El momento en el que estamos va mucho más allá de la mera adopción tecnológica. No hablamos solo de una simple actualización de herramientas, tenemos que redefinir lo que significa ‘aportar valor‘.
Como líderes, nos encontramos con la misión de transformar todo el ruido de la innovación en una melodía con propósito. Y, además, tenemos que evitar que la velocidad del avance nos haga perder de vista nuestra capacidad de decidir con criterio.
Muchos defienden la idea de que la IA nivelará el terreno de juego, permitiendo que cualquier profesional alcance la excelencia de forma instantánea. Los datos, por ahora, sugieren una realidad bastante distinta: aunque la asistencia de IA permite que perfiles con menos habilidades resuelvan problemas complejos con éxito, esto no equivale a crear expertos reales.
La IA generativa puede dar una falsa sensación de competencia. Entrega resultados rápidos, pero no la capacidad de juicio necesaria para validar si esa solución es la más eficiente o segura a largo plazo.
A eso le sumamos un fenómeno preocupante: las vacantes para puestos junior en tecnología han caído de forma significativa desde 2022. Automatizar las tareas de entrada puede acabar rompiendo la escalera del aprendizaje.
«Las vacantes para puestos junior en tecnología han caído de forma significativa desde 2022, automatizar las tareas de entrada puede acabar rompiendo la escalera del aprendizaje»
La maestría técnica no se transfiere por usar un modelo de IA, se forja resolviendo problemas tú mismo, equivocándote y entendiendo por qué. Si eliminamos ese primer escalón, ¿quién liderará nuestros proyectos en el futuro?
Automatización y talento
Automatizar sin una estrategia de relevo generacional nos lleva a hipotecar la productividad futura de nuestras organizaciones. Por eso, el conocimiento senior se vuelve más valioso que nunca. Necesitamos profesionales con experiencia para liderar la creación de mejores productos.
Poseen el conocimiento técnico y el contexto de negocio para decidir qué automatizar y cómo conectar esas piezas en un ecosistema estable. Y con esa mayor libertad que la automatización aporta, podrán enfocarse en la innovación de alto nivel y en la mentoría de las nuevas generaciones.
Pero… ¿De verdad la automatización nos está devolviendo tiempo? Nos encontramos con noticias que hablan de fenómenos totalmente opuestos. En Silicon Valley, epicentro de esta revolución, se están realizando jornadas de 12 horas. Parte de esta presión responde al temor de los ingenieros a ser reemplazados por las mismas máquinas que entrenan.
En Silicon Valley, epicentro de esta revolución, se están realizando jornadas de 12 horas, parte de esta presión responde al temor de los ingenieros a ser reemplazados por las mismas máquinas que entrenan
Pero también es consecuencia de la ‘intensificación invisible’: más código generado, pero también más errores, más deuda técnica y una carga de revisión crítica que colapsa a los perfiles senior.
Trabajar más horas no significa ser más productivo. Para que la automatización tenga sentido, debemos dejar de medir solo el esfuerzo (horas) y empezar a medir el valor real del producto generado. La verdadera productividad no es escribir código más rápido, sino entregar más funcionalidades con el mismo esfuerzo (y sin perder de vista que no puede ser a costa de que la calidad empeore).
Sin un modelo de medición robusto y un benchmarking que nos diga si realmente estamos siendo más eficientes que el mercado, la IA solo servirá para acelerar la ineficiencia. Inflaremos métricas de actividad, pero erosionaremos otras como nuestros márgenes y nuestra calidad.
Sin un modelo de medición robusto y un benchmarking que nos diga si realmente estamos siendo más eficientes que el mercado, la IA solo servirá para acelerar la ineficiencia
Todo esto redefine el liderazgo. No basta con impulsar la adopción tecnológica. Hay que vigilar esta ‘intensificación invisible’ para proteger dos pilares. Por un lado, la sostenibilidad del talento, equipos que trabajan bajo esta hiperproductividad acaban perdiendo su capacidad de visión estratégica.
Y, por otro, la integridad del producto, porque cuanto mayor es el volumen de generación automática, mayor es la necesidad de un gobierno riguroso que asegure la excelencia sobre la cantidad.
Habrá quien piense que, en entornos tan competitivos, detenerse a imponer capas de gobierno, métricas o benchmarking es un lastre. Para ellos, recordar la frase de Séneca: para quien no sabe a dónde va, ningún viento es favorable.
Si no sabemos cómo estamos, ¿cómo vamos a saber que nos estamos acercando al objetivo que nos hemos marcado? Nuestra experiencia nos refuerza en ese sentido. Cuando la generación de software se vuelve masiva y barata, cuando cualquiera puede generar más, quien sea capaz de controlar y decidir mejor tiene la verdadera ventaja competitiva.
El éxito no vendrá de cuánto automaticemos, sino de nuestra capacidad para medir la eficiencia real, la calidad entregada y el impacto de estas herramientas en el negocio sin quemar el motor de nuestra organización, las personas.
Para liderar en la era de la IA intensiva, no podemos simplemente acelerar sin límites, tenemos que saber dónde ponerlos.
