Pasamos décadas convencidos de una fórmula que parecía infalible: acumula títulos técnicos, aprende a programar, memoriza leyes o vuélvete un genio con las hojas de cálculo y tendrás el futuro asegurado. Era cierto, el mercado premiaba al que procesaba datos más rápido, pero esa certeza se derrumbó. Hoy, cualquier modelo avanzado de inteligencia artificial redacta contratos en segundos, depura código sin pestañear y analiza proyecciones financieras con una precisión que ningún cerebro humano puede igualar.
Entonces, la pregunta que tenemos que hacernos para los próximos 10 o 15 años es inevitable: cuando lo técnico pasa a ser una ventaja competitiva que resuelve un software, ¿qué nos queda a nosotros? ¿Cuál es nuestro verdadero valor agregado?
La respuesta no está en inventar más tecnicismos, sino en volver la mirada hacia lo que con cierta ligereza hemos llamado ‘habilidades blandas’. Un término bastante injusto, por cierto: de blandas no tienen nada; son las más complejas de dominar.
Lejos de ser un consuelo romántico frente a las máquinas, esto tiene un respaldo económico contundente. El Foro Económico Mundial, en sus reportes sobre el futuro del empleo, lo viene advirtiendo: mientras las tareas rutinarias se automatizan, las competencias con mayor demanda real hacia 2030 y 2035 son la empatía, el pensamiento crítico, la resolución de conflictos y la influencia social.
A nivel académico, David Deming, economista de Harvard, lo demostró con números en el Quarterly Journal of Economics: los salarios y el crecimiento profesional no están premiando a quienes solo tienen destrezas analíticas, sino a quienes combinan capacidad técnica con altas habilidades sociales. ¿Por qué? Porque el trabajo en equipo reduce fricciones y costos de coordinación que ningún algoritmo puede resolver por sí mismo. La máquina entrega respuestas, pero no sienta a dos directores enfrentados a ponerse de acuerdo sobre qué hacer con ellas.
La vida real nos lo ha demostrado una y otra vez. Pensemos en Microsoft hacia 2014. La empresa estaba estancada, llena de ingenieros brillantes pero atrapada en una cultura de feudos internos donde cada área competía a muerte con la otra. Cuando Satya Nadella tomó el timón, su gran jugada no fue lanzar un algoritmo revolucionario ni renovar la infraestructura de servidores, sino cambiar la forma en que la gente se hablaba y colaboraba. Puso la empatía en el centro, cambió el chip de los ‘sabihondos’ que no escuchaban por el de ‘aprendices’ dispuestos a dialogar, y reconstruyó la confianza interna. El despegue histórico que vino después, incluida su apuesta temprana por la inteligencia artificial, nació de sanar la conversación humana.
Google vivió algo parecido cuando lanzó el célebre Proyecto Aristotle. Querían saber con exactitud científica qué hacía que un equipo fuera extraordinario. Entonces, revisaron hojas de vida, historiales académicos y coeficientes intelectuales, esperando encontrar una fórmula de genios. La conclusión fue otra: el éxito de los mejores equipos dependía de la seguridad psicológica— concepto que ha estudiado ya bastante Amy Edmondson en Harvard—, de la sensibilidad social y de que todos sintieran que tenían voz en la mesa. Las mejores ideas surgían cuando la gente se sentía segura para discrepar, preguntar y arriesgarse sin miedo al ridículo, y evidentemente, ningún software puede simular esa confianza; se construye mirándonos a los ojos.
En la otra orilla están los tropiezos de confiar a ciegas en que los datos bastan. Basta recordar el caso del programa Zillow Offers en 2021: confiaron ciegamente en un modelo predictivo para tasar y comprar miles de casas. El algoritmo calculó números fríos, pero no supo leer los matices de los barrios, la intuición del mercado local ni el factor humano detrás de una compra de vivienda. El resultado: pérdidas multimillonarias, miles de casas estancadas y el cierre total de esa división. La máquina calculó probabilidades; faltó el criterio humano para decir ‘esto no tiene sentido en la realidad’.
Si miramos hacia la próxima década, el valor que aportaremos las personas se sostiene sobre tres pilares muy concretos:
En primer lugar, el criterio ético y el contexto: La inteligencia artificial puede ofrecer 10 caminos posibles basados en datos históricos, pero no asume la responsabilidad moral de las consecuencias. Decidir qué es justo, oportuno o humano frente a una crisis, un despido o una negociación difícil exige un juicio que ningún código posee.
Luego, viene la importancia de la comunicación que genera confianza: Hoy sobra información y falta conexión. Convencer, inspirar a un equipo desgastado o construir consensos no se logra con reportes automáticos, sino con escucha, asertividad y vulnerabilidad real.
Y, finalmente, hacer las preguntas correctas: En un mundo donde las respuestas se generan en milisegundos, el verdadero mérito radica en saber qué preguntar, cuestionar los supuestos de la máquina y articular la inteligencia colectiva para resolver problemas inéditos.
La inteligencia artificial no vino a quitarnos el trabajo de ser humanos; vino a quitarnos las acciones mecánicas que hacíamos las personas. Al delegarle la parte operativa y técnica a la tecnología, el reto de los líderes, las empresas y las aulas será profesionalizar, con toda la seriedad del caso, nuestra forma de relacionarnos.
Cuanto más tecnológico sea nuestro entorno, más decisiva será nuestra capacidad para conversar, negociar, empatizar y ponernos de acuerdo. En un futuro gobernado por algoritmos, la gran ventaja competitiva no será procesar más rápido que una máquina, sino ser mejores seres humanos.
Jennifer Sáenz, CEO de Elespik