¿Qué es el Trabajo Digital? Trabajo Digital en una Fuerza Laboral impulsada por IA

La mano de obra digital es trabajo que realizan los sistemas digitales, incluyendo agentes de AI, chatbots, asistentes digitales y otras aplicaciones y sistemas que realizan trabajo digital. La mano de obra digital puede mejorar significativamente la eficiencia y productividad mediante la automatización de tareas y grandes volúmenes de datos. La mano de obra digital está transformando la forma en que se organiza y realiza el trabajo, con implicaciones para los roles laborales, los requisitos de habilidades y la estructura general de las organizaciones.

¿Qué es el Trabajo Digital?

El trabajo digital se refiere a tecnologías, como la automatización de IA y agentes que imitan la toma de decisiones y las capacidades cognitivas humanas. Amplía la capacidad humana para completar tareas más rápido que una fuerza laboral únicamente humana. Los agentes ayudan a manejar volúmenes sin precedentes de datos mientras brindan una mejor experiencia al cliente.

En la economía actual, una organización digital puede verdaderamente revolucionar la forma en que se realiza el trabajo y mejorar los ingresos y la rentabilidad de las empresas. La adopción de sistemas digitales continúa transformando el trabajo y los paisajes sociales, con implicaciones de largo alcance y en constante evolución. En el paisaje laboral digital en evolución en 2025, la IA y las habilidades digitales están en alta demanda. Campos como la IA y big data, redes y ciberseguridad, y alfabetización tecnológica son las áreas de habilidades de más rápido crecimiento.

¿Por qué es importante el trabajo digital?

Al hablar de trabajo digital, aunque las plataformas de trabajo digital son sinónimo de trabajo digital, este artículo discutirá el uso de automatización y agentes de IA en organizaciones. Los agentes de IA ayudan a convertir datos en información procesable. Con vastos datos y avances tecnológicos, los agentes ahora pueden transformar el lugar de trabajo. Los agentes de IA pueden realizar tareas complejas y tomar decisiones de manera autónoma.

El auge del trabajo digital aumenta el trabajo humano y mejora el crecimiento organizacional. Las plataformas digitales también están en aumento, donde el trabajo digital es de primordial importancia. El crecimiento en campos bien remunerados como las tecnologías de información y comunicación es un importante impulsor general del crecimiento del mercado. En 2024, el mercado laboral digital vio un crecimiento significativo con el mercado laboral digital global proyectado para aumentar de 72 a 93 millones, impulsado por la IA y campos bien remunerados.

La economía de plataformas y el trabajo digital agéntico representan un cambio en cómo se organiza el trabajo, con agentes de IA asumiendo tareas repetitivas, permitiendo a los humanos enfocarse en tareas de nivel superior, y potencialmente aumentando la productividad y el PIB global. Con la globalización, los sistemas de IA ahora están siendo adoptados más que nunca. Las fluctuaciones en los mercados laborales aumentan la necesidad de empleados digitales.

Tipos de Trabajo Digital

Los aspectos del trabajo y los mecanismos digitales pueden variar con las organizaciones o incluso en los medios digitales, como las redes sociales. Sin embargo, el trabajo digital se puede clasificar en tres categorías según los procesos de automatización.

1. Automatización de procesos básicos

La automatización de procesos básicos incluye tecnologías como:

Macros - Es un conjunto simple de comandos que realizan automáticamente una tarea repetitiva.

Scripts - Un pequeño fragmento de código escrito en un lenguaje de programación que realiza automáticamente una tarea repetitiva, generalmente imitando acciones humanas. Optimiza un proceso manual para ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia.

Screen-scraping - El screen scraping implica usar software para extraer automáticamente datos de una interfaz de usuario (UI) en una pantalla mediante la lectura de elementos visuales, lo que permite la transferencia de datos entre sistemas.

Tecnologías de flujo de trabajo empresarial - Esto incluye sistemas de gestión de flujo de trabajo, automatización robótica de procesos (RPA), etc., que esencialmente permite a las empresas mecanizar tareas repetitivas dentro de un proceso definiendo pasos y condiciones claras, a menudo a través de interfaces fáciles de usar para optimizar flujos de trabajo entre diferentes sistemas.

Automatización robótica de procesos (RPA) implica el uso de robótica de software para mecanizar tareas basadas en reglas, lo cual es particularmente útil en industrias como finanzas y salud, donde las tareas repetitivas son comunes. Las soluciones RPA optimizan operaciones y reducen costos.

2. Automatización de procesos mejorada

La automatización de procesos mejorada involucra tecnologías que utilizan IA y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), incluyendo chatbots y asistentes digitales.

Chatbots impulsados por IA - Estos agentes digitales interactúan con los clientes en tiempo real, proporcionando soporte e información. Pueden manejar múltiples consultas simultáneamente, mejorando los tiempos de respuesta. Las soluciones de chatbot están diseñadas para mejorar las interacciones con los clientes y aumentar la satisfacción.

Asistentes virtuales - Los asistentes virtuales ayudan a los usuarios a gestionar tareas mediante comandos de voz, programar citas, establecer recordatorios y proporcionar información. Las soluciones de asistente virtual se pueden personalizar para satisfacer necesidades empresariales específicas.

3. Plataformas cognitivas

La IA generativa ha inaugurado la era de las plataformas cognitivas. Estas incluyen software de aplicación que puede analizar contexto e implicaciones. Las plataformas cognitivas utilizan IA para imitar el pensamiento humano y mejorar la toma de decisiones. Son sistemas de autoaprendizaje y mejoran la producción y productividad de los trabajadores. Las plataformas cognitivas incluyen:

Modelos de Machine Learning - Estos modelos analizan patrones de datos para hacer predicciones o decisiones, comúnmente usados en marketing, finanzas y salud para tareas como detección de fraude y segmentación de clientes.

El aprendizaje automático es una tecnología fundamental con plataformas cognitivas.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) - El PLN permite que las máquinas entiendan y respondan al lenguaje humano, lo cual es crucial para aplicaciones como el análisis de sentimientos y la traducción. Las soluciones de PLN mejoran la comunicación y comprensión en varias aplicaciones.

Reconocimiento de imágenes y video - Los agentes de IA pueden analizar datos visuales para identificar objetos, personas o acciones. Esto se utiliza en seguridad, comercio minorista y salud para monitoreo y análisis.

Las plataformas cognitivas impulsan a los trabajadores digitales a realizar ciertas tareas, como la automatización de tareas dentro de un proceso empresarial.

¿Qué Es un Trabajador Digital?

La era digital ha visto un aumento significativo en trabajadores digitales y trabajo digital. El futuro del trabajo está determinado por el uso y las aplicaciones de trabajadores digitales. Un trabajador digital es una aplicación que puede ejecutar un flujo de trabajo complejo, que incluye muchas tareas. El trabajo digital es una categoría amplia que incluye RPAs, chatbots, asistentes digitales y otras aplicaciones como trabajadores digitales.

Aquí se utiliza la AI, proporcionando capacidad de toma de decisiones para que un trabajador digital no se atasque. Esto tiene un impacto significativo en los mercados laborales e influirá en las decisiones de contratación y despido en el futuro.

Beneficios de un trabajador digital

• Los trabajadores digitales son sistemas autoaprendizajes
• Liberan a los empleados de tareas repetitivas y que consumen tiempo
• Están disponibles 24/7 para consultas y soporte
• Ayudan a reducir errores humanos en la gestión de datos
• Los trabajadores digitales mejoran la adaptabilidad general de la organización

Mano de Obra Digital vs Trabajador Digital

La mano de obra digital remodela los modelos y procesos de trabajo tradicionales. Un trabajador digital es una entidad específica dentro de la mano de obra digital, una aplicación de software avanzada que imita las capacidades humanas y despliega la ejecución de tareas complejas.

Los trabajadores digitales actúan como empleados virtuales, manejando roles diversos. Los trabajadores digitales pueden analizar datos, tomar decisiones e interactuar con clientes. La introducción de trabajadores digitales ha creado una fuerza laboral híbrida donde los trabajadores humanos y la AI colaboran sin problemas. En torno a las conversaciones sobre mano de obra digital, el trabajo agéntico está ahora en primera línea y los sistemas basados en AI son más populares que nunca.

La mano de obra digital es trabajo facilitado por AI y tecnologías digitales, mientras que un trabajador digital imita las capacidades humanas. Las tareas realizadas por trabajadores digitales son tareas específicas y enfocadas de AI-agent.

Ejemplos de trabajadores digitales son agentes de servicio al cliente impulsados por AI o analistas de datos. La mano de obra digital ayuda a mejorar la eficiencia operativa y aumentar la satisfacción laboral.

Los trabajadores digitales están impulsados por AI agents y personalizan la experiencia del cliente. Automatizan la toma de decisiones complejas para guiar resultados estratégicos empresariales.

Debe existir una relación complementaria entre la fuerza laboral humana y los trabajadores digitales para crear un ambiente de trabajo adaptable, eficiente y productivo. Esto también puede llevar a la subcontratación de ciertas funciones en una organización, donde la fuerza laboral digital podrá ejecutar y manejar tareas de forma independiente.

Trabajadores digitales y RPA bots

Los RPA bots son robots de software que generalmente están restringidos a tareas individuales y procesos simples, mientras que los trabajadores digitales son agentes autónomos que pueden ejecutar muchas tareas e interactuar inteligentemente con otros sistemas. Con sistemas agénticos los modelos de negocio también se están mejorando, liberando a los empleados de trabajo de bajo valor, y la digitalización de aplicaciones y sistemas en las organizaciones se está volviendo más común.

IA Agente vs IA Asistente

Los agentes de IA generalmente se utilizan para tareas estructuradas y predecibles. Estas son tareas complejas de múltiples pasos con un resultado claro que utilizan un flujo de trabajo existente para publicar datos en un sistema. Son autónomos y capaces de llevar a cabo estas tareas complejas.

En la IA estilo asistente, los agentes están orientados hacia tareas subjetivas y colaborativas. Aquí los resultados son recomendaciones evaluadas por un empleado humano. La IA desempeña un papel de asistente y es menos probable que sea autónoma.

Los agentes de IA proporcionan una toma de decisiones más rápida sin supervisión o aprobación humana. También ofrecen una experiencia más personalizada con mayor acceso a datos generados por usuarios. El alcance de los agentes de IA se expandirá en el futuro con agentes manejando escenarios más complejos y tareas de alto valor, como el servicio al cliente.

Caso de Negocio para el Trabajo Digital

El impacto en los negocios se siente en gran medida en las organizaciones con la adopción de tecnologías digitales. Con el trabajo digital, las empresas pueden lograr más con menos recursos. Los agentes impulsados por IA ayudan a mejorar la creatividad humana, la toma de decisiones y la optimización de flujos de trabajo. El trabajo digital aumenta la productividad, la eficiencia y la escalabilidad. Los agentes de IA aumentan las capacidades humanas, permitiendo a los empleados tomar mejores decisiones y ayudándoles a ser más creativos. El trabajo digital puede reducir los costos operativos mediante la automatización de tareas. El trabajo agéntico mejora la precisión y la fiabilidad al reducir el error humano y garantizar una ejecución de tareas consistente y precisa.

Al aprovechar el trabajo digital, las empresas obtienen una ventaja competitiva a través de una mejor eficiencia, tiempos de respuesta más rápidos y mejor servicio al cliente.

Cómo los Empleados Digitales Aumentan la Productividad Humana

Con la introducción del trabajo digital en las empresas, los empleados digitales pueden manejar tareas rutinarias y repetitivas como el ingreso de datos, programación y generación de informes, liberando a los humanos para actividades de mayor valor.

Apoyo en la toma de decisiones - Los algoritmos de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos para proporcionar información valiosa, ayudando a los empleados a tomar decisiones informadas.

Eficiencia mejorada - La IA puede automatizar tareas y procesar información más rápido que los humanos, aumentando la eficiencia.

Productividad mejorada - Al liberar a los trabajadores humanos para enfocarse en tareas de mayor valor, la IA puede aumentar la productividad con el trabajo digital adoptado en las organizaciones.

Mejor experiencia del cliente - La IA puede proporcionar un servicio al cliente más rápido y personalizado.

Las organizaciones no deben alienar a los empleados humanos con la llegada de los empleados digitales. Se debe mantener una fuerza laboral híbrida. La alienación de la fuerza laboral humana puede conducir a más problemas.

Ventajas y Desventajas del Trabajo Digital

Las ventajas del trabajo digital incluyen la identificación de tendencias, la predicción de resultados, el trabajo las 24 horas y las respuestas inmediatas a las consultas. Esto afecta positivamente la satisfacción del cliente y los tiempos de respuesta. Otras ventajas para las empresas son el ahorro de costos, la automatización y la obtención de información valiosa sobre las operaciones y el comportamiento del cliente.

Los agentes de AI como parte de la fuerza laboral digital mejoran la eficiencia y la escalabilidad, personalizan las experiencias de los clientes y mejoran el análisis de datos y la toma de decisiones.

Las desventajas del trabajo digital son la incapacidad de responder a las emociones humanas, la falta de comprensión de las consecuencias a largo plazo, los problemas tecnológicos y las interrupciones.

Los desplazamientos laborales, la falta de supervisión humana, los riesgos de seguridad de datos, los cyberataques, las violaciones de datos y las preocupaciones éticas son factores específicos del trabajo digital agéntico. La implementación y el mantenimiento de agentes de AI puede ser complejo y costoso, y las empresas se volverán más dependientes de los proveedores de tecnología. Si observamos las interrupciones laborales anteriores, crearon nuevos roles para los empleados en las organizaciones. Lo mismo se puede esperar también con la AI agéntica.

Ejemplos de Trabajo Digital

Con el inicio del trabajo digital, muchos empleados tendrán que ser recapacitados para nuevos roles. Algunos ejemplos de aplicaciones del trabajo digital son la creación de contenido en línea, escritura de publicaciones de blog, creación de contenido para redes sociales, procesamiento de facturas, regulación de cadenas de suministro, traducción de textos, edición de video, entrada de datos y análisis automatizado de datos. Cuando hay escasez de empleados en estas áreas, los sistemas de IA pueden cubrir el déficit.

Los chatbots impulsados por IA se utilizan frecuentemente para el servicio al cliente. Los agentes de IA pueden manejar consultas iniciales, resolver problemas y ofrecer soluciones de manera proactiva. Los sistemas agénticos generan prospectos de ventas, califican prospectos y programan reuniones. También pueden crear y optimizar campañas de marketing, construir mapas de viaje y analizar métricas de rendimiento.

Los datos financieros son analizados utilizando sistemas agénticos para identificar deducciones, señalar riesgos de cumplimiento y ofrecer asesoramiento financiero. Los sistemas de IA pueden responder automáticamente a problemas de TI, integrarse con varios sistemas para resolver tickets y automatizar tareas complejas. Automatizan tareas repetitivas de codificación, liberando a los desarrolladores para enfocarse en desafíos más complejos.

Los agentes de IA destilan información crítica de datos médicos para ayudar a los médicos a tomar decisiones de atención mejor informadas y automatizar tareas administrativas. Un sistema agéntico puede crear un plan para desarrollar y optimizar niveles de inventario basado en la demanda pronosticada y los tiempos de entrega de proveedores. La IA agéntica puede monitorear continuamente transacciones y operaciones, minimizando el umbral de incumplimiento y mejorando la gobernanza.

Agentes de IA: Futuro e Implicaciones Más Amplias

Los agentes de IA son considerados como un recurso invaluable para una empresa. Fueron introducidos por primera vez en 2022. El potencial completo de los agentes de IA aún está por verse. En términos específicos, los agentes ejecutan roles especializados mientras colaboran en flujos de trabajo complejos. Un proceso identifica cómo los agentes trabajan juntos y cómo se ejecutan las tareas. Se supervisa la delegación, ejecución y finalización de tareas.

Los frameworks pueden utilizarse para orquestar flujos de trabajo complejos para sistemas multiagente. Los agentes utilizan diferentes tipos de flujos de trabajo según las aplicaciones. Dependiendo de la naturaleza dinámica de las aplicaciones, los flujos de trabajo pueden necesitar ser revisados o modificados.

Los agentes de IA razonan, toman decisiones, actúan y aprenden. Los agentes utilizan Large Language Models (LLMs) para determinar qué se necesita hacer y cómo hacerlo. Los LLMs ahora pueden trabajar entre sí y tomar acciones en el mundo real.

Los agentes necesitan obtener información de los usuarios o del entorno. Un agente razona analizando la información, desglosando tareas complejas y generando posibles soluciones. La planificación permite a los agentes secuenciar acciones a lo largo del tiempo, asegurando que las tareas se completen de manera efectiva y eficiente. La adaptabilidad permite a los agentes responder a entornos dinámicos.

Los agentes de IA están y continuarán cambiando las organizaciones y las dinámicas de la fuerza laboral. Con una fuerza laboral híbrida de empleados humanos y digitales, los procesos serán más rápidos, los resultados mayores y más ingresos. Los agentes de IA cambiarán considerablemente la forma en que trabajamos e interactuamos en nuestros lugares de trabajo. La capacidad humana y la coordinación se incrementarán con el uso del trabajo digital y mejorarán la eficiencia y productividad en las empresas.