La creciente adopción de la inteligencia artificial (IA) generativa no solo está alterando qué trabajos hacemos, sino cómo los hacemos en el día a día. Lejos de ser una herramienta aislada, la IA se integra cada vez más en nuestras plataformas de colaboración, desde Microsoft Teams hasta Google Workspace y Slack, permeando todas las actividades laborales. Esto obliga a las organizaciones a replantearse profundamente sus estructuras: no basta con re-capacitar individuos, hay que rediseñar flujos de trabajo completos y la forma en que los equipos operan en conjunto en esta nueva era. A continuación, exploramos cinco grandes ejes de transformación —desde la colaboración interna hasta el contrato social con los empleados— que son esenciales para reinventar el trabajo en la era de la IA.
1. La IA cambia cómo ocurre el trabajo, no solo los puestos de trabajo
Muchas iniciativas actuales se concentran en formar a las personas en nuevas habilidades digitales o reskilling, pero pocas empresas están reconsiderando cómo colaboran sus equipos o cómo se estructuran sus procesos a la luz de la IA. Sin embargo, la IA no es simplemente una herramienta de productividad individual; rápidamente se está convirtiendo en una fuerza omnipresente que actúa a nivel sistémico, integrándose en las comunicaciones, la gestión de proyectos y hasta en las reuniones. Por ejemplo, las funciones de IA integradas en suites empresariales pueden resumir conversaciones, sugerir próximos pasos en reuniones y automatizar tareas de coordinación, transformando radicalmente la dinámica de trabajo colaborativo. Como señala el experto en liderazgo Keith Ferrazzi, “estamos preguntando cómo re-capacitar roles, pero no cómo reingeniar los flujos de trabajo desde cero”
Repensar los flujos de trabajo significa que los equipos deben cambiar la forma en que comparten información, toman decisiones y gestionan su tiempo. Un estudio de McKinsey destaca que solo 1% de las organizaciones se considera plenamente madura en la adopción de IA, es decir, que ha integrado la IA de forma fundamental en sus procesos para cambiar realmente cómo se realiza el trabajo. Esto sugiere que la gran mayoría de las empresas todavía tiene un largo camino para reestructurar su manera de operar. En esta nueva realidad, el trabajo ya no es una secuencia fija de tareas humanas optimizadas por herramientas, sino un sistema híbrido donde humanos y algoritmos interactúan continuamente. La capacidad de reorganizar equipos y procesos alrededor de la IA será un diferenciador clave entre las organizaciones que simplemente incorporan tecnología y aquellas que se transforman por completo.
2. El entrenamiento formal no es suficiente: el aprendizaje entre pares es crítico
En la prisa por ponerse al día con la IA, muchas empresas lanzan cursos en línea, certificaciones y formaciones estructuradas para sus empleados. Pero los expertos advierten que confiar solo en la capacitación formal y los mandatos “de arriba hacia abajo” se queda corto. Lo que de verdad impulsa cambios de comportamiento significativos es el aprendizaje impulsado por pares, donde son los propios colegas quienes se muestran mutuamente cómo usan la IA para mejorar su trabajo diario. En otras palabras, el conocimiento fluye mejor de tú a tú que de manual a empleado.
Empresas pioneras ya fomentan estas dinámicas. Por ejemplo, la startup educativa Springboard organiza demostraciones internas semanales de IA (“AI show-and-tells”) en las que los empleados comparten nuevos casos de uso o avances logrados con herramientas de IA. De igual modo, en la Universidad de Pennsylvania (Wharton), profesores y personal administrativo intercambian mensualmente sus experiencias con modelos GPT personalizados y otras herramientas emergentes. Este tipo de aprendizaje informal y comunitario siembra una cultura de experimentación constante y responsabilidad compartida por adoptar la IA. Como resume el profesor Kartik Hosanagar, “las personas más entusiasmadas con la IA se convierten en evangelistas internos. Así es como se escala el cambio”. De hecho, informes recientes confirman esta estrategia: incentivar hackathons, talleres de casos de uso y sesiones de capacitación entre colegas actúa como catalizador de la adopción de IA en muchas organizaciones.
En lugar de depender únicamente de cursos externos, las empresas deben empoderar a sus equipos para aprender unos de otros. Esto implica reconocer y visibilizar a aquellos empleados curiosos que experimentan con nuevas herramientas, brindándoles espacio para demostrar sus hallazgos al resto. Este enfoque democratiza el conocimiento y reduce la ansiedad ante el cambio, al ver todos ejemplos prácticos de compañeros. Además, al compartir éxitos (y errores) con IA en contextos reales de trabajo, se acelera la curva de aprendizaje colectiva mucho más que con manuales teóricos. En resumen, aprender juntos es la mejor forma de integrar la IA en la cultura corporativa.
3. Cambio de mentalidad: de ver la IA como una amenaza a verla como una oportunidad
La aparición de IA avanzadas ha traído consigo una ansiedad palpable en la fuerza laboral. Muchos empleados temen que la automatización los vuelva irrelevantes o incluso sienten que, al enseñar al sistema con sus datos, están “entrenando a la IA que podría reemplazarlos”. Estas preocupaciones no son infundadas: según una encuesta reciente de Pew Research, el 52% de los trabajadores se declara preocupado por el impacto de la IA en el futuro de sus empleos, y solo un 6% cree que la IA les generará más oportunidades laborales a largo plazo. Sin embargo, paralizarse por el temor puede ser más dañino que la propia tecnología. La clave para navegar este momento, como apuntan Ferrazzi y Gautam Tambay, es reformular la IA como una herramienta de empoderamiento y no de obsolescencia.
El cambio de mentalidad comienza por cultivar la curiosidad en lugar del miedo. “Cuando te sientas ansioso o abrumado, ¿puedes sentir curiosidad en su lugar?”, propone Gautam Tambay. En vez de pensar “la IA hará mi trabajo irrelevante”, podemos preguntarnos “¿cómo puedo usar la IA para hacer mejor mi trabajo o aportar más valor?”. Esta actitud proactiva transforma la narrativa de amenaza en oportunidad: la IA pasa a ser vista como un aliado para liberar a las personas de tareas repetitivas y darles más tiempo para creatividad, estrategia y otras habilidades humanas insustituibles.
Los líderes organizacionales desempeñan un papel fundamental en este cambio cultural. No basta con anunciar iniciativas de IA enfocadas solo en la eficiencia o la reducción de costos. Deben comunicar cómo la IA impulsará el crecimiento, la innovación y el propósito de la empresa, vinculándola con una visión positiva de futuro. Por ejemplo, enfatizar casos donde la IA ha permitido lanzar nuevos productos, mejorar la experiencia del cliente o descubrir oportunidades de negocio ayuda a los equipos a ver el lado constructivo de la tecnología. También es importante normalizar la experimentación: permitir que los empleados prueben herramientas de IA sin temor a represalias si cometen errores. Cuando la plantilla entiende que la empresa valora su aprendizaje continuo y su capacidad de adaptación, la ansiedad disminuye y es reemplazada por un sentido de agencia. En suma, convertir el recelo en curiosidad empodera a los trabajadores para apropiarse de la IA como una extensión de sus capacidades, en lugar de percibirla como una sentencia de reemplazo.
4. La próxima disrupción afectará funciones completas, no solo tareas aisladas
Hasta ahora, gran parte de la conversación sobre IA y empleo se ha centrado en cómo tareas específicas de un puesto pueden ser automatizadas. Sin embargo, el verdadero potencial (y desafío) de la IA es reimaginar funciones enteras y procesos de negocio integrales. Keith Ferrazzi anima a las compañías a dar un paso atrás y reconsiderar no solo “¿qué parte de este trabajo puede hacer la IA?”, sino “¿cómo debería rediseñarse todo este proceso con IA en el equipo?”. Un ejemplo revelador surge en el ámbito de Recursos Humanos: hoy en día, un conjunto de herramientas de IA coordinadas puede encargarse de casi todo el ciclo de contratación con mínima intervención humana.
Imaginemos el proceso de reclutamiento tradicional. Antes, un humano escribía la descripción de puesto, publicaba el anuncio, revisaba currículums, preseleccionaba candidatos, coordinaba agendas para entrevistas, conducía las entrevistas iniciales y luego gestionaba la incorporación del nuevo empleado. Ahora la IA puede asumir gran parte de esas etapas de forma autónoma: desde redactar ofertas de trabajo y difundirlas, hasta filtrar cientos de solicitudes, identificar a los candidatos idóneos, agendar automáticamente entrevistas con los seleccionados e incluso manejar la logística de la inducción o onboarding del nuevo personal. Herramientas especializadas ya lo hacen realidad —por ejemplo, plataformas de reclutamiento con agentes de IA como Scouty pueden generar descripciones de puesto, hacer screening de currículos, enviar correos de contacto personalizados, programar entrevistas y acompañar al candidato en los primeros pasos de su contratación. Ferrazzi resume este avance señalando que “la primera criba, la programación e incluso partes del proceso de entrevista: la IA ya puede encargarse de todo eso”.
Este fenómeno se extiende a otras áreas funcionales. En atención al cliente, por ejemplo, un agente virtual potenciado por IA puede manejar consultas rutinarias, escalar solo las complejas a humanos, y al mismo tiempo entrenar con cada interacción para mejorar. En marketing, sistemas de IA pueden concebir y optimizar campañas enteras (desde segmentación de audiencias hasta compra programática de anuncios) con supervisión mínima. La lección aquí es que la IA permite repensar el qué y el cómo de un departamento completo, no solo automatizar tareas sueltas. Las empresas deben identificar en qué funciones la IA puede asociarse con humanos para operar a un nivel superior de complejidad y dónde los empleados pueden enfocarse en aquello que aporta verdadero valor añadido (estrategia, relaciones, creatividad). Esto puede implicar reestructurar roles y cadenas de trabajo: ciertos puestos evolucionarán para supervisar, interpretar y complementar el trabajo de las IA, mientras que otros se fusionarán o desaparecerán a medida que las funciones se redefinen. Prepararse para esta disrupción funcional requiere flexibilidad organizativa y visión de futuro, pues quienes integren inteligentemente la IA en sus procesos de negocio tendrán una ventaja competitiva sustancial.
5. Nuevos contratos sociales deben acompañar a la tecnología
Implementar IA a gran escala no es solo un desafío técnico o empresarial, sino también un reto social y humano. Cada ola tecnológica en la historia ha dejado desplazamientos laborales a su paso, y la IA no será la excepción. Se estima que millones de trabajadores podrían ver sus roles modificados o eliminados en los próximos años debido a la automatización inteligente. Y a diferencia de revoluciones pasadas que afectaron sobre todo empleos manuales o rutinarios, ahora también están en riesgo puestos de conocimiento de nivel medio y alto. El problema es que el mercado laboral no evolucionará lo suficientemente rápido para recolocar a todas estas personas en nuevos roles al ritmo necesario. Ante esta realidad, cualquier entusiasta de la IA responsable debe abogar por mecanismos de apoyo social que suavicen el impacto del desplazamiento tecnológico.
En concreto, es indispensable forjar un nuevo contrato social acorde a la era de la IA. Esto implica medidas que hasta hace poco eran consideradas ideas marginales, pero que hoy ganan tracción entre líderes y expertos. Entre las propuestas destacadas se incluyen:
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Implementar un ingreso básico universal (IBU) para proporcionar un colchón financiero que garantice las necesidades básicas de quienes pierdan su empleo debido a la automatización. Un IBU —una renta pagada por el Estado a todos los ciudadanos, empleados o no— podría asegurar que el progreso tecnológico y el bienestar humano avancen juntos, sin dejar a amplios segmentos de población atrás. Cada vez más estudios ven esta medida como un nuevo contrato social viable en un futuro con menos trabajo tradicional disponible.
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Ofrecer programas masivos de recapacitación y mejora de habilidades sin costo (“tuition-free upskilling”). Si la IA va a desplazar a trabajadores, también debe crearse la infraestructura para reubicarlos en la economía digital. Gobiernos y empresas pueden invertir en educación continua gratuita o subvencionada en áreas demandadas (por ejemplo, análisis de datos, manejo de IA, habilidades socioemocionales), de modo que los trabajadores puedan reconvertir sus carreras rápidamente. Esto expande la empleabilidad y aprovecha talento que de otro modo quedaría subutilizado.
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Brindar apoyo en la transición laboral a quienes deban cambiar de profesión o sector. Esto abarca desde orientación profesional personalizada, bolsas de trabajo especializadas, hasta incentivos para empleadores que contraten personal en reconversión. Además, los diseñadores de las propias IA deben involucrarse: alinear el desarrollo de la IA con objetivos humanos (más allá de solo métricas de eficiencia) asegurará que la tecnología se implemente de forma ética y con conciencia de su impacto social.
Sin este tipo de andamiaje social, corremos el riesgo de exacerbar la desigualdad y el malestar. Keith Ferrazzi advierte con un ejemplo histórico aleccionador: “los trabajadores del acero en Pittsburgh nunca fueron re-entrenados para trabajar con vehículos autónomos. Vamos a dejar a la gente atrás nuevamente, a menos que actuemos”. Su referencia al declive de la industria del acero y la falta de opciones para esos empleados subraya un punto crítico: la innovación tecnológica sin acompañamiento social deja cicatrices profundas en comunidades y generaciones de trabajadores. La promesa de la IA debe, por tanto, ir de la mano con una responsabilidad compartida de gobiernos, empresas e instituciones educativas para no repetir los errores del pasado. Si lo logramos, la IA podrá liberar a las personas de trabajos penosos sin condenarlas al desempleo, y la sociedad en su conjunto se beneficiará de aumentos de productividad sin dejar desprotegidos a quienes hacen posible ese progreso.
