Cruzando el Rubicón de la IA: de la adopción a la ejecución

Hasta hace algunos años, los desarrolladores de software eran los grandes ganadores de la revolución tecnológica. Hoy, la adopción de IA está transformando ese escenario y obligando tanto a profesionales como a empresas a replantear qué habilidades generan verdadero valor.

En 2024, los empleos para desarrolladores de software, analistas de calidad y testers alcanzaron 1.89 millones de puestos de trabajo en Estados Unidos, según laa Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos ( (BLS, por sus siglas en inglés). Ese mismo organismo estima que esta cifra crecerá 15% hacia 2034, por encima del ritmo de crecimiento de muchas otras profesiones

Poco a poco, la idea de que cualquier persona que eligiera este camino tendría el futuro asegurado ha quedado obsoleta. De hecho, el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral tecnológico ya está transformando las habilidades que las empresas buscan. Y no, no se trata simplemente de la inteligencia artificial (IA). La verdadera disrupción de la IA radica en lo poco que, en la práctica, se aprovecha de su potencial.

Un informe reciente de Anthropic sobre el mercado laboral ofrece un buen punto de partida para comprender hacia dónde nos dirigimos. Con base en el uso de Claude, el potencial de los modelos de lenguaje y datos de O*NET, el estudio analiza qué ocupaciones presentan una mayor exposición observada a la IA. Sin embargo, más allá del nivel de exposición, la verdadera brecha radica entre el potencial y la creación efectiva de valor. En todos los casos, el uso real sigue quedando muy por debajo de lo que técnicamente podría alcanzarse.

Entre las ocupaciones con mayor exposición observada se encuentran los programadores, representantes de atención al cliente y operadores de captura de datos, entre otros roles. Un aspecto clave del informe es que el potencial de la IA se mide en función de tareas específicas, y no como un reemplazo directo de puestos de trabajo. De hecho, Anthropic señala que hasta ahora no existe evidencia sistemática de un aumento del desempleo en las ocupaciones más expuestas, aunque sí identifica señales de una menor contratación de trabajadores jóvenes en algunas de ellas. El desafío, tanto para las empresas como para las personas, consiste en comprender este cambio y adaptarse para seguir siendo relevantes a lo largo de toda la cadena de valor de la industria en la que se desempeñan.

La evolución de los roles y los límites del acceso a la IA

En el caso de los desarrolladores, el análisis destaca especialmente tareas relacionadas con programación, modificación de software, depuración de código y otras actividades técnicas. Sin embargo, esto no significa que la profesión esté destinada a desaparecer. Por el contrario, uno de los activos más valiosos en este nuevo paradigma es la alfabetización tecnológica en todas las áreas de una organización. La transición hacia nuevos roles será tan necesaria como natural. La capacidad de aplicar habilidades que seguirán siendo relevantes en la era de la IA, como la comunicación, la colaboración, el pensamiento crítico y la inteligencia emocional, será esencial para adaptarse.

Nunca antes en la historia la tecnología había sido tan accesible como hoy. Está al alcance de millones de personas, a un costo relativamente bajo y con un potencial transformador que va desde crear un sitio web básico en cuestión de minutos hasta acelerar la investigación científica y el descubrimiento de medicamentos. Redefinir procesos es mucho más sencillo que hace cinco, diez o cincuenta años. Sin embargo, la accesibilidad por sí sola no garantiza impacto.

La brecha de la ejecución

Esto nos lleva al segundo pilar del nuevo paradigma: implementar IA no basta. El informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, desarrollado por MIT Project NANDA, puso sobre la mesa una cifra que se volvió particularmente relevante para las organizaciones: alrededor de 95% de las organizaciones estudiadas no reportó un impacto financiero medible derivado de sus iniciativas de IA generativa.

El estudio se basó en más de 300 iniciativas públicas de IA, entrevistas con 52 organizaciones y respuestas de 153 líderes empresariales. Sus resultados apuntan a una diferencia crucial entre experimentar con IA y convertirla en valor empresarial. Consulta el informe State of AI in Business 2025 Adquirir una licencia y dejar su uso a la libre disposición de cada individuo no basta. El verdadero desafío no es acceder a la IA, sino integrarla en los procesos centrales del negocio. El informe de Anthropic, con su enfoque basado en tareas, ofrece un marco útil para identificar dónde concentrar los esfuerzos y diseñar soluciones estratégicas que aprovechen la tecnología de manera efectiva.

De la experimentación al impacto real

Cuando Julio César cruzó el Rubicón, sabía que no había marcha atrás. La frase “la suerte está echada” terminó convirtiéndose en símbolo de una decisión irreversible. Hoy, muchas empresas se encuentran en un punto similar respecto de la inteligencia artificial: deben diseñar e implementar una estrategia que mejore su eficiencia o correr el riesgo de quedarse detrás de quienes sí logren hacerlo. Ya no hay vuelta atrás: o cruzas el río o te quedas a ver pasar a los combatientes. La pregunta, entonces, es: ¿cómo avanzar?

El primer paso en esta etapa de los agentes de IA dentro de las empresas consiste en definir un retorno sobre la inversión (ROI) medible. Identificar los puntos de fricción y cuantificar el impacto de lo que se implementa marca la diferencia entre soluciones reales y simples casos de tech washing. Para ello, los datos deben estar limpios, integrados y preparados para generar valor. También será necesario repensar las métricas con las que las organizaciones evalúan el impacto de la IA.

En este proceso, el talento humano es fundamental para orquestar los nuevos sistemas y guiarlos hacia niveles más altos de autonomía. Solo una vez resuelta esta primera etapa es posible escalar la implementación, mientras la supervisión humana continúa garantizando que el aprendizaje y la evolución de los agentes de IA se mantengan alineados con los objetivos del negocio.

La industria farmacéutica ofrece uno de los ejemplos más contundentes de cómo este nuevo paradigma puede cambiar literalmente vidas. El mercado global de medicamentos de prescripción alcanzó alrededor de 1.7 billones de dólares en 2025, de acuerdo con datos de IQVIA, y se espera que continúe creciendo durante los próximos años. Consulta los datos de IQVIA sobre el mercado farmacéutico global

Un caso reciente es el de PharmaMar, empresa especializada en el descubrimiento, desarrollo y comercialización de medicamentos contra el cáncer, que trabaja con Globant en un sistema multiagente de IA para acelerar la investigación oncológica. La plataforma puede analizar grandes volúmenes de información científica, regulatoria y clínica. Según Globant, el sistema alcanza más de 90% de precisión en la recuperación de información compleja y reduce hasta 15 veces el tiempo necesario para obtener insights, ayudando a los científicos a identificar candidatos con potencial para avanzar hacia el desarrollo clínico. (Consulta el caso de PharmaMar y Globant). Esto no consiste simplemente en adoptar inteligencia artificial, sino en incorporarla a procesos críticos para acelerar resultados.

Sería incorrecto atribuir este avance únicamente a la IA; en realidad, refleja la visión estratégica de una empresa que aprovecha las tecnologías disponibles para analizar enormes volúmenes de datos, información estudiada durante décadas por miles de científicos, con el objetivo de acelerar el desarrollo de tratamientos para los pacientes. Este nuevo paradigma exige adaptación. La suerte está echada.

El éxito no dependerá simplemente de adoptar tecnología, sino de ejecutarla de manera que genere valor real. Esto implica dejar atrás la etapa de experimentación y concentrarse en cómo la IA impacta de manera concreta en la productividad, la eficiencia y la toma de decisiones. El fracaso vendrá de no comprender esta transformación. Quienes la internalicen desde el principio definirán los estándares de la próxima era. El resto quedará del otro lado del Rubicón.