Hace tres años, el avance de la inteligencia artificial generativa provocó una ola de expectativas en el mercado laboral. Las empresas comenzaron a identificar nuevas posibilidades de automatización, productividad y reducción de costos, mientras que los profesionales empezaron a preguntarse qué funciones podrían desaparecer y cómo sus carreras se verían afectadas.
Desde entonces, el escenario se volvió más complejo. La IA efectivamente transformó procesos, automatizó tareas y modificó la forma en que muchos equipos trabajan. Al mismo tiempo, algunas empresas descubrieron que reducir personal antes de comprender los límites de la tecnología puede generar problemas inesperados. En algunos casos, esto ya llevó a algunas compañías a recontratar profesionales que habían sido desvinculados durante iniciativas de automatización.
Cuando la promesa de eficiencia de la IA se encuentra con la realidad
Al principio del auge de la IA generativa, parte de las conversaciones corporativas se concentraba en cuánto trabajo podía automatizarse. La posibilidad de producir contenidos, analizar información y ejecutar determinadas tareas en pocos segundos alimentó expectativas de grandes ganancias de productividad y cambios profundos en la estructura de los equipos.
Pero implementar una tecnología a gran escala no significa automáticamente obtener los resultados esperados. La eficiencia de una herramienta de IA depende de la calidad de los datos disponibles, de la definición de los procesos y de la capacidad de las personas para interpretar y revisar aquello que produce la tecnología.
Un ejemplo reciente relacionado con Ford ilustra este punto. Según reportes publicados en 2026, la empresa recontrató a alrededor de 350 profesionales con experiencia para apoyar a equipos más jóvenes y contribuir al desarrollo de herramientas de IA después de identificar problemas relacionados con la calidad. La experiencia mostró que parte del conocimiento necesario para tomar buenas decisiones no estaba registrado en sistemas o documentos, sino en la experiencia acumulada de estos profesionales.
El conocimiento humano que la IA no puede reemplazar tan fácilmente
Una de las principales lecciones de esta etapa de adopción de la IA es que el conocimiento profesional no necesariamente está concentrado en bases de datos. Años de experiencia pueden desarrollar capacidad de juicio, percepción de riesgos y conocimiento sobre procesos que difícilmente aparecen en un manual.
Este tipo de conocimiento también influye en decisiones que pueden parecer simples cuando se observan desde fuera. Un profesional con experiencia puede identificar una inconsistencia, anticipar un problema o detectar que determinado resultado no tiene sentido porque conoce profundamente el contexto en el que se realiza esa tarea.
Por eso, reemplazar personas por herramientas de IA sin mapear el conocimiento existente puede generar una pérdida difícil de recuperar. La tecnología puede ejecutar determinadas etapas de un proceso, pero eso no significa que pueda comprender todas las variables involucradas.
La pregunta pasa entonces a ser cómo preservar ese conocimiento mientras la empresa incorpora nuevas tecnologías. La documentación, la colaboración entre generaciones y la capacitación corporativa pueden ayudar a transformar la experiencia individual en conocimiento compartido, permitiendo incorporar la IA sin eliminar competencias importantes de la empresa.
La IA está cambiando el papel de las personas
La expansión de la IA también está modificando el perfil de las competencias valoradas por las empresas. Si algunas tareas operativas pueden automatizarse, aumenta la importancia de habilidades relacionadas con el análisis, la comunicación, la toma de decisiones, la colaboración y la capacidad de trabajar con nuevas herramientas.
Esto exige un cambio en la forma en que las empresas piensan sobre la productividad. En lugar de preguntarse cuántas personas pueden ser reemplazadas por una tecnología, resulta más relevante entender qué actividades pueden mejorar con su apoyo y dónde la participación humana continúa siendo determinante.
En este escenario, la capacitación corporativa adquiere una nueva función: preparar a los colaboradores para trabajar en entornos donde la tecnología y el conocimiento humano estarán cada vez más conectados.
Los programas de desarrollo también pueden ayudar a las empresas a identificar las competencias que ya existen internamente y aquellas que necesitan desarrollarse. De esta manera, la adopción de la IA deja de depender exclusivamente de nuevas contrataciones o de reducciones de personal y pasa a incluir la evolución de los profesionales que ya conocen el negocio.
Lo que queda después del entusiasmo por la IA
La próxima etapa de la inteligencia artificial en las empresas probablemente estará menos marcada por grandes promesas y más por decisiones basadas en evidencia. Las empresas tendrán que evaluar dónde la tecnología realmente genera valor, qué procesos necesitan rediseñarse y qué competencias humanas continúan siendo esenciales.
Esto también cambia la conversación sobre los empleos, ya que algunas funciones se transformarán, algunas tareas desaparecerán y surgirán nuevas actividades. Al mismo tiempo, los profesionales con experiencia relevante pueden seguir siendo necesarios precisamente para orientar la implementación de nuevas tecnologías y garantizar que los resultados tengan sentido en el contexto del negocio.
Para las empresas, esta realidad abre una oportunidad para repensar la relación entre tecnología y desarrollo de las personas. Invertir en IA sin invertir en la capacidad de los profesionales para utilizarla, cuestionarla y complementar sus limitaciones puede producir resultados muy diferentes de los proyectados al inicio de esta transformación.
