La IA está en todas partes. El trabajo ha empezado a girar más en torno a la velocidad y la eficiencia. La tecnología evoluciona mucho más rápido de lo que pueden aprender los empleados con los métodos tradicionales. Los equipos y los presupuestos dedicados al desarrollo profesional se reducen. Sin embargo, todavía se sigue exigiendo “más”. Más resultados. Más productividad. Más ROI. Ya.
El auge de las herramientas de IA nos ha llevado a exigirles más a los mismos trabajadores, pero a ellos les cuesta cumplir con las expectativas. Se ha hecho mucho hincapié en implementar las herramientas, pero no tanto en capacitar a los empleados para usarlas.
Hoy, esa es la paradoja y la realidad de los directores de RR. HH., Aprendizaje y Tecnología. Las empresas deben demostrar el ROI de la IA, pero cuando las inversiones no rinden, no se debe a la tecnología, sino a la falta de preparación del personal.
La semana pasada, David Blake (el director ejecutivo de Degreed) se subió al escenario de LENS 2026 para ponerle nombre a esta nueva etapa de trabajo ultraexigente: la era de la intensificación.
En esta nueva era, el trabajo, las iniciativas de aprendizaje y el desarrollo profesional de los talentos deben cambiar. En LENS, varios expertos del sector y clientes y directores de Degreed hablaron de estos cambios y de cómo adaptarse a ellos. Estas fueron algunas de las ideas más destacadas:
En la era de la intensificación, los trabajadores siguen siendo la clave
El mundo tiene cada vez menos tiempo y el ritmo de los cambios se está acelerando. No obstante, la IA no ha reducido la carga de trabajo de los empleados, sino que ha ampliado las posibilidades y subido el nivel mínimo aceptable de desempeño (además de las expectativas).
Lo que se pide ahora es que el personal haga más en la misma cantidad de tiempo. Los trabajadores deben aprender a usar la IA y hacerlo bien, pero sin depender demasiado de ella. Es una demanda enorme. Un esfuerzo intensivo.
De todos modos, que sea fácil acceder a las herramientas de IA no quiere decir que sean útiles. Solo se logra el ROI buscado cuando el personal las usa con eficacia y las integra a sus procesos. Teniendo en cuenta las importantes inversiones que hicieron las empresas en la IA, la cúpula directiva pretende rendimientos cuantificables.
“Los directores ejecutivos necesitan que esas inversiones rindan, y ese objetivo y la presión recaen en ustedes”, señaló Blake.
La transformación es inevitable. La única duda es si es intencional y surte el efecto deseado. Y la tecnología por sí sola no puede generar ese tipo de transformación. Lo sabemos porque la tecnología ya llegó, pero el rendimiento no. Según IBM, apenas el 25 % de las iniciativas de IA tienen el rendimiento previsto.
En la era de la intensificación, también está el temor irrefrenable de que la IA reemplace la labor humana, pero el mensaje que dejó LENS fue más matizado. La IA no solo no puede reemplazar la labor humana, sino que no se concibió con ese fin. Según Sol Rashidi, la primera directora de IA del mundo, se pensó para “facilitar, agilizar y potenciar la magia que aportamos como trabajadores”.
Si bien es fácil maravillarse con las funcionalidades de la IA, carece de pensamiento crítico, originalidad, capacidad de liderazgo y criterio. Cualquier persona puede obtener acceso a las herramientas de IA, pero tu empresa es la única que cuenta con las características y las habilidades singulares de tu plantilla de personal. Eso es lo que define a tu compañía.
O, como les recordó Rashidi a los asistentes de LENS: “La tecnología es increíble. Nosotros lo somos más. No hay que perder esa cualidad”.
El aprendizaje debe ser tan dinámico como los cambios
Cuando los cambios son constantes, el desarrollo profesional no puede ser esporádico. Los contenidos de aprendizaje estáticos no son suficientes si en el mundo entero todo es interactivo y personalizado.
Durante su charla sobre el Laboratorio de IA de Degreed, Taylor Blake explicó cómo podría ser un modelo de desarrollo profesional pensado a partir de la IA: “Para mí, el modelo planteado a partir de la IA será algo así. Las experiencias de aprendizaje van a estar más circunscritas a cada tarea. Se van a personalizar más según las necesidades de cada usuario y van a estar más adaptadas al contexto”.
Este principio también se aplica de forma más directa al proceso de elaboración y distribución de los contenidos de aprendizaje. Como se mencionó en Financial Times, implementar programas de aprendizaje tradicionales lleva entre tres y seis meses, y en ese lapso la IA puede cambiar por completo. Por eso, si bien los equipos del área de Aprendizaje son expertos en producción y gestión de contenidos tradicionales, esta nueva era requiere algo mucho más dinámico: comportarse como un equipo de productos que planea lanzamientos rápidos y ajustes frecuentes.
Las iniciativas de aprendizaje ya no pueden ser programas únicos que se implementen una vez al año.
“Vamos a repetir las iniciativas y aprender sobre la marcha”, afirmó Zoe Botterill, jefa de Aprendizaje y Desarrollo de Pearson.
Con eficiencia sola no alcanza
Cuando la presión arrecia, la mayoría de las empresas agregan más componentes: más programas, más herramientas, más iniciativas. De hecho, McKinsey descubrió que los empleados de ahora participan en cinco veces más iniciativas de cambio que hace una década. Pero la realidad es que, entre la idea inicial y la puesta en práctica de estas iniciativas, se pierde el 59 % de sus beneficios. En parte, esto explica por qué el 89 % de los altos mandos quieren cambiar de manera drástica los métodos de desarrollo profesional de su empresa. Saben que son esas las oportunidades de las que dependerá el rendimiento de sus inversiones en IA.
“Cuando la presión arrecia, la mayoría de las empresas reaccionan agregando más componentes. Ustedes son equipos de alto desempeño, así que les propongo esto: hagan una pausa. Piensen bien cómo pueden simplificar la situación. Céntrense en las funcionalidades, las habilidades y los procesos”, sugirió Jennifer Sutherland, jefa de Learning Enablement en ZS.
No siempre es mejor sumar más elementos. De hecho, a veces es perjudicial. Rashidi les comentó a los asistentes de LENS que el fin último no es lograr más productividad, sino más eficacia: “Tenemos que ayudar a las empresas a dejar de obsesionarse tanto con la productividad y la eficiencia, porque esos parámetros solo tienen que ver con ‘aumentar la cantidad’. Pero ¿qué pasa si lo que aumentamos es la cantidad de iniciativas incorrectas?”.
La eficiencia por sí misma no trae los beneficios que creen muchos altos mandos. De hecho, en ciertos aspectos, debilita la estrategia general.
“La eficiencia no fortalece al personal ―señaló Blake―. Piénsenlo. Si una tarea se puede automatizar, seguramente ya se automatizó”.
La experimentación en entornos seguros y la práctica son clave
Otro componente esencial de la agilidad es tener la curiosidad y la valentía de experimentar. Esto cobra cada vez más importancia, sobre todo con la velocidad vertiginosa a la que sigue evolucionando la tecnología.
“Hay que saber equivocarse, porque al fracasar se aprenden lecciones muy valiosas”, opinó Antonia Jackson, coordinadora de Aprendizaje y Tecnología de HubSpot.
Y parte de esa experimentación consiste en poner a prueba los sistemas y las herramientas. Si se está evaluando una tecnología nueva, Carlo José (jefe internacional de Aprendizaje y Desarrollo de GSK) apuntó a que las pruebas piloto son la ocasión perfecta para cuestionar los sistemas.
“Conviene que fallen mientras estamos en la etapa de prueba, así podemos determinar cómo seguir adelante”, recalcó José.
Esto también entra en juego en el proceso de aprendizaje. Las nuevas herramientas de IA, como Degreed Maestro, les dan a los usuarios la posibilidad de practicar, recibir críticas constructivas e incluso equivocarse con habilidades recién adquiridas, como dar presentaciones, hacer discursos de venta o entablar conversaciones muy importantes. Y con la IA, lo pueden hacer sin miedo a ser juzgados.
TEKSystems, por ejemplo, recurrió a Maestro para que sus equipos de ventas tuvieran la oportunidad de practicar de forma personalizada, con rapidez y a gran escala. Estos son algunos de los comentarios que recibieron:
“Se empezaron a sentir más seguros ―admitió Stefanie Kuehn, supervisora sénior de Programas de Desarrollo Profesional de TEKSytems―. Pudieron hacer juegos de rol en un entorno sin riesgos, ya que no había ningún director ni tutor que los escuchara mientras practicaban. Además, hicieron los ejercicios con Maestro varias veces hasta considerar que estaban en condiciones de hacer la llamada en cuestión o poner a prueba su nueva habilidad”.
El futuro depende de la preparación de los trabajadores
¿La conclusión más contundente que escuchamos una y otra vez? La tecnología por sí sola no alcanza para culminar el proceso de transformación en torno a la IA. Se pueden tener todas las herramientas de IA del mundo, pero si el personal no está preparado, no se logrará el rendimiento que se espera.
“Lo importante es el personal y cómo usa la tecnología para las actividades empresariales”, sostuvo Ingrid Urman, directora general de Aprendizaje y Desarrollo de Tenaris.
Las empresas no consiguen que la IA rinda porque, si bien disponen de las herramientas, no priorizaron el upskilling de los empleados. Si, en esta era de la intensificación, pretendemos que el personal trabaje más en la misma cantidad de tiempo, tenemos que darle la formación para que domine estas herramientas y las use con eficacia.
Esa es la verdadera labor transformadora: facilitar la adquisición de competencias humanas para que estén a la altura de las ambiciones tecnológicas.
Las reflexiones planteadas en el escenario de LENS marcan el rumbo de lo que vendrá, pero mientras tanto, no debemos olvidar que nosotros forjamos el futuro.
“Encuentren su diferencial ―recomendó Rashidi―. Sigan dando rienda suelta a su creatividad. Deduzcan lo que las máquinas no pueden inferir. Háganse cargo de los resultados de su empresa. Tienen la responsabilidad moral de hacerlo”.
La tecnología va a seguir acelerándose. Las expectativas van a seguir aumentando. La transformación de los trabajadores será lo que determine si las empresas prosperarán o quedarán atrás.
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