ACTUALIDAD. La IA amenaza los empleos científicos. ¿Cuáles corren mayor riesgo?

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Los robots controlados por IA no reemplazarán pronto a los científicos de laboratorio, pero los sistemas de IA ya están robando trabajo a analistas de datos y programadores de investigación. Crédito: Qilai Shen/Bloomberg/Getty

Los puestos de análisis y modelado de datos ya se están volviendo obsoletos, pero los experimentadores prácticos pueden respirar tranquilos, por ahora.

20 febrero 2026.- La inteligencia artificial amenaza muchos empleos, y parece poco probable que quienes trabajan en el ámbito científico se queden fuera. Entonces, ¿qué empleos corren mayor riesgo?

En busca de respuestas, Nature entrevistó a más de cuatro docenas de investigadores del ámbito académico y la industria que utilizan la IA en su trabajo. Muchos afirman que el auge de la IA ya está reduciendo la demanda de investigadores humanos capaces de escribir código o realizar análisis básicos de datos, tareas que suelen realizar estudiantes de posgrado, posdoctorados o personas sin formación de posgrado.

La obsolescencia de algunas funciones básicas en áreas como el modelado computacional "ni siquiera es una posibilidad. Es algo que ya está ocurriendo", afirma Xuanhe Zhao, ingeniero mecánico del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, porque "la IA lo hace mucho mejor que los científicos principiantes". Los trabajadores en algunos empleos relacionados con la ciencia, como la traducción de artículos de un idioma a otro, también están viendo cómo sus carreras se desvanecen.

Los investigadores tienden a pensar que los puestos que implican experimentación práctica son más seguros, al igual que los trabajos de científicos sénior que organizan y coordinan proyectos de investigación. Sin embargo, algunos argumentan que la IA está alcanzando a los humanos, incluso en estas funciones de alto nivel.

Los trabajos que implican tareas puramente cognitivas serán los primeros en desaparecer, afirma Anton Korinek, economista de la Universidad de Virginia en Charlottesville. «Tradicionalmente, estos son los trabajos más estrechamente asociados con la investigación científica», afirma. «Pronto serán reemplazados por la IA».

Fuerza disruptiva

Los investigadores ya utilizan herramientas de IA para diversas tareas, como la edición de artículos y la síntesis bibliográfica. Sin embargo, actualmente, la capacidad de la IA para generar código y procesar datos es la que más afecta al mercado laboral científico, según los investigadores.

Por ejemplo, algunos laboratorios académicos emplean a programadores de investigación para escribir paquetes de código que otros científicos utilizan. Con la llegada de la IA, estos trabajos «han quedado obsoletos», afirma Brian Hie, biólogo computacional de la Universidad de Stanford en California. Los puestos que se centran en la creación de simulaciones y el análisis de datos ahora pueden cubrirse con IA, coincide Zhao.

Aunque la IA aún no ha provocado el despido de estos trabajadores, ya está reduciendo la creación de nuevas plazas en el ámbito científico. Hannah Wayment-Steele, bióloga computacional de la Universidad de Wisconsin-Madison, afirma que si hubiera estado iniciando su laboratorio hace cinco años, «habría pensado que sería fantástico contratar a un programador de investigación... Pero ahora, realmente no lo veo necesario», porque la IA puede incluso realizar tareas de codificación complejas, afirma.

Nanshu Lu, ingeniera de materiales de la Universidad de Texas en Austin, coincide. «Somos mucho más conservadores a la hora de contratar a futuros asistentes de investigación de posgrado e investigadores posdoctorales», afirma, en parte debido a la incertidumbre financiera y, sin duda, a la IA.

Algunos científicos advierten sobre los posibles peligros si los estudiantes de pregrado, posgrado y técnicos ya no consiguen empleos en laboratorios académicos, que les permiten acceder a otros puestos científicos. «Podrían obtener temporalmente más investigación por dólar», afirma Claus Wilke, biólogo computacional de la Universidad de Texas en Austin, «pero el coste sería el colapso de su cartera de proyectos y un declive a largo plazo».

Pérdida de empleos

La evidencia sugiere que la IA ya ha provocado pérdidas de empleos en algunos campos relacionados con la ciencia. A medida que los traductores con IA han mejorado y proliferado, la Asociación Americana de Traductores (ATP) ha visto disminuir la membresía de su División de Ciencia y Tecnología un 26% en poco menos de dos años y medio.

Algunos traductores han reorientado su trabajo hacia nuevos retos. Por ejemplo, Jaime Russell, de Chapel Hill, Carolina del Norte, quien antes traducía documentos de ensayos clínicos, ahora es intérprete médica y traduce conversaciones entre pacientes y médicos. Pero conoce a antiguos traductores que ahora son conductores del servicio de reparto de comida DoorDash. "Es muy triste", dice.

Limitaciones del modelo

Sin embargo, muchos investigadores afirman que la IA aún no puede realizar las tareas de alto nivel que realizan los científicos, por ejemplo, decidir qué ideas son las adecuadas para investigar. Jonathan Oppenheim, físico cuántico del University College de Londres, conoce bien la IA: le pide que cree informes simulados de revisión por pares de cada uno de sus manuscritos antes de enviarlos a una revista. Considera útiles sus críticas, pero la IA «no es capaz de generar ideas realmente novedosas», afirma.

Incluso quienes son más optimistas sobre la capacidad de la IA para generar ideas de investigación afirman que los humanos aún desempeñan un papel. Karu Sankaralingam, informático de la Universidad de Wisconsin-Madison, cree que la mejor manera de generar ideas para orientar la investigación es combinando la perspectiva humana y la de la IA, ya que la generación de hipótesis requiere una persona involucrada para diseñar indicaciones detalladas. "Dedico muchísimo tiempo a pensar en la indicación", afirma. Este cuidado es necesario para evitar las "alucinaciones" de la IA, los resultados ficticios que los sistemas de IA pueden producir.

Korinek, sin embargo, opina que incluso los puestos de investigación de alto nivel son vulnerables si se centran en la cognición. «Espero que los matemáticos sin duda vean el impacto el próximo año académico», afirma Korinek, aunque los matemáticos cuestionan la idea de que la IA esté cerca de reemplazarlos.

Trabajo práctico

En comparación, los técnicos de laboratorio y los investigadores en sus inicios de carrera que realizan experimentos de laboratorio se encuentran en una situación más segura, al menos por ahora. Los laboratorios automatizados impulsados por IA y robótica aún son incapaces de realizar muchas tareas y tienen dificultades para interpretar los resultados . La IA «no tendrá un gran impacto en el trabajo de los experimentalistas durante bastante tiempo», afirma Oppenheim.

Un estudio realizado en febrero en el campo de la biología estructural ofrece seguridad de que algunos empleos sobrevivirán a pesar de la llegada de la IA. La herramienta de IA AlphaFold2 realiza la tarea, notoriamente compleja, de extrapolar las secuencias de aminoácidos a la estructura proteica 1 , prediciendo las estructuras de aproximadamente el 40 % de las proteínas conocidas con un nivel de confianza muy alto.

Aun así, una preimpresión 2 publicada el 3 de febrero reveló que aún se utilizan métodos manuales laboriosos para obtener imágenes de la estructura de las proteínas. Muchas de las proteínas caracterizadas manualmente eran aquellas que la herramienta de IA tenía dificultades para comprender, lo que sugiere que los investigadores se habían centrado en problemas en los que los humanos tienen una "ventaja comparativa", afirma el autor de la preimpresión, Jerry Qian, economista de la Universidad de Virginia. "La IA no hace que los científicos sean irrelevantes", al menos según sus datos. La preimpresión aún no ha sido revisada por pares.

Los investigadores afirman que esa flexibilidad podría ser el camino a seguir para la ciencia.