Independientemente de lo que diga la gente (incluyéndome a mí), nadie sabe realmente si la IA está sobrevalorada o subestimada: porque eso requeriría saber dónde terminará la IA, y lo único seguro sobre el futuro es que nadie (incluida la IA) tiene datos sobre él.
Como la mayoría de las revoluciones tecnológicas, el impacto de la IA puede ser no lineal, desordenado y plagado de contradicciones. Además, la IA ya es tan amplia y de amplio alcance (en parte porque la creciente regulación permite que casi cualquier ciencia de datos se considere IA) que hacer cualquier afirmación general sobre ella equivaldría a hacer afirmaciones generales sobre internet, la revolución digital o la tecnología.
Lo que sí sabemos es que la IA ya está transformando el mercado laboral, a la vez que introduce una enorme incertidumbre en la planificación y la estrategia de las organizaciones: en las famosas palabras de Tom Peters, «si no estás confundido, no estás prestando atención». Por ejemplo, Goldman Sachs estima que hasta 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo podrían estar expuestos a la automatización solo mediante la IA generativa. Mientras tanto, McKinsey proyecta que la IA generativa podría sumar hasta 4,4 billones de dólares en valor económico anualmente, pero solo si las organizaciones redistribuyen con éxito a los trabajadores en nuevos tipos de empleos. En resumen: el cambio ya está aquí, y la única certeza es que habrá más cambios, ya sean incrementales o exponenciales.
Los tres grandes cambios que ha desencadenado la IA
1. Nadie sabe qué pasará con los empleos actuales. Incluso si tu puesto no va a ser reemplazado por una IA, es muy probable que lo sea por un humano que utilice la IA mejor que tú. La era del Copiloto significa que cada trabajador del conocimiento ahora se evalúa no solo por lo que hace, sino también por la eficiencia con la que se desarrolla. Así, aunque la pérdida de empleos debido a la IA sigue siendo estadísticamente poco frecuente, la transformación laboral es ahora omnipresente. Si aún no has reimaginado cómo aportar valor a tu puesto actual, probablemente estés rezagado.
2. Nadie sabe cómo serán los empleos del futuro. Los patrones históricos sugieren que la IA eliminará menos empleos de los que crea, pero hay un problema: las personas desplazadas no están automáticamente preparadas para asumir los nuevos empleos. Durante las revoluciones industriales, los trabajadores manuales no se convirtieron sin problemas en maquinistas o ingenieros. De igual manera, hoy en día, la disparidad de habilidades sigue siendo un gran obstáculo. El Foro Económico Mundial predice que el 44 % de las habilidades básicas de los trabajadores cambiarán en los próximos cinco años.
3. Las credenciales educativas se están devaluando. Los títulos y diplomas se están convirtiendo en indicadores cada vez más débiles de empleabilidad. Un estudio de 2022 de la Escuela de Negocios de Harvard y el Burning Glass Institute reveló que la inflación de títulos está disminuyendo, ya que los empleadores contratan cada vez más en función de las habilidades, no de los títulos. Mientras tanto, crece el escepticismo sobre si las escuelas y universidades están preparando a los estudiantes para un futuro laboral cada vez más definido por la inteligencia artificial, la adaptabilidad y la fluidez digital.
Talento: Lo mismo, pero diferente
¿Qué significa entonces tener talento hoy en día? Sorprendentemente, los fundamentos no han cambiado mucho. El talento sigue significando destacar. En la mayoría de los ámbitos, un pequeño número de personas representa una gran parte de la creación de valor: el clásico principio de Pareto. La pregunta es: ¿cómo unirse a ese grupo vital?
Mientras que la experiencia técnica se automatiza y se mercantiliza, las habilidades blandas fundamentales cobran cada vez mayor importancia. Estudios en diversos sectores sugieren que cuatro atributos personales siguen siendo fundamentales para un alto potencial:
- Inteligencia (la capacidad de aprender)
- Curiosidad (la voluntad de aprender)
- Impulso (la voluntad de trabajar duro)
- EQ (la capacidad de comprenderse y gestionarse a sí mismo y a los demás)
Estas metahabilidades no son nuevas, pero sí urgentes. En un mundo donde ChatGPT puede escribir tu primer borrador, analizar código y resumir la investigación, lo importante es cómo planteas el problema , interpretas el resultado e interactúas con otros para convertirlo en acción.
Una metáfora útil: la IA es como un teléfono inteligente. No te hace más inteligente, pero puede hacerte parecer muy tonto si no sabes usarla. Así como un viajero en el tiempo de los años 60 tendría dificultades para desenvolverse en la vida moderna sin aprender a usar un teléfono, un profesional talentoso en 2025 que no haya aprendido a trabajar con herramientas de IA está desfasado de la realidad.
Hoy en día, el talento consiste en interactuar con la IA mejor que sus colegas. Pero también consiste en hacer lo que la IA no puede hacer, o lo que el humano promedio que la usa aún no puede hacer tan bien como un humano talentoso que la usa. Las personas con talento tienen más experiencia para dar mejores indicaciones, editar con mayor precisión e ignorar la IA cuando es necesario. Saben cuándo delegar en la máquina y cuándo anularla. En ese sentido, el talento ahora incluye discernimiento en cómo colaboramos con los sistemas inteligentes.
Al mismo tiempo, no debemos olvidar que el talento también es una atribución: no una cualidad fija y objetiva, sino la percepción que otros tienen de tu capacidad para superar a la mayoría de las personas. Ser visto como talentoso significa ser visto como excepcional en contexto, especialmente en tu capacidad de adaptarte, contribuir y crear valor de maneras que otros no pueden o no hacen.
¿Qué sigue?
Es tentador pensar que la IA acabará nivelando el campo de juego, automatizando la mayor parte del trabajo y minimizando el papel del talento. Pero consideren esto: en las carreras de Fórmula 1, los coches son la clave del rendimiento, pero los pilotos siguen marcando una diferencia crucial. En el fútbol de élite, el mayor predictor del éxito es la inversión que un equipo realiza en sus jugadores, pero los buenos entrenadores siguen siendo importantes.
Incluso si la IA termina impulsando el 70% del desempeño laboral, el 30% restante podría ser el sector más diferenciador, y probablemente dependerá del juicio, la creatividad, la ética y las habilidades interpersonales.
Eso también significa que el talento hoy reside en las decisiones que tomamos. Elegir una carrera menos vulnerable a la automatización requiere curiosidad, humildad y adaptabilidad. Los puestos en diseño organizacional, desarrollo de personal, integración de IA y ética digital serán cada vez más importantes, no menos. También lo será la capacidad de ayudar a los humanos a trabajar mejor con las máquinas.
Cuanto más cambian las cosas, más se mantienen iguales. Ser talentoso sigue significando ser mejor que la mayoría en algo importante. En la era de la IA, lo que importa ha cambiado, pero la necesidad de llegar a la cima no ha desaparecido. De hecho, puede ser incluso más importante que antes.
