Ya no hay margen

La conversación sobre inteligencia artificial se acentuó considerablemente desde fines de 2022 producto del lanzamiento de GPT 3.5. Sería ideal decir que en las organizaciones la discusión sobre IA lleva el mismo tiempo. Pero, con suerte en las más adelantadas tomó fuerza a fines de 2024. Con certeza, en la mayoría a fines de 2025 e inicios de 2026. El ritmo es muy particular porque se discute de manera tardía, con una cualidad casi cómoda: es una conversación sobre el futuro. Se podía hablar de disrupciones, de cambios estructurales, de nuevos modelos de trabajo. Con la ilusión de tener una distancia conveniente de algo que iba a pasar. Ese margen se acabó.

2026 es el año en que deja de ser posible ignorar que la IA ya llegó. Aún cuando muchas organizaciones la están mirando como si fuera un fenómeno por venir. Sí, falta que sea física (analógica). Pero, en lo digital ya es innegable.

Me es imposible ofrecer una hoja de ruta o un manual. Esto es más una suerte de advertencia desde mi acotada experiencia. Es una acumulación honesta de preguntas que hoy tienen más peso que las respuestas.

La ilusión del Copilot como respuesta

De seguro la oferta de sesiones de adopción aumentará este 2026: lo de enseñarle a las organizaciones a usar Copilot, Gemini (+NotebookLM), GPT o algún wrapper de turno. Talleres, certificaciones, programas de adopción, consultoras que llegan a la sala de directorio con casos de uso prolijos y promesas de transformación. No digo que eso no tenga valor. Digo que hay que tener mucho cuidado con confundirlo con estrategia (y con pagar en exceso).

El problema de vender "aprende a usar Copilot" como la respuesta al momento que estamos viviendo es que subestima radicalmente la naturaleza del cambio. Copilot es una capa de asistencia. Reduce fricción, ahorra tiempo en tareas puntuales (en el mejor de los casos), mejora la experiencia de quienes ya saben lo que están haciendo. Es útil. Pero no transforma. Y en este momento, lo que está en juego es transformación, no optimización.

Las organizaciones que están apostando todo a la adopción masiva de herramientas de asistencia sin entender qué está pasando en la capa de los agentes y de las capacidades generativas profundas, están resolviendo el problema de ayer con la velocidad de hoy. Eso tiene un costo que todavía no es visible, pero lo será.

Lo que la experiencia real muestra

Tengo un dato que me parece más honesto que cualquier encuesta de adopción tecnológica: llevamos alrededor de 250 personas capacitadas en soluciones de automatización —Power Automate, Power Apps, Copilot Studio— y la gran mayoría no utilizó lo aprendido para productivizar soluciones reales en su trabajo. No son herramientas agénticas propiamente tal, pero sí ofrecen capacidad suficiente para generar valor en manos adecuadas.

No lo veo como un fracaso del programa. Lo veo como señal sobre la naturaleza humana frente al cambio tecnológico.

La mayor parte de esas personas se inscribió por FOMO. Por no quedarse fuera de algo que se percibía importante. Por marcar presencia en una conversación que les generaba ansiedad. Me parece completamente comprensible y no es un juicio moral sobre nadie. Pero, es un dato organizacional crítico: el interés declarado en la tecnología no se convierte automáticamente en capacidad productiva, y la capacidad productiva no se convierte automáticamente en transformación.

Lo que esa experiencia confirma, de manera empírica y no teórica, es lo políticamente incorrecto que repito una y otra vez: el talento que efectivamente va a mover la aguja no es el promedio capacitado. Es "el 0.1%". Esto no es para tomárselo personal, es estadística. Ese perfil existe. Es escaso. Ese perfil hoy genera un valor que las estructuras tradicionales aún no saben cómo medir ni compensar adecuadamente. (Queda la pregunta de cómo y qué hacer con el 99.9%).

El verdadero leverage está en otro lugar

Estoy cada vez más confiado en que el perfil fuerte está en quien sabe cómo trabajar con Claude Code y/o AntiGravity, skills, MCPs, más otros modelos de manera simultánea, con fluidez, con criterio. El boost en productividad puede ser de alto a altísimo. Este es el perfil que se requiere. No se trata tanto de las herramientas sino de saber cómo y cuándo usarlas. No se requiere que el perfil sea extraordinariamente brillante en el sentido tradicional —aunque si lo es, mucho mejor— sino porque debe saber exactamente qué pedirle a cada herramienta, cómo combinarlas, cómo construir soluciones que antes requerían equipos, arquitectura, tiempo y presupuesto significativo.

Un ejemplo concreto (y de complejidad técnica baja-media): el área de finanzas necesitaba extraer información específica —costos de salida— de 1.700 contratos. Antes, eso era un proyecto. Requería programación, diseño de arquitectura, pruebas, evaluación de costos, semanas de trabajo. Un perfil como el descrito en el párrafo de arriba construyó una solución en la que se adjunta una carpeta con todos los contratos, un agente los lee uno por uno y almacena los resultados en un archivo Excel. Funcionó. Funcionó rápido. Y lo que es más relevante para este análisis: funcionó porque la persona supo qué buscar, cómo combinarlo y qué resultado era aceptable. (Cuando se repite una y otra vez el concepto "talento híbrido", pienso que este es).

Eso no es magia. Es una habilidad nueva, específica y todavía muy escasa. Y lo más importante para entender el momento en que estamos: una persona con ese perfil puede hacer en horas, lo que antes tomaba meses a equipos enteros en tareas digitales y ofimáticas. Y si eso es posible con contratos, es posible con cualquier tarea digital repetitiva donde el límite sea el texto, la estructura o el dato. El límite es la imaginación y lo que estás dispuesto a pagar por token. En muchas tareas digitales repetitivas, el costo marginal de ejecución con agentes empieza a competir seriamente con el costo estructural del trabajo manual. Esa comparación, tarde o temprano, va a aparecer en cualquier comité ejecutivo. Suena crudo, pero es parte de lo que se debe tener en el análisis.

Esto tiene una implicancia que hay que nombrar sin eufemismos: las tareas operativas digitales son, en su mayoría, agentificables. No todas hoy, no todas mañana, pero la dirección es esa. Identificar esas tareas, construir soluciones para ellas y luego tomar decisiones sobre el headcount es una conversación que ya está ocurriendo en los pisos ejecutivos, aunque todavía en voz baja. No va a seguir siendo en voz baja por mucho tiempo. ¿Los modelos aún alucinan? Sí, pero cada vez menos. Es cierto: los modelos todavía pueden fallar en problemas de sentido común físico o espacial. Pero, esas anécdotas, amplificadas como prueba de incapacidad general, desvían la atención de algo más relevante: en tareas digitales delimitadas, el rendimiento ya es suficientemente alto como para alterar la estructura organizacional.

Dicho esto —y lo digo porque me parece importante no caer en el optimismo fácil de quien vende transformación— no es sencillo, hacerlo mal es caro. Hacerlo tarde también.

Las preguntas que —considero— no estamos respondiendo bien

Aquí es donde tengo que ser honesto sobre los límites de este texto y de cualquier análisis serio del momento actual: hay más interrogantes que respuestas, y quien te diga lo contrario probablemente te quiere vender algo.

¿Cómo se evalúa el desempeño de alguien cuyo output ya no es medible en horas ni en tareas discretas, sino en soluciones que reemplazan procesos enteros? Los sistemas de evaluación de desempeño vigentes en la mayoría de las organizaciones no tienen casilla para eso. No es un problema menor: sin medición, no hay reconocimiento, y sin reconocimiento, ese talento se va a donde sí lo ven.

¿Cómo se construyen los perfiles que se necesitan? Y más importante: ¿existen en el mercado? Las carreras universitarias no los están formando a la velocidad que se requiere, en el tiempo que se requiere. Los bootcamps intensivos internos pueden acelerar algo, pero sacar a las personas de sus funciones para reconvertirlas mientras la operación sigue corriendo no es una ecuación que funcione en la mayoría de los contextos reales. No se pueden cambiar las ruedas del auto mientras el auto va andando. Pero, de seguro es lo que tendremos que hacer, la razón es muy simple: el mejor talento está sobrevendido, con suerte conseguiremos tres horas a la semana para upskilling y reskilling.

¿Cómo se gobierna un agente que tiene acceso a información sensible de la organización? ¿Cómo se autorizan herramientas que trabajan con permisos amplios en la terminal? ¿Cómo se audita una decisión ejecutada por un flujo autónomo? Las normativas de ciberseguridad y compliance están desfasadas de un fenómeno que ya está ocurriendo —y creo que seguirán desfasadas. Algunas organizaciones usan esa regulación como escudo legítimo para no actuar hasta tener marcos claros. Otras la usan como excusa para no tomar decisiones que en realidad les generan ansiedad cultural. Distinguir una de otra importa mucho. No culpo a nadie, no veo respuesta fácil. Son ecuaciones multicapa.

¿Cómo se comunica a la organización que ciertas tareas ya no requieren el mismo número de personas sin generar el pánico que paraliza precisamente la adopción que se necesita? No tengo una respuesta buena para esto. Nadie la tiene todavía.

Y la pregunta que quizás es la más incómoda de todas: ¿están los tomadores de decisiones suficientemente informados para tomar estas decisiones? En muchos casos, no. Y el problema no es la voluntad —la mayoría quiere entender— sino que el fenómeno avanza más rápido que la capacidad de cualquier estructura organizacional para procesarlo. Y considero que es muy delicado que se decida con información parcial, aunque pasará igual.

El freno es humano

La inteligencia artificial alucina. Comete errores. No piensa en el sentido en que pensamos nosotros. Todo eso es cierto y seguirá siendo cierto en distintos grados dependiendo de la tarea y el modelo. Pero, ese argumento, que hace dos años era una objeción razonable, hoy se está convirtiendo en una coartada para no moverse.

Porque también es cierto esto: con el talento adecuado, con las herramientas adecuadas, con las tareas correctamente delimitadas, estas soluciones funcionan, entregan valor y lo hacen a una velocidad y a un costo que no tiene comparación con los modelos anteriores. Eso ya no es una promesa. Es una realidad observable, medible y, en algunos casos, ya irreversible en términos de las expectativas que genera.

Lo que lo frena no es la tecnología. Es la velocidad de adopción humana. Es el desconocimiento de quienes toman decisiones. Es la resistencia cultural que es natural y comprensible pero que no detiene el fenómeno. Es la dificultad de medir algo que no entra en las categorías existentes, esto es probablemente la parte más compleja y que también queda como una incógnita sin respuesta.

Mi lectura —y la comparto porque creo que hay responsabilidad en decirlo en voz alta para quienes están mirando cómo moverse— es que este año y el próximo vamos a ver acelerarse algo que se venía advirtiendo hace tiempo. Las organizaciones que tienen ya a sus high performers equipados con herramientas agénticas van a tener ventajas que no son graduales sino exponenciales respecto a las que están todavía en la fase de decidir si adoptar Copilot.

No estamos ante un cambio que se pueda gestionar con calma y en los tiempos que las organizaciones quisieran. Y esa incomodidad, esa sensación de que el terreno se mueve más rápido de lo que se puede planificar, es probablemente la señal más honesta de que estamos entendiendo bien lo que está pasando.

Me permito una aclaración y una analogía. Aclaración: no estoy hablando de automatización solamente —es más, me viene a la cabeza que muchos pensamos que los agentes eran flujos autónomos automáticos—, es compresión del ciclo cognitivo a nivel organizacional. El proceso de diseño, validación, implementación aprobación ahora puede ocurrir en horas. Y ahí la analogía, en muchas organizaciones un agile bien implementado fue disruptivo (o un fiasco) y complejo de manejar. La compresión del ciclo nos enfrenta a tiempos todavía más acotados. Las organizaciones no estamos listas.

Para ir cerrando, es posible desprender una pregunta latente: ¿alguien sabe realmente cuáles son todas las tareas que se ejecutan en su empresa? No a nivel de proceso documentado, sino a nivel de lo que la gente efectivamente hace todos los días. En la mayoría de los casos, ese conocimiento no existe de forma consolidada, o vive disperso entre jefaturas, consultoras externas y procedimientos desactualizados. Y si ese inventario no existe, tampoco existe la capacidad de evaluar qué es agentificable y qué no. Es una ceguera doble: no sabemos lo que hacemos y, por lo tanto, no podemos saber lo que podríamos dejar de hacer. Ahí hay una oportunidad de negocio enorme para quien sepa cruzar ambos mundos —el del mapeo organizacional y el del ecosistema agéntico, difícil pero no imposible— pero sobre todo, es una vulnerabilidad para quienes no lo estén mirando. En nuestro caso, hemos optado por avanzar de forma incremental, identificando casos concretos antes de escalar.

Las respuestas van a llegar. Pero, van a llegar después de que muchas organizaciones ya hayan pagado el costo de no haberlas tenido a tiempo. Lo que hoy parece exageración, en doce meses será tabla comparativa.