"El día en que la IA se convierta en jefe" está más cerca de lo que pensamos: el 56% de los líderes empresariales respondió que "la mayor parte de su trabajo podría ser realizado por IA".

1. "No solo el campo será reemplazado por la IA"

El cambio en el trabajo debido a la IA se ha discutido tradicionalmente en términos de automatización de "tareas rutinarias". Sin embargo, lo que destaca de la investigación actual es que la flecha del impacto también apunta hacia el **lado de la toma de decisiones (líderes empresariales)**.

Según un estudio publicado por Hotwire Global, **el 56% de los líderes empresariales creen que "la mayoría de su trabajo será realizado por IA en cinco años"**. Además, en la misma encuesta, **el 69% siente que la IA los hace "más empoderados"**.

La coexistencia de "se ha vuelto conveniente" y "ser reemplazado" es la torsión que está en el centro del debate sobre la IA en 2026.

2. Tres etapas de cambio según los números: de colega a jefe y luego a agente del cliente

Los resultados de la encuesta muestran que la posición de la IA está cambiando rápidamente.

• 21%: Ya sienten que la IA es como un colega

• 62%: Acogen a "empleados IA" que manejan tareas rutinarias

• 43%: Están dispuestos a ser gestionados por un "jefe IA" que asigne tareas y evalúe

• 82%: Confían en el asesoramiento de la IA para decisiones de compra

• 32%: Confían en que la IA realice compras de manera autónoma

Lo notable es que la IA está comenzando a tener poder no solo en el "lugar de trabajo", sino también en el "mercado (compra)".
En otras palabras, dentro de la empresa, la IA se convierte en "trabajador", y fuera de la empresa, la IA se convierte en "agente del comprador". Esto significa que las empresas necesitarán diseñar no solo para explicar a los humanos, sino también para ser comprendidas, recomendadas y seleccionadas correctamente por la IA.

3. El "trabajo" no es una profesión, sino un conjunto de tareas: por eso "la mayoría puede ser realizada por IA"

Cuando se escucha que "la IA realiza el trabajo", es fácil imaginar que una profesión entera desaparecerá. Pero en realidad, el trabajo es un conjunto de tareas.
La IA es buena en áreas como la recopilación de información, organización, resumen, comparación, generación de borradores, toma de decisiones rutinarias y ejecución de flujos de trabajo, áreas que son descomponibles y fáciles de regular. Por otro lado, áreas como la negociación de intereses, juicios de valor, responsabilidad, juicios éticos y construcción de relaciones de confianza, áreas que manejan la "satisfacción", tienden a permanecer.

Por eso, en lugar de "será arrebatado por la IA/no será arrebatado",
**el punto de discusión es "hacia dónde se desplazará el enfoque del trabajo humano a medida que las tareas se transfieran a la IA"**.
Si el trabajo de los líderes se desplaza de "crear documentos" a "diseñar y supervisar decisiones", entonces ciertamente parece que "la mayoría del trabajo" puede ser realizado por la IA.

4. La condición para que un jefe IA sea viable no es la "inteligencia", sino un "sistema convincente"

Mientras que el 43% acepta a un jefe IA, la mayoría todavía tiene resistencia. La esencia de la resistencia es más sobre la satisfacción con la evaluación que sobre la capacidad de la IA.

Si la IA participa en la evaluación y distribución, al menos esto será necesario.

• Explicación de los indicadores de evaluación: ¿Qué se consideró bueno?

• Origen de los datos: ¿Qué datos se utilizaron para el juicio y hay sesgos?

• Manejo de excepciones: ¿Dónde interviene el humano?

• Responsabilidad: ¿Quién es el responsable final?

Cuanto más inteligente se vuelve la IA, más fácil es que surja la idea de "no importa si es una caja negra". Sin embargo, la evaluación destruye la confianza de la organización en el momento en que se maneja como una caja negra. El éxito o fracaso de un jefe IA se determina no por el algoritmo, sino por el diseño de gobernanza.

5. Un nuevo desafío para las marcas: "¿Cómo está siendo resumida por la IA?"

La encuesta revela que el 60% está monitoreando "cómo la IA describe su marca", mientras que **el 22% no está seguro de que el resumen de la IA sea preciso**.

Esto significa que el campo de batalla de relaciones públicas y marketing se trasladará de "resultados de búsqueda" a "resúmenes y recomendaciones de IA".

La estrategia de marca futura, antes de campañas llamativas,

• Involucra el mantenimiento de información primaria (actualizar continuamente la información oficial)

• Clarificación de puntos propensos a malentendidos (FAQ, tablas comparativas, presentación de fundamentos)

• Estructura accesible para la IA (ubicación clara de la información, evitando mezclar información antigua)
  será crucial para la "higiene de la información".

6. Reacciones en redes sociales (tendencias): sorpresa, ironía y enfoque práctico avanzan simultáneamente

Este tipo de cifras tienden a encenderse en las redes sociales. Sin embargo, las reacciones no son unánimes. Al seguir debates cercanos al tema actual, se pueden observar tres corrientes principales.

① Sorpresa y ansiedad: "¿También se reemplazará a los de arriba?"

La premisa de que "solo el campo será reemplazado" se tambalea, y la atención se centra en la "automatización de la toma de decisiones". Especialmente el corto plazo de "cinco años" es impactante, y es fácil ver la perspectiva de que "las reuniones y la coordinación son precisamente lo que la IA hace bien".

② Ironía y resistencia: "¿No están los resultados de la IA aún por verse?"

Por otro lado, también se discute que la inversión en IA no está dando los resultados esperados. En debates en Reddit y Hacker News, se repiten realidades como **"al final, no se ve el ROI", "la implementación es laboriosa" y "la carga en el campo aumenta"**.
Esto significa que en las redes sociales coexisten el miedo a "un futuro donde la IA haga el trabajo" y el escepticismo de que "¿no está sobrevalorada por ahora?".

③ Enfoque práctico: "Entonces, primero hay que dominar/diseñar"

En LinkedIn, los debates tienden a centrarse más en "cómo diseñar y controlar" que en las emociones. Cuanto más aumenta la autonomía de la IA, más necesario es el diseño de operación, supervisión y responsabilidad, no la "implementación".

7. Lo que las empresas deben hacer ahora no es "introducir IA", sino "prepararse para que la IA pueda operar"

Al final, el éxito o fracaso de la introducción de la IA se decide más por la preparación que por la selección de herramientas.
Tres puntos específicos son efectivos.

1. Descomposición de tareas: Dividir en unidades de tareas que se puedan entregar a la IA y verbalizar criterios de juicio y excepciones

2. Diseño de autoridad: Separar visualización, propuesta y ejecución, y transferir autoridad gradualmente (basado en registros y revisiones)

3. Actualización de evaluaciones: Incluir en los criterios de evaluación no solo la cantidad de resultados, sino también la configuración de problemas, verificación, gestión de riesgos y velocidad de aprendizaje

A medida que la IA se convierte en "colega", el valor humano se desplaza más hacia "trazar límites" y "asumir responsabilidades" que hacia "hacer el trabajo manual".

8. Conclusión: La IA se convierte en colega, agente del cliente y jefe, por lo tanto, el papel humano es diseñar "límites"

Las cifras actuales pueden convertirse en titulares que infunden miedo. Pero la esencia no está ahí.
Cuanto más puede hacer la IA, más importante se vuelve la capacidad de diseñar qué se delega y qué se asume por los humanos.

Es muy probable que el paisaje laboral cambie en cinco años.
En ese momento, ¿será uno de los "reemplazados" o uno de los que "diseñan los límites"? El punto de inflexión ya ha comenzado.

URL de la fuente

1. Fuente de distribución que publica los puntos clave de la investigación (números principales, comentarios, monitoreo de marca 60% / sin confianza 22%, etc.) (GlobeNewswire)
   https://www.globenewswire.com/news-release/2026/01/21/3222718/0/en/56-of-Global-Business-Leaders-Believe-AI-Will-Do-Their-Job-in-Five-Years.html

2. Artículo especificado (página publicada en aktiencheck.de: posicionada como fuente de reimpresión del artículo de GlobeNewswire)
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-56_of_Global_Business_Leaders_Believe_AI_Will_Do_Their_Job_Five_Years-19389973

3. Página de Hotwire que explica el concepto de "Organizaciones Agentes" (como "el próximo cliente es un algoritmo")
   https://www.hotwireglobal.com/agentic-organizations/

4. Contexto de "falta de resultados" de la inversión en IA (56% sin retorno financiero, etc.) reportado por Reuters (relacionado con la Encuesta de CEO de PwC)
   https://www.reuters.com/business/davos/ceo-revenue-confidence-hits-5-year-low-pwc-survey-2026-01-19/

5. Información primaria de la Encuesta de CEO de PwC (56% "sin efecto financiero notable", etc.)
   https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2026/pwc-2026-global-ceo-survey.html

6. Ejemplo de reacción en redes sociales (Reddit: discusión sobre el retorno de la inversión en IA y "boom prematuro")
   https://www.reddit.com/r/investing/comments/1qi413x/majority_of_ceos_report_zero_payoff_from_ai/

7. Ejemplo de reacción en redes sociales (Hacker News: discusión sobre el mismo tema)
   https://news.ycombinator.com/item?id=46696636