ChatGPT, Gemini y Claude no coinciden en qué profesiones desaparecerán

Los tres mayores modelos de lenguaje (ChatGPT-5, Gemini 2.5 y Claude 4.5) dieron estimaciones radicalmente contradictorias sobre qué profesiones y sectores sufrirán más con la automatización mediante IA.

Los modelos no se pusieron de acuerdo

Los investigadores pidieron a cada modelo que evaluara hasta qué punto distintas profesiones están expuestas al impacto de la inteligencia artificial. Los resultados divergieron tanto que cuestionan la propia idea de un índice universal de exposición.

ChatGPT señaló unas profesiones como de alto riesgo, Gemini eligió un conjunto completamente distinto y Claude propuso una tercera opción. Las discrepancias son especialmente visibles en la valoración de los perfiles creativos, los puestos técnicos y los cargos directivos.

Si para un modelo el programador estaba en la zona de alto riesgo, para otro su profesión parecía relativamente protegida. Lo mismo ocurre con diseñadores, analistas y consultores: los tres modelos ven su futuro de forma completamente diferente.

Por qué es peligroso para la política y la economía

Ministerios, gobiernos y grandes corporaciones se apoyan en estos índices para planificar la recualificación de la fuerza laboral, el desarrollo educativo y las políticas sociales. Si tres modelos de referencia emiten señales contradictorias, existe un riesgo real de asignar mal los recursos públicos.

Imaginemos que un gobierno invierte miles de millones en recualificar a miles de trabajadores en ciertos ámbitos a partir de la predicción de ChatGPT, pero el desplazamiento real se produce en sectores muy distintos, tal como había previsto Claude. Los trabajadores acabarían formados para un área sin demanda y, al mismo tiempo, estallaría una crisis social en los sectores desprotegidos.

• Los políticos no saben en qué índice apoyarse para elegir qué profesiones priorizar en sus ayudas
• Las empresas pueden planificar mal sus inversiones en automatización a partir de predicciones contradictorias
• Las instituciones educativas no tienen claro qué habilidades deben priorizar

Cómo ha ocurrido

Una de las principales causas son las distintas arquitecturas y datos de entrenamiento de estos modelos. ChatGPT, Gemini y Claude se entrenaron con conjuntos de textos diferentes y tienen tamaños distintos, por lo que sus estimaciones salen teñidas de subjetividad. Cada modelo interpreta a su manera qué significa «exposición a la IA».

Además, los índices de exposición son, por definición, herramientas toscas. Intentan reducir la compleja realidad de la economía y del desarrollo tecnológico a una única cifra por profesión. En la práctica, el impacto de la IA depende de muchos factores: la región, el nivel salarial, las particularidades de cada empresa, la velocidad de adopción de la tecnología y la voluntad política de los gobiernos.

Qué significa esto

Mientras se enseñe a la IA a evaluar su propio impacto en la economía, los resultados seguirán divergiendo. Eso no significa que los índices sean inútiles: simplemente, es hora de verlos como una señal más entre muchas, y no como la verdad absoluta.

Políticos y empleadores deben combinar datos de distintos modelos, analizar los factores locales y no precipitarse con decisiones drásticas basadas en un solo índice.