Es posible que estos últimos años hayáis oído hablar de temas como el liderazgo vulnerable, la experiencia del empleado como ventaja competitiva y últimamente de la inteligencia artificial como reorganizadora del trabajo, no solo como automatizadora. Son ideas que ha ido elaborando Jacob Morgan, una persona influyente en cuestiones relativas a recursos humanos, un experto en liderazgo, en experiencia de empleado y en el futuro del trabajo. El creador y presentador de Future Ready Leadership y de Great Leadership con Jacob Morgan, dos de los podcasts más escuchados en el mundo del management.

Pues bien, en los últimos dos años, Jacob ha ganado visibilidad por explicar cómo la IA transformará el liderazgo y el trabajo humano, y por diferenciar modelos de adopción. Me gusta mucho una de sus citas, “El futuro no pertenece a las empresas que mejor utilicen la IA, sino a aquellas que la utilicen de la forma más humana”. Para reforzar su visión de que la IA no está reemplazando a las personas, sino reorganizándolas, muchas veces usa ejemplos reales de empresas, explorando casos de uso que muestran cómo la tecnología, el liderazgo y los recursos humanos convergen.

Hoy no quiero centrarme en el debate sobre si estamos ante una burbuja, ni en cuánto tiempo puede tardar en explotar. Quiero centrarme en la importancia de la capacitación de los trabajadores, en la criticidad de cerrar la brecha de talento, en lo fundamental de proteger el poder adquisitivo de los trabajadores; y en el efecto chivo expiatorio de la IA y por qué la falacia de las organizaciones que culpan a la IA de los despidos tiene efectos negativos en la confianza.

Es evidente que la IA está obligando a los líderes a rediseñar la relación entre los humanos y la inteligencia; del mismo modo que existen múltiples IAs de frontera y que hay muchas maneras de aplicarla en el mundo laboral. Jacob dice que hay 2 maneras principales de usar la IA, a lo Oracle o a lo Walmart. En el primer caso, creen que la mejor manera de conseguir el elevado retorno de la inversión en IA es recortando miles de empleos; en el segundo ejemplo, la filosofía es totalmente distinta y lo que se busca es hacer crecer el tamaño de la tarta para seguir incrementando los beneficios.

No voy a entrar en qué opción es mejor, porque depende de muchos factores, incluido el sector del que estemos hablando y de la urgencia por mostrar resultados en la cuenta de resultados para “proteger” la cotización de la empresa, incluso para ahorrar en una de las líneas de coste más grandes de todas las organizaciones (las personas) para invertir más en IA.

Me gusta pensar que las empresas que triunfen serán las que usen la IA para elevar el trabajo humano, para eficientar nuestro uso, no solo para automatizarlo. Por eso me gusta la idea de hacer crecer la tarta, porque me recuerda algo que pasó en una conversación entre un alto ejecutivo de Ford y Walter Reuther (uno de los líderes sindicales más influyentes del siglo XX en Estados Unidos y una figura clave en la lucha por los derechos laborales). A mediados del siglo pasado, estaban hablando de la automatización de las fábricas de coches y le preguntaron a Walter cómo iba a cobrar cuotas sindicales a los robots a lo que él respondió preguntando cómo iban a conseguir que esos robots comprasen sus coches.

Supongo que veis a dónde quiero llegar, a que valoremos los riesgos asociados, el impacto de eliminar salarios. No podemos olvidar que eso tiene potencialidades negativas como la eliminación de consumidores o la reducción del PIB. Si lo automatizamos todo, ¿quién sostiene la demanda?. Al fin y al cabo, los empleados también somos clientes y la economía funciona si las personas tenemos poder adquisitivo. Esta es otra razón por la que me gusta el modelo de Walmart: usar la IA como herramienta de ampliación humana.

En esta columna no puedo profundizar en la conexión entre los dos modelos de IA comentados, ni en las cifras reales de la economía del conocimiento. Pero creo que es bastante evidente que la IA no llega a un mundo homogéneo, sino a un mundo donde muchos países y muchas empresas (incluídas las PYMEs) no tienen un fácil acceso al capital, ni al talento, ni a los datos para alimentar LLMs. Sin olvidar que la mayoría de trabajadores no están en empleos altamente digitalizados o que la productividad del conocimiento lleva veinte años estancada en muchos países.

Actualmente la mayoría de empresas no pueden permitirse hacer inversiones faraónicas en IA. En cierto modo, se está creando una IA de élite, que aumenta la desigualdad entre empresas y sectores “ricos en IA” y “pobres en IA”. Aunque parece que la mayoría sí que pueden usar la IA para mejorar el trabajo humano, para aumentarnos. ¿Apostamos por modelos que democraticen la IA, que aumenten la productividad humana, mantengan la demanda y reduzcan la desigualdad permitiendo que las empresas pequeñas también ganen? La IA será amenaza si se usa para reemplazar y será una oportunidad para mejorar el mundo si se usa para elevarnos.