSpot, y análisis básico de datos. La capacitación gratuita o de bajo costo está ampliamente disponible —tu empleador incluso puede pagarla si enmarques la solicitud como una ayuda para que la organización adopte la IA de manera más efectiva. Los empleados de información que prosperarán en 2028 no serán los que compitan con los chatbots en velocidad. Serán los que manejen el 28% de las interacciones que requieren empatía humana, resolución de problemas complejos y juicio que ningún algoritmo puede replicar.

Si tienes el ancho de banda, también considera construir una especialidad. Los empleados de información generalistas son los más expuestos. Los empleados que se especializan en atención médica, servicios legales, financieros o gubernamentales —dominios donde las regulaciones y el costo de los errores son altos— tienen un posicionamiento a largo plazo más sólido. La combinación de conocimiento especializado del dominio y fluidez en IA es mucho más defendible que cualquiera de las dos habilidades por sí sola. Esto coincide con la lectura más amplia de la OCDE sobre la IA generativa: la exposición se concentra entre las ocupaciones de apoyo clerical y administrativo, sin embargo la OCDE enfatiza que la exposición no es destino —en todas las tecnologías de automatización, solo alrededor del 27% de los empleos se ubican en la banda de mayor riesgo, y la adaptación a través de la recapacitación consistentemente suaviza el impacto [Hecho] (OCDE, AI and Work, 2024).

Finalmente, no subestimes el valor de quedarte. Si tu empleador actual está invirtiendo en herramientas de IA, ya estás en una mejor posición que alguien que intenta aprender esto desde afuera. Ves cómo fallan las herramientas, qué tipos de interacciones con los clientes no pueden manejar y dónde están las brechas. Ese conocimiento interno se convierte en capital de carrera si puedes articularlo claramente a los gerentes y reclutadores.

Cómo se ve la industria por sector

El rol de empleado de información no es monolítico —varía significativamente según la industria, y los plazos de automatización varían en consecuencia. Los recepcionistas en edificios de oficinas corporativos enfrentan una fuerte presión de los quioscos automatizados de registro, las aplicaciones de gestión de visitantes y el enrutamiento telefónico con IA. El rol se está contrayendo más rápido en las empresas medianas y grandes con programas sofisticados de gestión de instalaciones.

Los empleados de información de agencias gubernamentales enfrentan una automatización más lenta, en parte porque la adopción de tecnología en el sector público tiende a rezagarse respecto al sector privado y en parte porque los electores a los que estos empleados sirven a menudo incluyen personas que no pueden navegar eficazmente las interfaces de IA. Los empleados de los tribunales, los empleados de información de la división de vehículos de motor y los empleados de información de servicios sociales son todas áreas donde la dotación de personal humano se ha mantenido mejor que la tendencia general.

Los empleados de información de atención médica —incluidos los representantes de servicios al paciente y el personal del mostrador de información del hospital— enfrentan un panorama mixto. La programación rutinaria de citas se ha automatizado en gran medida, pero los roles más complejos que involucran navegación de seguros, defensa del paciente y coordinación de atención siguen siendo relativamente estables. Los trabajadores que pueden posicionarse en roles de información de atención médica tienden a tener una mejor estabilidad laboral que los que están en entornos de oficina general pura.

Los roles de servicio al cliente de hospitalidad y mostradores de atención en hoteles, comercio minorista y lugares de entretenimiento enfrentan una automatización significativa, pero a un ritmo más lento que las oficinas corporativas. El toque humano todavía es esperado por los clientes en muchos contextos de servicio, y las empresas que automatizan demasiado agresivamente a menudo ven que sus puntuaciones de satisfacción del cliente caen de maneras que perjudican su reputación. La compensación entre el ahorro de costos y la experiencia del cliente crea un equilibrio más sostenible para la dotación de personal humano en estos sectores.

Para un desglose completo de los datos de automatización a nivel de tarea para esta ocupación, visita la página de detalle de empleados de información.

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Análisis asistido por IA basado en el informe de impacto económico de Anthropic (2026), las proyecciones ocupacionales del BLS y las clasificaciones de tareas de ONET.*