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Diseño del trabajo: propósito y tareas

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El dominio de Negocio diseña cómo se organiza el trabajo. Un puesto es un paquete de tareas, y la tecnología se lleva tareas, no puestos completos: sustituye las tareas rutinarias y codificables, y complementa las no rutinarias, como resolver problemas, la comunicación compleja, la adaptabilidad y la creatividad.[1][2] ILEA agrega una segunda capa: todo puesto tiene también un propósito, y el propósito sigue siendo humano: criterio, relación y confianza, supervisión y generación de valor. Las tareas las ejecutan cada vez más agentes de IA dentro de límites gobernados, y el resultado es una organización lean que combina posiciones humanas de propósito con agentes de IA.[3]

Figura 1 · Propósito y tareasAbrir en tamaño completo ↗
Propósito y tareas en tres pasos: 1, propósito, centrado en el ser humano; 2, tareas, centradas en la automatización, donde la IA se lleva las tareas repetitivas y codificables; 3, resultado, más tiempo para lo que genera valor, porque el trabajo que queda se vuelve más experto y vale más.

Diagrama de ILEA. Propósito: IDT §15.4.[3] Tareas y resultado: Autor, Levy y Murnane (2003), Autor (2015) y Autor y Thompson (2025).[1][2][4]

Cuando la automatización se lleva las tareas sencillas, el trabajo que queda se vuelve más experto y mejor pagado. Entre 1980 y 2018, las computadoras se llevaron muchas de las tareas de los auxiliares contables: su empleo cayó un tercio y su salario real por hora subió casi 40%.[4][5] Autor sostiene además que la IA, a diferencia de la computación anterior, puede ayudar a más personas a tomar decisiones que antes eran solo de expertos.[6]

Figura 2 · La matriz de tareas de AutorAbrir en tamaño completo ↗
La matriz de tareas de Autor: las tareas rutinarias, analíticas e interactivas y manuales, enfrentan sustitución sustancial; las no rutinarias analíticas e interactivas ganan fuerte complementariedad; las no rutinarias manuales tienen pocas oportunidades de sustitución o complementariedad.

Adaptado de Autor, Levy y Murnane (2003), Tabla I.[1] La matriz es anterior a la IA generativa, que empieza a apoyar también el trabajo no rutinario.[6]

Referencias

  1. Autor, D. H., Levy, F. y Murnane, R. J. (2003). The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration. The Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279–1333.
  2. Autor, D. H. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30.
  3. Peschard, M. (2026). IDT, v1.3, §15.4 (Human + AI Operating Model).
  4. Autor, D. y Thompson, N. (2025). Expertise (NBER Working Paper 33941). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w33941
  5. Murray, S. (18 de agosto de 2025). A new look at how automation changes the value of labor. MIT Sloan, Ideas Made to Matter. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/a-new-look-how-automation-changes-value-labor
  6. Autor, D. (2024). Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs (NBER Working Paper 32140). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w32140