Por Alejandro Urueña
Ética e Inteligencia Artificial (IA) - Founder & CEO Clever Hans Diseño de Arquitectura y Soluciones en Inteligencia Artificial. Magister en Inteligencia Artificial.
Por María S. Taboada
Lingüista y Magíster en Psicología Social. Profesora Titular de “Linguística General I” y “Política y Planificación Linguísticas” de la Fac. de Filosofía y Letras de la UNT.
Con la impronta de quien anuncia un hallazgo que en realidad llevaba años circulando, afirmando desde lo personal que los abogados no nos resumimos únicamente a esto, Jared Spataro (Chief Marketing Officer of AI at Work de Microsoft), -esto es el ejecutivo responsable de la estrategia global de inteligencia artificial aplicada al trabajo- firma un texto AI@Work: What will human employees do now? que merece ser leído. Conviene, eso sí, abordarlo con el encuadre correcto: se trata de un documento corporativo bien construido, que nombra y sistematiza un fenómeno que ya estaba en curso. Spataro abre con la pregunta recurrente ante cada salto tecnológico: qué harán los humanos. Y responde con un argumento histórico conocido: el vapor, la electricidad y la computadora reorganizaron el trabajo y, en cada ciclo, surgieron más tareas, distintas de las anteriores. Hasta ahí, terreno transitado. Lo relevante viene después.
Lo que se modifica con la inteligencia artificial, sostiene Spataro, es la zona del trabajo sobre la que opera la tecnología. Las olas previas, escribe, “automatizaron la ejecución mecánica”. La IA, en cambio, “está empezando a asumir tareas que solían depender del juicio y la experiencia de alguien”. En esa frase se condensa el desplazamiento de fondo: no se trata de un avance en productividad, sino de un cambio en el lugar donde reside el criterio profesional. Históricamente, ese criterio se demostraba en la ejecución: un abogado en un escrito, un médico ante el paciente, un contador armando un balance. La IA mueve el eje: el criterio ya no se prueba ejecutando, sino diseñando el modo en que se ejecuta.
Spataro identifica al profesional que ya hizo ese movimiento y lo denomina Frontier Professional (Profesional Frontera; aquel que opera en el límite donde humano y máquina se reparten el trabajo). Lo distingue del power user, el usuario que domina operativamente la herramienta. La diferencia la sintetiza en una fórmula: “Power users go faster. Frontier Professionals change the work” (los power users van más rápido; los Profesionales Frontera cambian el trabajo). Trasladado al ámbito jurídico: un power user es el abogado que redacta contratos con asistencia de IA y duplica su producción en la mitad del tiempo, sin alterar los cuellos de botella del proceso. Un Profesional Frontera rediseña el modo en que el estudio entero produce contratos: define qué tramos pueden delegarse en agentes -entidades sofisticadas impulsadas por grandes modelos de lenguaje, o LLM, que pueden planificar, tomar acción y ejecutar objetivos a lo largo de múltiples iteraciones y precisa que lo que los hace especiales es su capacidad para determinar el flujo de control de una aplicación, utilizando un LLM como motor de razonamiento-, y cuáles exigen intervención humana, en qué momentos y bajo qué criterios de calidad.
El artículo señala dos capas donde aparece esa diferencia, ninguna situada en la ejecución. La primera es upstream (río arriba; donde se decide qué corresponde hacer antes de empezar). Spataro cita el caso de un banco noruego que pidió a la IA resumir un reporte de cumplimiento normativo de cientos de páginas. En lugar de resumirlo, el proceso forzó la pregunta correcta -por qué el reporte era tan extenso- y terminó reducido a seis páginas. La segunda capa es la del diseño operativo, que el autor descompone en tres movimientos: traducir el expertise de dominio a lógica de sistema, estructurar flujos para que los modelos operen dentro de límites definidos -los guardrails, barreras de contención que evitan desvíos- y determinar qué información, contexto y restricciones guían el desempeño. Microsoft formaliza ese trabajo en un ciclo de cuatro estaciones -Definir, Configurar, Medir, Refinar- concebido como circular, no lineal, porque los sistemas de IA se desvían, alucinan y se degradan, y requieren ajuste permanente.
El caso central del texto es el de Kitty Boxall, abogada con experiencia en contratos cuya función dentro de Microsoft no consiste en revisar contratos, sino en integrarse a un equipo técnico para definir cómo deben estructurarse los sistemas de IA legal. Ella misma describe su tarea con una imagen precisa: “Somos como creadores de recetas. La escribimos, la probamos y la ajustamos hasta que cualquiera usando la receta pueda obtener el mismo buen resultado con sus propios ingredientes”. Boxall no cocina cada plato; diseña la receta para que el sistema cocine bien siempre. Spataro subraya un punto operativo: incorporarla dentro del equipo técnico -y no como revisora externa o área legal separada- elimina un cuello de botella histórico, porque el criterio jurídico deja de llegar tarde a corregir lo que los ingenieros ya armaron sin él.
Hacia el cierre, Spataro propone tres condiciones para formar Profesionales Frontera: contratar por profundidad -el expertise de dominio no puede retrofitearse, instalarse retrospectivamente-; entrenar en alfabetización de sistemas -comprender no sólo dónde la IA funciona, sino dónde falla- y desarrollar mediante ownership, es decir, responsabilidad directa sobre el comportamiento del sistema en producción, no mera exposición ni capacitaciones. El texto cierra con una tesis general: “Con el tiempo, mucho de lo que parece sus habilidades especializadas se convertirá en piso mínimo para todos”. Para el ejercicio profesional en Argentina, y particularmente para la abogacía, el planteo funciona menos como novedad que como hoja de ruta: la frontera entre quienes diseñan cómo trabaja la IA en derecho y quienes ejecutan derecho asistidos por IA se está abriendo con rapidez, y la distancia entre ambos grupos -profesional y económica- será considerable.
Fuente original: Spataro, J. (19 de marzo de 2026). AI@Work: What will human employees do now?. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/ai-at-work-what-will-human-employees-do-now.
