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La inteligencia artificial está transformando los empleos de oficina en Europa. Bancos y aseguradoras ya automatizan tareas que antes requerían horas o días, desde procesar documentos hasta analizar miles de expedientes.
Hace dos años, tramitar una solicitud de indemnización por gastos médicos en una de las mayores aseguradoras de Grecia requería, de media, 14 días. Informes médicos, pruebas, facturas y datos de la póliza debían revisarse y cruzarse antes de dar luz verde al pago. Hoy, el tiempo de tramitación se ha reducido a alrededor de un minuto y la indemnización se abona al día siguiente.
Pero, sobre todo, hace posible algo que antes era prácticamente inviable: revisar el 100% de los expedientes, en lugar de limitar el análisis a una muestra. Esto permite también detectar posibles casos de fraude que de otro modo podrían pasar desapercibidos. El caso de esta aseguradora griega ilustra un cambio mucho más amplio que ya está llegando a las oficinas de empresas de toda Europa.
De 16 horas a pocos minutos
En el sector bancario se emplea una tecnología similar para evaluar el cumplimiento de criterios ESG (ambientales, sociales y de gobernanza) por parte de las empresas que solicitan financiación. La evaluación incluye unas 300 preguntas. Para comprobar las respuestas es necesario buscar datos en informes corporativos de cientos de páginas, desde la proporción de hombres y mujeres hasta información sobre el desempeño ambiental y las políticas de la empresa.
Los puestos de oficina que tradicionalmente conformaban el ‘back office’ de las empresas figuran entre los más expuestos a la nueva generación de inteligencia artificial.
Según el informe ‘Inteligencia artificial generativa y empleo: un índice mundial refinado de exposición laboral’, publicado en mayo de 2025 por la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el instituto de investigación polaco NASK, los puestos administrativos y de secretaría (clerical occupations) siguen siendo la categoría profesional con mayor exposición a la inteligencia artificial generativa.
Entre los puestos más expuestos figuran los empleados de introducción de datos, el personal de contabilidad y los profesionales de apoyo administrativo. En las economías de altos ingresos, aproximadamente uno de cada tres empleos presenta algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa.
![La carga de gestión algorítmica aumenta el estrés, su transparencia mejora sus efectos, según un estudio de la EU-OSHA [LARPSICO] - Noticias - Junta de Andalucía](https://www.juntadeandalucia.es/sites/default/files/2025-09/estres_gestion_algoritmica_interior.jpg)
La inteligencia artificial ya ha entrado de forma masiva en los lugares de trabajo europeos. Según el estudio ‘Seguimiento digital, gestión algorítmica y plataformización del trabajo en Europa’ del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, publicado en octubre de 2025, el 30% de los trabajadores de la UE utiliza ya herramientas de IA en su empleo. El uso es especialmente elevado en los trabajos de oficina.
Una razón clave es la mayor presencia de mujeres en puestos administrativos, de secretaría y de apoyo. «No voy a esconderme. También hay puestos que se pierden», reconocieron desde Archeiothiki en declaraciones a ‘Euronews’.
La realidad que describen, sin embargo, es más compleja. En muchos casos, la automatización no se utiliza simplemente para asumir la misma carga de trabajo con menos personas. También permite a las empresas llevar a cabo tareas que antes eran prácticamente imposibles de realizar a esa escala.
El próximo gran campo para la IA: la Administración
En Grecia, el próximo gran ámbito puede estar en los millones de documentos que ya se han digitalizado en la Administración. Según el director general de Archeiothiki, Andreas Papadakis, la empresa ha participado en aproximadamente el 15% de los proyectos de digitalización de la Administración griega.
El problema es que buena parte de este nuevo archivo digital sigue siendo, en la práctica, «ciego». Los documentos en papel se convirtieron en archivos digitales y se les asignaron algunos metadatos básicos para facilitar su localización, pero su contenido no se transformó necesariamente en datos estructurados que puedan analizarse y aprovecharse.
