El futuro de la redacción con IA: lo que dicen los datos

A principios de 2025, un informe reveló que el 30% de las empresas estadounidenses ya habían reemplazado a trabajadores con herramientas de inteligencia artificial. Casi al mismo tiempo, un análisis de Goldman Sachs incluyó a los correctores y editores de textos en su lista de profesiones con alto riesgo de ser automatizadas.

Sin embargo, en un giro que expone la complejidad del panorama, un estudio del MIT concluyó que un sorprendente 95% de los proyectos piloto de IA generativa en las empresas están fracasando en su implementación.

Este torbellino de datos contradictorios ha dejado a profesionales creativos, redactores y agencias de marketing con una pregunta fundamental: ¿estamos presenciando la extinción de la redacción como profesión o simplemente el comienzo de su próxima evolución?

La conversación está saturada de opiniones extremas, desde tecno-optimistas que prometen una utopía de productividad hasta agoreros que anuncian el fin del trabajo creativo. La realidad, como suele suceder, es mucho más matizada.

Este artículo se aleja de la especulación para sumergirse en los datos duros.

Hemos analizado estudios de instituciones como McKinsey y Goldman Sachs, desglosado las declaraciones de los líderes que están construyendo esta tecnología como Sam Altman de OpenAI, y examinado casos reales de profesionales que ya han sentido el impacto.

El objetivo es ofrecer una visión clara y fundamentada de lo que realmente está sucediendo en el epicentro de esta transformación. Para entender el futuro de la redacción con IA, primero debemos entender cómo funciona esta tecnología y qué nos dicen las cifras sobre su verdadero alcance actual.

Cómo funciona realmente la IA para redactar textos

Para comprender el verdadero potencial y las limitaciones de la inteligencia artificial en la redacción, es crucial desmitificar su funcionamiento.

Lejos de ser una conciencia creativa, los modelos de lenguaje como GPT-4 operan bajo principios de estadística avanzada y probabilidad matemática. Su capacidad para generar texto coherente no es magia, sino el resultado de un proceso de ingeniería y entrenamiento a una escala masiva.

De contar palabras a redes neuronales

Los orígenes de esta tecnología se remontan a 1948, con el modelo de n-gramas propuesto por Claude Shannon, considerado el padre de la teoría de la información.

Su funcionamiento era conceptualmente simple: se basaba en contar la frecuencia con la que una secuencia de palabras (un n-grama) aparecía en un gran corpus de texto. Por ejemplo, si la frase «el cielo es azul» aparecía millones de veces, el modelo asignaba una alta probabilidad a que la palabra «azul» siguiera a «el cielo es». La principal limitación de este sistema era su escalabilidad; la «tabla de conteos» se volvía inmanejable a medida que aumentaba la cantidad de datos.

El verdadero salto cuántico llegó con modelos como el Transformador Generativo Preentrenado (GPT) de OpenAI. En lugar de una tabla gigante, estos modelos utilizan redes neuronales para almacenar un «resumen comprimido» de los patrones, reglas y relaciones del lenguaje, extraídos del análisis de miles de millones de frases y textos. Aunque el principio fundamental sigue siendo estadístico (predecir la siguiente palabra más probable), la sofisticación y la escala son órdenes de magnitud superiores.

Cuando un usuario escribe una frase, el modelo no «piensa» en una respuesta, sino que realiza un cálculo complejo para determinar la secuencia de palabras con la mayor probabilidad de ser una continuación lógica y coherente, basándose en los patrones aprendidos durante su entrenamiento. Una vez que predice una palabra, la añade al texto y repite el proceso en un bucle, generando frases y párrafos completos.

«Al igual que los n-gramas, cuando escribes una palabra o frase, GPT-3 intentará encontrar la palabra más probable para completar tu frase basándose en el corpus de texto con el que fue entrenado».

¿Creatividad real o repetición sofisticada?

Esto nos lleva a un debate filosófico central: ¿es la IA realmente creativa o simplemente una repetidora avanzada?

Los críticos argumentan que, dado que los modelos solo pueden generar texto basado en los datos que han «visto», carecen de originalidad. Sin embargo, esta visión es una simplificación excesiva. Debido a la compresión masiva de información, los modelos no suelen recordar frases exactas, sino que aprenden las reglas subyacentes de la gramática, el estilo y la estructura.

Esto les permite generar texto que, en su mayoría, es novedoso y original, como puede comprobarse con una simple búsqueda en Google.

La siguiente tabla resume las diferencias clave entre las generaciones de modelos más populares, aunque su principio operativo básico sigue siendo el mismo.

Entender este mecanismo es clave para identificar las limitaciones inherentes de la IA. Como señala un análisis de Jenni AI:

«GPT-3 está entrenado en un corpus de textos (principalmente de internet y producidos por un redactor humano). No ha visto ni experimentado nada más de lo que un humano típico experimenta; nunca sabrá cómo sabe una hamburguesa con queso, ni podrá empatizar plenamente».

Personalmente, difiero mucho de estas afirmaciones. Tenemos experiencia de primera mano en la vida real: muchos psicópatas y narcisistas no sienten nada. No saben lo que es la empatía ni la compasión y aun así, consiguen engañar a mucha gente. Quizás no a un experto, pero sí al común de los mortales.

Más o menos así es como puede conseguir la IA una suerte de empatía y compasión. Pero ¡ojo! es mi opinión personal.

¿Qué dicen los datos sobre el impacto de la IA en empleos creativos?

El debate sobre el futuro de la redacción con IA a menudo se polariza entre anécdotas aisladas y predicciones apocalípticas. Para obtener una imagen clara, es fundamental analizar los estudios a gran escala realizados por las principales consultoras económicas, quienes han comenzado a cuantificar el impacto de la IA generativa en el mercado laboral.

Los estudios de las grandes consultoras

Dos de los informes más relevantes provienen de McKinsey Global Institute y Goldman Sachs Research. Aunque sus cifras varían, ambos coinciden en un punto clave: los trabajos creativos y de conocimiento están directamente en la línea de esta transformación.

Un informe de McKinsey Global Institute de septiembre de 2023 estima que la IA generativa podría automatizar tareas que hoy consumen entre el 60 y el 70 por ciento del tiempo de los empleados. El estudio va más allá y predice que hasta 12 millones de transiciones profesionales serán necesarias en Estados Unidos para 2030, mencionando explícitamente a los profesionales del conocimiento. En una de sus declaraciones, los autores afirman:

«Escritores, creativos, abogados, consultores, todo el mundo tendrá que trabajar de manera diferente, porque partes de nuestros trabajos se verán afectadas por la IA generativa».

Por su parte, Goldman Sachs Research publicó un informe en agosto de 2025 que, si bien es más conservador en sus cifras de desplazamiento inmediato (estimando que entre el 6 y el 7 % de la fuerza laboral de EE. UU. podría ser desplazada), es más específico sobre los roles en riesgo.

El informe incluye a los correctores y editores de textos en su lista de ocupaciones con alto riesgo de automatización.

Sin embargo, el mismo estudio ofrece una perspectiva histórica tranquilizadora: aproximadamente el 60 % de los trabajadores actuales en Estados Unidos están en ocupaciones que no existían en 1940, lo que sugiere que más del 85 % del crecimiento del empleo desde entonces ha sido impulsado por la creación de nuevos roles gracias a la tecnología.

La brecha entre la expectación y la realidad

A pesar de estas predicciones, los datos sobre la adopción actual de la IA en el entorno empresarial pintan un cuadro mucho más complejo. Existe una brecha importante entre el interés mediático y la implementación eficaz en los flujos de trabajo diarios. La siguiente tabla compara las predicciones con la realidad de la adopción en 2024 y 2025:

Estos números revelan que, aunque la conversación sobre la IA es omnipresente, su uso real en producción sigue siendo minoritario. El dato del MIT es particularmente revelador: el 95 % de las empresas que intentan implementar soluciones de IA generativa no logran hacerlo con éxito.

Esto sugiere que la transición no es tan simple como «enchufar» una herramienta y despedir a un equipo. La implementación requiere estrategia, inversión y un cambio cultural profundo, factores que están ralentizando el impacto real en el mercado laboral. Lo mismo pasará con el futuro de la redacción con IA, las empresas no podrán de la noche a la mañana despedir a sus redactores y sustituirlos por un robot.

Lo que dicen los líderes de las empresas que crean la IA

Para comprender el futuro de la redacción con IA, es revelador escuchar a las personas que están al mando de su desarrollo. Las declaraciones de los CEOs de las principales empresas tecnológicas ofrecen una visión directa, aunque a veces contradictoria, de cómo ven el futuro del trabajo.

Sam Altman (CEO de OpenAI)

En una reunión con la Reserva Federal en julio de 2025, Sam Altman fue notablemente directo sobre el impacto de la IA. Su visión es que ciertos roles no solo cambiarán, sino que serán completamente eliminados. Hablando sobre los trabajos de atención al cliente, afirmó:

«Algunas áreas, de nuevo, creo que simplemente desaparecerán por completo. Esa es una categoría en la que simplemente digo, ya sabes, cuando llamas a atención al cliente, estás en el blanco de la IA, y eso está bien».

Altman también cuantificó las ganancias de productividad que su compañía está observando, citando que los programadores informáticos pueden ser «10 veces más productivos» y que una tarea de programación que antes requería 40 horas de un experto ahora puede ser completada por un modelo de IA en «cinco minutos» por menos de un dólar.

Esta escala de cambio lo llevó a declarar: «Nunca he visto una revolución tecnológica como esta». A pesar de su franqueza, Altman también admite la profunda incertidumbre del momento, reconociendo que «nadie sabe qué pasará después» debido a la complejidad del sistema y a la novedad de la tecnología.

Contradicciones en la cumbre tecnológica

No todos los líderes comparten el tono disruptivo de Altman. Sundar Pichai, CEO de Google, ha adoptado una postura públicamente más optimista, argumentando que la tecnología históricamente ha creado más empleos de los que ha destruido.

Si bien reconoce la legitimidad de los temores sobre el desplazamiento laboral, ha enfatizado la necesidad de que los empleados se vuelvan «más expertos en IA» y se ha comprometido a seguir contratando ingenieros hasta 2026.

En el otro extremo del espectro se encuentran líderes de industrias tradicionales que ven un cambio masivo en el horizonte. Jim Farley, CEO de Ford, hizo una predicción audaz en agosto de 2025, declarando que «la inteligencia artificial va a reemplazar literalmente a la mitad de todos los trabajadores de cuello blanco en los Estados Unidos».

De manera similar, Andy Jassy, CEO de Amazon, comunicó a sus empleados que se espera que las ganancias de eficiencia de la IA reduzcan la fuerza laboral corporativa de la compañía con el tiempo.

Este mosaico de declaraciones muestra que ni siquiera en la cima de la industria tecnológica hay un consenso claro. Hay un acuerdo unánime sobre la magnitud del impacto, pero las opiniones divergen drásticamente sobre si el resultado neto será la destrucción, la creación o la transformación de empleos. Lo único seguro es que el cambio es inevitable. También para el futuro de la redacción con IA.

Casos reales: la voz de los redactores que ya han sentido el impacto

Más allá de los estudios macroeconómicos y las declaraciones de los directores ejecutivos, el impacto de la IA ya es una realidad tangible para algunos profesionales de la escritura. Los foros online y las comunidades de freelancers se han convertido en un termómetro de los cambios que están ocurriendo en el mercado, ofreciendo una perspectiva humana y a menudo cruda de la transición y del futuro de la redacción con IA.

El caso del redactor que se convirtió en fontanero

En mayo de 2023, un hilo en la comunidad de ChatGPT de Reddit capturó la atención de miles de personas. Un redactor profesional de 34 años, con una década de experiencia y múltiples novelas publicadas, compartió su historia.

Había perdido todos sus contratos de redacción de contenido, algunos de los cuales mantenía desde hacía diez años. La razón, según le admitieron sus propios clientes, no era la calidad de su trabajo.

«Algunos de ellos admitieron que obviamente soy mejor que ChatGPT, pero un coste de 0 dólares es imbatible y compensa la disminución de la calidad».

La publicación revela una de las fuerzas más disruptivas de la IA: la economía.

Para ciertos tipos de contenido, especialmente aquellos donde el volumen y el bajo coste son prioritarios sobre la excelencia y la voz de marca, la opción de una herramienta «gratuita» o de bajo coste se vuelve irresistible para las empresas.

La frustración del autor era palpable, especialmente ante los consejos simplistas de «adaptarse». Su decisión final, tras recibir el apoyo de la comunidad, fue comenzar a formarse como fontanero, una profesión que consideraba a prueba de la automatización a corto plazo.

Una tendencia en el mercado de freelancers

Y no es un caso aislado. En diversas comunidades, otros redactores han compartido experiencias similares.

Un redactor médico mencionó haber perdido un cliente porque la empresa decidió que «la IA ahora hace el contenido». Otro debate recurrente es la idea de que los «copywriters promedio están condenados», mientras que solo los de alto nivel, capaces de aportar estrategia y una creatividad excepcional, podrán sobrevivir.

La percepción general es que el listón de entrada a la profesión se ha elevado drásticamente, mientras que el trabajo de nivel básico y medio está siendo absorbido por la automatización.

Estos testimonios no deben interpretarse como una señal del fin de la redacción, sino como una evidencia clara de que el mercado está cambiando. El factor precio se ha convertido en un elemento decisivo para una parte del mercado, obligando a los redactores humanos a redefinir y justificar su valor más allá de la simple producción de palabras.

Lo que la IA no puede hacer (aún) en redacción

Comprender el funcionamiento estadístico de los modelos de lenguaje es fundamental para identificar sus limitaciones inherentes. Aunque su capacidad para generar texto es asombrosa, la IA actual carece de una serie de atributos exclusivamente humanos que siguen siendo el núcleo de la redacción de alta calidad.

Estas no son deficiencias temporales que se resolverán con la próxima actualización, sino barreras conceptuales profundas.

Las fronteras de la inteligencia artificial

La investigación académica y el análisis técnico de los modelos actuales revelan varias áreas clave donde la IA se queda corta y el futuro de la redacción con IA parece más halagüeño:

1. Falta de experiencia vivida y empatía real: como he mencionado, los modelos de IA no han «vivido» nada. No tienen cuerpo, no experimentan sensaciones ni emociones. Pueden describir la tristeza basándose en millones de textos que han procesado sobre el tema, pero no pueden sentirla. Esta incapacidad para la empatía genuina y la experiencia sensorial les impide crear textos que resuenen a un nivel humano profundo, contar historias con vulnerabilidad auténtica o conectar con el lector a través de una experiencia compartida.

2. Dificultad con el «mostrar, no contar»: una de las reglas de oro de la buena escritura es «mostrar, no contar». Esto implica el uso de detalles sensoriales, acciones y diálogos para que el lector experimente la historia, en lugar de simplemente informarle sobre ella. La IA, por su naturaleza descriptiva y basada en patrones, tiende a «contar». Un estudio del MIT encontró que los usuarios de ChatGPT mostraban una menor actividad cerebral en tareas de escritura, lo que sugiere un menor compromiso cognitivo. La IA puede describir una escena, pero le cuesta construirla con la sutileza y las capas de significado que un escritor humano puede tejer.

3. Repetitividad y falta de una voz única: Aunque los modelos más avanzados han mejorado en este aspecto, un estudio de ICLR 2020 señaló que los generadores de texto neuronal tienden a caer en la repetición. Más importante aún, la IA lucha por desarrollar una voz de marca o autor verdaderamente única y consistente. Puede imitar estilos, pero no puede crear una perspectiva original o un punto de vista que nazca de un sistema de valores y creencias propio. Su «voz» es, en esencia, un promedio estadístico de las voces en sus datos de entrenamiento.

4. Dependencia de los datos de entrenamiento: La IA no puede crear conocimiento de la nada. Su comprensión del mundo está limitada a la información con la que fue entrenada. Esto le genera problemas con eventos muy recientes, temas de nicho con poca documentación en línea o la creación de conexiones verdaderamente novedosas entre ideas dispares. No puede realizar una entrevista, sentir el pulso de una sala o tener una epifanía basada en una conversación casual.

La siguiente tabla resume estas diferencias fundamentales:

Estas limitaciones no significan que la IA sea inútil. Al contrario, definen su rol como una herramienta poderosa pero, en última instancia, limitada. El futuro no parece pertenecer a la IA por sí sola, sino a quienes sepan aprovechar su velocidad y consistencia para potenciar las habilidades que siguen siendo exclusivamente humanas.

Escenarios posibles para los próximos 5 años (2025-2030)

El futuro de la redacción con IA no es un destino único, sino un abanico de posibilidades. Basándonos en los datos actuales, las predicciones de los expertos y los patrones históricos, podemos esbozar tres escenarios principales para la próxima media década. No son mutuamente excluyentes y, lo más probable, es que veamos elementos de los tres coexistiendo.

Escenario 1: la polarización del mercado (el más probable)

Este escenario, respaldado por la mayoría de los datos, sugiere que el mercado de la redacción se dividirá en dos polos opuestos. Por un lado, la redacción commodity —contenido genérico, descripciones de productos a granel, artículos de SEO de bajo nivel y otras tareas repetitivas— será en gran medida automatizada. Aquí es donde el factor coste cero de la IA es imbatible. Por otro lado, la redacción especializada y estratégica se volverá más valiosa que nunca. El storytelling de marca, la redacción publicitaria de alta conversión, el periodismo de investigación y el liderazgo de opinión requerirán las habilidades de empatía, experiencia y pensamiento crítico que la IA no posee. Este escenario se alinea con la declaración de Sam Altman sobre la desaparición de ciertas clases de trabajos y la creación de otras completamente nuevas.

Escenario 2: el modelo híbrido dominante

Este escenario se basa en las asombrosas ganancias de productividad que la IA ofrece. Si los programadores pueden ser 10 veces más productivos con la IA, los redactores también pueden serlo. En este modelo, la IA no reemplaza al escritor, sino que se convierte en un colaborador indispensable. El flujo de trabajo típico implicaría que la IA genere un primer borrador, realice la investigación inicial o sugiera diferentes ángulos, mientras que el redactor humano se encarga de la edición, la verificación de datos, la inyección de voz de marca y la estrategia de contenido. Este modelo explica por qué el 95% de las implementaciones puras de IA fracasan: las empresas descubren que necesitan un humano en el bucle para obtener resultados de calidad. El resultado neto no sería menos redactores, sino una explosión en el volumen de contenido que una sola persona puede producir.

Escenario 3: la disrupción total (menos probable a corto plazo)

Este es el escenario que a menudo domina los titulares, pero que los datos actuales sugieren que es el menos probable en los próximos cinco años. Implicaría una mejora tan radical en las capacidades de la IA que incluso la redacción creativa y estratégica de alto nivel podría ser automatizada con una calidad indistinguible de la humana. Para que esto ocurra, tendrían que superarse las barreras de la adopción empresarial (solo el 9.3% de uso en producción) y el alto índice de fracaso en la implementación (95%). Sin embargo, no se puede descartar a largo plazo, especialmente si la «ola de robótica» que predice Sam Altman para los próximos 3 a 7 años se materializa y dota a la IA de capacidades sensoriales.

La siguiente tabla resume las predicciones temporales clave de nuestras fuentes:

Cómo prepararse para este futuro (sin importar el escenario)

Independientemente del escenario que finalmente prevalezca, la inacción no es una estrategia viable. Los datos y las declaraciones de los expertos convergen en una serie de acciones clave que los profesionales de la escritura deben tomar para prosperar en la era de la IA.

1. Desarrollar habilidades que la IA no puede replicar: La investigación sobre las limitaciones de la IA nos da una hoja de ruta clara sobre dónde debemos enfocar nuestro desarrollo profesional. Esto incluye el pensamiento estratégico, la empatía profunda para entender las necesidades del cliente y su audiencia, la creatividad basada en experiencias vividas y la capacidad de construir relaciones interpersonales. La IA no puede tomar un café con un cliente para entender su visión ni sentir la frustración de un usuario para escribir un texto que realmente conecte.

2. Aprender a trabajar con la IA, no contra ella: El patrón observado en los programadores es la clave. Los redactores que utilicen la IA como una herramienta para aumentar su productividad tendrán una ventaja competitiva masiva. Esto significa dominar el arte de la ingeniería de prompts, usar la IA para la investigación y la ideación, y delegarle las tareas más mecánicas para poder concentrarse en la estrategia, la edición y la creatividad. Como dijo Sundar Pichai, los empleados deben volverse «más expertos en IA».

3. Especializarse en un nicho de mercado: La redacción genérica es la que corre mayor riesgo. Los estudios de Goldman Sachs y McKinsey sugieren que los trabajos del futuro requerirán mayores niveles de educación y especialización. Para un redactor, esto significa convertirse en un experto en un sector específico (tecnología, salud, finanzas, legal), lo que permite aportar un conocimiento y una perspectiva que la IA, con su conocimiento generalista, no puede igualar.

4. Adoptar una mentalidad de adaptabilidad constante: Si hay un consenso entre todos los expertos, desde Sam Altman hasta los analistas de McKinsey, es la necesidad de una adaptación y un aprendizaje continuos. El mercado está en un estado de flujo, y las habilidades que son valiosas hoy pueden no serlo tanto en dos años. La capacidad de reciclarse y mejorar las habilidades a escala será el factor determinante del éxito profesional.

Dato para la reflexión

Según Goldman Sachs, el 60% de los trabajadores estadounidenses actuales están en ocupaciones que no existían en 1940.

La historia demuestra que la tecnología, aunque disruptiva, tiende a crear nuevos roles y oportunidades que hoy ni siquiera podemos imaginar.

Conclusión: el futuro no está escrito, pero el presente exige acción

El futuro de la redacción con inteligencia artificial no será un evento binario de extinción o supervivencia, sino una profunda y compleja reorganización del mercado. Los datos, aunque a veces contradictorios, dibujan un panorama claro: la disrupción es real y ya está aquí. Sabemos con certeza que un 30% de las empresas ya han reemplazado algunos roles con IA, que la productividad está experimentando aumentos exponenciales en ciertas áreas y que roles específicos como la atención al cliente están en la diana de la automatización total, según el propio CEO de OpenAI.

Sin embargo, también sabemos que la implementación de esta tecnología es mucho más difícil de lo que parece, con un 95% de los proyectos piloto fracasando. La adopción real en los flujos de trabajo diarios sigue siendo baja, y la IA actual posee limitaciones inherentes —falta de empatía, experiencia vivida y creatividad genuina— que la mantienen como una herramienta, no como un sustituto completo del ingenio humano.

El escenario más probable para los próximos cinco años no es el de un apocalipsis laboral, sino el de una polarización del valor. La redacción commodity y de bajo coste se automatizará, mientras que la redacción estratégica, creativa y especializada se volverá aún más crucial y, por tanto, más valiosa. La clave no reside en resistirse a la tecnología ni en rendirse ante ella, sino en entender su funcionamiento para utilizarla como un potente colaborador. El desafío para los redactores ya no es solo escribir bien, sino aportar un valor estratégico que una máquina no puede replicar.

Como nos recuerda la historia, el 85% del crecimiento del empleo desde 1940 ha sido impulsado por tecnologías que, en su momento, también parecieron amenazantes. El futuro no está escrito, pero el presente exige una adaptación activa, una especialización profunda y un enfoque renovado en las habilidades que nos hacen inequívocamente humanos.