El siguiente desafío del equipo directivo: Liderar la fuerza laboral aumentada

Una reciente proyección de Databricks menciona que para 2027, el 99% de las empresas globales habrán adoptado la Inteligencia Artificial generativa (GenAI por sus siglas en inglés). Sin embargo, una gran mayoría de ellas enfrentará serias dificultades para escalar sus proyectos y convertirlos en un verdadero motor de valor. Esta brecha entre la adopción y el impacto real es la señal de que la conversación sobre IA en los negocios debe evolucionar urgentemente.

Este desafío de escalabilidad no es meramente técnico, es estratégico. Señala el fin de la primera fase de la GenAI —aquella centrada en la generación de contenido como un asistente novedoso— y marca el umbral de una transformación mucho más profunda: el ascenso de los agentes de IA. Ya no hablamos de herramientas que responden a instrucciones, sino de sistemas autónomos diseñados para ejecutar tareas complejas, aprender de los resultados y optimizar procesos de negocio de forma proactiva. Estamos, en efecto, presenciando el nacimiento de los primeros “compañeros de equipo digitales”.

La llegada de estos compañeros de equipo digitales nos obliga a redefinir el concepto mismo de “fuerza laboral”. La ventaja competitiva en esta nueva era, que ya ha comenzado, no se encontrará en la simple adquisición de tecnología, sino en orquestar una colaboración fluida entre la inteligencia humana y la artificial. Dando lugar al concepto de la “fuerza laboral digital aumentada”: un ecosistema de trabajo donde los agentes de IA no son solo herramientas pasivas, sino colaboradores activos que potencian las capacidades humanas, automatizan flujos de trabajo y descubren insights a una velocidad y escala antes inimaginables.

Frente a esta disrupción, el rol del área de Capital Humano sufre una nueva transformación, provocando dejar de ser un actor reactivo y enfocado en buscar habilidades técnicas para operar nuevo software, sino intencionalmente en convertirse en el arquitecto principal de esta nueva organización híbrida. La misión ahora es protagónica y visionaria: diseñar la estructura, el modelo de liderazgo y, fundamentalmente, la cultura necesaria para que la co-creación humano-IA no sólo funcione, sino que se convierta en el principal diferenciador estratégico del negocio.

El líder del presente y futuro debe evolucionar hacia un rol de “Director Humano Digital de una Orquesta Híbrida“, cuya función no radica en ejecutar la música por sí mismo, sino en sincronizar a todos sus intérpretes —humanos y digitales— para crear una sinfonía de valor para el negocio.

Para lograrlo, se requieren tres nuevas habilidades fundamentales:

» 1. Planeación estratégica

La nueva pregunta para un líder ya no es “¿quién puede hacer esta tarea?”, sino “¿qué parte de esta tarea requiere juicio, creatividad o empatía humana, y qué parte puede ser ejecutada con mayor precisión y velocidad por un agente de IA?”.

Liderar en este entorno implica desglosar los flujos de trabajo y reasignar tareas para que los colaboradores humanos se enfoquen en actividades de alto valor —estrategia, innovación, relación con clientes—, dejando la carga operativa, el análisis de datos masivos y las tareas repetitivas a sus contrapartes digitales.

» 2. Inteligencia emocional

La integración de agentes de IA en los equipos generará, inevitablemente reacciones humanas: desde el entusiasmo hasta la ansiedad y el escepticismo. Un líder eficaz debe ser capaz de gestionar esta dimensión emocional, comunicando una visión clara, fomentando una cultura de experimentación segura y re-entrenamiento a los empleados para que vean a la IA como un potenciador de sus propias carreras profesionales.

» 3. Curiosidad técnica / pensamiento crítico

No se espera que los directivos se conviertan en ingenieros de software, pero sí que desarrollen una profunda curiosidad por entender qué pueden y qué no pueden hacer estas nuevas tecnologías. Un líder debe ser capaz de dialogar con los equipos técnicos e imaginar nuevas formas de hacer uso de estos compañeros digitales para resolver los problemas del negocio.

Adicionalmente, esto nos lleva a discutir la narrativa ética de los nuevos casos de uso de la IA, en donde la gobernanza de los agentes de IA forma parte de los ‘acordes’ estratégicos.

» Mitigación de sesgos

Los agentes de IA aprenden de los datos históricos de la organización. Si esos datos reflejan sesgos humanos pasados —en contrataciones, evaluaciones de desempeño o promociones—, la IA no solo los aprenderá, sino que los replicará y amplificará a escala, convirtiendo un prejuicio en una política automatizada. Por ello, implementar auditorías para re-entrenar los modelos y asegurar su eficiencia.

» Gestión y revisión de la rutina

Cuando un agente autónomo toma una decisión incorrecta que impacta a un cliente o a un empleado, ¿quién es el responsable?. Se debe establecer un marco de responsabilidad claro, definiendo los roles de supervisión humana acompañado de procesos de mejora en caso de error.

» Transparencia

Para que los empleados confíen en sus compañeros digitales, deben entender, al menos a un nivel funcional, cómo toman sus decisiones. Debemos buscar tecnologías que ofrezcan cierta explicabilidad (del inglés, XAI), y comunicar de forma clara y sencilla a los equipos qué tareas están siendo realizadas por agentes de IA y bajo qué criterios operan.

El reto para capitalizar esta revolución no es la tecnología misma, sino nuestra capacidad para adaptar nuestros modelos de liderazgo, nuestras redes organizacionales y nuestros marcos éticos. Por lo que, la pregunta que cada líder debe hacerse es cómo integrará agentes de IA en sus equipos, para generar una ventaja competitiva sostenible y responsable adaptándose al futuro del trabajo.