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La IA está cambiando profundamente el mercado laboral, y la gran pregunta que se hacen los trabajadores, independientemente de su nivel jerárquico, es si realmente están preparados para afrontar los cambios que se avecinan. La respuesta tradicional a este desafío ha sido enfocarse en el reskilling, es decir, el reentrenamiento en las habilidades que demanda el nuevo entorno impulsado por IA.
Sin embargo, limitar la discusión únicamente al reskilling puede ser insuficiente. En un reciente artículo publicado en Fast Company, Vivienne Ming usa como ilustración histórica el caso de la reconversión de la industria naval alemana de posguerra hacia el sector automotriz. Allí plantea que, en el caso de los operarios, “se trató de una transferencia lateral; el trabajo repetitivo de la cadena de montaje era análogo al trabajo repetitivo del astillero. Estaban cambiando un conjunto de problemas bien definidos por otro”.
Caso contrario, el de los trabajadores altamente cualificados de nivel gerencial, el cambio de una industria casi única como la construcción naval a una industria más estandarizada y orientada a procesos repetitivos como el ensamble de automóviles fue mucho más difícil. En palabras de Ming, estas personas “carecían de las habilidades de metaaprendizaje -la adaptabilidad fluida y la comodidad con la incertidumbre- necesarias para afrontar un cambio fundamental en su contexto profesional”.
Finalmente, los miembros de las familias fundadoras de las empresas se adaptaron fácilmente al mundo de la posguerra, al provenir de “un entorno que cultivaba la adaptabilidad y el pensamiento estratégico de los que carecían los gerentes desplazados, heredando un capital humano que los preparó para el cambio”.
Más allá de la exactitud histórica del caso, el ejemplo resalta un elemento fundamental para los momentos actuales: no basta con tener las nuevas habilidades, también es necesario haber desarrollado las capacidades para adaptarse al cambio, de las cuales deseo destacar cinco: (i) la transferencia de habilidades es el puente entre el pasado y el futuro laborales. No toda transición exige empezar de cero. Una parte central de la adaptabilidad consiste en recombinar capacidades existentes en otros roles o sectores y transferirlas hacia las nuevas oportunidades; (ii) la liquidez financiera es una capacidad fundamental, pues permite sostener la búsqueda, evitar decisiones desesperadas y absorber el costo temporal del cambio. En muchas economías, este respaldo viene de los seguros de desempleo y de los ahorros de cesantías, pero se debe ir más allá y generar, en la medida de lo posible, ahorros adicionales; (iii) la red de contactos como capital relacional para detectar y activar oportunidades; (iv) el espíritu emprendedor, como capacidad para explorar nuevas trayectorias de desarrollo profesional; y, finalmente, (v) la flexibilidad cognitiva para reaprender y desaprender. Es la capacidad de reconstruir la nueva configuración personal frente al nuevo entorno, incluso dejando atrás los elementos relacionados con el ego.
Al final, no es solo pensar en “qué habilidades hay que aprender”, sino, además, en “qué tan bien se puede navegar la transición tecnológica”, independientemente de si se enfrenta una pérdida de empleo o cambios en la forma de ejercer el rol actual.
Michael Hopf presenta un dicho inequívoco en su libro “Those Who Remain” y que explica perfectamente el fenómeno del crecimiento que se ha visto últimamente en la popularidad del comunismo en EE.UU.
¿Qué se debe hacer en materia fiscal? Diversos analistas mencionan que el ajuste necesario para poder avanzar pasa por un valor entre $30 y $80 billones. Es decir, significa que el déficit actual de 7% del PIB debería reducirse a un valor entre 5,5% y 3% del PIB
Hace unas semanas leí sobre Alpha School, un modelo educativo que utiliza inteligencia artificial para personalizar gran parte del aprendizaje académico y dedicar más tiempo al desarrollo de habilidades humanas. No sé si ese será el colegio del futuro. Lo interesante es la pregunta que plantea: ¿qué debemos enseñar cuando el conocimiento deja de ser el principal factor de diferenciación? Durante décadas, la educación tuvo un propósito claro. La escuela transmitía conocimientos y la universidad formaba especialistas. En un mundo donde acceder a la información requería tiempo y esfuerzo, ese modelo tenía sentido. Hoy cualquier estudiante puede pedirle a una inteligencia artificial que explique un concepto, resuelva un problema o resuma un libro en segundos. Si la información dejó de ser escasa, la ventaja competitiva ya no será saber más. Será pensar mejor. Eso exige replantear nuestras prioridades. El pensamiento crítico deja de ser una habilidad complementaria para convertirse en el centro de la educación. No porque las respuestas hayan perdido importancia, sino porque ahora cualquiera puede obtenerlas. Lo realmente valioso será distinguir entre información y evidencia, identificar sesgos, conectar disciplinas y ejercer buen juicio cuando no existe una solución evidente. Los líderes más admirados rara vez son quienes tienen todas las respuestas. Son quienes hacen las preguntas que los demás no habían considerado. Saben simplificar problemas complejos, escuchar perspectivas distintas, cambiar de opinión cuando la evidencia lo exige y decidir aun cuando la información es incompleta. Esas capacidades no pertenecen a ninguna profesión en particular. Son el resultado de una formación amplia, de la curiosidad intelectual y de la disposición a cuestionar incluso las ideas propias. Si la inteligencia artificial obliga a replantear la educación, quizá el mayor cambio no sea tecnológico, sino filosófico: volver a enseñar a pensar. Curiosamente, esta transformación nos acerca a los grandes pensadores del Renacimiento. Estos no entendían el saber como compartimentos aislados. Leonardo da Vinci fue artista, ingeniero, anatomista e inventor porque comprendía que la innovación nace al conectar ideas. Los problemas que hoy enfrentan las empresas tampoco pertenecen a una sola disciplina. La inteligencia artificial, la geopolítica, la transición energética o el envejecimiento de la población exigen integrar tecnología, economía, derecho, psicología y ética. Formar líderes implica mucho más que desarrollar una buena capacidad analítica. También exige aprender a enfrentar la incertidumbre, asumir riesgos y entender que el fracaso forma parte del aprendizaje. Es allí donde se construyen el carácter, el juicio y la resiliencia. La inteligencia artificial puede reducir el esfuerzo necesario para aprender, pero no puede reemplazar las experiencias que forman el carácter. La discusión sobre la educación suele concentrarse en cuánto tiempo pasarán los estudiantes utilizando inteligencia artificial. La pregunta es más bien qué tipo de líderes queremos formar cuando todos tendrán acceso al mismo conocimiento. Las organizaciones y el mundo necesitan personas capaces de razonar con independencia, conectar perspectivas distintas, ejercer buen juicio, convertir la adversidad en aprendizaje e inspirar a otros para resolver problemas complejos. Esa ha sido siempre la esencia del liderazgo, y ninguna inteligencia artificial podrá reemplazarla
