Inteligencia artificial está cambiando la forma en que trabajamos a una velocidad que pocos esperaban. Tareas que llevaban semanas ahora salen en horas, y lo que antes exigía un equipo entero hoy puede hacerlo una sola persona con las herramientas adecuadas. La curva de productividad individual se disparó de una manera que habría sido difícil de creer hace apenas cinco años, y quien está en el mercado lo sabe en la práctica, no solo en la teoría.
Pero hay algo curioso ocurriendo en medio de todo esto: mientras la productividad técnica se dispara, la agenda de reuniones no para de crecer. 🤔
Dan Sirk es lo que llaman un ejecutivo fraccionado, un profesional que actúa como director de marketing no para una, sino para dos empresas al mismo tiempo. Con la ayuda de herramientas como Claude, Gemini y ChatGPT, consigue comprimir meses de trabajo en semanas. Construir un sitio web personalizado, por ejemplo, solía llevar de tres a seis meses con un equipo de contratistas. Ahora lo hace solo en cerca de un mes. Elaborar una estrategia de comunicación consumía una semana entera. La última vez, lo resolvió en menos de ocho horas. Incluso planea asumir una tercera empresa próximamente.
Pero cuando le preguntaron si pretendía ir más allá en el futuro, la respuesta fue directa: no hay forma.
El motivo no es falta de capacidad técnica ni de herramientas. Son las reuniones. Dan calcula que ya participa en unas diez reuniones por semana entre las dos empresas. Tiene reunión fija con los ejecutivos de cada compañía, encuentros individuales con cada CEO, alineación con subordinados directos, reuniones con el área de ventas y además encuentros sobre proyectos específicos, como una presentación para inversionistas. Al agregar una tercera empresa, calcula que el volumen de reuniones crecerá alrededor de un 50%. Si fuera más allá, pasaría prácticamente la semana entera en llamadas y salas de conferencia, sin que le sobrara tiempo para nada más.
Este detalle abre una cuestión que va mucho más allá de la rutina de Dan: si la IA ya hace tanto, ¿por qué el lado humano del trabajo solo aumenta?
La respuesta puede estar justo en la intersección entre la ejecución de tareas automatizadas y algo que ningún modelo de lenguaje ha logrado replicar hasta ahora: la capacidad de construir relaciones humanas reales, de convencer, de reconfortar y de estar presente.
Lo que la IA todavía no puede hacer por ti
Existe una diferencia enorme entre ejecutar y relacionarse. La inteligencia artificial, por más sofisticada que sea, opera dentro de un contexto de entrada y salida. Le proporcionas un prompt, te entrega un resultado. Ajustas el comando, refina la respuesta. Ese ciclo puede ser increíblemente poderoso para producción de contenido, análisis de datos, creación de estrategias e hasta gestión de proyectos enteros. Pero cuando el asunto es sentarse frente a un cliente nervioso, leer la sala durante una negociación tensa o calibrar el tono de una conversación difícil con un colaborador que está pasando por un momento complicado, el modelo de lenguaje simplemente no entra en juego.
Esto no es una limitación temporal que se resolverá en la próxima versión de GPT o de Gemini. Es una cuestión estructural. Las relaciones humanas exigen presencia, y la presencia es algo que no cabe en un token. La confianza que se construye a lo largo de meses de trabajo conjunto, el apretón de manos que sella un acuerdo, el silencio estratégico en una reunión de ventas, la empatía genuina que aparece cuando alguien está sobrecargado… todo eso pertenece a una dimensión que la IA observa desde fuera, sin jamás participar de verdad.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
Y es exactamente por eso que el tiempo que las personas dedican a esas interacciones no disminuye a medida que la automatización avanza. En realidad, tiende a crecer, porque cuando las tareas operativas desaparecen de la mesa, lo que queda son justamente las situaciones que exigen juicio humano.
David Deming, economista y decano del Harvard College, refuerza este punto. Según él, habilidades como contar una historia a partir de datos, transformar grandes volúmenes de texto en algo que las personas realmente quieran consumir… esas siempre fueron importantes. Pero a medida que el panorama informativo se satura más, se vuelven aún más valiosas. Un estudio de Deming publicado en 2017 ya mostraba que, conforme las computadoras se volvían más poderosas, una proporción creciente de los empleos pasaba a exigir interacción social intensa, mientras que funciones que demandaban mucho conocimiento matemático pero poca habilidad social, como ciertos cargos de ingeniería, se reducían.
La automatización, en la práctica, empujaba a las personas hacia trabajos donde la relación interpersonal era lo que más importaba. Y los profesionales que mejor se desenvolvían no eran simplemente los más carismáticos, sino aquellos que combinaban habilidades sociales con conocimiento técnico sólido.
La productividad técnica es el nuevo básico
Cuando Dan Sirk dice que consigue llevar dos trabajos simultáneos con ayuda de IA, está describiendo algo que se volverá cada vez más común. La compresión del tiempo operativo es real y está ocurriendo ahora, en todas las áreas. Un profesional de marketing consigue producir en un día lo que un pequeño equipo producía en una semana. Un abogado puede revisar contratos en fracciones del tiempo que llevaba antes. Un desarrollador consigue escribir y probar código con una velocidad que sería impensable sin asistencia automatizada. Este cambio no es marginal, es estructural, y quien todavía no lo ha percibido va a sentir el impacto en los próximos años de una manera muy concreta.
Pero aquí está el punto que mucha gente aún no ha conectado: si la ejecución de tareas se convirtió en commodity, lo que diferencia a un profesional de otro dejó de ser la velocidad de entrega y pasó a ser la calidad de las decisiones, de las relaciones y del juicio aplicado. Cualquier persona con acceso a las mismas herramientas de IA va a conseguir entregar el mismo volumen. Lo que va a separar a quien crece de quien se estanca es exactamente lo que no se puede delegar a un modelo: la capacidad de entender lo que el cliente realmente quiere más allá de lo que dijo, de construir alianzas dentro de una organización, de posicionarse con autoridad en una sala llena de tomadores de decisiones y de gestionar expectativas sin perder la confianza de nadie.
El caso de Dan ilustra esto de forma muy directa. El límite no fue su capacidad productiva ni la de las herramientas que usa. El límite fue el tiempo disponible para estar presente, para participar en conversaciones, para mantener las relaciones que sostienen los dos trabajos funcionando de verdad. Las reuniones no son un problema de agenda mal gestionada. Son el reflejo de algo esencial: las personas todavía necesitan personas. Y esto vale tanto para el cliente que quiere sentir que lo están escuchando como para el compañero de equipo que necesita alineación antes de tomar una decisión importante. La IA acelera el trabajo, pero no sustituye la red de confianza que hace funcionar a una organización. 🤝
De la sala de entrevistas al día a día de la consultoría: el nuevo perfil profesional
En entrevistas realizadas por The New York Times, profesionales de diversas áreas relataron que la inteligencia artificial aceleró drásticamente este cambio en la valoración de habilidades. Un científico de datos de una empresa de software contó que él y sus colegas solían escribir código para cada nueva funcionalidad o mejora que querían probar. Ahora, basta con tener la idea: la IA escribe el código y ejecuta el análisis.
El reflejo de esto apareció incluso en el proceso de selección de la empresa. Antes, las entrevistas estaban dominadas por preguntas sobre programación y favorecían a candidatos con perfil técnico puro, aunque no fueran grandes comunicadores. Hoy, el foco cambió hacia evaluar si el candidato consigue identificar buenas ideas y, más importante, si parece capaz de convencer a sus colegas de apoyarlas.
Mark Ozaki, director de KPMG, confirmó esta tendencia en el universo de las consultorías. Según él, la firma tradicionalmente incentivaba a los consultores más jóvenes a especializarse en un área técnica, como legislación tributaria, o en una competencia operativa, como programación. Pero la IA está desvalorizando ese tipo de especialización aislada y valorizando a generalistas que toman la iniciativa y se destacan en el cultivo de relaciones con clientes.
Ozaki lidera un equipo que desarrolla una plataforma de sostenibilidad basada en IA llamada Sustainlit.com. Dijo que, en el pasado, su equipo dependía de programadores cualificados. Ahora, la mayor parte de la codificación la hace la inteligencia artificial, y lo que realmente necesita son personas conectadas, que mantienen el teléfono pegado a la oreja, que son amigas de todo el mundo y que tienen energía para no parar nunca.
En Accenture, otra gigante de la consultoría, el patrón se repite. Los consultores frecuentemente usan IA para crear diapositivas de presentaciones, pero los que realmente se destacan son aquellos que absorbieron las preferencias de los clientes a lo largo de muchas horas de reuniones. Saben exactamente cómo el objetivo de la persuasión prefiere consumir información. ¿Es una persona movida por métricas? ¿Prefiere estudios de caso o historias personales? Ese tipo de lectura contextual todavía es exclusivamente humano.
Cuando la vulnerabilidad se convierte en ventaja
Un caso interesante viene de una profesional de éxito del cliente en Salesforce. Ella usa chatbots en su día a día para orientar a clientes sobre cómo utilizar los softwares de ventas de la empresa y conectarlos con especialistas técnicos cuando es necesario. Pero, preocupada con la posibilidad de estar efectivamente entrenando a su propia sustituta digital, pasó a invertir fuerte en algo que ningún bot consigue replicar: cercanía genuina.
Ella se asegura de conocer a sus clientes más allá de mensajes de texto y correos electrónicos. Realiza visitas presenciales, participa en conferencias y dedica tiempo a conversar de verdad. Recientemente, escuchó a una clienta que se desahogó sobre el miedo a ser despedida. Ese tipo de momento, donde alguien se abre y se muestra vulnerable, es algo que ninguna inteligencia artificial va a reproducir con autenticidad.
Salesforce, por su parte, dijo que la IA liberó a sus empleados para enfocarse en prioridades como profundizar relaciones con clientes y que reubicó a cientos de colaboradores hacia áreas de crecimiento más rápido dentro de la empresa.
Menos programadores, más gente de relaciones
La historia de PolicyFly, una empresa que vende software para aseguradoras, es quizás el ejemplo más concreto de cómo esta transición está ocurriendo en la práctica. En 2024, se necesitaban cuatro o cinco empleados y un promedio de seis meses para configurar el software para un nuevo cliente. Cada tipo de póliza de seguro tiene innumerables variables, y la forma en que cada aseguradora las maneja es diferente, lo que exigía una personalización pesada para cada caso.
Con la IA haciendo la personalización, un único empleado de PolicyFly ahora pone a funcionar a un nuevo cliente en cerca de dos semanas. Cory Crosland, CEO de la empresa, espera que ese plazo baje a menos de una semana todavía este año. La reducción de costos permitió cobrar mucho menos en la contratación inicial, lo que aparentemente está aumentando la demanda por los servicios de la empresa.
En los últimos seis meses, PolicyFly creció de 20 a 28 empleados. Pero aquí está el detalle revelador: apenas dos de los nuevos contratados son ingenieros de software. Los demás son profesionales más jóvenes enfocados en configuración inicial y en éxito del cliente, ayudando a los clientes a sacar el máximo provecho del software.
Herramientas que usamos a diario
Aun así, Crosland dijo que no cree que conseguirá automatizar el proceso mucho más allá del punto actual, al menos no en un futuro cercano. ¿El motivo? Los clientes quieren hablar con gente de verdad. Quieren que PolicyFly los tranquilice, confirme que el software va a funcionar en diferentes escenarios, que la facturación está configurada correctamente, que las políticas de prorrateo tienen sentido. Y, por supuesto, hay reuniones para discutir todo esto. Muchas reuniones.
Con empresas más grandes, el desafío se multiplica. Hay múltiples stakeholders de diferentes departamentos opinando, y llegar a un consenso exige tiempo, paciencia y una buena dosis de habilidad interpersonal. Ningún algoritmo resuelve eso con un prompt. 😅
Habilidades sociales como ventaja competitiva real
Durante mucho tiempo, las habilidades sociales fueron tratadas como un complemento simpático al currículum técnico. Algo que ayuda, pero que no es esencial. El profesional que sabía programar muy bien o que dominaba el análisis financiero tenía el camino abierto, independientemente de si era un comunicador brillante o no. Ese escenario cambió de forma bastante significativa, y el auge de la inteligencia artificial en el entorno de trabajo aceleró ese cambio de una manera que nadie esperaba.
Ahora que la parte técnica puede ser amplificada por herramientas accesibles a cualquier persona, el diferencial humano volvió al centro del escenario con fuerza total. Construir relaciones humanas sólidas dentro y fuera de una organización es una habilidad que se desarrolla con tiempo, atención e intención. No existe atajo automático para eso. Aprendes a negociar negociando, aprendes a liderar liderando, aprendes a comunicarte de forma clara y persuasiva practicando en situaciones reales con consecuencias reales. Ningún modelo de lenguaje va a hacer ese trabajo por ti.
Y más importante: ninguna empresa, en ningún sector, va a dejar de necesitar profesionales que consigan transitar con naturalidad entre la ejecución técnica y la relación humana. Al contrario, ese perfil se está volviendo cada vez más raro y, por eso, cada vez más valioso en el mercado.
El profesional que usa la IA como palanca, no como muleta
Lo que está emergiendo ahora es un nuevo perfil profesional: alguien que usa la IA como una extensión de sus capacidades operativas, liberando tiempo y energía para invertir justamente en las dimensiones que la tecnología no cubre. Este profesional no compite con la inteligencia artificial. La utiliza como palanca y dirige la ganancia de productividad hacia donde realmente importa: la construcción de confianza, el liderazgo de personas y la navegación por el lado humano y muchas veces impredecible de las organizaciones.
El patrón que emerge de los relatos de The New York Times es consistente en diferentes sectores. Desde la consultoría hasta el desarrollo de software, desde las ventas corporativas hasta el mercado de seguros, el mensaje es el mismo: la IA está automatizando el trabajo técnico y elevando el valor del trabajo relacional. Profesionales que antes eran valorados exclusivamente por sus habilidades de codificación o análisis ahora necesitan demostrar que saben presentar, debatir, hacer lobby, persuadir, tranquilizar y, sí, vender. No vender productos, necesariamente, sino vender ideas, vender confianza, vender la certeza de que hay un ser humano del otro lado que entiende y se preocupa.
Esa reunión que parece una pérdida de tiempo puede ser, paradójicamente, lo más importante que haces en la semana. Porque es ahí donde la confianza se construye, donde las decisiones se toman de verdad y donde las relaciones se solidifican de una forma que ningún chatbot consigue replicar. Quien entienda esto más temprano va a llevar ventaja, no porque vaya a trabajar más horas, sino porque va a trabajar en las horas correctas, en las conversaciones correctas, con las personas correctas. 🚀
