ART 36/26
LA IA VIENE A PONER A PRUEBA A TU EMPRESA.
A raíz de la participación en la mesa redonda de esta semana en el Corporate Learning Day he pensado que sería interesante plasmar lo que me ronda por la cabeza sobre el tema del que hablaremos en ese foro. Son reflexiones de sentido común que quizá a algunas organizaciones les venga bien repasar. Si esta semana venís pues allí lo explico en directo.
Llevamos meses hablando de productividad, automatización, agentes inteligentes, eficiencia y reducción de costes. Nos encanta enseñar gráficos con porcentajes de ahorro, horas liberadas y tareas automatizadas.
La fiesta de la productividad está servida. Pero... ¿eso es todo?
Hay un pequeño detalle que parece habérsenos olvidado: detrás de cada tarea que desaparece hay una persona que tendrá que hacer otra cosa. Este es el punto de partida de la nueva organización que se nos viene.
Y ahí empieza uno de los grandes problemas.
1. EL GRAN EXPERIMENTO: ¿Y AHORA QUÉ HACEMOS CON LA GENTE?
La inteligencia artificial no transforma todos los empleos de golpe. Ni todos los sectores, ni todos los perfiles, ni todas las organizaciones.
Pero sí está cambiando la composición de muchos trabajos.
Algunas tareas desaparecerán, otras se automatizarán parcialmente, otras se harán mucho más rápido y aparecerán nuevas actividades que hace apenas unos años ni siquiera contemplábamos. Esto está pasando ya.
El problema es que seguimos pensando en puestos de trabajo como si fueran bloques indivisibles.
Y no lo son.
Un puesto de trabajo es una combinación de tareas, conocimientos, relaciones, decisiones y responsabilidades. La IA puede asumir una parte de esa combinación, pero eso no significa necesariamente que la persona haya dejado de aportar valor.
Pongamos un ejemplo.
Un profesional dedica buena parte de su jornada a recopilar información, preparar documentación, elaborar informes y responder consultas recurrentes. La IA puede ayudarle a realizar una parte importante de ese trabajo en mucho menos tiempo.
Perfecto. Hemos ganado tiempo.
¿Y ahora qué?
¿Le damos más tareas administrativas? ¿Le llenamos la agenda de reuniones para que parezca que sigue igual de ocupado? ¿Le pedimos que haga lo mismo que antes, pero más rápido?
Porque si utilizamos la IA para acelerar el trabajo y después rellenamos el tiempo liberado con más trabajo mecánico, habremos conseguido una cosa extraordinariamente inútil: tener personas más rápidas haciendo tareas que quizá ya no deberíamos hacer.
Tanta tecnología, tanta automatización para seguir trabajando como antes.
La cuestión, por tanto, no es solamente cuánto tiempo ahorramos. Es qué hacemos con ese tiempo.
Ese tiempo, os doy algunas ideas, puede dedicarse a mejorar la experiencia del cliente, resolver problemas complejos, analizar mejor la información, innovar, colaborar o desarrollar nuevas capacidades.
Pero alguien tiene que decidirlo. Esperar a que ocurra espontáneamente es una ilusión peligrosa.
Resumiendo este primer punto: la productividad no se consigue únicamente haciendo lo mismo en menos tiempo. Se consigue utilizando ese tiempo que ganamos en aportar más valor.
2. EL PROBLEMA NO ES LA IA. ES LA EMPRESA QUE NO SABE TRANSFORMARSE.
Aquí viene otra de las contradicciones más curiosas de esta revolución.
Las empresas invierten millones en tecnología, licencias, plataformas y soluciones de inteligencia artificial. Algunas despliegan asistentes, agentes y automatizaciones a una velocidad considerable.
Pero ¿cuántas están dedicando el mismo esfuerzo a rediseñar los puestos de trabajo y preparar a las personas para lo que viene?
Dar una licencia es relativamente fácil. Conseguir que cambie una forma de trabajar es otra historia. Los que ya han empezado lo saben bien.
Y no confundamos actividad con transformación. Hay que darle una vuelta a esos KPIs que solo miden el número de veces que abren al dia copilot o que escriben montones de prompts, por citar un par de ejemplos.
Y hay otra cosa que deberíamos hacernos mirar; hacer miles de cursos no significa necesariamente que una organización haya aprendido a trabajar de otra manera. Tener a toda la plantilla formada en inteligencia artificial tampoco garantiza que la IA esté generando valor real.
La secuencia debería ser, creo yo, algo parecido a esto:
Identificar qué tareas están cambiando.
Rediseñar los puestos y las responsabilidades.
Identificar qué nuevas capacidades necesitan las personas.
Prepararlas y acompañarlas.
Medir si realmente ha cambiado el trabajo y qué valor hemos conseguido.
Parece sencillo. Pero exige algo que no siempre abunda en las organizaciones: visión, capacidad de decisión y voluntad de cambiar las cosas de verdad.
Porque formar sin saber para qué nuevo trabajo estamos preparando a esas personas puede convertirse en una magnífica fábrica de diplomas que solo sirven para tapar grietas en la pared.
Y de esas ya tenemos unas cuantas.
3. EL CONOCIMIENTO QUE NO APARECE EN NINGÚN ORGANIGRAMA.
Hay otro asunto que me parece especialmente importante y de la que creo profundizaremos en el evento.
Las organizaciones acumulan conocimiento durante años. Conocimiento sobre clientes, procesos, productos, riesgos, operaciones, errores cometidos y soluciones que funcionan.
Una parte está documentada. Otra está en los sistemas.
Pero una cantidad enorme está en la cabeza de las personas.
En ese profesional que lleva veinte años resolviendo problemas que no aparecen en ningún manual. En quien conoce las particularidades de un proceso. En quien sabe a quién llamar cuando algo se complica. En quien puede explicar por qué una determinada solución funciona en la práctica y no solamente sobre el papel.
Ese conocimiento no siempre tiene nombre, categoría profesional ni aparece en una base de datos de competencias.
Pero existe. Y tiene un valor extraordinario.
Ahora imaginemos que automatizamos una parte de su trabajo y decidimos prescindir de esa experiencia porque aparentemente ya no necesitamos tantas horas para realizar determinadas tareas.
Lo más probable es que estemos ahorrando costes a corto plazo y a la vez destruyendo conocimiento estratégico del bueno del que es cultura de la empresa en el medio y largo plazo.
Y aquí surge una ironía importante pero triste: después acabamos pagando a consultoras, contratamos nuevos profesionales e invertimos en tecnología para recuperar algo que ya teníamos dentro de casa. Y por el camino vamos laminando la cultura de nuestra organización.
El resume de lo anterior es que una empresa puede automatizar sus procesos y, al mismo tiempo, desmantelar su propia inteligencia colectiva.
No me parece que estemos haciendo el negocio del siglo.
4. LOS FORMADORES INTERNOS: DE IMPARTIR CURSOS A ACELERAR EL CONOCIMIENTO.
Este es uno de los temas clave de los que hablaremos. Por eso quiero detenerme en este colectivo al que, sinceramente, creo que todavía no estamos dando toda la importancia que merece: los formadores internos.
Quienes me seguís sabéis que, en mi caso, no tengo ninguna duda: para mí son cruciales.
Durante muchos años hemos asociado al formador interno con una persona que imparte cursos, explica procedimientos o transmite conocimientos a sus compañeros.
Pero esa definición se nos está quedando pequeña en esta revolución a la que estamos asistiendo.
Muy pequeña.
En una organización que cambia continuamente, necesitamos personas capaces de identificar conocimiento, compartirlo, actualizarlo y conseguir que llegue rápidamente a quienes lo necesitan.
Y eso es mucho más que impartir formación.
Pensemos en lo que puede ocurrir cuando combinamos experiencia profesional e inteligencia artificial.
Un experto conoce un proceso crítico de la organización. La IA puede ayudarle a estructurar ese conocimiento, preparar materiales, generar preguntas, diseñar casos prácticos y adaptar los contenidos a distintos colectivos.
Pero la IA no sabe necesariamente qué matices importan, qué errores se cometen en la práctica o qué particularidades tiene ese proceso dentro de nuestra organización.
Ahí sigue siendo imprescindible la persona.
La tecnología acelera la producción y distribución del conocimiento. El experto aporta experiencia. El formador interno contextualiza, facilita el aprendizaje y acompaña su aplicación.
Y aparece una oportunidad enorme: conseguir que el conocimiento deje de depender de unas pocas personas y pueda multiplicarse por toda la organización. Ser esa experiencia que demuestre el valor de compartir conocimiento desde dentro.
Y ahora tenemos que dar un paso más.
No se trata de convertir a todos los profesionales en formadores. Se trata de identificar quién tiene conocimiento valioso, facilitarle herramientas para compartirlo y construir mecanismos para que ese conocimiento llegue donde realmente hace falta.
El formador interno del futuro no será solamente quien sabe enseñar. Será quien consiga que el conocimiento de toda una organización circule a la velocidad que exige el negocio.
El reto ya no es solamente enseñar lo que la organización sabe, sino conseguir que aprenda más rápido de lo que cambia su entorno.
Y con la IA, esa velocidad se acelera radicalmente.
5. EL MAYOR RESKILLING DE LA HISTORIA NO SE RESUELVE COMPRANDO CURSOS.
Se habla mucho de reskilling y upskilling. Hemos convertido estos términos en protagonistas habituales de congresos, presentaciones y estrategias de recursos humanos.
Pero tengo la sensación de que todavía estamos pensando demasiado en la formación como una actividad separada del trabajo.
El reto que tenemos delante es bastante mayor.
No sabemos exactamente cómo serán todos los puestos de trabajo dentro de tres o cinco años.Y quien diga que lo sabe probablemente está vendiendo algo.
Lo que sí sabemos es que muchas capacidades van a cambiar, que otras cobrarán más importancia y que, esto desde siempre, tendremos que aprender continuamente.
Por eso, la preparación no puede esperar a que tengamos perfectamente dibujado el organigrama del futuro.
Hay que construir capacidades desde ahora.
La idea es importante: no basta con enseñar a utilizar una herramienta. Hay que ayudar a comprender sus posibilidades, sus límites y cómo incorporarla responsablemente a la actividad profesional.
Y, sobre todo, hay que acompañar a las personas mientras el trabajo cambia.
Porque aprender a utilizar una herramienta puede llevar unas horas. Cambiar hábitos profesionales, criterios de decisión y formas de trabajar puede llevar mucho más tiempo.
El reskilling no debería ser un curso al que enviamos a alguien cuando su puesto empieza a desaparecer.
Debería ser una capacidad permanente de la organización.
6. TRES OPCIONES. Y UNA DE ELLAS NO ES ESPERAR.
Ante esta transformación, las organizaciones tienen básicamente tres caminos.
Primero: reducir plantilla.
Puede ser una decisión necesaria en determinadas circunstancias empresariales, no en todas. Si se convierte en la respuesta automática a cualquier ganancia de productividad, estaremos confundiendo eficiencia con destrucción de valor. Y ya hemos visto que no es el camino deseable.
Segundo: esperar.
Esperar a que la tecnología madure, a que otros prueben, a que los puestos cambien y a que alguien nos explique qué tenemos que hacer.
Una estrategia magnífica si nuestro objetivo es llegar tarde.
Tercero: reconvertir.
Identificar el talento que tenemos, rediseñar el trabajo, preparar a las personas y aprovechar el conocimiento acumulado.
No será siempre fácil. No todas las personas podrán asumir cualquier función, ni todas las organizaciones tendrán las mismas posibilidades.
Pero hay una diferencia fundamental entre una empresa que se limita a sustituir capacidades y otra que desarrolla las capacidades que necesita.
La primera compra soluciones.
La segunda construye futuro.
Y aquí hay una responsabilidad que no podemos delegar en ningún algoritmo: decidir qué tipo de organización queremos ser.
7. NO SOBRA NADIE. PERO EL TIEMPO NO ES INFINITO.
Voy terminando y lo hago con una reflexión.
Cuando hablamos de inteligencia artificial, solemos preguntarnos qué trabajos desaparecerán, qué profesiones sobrevivirán y qué tareas harán las máquinas.
Quizá deberíamos empezar a hacernos otra pregunta:
¿Qué organizaciones serán capaces de aprovechar mejor el talento de las personas cuando la tecnología les permita liberar una parte de su tiempo?
Porque el verdadero diferencial competitivo no estará únicamente en quién tenga acceso a los mejores modelos de IA, a los mejores agentes o a las plataformas más avanzadas.
Estará también en quién consiga combinar esa tecnología con el conocimiento, la experiencia, el criterio y la capacidad de aprendizaje de sus profesionales.
Y eso no se compra con una licencia.
Se construye con unos protagonistas que no siempre salen en los titulares.
Necesitamos organizaciones que sepan identificar su conocimiento crítico, que ayuden a las personas a evolucionar, que conviertan a sus expertos en multiplicadores de conocimiento y que midan cuánto tardan en transformar una necesidad del negocio en aprendizaje aplicable.
La IA puede hacer que muchas cosas sean más rápidas.
Pero la velocidad sin dirección solamente consigue que lleguemos antes a ninguna parte.
Y una última cosa.
Llevamos demasiado tiempo preguntándonos si la inteligencia artificial nos quitará el trabajo.
Yo empezaría a preguntar a los responsables de las organizaciones algo bastante más inquietante:
Cuando la IA libere el talento de tu gente, ¿vas a utilizarlo para construir el futuro o simplemente vas a intentar ahorrar el coste de tenerlo?
Porque quizá el mayor problema de esta revolución no sea que las máquinas aprendan a hacer nuestro trabajo.
Quizá sea que algunas empresas todavía no hayan aprendido qué hacer con las personas.
Y eso, queridos amigos, no hay algoritmo que lo arregle.
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