La inteligencia artificial está reduciendo el costo de producir información y, con ello, cambiando la forma en que se remunera el conocimiento. Para quienes trabajamos en comunicación, el desafío ya no es solo adaptarnos a la tecnología, sino demostrar, construir y conservar el valor de nuestro trabajo.
Producir más rápido no es lo mismo que generar más valor
Hace pocos años, elaborar un diagnóstico comunicacional, revisar cientos de publicaciones o construir una propuesta estratégica podía tomar jornadas completas. Hoy, buena parte de ese trabajo puede acelerarse con inteligencia artificial.
Lo sé porque uso estas herramientas a diario en análisis, investigación y producción de contenidos. Sería absurdo negar sus ventajas. Pero sería ingenuo confundir mayor velocidad de ejecución con mayor generación de valor.
En agosto escribí que la IA no reemplaza nuestro criterio: lo expone. Hoy quiero dar un paso más. Si el criterio sigue siendo nuestro, ¿por qué el mercado debería seguir pagándolo igual cuando todo lo que lo rodea se abarata?
La discusión pública suele girar en torno a si la IA reemplazará empleos. Propongo sumar una dimensión menos visible: quién se beneficiará económicamente de esta transformación y cuánto poder de negociación conservaremos los profesionales. El futuro del trabajo no dependerá solo de lo que las máquinas puedan hacer, sino de cómo se distribuyan los beneficios de la productividad y de qué capacidades logremos convertir en valor diferenciable.
Las predicciones de Musk y lo que realmente sabemos
En su conversación con Larry Fink, CEO de BlackRock, en el Foro Económico Mundial de Davos el 22 de enero de 2026, Elon Musk sostuvo que podríamos tener una IA más inteligente que cualquier ser humano a fines de 2026, o a más tardar en 2027, y que hacia 2030 o 2031 superaría la inteligencia colectiva de la humanidad.
Son predicciones extraordinarias de uno de los empresarios que más invierte en esta tecnología y que, por lo mismo, tiene intereses directos en que esa visión se cumpla. No constituyen evidencia científica ni permiten fechar la desaparición de ninguna profesión.
La evidencia laboral ofrece una perspectiva más matizada. En mayo de 2025, la Organización Internacional del Trabajo (OIT), junto con el instituto polaco NASK, estimó que uno de cada cuatro empleos en el mundo está potencialmente expuesto a la IA generativa. Su conclusión es relevante: lo más probable es que esos empleos se transformen, no que desaparezcan.
El Foro Económico Mundial añade otra capa. Su Future of Jobs Report 2025 proyecta que, entre 2025 y 2030, el mercado laboral podría crear 170 millones de empleos y desplazar 92 millones, con un saldo neto positivo de 78 millones. Dos precisiones importan: esas cifras responden a un conjunto de tendencias tecnológicas, económicas, demográficas y ambientales, no solo a la IA; y un saldo global positivo no garantiza estabilidad individual. Quienes pierden un empleo y quienes acceden a los nuevos no son necesariamente las mismas personas, ni viven en las mismas regiones, ni tienen las mismas competencias.
Cuando producir más no significa ganar más
Pensemos en un caso hipotético. Una consultora de comunicación recibe el encargo de preparar un diagnóstico reputacional, analizar la cobertura mediática y proponer un posicionamiento. Tradicionalmente, buena parte de sus honorarios se justificaba por las horas dedicadas a investigar, ordenar y producir. Con IA, varias de esas tareas se resuelven en una fracción del tiempo.
¿Debería entonces cobrar menos? No necesariamente. Si usa esa eficiencia para profundizar el análisis, anticipar riesgos y comprender mejor a los públicos, ofrecerá un servicio de mayor valor. Pero si entrega lo mismo que decenas de competidores, con herramientas parecidas y diferenciándose solo por la rapidez, terminará compitiendo por precio.
Ese es, a mi juicio, uno de los grandes desafíos de nuestra profesión. Durante años hemos vendido proyectos, piezas, horas de consultoría y campañas. Seguirán siendo parte del trabajo, pero necesitamos explicar mejor qué decisiones facilitamos, qué riesgos ayudamos a prevenir y qué resultados contribuimos a lograr. Una nota de prensa tiene un costo de producción; una estrategia que fortalece la legitimidad de una institución o le permite atravesar una crisis tiene dimensiones mucho más difíciles de estandarizar.
No se trata de despreciar el trabajo operativo, sino de evitar que nuestra propuesta profesional dependa exclusivamente de actividades cada vez más fáciles de reproducir.
La advertencia del FMI: productividad y desigualdad
En abril de 2025, Emma Rockall, Marina Mendes Tavares y Carlo Pizzinelli publicaron para el Fondo Monetario Internacional el documento de trabajo AI Adoption and Inequality. Su hallazgo plantea una tensión que merece atención.
A diferencia de olas anteriores de automatización, la IA podría reducir la desigualdad salarial porque afecta tareas de trabajadores de altos ingresos. Sin embargo, esos mismos trabajadores suelen estar mejor posicionados para beneficiarse de los mayores rendimientos del capital. El resultado: la desigualdad patrimonial podría aumentar, y de forma más marcada cuando las empresas aceleran la adopción atraídas por el ahorro que supone automatizar tareas costosas.
Conviene recordar que se trata de un modelo económico, sujeto a supuestos, y no de un destino inevitable. Aun así, la pregunta es pertinente: si una empresa duplica su productividad gracias a la IA, ¿quién captura ese beneficio? ¿Los dueños de la infraestructura tecnológica, los accionistas, los clientes mediante menores precios, los trabajadores mediante mejores ingresos? La respuesta dependerá del mercado, de las decisiones empresariales, del poder de negociación de los trabajadores y de las políticas públicas.
Aquí aparece una conexión directa con las relaciones públicas. Los comunicadores no estamos fuera de esa distribución: trabajamos dentro de organizaciones donde se decide cómo se reconoce y remunera el conocimiento. Ser técnicamente competentes ya no bastará si no somos capaces de intervenir en las conversaciones donde se define el valor estratégico de nuestro trabajo.
De producir entregables a construir activos profesionales
Construir activos no significa que todos debamos abandonar el empleo para emprender o invertir. Significa desarrollar recursos profesionales que sostengan una ventaja: una metodología propia para diagnosticar riesgos reputacionales, un sistema validado para evaluar stakeholders, una especialización sectorial difícil de replicar o una red de relaciones construida con ética.
No todos estos recursos son capital económico en el sentido del FMI; algunos son conocimiento, experiencia o capital relacional. Pero todos fortalecen nuestra capacidad de crear y negociar valor, siempre que vayan acompañados de resultados demostrables. Veo cuatro desafíos.
1. Dejar de confundir producción con estrategia
Publicar veinte piezas en lugar de cinco no hace a una campaña cuatro veces más efectiva. Necesitamos medir mejor la comprensión de los mensajes, la calidad de las relaciones, la confianza, la gestión de riesgos y, cuando corresponda, la contribución a los objetivos institucionales. El valor del comunicador crece cuando puede explicar no solo qué hizo, sino qué cambió gracias a su intervención y con qué evidencia lo sostiene.
2. Desarrollar conocimiento especializado y demostrable
Saber usar una herramienta de IA pronto será una competencia común. Comprender las dinámicas de un sector, interpretar una crisis institucional o diseñar una estrategia ante públicos enfrentados exige una combinación más compleja de conocimiento y experiencia. Eso no nos vuelve inmunes a la automatización, pero eleva la vara de diferenciación. Y la experiencia, por sí sola, no basta: tiene que expresarse en casos documentados, metodologías y aprendizajes transferibles, siempre respetando la confidencialidad y la titularidad de la información de cada organización.
3. Aprender a dirigir sistemas de IA, no solo a usarlos
El comunicador que viene no debería limitarse a pedir textos a una plataforma. Necesita integrar la IA en procesos de investigación, monitoreo y ejecución, con criterios claros para verificar resultados, proteger información y asignar responsabilidades. Un sistema puede dar una respuesta coherente y, al mismo tiempo, omitir datos decisivos, reproducir sesgos o afirmar algo falso; en comunicación institucional, eso cuesta confianza. Por eso, como planteé en la conversación sobre gobernanza que el gremio no puede seguir postergando, la gobernanza no es un freno posterior a la innovación: es parte del diseño de los procesos.
4. Convertir la reputación profesional en oportunidades sostenibles
Una marca personal sólida no consiste en publicar mucho ni en acumular seguidores. Debe asociarse a un campo de especialización reconocible, una perspectiva propia y evidencia de contribuciones. La reputación no se optimiza: se acumula, y no garantiza ingresos por sí sola, pero abre mejores oportunidades laborales, alianzas, consultorías o proyectos educativos. La clave está en convertir la visibilidad en confianza y la confianza en propuestas de valor concretas.
El desafío también empieza en las aulas
Desde la gestión educativa me hago otra pregunta: ¿estamos formando profesionales para las tareas que hoy realiza la industria o para los problemas que tendrá que resolver en los próximos años?
El Foro Económico Mundial estima que, entre 2025 y 2030, en promedio el 39 % de las competencias actuales de los trabajadores cambiará o quedará desactualizado. No significa que desaparecerá el 39 % de los empleos, sino que una parte importante de lo que hoy sabemos hacer tendrá que transformarse.
En educación superior, eso obliga a revisar no solo contenidos, sino experiencias de aprendizaje, formas de evaluación y vínculos con el mercado laboral. Un estudiante de comunicación debe aprender a investigar, redactar y diseñar campañas, pero también a interpretar datos, entender cómo funcionan los modelos de IA, identificar riesgos éticos y defender sus recomendaciones frente a situaciones reales.
Una evaluación moderna no debería calificar solo la calidad formal del entregable, sino el razonamiento, las fuentes, los criterios de validación y la pertinencia de las decisiones. La IA puede integrarse al aprendizaje sin rebajar la exigencia intelectual. De hecho, debería permitirnos elevarla.
Por dónde empezar
Propongo cuatro decisiones que sirven tanto en el ejercicio independiente como dentro de una organización:
- Auditar de dónde viene nuestro valor. Identificar qué parte del trabajo depende de tareas repetitivas y qué parte de análisis, dirección, relaciones y resultados. No para eliminar lo primero, sino para dejar de depender exclusivamente de ello.
- Dejar algo más que un informe en cada proyecto. Criterios de decisión, indicadores, conocimiento sectorial y herramientas reutilizables.
- Invertir en capacidades complementarias. La IA necesita ir acompañada de pensamiento analítico, investigación, comprensión del negocio, gestión financiera y liderazgo.
- Negociar por impacto, no solo por esfuerzo. Definir objetivos, acordar indicadores razonables y explicar con honestidad qué parte del resultado es atribuible a nuestra gestión. No todo beneficio reputacional se traduce de inmediato en ventas, pero eso no lo hace imposible de evaluar.
¿Y si estamos formulando mal la pregunta?
Quizá hemos dedicado demasiado tiempo a preguntarnos si una máquina redactará mejor, investigará más rápido o producirá más contenido que nosotros. La pregunta económica es otra: cuando esas capacidades estén al alcance de casi todos, ¿qué aportaremos que merezca ser reconocido y remunerado?
Las relaciones públicas tienen aquí una oportunidad de reposicionamiento. Podemos seguir siendo vistos como productores de contenidos o demostrar que ayudamos a interpretar entornos complejos, construir relaciones, gestionar legitimidad y orientar decisiones que afectan a personas y organizaciones. Para lograrlo tendremos que profesionalizar aún más nuestra capacidad de medición, especialización y gestión.
No creo que el salario vaya a desaparecer ni que todos tengamos que convertirnos en empresarios. Tampoco comparto las narrativas que presentan la automatización como un destino inevitable e idéntico para todas las sociedades. Pero sí creo que el mercado empieza a exigirnos una respuesta distinta.
En una economía donde producir información se vuelve abundante, la ventaja profesional estará en demostrar por qué nuestro conocimiento genera valor y cómo lo sostenemos. El futuro de la comunicación no se decidirá solo por la velocidad con que adoptemos la IA, sino por nuestra capacidad de influir en cómo se crea, se distribuye y se reconoce el valor de nuestro trabajo.
Esa conversación no deberíamos dejarla para después.
Fuentes
- Gmyrek, P. et al. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140). Organización Internacional del Trabajo.
- Rockall, E. J., Mendes Tavares, M. y Pizzinelli, C. (2025). AI Adoption and Inequality (IMF Working Paper 2025/068). Fondo Monetario Internacional.
- World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025.
- World Economic Forum. (2026, 22 de enero). Elon Musk at Davos 2026: why technology could shape a more ‘abundant future’.
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