Los tres campos que, según Bill Gates, seguirán necesitando humanos en plena revolución de la IA

En sus intervenciones más recientes sobre inteligencia artificial, Bill Gates insiste en dos ideas que conviene mantener juntas. La primera: la automatización se acelerará en casi todos los sectores y empujará a muchos empleos a cambiar de piel. La segunda: no todo es sustituible. Habrá trabajos donde la IA será herramienta, pero la última decisión seguirá en manos de personas por responsabilidad, contexto y ética. No es un mensaje apocalíptico, es una invitación a mirar qué parte de cada oficio aporta diseño, juicio y consecuencias en el mundo real.

Con ese marco, Gates destaca tres ámbitos. El desarrollo de software porque programar no es solo escribir líneas de código: es comprender problemas ambiguos, diseñar sistemas, priorizar riesgos, integrar herramientas y hacerse cargo de su impacto. La IA ya acelera tareas, pero alguien tiene que decidir qué construir, por qué, con qué límites y cómo se mantiene seguro con usuarios reales.

El segundo es la energía. La transición no se resuelve únicamente con modelos matemáticos; cruza física, regulación, permisos, infraestructuras, mercados y comunidades. Elegir dónde ubicar un parque eólico, cómo reforzar una red, qué almacenamiento conviene o qué mix es viable exige leer territorio y consecuencias sociales. La IA ayuda a simular y optimizar, pero no sustituye la negociación, la responsabilidad pública ni el criterio técnico situacional.

El tercero es la biología y las ciencias de la vida. Aquí la IA ya acelera el diseño de proteínas, el cribado de fármacos o el análisis de datos ómicos, pero los sistemas vivos son complejos, no lineales y están rodeados de dilemas éticos. Formular hipótesis, interpretar resultados, decidir cuándo parar un ensayo o cómo comunicar riesgos a pacientes y reguladores sigue siendo terreno humano.

Implicaciones para tu formación y actualización profesional

El mensaje es un mapa de habilidades transferibles: pensamiento abstracto para definir problemas, criterio para tomar decisiones con consecuencias fuera de la pantalla y ética para asumirlas. En software, eso se traduce en arquitectura, seguridad y producto; en energía, en lectura del contexto físico y normativo; en biología, en método científico y prudencia clínica. La IA será un acelerador poderoso; el valor humano estará en diseñar, decidir y responsabilizarse.