SEMINARIO EJECUTIVO: EL ARTE DE REINVENTARSE

 

¿𝗖𝗼́𝗺𝗼 𝗿𝗲𝗶𝗻𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮𝗿𝗻𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘀𝗶𝗻 𝗲𝗺𝗽𝗲𝘇𝗮𝗿 𝗱𝗲 𝗰𝗲𝗿𝗼?

El mundo laboral cambia cada vez más rápido. Saber adaptarnos, identificar nuevas oportunidades y transformar nuestra experiencia en nuevas capacidades se convirtió en una habilidad clave.

🎯 ¿𝗤𝗨𝗘́ 𝗩𝗔𝗦 𝗔 𝗧𝗥𝗔𝗕𝗔𝗝𝗔𝗥 𝗘𝗡 𝗘𝗦𝗧𝗘 𝗦𝗘𝗠𝗜𝗡𝗔𝗥𝗜𝗢?

• Estrategias para gestionar el cambio y la transformación profesional.
• Identificación y desarrollo de nuevas competencias clave.
• Herramientas de liderazgo adaptativo para desenvolverse en entornos inciertos.

👥 𝗗𝗶𝗿𝗶𝗴𝗶𝗱𝗼 𝗮: ejecutivos, gerentes, emprendedores, consultores y profesionales que estén atravesando un cambio o quieran proyectar una nueva etapa en su desarrollo profesional.
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🎙️ A cargo de Guillermo Ceballos Serra
Escuela de Negocios - Universidad del Museo Social Argentino

DEJAR DE SER MEDIOS PARA UN FIN: TRANSFORMANDO NUESTROS RECURSOS HUMANOS EN ALGO MÁS (O MUCHO MÁS)

 

Por Juan Manuel Garibaldi, Director de Capital Humano en Autopistas Urbanas S.A. (AUSA)

Recursos Humanos, Personal, People, HR, Capital Humano… pueden ser simplemente nuevas formas de nombrar la misma área o pueden representar algo mucho más profundo: una evolución de nuestro rol dentro de las organizaciones.

En un principio, nuestra área era esencialmente un lugar de “servicios”. Una estructura que acompañaba de manera casi satelital al negocio principal —que muchas veces ni sabía cómo nos llamábamos— y que se ocupaba principalmente del “qué”, bastante menos del “cómo” y prácticamente nada del “para qué”.

Eso cambió.

Hoy nuestro servicio se transformó en un partnership necesario para que el negocio pueda desarrollarse, transformarse y mejorar. Aportamos ideas, participamos de la mesa de decisión, ayudamos a repensar procesos y estructuras, discutimos nuevos formatos de equipos y analizamos qué capacidades, habilidades y conocimientos necesita la organización para enfrentar lo que viene.

Pero ahí aparece la pregunta del millón:

¿Estamos realmente preparados desde Capital Humano para semejante desafío?

¿Tenemos dentro de nuestros propios equipos las capacidades necesarias para comprender el negocio, la tecnología y las nuevas formas de trabajo? ¿Estamos preparados para integrar personas, organización, datos e inteligencia artificial? ¿O seguimos intentando responder a problemas nuevos con estructuras, perfiles y herramientas pensados para otro momento?

Hay que poner las barbas en remojo.

Durante mucho tiempo fuimos quienes ayudamos a que otras áreas aprendieran, acompañamos a los líderes en procesos de transformación y hablamos de reskilling, nuevas competencias y cambio cultural. Ahora tenemos que ser capaces de aplicar esa misma lógica sobre nosotros mismos.

Y probablemente ésta sea una de las grandes tendencias que está redefiniendo nuestra profesión: pasar de administrar puestos y estructuras a gestionar capacidades.

La planificación de personas ya no puede limitarse a preguntarnos cuántas personas necesitamos. Tenemos que preguntarnos qué capacidades necesita el negocio, cuáles tenemos hoy, cuáles debemos desarrollar y cuáles podemos potenciar con tecnología e inteligencia artificial.

Eso modifica profundamente nuestro rol.

Capital Humano tiene la oportunidad de convertirse en un verdadero diseñador de la organización y del trabajo: ayudar a definir cómo se combinan personas, equipos, tecnología y AI para producir mejores resultados.

Y para hacerlo tenemos que estar mucho más cerca.

Participar de las reuniones. Entender el negocio. Conocer los problemas que todavía no tienen solución. Leer datos. Preguntar sin vergüenza. Cuestionar procesos. Entender de tecnología. Y, sobre todo, influir sobre las capacidades que el negocio necesita desarrollar.

No desde un rol de staff ni como el “sheriff” de la compañía, sino como verdaderos socios estratégicos.

También tenemos que revisar el famoso —y nunca bien ponderado— concepto de “cambio cultural”.

Muchas veces se lo utiliza como una forma elegante de romper lo existente sin construir algo mejor. Y ése es un error grave. Porque cuando una transformación no logra traducirse en nuevas formas concretas de trabajar, decidir, liderar y generar valor, no sólo fracasa su implementación: deja además un sabor amargo que condiciona cualquier intento futuro.

Hoy la transformación tiene otra complejidad.

La AI ya no debería ser solamente una herramienta que Capital Humano recomienda utilizar. Nos obliga a rediseñar el trabajo. La discusión dejó de ser simplemente qué tareas puede automatizar una máquina. La verdadera pregunta es qué combinación entre capacidades humanas y tecnológicas puede generar más valor.

Y ahí aparece algo paradójico: cuanto más tecnológica se vuelve una organización, más importante se vuelve su dimensión humana.

Adaptabilidad, pensamiento crítico, aprendizaje continuo, colaboración, liderazgo y capacidad para interpretar y cuestionar los resultados que produce la tecnología empiezan a ser tan relevantes como las competencias técnicas.

Por eso creo que tenemos una oportunidad magnífica.

Podemos evolucionar como trabajadores, como líderes y como organizaciones. Pero para hacerlo Capital Humano también tiene que transformarse.

Herramientas de gestión, datos para tomar mejores decisiones, aplicación seria de la AI, aprendizaje continuo, equipos más flexibles y conocimiento profundo del negocio son parte de esa transformación.

Quizás el futuro de Recursos Humanos no consista en encontrar un nuevo nombre para nuestra área.

Quizás consista en dejar definitivamente de ser un medio para que otros alcancen un fin, para convertirnos en uno de los actores que ayudan a definir hacia dónde va la organización, qué capacidades necesita para llegar y cómo hacemos para que personas y tecnología puedan construir juntas ese futuro.

Y para eso, antes de transformar a los demás, tenemos que estar dispuestos a transformarnos nosotros mismos.

Publicado en LinkedIn el 14 de septiembre de 2026 y en este espacio con expresa autorización del autor.

LOS RIESGOS DE LA IA: ¿QUÉ PASARÍA SI TU JEFE PUDIERA VER TODO LO QUE LE PREGUNTASTE A CHATGPT?

 

Por Leo Piccioli, Disrupting Management | Speaker | Ex-CEO |

OpenAI lanza ChatGPT Employer, una plataforma que permite a jefes ver qué buscan sus empleados. Todavía no es verdad, pero podría serlo.

12 de septiembre de 2026

Delegar la duda, el dilema, el análisis, es regalar lo único que nos va a quedar como humanos, que es pensar y decidir.

Dos matemáticos (Tristan Buckmaster y Levent Alpöge) venían hace un año avanzando en la investigación de la solución a un mega problema, con un millón de dólares de premio (Navier-Stokes). "De repente", hace unas semanas, OpenAI (dueña de ChatGPT) decide meterse a fondo a estudiarlo.

Anunció que lo había resuelto en apenas 80 horas. Fueron, en realidad, 88 horas de trabajo de 10.000 agentes de un modelo que todavía no fue lanzado comercialmente. Más de 880.000 horas de trabajo.

Por educación, OpenAI conversó sobre el tema con Buckmaster. No con Alpöge, que trabaja en Anthropic, una de sus competidoras. Durante la charla, el matemático les hizo una pregunta bastante lógica:

“¿Pueden garantizarme que no usaron mis avances para llegar a su solución? Porque, si los usaron, sería nuestra solución”.

Y fue todavía más específico:

“¿El modelo fue entrenado con mis sesiones en Codex?”.

Cri, cri.

Inserte aquí una respuesta poco contundente.

Modelos voraces

El asunto es el siguiente: los grandes modelos de lenguaje —los LLM, o la IA, como nos gusta llamarlos— mejoran a partir de los datos que reciben.

Imágenes, audios, videos y, por supuesto, textos.

Los devoran. Los leen, los interpretan, los incorporan al modelo y luego los descartan.

Hace poco supimos, por ejemplo, que algunas empresas compraban libros para escanearlos y después destruirlos. Necesitaban los textos una sola vez: para incorporarlos a sus sistemas.

También conocemos los enormes conflictos judiciales entre estas compañías y los medios periodísticos, las editoriales y los autores por el uso de sus contenidos.

Incluso comenzaron a aparecer textos “sintéticos”: una IA genera textos que luego sirven para entrenar a otra IA.

Suena un poco a un problema de casamientos entre primos.

Ahora imaginemos el trabajo del “gerente de adquisición de datos”: una persona cuya misión es encontrar, por todas partes, información con la que alimentar a los modelos para que sigan mejorando.

En mayo cerró Spirit Airlines, una aerolínea estadounidense de bajo costo. La empresa fue liquidada y se vendieron todos los activos que pudieron venderse.

Hubo una compra que llamó especialmente la atención.

Google, la empresa detrás de Gemini, pagó diez millones de dólares por todos sus datos: correos electrónicos, comunicaciones internas, planillas de cálculo, transacciones, reservas y hasta información de recursos humanos sobre sus empleados, aunque sin datos que permitieran identificar individualmente a cada persona.

La segunda mejor oferta había sido de 7,5 millones de dólares, realizada por Mercor, otra compañía vinculada al mundo de la inteligencia artificial.

La conclusión es sencilla: los datos con los que se alimentan los grandes modelos de lenguaje son cada vez más valiosos.

Te juro que no lo voy a tocar

Y ahora viene la parte incómoda.

Todas estas empresas de inteligencia artificial tienen muy cerca —en realidad, ya dentro de sus sistemas— algo extremadamente valioso: los textos que escribimos los humanos.

Nuestros prompts.

Nuestras ideas.

Las cosas que queremos revisar.

Las preguntas que hacemos.

Los problemas que intentamos resolver.

Cada vez que alguien escribe:

“¿Cómo le digo a mi jefe que es tóxico?”.

“Me ofrecieron un trabajo por menos dinero, pero más cerca de casa. ¿Qué hago?”.

“¿Cómo hago para fingir que estoy enfermo y poder irme a casa?”.

Todo eso queda registrado.

Y asociado al usuario que lo escribió.

Lo mismo ocurre cuando cargamos una presentación para un cliente y pedimos que la revise. O cuando subimos un estado de resultados, una liquidación de comisiones o una carta documento para que la analice.

Todo queda registrado, nada se pierde

Y las empresas de inteligencia artificial están cada vez más desesperadas por conseguir datos. La competencia es feroz.

Tanto que algunas compañías están dispuestas a ser más agresivas de lo que originalmente habían previsto con sus “salvaguardas” para evitar problemas de seguridad y hackeos.

Ahí está, por ejemplo, lo ocurrido con Hugging Face y los agentes de OpenAI que, según se informó, escaparon de los límites establecidos durante una prueba.

La escena podría ser perfectamente esta:

“¡Necesitamos más datos y los necesitamos ya!”, le grita el gerente de adquisición de datos a su equipo.

El gerente mira hacia la derecha.

Allí están.

Los prompts.

Los archivos.

Las imágenes.

Las conversaciones que millones de usuarios cargaron.

Todo dentro de una enorme caja que dice: No tocar.

Hasta que alguien decide tocarla.

Esto ya está pasando

Y acá hay que hacer una aclaración importante.

Esto no es algo que podría pasar en el futuro.

Ya está sucediendo.

Desde que empezamos a utilizar las versiones para consumidores de estos productos.

OpenAI lo explica de manera bastante clara: ChatGPT puede utilizar las conversaciones de los usuarios para mejorar sus modelos, salvo que el usuario desactive esa opción.

Al mismo tiempo, la compañía establece que, por defecto, no utiliza para entrenar sus modelos los datos de usuarios de sus productos empresariales, como ChatGPT Business, Enterprise y la API.

¿Qué podemos hacer?

Antes que nada, entender que este problema no es exclusivo de OpenAI. Es un problema que alcanza a todos los grandes modelos de lenguaje, aunque resulte más visible en los productos que utilizamos con mayor frecuencia.

Lo primero que podemos hacer es tomar conciencia.

Saber es mejor que no saber.

El problema es que estas herramientas son demasiado útiles.

No utilizarlas puede significar una desventaja frente a nuestros competidores: otras empresas, otros empleados, otras personas que sí las utilizan.

Podemos prohibir su uso. Pero, claramente, no podremos evitarlo por completo.

Sí podemos tomar algunas precauciones.

Desactivar la opción “Mejorar el modelo para todos”. Utilizar el chat temporal. O contratar planes empresariales, en los que, bajo determinadas condiciones, los datos no se utilizan para entrenar los modelos.

También existen modelos de lenguaje locales, que funcionan directamente en nuestra computadora o en nuestros propios servidores y no necesitan enviar la información a un proveedor externo.

Ofrecen una ventaja importante en materia de privacidad.

Pero tienen un costo: requieren conocimientos técnicos, necesitan actualización permanente y, en muchos casos, implican trabajar con modelos menos avanzados que los disponibles en la nube.

O podemos hacer lo que probablemente terminemos haciendo: seguir como hasta ahora.

Pero sabiendo.

Sabiendo que, así como las empresas de tecnología ya podían anticipar qué queríamos comprar, ahora también pueden empezar a saber qué deseamos, qué nos preocupa, qué pensamos hacer o qué problemas estamos tratando de resolver.

Tal vez eso nos obligue a ajustar un poco nuestras consultas.

Tal vez nos ayude a no delegar todo nuestro pensamiento en las máquinas.

Tal vez nos permita cuidar un poco más nuestra individualidad y nuestra privacidad.

El titular con el que empecé es falso.

Por ahora.

Pero la materia prima ya está guardada

Tiene tu nombre.

Y ya hubo alguien dispuesto a pagar diez millones de dólares por bastante menos.

Si sabemos esto, quizá debamos escribir un poco menos y pensar un poco más.

Delegar la redacción está bien.

Delegar una corrección también.

Delegar las tareas repetitivas, incluso, puede ser una excelente idea.

Pero delegar la duda, el dilema, el análisis y la decisión es otra cosa.

Es regalar aquello que, al final, puede ser lo único que nos quede como humanos:

Pensar y decidir

Cuando finalmente aparezca el verdadero titular, que no nos encuentre preguntándole a ChatGPT qué debemos hacer.

Publicado en MDZOL el 12 de septiembre de 2026.

CULTURA: ES CÓMO SE HACEN LAS COSAS

 

Por Gary Burnison, Chief Executive Officer, Korn Ferry. USA.

Pregúntale a seis personas que definan cultura y probablemente obtendrás doce respuestas diferentes. Algunos dicen que es la misión y los valores; para otros, son las mesas de ping-pong y la vestimenta laboral.

Sin embargo, la cultura se reduce a una sola definición: es cómo se hacen las cosas.

Cuando era niño, en cuanto entraba en casa de mi tía, tenía que quitarme las zapatillas en la puerta. ¿La razón? El orgullo de esa casa del Medio Oeste era una alfombra blanca de pelo largo, y mi tía la mantenía impecable. Había tapetes de plástico transparente sobre la alfombra para caminar, que combinaban con las fundas de plástico de los muebles. Y lo mejor de todo: rastrillaban la alfombra con un rastrillo especial para que pareciera nueva.

Yo no tenía que hacer nada de eso en casa, pero en su casa, sus reglas. Sin embargo, cuando crecí un poco, comprendí por qué estas cosas eran tan importantes. Mis tíos no tenían mucho dinero y trabajaron duro para conseguir todo lo que tenían: ella como enfermera y él en una refinería de petróleo.

Sus normas comunicaban su ética laboral y sus valores. Esa era la cultura que convertía su casa en un hogar.

Hoy en día, todos estamos decidiendo las "normas de la casa" a medida que avanzamos. Para algunos, está bien trabajar en cualquier lugar y a cualquier hora. Otros quieren volver a los tiempos en que todos estaban en la oficina. Muchos se encuentran en un punto intermedio.

Pero al igual que el rastrillo para alfombras y las alfombras de plástico, todo eso es solo la forma : los protocolos y los procedimientos. Mucho más importante es la esencia : cómo las personas se relacionan e interactúan entre sí. No lo encontraremos explicado en ningún manual. No está plasmado en un eslogan en un sitio web o en un cartel en el pasillo.

El lenguaje de la cultura es la emoción: el espíritu de cómo hacemos las cosas. Y es más probable que se sienta que se exprese con palabras. Como me comentó esta semana Khoi Tu , experta en cultura de nuestra división de Consultoría en la oficina de Londres: «La cultura es una celebración de lo que consideramos importante, de lo que creemos y valoramos. Y es responsabilidad del líder transformarla de invisible a visible. De lo contrario, es difícil cambiarla».

La cultura puede ser un tema complejo. Recuerdo una reunión con un cliente hace unos años, en la que se pidió a cada miembro de su equipo directivo que definiera su cultura. A medida que cada uno hablaba, quedaba claro que se centraban únicamente en la forma, no en la esencia. Pero cuando la pregunta cambió —«¿Cómo es ser empleado aquí?»— las respuestas fueron sinceras, sin jerga, y se centraron en cómo se realiza el trabajo.

Hoy en día, definir la cultura va mucho más allá de simplemente elegir el espacio de oficina y los bienes raíces. Es obvio que cualquier estigma en torno al teletrabajo ha desaparecido, dada la gran productividad que algunas personas pueden alcanzar trabajando de forma remota. Y ciertamente no se trata del logotipo de la empresa en una camiseta o de llevar al perro al trabajo, lo que los expertos denominan los artefactos de la cultura. Lo que más importa es lo que hay detrás de esos artefactos: las creencias, los comportamientos y la mentalidad compartida que constituyen el núcleo de una cultura colectiva.

Como me comentó esta semana Sarah Jensen Clayton , quien lidera Cultura y Cambio en Norteamérica para nuestra firma: “Para las empresas de hoy, se trata de un reinicio cultural, un paso simbólico hacia atrás en un capítulo difícil. Dejamos atrás el pasado y miramos hacia adelante. Esto transforma la transición cultural de algo meramente táctico a algo inspirador”.

Dado lo lejos que hemos llegado y todo lo que hemos logrado, es momento de reflexionar sobre el futuro. Debemos preguntarnos: ¿Cómo seguimos empoderando a las personas? ¿Cómo interactuamos y nos ayudamos mutuamente? ¿Cómo debería ser la colaboración? ¿Cómo surgirán las mejores ideas? ¿Necesitamos estar físicamente cerca para que un encuentro casual en el pasillo o al tomar un café propicie conversaciones enriquecedoras? ¿O podemos replicar eso de otras maneras?

En resumen, toda gira en torno a la cultura: quiénes somos, qué representamos, en qué creemos y cómo hacemos las cosas.

Aquí les comparto algunas reflexiones:

El dilema de la cultura. Lograr la cultura adecuada, en el momento oportuno y con las personas idóneas, puede ser un reto para muchas empresas. A menudo, se trata más de arte que de ciencia. En una encuesta realizada por nuestra firma, casi tres cuartas partes de los ejecutivos describieron la cultura como extremadamente importante para el desempeño organizacional. Sin embargo, solo un tercio afirmó que su cultura estaba totalmente alineada con su estrategia empresarial. Hoy en día, todos nos encontramos en la misma situación, ya que la importancia de la cultura ha aumentado para prácticamente todas las empresas del planeta. Estamos presenciando más cambios que en los últimos diez años. Será necesario realizar un trabajo diferente, y este deberá realizarse de manera diferente. Eso implica cultura. No existe una fórmula única para todos: nadie puede decirnos qué es o debería ser la cultura. Debe vivirse, respirarse y experimentarse a diario.

Las reglas no escritas. Las políticas y los procedimientos sin duda tienen su lugar: son una forma importante de que las personas se unan como sociedad, comunidad u organización. Pero estas estructuras, por sí solas, no describen adecuadamente la cultura. Para ello, debemos fijarnos en las reglas no escritas, y toda organización las tiene. «Las organizaciones pueden cambiar las políticas cuanto quieran, pero sigue existiendo un "código" sobre cómo hacemos las cosas», me dijo esta semana Lynn Foster , miembro de nuestro equipo de Cultura y Cambio de Norteamérica. En algunos lugares, todo gira en torno al rendimiento: la cultura empresarial de «pedir perdón, no permiso». Otros serán más jerárquicos. Variará según el liderazgo, el sector, la historia y las personas. Pero dentro de cada empresa, existen redes informales y reglas no escritas que nunca se encontrarán en ningún manual del empleado.

Cultivar la cultura. En lo que respecta al cuidado y desarrollo de la cultura, el líder desempeña un papel fundamental. De hecho, la cultura comienza en la cima, donde se crea y se moldea. Por eso, nuestro Instituto Korn Ferry describe a los líderes con dos funciones principales. Primero, son los promotores de la cultura : modelos a seguir que encarnan la mentalidad, las creencias y los comportamientos deseados. Segundo, son los arquitectos de la cultura : se aseguran de que existan las estructuras adecuadas para respaldar esos comportamientos deseados. Con sus palabras y su ejemplo, los líderes garantizan que una cultura sana e inclusiva eche raíces y crezca. Pero esto requiere tiempo; o, como dijo Khoi Tu en nuestra conversación: «Si le gritas más fuerte a una planta, no crecerá más rápido. Se necesitan las condiciones adecuadas para su cultivo».

Un deporte de equipo. Como cualquier entrenador te diría, un gran equipo juega con libertad, por amor al juego. Cuando el objetivo es jugar de forma brillante, ganar es la consecuencia. Del mismo modo, cuando la confianza y la fe impregnan la cultura, la gente se esfuerza y ​​logra resultados. Para profundizar en este tema, nuestra firma realizó una extensa investigación sobre la cultura organizacional durante la pandemia. Entre los muchos hallazgos, cabe destacar que, a medida que las empresas se ven presionadas a ser más ágiles, las personas se sienten más empoderadas y tienen mayor libertad para expresarse. Con ese empoderamiento, los empleados se quedan. Y eso es crucial hoy en día. Porque si bien el líder inicia el cambio, se necesita un movimiento para impulsarlo.

Debe encontrarse en las paredes y en los pasillos, pero, sobre todo, en el corazón y la mente de cada persona. Y eso es cultura. Difícil de definir, poderosa cuando se siente profundamente y mejor vivida en compañía. De hecho, es la clave para lograr nuestros objetivos.

 

Publicado originalmente por  Korn Ferry Insights Special Edition el 12 de abril de 2021.

DEL «PONERSE LA CAMISETA» A TRABAJAR CON IA: EL NUEVO CONTRATO PSICOLÓGICO

 

Por Guillermo Ceballos Serra

Durante décadas, la relación entre una persona y una organización se sostuvo sobre algo más amplio que el contrato laboral: un conjunto de expectativas no escritas sobre estabilidad, desarrollo, reconocimiento, compromiso y lealtad, es lo que conocemos como contrato psicológico.

Pero ese contrato ha evolucionado y la IA y el trabajo híbrido están acelerando una nueva transformación.

De la camiseta al mercado

El contrato psicológico tradicional tenía una fuerte dimensión emocional.

La empresa ofrecía estabilidad, carrera y pertenencia. A cambio esperaba compromiso, permanencia y lealtad. En nuestro lenguaje cotidiano había una expresión que lo resumía perfectamente: “tener puesta la camiseta”.

El acuerdo implícito era: “Yo cuido a la organización y la organización cuida de mí.”

Ahora bien, las reestructuraciones, fusiones, tercerizaciones y transformaciones competitivas comenzaron a romper esa promesa.

A fines del siglo XX, Peter Cappelli describió en The New Deal at Work (1) una relación laboral cada vez más influida por el mercado. Si la organización ya no podía garantizar empleo de largo plazo, tampoco podía esperar lealtad de por vida.

La pregunta del profesional comenzó a cambiar:

“¿Qué valor tendrá esta experiencia para mi carrera?”

Apareció una nueva moneda: la empleabilidad.

El acuerdo pasó a parecerse más a: “Mientras trabajemos juntos, generemos valor para ambos.”

El contrato de la era del conocimiento

La economía del conocimiento produjo otro cambio.

El colaborador dejó de ser visto solamente como alguien que ocupa un puesto y ejecuta tareas. Su conocimiento, experiencia, creatividad, relaciones y capacidad para resolver problemas se convirtieron en activos fundamentales.

La organización debía crear un contexto donde las personas quisieran aprender, desarrollarse y aportar, donde el talento tenía una particularidad: podía irse.

Así, propósito, cultura, liderazgo, experiencia del empleado y aprendizaje adquirieron un peso creciente en el contrato psicológico.

Hasta que llegó la IA.

La inteligencia artificial no solamente automatiza tareas. Comienza a realizar actividades cognitivas que hasta hace poco considerábamos exclusivamente humanas.

Al mismo tiempo, el trabajo híbrido rompe la asociación histórica entre trabajar y estar físicamente en un lugar.

Dos certezas que organizaron el mundo del trabajo durante décadas reciben su certificado de defunción: que el puesto define nuestro trabajo y que la oficina define dónde ocurre.

La IA rompe la primera. El trabajo híbrido, la segunda.

Cuando ambas desaparecen simultáneamente, no estamos simplemente frente a un cambio tecnológico o de modalidad de trabajo. Estamos renegociando el contrato psicológico.

Creo que esta renegociación puede resumirse en cinco grandes transiciones.

1. De estabilidad a empleabilidad

Pocas organizaciones pueden prometer hoy: “Tu puesto siempre estará aquí.”

Pero pueden ofrecer algo diferente:

“No puedo garantizarte que tu puesto seguirá siendo el mismo, pero puedo ayudarte a desarrollar las capacidades necesarias para seguir siendo relevante.”

Upskilling y reskilling dejan así de ser simples programas de capacitación. Se convierten en parte del nuevo contrato.

La organización ofrece oportunidades de aprendizaje. La persona asume responsabilidad por mantener su empleabilidad.

2. De presencia a contribución

Durante mucho tiempo confundimos presencia con compromiso. El trabajo híbrido obliga a cambiar la pregunta.

De “¿dónde estás?” a “¿qué estás aportando?”

Esto exige objetivos claros y líderes capaces de gestionar resultados en lugar de supervisar presencia.

Adicionalmente, implica evitar el sesgo de proximidad: si quienes van más a la oficina reciben mejores oportunidades, la flexibilidad prometida termina convirtiéndose en una flexibilidad penalizada.

3. De control a confianza

El trabajo distribuido hace menos relevante controlar actividad.

La alternativa es confianza con responsabilidad.

El nuevo acuerdo podría ser:

“Te doy mayor autonomía para organizar tu trabajo; vos asumís mayor responsabilidad por tus resultados y compromisos.”

La confianza deja entonces de ser un valor escrito en una pared para convertirse en infraestructura organizacional.

4. De carrera a aprendizaje permanente

La carrera tradicional tenía forma de escalera. La nueva se parece más a una red. Movimientos laterales, proyectos, nuevas especialidades y reinvenciones profesionales convivirán con las promociones tradicionales.

La introducción de la IA genera que las competencias se transformen rápidamente; por lo que nuestro valor dependerá cada vez menos de lo que sabemos hoy y más de nuestra capacidad para aprender lo que necesitaremos mañana. Aprender deja de ser algo que hacemos fuera del trabajo.

Aprender pasa a ser parte del trabajo.

5. De tecnología como herramienta a IA como compañero de trabajo

Esta puede ser la transición más profunda.

Durante décadas utilizamos tecnología para hacer nuestro trabajo. Ahora comenzamos a trabajar con sistemas capaces de realizar parte del trabajo cognitivo junto con nosotros.

Surge entonces una pregunta inevitable:

Si la IA puede hacer parte de lo que hago, ¿dónde está mi valor?

Probablemente cada vez más en el criterio, el contexto, el pensamiento crítico, la creatividad, la empatía, las relaciones y la responsabilidad por las decisiones. El contrato no puede limitarse a: “Usa IA para producir más.”

La organización debería comprometerse a utilizar la IA para aumentar las capacidades de las personas, no solamente su productividad.

Corresponde al profesional aprender a utilizarla sin delegar en ella su criterio ni su responsabilidad.

De la camiseta a la reciprocidad

Vista en perspectiva, la evolución es interesante:

• En el contrato emocional, la moneda era la lealtad.
• En el contrato profesional, la empleabilidad.
• En la economía del conocimiento, el talento y el aprendizaje.
• En la era de la IA y el trabajo híbrido, probablemente sean la adaptabilidad, la confianza y la reciprocidad.

La camiseta no desaparece, pero ya no alcanza con pedirle al colaborador que se la ponga. La organización también tiene que demostrar por qué vale la pena llevarla.

Aquí aparece una pregunta estratégica para Recursos Humanos.

Más allá de discutir cuántos días debemos ir a la oficina o qué herramientas de IA vamos a implementar:

¿Cuál es el nuevo acuerdo que estamos proponiendo a nuestra gente?

¿Qué puede esperar legítimamente una persona de la organización y qué puede esperar la organización de ella?

Cuando cambia el trabajo, también cambia el contrato y la pregunta más importante no parece ser cómo será el trabajo del futuro, sino:

¿Qué estamos dispuestos a prometernos mutuamente para construirlo?

 

(1) Peter Cappelli —de quien tuve la oportunidad de ser alumno en Wharton— describió en The New Deal at Work (1999) una transformación que hoy resulta especialmente vigente: el paso de una relación laboral basada en la estabilidad y la lealtad hacia otra más determinada por el mercado, el valor profesional y la empleabilidad.

EL ARTE DE EMPEZAR DE NUEVO

 

Por Andrés Hatum, Profesor en la Universidad Torcuato Di Tella. Lic. en Cs. Políticas, MBA, PHD in Management & Organization.

Después de años de construir experiencia y prestigio, muchos ejecutivos descubren que lo más difícil no es cambiar de trabajo, sino redefinir quiénes quieren ser.

Hay un momento particularmente raro en muchas carreras profesionales que no necesariamente ocurre después de un despido, de una crisis espectacular ni de una pelea con el jefe. A veces aparece silenciosamente una mañana cualquiera, mientras se mira la computadora y se piensa: “Sé que esto ya no lo quiero, pero no tengo la menor idea de qué quiero”. Bienvenidos al limbo profesional.

Es ese territorio extraño en el que el pasado laboral empieza a quedar chico, pero el futuro todavía es una hoja en blanco. Se tiene un cargo, una profesión, una reputación, experiencia y probablemente un buen currículum. El problema es que todo eso explica perfectamente quién fue uno, pero cada vez menos quién quiere ser. Y ahí comienza la desesperación.

Porque nos educaron para pensar las carreras como si fueran autopistas: se elegía una profesión, se ingresaba a una organización, se ascendían algunos escalones y, con suerte, se llegaba a destino. Había desvíos, por supuesto, pero el camino estaba más o menos señalizado. El problema es que las carreras actuales se parecen bastante menos a una autopista y bastante más a esos caminos donde, de repente, aparecen varias bifurcaciones y ningún cartel.

La primera reacción suele ser buscar la respuesta correcta. ¿Qué debería hacer? ¿En qué soy realmente bueno? ¿Cuál es mi pasión? ¿Dónde me veo dentro de diez años? Y entonces vienen los tests, el coach, los libros, las conversaciones, los fines de semana introspectivos y, en algunos casos, una sobredosis de TED Talks. Todo puede ayudar. Pero existe una trampa: creer que uno tiene que descubrir su próxima vida profesional antes de empezar a vivirla.

Herminia Ibarra, profesora de London Business School y una de las principales investigadoras sobre transiciones de carrera, lleva años demostrando algo bastante contraintuitivo. En su libro Working Identity, basado en su investigación sobre profesionales que cambiaban de carrera, plantea que la reinvención no suele funcionar siguiendo la secuencia “primero descubro quién quiero ser y después actúo”. Muchas veces ocurre exactamente al revés: se actúa, se experimenta y, a partir de esas experiencias, se va descubriendo quién se podría llegar a ser.

Nadie resuelve una crisis de carrera meditando en un sillón. Pensar es necesario; quedarse exclusivamente pensando puede convertirse en una forma bastante sofisticada de no hacer nada. La obsesión por encontrar “la respuesta definitiva” genera parálisis por análisis: se recorren veinte escenarios posibles en la cabeza y se descartan todos antes siquiera de haber probado uno (y mientras tanto uno sigue sentado frente a la computadora, cuestionándose la vida).

Ibarra utiliza una idea particularmente potente: los “provisional selves”, algo así como identidades profesionales provisionales. En una investigación publicada en Administrative Science Quarterly, observó que las personas que asumían nuevos roles profesionales ensayaban distintas versiones de sí mismas: observaban modelos, probaban comportamientos y luego evaluaban qué les resultaba auténtico y qué no. Es decir, la nueva identidad no aparecía por revelación, sino que se iba construyendo mediante experimentos. Esto explica por qué, frente al limbo profesional, es preferible hablar de micro experimentos antes que de grandes decisiones.

Quien crea que podría dedicarse a otra actividad no necesita renunciar de inmediato: primero puede participar en un proyecto vinculado con ese interés. Si le atrae otra industria, conviene conversar con al menos cinco personas que ya trabajen en ese ámbito. Si hay algo que despierta su curiosidad, aunque todavía no sepa para qué podría servirle, puede hacer un curso corto. Y si fantasea con enseñar, emprender, asesorar o escribir, lo mejor es probarlo en una escala pequeña. El objetivo del micro experimento no es alcanzar el éxito, sino generar información.

Bill Burnett y Dave Evans utilizan una lógica similar en Designing Your Life, desarrollado a partir de su experiencia en Stanford: aplicar herramientas del design thinking a las decisiones vitales. Frente a problemas donde no se conoce de antemano la solución, proponen construir prototipos. En lugar de imaginar durante meses cómo sería determinada vida profesional, postulan hacer una versión pequeña y barata de ella y aprender de la experiencia. La palabra clave es curiosidad.

Mark Savickas y Erik Porfeli, dos referentes en investigación sobre adaptabilidad de carrera, identifican precisamente cuatro recursos para afrontar transiciones laborales: preocupación por el futuro, control sobre las propias decisiones, curiosidad por las posibilidades y confianza para perseguirlas. La curiosidad no es entonces un lujo intelectual, es una competencia profesional que hay que desarrollar. Permite explorar futuros antes de comprometerse con ellos.

Hay, sin embargo, otra dificultad. Para reinventarse hay que aceptar temporalmente algo que a muchos profesionales exitosos les resulta insoportable: volver a ser principiantes. Después de veinte o treinta años construyendo expertise, reconocimiento y estatus, no resulta sencillo entrar a un lugar donde nadie nos conoce demasiado, hacer preguntas elementales o descubrir que alguien veinte años menor sabe muchísimo más que uno. Nuestra experiencia, que fue una enorme ventaja durante años, puede convertirse en un yunque si se pretende que el futuro sea simplemente una extensión del pasado.

William Bridges llamó “zona neutral” a ese espacio de transición en el que lo anterior terminó psicológicamente pero lo nuevo todavía no comenzó del todo. Es incómodo porque las personas se quedan momentáneamente sin las referencias que les daban seguridad. Pero Bridges advertía que esa zona aparentemente improductiva es también un período de reorientación. No hay que atravesarla desesperadamente, hay que aprovecharla.

Quizás ese sea uno de los grandes desafíos de las carreras contemporáneas: aprender a tolerar períodos en los que la identidad profesional todavía está en construcción. Durante décadas a los profesionales les enseñaron a acumular certezas: título, cargo, especialidad, experiencia, reputación. Todo debía llevarlos hacia una definición cada vez más precisa de sus personas: “Yo soy esto”. Pero una carrera larga probablemente requiera decir varias veces: “Yo fui esto. Ahora estoy viendo qué puedo ser”.

No significa tirar por la borda treinta años de experiencia. Al contrario. La experiencia es capital acumulado, es criterio, relaciones, conocimiento y cicatrices de errores que ya se cometieron. Pero ese capital puede combinarse de maneras diferentes. El problema aparece cuando se confunde experiencia con identidad.

Hay personas que no extrañan su trabajo anterior, sino que extrañan la jerarquía que tenían. Otras no extrañan la empresa, extrañan la sensación de saber perfectamente qué hacer. Y muchas descubren que lo más difícil de cambiar de carrera no es aprender algo nuevo, sino abandonar la explicación que durante años les dieron a los demás —y a sí mismas— sobre quiénes eran. Por eso el limbo profesional no se resuelve necesariamente encontrando una gran respuesta sino que se atraviesa acumulando pequeñas evidencias.

Una carrera no se diseña solamente corriendo y mirando hacia adelante. Se puede construir caminando y, posiblemente, haya momentos en los que no se sabe exactamente hacia dónde se está yendo. No importa. Cuando el mapa todavía no existe, el próximo paso puede ser más importante que conocer el destino.

 

Publicado en el diario La Nación el 15 de agosto de 2026.

LA IA COMO CABALLO DE TROYA: LINDA POR FUERA, INGOBERNABLE POR DENTRO

Por Enrique Parborell Socio y Director de Estrategia de Sostenibilidad de ESTRATEGA.org

El problema nunca fue la tecnología en sí. El problema es lo que entró junto con ella, sin que nadie lo inventariara.

Citando la referencia del director de Odissea, Christopher Nolan sobre la IA en su nueva película, la inteligencia artificial llegó prometiendo exactamente lo que promete todo caballo de Troya: un regalo demasiado bueno para rechazar. Optimiza y automatiza procesos que antes tomaban semanas, detecta fraude antes de que ocurra, diagnostica enfermedades con una precisión que ningún humano iguala, y eleva la productividad a niveles estratosféricos. Ningún directorio, ningún gobierno y ninguna persona que la adoptó lo hizo por ingenuidad — lo hizo porque funciona, y funciona cada vez mejor. El problema nunca fue la tecnología en sí. 

El problema es lo que entró junto con ella, sin que nadie lo inventariara: personas que la usan sin que sus organizaciones lo sepan, decisiones automatizadas sin nadie que las audite, datos sensibles que viajan a servidores que nadie controla, algoritmos que replican sesgos humanos a una escala que ningún sesgo humano individual podría alcanzar. La IA no vino a destruir desde afuera. Vino puertas adentro, con la confianza que le dimos nosotros mismos — y ahí, dentro de las murallas, es donde el desgobierno se instaló.

Según Gartner, firma de investigación y consultoría y referente mundial de tendencias tecnológicas, expuso que el gasto mundial en IA se proyecta en 2,52 billones de dólares en 2026, un 44% más que el año anterior, mientras que el gasto global en plataformas de gobernanza de IA se proyecta en apenas 492 millones de dólares en 2026, duplicándose recién hacia 2030 — es decir, la gobernanza representa una fracción mínima (~0,02%) del gasto total en IA. Está claro el poco foco que se le está poniendo a la Gobernanza de la IA, y esto trae sus consecuencias…

La IA no es una herramienta, no es un tema tecnológico, es mucho más que esto... Es una “tercerización” (muchas veces inconsciente) de nuestra inteligencia. Es también es una cuestión organizativa que está afectando simultáneamente al cumplimiento normativo, la ética, la responsabilidad legal y la estrategia empresaria.

La Ley de IA de la UE desde agosto de 2026 (que está convergiendo en EEUU, y luego lo hará en Latinoamérica) convierte la gobernanza de la IA en una obligación legal para sistemas de alto riesgo en Europa. Las empresas que utilicen inteligencia artificial en decisiones de recursos humanos, concesión de créditos o infraestructura crítica necesitarán un sistema de gestión de riesgos documentado, documentación técnica y supervisión humana. Sanciones por infracciones: hasta 35 millones de euros o el 7 por ciento de la facturación anual.

Esto cambia fundamentalmente el cálculo. Hasta ahora, la gobernanza de la IA era cuestión de mejores prácticas. A partir de ahora, es una cuestión de responsabilidad, no solo de estas empresas en Europa, sino de empresas europeas en Latinoamérica. Los miembros del consejo o el “board” que no puedan demostrar una estructura de gobernanza se exponen a un riesgo personal (recordar la analogía con SOX Sarbanes-Oxley hace 20 años).

Algunos hechos inquietantes por imprevistos de la IA…

Hecho 1:

Hacemos unos días, leímos esta noticia. El 21 de Julio de este año, OpenAI informó públicamente algo preocupante sobre “un incidente de ciberseguridad sin precedentes”. Esta empresa, estaba testeando un Modelo no lanzado aun con técnicas de hackeo en un ambiente de prueba interno. Pero sucedió lo que no esperaban… este Modelo salió de este entorno interno, encontró un acceso a Internet dentro de las oficinas de OpenAI, salió y ejecutó código indebido en servidores de otras empresa, Hugging Face. La IA empieza a tomar sus propias decisiones, más allá del alcance que le dieron sus diseñadores.

Hecho 2:

Unos meses antes, en Noviembre de 2025, la Corte Suprema de Colombia, en un histórico fallo sobre el uso de la IA en ese país, anuló una decisión judicial apoyada en citas falsas generadas por la misma IA, en lo que empezó a llamarse “alucinaciones de la IA”, incluyendo citas inexistentes en leyes o jurisdicciones.

Hecho 3:

Para mencionar un caso de discriminación racial hecho por algoritmos de IA (diseñados antes por humanos que también discriminaban), Derek Mobley, un hombre afroamericano mayor de 40 años, presentó su CV a más de 100 empleos en empresas que usaban el software de selección de Workday y fue rechazado todas las veces (una vez, apenas 55 minutos después de enviar la solicitud, a la 1:50 AM…). Este proceso es ejecutado 100% por algoritmos de IA de la aplicación. En mayo de 2025 una jueza federal de California autorizó que el caso avance como demanda colectiva nacional bajo la ley antidiscriminación por edad, pero hecha por IA….

¿Cómo puede manifestarse el desgobierno?

En la indefinición de dónde debe usarse la IA, muchas veces por no integrar la ética en las decisiones. Por ejemplo, le pregunto al lector, ¿sería ético integrar la IA en armas para uso militar que matan humanos? O para espiar caras sin consentimiento de ciudadanos o consumidores?

El caso de desgobierno en el uso de datos, no íntegros o de baja calidad, es anterior a este boom de la IA, pero ésta agrava el problema porque usa estos datos para tomar decisiones por nosotros, con una base errónea de datos o hipótesis equivocadas. O sea, resultados indeseados.

Otro caso donde sufrimos las consecuencias del desgobierno, está relacionado con las funciones para las cuales fueron diseñados los Modelos con IA, pero que luego aprenden nuevas funciones en forma autónoma, sin la autorización de su diseñador como el caso de OpenIA.

Vayamos al desgobierno por no control de las acciones de IA, como el caso de Workday. ¿Quién controla que no haya sesgos en el mismos algoritmos? Aún con la existencia de herramientas de IA que detectan sesgos en otros algoritmos de IA, ¿cuántas empresas usan estos detectores de sesgos? Poquísimas…

Los algoritmos al inicio de su existencia, con Modelos Matemáticos bien elegidos, tienen un porcentaje muy bajo de falsos positivos. Dicho de otra manera, aciertan con más de 95% de certeza sus resultados. Pero… con el correr del tiempo, pierden efectividad hasta tal punto que pueden estar 50% equivocados en sus conclusiones. Lo alarmante que su diseñador o la organización que los usa, no lo saben porque estuvieron en su concepción, pero no monitorearon su evolución. Siguen confiando en sus algoritmos como el 1er día. Justamente la nueva ISO 42001 con foco en el Gobierno de la IA, obliga a tener procesos de revisión frecuente de los algoritmos y de sus resultados.

¿Cómo bajamos la probabilidad de ser víctimas de algoritmos de IA defectuosos o no éticos?

La IA no es responsabilidad del CIO o del Gerente de Sistemas. Es responsabilidad de todos los usuarios, sin jerarquías. No obstante, alguien tiene que gestionar las consecuencias y su comunicación. La ISO 42001 obliga a la definición de un Comité de IA con Directores que son responsables del uso de la misma en cada área que lideran.

Al mismo tiempo debe existir una Política de uso de Algoritmos de IA, estableciendo dónde se aplicarán y dónde no, evaluando riesgos y validando el impacto sobre proveedores, empleados y clientes.

Debe definirse quién es quién en el uso de la IA (Proveedor, Productor, Usuario, Impactado, etc), y qué debe medirse como resultado de ejecución de estos algoritmos.

Pero lo más importante, es no tercerizar “nuestro pensamiento crítico”. Podemos tercerizar en la IA tareas repetitivas, preguntar sobre abordajes, revisar políticas, pero de ninguna manera, podemos perder nuestra capacidad de tomar decisiones en función a quienes somos, qué queremos, sobre qué cultura organizacional operamos, y sobre todo, del timing justo de la ejecución. Al final, las organizaciones, aun con grandes instalaciones y fábricas, son grupos humanos con objetivos de resultados. No tercericemos en la IA, sin aplicar nuestro pensamiento crítico y conciencia de sus resultados, y menos, si no ejercemos un gobierno maduro de la misma. Si entra un Caballo de Troya, preparémonos para gobernar las soluciones a sus consecuencias.

Publicado en El Cronista el 22 de agosto y en este espacio con expresa autorización del autor.