Seis reglas del nuevo valor profesional que nos trae la IA

La inteligencia artificial cambia las reglas del «qué hace que un profesional sea valioso». Así, en lugar de quedarse en un trabajo repetitivo durante muchos años, la trayectoria podría implicar rotación de roles dentro de la misma empresa para adaptarse a la IA, aprendizaje continuo, y movilidad horizontal o vertical. Esto puede interpretarse como «profundizar» más que «cambiar de empresa».

De todas formas, para quienes tengan competencias relevantes en IA puede haber un incentivo para permanecer en una organización que les ofrezca visibilidad, acceso a proyectos de inteligencia artificial o un camino de crecimiento.

1. El valor profesional se traslada de tareas rutinarias a tareas de alto contenido cognitivo o no repetitivo. La IA automatiza o asiste muchas tareas previamente humanas (especialmente las rutinarias, repetitivas, fácilmente codificables). Las conclusiones de algunos estudios del World Economic Forum y la OCDE muestran que «las habilidades tecnológicas están proyectadas para crecer en importancia más rápido que cualquier otra» en los próximos años.

Además, en ocupaciones más expuestas a la IA, cambian los requerimientos de habilidades: se demandan menos tareas meramente de ejecución y más gestión, supervisión, colaboración con IA.

Para ser valioso, el trabajador debe alejarse de lo que puede hacer una máquina o código y acercarse a lo que la máquina no hace bien: juicio, decisiones, diseño, supervisión, mejora del sistema.

La trayectoria ya no consiste sólo en acumular «años en el rol» sino en desarrollar capacidades que complementen o aprovechen la IA.

2. La combinación de habilidades técnicas y «humanas» (soft skills, adaptabilidad, creatividad) se convierte en una ventaja clave. También aquí el World Economic Forum resalta que, junto a habilidades tecnológicas (IA y big data, ciberseguridad, o alfabetización tecnológica) crecen en demanda habilidades como el pensamiento creativo, la resiliencia, la flexibilidad o el aprendizaje permanente.

Además, la inteligencia artificial incrementa la demanda de habilidades complementarias como el trabajo en equipo o la resiliencia, y reduce la demanda de habilidades que la inteligencia artificial puede sustituir.

Esta segunda regla del valor profesional dependiente de la IA implica que ya no basta con dominar la parte técnica (por ejemplo, saber programar o manejar IA): es esencial combinar eso con habilidades humanas que la inteligencia artificial no replica fácilmente (empatía, comunicación, liderazgo o ética).

Así, aquellos que sepan moverse en ese mundo híbrido de tecnología y contexto humano tendrán mayor valor y serán diferentes.

3. El aprendizaje continuo y la alfabetización para IA se vuelven regla del juego para mantener el valor profesional. Según el WEF, se espera que el 39% de las habilidades clave de los trabajadores cambie en 2030. Esto significa que ya no basta con formarse una vez y quedarse quieto en un trabajo o empresa. Es necesario un enfoque de upskilling o reskilling frecuente, para adaptarse al avance de la IA.

El profesional de valor será quien tenga capacidad de aprendizaje ágil, curiosidad tecnológica, y capacidad de interpretar y aplicar la IA en su ámbito de trabajo.

4. El valor se desplaza hacia roles que diseñan, supervisan, interpretan resultados de IA, en lugar de aquellos que simplemente «ejecutan». Los roles que adaptan la IA requieren casi un 40% más de habilidades cognitivas y un aumento del 5,2% en habilidades sociales en comparación con roles sin IA.

La inteligencia artificial permite automatizar algunas tareas cognitivas o aumentar la productividad de los trabajadores, lo que cambia la composición del valor del trabajo.

De este modo, los roles más valiosos serán los que no sólo usen la IA, sino los que la dirijan, interpreten y mejoren, como es el caso de los arquitectos de IA, los analistas que evalúan resultados generados por inteligencia artificial o los responsables de ética IA.

Los profesionales que sólo ejecuten tareas estándar verán reducido su valor relativo frente a los que actúan en el nivel superior.

5. La especialización relevante se convierte en una ventaja, pero también la versatilidad en contextos de inteligencia artificial. Los trabajos que crecen rápidamente están vinculados a IA y datos, o fintech. El World Economic Forum señala los especialistas en big data, ingenieros fintech, o especialistas en IA como líderes del crecimiento.

Además, la necesidad de adaptabilidad y cambio de rol es mayor, porque la IA transforma tareas, funciones y estructuras organizativas.

Desarrollar profundidad en una especialidad relevante (IA, datos, machine learning, o ciberseguridad) genera una ventaja competitiva. Pero también es crítico tener versatilidad y ser capaz de moverse entre funciones, integrar IA en distintos contextos, o aprender nuevas herramientas y metodologías.

No basta con «ser especialista en lo de siempre»: el especialista del futuro también será «especialista ágil».

6. La experiencia en una empresa o sector ya no es tan determinante como la capacidad de adaptación al cambio tecnológico e integrarse con sistemas de IA. La experiencia tradicional puede perder peso frente a habilidades para colaborar con IA y habilidades analíticas o digitales incluso en roles que antes requerían experiencia extensa.

En su último informe AI in the workplace, McKinsey & Company recuerda que muchos empleados ya usan inteligencia artificial y que las organizaciones subestiman su adopción.

Una década de actividad en el mismo rol ya no garantiza que uno sea valioso si no ha evolucionado, y las organizaciones valoran más a quienes muestran que trabajan con IA, que comprenden sus implicaciones, que pueden adaptarse a la empresa inteligente.

Los profesionales más valiosos en el contexto de IA serán aquellos que van más allá de la ejecución técnica y entran en ámbitos de diseño, supervisión, gobernanza, interpretación. Esto se alinea con la idea de los «arquitectos de propósito», que son los que determinan los fines, y valores; diseñan los objetivos, las prioridades, el contexto humano, ético y cultural.

Los que más destacan

Los profesionales más valiosos en el contexto de IA serán aquellos que van más allá de la ejecución técnica y entran en ámbitos de diseño, supervisión, gobernanza, interpretación. Esto se alinea con la idea de los «arquitectos de propósito», que son los que determinan los fines, y valores; diseñan los objetivos, las prioridades, el contexto humano, ético y cultural.

Roles emergentes.

Aquí se puede destacar a los ingenieros de machine learning e ingenieros de IA, que construyen, integran y despliegan modelos de IA. También están los consultores de ética de IA, los científicos de datos y analistas que interpretan los resultados de IA, los gestores de colaboración humano-IA, los ingenieros de prompts y los especialistas en interfaces de IA generativa. Sin olvidar la relevancia del chief AI officer (CAIO) u otros roles del nivel estratégico que supervisan la integración de IA en la empresa.

Sectores en los que estos roles tienen mayor desarrollo.

• En el de tecnología y software parece obvio que los roles de IA crecen especialmente. El WEF indica que los trabajos impulsados por IA están entre los de más rápido crecimiento.
• En finanzas y seguros también se da un importante incremento de empleos con IA, igual que en sanidad y salud: el crecimiento demográfico, la digitalización y la IA en diagnóstico favorecen la demanda de roles híbridos humano-inteligencia artificial.
• Manufactura, logística y cadena de suministro, así como el sector público, gobernanza y regulación demandan roles de ética de IA, políticas de IA y gobernanza para conseguir una integración responsable de la inteligencia artificial.