A medida que la adopción de la IA se expande globalmente, los miembros de las juntas directivas y los altos directivos están definiendo cómo gestionar y gobernar la colaboración entre humanos e IA para maximizar el retorno de la inversión. Informan sobre aprendizajes clave.

Lecciones clave sobre la colaboración entre humanos y IA

1. Distinge entre automatización, aumento y adición de IA. Ya en 2019, el profesor Mark Kennedy, del Imperial College de Londres, distinguió entre el papel de la IA en la automatización (reemplazar las tareas humanas con tecnología), el aumento (mejorar los resultados humanos mediante la tecnología) y la adición (encontrar nuevas fuentes de valor). Muchos de los primeros en adoptar la IA afirman que su éxito se debe a una combinación de reducción de costes mediante la automatización, mayor calidad mediante el aumento y diferenciación competitiva mediante la adición. A medida que la IA se generaliza, los líderes eficaces van más allá de usarla únicamente para ahorrar costes y aumentar la productividad, para ampliar la capacidad humana mediante el aumento y la adición. Esto impulsa la diferenciación organizacional mediante una reflexión más profunda, mayor innovación e investigación y desarrollo, nuevas formas de conectar con los clientes, productos y servicios mejorados, y una experiencia de usuario superior.
2. Planifica una larga cola para el retorno de la inversión en IA. Un nuevo estudio cuantifica lo que muchos miembros de la junta y líderes sénior han informado sobre el costo de adoptar y escalar la IA. El estudio de febrero de 2026 , publicado por Tatsuru Kikuchi en la Universidad de Tokio, sugiere un "impuesto de implementación" de IA, donde los bancos experimentan una disminución de 428 puntos básicos en el retorno sobre el capital (ROE) a medida que absorben los costos de integración de la IA generativa. El impacto varía considerablemente según el tamaño de la organización, desde una disminución del ROE de 517 puntos básicos para las organizaciones más pequeñas hasta 129 puntos para las más grandes. El estudio también cita una investigación sobre la "paradoja de la productividad", que documenta que el patrón clásico de "curva J" de adopción de tecnología también se aplica a la IA generativa. Esto ayuda a explicar el bajo ROI de la adopción temprana de IA informado por numerosos estudios recientes. Los líderes efectivos consideran el tiempo, los niveles de inversión y el ROI esperado al tomar decisiones de adopción de IA. También establecen expectativas razonables con las partes interesadas clave.
3. Dejemos que la IA haga lo ordinario para que los humanos puedan hacer lo extraordinario. Recientemente, durante una discusión en Palo Alto, CA, con Ramneek Gupta, fundador y socio gerente de PruVen Capital , él y su equipo describieron una de las “MetaVerdades” de su firma para 2026 como “La IA hace lo ordinario para que los humanos puedan hacer lo extraordinario”. PruVen sugiere adoptar la IA para manejar procesos rutinarios y análisis, mientras los humanos se enfocan en ejercitar el gusto, el juicio, el discernimiento, construir relaciones y conexiones emocionales. En Fast Company de febrero , Pete Pachal, fundador y CEO de The Media Copilot, explica que la IA separa la escritura rutinaria del trabajo que define el reportaje, incluyendo construir confianza con las fuentes, seguir pistas tenazmente, evaluar escenas del crimen, asistir a audiencias, juzgar la credibilidad, sacar inferencias sin hechos completos e inspirar y atraer a las audiencias con pensamientos y narraciones novedosos. Un patrón similar se observa en los centros de llamadas corporativos, donde los líderes descubren que la IA gestiona tareas rutinarias, como recuperar información y completar formularios, lo que permite a los representantes centrarse en las relaciones con los clientes y resolver problemas más complejos a la primera. Los líderes eficaces comprenden y utilizan el poder de la IA para transformar el valor del trabajador de ordinario a extraordinario siempre que sea posible.
4. Centrarse en los nuevos empleos creados (y las habilidades requeridas) por la IA. Existe un amplio consenso entre los miembros de la junta directiva, los altos ejecutivos y los expertos en tecnología en que la IA eventualmente reemplazará algunos empleos o requerirá menos roles tradicionales. Un debate sustancial se centra en cuántos nuevos empleos creará la IA, como ocurrió durante las "revoluciones" tecnológicas pasadas. Para fundamentar este debate, los líderes eficaces recurren a investigaciones e informes sobre los nuevos empleos que ya existen entre quienes adoptan la IA. Por ejemplo, el Informe de Inteligencia Artificial y Talento Digital 2025 de WTW revela que los cinco roles de habilidades digitales más demandados a nivel mundial son ingeniero de software, desarrollador de aplicaciones, científico de datos, ingeniero de pruebas e ingeniero de ciberseguridad. Roles más nuevos, como desarrollador full-stack, arquitecto de soluciones, ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de datos, ingeniero de la nube e ingeniero de IA, aparecen entre los 20 principales. Quienes adoptan la IA también informan sobre la aparición de roles como especialista en ética de IA, arquitecto cultural virtual, ingeniero de automatización de IA y entrenador de robots. Los líderes eficaces comprenden que estos roles pueden cambiar o desaparecer a medida que se desarrolla la IA, pero son necesarios hoy en día y ofrecen una perspectiva sobre los futuros requisitos de habilidades y oportunidades laborales.
5. Define la adopción y desarrolla habilidades. Muchos miembros de la junta y líderes sénior informan una adopción de IA más exitosa cuando las organizaciones desarrollan habilidades críticas a través de la mejora de las habilidades, la actualización de las habilidades y la contratación. También informan la necesidad de definir la "adopción" más allá de métricas como las licencias de usuario o los usuarios ocasionales. El Panel de tendencias del mercado de talentos 2025 de WTW muestra que las habilidades emergentes varían según la industria y la geografía. Por ejemplo, en algunos lugares, la narración de datos, el análisis predictivo y la visualización de datos representan las principales habilidades emergentes. En otros, el enfoque está en la ingeniería rápida, la gestión de la gobernanza de datos, la gestión de amenazas cibernéticas, el modelado de riesgos y la generación de demanda. Como este espacio informó anteriormente , los líderes efectivos entienden que las habilidades blandas son tan importantes como las habilidades duras. El pensamiento crítico y analítico, el pensamiento creativo, la resolución de problemas, el juicio, la inteligencia emocional, la resiliencia, el liderazgo empático y la autoconciencia son cruciales a medida que avanza la tecnología de IA.
6. Reimaginar los procesos. Los miembros de la junta directiva y los líderes sénior han aprendido que reimaginar los procesos en los que se aplica la IA es necesario para alcanzar los objetivos deseados. En lugar de entrar en un debate de "humanos versus IA", los líderes eficaces replantean los procesos con un enfoque de "lo mejor de lo mejor", considerando qué procesos son más efectivos para la IA, los humanos o, con mayor frecuencia, ambos. Reconocen que las herramientas y los agentes de IA funcionan bien en tareas específicas, pero no en procesos completos, aunque la red de agentes puede cambiar esto. Las implementaciones más exitosas comienzan con soluciones puntuales que se integran para formar procesos efectivos y más amplios una vez que la tecnología, las habilidades y el aprendizaje han avanzado significativamente.
7. Activar un liderazgo extraordinario: Enfócate en la cultura y la experiencia del empleado. PruVen enfatizó que "la sociedad valora las experiencias humanas auténticas en un mundo de IA deficiente". Jorge Coelho, Jill Havely y Richard Veal de WTW escribieron sobre las propuestas de valor para los empleados que pueden sobrevivir a la revolución de la IA, donde el valor de la interacción entre humanos persiste. Los momentos de empatía, reconocimiento y conexión definen la experiencia del empleado en un mundo cada vez más digital. Los líderes efectivos usan la IA para reducir las tareas rutinarias y aumentar la capacidad de los gerentes para activar un liderazgo extraordinario. Señalan las culturas de propósito y aprendizaje como críticas, particularmente a medida que los modelos y las operaciones diarias se transforman y donde los empleados temen la obsolescencia. Los líderes más efectivos crean un compromiso extraordinario al comunicarse y contar historias de manera rutinaria sobre los cambios, escuchar las inquietudes de los empleados y responder adecuadamente.

Suzanne McAndrew de WTW compartió que los humanos mejoran la IA y la IA mejora a los humanos. Hoy en día, los líderes eficaces adoptan la colaboración entre humanos e IA para crear lo extraordinario.

Nota publicada en Forbes US.