Inteligencia Artificial y empleo: el reto de transformar las organizaciones sin dejar a nadie afuera
Esta tecnología disruptiva acelera un cambio que ya estaba en marcha, pero también obliga a repensar cómo se aprende, cómo se trabaja y qué lugar ocupan las personas. Para María Laura Duarte, especialista en Recursos Humanos, el futuro no debería plantearse como una disputa entre humanos y máquinas, sino como una oportunidad para construir organizaciones capaces de reinventarse.
La discusión sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo suele moverse entre dos extremos. De un lado, el temor a una destrucción masiva de puestos de trabajo y a un futuro dominado por máquinas capaces de reemplazar a las personas. Del otro, la idea de que la tecnología simplemente modificará algunas funciones y que el mercado se ocupará de absorber los cambios.
Para María Laura Duarte, Magister en Educación Superior, Licenciada en Comunicación Social y docente de Administración de Empresas en la UNTREF especializada en Recursos Humanos, esa mirada binaria deja afuera una dimensión fundamental: las organizaciones y las personas ya atravesaron innumerables procesos de transformación tecnológica y productiva. La IA, argumenta, no inventó la necesidad de aprender y reaprender: aceleró un proceso que ya existía.
Duarte propone escapar de la lógica dual y pensar una “tercera dimensión”, más combinatoria, en la que tecnología y conocimiento humano se complementen. Pero para que esa combinación sea posible, no alcanza con incorporar herramientas: hace falta acompañar y formar a quienes deben utilizarlas.
“Se requiere volver a pensar cómo hacemos las cosas, porque ciertos procesos estaban pensados para otra etapa y hoy se presentan nuevas problemáticas y necesidades. Entonces hay que analizar qué problemas reales existen y qué podemos hacer para resolverlos y para mejorar la calidad de vida de las personas con soluciones integrales”, afirma.
Y agrega: “El ser humano no puede ser reemplazado por las tecnologías como en un suerte de pensamiento mágico donde las máquinas lo resuelvan todo”. Para ella, la respuesta pasa por una incorporación tecnológica paulatina, acompañada por regulación y por organizaciones capaces de poner el foco en las personas.
El miedo también tiene un costo
Uno de los principales riesgos de la transición tecnológica, según Duarte, es que las organizaciones adopten la velocidad como único criterio. Si el mensaje que reciben los trabajadores es que deben aprender rápidamente porque, de lo contrario, serán reemplazados, el proceso puede terminar generando justamente el efecto contrario al buscado.
“El costo en los recursos humanos es alto. Primero en su salud, porque podrían pasar a engrosar los altos índices de trastornos mentales que vemos hoy, siendo el burnout uno de los más conocidos. Y segundo, y como consecuencia de eso, en los resultados a los que va a llegar esa organización”, advierte.
Por eso, la especialista considera necesario construir sistemas que incorporen tecnología sin perder de vista que las personas necesitan tiempo para aprender, espacios de bienestar, proyectos y posibilidades concretas de desarrollo.
El desafío, entonces, no consiste únicamente en capacitar para utilizar una nueva herramienta. Consiste en construir una organización que aprende.
Ese cambio cultural también implica revisar la manera en que se mide la capacitación. Duarte advierte sobre el riesgo de convertirla en una acumulación de cursos sin aplicación práctica. “Tenemos que evitar el conocimiento fragmentado y la sobrecarga de información. El aprendizaje tiene que ser efectivo, y para eso se necesitan ciertas condiciones organizativas y pedagógicas: priorizar la calidad sobre la cantidad, estructura, planificación, personalización y simulaciones para resolución de problemas de casos reales con aplicabilidad en el día a día”, describe.
Según Duarte, la planificación se tiene que hacer bajo el paradigma de la cultura del aprendizaje y el tiempo protegido. “Así vamos a poder garantizar que el colaborador realmente tenga el tiempo específico para dedicar a la formación. Si se lo capacita mientras atiende otras tareas, se anula el aprendizaje”, acota.
Reskilling: aprender sin empezar de cero
En ese escenario aparece uno de los conceptos centrales de la transformación del trabajo: el reskilling, entendido como el desarrollo de nuevas capacidades para desempeñar tareas diferentes, y su complemento, el upskilling, vinculado con la profundización de conocimientos existentes.
Duarte indica que, en la práctica, la acción de reentrenar trabajadores existe desde la Primera y Segunda Revolución Industrial, pero señala que el concepto se formalizó en entornos corporativos y académicos de Estados Unidos y Reino Unido, y que se popularizó globalmente como estrategia empresarial en enero de 2020 durante el Foro Económico Mundial de Davos (Suiza). Cuando se lo traslada a las PyMEs argentinas, la docente encuentra una particularidad especialmente interesante: muchas ya practican, de manera informal, una lógica permanente de reaprendizaje.
“En la Argentina, suelen reaprender todo el tiempo, porque además el recurso humano es reducido”, explica. En muchas pequeñas empresas, una misma persona ocupa diferentes funciones y acumula conocimientos diversos. Esa característica, lejos de ser solamente una limitación, puede convertirse en una fortaleza frente a la transformación tecnológica.
Para la especialista en Recursos Humanos, la clave está en aprovechar esa experiencia previa. Una persona no parte de cero cuando aprende una nueva herramienta o cambia de función: su trayectoria constituye el punto de partida para incorporar nuevos conocimientos.
Por eso, el reskilling no debería plantearse como una carrera desesperada contra la tecnología. La pregunta relevante es otra: ¿qué problemas puede resolver una organización y qué nuevos conocimientos necesita para hacerlo mejor?
En el caso de las PyMEs, Duarte identifica además una ventaja cultural: su capacidad de resiliencia y la cercanía humana. Muchas empresas pequeñas generan vínculos en los que los trabajadores sienten que son considerados como personas y no solamente como recursos productivos.
La incorporación de IA, entonces, puede ser una oportunidad para profesionalizar esos procesos: aprovechar ciencia abierta, conocimiento disponible y el aporte de graduados y profesionales para acompañar a las empresas en la incorporación de nuevas capacidades.
Una organización no es una máquina
La concepción de la empresa como un simple mecanismo destinado a producir resultados es insuficiente para comprender este proceso, asegura Duarte. Las organizaciones son también sistemas sociales en los que las personas construyen relaciones, recorridos, compromisos y expectativas.
De ahí surge una de sus ideas centrales: el ser humano debe permanecer en el centro.
Incluso cuando se habla de estructuras “líquidas”, existe algo que no debería diluirse: los vínculos humanos. “Si detrás hay seres humanos que se relacionan desde lo afectivo y desde el compromiso, esa organización va a trascender”, afirma.
La fórmula que propone tampoco enfrenta personas y resultados. Por el contrario, los integra: “Las personas van a acompañar el resultado porque forman parte de él”. En esa perspectiva, una organización competitiva no es necesariamente aquella que automatiza más rápido, sino aquella capaz de combinar tecnología, aprendizaje, comunicación, confianza y desarrollo humano.
“Uno quiere estar en esos lugares donde nos sentimos parte, donde nos hacen sentir bien”, pondera.
Las habilidades que las máquinas no pueden resolver por nosotros
En un escenario de creciente digitalización, Duarte cuestiona incluso la expresión “habilidades blandas”. Creatividad, plasticidad cognitiva, empatía, gestión de las emociones, pensamiento crítico, comunicación interpersonal, metacognición, capacidad de negociación, colaboración y juicio ético pueden parecer habilidades suaves, pero son precisamente las que permiten atravesar situaciones de alta complejidad.
La comunicación ocupa un lugar decisivo. La docente reclama circuitos que permitan construir un entorno de seguridad. También advierte que los procesos de transformación deben considerar las diferencias generacionales: los trabajadores jóvenes pueden aportar nuevas formas de aprender, mientras que quienes acumulan más experiencia aportan conocimientos adquiridos a lo largo del camino. No se trata de elegir entre unos y otros, sino de generar complementariedad.
“El ser humano posee por naturaleza la flexibilidad vital, la comunicación y la capacidad de resolver problemas complejos en entornos cambiantes, y esta combinación fue motor de su evolución”, remarca. Y coloca una capacidad por encima de las demás: aprender a aprender.
Duarte introduce un elemento especialmente relevante: esas capacidades no deberían desarrollarse únicamente para mejorar la empleabilidad individual. Deben servir para resolver problemas colectivos.
Y ahí aparece la interdisciplinariedad como condición del trabajo futuro. Nadie posee todos los conocimientos necesarios para enfrentar problemas complejos. “Uno tiene conocimientos que el otro no tiene y viceversa”, resume Duarte. La innovación, desde esta mirada, no es exclusivamente individual: nace del encuentro entre trayectorias y saberes diferentes.
Desde su perspectiva, el futuro combina inversión en nuevas tecnologías con capacitación, multidisciplinariedad, comunicación interna y escucha.
Una oportunidad para reaprender
La discusión sobre IA suele estar cargada de pronósticos extremos. De acuerdo con Duarte, ese enfoque puede terminar debilitando justamente aquello que debería fortalecerse: la capacidad de adaptación de las personas.
La historia demuestra, según su mirada, que las sociedades atravesaron grandes transformaciones y encontraron nuevas formas de organizar el trabajo y la vida. La actual no debería ser una excepción. “El ser humano siempre se reposicionó y construyó historia”, señala.
La cuestión no es, entonces, esperar pasivamente la llegada de un futuro dominado por máquinas. Tampoco negar la transformación ni sus riesgos. Se trata de intervenir sobre ella: regular, aprender, reaprender, conformar comunidad y rediseñar las organizaciones.
En ese proceso, la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa. Pero las decisiones sobre qué hacer con ella siguen siendo humanas. Quizás ahí esté la verdadera discusión sobre el trabajo del futuro: no en determinar cuánto trabajo podrá hacer una máquina, sino en decidir a qué tipo de organizaciones y qué tipo de sociedad queremos darles forma cuando las máquinas puedan hacer cada vez más cosas.
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