La adopción de herramientas de IA en el entorno laboral no muestra señales de ralentización. Con un 88% de las empresas integrando la IA de alguna manera, las organizaciones están enfocándose cada vez más en medir el retorno de la inversión de estas tecnologías y en cómo convertir esas inversiones en resultados tangibles.

Las empresas que despliegan pilas de herramientas de IA en sus equipos buscan aumentar la productividad automatizando tareas rutinarias, sintetizando datos y mejorando la eficiencia, con la finalidad de reducir costos y disminuir la carga de trabajo que exige mucho tiempo.

No obstante, surge fricción. La mitad de las empresas en Londres reporta que su fuerza laboral no posee las habilidades necesarias para cumplir con los requisitos de IA de sus organizaciones. Las compañías se enfrentan a un problema costoso: necesitan un retorno de la inversión en IA y esto requerirá una revisión de las habilidades y de los roles laborales.

Las empresas deben abordar este desafío de forma proactiva, equilibrando conocimiento técnico y creatividad, así como comprensión del negocio. No solo se requieren habilidades técnicas de TI para operaciones de back-end; también es crucial la alfabetización digital, la evaluación crítica de resultados de IA y la integración de flujos de trabajo. Estas capacidades se están convirtiendo en esenciales en todos los niveles, desde entry level hasta puestos de C-suite.

Los puestos de trabajo necesitan actualizarse

A medida que crece la brecha digital, no sorprende que, en el Reino Unido, una de cada cuatro personas trabajadoras tema que la IA los reemplace. En realidad, el mercado laboral se está partiendo en dos niveles muy marcados.

El nivel profesional se centra en roles mixtos que confían en el juicio humano y reconocen que las herramientas de IA solo son tan efectivas como las personas que las guían. En contraste, el nivel democratizado entrega tareas repetitivas a las herramientas de IA por completo.

Con la mayoría de roles situados en el nivel profesional, maximizar la eficiencia de la IA requiere pensamiento crítico y juicio que la propia tecnología no puede proporcionar. Sin embargo, si esas expectativas no están explícitas en la descripción del puesto, los empleadores terminan sobrevalorando las capacidades de sus empleados.

Hoy en día muchos roles se han fusionado con la tecnología y, salvo para puestos estrictamente técnicos, muchas capacidades necesarias de IA suelen resumirse en una bala genérica de competencia técnica. Lo que estamos observando es un cambio en lo que las empresas valoran: aparece el perfil de los technólogos creativos.

Un technólogo creativo es alguien que comprende tecnología, creatividad y estrategia, y las organizaciones que empoderan este rol tienen más probabilidades de lograr una transformación digital exitosa.

Hoy, muchos equipos están llenos de tecnólogos creativos que no se han dado cuenta de que lo son. Las fuerzas que impulsan esto son: la IA generativa como herramienta diaria, el aumento de demandas de contenido y una mayor colaboración interdisciplinaria.

Sin embargo, los empleadores deben asegurar que las descripciones de puestos reflejen esta realidad. Una descripción de puesto mezclada debe nombrar las herramientas de IA que la persona utilizará, y describir las habilidades necesarias para usarlas, trasladando conceptos como el pensamiento crítico de meras viñetas genéricas a expectativas específicas vinculadas a esas herramientas.

Si las empresas logran eso, contratarán personas que puedan capturar los aumentos de productividad y no solo operar las herramientas. El éxito de la IA requiere personas que combinen experiencia técnica, conocimiento de la industria y creatividad.

Sin descripciones más integradas, las empresas difícilmente verán el retorno de la inversión y podrán no usar las herramientas adecuadas para el trabajo correcto.

Fomento de pruebas, ensayo y pilotos

Un aprendizaje eficaz solo puede ocurrir en un entorno alentador. Adiestrarse en marcos de prompting ayuda a que las herramientas de IA parezcan menos intimidantes, y esa comodidad suele revelar dónde puede realmente ayudar la IA dentro de la organización. La experimentación importa, incluso cuando un enfoque no se siga adelante.

Una de las principales barreras para que esa experimentación dé frutos es la data oscura. Muchas organizaciones disponen de grandes volúmenes de información, pero gran parte de ella se encuentra en documentos, correos electrónicos, PDFs y otros formatos no estructurados que las IA encuentran difíciles de interpretar.

Esto significa que incluso modelos bien diseñados trabajan con una visión incompleta o inconstante del negocio, lo que conduce a resultados poco fiables y a iniciativas que se quedan cortas antes de escalar.

Superar este obstáculo implica convertir la data oscura en información usable que pueda dar estructura, contexto y gobernanza a las IA para actuar con confianza. Una vez que se establece esa base, la IA se vuelve más fiable y más fácil de escalar desde pilotos aislados hacia entornos de producción reales.

La ventaja humana

La IA puede optimizar la planificación, pero las personas siguen impulsando la ejecución. A medida que las herramientas asumen más tareas de flujo de trabajo y documentación, las habilidades más valiosas siguen siendo las que la IA no puede replicar: juicio, narrativa, pensamiento creativo y la capacidad de liderar a las personas a través del cambio.

La demanda de especialistas con fluidez en IA ha creado un nuevo tipo de generalista empoderado que puede leer tendencias de IA con la misma fluidez con la que gestiona relaciones con los actores clave y comprende las necesidades de los clientes.

La IA puede automatizar flujos de trabajo y documentación, pero no puede liderar un equipo, interpretar el contexto con matiz humano o comprender plenamente la misión de una empresa.

Donde antes desempeñar múltiples roles dentro de una misma posición parecía una desventaja, la IA lo está convirtiendo en una de las formas más eficientes de trabajar. Da a los empleados acceso a habilidades que antes hubieran requerido años y cambios de rol para adquirir.

En lugar de eliminar puestos, la IA está creando nuevos centrados en gestionar la relación humano-IA, como evaluadores de IA y revisores con intervención humana.

En este sentido, la IA no está reemplazando empleos, sino reconfigurándolos, con el potencial de reducir la desigualdad laboral al democratizar el acceso a nuevas habilidades.

La brecha de habilidades es un obstáculo que muchas organizaciones ya enfrentan y tanto empleados como empleadores deben experimentar para adaptarse.

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