La inteligencia artificial está redefiniendo qué significa trabajar, qué habilidades importan y quiénes quedan dentro, o fuera, del mercado laboral. En el panel sobre futuro del trabajo del Forbes IA Summit, la conversación dejó en claro que la disrupción ya no es una hipótesis: es un proceso en marcha, con efectos concretos en empresas, universidades y trayectorias profesionales.

La pregunta inicial fue tan simple como inquietante: ¿qué habilidades necesita una persona para no volverse obsoleta?

Para Dominique Daintree, P&C Regional Head for Strategic Projects de Philip Morris International, la respuesta empieza lejos de lo técnico. “Las habilidades son atributos que traemos cada uno de nosotros… y las que toman más relevancia son las que están vinculadas al pensamiento crítico”, explicó.

En un contexto atravesado por la inteligencia artificial, donde las herramientas se multiplican y automatizan tareas cada vez más complejas, el diferencial ya no está en saber hacer, sino en saber pensar. “Tenemos que involucrarnos y ver qué es lo que traemos distinto”, agregó.

Ese “diferencial humano” aparece también en el rol del liderazgo. “El factor humano del líder… cómo el líder acompaña en un momento crítico”, señaló Daintree, marcando que la transformación no es solo tecnológica, sino cultural.

Y hay una tercera dimensión que atraviesa todo: la curiosidad. “La curiosidad es una habilidad que tenemos que nutrir… para traer la IA a nuestra realidad y desafiarnos a algo distinto”, afirmó. @@FIGURE@@

La idea de “desafiarse” no es menor. En un entorno donde las herramientas cambian constantemente, la capacidad de explorar, experimentar y adaptarse se vuelve central.

Cristian Deferrari, Head de Infraestructura en Naranja X, llevó esa idea un paso más allá al redefinir qué entendemos por inteligencia. “La inteligencia es eso que usamos cuando no sabemos qué hacer”, planteó.

La definición resume el momento actual: incertidumbre constante, decisiones con información incompleta y la necesidad de actuar igual. “Tenemos una incertidumbre grande hoy en todo lo que hacemos… sobre todo en lo laboral”, agregó.

En ese escenario, la habilidad clave no es la certeza, sino la capacidad de operar en la ambigüedad. “Saber hacer algo bueno con la poca información que tenemos… eso es fundamental”, sostuvo.

La velocidad del cambio refuerza esa lógica. “Estamos viendo herramientas nuevas todos los días. Pareciera que estamos viviendo una revolución cada dos semanas”, describió Deferrari. @@FIGURE@@

Ese ritmo obliga a aprender, y a hacerlo rápido. Y, sobre todo, a desaprender.

Pero hay un punto donde la tecnología todavía no alcanza. Esteban Roitberg, profesor del Departamento de Sistemas Digitales y Datos del ITBA, lo sintetizó en una ventaja que, por ahora, sigue siendo exclusivamente humana. “Parte de ser humano es la capacidad de adaptarnos, de aprender cosas nuevas… y la IA todavía no tiene esa capacidad”, explicó.

Esa capacidad de adaptación -aprender, contextualizar, resolver problemas complejos- es lo que hoy sostiene la relevancia humana frente a sistemas cada vez más sofisticados. “Los humanos todavía conservamos la capacidad de entender contexto y abordar tareas complejas que los modelos no pueden hacer bien”, agregó.

Sin embargo, esa ventaja no es permanente. Depende de cómo se desarrollen las habilidades y de qué tan rápido se adapten las personas. @@FIGURE@@

Ahí aparece otro desafío estructural: la escasez de talento.

Marcelo Roitman, Managing Director de Experis y vicepresidente de ManpowerGroup, aportó una mirada más macro sobre el mercado laboral. “Los empleadores ya están diciendo que les cuesta más conseguir gente con habilidades de IA que con los skills tradicionales”, advirtió.

El dato no es aislado. Según explicó, el 73% de las empresas tiene dificultades para cubrir posiciones tecnológicas, una cifra que crece.

“Cada vez más se busca gente que combine capacidades humanas con tecnología”, señaló Roitman.

Esto incluye desde la comprensión de cómo funciona la inteligencia artificial hasta la capacidad de implementarla en procesos reales. “Ver cómo puedo implementarla en los flujos de trabajo y aprovecharla al máximo”, explicó.

A eso se suman habilidades más difíciles de automatizar, como el pensamiento crítico o el juicio ético. “Todo lo que sale de la IA lo tenemos que revisar, analizar y auditar”, sostuvo, marcando que el rol humano no desaparece, sino que cambia.

Frente a este escenario, las empresas empiezan a redefinir sus estrategias. Ya no se trata solo de contratar talento, sino de desarrollarlo.

“Lo que las empresas están haciendo es invertir en upskill y reskill de sus trabajadores”, explicó Roitman. @@FIGURE@@

La reconversión laboral deja de ser una opción para convertirse en una necesidad. Capacitar, reentrenar y acompañar a los equipos se vuelve parte central de la estrategia.

En el caso de Philip Morris, Daintree explicó que están trabajando sobre lo que denominan “meta skills”: atributos que atraviesan roles y funciones. “Nos enfocamos en pensamiento crítico, liderazgo humano y curiosidad dentro de nuestra organización”, detalló.

Pero el cambio no se limita a la formación. También implica democratizar el acceso a la tecnología. “Queremos asegurarnos de que todos puedan acceder a las herramientas, experimentar, equivocarse y adaptarse”, afirmó.

En Naranja X, la estrategia apunta en la misma dirección, pero con un enfoque estructural. “Estamos trabajando para que la compañía sea AI First; atravesar todos los procesos”, explicó Deferrari.

Sin embargo, advirtió sobre un error común: aplicar inteligencia artificial sin repensar los procesos. “Si sólo automatizamos algo ineficiente, estamos cometiendo un error”, señaló.

La clave, según explicó, es rediseñar desde el origen. “Tenemos que preguntarnos cómo hacerlo mejor, más eficiente y con más valor para el cliente”.

En ese punto, la conversación se trasladó a la educación. Si las empresas cambian, las universidades también deben hacerlo.

Roitberg fue claro al respecto: la respuesta no es menos formación, sino más. “Lejos de quedar obsoleta, la informática va a necesitar aún más educación y mayor formación”, sostuvo.

El argumento es simple. Los modelos de IA pueden amplificar el trabajo, pero también pueden degradarlo si no se usan correctamente. “Es necesario tener personas muy formadas que puedan ayudar al modelo a hacer un trabajo correcto”, explicó.

En ese sentido, la academia ya empieza a adaptarse, con nuevas carreras, maestrías y especializaciones en inteligencia artificial. Pero el desafío es más amplio: formar perfiles capaces de convivir con la tecnología, no solo de usarla.

El futuro del trabajo, entonces, no se define por la desaparición de roles, sino por su transformación.

Algunos desaparecerán, otros emergerán, pero la mayoría cambiará.