Aprender sin una ruta clara
El problema es que pedir adaptación resulta más fácil que crear las condiciones para conseguirla. El informe de ETS señala que 89% de los trabajadores considera que capacitarse dejó de ser opcional para competir. Además, 88% cree que las certificaciones son esenciales para conservar su vigencia.
Aunque 87% está interesado en programas de certificación, insignias digitales o microcredenciales, solo 37% puede acceder a ellos. Para 65% resulta difícil obtener la certificación o licencia que necesita para trabajar y 73% no sabe cuáles son reconocidas por los empleadores.
Pero las empresas tampoco han resuelto la brecha. El estudio del IPADE, Accenture y Empresas Globales encontró que solo 31% de las organizaciones analizadas cuenta con un programa formal de capacitación en IA . Apenas 16% ha rediseñado puestos o procesos a partir de la tecnología y 24% ya considera las habilidades de IA como criterio de contratación.
La distancia entre adopción y preparación explica parte del miedo. Las compañías incorporan herramientas, pero todavía no definen con suficiente claridad cómo cambiarán las funciones, qué competencias necesitarán ni cómo ayudarán a sus equipos a desarrollarlas.
Ramírez de Alba sostiene que el rediseño del trabajo será uno de los factores más importantes y subestimados de la transformación. “No es cuestión simplemente de comprar un software y darle herramientas a la gente, sino de reconsiderar la manera en que las personas y la inteligencia artificial se complementan para lograr los resultados que estamos esperando”, señala.
Armando Díaz, managing director de la industria de productos de consumo en Accenture Latinoamérica y responsable de las iniciativas de IA de la firma en México, añade que aprender a utilizar estas plataformas requiere conocer su propósito. No basta con escribir una instrucción genérica. El usuario necesita entender qué modelo emplea, para qué fue diseñado y qué quiere obtener.
El pensamiento crítico gana peso en ese proceso. Una persona debe revisar las respuestas, detectar errores, aportar contexto y decidir cómo utilizar la información. La herramienta acelera la primera parte del trabajo, pero el criterio humano determina si el resultado sirve.
El riesgo alcanza con mayor fuerza a los puestos de entrada. Muchas tareas repetitivas que podrían automatizarse también funcionan como una extensión de la escuela. Ahí los jóvenes aprenden cómo opera una empresa, conocen a sus clientes, cometen errores y desarrollan el criterio que después les permite asumir decisiones de mayor valor.
“Si reemplazamos todas estas tareas, ganamos eficiencia en el corto plazo, pero perdemos el espacio donde se construye el talento del futuro”, advierte Bernal del Valle. El desafío, agrega, consiste en evitar que esas funciones desaparezcan sin crear otras rutas de aprendizaje.
La capacitación, por tanto, no puede reducirse a entregar licencias de software o impartir un curso de prompts. Las empresas necesitan explicar qué tareas cambiarán, rediseñar puestos, ofrecer espacios para practicar y reconocer que una parte del aprendizaje ocurre dentro del trabajo.
Para los empleados, la respuesta tampoco consiste en acumular cursos al azar. Las capacidades técnicas seguirán siendo necesarias, pero tendrán que combinarse con comunicación, pensamiento crítico, interpretación, creatividad y conocimiento del negocio. Son habilidades que permiten utilizar la IA sin entregar por completo el juicio a la herramienta.
Acorde con los expertos consultados, el nuevo miedo laboral surge por pensar que una máquina ocupará un puesto, pero nace de avanzar sin un mapa, recibir mensajes contradictorios y cargar con la responsabilidad de prepararse para trabajos que todavía no existen.
La capacitación, por lo tanto, puede reducir la incertidumbre, aunque las empresas tendrán que dejar de pedir adaptación como si fuera una tarea exclusiva del trabajador.
