Stanford cifra en 70 millones los trabajadores de EE.UU. ya al alcance de agentes de IA: piden compartir el control, no cederlo

Por El Ecosistema Startup · 14 de septiembre de 2026.

El Stanford SALT Lab publicó en arXiv el estudio "Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce", que calcula que 70 millones de trabajadores en Estados Unidos podrían ver parte de sus tareas transformadas por agentes de IA (sistemas capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, no solo responder preguntas). Para llegar a esa cifra, el equipo entrevistó a 1.500 profesionales de 104 ocupaciones distintas y evaluó 844 tareas concretas, apoyándose en O*NET, el repositorio de ocupaciones del Departamento de Trabajo estadounidense.

La metodología, bautizada WORKBank, cruza dos variables por tarea: si el trabajador quiere que un agente la automatice, la aumente o la mantenga bajo control humano, y si los expertos técnicos consideran que la IA actual puede ejecutarla de forma fiable. Ese cruce genera cuatro zonas: la de "luz verde" (capacidad y deseo alineados, adopción inmediata), la de "luz roja" (automatizable pero rechazada por el trabajador), la de oportunidad de I+D (deseada pero aún fuera de alcance técnico) y la de baja prioridad. Según el estudio, el 46,1% de las 844 tareas recibió aprobación para automatización, y el motivo dominante no es el miedo a perder el puesto: el 69,4% de las respuestas favorables cita liberar tiempo, seguido de repetitividad y mejora de calidad.

El hallazgo más interesante, sin embargo, es otro. El estudio introduce la Human Agency Scale (HAS), una escala de cinco niveles que va de "el agente hace todo" (H1) a "el humano hace todo" (H5). El nivel intermedio, H3 —colaboración equilibrada entre persona y agente—, fue el preferido en 47 de las 104 ocupaciones analizadas. Y en el 47,5% de las 844 tareas, los trabajadores pidieron más participación humana de la que los propios expertos técnicos consideraban necesaria. Es decir: la tecnología ya podría ir más lejos de lo que la gente está dispuesta a permitirle, según los datos recogidos por los investigadores.

Como contexto del sector, el estudio llega en paralelo a un giro regulatorio ya en marcha en Estados Unidos. Stanford HAI publicó en agosto de 2026 el informe "Designing Loyalty: AI Agents and Conflicts of Interest", que propone imponer un deber fiduciario a los desarrolladores de agentes —obligarlos a priorizar el interés del usuario sobre el comercial—, según reportó Forkast News. La Comisión Federal de Comercio (FTC) emitió el 1 de julio de 2026 una política propuesta contra el deceptive steering (cuando un agente orienta al usuario hacia una opción que le conviene más a la empresa que a él), y la SEC incluyó los conflictos de interés ligados a IA entre sus prioridades de supervisión para 2026.

Nuestra lectura: este estudio aporta algo que faltaba en el debate sobre IA y empleo, que suele moverse en titulares del tipo "tantos millones de puestos en riesgo". Aquí la unidad de análisis no es el puesto de trabajo, sino la tarea, y eso cambia la conversación de raíz. Confirma lo que venimos sosteniendo en este espacio: la IA no sustituye ocupaciones completas de un plumazo, redefine qué tareas dentro de cada ocupación siguen mereciendo un humano. El propio dato de que las tareas de procesamiento de información —análisis, actualización de conocimiento— se delegan antes que la coordinación, la interacción humana o la evaluación de calidad encaja con el patrón que hemos visto sector a sector: lo administrativo y repetitivo cede terreno primero; el criterio, la relación y el juicio resisten más.

La preferencia mayoritaria por H3 —co-pilotar, no ceder el volante— es, a nuestro juicio, el dato con más recorrido del estudio. Dice que la resistencia a la automatización total no es solo miedo al despido: es una preferencia legítima por conservar agencia sobre el propio trabajo, incluso cuando la tecnología ya podría hacerlo sola. Eso es una buena noticia a corto plazo, porque sugiere que la transición puede diseñarse con el usuario dentro del proceso en lugar de sustituido por él, pero no debe leerse como que el problema desaparece: la brecha del 47,5% entre lo que la gente quiere y lo que los técnicos ya consideran viable es precisamente el espacio donde se librará la próxima batalla laboral, y no todos los sectores ni todos los trabajadores tendrán el mismo poder de negociación para defender su H3.

A largo plazo, el hallazgo apunta en la dirección que defendemos: si la abundancia que promete la IA se materializa, el reparto de tareas entre persona y agente dejará de ser una cuestión de supervivencia económica para convertirse en una elección real sobre qué parte del trabajo quiere conservar cada persona. El deber fiduciario que propone Stanford HAI y el interés ya declarado de la FTC y la SEC por los conflictos de interés de los agentes son señales de que esa transición no va a quedar solo en manos del mercado: se está empezando a legislar antes de que la brecha entre capacidad técnica y confianza social se convierta en una crisis, que es exactamente el tipo de gobernanza basada en evidencia que este análisis viene reclamando.