SteveCadigan

Sí, necesitamos nuevos modelos, y también los necesitábamos ayer. El modelo tradicional de aprendizaje se ha basado en volumen: realizar suficientes repeticiones, cometer suficientes errores, recibir suficiente retroalimentación y, con el tiempo, desarrollar criterio. La IA está reduciendo o eliminando ese volumen; por lo tanto, necesitamos encontrar nuevos mecanismos para desarrollar el juicio sin depender del mismo nivel de repetición de tareas.

Algunos enfoques que considero muy prometedores son la simulación deliberada y el aprendizaje basado en escenarios, las prácticas de reflexión estructurada —donde los empleados jóvenes analizan críticamente los resultados de la IA—, las relaciones de mentoría centradas explícitamente en el desarrollo del criterio en lugar de la transferencia de tareas, y la exposición interfuncional que fomenta el pensamiento sistémico desde el inicio.

El cambio más profundo que se requiere reside en cómo definimos el aprendizaje en sí mismo. El aprendizaje ya no puede ser un subproducto de la realización de tareas; debe convertirse en una prioridad explícita, diseñada y medida, lo que significa que las organizaciones deben invertir en él con la misma seriedad con la que invierten en infraestructura tecnológica.

Probablemente el propio concepto de «escalera profesional» necesite actualizarse. La progresión profesional en la era de la IA se parecerá menos a ascender por una estructura fija y más a ampliar círculos de juicio y responsabilidad. Esta será una transición difícil porque el concepto de «escalera profesional» sigue muy arraigado en la forma en que muchos padres y docentes educan a los jóvenes. Etapas de la progresión profesional:

La ventaja humana es el conjunto de capacidades que se vuelven más valiosas, no menos, a medida que la IA se vuelve más capaz y poderosa. Paradójicamente, cuanto más eficaz se vuelve la IA al procesar información y generar contenido, más valiosas se vuelven las cualidades humanas distintivas. Hablamos de la empatía, el juicio ético, la creatividad y el liderazgo relacional.

Estas no son habilidades blandas; son las habilidades más difíciles de desarrollar y las más difíciles de replicar. Cultivarlas desde el primer día significa diseñar experiencias profesionales tempranas que coloquen a los profesionales jóvenes en situaciones que requieran juicio e interacción humana, y no solo completar tareas. También significa evaluar a las personas por cómo piensan y cómo se relacionan, no solo por lo que producen.

Por último, la habilidad más importante que ayudo a muchos líderes a desarrollar hoy en día es la capacidad de navegar por la complejidad, las contradicciones y el desacuerdo. El mundo laboral es un mundo de grises, y la capacidad para desenvolverse bien en este espacio será cada vez más crítica.

La clave está en desarrollar un sistema de medición paralelo que rastree la expansión de la capacidad junto con las métricas tradicionales de productividad. ¿Qué KPI concretos propondía como CRHO?.

Estas no son métricas blandas; pueden cuantificarse, rastrearse y vincularse con resultados de negocio. El marco de conversación estratégica que usaría con un CEO o CFO: «Todas las métricas que analizamos para medir el rendimiento de las máquinas también deberían utilizarse para medir el rendimiento humano. Si nuestras personas no están creciendo al mismo ritmo que lo hace nuestra tecnología, tenemos un riesgo estratégico, no solo un problema de talento.» Una vez que la expansión de capacidades se convierte en una conversación con números en la sala del Consejo, deja de ser una prioridad de RR.HH. y pasa a ser una prioridad empresarial.

Primero demos un paso atrás y reconozcamos algo evidente: estamos viviendo un momento en el que todos sabemos que necesitamos aprender más y más rápido que en cualquier otro momento de la historia. El sistema en el que vivimos no fue diseñado para generar habilidades al ritmo que ahora necesitamos. Estamos haciendo un trabajo extraordinario desarrollando nueva tecnología, pero no estamos haciendo un buen trabajo desarrollando las capacidades necesarias en las personas para utilizarla.

Por eso planteo que el aprendizaje debe producirse en el propio trabajo y no en un aula de formación en la empresa. Es el trabajo el que debe estar lleno de nuevas experiencias, nuevas tareas y proyectos, no el aula.

El componente cultural suele subestimarse y el miedo a quedarse obsoleto es real. Si las organizaciones no crean entornos donde las personas puedan desarrollar nuevas capacidades sin vergüenza ni castigo durante la curva de aprendizaje, los empleados dejarán de implicarse en su propio desarrollo. La velocidad de la IA exige una cultura de crecimiento permanente, apoyado y celebrado. Por último siempre digo algo que hoy es más cierto que nunca: el talento es más leal al crecimiento que a la empresa. Si se le proporciona aprendizaje y oportunidades de desarrollo, es mucho más probable que se quede.

Las empresas no pueden externalizar el coste humano de sus decisiones de automatización y llamarlo progreso. Cuando un Consejo decide eliminar una categoría de puestos, las personas afectadas no desaparecen; entran en el mercado laboral, en el sistema de protección social o en situaciones aún peores. El coste es real; simplemente se ha transferido a otra parte.

Es por ello que tanto estratégica como éticamente, las empresas tienen la obligación de hacer que la transición sea visible y planificada, no abrupta e invisible. Hay una serie de preguntas que los Consejos deberían estar haciéndose hoy. Y no hablo de preguntas de caridad; son preguntas de gestión del riesgo. Las empresas que gestionen mal esta transición enfrentarán reacción regulatoria, daño reputacional y problemas en el mercado de talento. Las que lo gestionen bien construirán la confianza y la legitimidad social de las que dependen los negocios sostenibles.

Este es un desafío realmente difícil, porque el cambio de mentalidad a ese nivel rara vez surge solo de argumentos; suele venir de la experiencia, las relaciones y, a veces, del fracaso. El camino más prometedor que veo es la fricción: cuando los líderes de IA se enfrentan directamente a las consecuencias humanas de decisiones tomadas desde la abstracción, algo empieza a cambiar.

Por eso es tan importante la diversidad de experiencias en los equipos de directivos. Un equipo que incluya personas que han trabajado en comunidades afectadas por la automatización, que han gestionado a personas en procesos de transformación organizativa o que han construido instituciones —no solo productos— tomará decisiones diferentes.

El otro factor clave es la rendición de cuentas. Inversores, reguladores y cada vez más clientes están empezando a exigir que el progreso se mida en términos humanos, no solo técnicos. No ocurrirá tan rápido como me gustaría, pero creo que ocurrirá.

Si decidimos invertir en las personas al mismo ritmo y con la misma ambición que en tecnología. Eso es todo. De esa decisión se derivan todas las demás.

Si las organizaciones, los gobiernos y las instituciones educativas deciden colectivamente que el desarrollo humano es tan importante estratégicamente como el desarrollo de la IA, y respaldan esa decisión con recursos, métricas y liderazgo, podremos atravesar esta transición y construir una economía genuinamente más capaz y resiliente.

Si no lo hacemos, construiremos tecnologías extraordinariamente poderosas operadas por una fuerza laboral cada vez menos preparada, menos valorada y más desconectada. La fragilidad resultante no será un fracaso tecnológico sino un fracaso humano. La decisión está a nuestra disposición ahora mismo: en cada contratación, en cada asignación presupuestaria y en cada conversación en el consejo de administración sobre qué significa realmente el progreso.