¿Te imaginás un futuro en el que la inteligencia artificial no solo automatice tareas aburridas, sino que potencie tu creatividad y tu capacidad de innovar?
Eso es lo que plantea Reid Hoffman, el cofundador de LinkedIn, en su libro Superagencia: What Could Possibly Go Right with Our AI Future.
Hoffman compara a la IA con inventos históricos como el motor de vapor o Internet: herramientas que, en su momento, cambiaron las reglas del juego. Pero esta vez la apuesta es aún mayor. Hablamos de una «superherramienta» capaz de expandir nuestras habilidades mentales y abrir un mundo nuevo de posibilidades. En este nuevo escenario, humanos y máquinas trabajan codo a codo, potenciándose mutuamente. ¿Pero qué significa realmente esta idea de “superagencia” para el mundo laboral?
Miedos y oportunidades
La inteligencia artificial promete revolucionar industrias enteras y hacer más eficiente nuestro trabajo. Pero no todo el mundo la ve con buenos ojos. Según el último Índice de Tendencias Laborales 2025 de Microsoft y LinkedIn, un 45% de las personas tiene miedo de perder su empleo por culpa de la IA.
Aun así, los números muestran otra cara: un estudio de McKinsey & Company revela que muchos trabajadores ya usan herramientas de IA todos los días y que, en su mayoría, creen que estas tecnologías van a transformar sus roles de acá a poco.
Reid Hoffman, por su parte, agrupa a los trabajadores en cuatro tipos según cómo se relacionan con la IA:
- Zoomers: entusiastas que quieren implementar IA a toda velocidad.
- Bloomers: optimistas que buscan colaborar para crear un futuro responsable.
- Gloomers: escépticos que piden regulaciones estrictas.
- Doomers: los que tienen una visión muy negativa del avance de la IA.
Lo curioso es que incluso los más pesimistas, los Gloomers y Doomers, están bastante familiarizados con estas herramientas. La revolución ya empezó. Sin embargo, apenas el 1% de las empresas dice haber alcanzado un uso avanzado de la IA. ¿Qué frena a las demás? McKinsey detectó varios obstáculos: falta de liderazgo claro, incertidumbre sobre el retorno de inversión, escasez de talento especializado y, sobre todo, miedo al cambio.
El valor de la experiencia en tiempos de IA
Según el especialista Fernando Boudourian, históricamente, los jóvenes siempre sacaron ventaja en épocas de cambios tecnológicos: aprenden más rápido y adoptan nuevas herramientas sin miedo. Pero la IA está cambiando esta dinámica. Hoy, la experiencia laboral es un activo de enorme valor.
¿Por qué? Porque aunque la IA es buenísima procesando información, le falta algo que solo se gana con años de práctica: criterio, sentido del contexto y olfato para detectar lo que no cierra. Los profesionales con trayectoria no solo hacen mejores preguntas a la IA (y ya sabemos que en IA las preguntas valen oro), sino que también son los primeros en detectar sesgos o errores que a otros se les escapan.
Un analista financiero con dos décadas de experiencia puede usar IA para analizar tendencias del mercado, pero será su intuición —pulida por años de trabajo— la que le permita detectar una anomalía que el algoritmo no vio. En otras palabras: la superagencia no elimina la necesidad de experiencia humana. La potencia.
Liderazgo en la era de los algoritmos
La forma de liderar también está cambiando. Antes, un buen líder se apoyaba sobre todo en su intuición y su experiencia personal. Hoy, gracias a la IA, puede tomar decisiones más rápidas y basadas en datos. Pero ojo: el desafío no es dejarse llevar ciegamente por lo que diga un algoritmo. Es saber cuándo confiar en la IA… y cuándo desconfiar.
Para eso, los líderes tienen que incorporar nuevas habilidades. No hace falta que se conviertan en programadores, pero sí es fundamental que entiendan cómo funcionan los algoritmos y que apliquen pensamiento crítico a los resultados que ofrece la tecnología. También tendrán que aprender a manejar equipos híbridos, formados por personas y sistemas inteligentes. La IA tiene que ser vista como un aliado del talento humano, no como su reemplazo.
Empresas como Netflix ya lo entendieron: usan IA para anticipar tendencias de consumo, pero las decisiones finales —como qué series producir o promover— las siguen tomando ejecutivos humanos, basándose en factores cualitativos que ningún modelo matemático puede predecir.
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