Art. 2/26 – Skills humanas en la era de la IA agéntica 

Este segundo artículo no va de nostalgia humanista. Ni de tecnología. Va de estrategia en la implementación de la IA agéntica. Y los datos, de momento y afortunadamente, están bastante de nuestro lado.

 

Como ya os adelanté en el anterior post,  vamos a ir desgranando aspectos clave de la IA agéntica para este 2026. Muchos/as aún siguen atrapados en la fase “prompt engineering definitivo, aprender a preguntar”.  Que siempre viene bien conocer,  pero que ya empieza a ser algo descontado. Aparecen gurús explicando cómo hablarle mejor a la máquina, como si el problema principal fuera de dicción y no de criterio.

Mientras tanto, los datos —esos aguafiestas maravillosos que @Fernado de la Rosa conoce bien — van en otra dirección: lo que realmente sube de valor no es escribirle bonito al agente, sino hacer todo lo que la IA aún sigue haciendo… a su manera.

Bienvenidas y bienvenidos al episodio 2/26: las skills que la IA intenta copiar, pero -afortunadamente- todavía no entiende del todo.

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1. Lo que dicen los datos.

Antes de nada, pongamos algunos números sobre la mesa:

El AI Index 2025 de Stanford muestra que la adopción de IA en empresas ha pasado del 55 % al 78 % en solo un año. ¿Dónde impacta más? En tareas rutinarias, repetitivas y análisis estándar. Exacto: lo que ya era aburrido ahora es automático.

El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum estima que alrededor del 39 % de las skills básicas de los trabajos cambiarán entre 2025 y 2030. ¿Cuáles crecen? Pensamiento analítico, resiliencia, liderazgo, creatividad y agilidad. ¿Cuáles caen? Las manuales, predecibles y mecánicas.

La OCDE, que no suele exagerar, lleva tiempo insistiendo en que las competencias clave para 2030 son crear valor nuevo, gestionar la incertidumbre y actuar de forma responsable. Justo las tres cosas que a los modelos les cuestan mucho más que a un humano (afortunadamente).

Traducido a un lenguaje más sencillo: la IA corre como un galgo en lo técnico y lo repetible, pero tropieza en lo humano complejo.

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2. Skills que la IA sigue envidiando (y muchas empresas siguen infravalorando)

Aquí entra la parte más incómoda. No porque la IA sea mágica, sino porque muchas de estas habilidades las hemos tratado como “soft” cuando son, en realidad, el núcleo duro del trabajo. Por algo también las llaman “Power skills”.

-          Criterio y pensamiento crítico

La IA es una aceleradora brutal. El problema es que acelera tanto lo bueno como lo malo. Sin criterio humano, produces AI slop: textos plausibles, bien redactados… y a menudo mediocres o directamente erróneos. Esto ya lo comenté en el anterior artículo 1/26.

El propio AI Index que cité más arriba recoge que la productividad aumenta con IA, pero aumenta mucho más en personas con alto juicio profesional. Los que solo copian y pegan ganan poco. En 2026, la skill clave no es solo usar IA sin más: es saber cuándo no usarla, cuándo desconfiar y cuándo decir “esto lo reviso yo con calma”.

-          Síntesis con sentido (no resúmenes de estudiante aplicado)

Los modelos resumen documentos como campeones olímpicos, pero no deciden qué es relevante para tu contexto. No saben qué párrafo va a explotar en el comité ni qué dato va a enfadar a Legal.

El WEF subraya que la mezcla de análisis y comprensión de contexto de negocio es de las habilidades más demandadas. Un resumen muy claro sería: la información está barata; la interpretación sigue siendo cara.

-          Negociación y gestión del conflicto

Sí, la IA negocia precios en entornos controlados. Pero el conflicto real viene cargado de historia, miedo, poder y orgullo herido. Eso no cabe en un prompt.

Todos los informes serios insisten en las competencias socioemocionales: influencia, coordinación, liderazgo informal. El Excel lo cerrará un agente, pero la reunión donde alguien pierde presupuesto sigue necesitando a un humano con pulso y tacto.

-          Liderazgo y diseño de contextos

Gran parte de la productividad prometida por la IA se evapora porque nadie rediseña procesos, roles y reglas. Meter IA sin cambiar nada es como poner un motor de Fórmula 1 en un carrito de Mercadona.

WEF y OCDE coinciden: liderar sistemas complejos es una de las capacidades con más crecimiento. En 2026, un líder no vale por “saber de IA”, sino por saber redibujar el tablero.

-          Storytelling y sentido

La IA escribe planes brillantes, pero no vive consecuencias. No tiene piel en el juego. Puede explicar el cambio, pero no convencer a nadie de atravesarlo.

La OCDE insiste en la capacidad de crear significado compartido como competencia clave. El informe lo redacta la máquina; la historia que hace que la gente se suba al barco la cuentas tú. O la contará otro con intereses menos confesables.

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3. De “me sustituye un agente” a “soy quien le da sentido”: plan 2026–2028

Vamos a soluciones, que la reflexión sin acción es como una manera de AI Slop intelectual.

-          Auditoría brutal del trabajo

Durante una semana, pregúntate sin anestesia y a lo bruto, qué tareas podrían hacer hoy agentes decentes y cuáles requieren trato humano, juicio o decisiones incómodas. El objetivo es claro: menos trabajo mecánico, más trabajo con valor humano.

-          Subcontrata lo mecánico a la IA (y sentimiento de culpa)

Usa IA para lo que hace bien: búsqueda, borradores, análisis exploratorio. Pero usa el tiempo ganado para entender mejor el negocio, mejorar tu comunicación y entrenar habilidades sociales. Si en 2028 solo usas IA para llegar a Inbox Zero, el problema no es la tecnología.

-          Especialízate en una skill resistente a la IA

Los datos apuntan a refugios claros, ya lo hemos visto: pensamiento crítico, creatividad genuina, juicio ético, coordinación compleja. Elige una y llévala a nivel alto, con resultados medibles.

-          Conviértete en intérprete humano–IA

Los informes de Stanford y Lightcast muestran que crecen los perfiles híbridos: gente que entiende el negocio y sabe integrar IA con gobernanza. No es un “prompt engineer”. Es un orquestador. Y orquestar sistemas y personas escala mucho mejor que competir con la máquina en velocidad.

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4. Conclusión poco zen: deja de jugar a ser máquina

Los informes serios coinciden en algo que, de inicio, puede parecer incómodo: cuando los humanos compiten con la IA en tareas mecánicas, pierden. Cuando la usan para amplificar lo humano —criterio, creatividad, liderazgo—, ganan productividad, empleabilidad y, a menudo, salud mental.

Así que , si en este año 2026 seguís intentando demostrar que sois más rápido que el chatbot redactando correos o resúmenes, estáis jugando en el campo equivocado. Toca justo lo contrario: dejar de imitar a las máquinas y reforzar todo lo que, con todas sus GPUs, todavía miran con envidia.

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Bibliografia y fuentes clave de este artículo:

- Stanford HAI, AI Index Report 2025.

- World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025.

- OECD, Future of Education and Skills 2030.

- Lightcast Research Briefs 2024–2025.

- Scientific American (2025) sobre “AI slop”.