En el foro económico mundial realizado en Davos, Suiza se notó un cambio de tono: menos literatura y más ingeniería. La conversación sobre IA ya no gira alrededor de si impactará el trabajo, sino qué tan rápido, a quién golpea primero y cómo evitamos que la adopción de IA rompa el contrato social.
Un dato resumió el ánimo: la directora del FMI, Kristalina
Georgieva, habló de un “tsunami” laboral: en economías avanzadas, 60% de
los empleos se verían afectados (mejorados, transformados o eliminados) y 40% a
nivel global. (Hoy arriba del 50% de los empleos en Estados Unidos pueden ser
automatizados con la IA actual).
Eso es una alarma operativa para CEOs, directores
comerciales, RR.HH. y, sí, también para los que viven apagando incendios de
ciberseguridad.
Ahora, un matiz importante: las cifras varían según qué se
mida (empleos, tareas, horas). Por ejemplo, McKinsey (MGI) plantea que las
tecnologías actuales podrían automatizar “más de la mitad” de las horas
trabajadas en EE.UU.; no es un pronóstico lineal de despidos, sino una medida
del “potencial técnico” si se rediseñara el trabajo alrededor de personas +
agentes + robots.
En 2023–2025 muchas organizaciones “adoptaron IA” como quien compra una
caminadora: se siente saludable con solo verla en la sala. En Davos 2026, el
mensaje fue más incómodo: el valor real aparece cuando rediseñas procesos, no
cuando instalas herramientas.
En el WEF se estableció con claridad: el reto es escalar IA
más allá de pilotos, creando capacidades, estrategia y diseño organizacional
para llevarla a la operación.
Reuters recogió una idea especialmente práctica: su
investigación sugiere que combinando rediseño de roles + unas 81 horas de
entrenamiento puede lograrse alrededor de 14% de aumento de productividad
semanal.
Traducción ejecutiva: “IA” no es un software; es una
transformación del trabajo.
Aquí entra
la palabra clave que ya se cuela en todas las salas de estrategia: agentización.
- AIG
(IA generativa): produce contenido (texto, imágenes, código) y actúa como
copiloto.
- IA
agéntica / agentic AI: ejecuta tareas encadenadas, toma decisiones
dentro de límites, y coordina acciones (con supervisión humana).
- AGI
(IA general): hipotética, hasta hoy, pero pronosticada como viable en los
siguientes años podrá tener un comportamiento de inteligencia con
capacidad general comparable a la humana.
La “agentización” convierte flujos de trabajo en algo así
como “micro-operaciones autónomas”: agentes que resumen, comparan, redactan,
abren tickets, proponen respuestas a clientes, correlacionan alertas de
seguridad, priorizan backlog… y escalan cuando detectan ambigüedad o riesgo.
Esto no elimina a la gente; elimina la rutina. El problema (y la oportunidad)
es que, si eliminas rutina, también eliminas la escalera de entrada para los
jóvenes. Y ahí es donde el “tsunami” se vuelve social, y deja de ser técnico.
En Davos se repitió una idea útil: la automatización no
equivale a reemplazo total, porque muchas funciones críticas no son “tareas”,
sino responsabilidades humanas. Vale la pena desglosarlo:
1) Empatía real y liderazgo en fricción
La IA puede simular empatía, pero la
empatía “de verdad” es lectura de contexto, historia compartida, confianza y
costo reputacional. Esto se vuelve decisivo en crisis, en equipos
multiculturales y en negociación.
2) Destreza física compleja en entornos impredecibles
Los robots avanzan, sí, pero el mundo
real es un festival de excepciones: superficies, materiales, humedad,
improvisación, “esto no venía en el plano”. En trabajos manuales complejos, el feedback
sensorial y la adaptación siguen siendo terreno humano por costo, robustez
y seguridad.
3) Pensamiento crítico con responsabilidad
La IA puede recomendar; pero no puede
“responder” moralmente. No tiene reputación, no va a juicio, no pierde el
empleo ni enfrenta la prensa. En decisiones éticas, regulatorias o de riesgo
(finanzas, salud, ciberseguridad), la responsabilidad es humana, aunque la
analítica sea automatizada.
4) Creatividad con propósito (no solo novedad)
La creatividad útil en negocios no es
“generar cosas nuevas”; es generar cosas nuevas que funcionen bajo
restricciones, cultura y timing. La IA recombina patrones de forma brillante;
pero el “olfato” estratégico—cuándo romper reglas y cuáles no tocar—sigue
siendo una ventaja humana.
Es razonable preguntar: “ok, hoy no; ¿y mañana?”. Hay
futuristas (Kurzweil entre ellos) que sostienen horizontes agresivos para AGI
(históricamente ha hablado de 2029 como umbral, y mantiene apuestas fuertes
hacia la singularidad alrededor de 2045). Pero Davos 2026, más que prometer
AGI, discutió algo más inmediato: la IA ya es suficientemente poderosa para
reconfigurar el mercado laboral sin necesidad de AGI.
La pregunta
sobre este ambiente de desarrollo acelerado es: “¿Estamos construyendo sistemas
que parecen entender… o sistemas que merecen confianza?”
La confianza
no es solo precisión. Es explicabilidad, control, auditoría, trazabilidad,
gobernanza y responsabilidad.
Lo que Davos
realmente nos está diciendo: el trabajo cambia de “producción” a “propósito”.
Si la IA
automatiza la rutina, el valor del trabajo se desplaza hacia:
·
definición
de problemas,
·
supervisión
ética,
·
diseño
de experiencias,
·
resolución
de conflictos,
·
innovación
aplicada,
·
y
construcción de confianza (en mercados, marcas y sociedades).
Hay evidencia de adopción acelerada, no solo discurso. Gallup
(vía AP) reportó que en Estados Unidos 12% de trabajadores usa IA a diario y
cerca de un cuarto la usa varias veces por semana; además, identifica grupos
más vulnerables por tipo de rol y buffers de adaptación.
Eso empuja a un nuevo set de OKRs corporativos: no solo eficiencia,
también transición justa, reskilling real y rediseño del trabajo.
WEF insiste en escenarios (desde “co-pilot economy” hasta
“age of displacement”) donde el desenlace depende menos del modelo y más
de política pública, redes de protección, educación y decisiones empresariales.
En ciberseguridad, la agentización ya es inevitable:
correlación de eventos, triage, respuesta inicial, enriquecimiento de
indicadores, priorización… todo eso se acelera con IA. El centro de la
preocupación es estratégico y ético.
- La
IA puede detectar patrones; los humanos deciden postura ante dilemas
geopolíticos, compliance y riesgo reputacional.
- La
IA puede recomendar acciones; los humanos definen límites, criterios de
escalamiento y líneas rojas.
- La
IA puede automatizar respuesta; los humanos preservan legitimidad cuando
el incidente toca clientes, regulador, prensa y el Board.
En el lenguaje de Davos: la productividad sin legitimidad es
pan para hoy y crisis para mañana.
|
Característica |
IA actual |
“AGI” potencial (hipótesis) |
Límite humano persistente (probable) |
|
Empatía |
Simulación
y detección de señales |
Modelos
emocionales más finos |
Experiencia
subjetiva y confianza social |
|
Destreza
física |
Robótica
aún costosa/limitada |
Robótica
más autónoma |
Mundo
físico caótico y seguridad/costo |
|
Pensamiento
crítico |
Dependiente
de datos/objetivos |
Razonamiento
más general |
Accountability
moral y legal humana |
|
Creatividad |
Recombinación
potente |
Novedad
más consistente |
Contexto
cultural encarnado y propósito |
Davos 2026 no nos gritó “se acaba el trabajo”. Nos dijo algo
más incómodo: se acaba el trabajo mal diseñado.
La ventaja
competitiva será:
- rediseñar roles para
colaboración humano-agente,
- invertir en habilidades humanas
que dan legitimidad,
- gobernar IA como infraestructura
crítica (con ética y control),
- y construir propósito medible,
no eslogan.
El futuro digital no va a premiar a quienes corran más rápido
detrás de la IA, sino a quienes sepan hacia dónde correr. Y eso, por ahora,
sigue siendo un deporte bastante humano.
En Onistec vemos esta creciente adopción de IA y la
consecuente agentización con los ojos de la oportunidad para nuestro ecosistema
de socios.
Contamos con soluciones relacionadas con marcas líderes como
Cloudflare, BeyondTrust, AppSentinels y CrossIdentity, entre otras, que han
anticipado esta necesidad de diseño del trabajo futuro para atender la
interacción con agentes de IA, conocer las identidades no-humanas y definir los
controles y privilegios en su empleo. Con esto anticipamos el futuro y estimulamos
la adopción de la IA productiva y la IA física con seguridad.
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