Art 5/26. IA, edadismo y talento senior. La Fórmula 1 ya está haciendo el trabajo que muchas empresas no se atreven.
Arranca la temporada de Fórmula 1 y, como cada año, el paddock vuelve a ser el mejor espejo de lo que funciona de verdad cuando el error cuesta muy caro.
Mientras fuera se sigue hablando de rejuvenecer plantillas, dentro de la F1 ocurre lo contrario: la experiencia no solo no molesta, decide. Y ahora, con IA, decide mucho mejor.
Este artículo no va de nostalgia. Va de productividad, criterio y supervivencia competitiva. Comencemos!
Adrian Newey: 67 años y el cerebro aerodinámico más cotizado del planeta
Empecemos con un nombre propio: el ingeniero británico Adrian Newey. Más de seis décadas de vida. Cuatro de ellas diseñando coches. Mundiales con Williams, McLaren, Red Bull… y ahora liderando el salto técnico de Aston Martin F1 Team.
Newey ha sido cristalino: la IA no diseña coches sola. Lo que hace es:
Reducir el espacio de búsqueda,
Acelerar simulaciones CFD,
Eliminar ruido.
La decisión final sigue siendo plenamente humana. Y no por romanticismo, sino por eficiencia. Porque la intuición informada, la que se ha equivocado mil veces, no se entrena con datasets por mucho que los modelos no dejen de hacer promesas.
Y con este primer ejmplo, doy el primer mensaje incómodo para muchas empresas: Si crees que la IA sustituye la experiencia, hay algo no terminas de entender.
Fernando Alonso: el DNI no frena, la falta de criterio sí
Segundo nombre: Fernando Alonso. Con 44 años cumplidos, en una parrilla obsesionada con la juventud. ¿Resultado? Sigue siendo diferencial y la referencia para la mayoría.
¿Por qué? Porque hoy el pilotaje es:
Gestión de datos,
Lectura estratégica,
Adaptación constante.
Alonso trabaja, entre otras muchas cosas, con:
Análisis de telemetría avanzada,
Simulación de stints.
Pero su ventaja real es otra: sabe qué datos ignorar. Y eso no lo enseña ningún onboarding acelerado.
Y aquí viene la segunda lección incomoda: la IA premia al que sabe decidir, no al que corre más rápido sin contexto.
LLegados a este punto y visto que veis que me va la Formula 1, hagamos un repaso a algunas escuderías:
Red Bull y Mercedes: IA sí, pero con colmillo en el pit wall
En Red Bull Racing y Mercedes-AMG Petronas F1 Team, la IA ejecuta miles de simulaciones en tiempo real:
Escenarios de Safety Car,
Ventanas de pit stop,
Tráfico y ritmo esperado.
Pero la decisión final no la toma un algoritmo. La toma gente como Christian Horner o Toto Wolff (ambos con décadas de experiencia).
Porque cuando el margen es una décima:
la IA calcula,
La experiencia decide,
Y el error se paga.
Williams y McLaren: cuando el presupuesto obliga a pensar mejor
Williams Racing y McLaren F1 Team han apostado por IA para:
Aprender de históricos,
Correlacionar simulador y pista,
Optimizar sin derrochar.
¿Quién interpreta esos datos? Ingenieros senior. Porque la eficiencia nace del criterio, no del volumen de dashboards.
Ferrari: corazón histórico con cerebro digital
La Scuderia también ha estado integrando modelos de aprendizaje automático para optimizar análisis aerodinámicos y configuración de setups, sin que eso signifique despedir talento senior. Convertir datos en decisiones rápidas no es nada si no los validas con intuición competitiva humana. Y de esto los italianos saben un rato.
Alpine y AlphaTauri: apuesta por integración holística
Equipos como Alpine y AlphaTauri combinan IA de sensores y telemetría con análisis humano experto. La clave no es “automatizar todo”, sino automatizar lo repetitivo y mantener a la experiencia definiendo matices estratégicos
Cadillac F1: IA-native… pero fichando experiencia
A esta escudería le tengo especial cariño; acaba de llegar pero el proyecto de Cadillac Formula 1 Team llega con discurso de futuro:
Gemelos digitales,
Simulación masiva,
IA desde el diseño.
¿Y a quién están fichando? Pues si, Talento senior de F1 y automoción. Checo Pérez ya tiene sus buenos 36 años. Y sigue con la ilusión de un chaval recién llegado.
Porque incluso los proyectos más jóvenes saben algo básico: sin experiencia, la IA solo acelera errores.
Ahora salgamos del paddock: nombres y apellidos del edadismo corporativo
Aquí es donde a algunas y algunos les va e empezar a doler.
En 2019 y años posteriores, IBM impulsó salidas de perfiles senior mientras hablaba de “rejuvenecer capacidades digitales”. ¿Resultado? Demandas por edadismo en EE. UU. y una pérdida masiva de conocimiento crítico justo cuando apostaban por IA y cloud.
Telecos, bancas y grandes energéticas europeas
Durante la última década:
Prejubilaciones masivas a partir de 52–55 años,
Ruptura de la transmisión de criterio,
Sustitución por talento más barato.
Luego llegó:
La complejidad regulatoria,
La IA,
El riesgo sistémico.
Y sorpresa!: faltaba gente que supiera decidir en entornos grises.
Consultoras tecnológicas
Muchas venden IA mientras:
Expulsan perfiles senior “porque no escalan”,
Llenan equipos de perfiles muy rápidos… y muy verdes.
Resultado: mucho delivery, poco criterio. Mucho output, poco impacto.
La gran incoherencia: vivimos más, trabajamos más… y expulsamos antes
Algunos datos básicos:
La vida laboral se alarga,
Los trabajos son cada vez más cognitivos.
Y aun así:
Se penaliza a partir de los 50
Se confunde experiencia con resistencia al cambio
Se usa la IA como excusa para no gestionar bien el talento
Eso no es innovación. Mas parece miedo generacional.
La F1 ya ha resuelto el dilema que muchas empresas esquivan
En la F1:
La IA automatiza lo repetitivo,
La experiencia decide lo crítico,
Los equipos son multigeneracionales,
El respeto se gana por criterio, no por edad.
Y sin embargo , en muchas empresas:
Se jubila el criterio,
Se acelera el error,
Y luego se habla de “aprendizaje organizativo”.
Conclusión (sin anestesia)
La IA no viene a jubilar a Adrian Newey. No viene a retirar a Fernando Alonso. No viene a eliminar el talento senior.
Viene a dejar en evidencia a las organizaciones que llevan años confundiendo coste con valor.
Porque en este año 2026:
No gana el más joven,
No gana el que más datos tiene,
Gana quien decide mejor.
Y eso, guste o no, no depende del año de nacimiento.
La Fórmula 1 ya lo ha entendido.
Y mientras ellos lo hacen, muchas empresas todavía están discutiendo el DNI… mientras el semáforo de la carrera ya está en verde.
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Fuentes:
Motorsport.com Adrian Newey aclara cómo es el uso de la IA en un equipo de F1 https://lat.motorsport.com/f1/news/adrian-newey-inteligencia-artificial-formula-1/10795227/
Forbes – Bernard Marr Visión global del uso de datos, IA y analítica avanzada en F1. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/07/10/how-artificial-intelligence-data-and-analytics-are-transforming-formula-one-in-2023/
AWS Machine Learning Blog Caso concreto de IA operativa en tiempo real con humanos en la decisión final. https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-formula-1-uses-generative-ai-to-accelerate-race-day-issue-resolution/
Autosport Explica cómo la IA apoya estrategia y simulación, pero no sustituye al pit wall. https://www.autosport.com/f1/news/how-is-artificial-intelligence-changing-formula-1/10659532/
BBC Sport Enfoque claro sobre experiencia, adaptación y longevidad competitiva. https://www.bbc.com/sport/formula1
Harvard Business Review Marco teórico sólido contra el edadismo en entornos de alta innovación. https://hbr.org/2020/05/managing-the-older-workforce-in-innovation-driven-firms
McKinsey & Company Evidencia de que la diversidad (también generacional) mejora resultados. https://www.mckinsey.com/featured-insights/diversity-and-inclusion/diversity-wins-how-inclusion-matters
INE – Instituto Nacional de Estadística (España) Base objetiva para el argumento de longevidad y vida laboral extendida. https://www.ine.es/
CNN Business Demandas reales por edadismo en grandes compañías tecnológicas. https://edition.cnn.com/2021/11/16/tech/tech-age-discrimination-lawsuits/index.html
65YMÁS Datos específicos del contexto español y europeo. https://www.65ymas.com/comite-expertos/talento-senior/
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