Silvia Dvorak.
Desde el nacimiento de la computación, no éramos conscientes de que humanos y máquinas hablábamos idiomas distintos. Nosotros hablábamos español, inglés, francés o chino mientras que las máquinas hablaban código máquina, COBOL, C, Java, SQL o Python.
Para que ambos mundos pudieran entenderse necesitábamos a esos traductores tan codiciados en el mercado laboral: ingenieros, desarrolladores, arquitectos IT, analistas y especialistas capaces de convertir una necesidad humana en instrucciones que un ordenador pudiera comprender y ejecutar.
Durante más de medio siglo, toda la revolución digital se construyó sobre esa barrera lingüística. Vivíamos, sin saberlo, dentro de una auténtica Torre de Babel digital.
Por eso la mayoría podíamos beneficiarnos de la tecnología, pero sólo unos pocos podían construirla, modificarla o adaptarla a sus necesidades. ¿Quién no ha tenido ideas de negocio, o de cambios en su forma de trabajar, que nunca llegaron a materializarse? Para hacerlo, necesitábamos aprender el idioma de las máquinas o recurrir a quienes lo hablaban. Hasta ahora.
Por primera vez, gracias a la inteligencia artificial generativa, cualquiera de nosotros puede pedirle a un ordenador, un smartphone o un robot lo que quiere utilizando lenguaje natural, tal como lo haríamos con otro ser humano, sin necesidad de conocer los lenguajes de programación que existen detrás.
Puede parecer un avance tecnológico más, pero no lo es. Es el derrumbe de una barrera histórica que volverá a redefinir quién crea valor, cómo se organiza el trabajo y qué capacidades serán críticas en las próximas décadas.
Por primera vez, la distancia entre intención y ejecución se reduce drásticamente. Y cuando esa distancia casi desaparece, cambian las reglas del juego: surgen nuevas oportunidades para aquellos individuos y organizaciones capaces de adaptarse más rápido.
Las consecuencias ya empiezan a hacerse visibles. Grandes corporaciones, pymes, startups y fondos con los que trabajo están, como mínimo, replanteándose sus estructuras organizativas y sus perfiles críticos. Microsoft habla de las Frontier Firms, organizaciones diseñadas para combinar talento humano y agentes inteligentes en Pods, micro-equipos híbridos donde cada profesional trabaja rodeado de “colegas digitales” que ejecutan tareas y workflows completos.
Si cambia la forma de organizar el trabajo, también tiene que cambiar la forma de liderarlo. En paralelo, los líderes de nuestras empresas necesitan entender sistemas, datos, automatización, agentes, robots e inteligencia artificial con la misma naturalidad con la que hoy entienden finanzas o estrategia. En los mandos intermedios y perfiles junior, las tareas de ejecución más rutinarias pierden valor relativo frente al criterio, la creatividad, el pensamiento crítico y la capacidad de resolver problemas complejos.
Los departamentos de Recursos Humanos tendrán que integrar capacidades tecnológicas que antes vivían encapsuladas en otras áreas para diseñar y gestionar organizaciones híbridas donde equipos de humanos, agentes y robots se conviertan en una capacidad productiva diferencial.
Al mismo tiempo, vemos cómo las empresas empiezan a incorporar nuevos roles que hace apenas dos o tres años no existían: Chief AI Officers responsables de definir la estrategia de adopción, responsables de AI Governance que garantizan un uso seguro y responsable, AI Product Managers, arquitectos de IA y líderes de transformación capaces de conectar negocio, tecnología, datos y cambio organizativo.
En el sector industrial encontramos los primeros ejemplos de esta realidad física a escala: Siemens y la startup británica Humanoid, en colaboración con NVIDIA, han desplegado robots humanoides en operaciones logísticas reales en toda su fábrica de Erlangen, probando cómo la Physical AI puede trabajar codo con codo con las personas en planta.
También empiezan a surgir nuevos indicadores, como el número de agentes por empleado. Algunos análisis anticipan que, en organizaciones avanzadas, podríamos pasar de unos pocos agentes por persona hoy a varias decenas en 2030, con el potencial de disparar métricas como el “revenue per employee” que popularizó la era SaaS.
Porque la verdadera disrupción de nuestros mercados, incluido el de Executive search, no vendrá sólo por las ganancias de eficiencia o la reducción de costes. Como nos invita a pensar Sam Altman, la pregunta clave es: “¿qué es posible ahora que antes era imposible?”.
Pues paradójicamente, en este nuevo escenario donde humanos y máquinas por fin hablamos el mismo idioma, seguimos necesitando traductores. No traductores de código, sino traductores del cambio: personas capaces de comprender la dimensión de esta profunda transformación, aterrizarla en modelos de negocio, rediseñar organizaciones y ayudar a que una nueva Torre de Babel digital no vuelva a levantarse entre humanos y máquinas.
*** Silvia Dvorak es CEO de The Future Talent y miembro de la Asociación Española de Dirección y Desarrollo de Personas (AEDRH).