El ejemplo del béisbol muestra que ciertas experiencias requieren que personas reales expresen emociones y narrativas, una lógica relevante para la Copa Mundial 2026 – REUTERS/Caitlin Ochs/File Photo
En medio de la locura por la inteligencia artificial, una cita que Bill Gates dijo en una entrevista ha vuelto a circular como advertencia: la inteligencia artificial hará que los humanos sean «innecesarios para la mayoría de las cosas». La idea tuvo éxito porque tocó una fibra sensible: el temor de que los algoritmos y la automatización no sólo apoyaran el trabajo sino que comenzaran a reemplazarlo.
Gates dijo que la «inteligencia» -entendida como el acceso a buenos consejos médicos, lecciones personalizadas o ayuda de expertos- probablemente se vuelva más barata y más común en la próxima década. Una imagen poderosa: de pagar por un tutor privado a tener un tutor privado en el bolsillo.
Gates cree que la inteligencia artificial hará que los humanos sean innecesarios «para la mayoría de las cosas», pero también dejó claro que en algunas áreas la presencia humana es parte del valor. Puso el deporte como ejemplo: si el juego fuera jugado por máquinas perdería su significado, porque la emoción es ver a la gente compitiendo, improvisando y estando bajo presión real. Esta lógica se ajusta a la Copa Mundial de 2026: la IA puede analizar, predecir y explicar, pero el rendimiento aún depende de las personas en la cancha.
La programación, la biología y la energía son más resistentes a la inteligencia artificial debido a las responsabilidades y limitaciones del mundo real – REUTERS/Dado Ruvic/Ilustración
De esta conversación surgieron resúmenes populares: programadores, biólogos, expertos en energía y deportistas profesionales. No porque la IA no pueda ayudarlos, sino porque estas áreas requieren juicio humano, pruebas en el mundo real y toma de decisiones con consecuencias.
1) Programadores: la IA ayuda, pero los sistemas deben ser gobernados
Los modelos pueden escribir código, detectar errores y proponer soluciones. No obstante, el trabajo de programación también implica definir requisitos, priorizar riesgos, proteger datos, integrar sistemas y responder a fallas. En muchos equipos, la IA acelerará, pero no reemplazará, la responsabilidad.
2) Biólogos: la vida real no cabe en hojas de cálculo
La biología es más que simplemente leer datos. Implica diseñar experimentos, interpretar resultados poco comunes, ajustar hipótesis y decidir qué camino vale la pena. La inteligencia artificial puede sugerir patrones, pero no puede reemplazar el juicio científico o el trabajo de laboratorio.
3) Expertos en energía: infraestructura crítica con limitaciones físicas y políticas
La inteligencia artificial puede optimizar las previsiones de demanda y mantenimiento. Pero la red no se «arregla» con propuestas: requiere ingeniería, seguridad, estándares, permisos y toma de decisiones públicas. Ésta es un área donde los errores cuestan caro.
4) Deportistas profesionales: Mundial 2026, seguridad
Bill Gates no proporcionó una clasificación oficial, pero su idea fue interpretada como un mapa de resistencia, desde la programación hasta la biología y la energía, y con fronteras culturales claras nadie quería ver máquinas jugando al fútbol – REUTERS/Denis Balibouse/File Photography
El argumento aquí es cultural y humano. La gente quiere ver a Mbappé, Haaland, quienquiera que traiga sorpresas en el juego: no son máquinas «perfectas». El movimiento es performance, sí, pero también es narrativa, presión, improvisación y emoción compartida.
Este miedo a menudo se describe como «me van a quitar el trabajo». En la práctica, el primer impacto suele ser otro: la automatización de tareas repetitivas, redacción, análisis preliminar, respuesta rápida y clasificación de la información. El trabajo cambió antes de desaparecer.
Esto abre un escenario más realista: quien combine estándares humanos con herramientas de inteligencia artificial tendrá una ventaja sobre aquellos que ignoran la tecnología o confían en ella sin comprender sus limitaciones.
Si bien el debate se centra en los trabajos administrativos, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, señala un ángulo menos obvio: la necesidad de oficios calificados. Le dijo a Channel 4 News que se necesitarían cientos de miles de electricistas, plomeros y carpinteros para construir fábricas, centros de datos y la infraestructura para respaldar la inteligencia artificial.
El punto es simple: los modelos se entrenan en la nube, pero la nube se construye con concreto, cableado, refrigeración, energía y mantenimiento. Sin esta base, no hay esperanza de automatización.
El Mundial de 2026 no se jugará por ordenador, pero hay una pista: en algunos eventos la presencia humana no será un «detalle» sino la esencia. Sin embargo, el mensaje no es del todo tranquilo. La inteligencia artificial está reorganizando tareas, jerarquías y habilidades. La pregunta útil ya no es «qué puestos de trabajo están desapareciendo», sino «qué puestos de trabajo pueden automatizarse y qué partes seguirán requiriendo criterio, ética, cuerpo y responsabilidad».
