El criterio no viene incluido cuando compras las licencias

Careerminds encuestó hace poco a 600 profesionales de Recursos Humanos que habían ejecutado despidos atribuidos a la inteligencia artificial en los últimos dos años. Descubrieron que más de un tercio ya recontrató la mayoría de los puestos eliminados, y la mitad de ellos lo hizo en menos de seis meses. Uno de cada tres gastó más del doble en rearmar el equipo de lo que había ahorrado al desarmarlo.

Volvieron a contratar porque los agentes de inteligencia artificial, tal como estaban configurados, no eran usados por nadie, o sólo cubrieron el trabajo de rutina y se atoraron en los casos difíciles, que eran justo los que resolvía la gente con más años en el puesto. Esos puestos regresaron muchas veces desconectados o con sueldos más bajos, así que el costo del error lo terminó absorbiendo también el trabajador.

La pérdida de valor es enorme y el retrabajo es exactamente lo contrario de lo que esta tecnología hace posible cuando se diseña bien: equipos donde las personas y los agentes producen juntos más de lo que cada uno podría producir solo. Superequipos. Llegar ahí requiere algo muy humano, que no se incluye nunca con la licencia de IA, pues cuesta mucho sudor y algunas lágrimas: criterio.

En México, casi la mitad de los profesionales ya usa herramientas de inteligencia artificial en su vida diaria, y solo tres de cada diez empresas tiene una política que diga qué se puede hacer con ellas y qué no.

O sea, la productividad ya subió. Pero subió de forma incalculable y muchas veces por fuera del sistema: a veces sin licencias corporativas, casi siempre sin procesos rediseñados, y sin que nadie la lidere de verdad.

Esto no es un secreto. Todo el mundo sabe que la tecnología más avanzada del planeta está disponible para cualquiera con un correo. Lo que no hay es formación de criterio sistémico para saber qué hacer con eso.

Compramos licencias y despedimos gente, pero nunca hubo una estrategia

Abajo hay gente produciendo más y callándoselo, porque no existe una estrategia que le diga qué hacer con ese tiempo. Arriba, en la dirección, se despide gente, se negocian licencias y se recontrata caro, porque la narrativa tampoco está bien clara.

Nada de esto tiene que ver con si la inteligencia artificial sirve. Eso ya está zanjado, tanto que ya está reordenando por completo la economía global.

Lo que debería estar en discusión es que casi todo lo que hacemos con ella lo hacemos sin estrategia. Se compran licencias, se despide gente, se integran agentes, se anuncia una transformación. Cada una es una idea suelta que parece buena, y ninguna es una decisión estratégica sobre qué quiere ser la empresa con esta tecnología en su operación.

Lo que muchas empresas están haciendo es cómo cambiarle la cocina completa a un restaurante y correr a la mitad de los cocineros el mismo mes, sin tocar el menú, pensando que todo va a salir bien. Esa siempre va a ser una receta para el desastre y la pérdida de valor.

México suele llegar tarde a las tendencias. Las miramos, nos sorprenden y las seguimos sin más. El riesgo está en hacerlo sin juicio crítico, sin ver el trasfondo, sin entender el contexto en el que se produjeron y sin construir una estrategia tropicalizada. La oportunidad aquí es totalmente distinta y no se resuelve copiando narrativas de otros mercados.

Dos velocidades: la herramienta y el criterio

Toda empresa necesita, al mismo tiempo, dos cosas que se mueven a velocidades aparentemente incompatibles: capacidad técnica y criterio de negocio.

La capacidad técnica hoy parece que se distribuye de inmediato. Compras tecnología y el lunes siguiente mil personas ya tienen acceso a la misma herramienta superpoderosa que puede hacer aplicaciones, animaciones, páginas web y toda clase de maravillas. Aplaudimos que la empresa está invirtiendo en el futuro, nos emocionamos por las posibilidades, pero es humo, porque no hay contexto ni estrategia.

El criterio no se distribuye a la par. Esa es la clave de todo este asunto. Se produce solo con exposición repetida a decisiones que tienen consecuencias reales, y con un proceso de pensamiento crítico en donde equivocarse todavía es barato y alguien con más recorrido puede corregir a tiempo.

No hay curso que lo sustituya ni certificación que lo acelere. Pedírselo al chat va a generar mucho texto convincente, pero nada de realidad.

Puedes explicarle a alguien con precisión absoluta cómo se mantiene el equilibrio sobre una bicicleta sin haber avanzado un solo centímetro en su capacidad de andar en una. Se aprende haciendo, fallando y ajustando, y esa lentitud es justamente lo que hace que funcione: es el tiempo en que se forman las conexiones.

La herramienta llega muy rápido. El criterio tarda años, y no viene incluido en la licencia.

No podemos automatizar el crecimiento humano

Parece que la carrera ansiosa de muchas organizaciones hoy es la automatización de todo el trabajo repetitivo: los reportes de rutina, la captura y el cruce de datos, la primera línea de atención a clientes, el análisis estándar que se hace igual cada semana.

Ese trabajo tiene una función que casi nadie contabilizaba. Es también donde una persona que entra a la empresa pasa sus primeros años entendiendo el negocio, no porque las tareas sean valiosas en sí mismas, sino porque hacerlas mil veces con alguien revisando es la única manera conocida de formar criterio. Ese es el campo de entrenamiento.

Lo queremos automatizar todo y llamarlo eficiencia. Simplemente no funciona así y tenemos que ser más prudentes.

Los juniors de hoy van a aprender con inteligencia artificial mucho más rápido de lo que aprendimos nosotros sin ella. Eso es casi seguro. Pero solo va a pasar si alguien diseña cómo, porque nadie ha construido todavía el sustituto del aprendizaje por exposición a consecuencias.

Ahí está la oportunidad más grande. Quien mire ese vacío primero va a contratar mejor, va a integrar más rápido, va a tener gente generando valor en semanas en lugar de años, y va a construir superequipos mientras los demás siguen pagando recontrataciones. Ese vacío existe ahora mismo en cada sector, y en México casi nadie lo está mirando.

La gran oportunidad: qué es un superequipo y cómo se construye

Lo que hace falta es estrategia y claridad sobre qué genera valor realmente. Es integrar a las personas de forma correcta, tener un semillero de talento, generar mentoría, entender el contexto y amplificarlo. Todo eso junto tiene un destino, que es un superequipo, y un superequipo es una construcción deliberada.

Se construye en dos vías. Por un lado, cómo integramos a la inteligencia artificial en el equipo. Por el otro, cómo nos integramos nosotros a ella. Las dos son un asunto de contexto: el contexto que entendemos y el contexto que logramos hacer entender. Un equipo que solo hace la primera parte tiene una herramienta. Un equipo que hace las dos tiene un integrante nuevo.

La salida más limpia al dilema de la inteligencia artificial en el trabajo es la evolución hacia esta nueva estructura productiva con grupos de humanos – máquinas, en donde aprendemos, apalancamos lo que cada cerebro sabe hacer mejor, y equilibramos los insumos de información que cada entidad provee.

Estas son algunas fases para la creación de superequipos:

• Todos se mapean con todos. Cada integrante del equipo, humano o agente, tiene un mapa explícito y compartido: Qué se espera de él, en qué es confiable, dónde falla, qué brechas tiene, qué contexto necesita para funcionar, quién responde por lo que produce y cómo tiene que relacionarse con los demás. En un superequipo, el mapa existe para todos y se actualiza, porque la confiabilidad se construye conociendo los fallos.
• El trabajo se reparte por tipo de tarea, no por área, y cada reparto se mide. Hay tareas donde la combinación de persona y agente produce más que cualquiera de los dos por separado, sobre todo las de crear, explorar y proponer. Hay tareas donde la máquina sola es más confiable y lo que hace falta es una persona validando la salida. Y hay tareas donde el juicio humano es decisivo y la máquina apoya con información. Saber cuál es cuál requiere el mapeo, la medición e integración constante.
• Se entrena la delegación calibrada. Es la competencia menos enseñada: saber cuándo retirarse y dejar que la máquina resuelva, y cuándo intervenir. La mayoría de la gente interviene por incomodidad, corrige donde no debería, y con eso destruye valor que la máquina ya había producido. Calibrar esa delegación exige haber construido primero el mapa de confiabilidad, y exige práctica con retroalimentación, igual que cualquier otra forma de criterio.
• El superequipo está conectado con la organización. Está conectado con la estrategia, con la tecnología, con la comunicación y con lo que se mide. Este punto es el que más se descuida y el que más cuesta. Mientras la métrica siga siendo cuánto ahorró el área al eliminar posiciones, la organización va a optimizar la variable equivocada cada vez con más precisión, y ningún superequipo sobrevive a un tablero que lo mide al revés.

¿Por dónde empezar?

Lo primero es inventariar qué tareas formativas desaparecieron con cada automatización. Toda empresa sabe cuánto ahorró y pocas saben qué dejaron de enseñar. Ese inventario es el primer mapa de un superequipo, porque dice dónde se formaba el criterio antes y dónde va a tener que formarse ahora.

Lo segundo es crear espacios donde la gente evalúe, dialogue y entienda el problema antes de dárselo a una máquina. Ese proceso forma el modelo mental que después permite juzgar si la respuesta tiene sentido. Es pensamiento crítico, y es la única defensa real contra un resultado que se ve impecable y está mal.

Lo tercero es rediseñar el rol de entrada en lugar de eliminarlo. Menos ejecución repetitiva y más supervisión de agentes con criterio. Los profesionales junior que entran hoy traen intuición, saben investigar y saben cuestionar; lo que necesitan es que la empresa invierta en entrenarlos, igual que invierte en entrenar a la inteligencia artificial. Pensamiento crítico, exposición temprana a decisiones acompañadas, contexto correcto desde el primer mes. Así suman valor más rápido, y así la empresa deja de depender de un semillero que ya no se llena solo.

Lo cuarto es invertir el orden. El orden habitual es este: primero se compran las licencias, luego se hace un recorte, después se justifica, luego se integra el agente, y al final, si queda tiempo, alguien pregunta qué se quería lograr. La pregunta va primero. Todo lo demás se ordena a partir de ella.

Lo quinto es ponerle dueño y número. La formación de criterio dejó de producirse sola y necesita un indicador propio en el tablero directivo. Hay uno evidente: la tasa de conversión de talento junior a senior en cinco años. Es un número, se puede medir, y lo que no tiene dueño no ocurre.

Nada de esto requiere más tecnología de la que ya se compró o de la que planeas comprar. Requiere detenerse a decidir desde dónde piensas el valor, y rediseñar la organización a partir de ahí para que sea resiliente, y mejor aún, para que salga fortalecida de cada cambio en lugar de debilitada.

La tecnología ya está. Está en el correo personal del analista, en los agentes que se atoraron con los casos difíciles, en las licencias que se compraron sin saber para qué. Lo que falta es la decisión.

En juego hay bastante más que un ahorro trimestral: la organización que va a existir dentro de cinco años, el equipo que va a tener, y su capacidad de decidir cuando el contexto vuelva a cambiar.

El criterio se diseña, se forma y se protege. Empieza por decidir qué importa.