La inteligencia artificial ya está cumpliendo una de sus grandes promesas: hacer en minutos tareas que antes nos llevaban horas. Pero, a medida que vemos cómo la automatización gana terreno, también observamos un efecto que me parece mucho más interesante: cuanto más trabajo de ejecución asumimos con máquinas, más importantes se vuelven el criterio, la estrategia y la capacidad de tomar decisiones.
La OIT calcula que uno de cada cuatro trabajadores ocupa ya un puesto con algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa. Para mí, la lectura importante de este dato no es que una cuarta parte de los empleos vaya a desaparecer. Es otra: una parte creciente de lo que hacemos dentro de esos empleos va a cambiar.
Y eso obliga a replantearnos qué entendemos por talento.
La automatización se está quedando con la ejecución
Hoy puedo utilizar IA para redactar un primer borrador, resumir cientos de páginas, clasificar información, elaborar un informe, generar una creatividad o analizar grandes volúmenes de datos en una fracción del tiempo que necesitaba hace apenas unos años.
La OIT ha analizado cerca de 30.000 tareas para estudiar este fenómeno y concluye que las ocupaciones administrativas continúan estando entre las más expuestas.
Tiene sentido. Cuanto más estructurada, repetitiva y predecible es una tarea, más fácil resulta automatizarla.
Lo relevante es lo que ocurre después.
Si generar una primera versión de un documento cuesta prácticamente cero, el valor ya no está únicamente en producir ese documento. Está en saber qué pedir, detectar cuándo la respuesta es mediocre, decidir qué información importa y determinar cuál debe ser el siguiente paso.
La IA abarata la ejecución. El criterio, en cambio, se vuelve más valioso.
Estamos entrando en la era del profesional estratégico
El Foro Económico Mundial estima que el 39% de las competencias actuales cambiarán o quedarán obsoletas de aquí a 2030. Al mismo tiempo, capacidades como el pensamiento creativo, el liderazgo, la resiliencia o la influencia social seguirán ganando peso.
Aquí aparece una de las grandes paradojas de esta revolución.
Cuanto mejores son las máquinas dando respuestas, más importantes se vuelven las personas capaces de formular buenas preguntas.
Por eso creo que la ventaja competitiva está dejando de depender exclusivamente del dominio mecánico de una herramienta. Saber utilizar una plataforma sigue siendo útil, pero cada vez marca menos diferencias.
Lo que empieza a marcar la diferencia es entender el negocio, conectar áreas, diseñar procesos, cuestionar resultados y tomar decisiones con información incompleta.
No necesitamos únicamente personas que sepan utilizar IA. Necesitamos profesionales que sepan decidir qué hacer con ella.
Desaparecen tareas, pero también aparecen nuevos especialistas
Hablar de automatización suele llevarnos rápidamente al debate sobre la destrucción de empleo. Sin embargo, las cifras dibujan un escenario más complejo.
El Foro Económico Mundial proyecta la creación de 170 millones de nuevos puestos de trabajo hasta 2030, frente a 92 millones de empleos desplazados, lo que supondría un saldo positivo de unos 78 millones.
Eso no significa que nada vaya a cambiar. Significa precisamente lo contrario.
Va a cambiar profundamente la composición del empleo.
Crecerán los especialistas en inteligencia artificial, datos y desarrollo tecnológico. Algunas funciones administrativas perderán peso. Y, entre ambos extremos, veremos multiplicarse los perfiles híbridos.
Ya estamos viendo responsables de automatización, diseñadores de procesos con IA, especialistas en gobernanza, supervisores de agentes y profesionales de marketing, operaciones, ventas o finanzas que incorporan capacidades tecnológicas que hace pocos años pertenecían exclusivamente a departamentos técnicos.
Para mí, esa hibridación es una de las transformaciones más importantes que tenemos por delante.
El nuevo trabajador no solo utiliza máquinas: las dirige
Microsoft utiliza un término que resume muy bien esta transición: «agent boss».
Describe al profesional capaz de construir, delegar tareas y supervisar agentes de inteligencia artificial como si gestionara un pequeño equipo digital.
Su estudio global de tendencias laborales señala que el 78% de los líderes contempla contratar nuevos perfiles relacionados con IA, mientras que un 33% estudia también posibles reducciones de plantilla.
No veo una contradicción entre ambos movimientos.
Una empresa puede necesitar menos personas para ejecutar determinadas tareas y, al mismo tiempo, necesitar perfiles mucho más cualificados para rediseñar cómo funciona ese trabajo.
La diferencia es importante.
Estamos pasando de producir manualmente a orquestar sistemas de producción digital.
Y eso requiere capacidades diferentes.
Saber usar ChatGPT ya no es suficiente
Durante la primera fase de adopción de la IA generativa, buena parte de la conversación giró alrededor de herramientas: qué modelo utilizar, cuál redactaba mejor, qué generador de imágenes elegir o qué aplicación permitía automatizar una determinada tarea.
Creo que esa etapa está quedando atrás.
El siguiente ciclo de adopción empresarial va a estar mucho más relacionado con procesos.
Una empresa puede proporcionar a toda su plantilla acceso al mejor modelo de IA del mercado y obtener muy poco impacto si mantiene exactamente los mismos procedimientos, responsabilidades, silos y mecanismos de decisión.
Porque el problema ya no es simplemente tecnológico.
Es organizativo.
Tenemos que preguntarnos qué tareas merece la pena automatizar, qué decisiones deben seguir en manos humanas, qué datos podemos utilizar, cómo verificamos las respuestas, cómo medimos el retorno de una automatización y, sobre todo, quién es responsable cuando un sistema se equivoca.
Por eso la alfabetización en IA está evolucionando rápidamente hacia algo mucho más amplio: capacidad de gestión.
La formación deja de ser un beneficio y se convierte en inversión
Existe además otro problema que considero especialmente relevante: la tecnología está avanzando más rápido que las capacidades de muchas organizaciones para incorporarla.
El 63% de los empleadores consultados por el Foro Económico Mundial identifica la brecha de competencias como una de las principales barreras para transformar su negocio.
No me sorprende.
Comprar una licencia es fácil.
Cambiar cómo trabaja un equipo es mucho más difícil.
Podemos implantar ChatGPT, Copilot, Gemini, n8n, Make o cualquier otra plataforma en cuestión de horas. Lo complicado es conseguir que las personas identifiquen buenos casos de uso, rediseñen procesos, midan resultados y desarrollen nuevos hábitos de trabajo.
Por eso creo que las empresas que obtengan una ventaja real con la IA no serán necesariamente las que acumulen más herramientas.
Serán las que consigan convertir esas herramientas en nuevas formas de trabajar.
Lo que estamos haciendo desde Skiller
Este es precisamente uno de los retos que estamos abordando desde Skiller.
Nuestro enfoque parte de una idea muy sencilla: no queremos que los profesionales aprendan inteligencia artificial como un catálogo de herramientas. Queremos que aprendan a aplicarla sobre problemas reales de su trabajo.
Por eso estamos orientando nuestra formación empresarial hacia la aplicación práctica de la IA generativa, la automatización y los agentes sobre procesos y casos de uso reales.
Trabajamos para que los equipos puedan identificar tareas repetitivas, automatizar procesos, mejorar su productividad y, sobre todo, desarrollar capacidades que sigan teniendo valor a medida que la tecnología evoluciona.
También ofrecemos programas de alfabetización en inteligencia artificial vinculados al artículo 4 del Reglamento Europeo de IA, además de formación aplicada en áreas como marketing digital, automatización, n8n, Make y plataformas publicitarias.
Porque nuestro objetivo no es enseñar a pulsar botones.
Es ayudar a los profesionales a entender qué merece la pena automatizar, cómo hacerlo y qué papel quieren desempeñar en un entorno en el que cada vez más trabajo será ejecutado por máquinas.
Menos ejecución, más criterio
Creo que esta es la idea que mejor resume el cambio que estamos viviendo.
La inteligencia artificial va a necesitar menos manos para ejecutar determinadas tareas. Pero, precisamente por eso, vamos a necesitar más cabezas capaces de decidir qué merece la pena ejecutar.
El profesional que destaque en los próximos años no será necesariamente quien produzca más rápido.
Será quien sepa formular mejor el problema, combinar tecnología y conocimiento de negocio, coordinar personas y agentes, detectar cuándo una respuesta no es suficiente y convertir todas esas capacidades en resultados.
La IA no está eliminando únicamente tareas.
Está elevando el nivel de lo que esperamos de las personas.