Hacer menos, pensar más: el verdadero reto de trabajar con IA

Hay una escena que se repite en oficinas, coworkings y chats de equipo alrededor del mundo: alguien abre ChatGPT, Gemini, Llama, Midjourney o un copiloto de código para resolver una tarea, acelerar un documento, crear un contenido o generar una idea. Lo que antes tomaba una tarde, ahora se resuelve en minutos. Pero esta revolución no solo optimiza procesos, está redibujando el mapa del trabajo, las habilidades y la cultura organizacional.

La inteligencia artificial generativa (GenAI) entró por la puerta grande de las empresas. Según un estudio publicado en la revista Science en 2023, su uso mejora la productividad hasta 40% y la calidad del trabajo 18 % en tareas como redacción profesional. También acelera la resolución de problemas en servicios al cliente y puede reducir el sesgo en decisiones colectivas. Pero más allá de la eficiencia, hay una pregunta fundamental: ¿qué significa “trabajar bien” en la era de la IA?

De habilidades duras a inteligencia social

Uno de los hallazgos más notables es el cambio en el valor de las habilidades. La IA puede encargarse del primer borrador, la síntesis, la categorización o incluso de sugerir caminos estratégicos, pero no puedes confiar ciegamente en todo lo que arroja, se necesitan saber pedir la información, la habilidad para revisarla con juicio crítico, evaluarla y ajustarla tantas veces como sea necesario, hasta tener un resultado adecuado. Esto desplazó la demanda de habilidades técnicas hacia competencias “blandas”: comunicación efectiva, criterio ético, pensamiento crítico, empatía y adaptabilidad.

La inteligencia artificial genera contenido, pero aún necesita contexto. Las personas capaces de interpretar matices culturales, anticipar consecuencias no obvias y conectar emocionalmente con equipos y audiencias se vuelven más valiosas que nunca.

Cultura organizacional en modo beta

¿Puede una tecnología que no entiende el contexto tomar mejores decisiones que tus colaboradores?

En un entorno CIRCA (complejo, incierto, rápido, cambiante y ambiguo), la implementación de IA generativa no puede limitarse a “ponerle tecnología al workflow”. Requiere rediseñar la cultura organizacional con nuevas preguntas: ¿estamos promoviendo la experimentación? ¿Cómo fomentamos el pensamiento crítico frente a recomendaciones de la IA? ¿Existe espacio para disentir del algoritmo?

El riesgo más documentado no es el error de la IA, sino la obediencia ciega. La sobredependencia puede reducir la creatividad contextual y homogenizar las decisiones. En este sentido, es importante que las empresas implementen sistemas de “doble validación”: primero la IA, luego el juicio humano. También se recomienda no usar evaluaciones únicas de IA para decisiones críticas, sino agregarlas o contrastarlas con diferentes plataformas, y además con la experiencia del equipo.

Reskilling y upskilling… ya lo sabemos, ¿pero lo aplicamos?

La IA está reconfigurando los equipos, y estos ajustes organizacionales no necesariamente requieren prescindir del talento, sino modificar responsabilidades y tareas para optimizar los procesos. Estos cambios organizaciones generan algunas resistencias, y por ello son clave las iniciativas de cultura organizacional, la comunicación de objetivos de negocio y expectativas, y por su puesto la capacitación en las herramientas y procesos que la empresa implemente.

Este es un momento ideal para relanzar estrategias de aprendizaje continuo. Reskilling y upskilling no son iniciativas de recursos humanos: son mecanismos de supervivencia organizacional. Los líderes deben impulsar la alfabetización digital transversal y también cultivar una ética de uso responsable a través de una comunicación constante, coherente, empática y afín a la cultura organizacional.

¿Qué pueden hacer las empresas?

Aquí una propuesta de hoja de ruta para liderar con inteligencia —humana y artificial— en tiempos de cambio constante.

Como revisamos, de acuerdo con investigaciones en contextos organizacionales, la IA generativa incrementa el valor de competencias como la comunicación, el criterio ético y la adaptabilidad. La clave ya no es dominar la herramienta, sino redefinir cómo, por qué y con quién se toma una decisión, así que:

1. Evalúa los flujos de trabajo actuales y detecta tareas susceptibles de ser potenciadas con IA generativa. Prioriza aquellas de alto volumen y bajo nivel estratégico. Este trabajo de análisis debe hacerse en equipo, aprovecha la inteligencia colectiva de tu organización.
2. Rediseña roles y responsabilidades. Piensa de manera sistémica y con base en los objetivos de negocio, pero no sólo los de corto plazo, considera también la construcción de la organización que tienen en mente a mediano y largo plazos, el contexto en el que actúa y el legado que quieren dejar. Es común que las empresas se dejen llevar por la urgencia del momento y la velocidad de los avances tecnológicos, un rediseño organizacional requiere enfoques multidisciplinarios y miradas integrales. Una organización es parte de una sociedad, y eso es clave para considerar en los rediseños organizacionales, el rediseño no sólo está vinculado a métricas de negocio, también responde al contexto social, medioambiental, económico y político.
3. Fortalece las soft skills Como revisamos, la IA generativa incrementa el valor de competencias como la comunicación, la colaboración, la creatividad, el criterio ético y la adaptabilidad. La clave ya no es dominar la herramienta, sino redefinir cómo, cuándo, por qué y con quién se toma una decisión.
4. Implementa IA con ética y transparencia. Explica cómo se usa, para qué y con qué límites. Invita a los equipos a participar activamente en la formulación de estas reglas.
5. Anticipa la resistencia. No subestimes el factor emocional del cambio. Escucha los temores, atiende las brechas y crea entornos donde equivocarse sea parte del aprendizaje.

Adopción sin reflexión, camino a la decepción

La IA generativa no es una herramienta más: es un nuevo lenguaje del trabajo. Ignorarla es un riesgo; adoptarla sin reflexión, también. En esta nueva etapa, el liderazgo no se mide solo por métricas de eficiencia, sino por la capacidad de guiar equipos humanos en constante aprendizaje, dentro de un sistema donde la única constante será la transformación.

Como en todo cambio de paradigma, quienes prosperen no serán los más grandes ni los más veloces, sino los más adaptables. Y para eso, ninguna IA podrá reemplazar la inteligencia humana.

Drop of knowledge

De acuerdo con un informe del Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo en 2024, la IA generativa podría aumentar hasta 14% la productividad de los empleos en América Latina.