De probar IA a que funcione: el salto que casi nadie da

Hola a todos, muy buenos días y muy buenas tardes a quienes nos están escuchando en distintas partes de Latinoamérica y el mundo. Bienvenidos a este Coffee with Genially. Espero que nos estén viendo ya con su cafecito en la mano. Hoy tenemos el honor gigante de tener acá a Maryolis Rodriguez, que es CEO de MR Consulting, y a Giovanna Carbajal Morris, que es CEO de Magio Group. Así que muchas gracias, Maryolis, muchas gracias, Gio. Hoy vamos a tener una charla buenísima, muy relajada, muy de café, pero también cargada de todo el conocimiento y de todas las experiencias que tienen Maryolis y Giovanna. Gracias, chicas.

Gracias. Aquí estamos con el cafecito también.

Perfecto, buenísimo. Vamos a empezar con una frase que nos va a disparar el resto de las preguntas. ¿Quién se anima primero? El mayor error con la IA en Learning and Development es pensar que...

A ver, yo empiezo. Lo que estoy viendo es que ahora tenemos la facilidad para crear más contenido, y esa es la gran ventaja que nos da la IA. Yo creo que ese es uno de los mayores errores.

Hola, chicas. En mi caso, lo comentaba en otra oportunidad con alguien: pensar también que viene a solucionarlo todo. Para mí es definitivamente un excelente colíder, un excelente complemento, pero creo que cada uno de nosotros, e inclusive las herramientas, va a tener su lugar.

Buenísimo. Ya tenemos ahí un spoiler de lo que va a ser el resto de nuestra sesión. Vamos con la primera pregunta, porque Gio y Maryolis vienen de mundos distintos: por un lado tenemos la innovación educativa y por otro, la eficiencia operativa. Me gustaría saber qué las hizo empezar a mirar la inteligencia artificial como algo estratégico y no solamente como una herramienta más, que un poco lo dijeron las dos con este error.

Bueno, yo creo que cuando comienzas a explorar la IA, como seguramente nos ha pasado a todos, la exploras como herramienta, a ver qué nos trae de nuevo. Y cuando ves que no es solamente una herramienta, sino que viene a darte un potenciador para que las capacidades y las competencias de tu equipo o de tus estudiantes puedan ser potenciadas... Pero esto trae consigo también un riesgo enorme si no hay un contexto que acompañe a la inteligencia artificial. Y eso nos lleva a un plano superior, un plano más estratégico para mirar la inteligencia artificial, ya no solo desde sus bondades, sino también desde cómo podemos anticiparnos a esos riesgos. Y esto no aplica solamente al área de aprendizaje y desarrollo: concierne a toda la organización en general. Entonces, ¿cómo nos anticipamos? La única manera es tener involucrados a todos los líderes en diferentes niveles, empezando desde la cabeza, desde la mirada que tiene la organización. Y algo que menciono mucho en estos espacios es que no se trata ya de hacer lo mismo ahora con una inteligencia artificial. La inteligencia artificial está impactando significativamente en la forma en que operamos, gestionamos, lideramos, trabajamos, educamos y hacemos negocio y empresa. Entonces, ¿en qué momento vamos a hacer esa redefinición de la organización, que va más allá de simplemente adoptar una inteligencia artificial o de anticiparnos a los riesgos?

En mi caso, de manera muy particular, cuando empecé a verla como algo estratégico fue por dos factores. El primero, el tema del tiempo: era impresionante cómo empieza a ahorrarte tiempo en tareas que agregaban poco valor, por decirlo de alguna manera, como presentaciones o análisis de datos. Ahí vi una gran oportunidad, sobre todo porque por mi carrera siempre he estado en piso, en operaciones, en el Gemba, como se dice mucho. Y una de las excusas que nos hemos puesto siempre los líderes para no estar en el piso es que no hay tiempo, porque hay una reunión, porque tengo que entregar un reporte, porque tengo que redactar un correo. Aquí se quita realmente esa excusa para que puedas estar en contacto con la gente y con los procesos. Yo la vi muy estratégica de esa forma.

Perfecto, buenísimo. Súper buenas las dos miradas. Veo que las dos hablan de una etapa temprana: se está volviendo estratégico o tenemos la potencialidad de ahorrar tiempo. Pero me gustaría saber qué significa concretamente esto de dar el salto, de probar a que la inteligencia artificial funcione. ¿Lo vemos como un resultado medible, un cambio de proceso, un cambio de mentalidad? Un poco lo decías recién, este cambio estructural que tiene que haber. ¿Cuál es la combinación de factores que hace que se pueda dar ese salto?

Mira, yo me atrevería a decir que ahora se vienen promoviendo índices de madurez de la inteligencia artificial, por ejemplo, que te dicen qué tan madura está la organización para dar ese salto hacia la escalabilidad. Porque no se trata de que ahora vamos a hacerlo todo, sino de ir de a poquito y ver con este índice de madurez en qué etapa estás, qué conviene hacer y qué no tanto. Eso es lo que hacen estos marcos, y yo creo que lo van a acelerar, porque ahora estamos la mayoría, me atrevería a decir, en una fase experimental, viendo qué sucede de forma un tanto empírica. Algunos están un poquito más avanzados, pero en su mayoría no existe, pienso yo, una política, un gobierno, un enfoque de cómo vamos a utilizar la inteligencia artificial. Y lo que lo va a impulsar va a ser el tema normativo: la normativa va a hacer que todos se pongan a derecho. Mi temor ahí es que la normativa es válida, porque hay un tema de gobernanza, de datos y de las implicancias que puede tener en el contexto donde se aplique, pero también existe el riesgo de que sea una camisa de fuerza que te impida justamente lo que trae de por sí la fase experimental: innovar, probar, testear, ver qué funciona y qué no. Si cuidamos eso y lo hacemos como siempre se hace toda innovación, en un ambiente controlado, podemos por un lado comenzar a regular y por otro tener esta mirada estratégica sin perder la fase experimental, que nos va a ir marcando el rumbo si la tenemos de manera controlada.

Perfecto. Mira, yo lo veo de una manera un poco compleja, por decirlo de alguna forma. Y siempre voy a hablar desde el enfoque de procesos. La IA para mí es como cuando llegó el boom de las certificaciones ISO 9000, o cuando llegó hace 70 años la mejora continua. Todo esto depende de arriba: de cómo lo ve la cabeza pensante, la dirección o como lo quieras llamar, si lo ve como un beneficio o como un obstáculo. Porque con la IA está pasando algo muy controversial. Cuidado si no es más de la mitad de la población la que lo está viendo como el riesgo de perder el trabajo. Es un tema del que se está hablando muchísimo, sobre todo en LinkedIn: cuántos trabajos, cuántos despidos con este tema de la automatización. Y está la otra parte, que son las empresas que, como comentaba Giovanna la otra vez, están preparadas, que ya vienen muy automatizadas, y que ven este desarrollo de la IA como una extensión de lo que veníamos llamando automatización, que eran algunas piezas robotizadas con unos PLC. Hasta ahí llegaba. Hoy no. Hoy, antes de entrar aquí, estaba leyendo en LinkedIn un artículo muy cómico, porque un tipo decía: "Ahora van a ser nuestros mejores amigos, todos estos robots que están construyendo". Eso nos alarma, sobre todo por todas estas películas fatalistas que hemos visto a lo largo de los años sobre cómo nos invaden los robots. A nivel organizacional, yo creo que lo importante es cómo es la mentalidad y cómo es la cultura que trae la empresa con respecto a esto. Y Giovanna hablaba de una palabra muy importante: riesgo. Si somos responsables con el uso de esto, tenemos que hablar de las bondades, pero también de los riesgos a nivel de planeta. He visto a presidentes hablando del tema de la privacidad, que creo que es el mayor riesgo que hay con respecto al uso de la IA: hasta qué punto nuestra vida queda expuesta, nuestros datos empresariales, nuestras finanzas. Yo creo que el tema va un poco por allí, por hacerlo de manera responsable. La sigo viendo como una gran bondad, pero recordemos algo que también es una realidad: la IA está programada por nosotros. En la fase experimental que está diciendo Giovanna, leí que pusieron a trabajar a algunos agentes siete días y ya se estaban quejando y armando un sindicato, y la gente decía que la IA quiere estar en contra de nosotros. No: si nosotros le metemos esas ideas, si las estamos programando, van a ser un espejo nuestro, solo que mucho más avanzado, porque piensan y almacenan todo mucho más rápido que nosotros. Entonces creo que es importante cómo lo vemos y cómo lo vendemos, y siempre hablar con los trabajadores, volviendo al tema empresarial, para explicarles bien el alcance y los límites: que alucina, que no podemos hacer un copy-paste, que no podemos suplantar el pensamiento crítico. Lo comentaba en un espacio anterior a este: la IA viene a hacer básicamente lo que hace un junior ahorita, que es lo básico, pero no lo que hace un senior. Entonces aquí es un tema de ser responsables y de empezar a bajar la información adecuada, no tergiversada, sobre las bondades y los riesgos. Yo creo que las decisiones se toman desde el conocimiento. Cuando las tomamos desde la ignorancia, nos pasan muchas cosas.

Sí, exactamente, muy interesante. Sobre lo que decías recién, Maryolis, hace un tiempo leí en un blog que el peligro no es solamente poner los datos de la empresa o de los clientes, sino que también, cuando conversamos con la inteligencia artificial tomando decisiones de nuestro negocio, le estamos enseñando las lógicas de nuestro negocio. Pensemos en la implicancia de eso a largo plazo. Hoy no va a aprender cuál es la lógica de mi negocio, pero en un par de meses sí. Entonces, ¿qué va a significar eso? ¿Hasta dónde queremos que llegue? ¿Cuál es el riesgo que estamos dispuestos a aceptar, como decía Giovanna? Saber que esto tiene consecuencias y saber hasta dónde lo usamos. No hablamos de gobernanza, hablamos de probar, pero sepamos también que hay consecuencias. Me parece súper interesante de los dos lados. El tema de ahorrar tiempo es fundamental, porque hoy hay que avanzar rápido; siempre estamos en una carrera contra el tiempo, pero no por eso vamos a ser desprolijos. Ahí hay un tira y afloja que tenemos que ir resolviendo. Ustedes recién conversaban sobre cuál sería el salto, hacia dónde tendríamos que ir, pero con los casos que conocen, ¿dónde está realmente hoy la aplicación de la inteligencia artificial? Tanto en los procesos operativos, donde ya nos ibas dando alguna pista, Maryolis, como en la innovación educativa: ¿dónde estamos hoy?

Bueno, desde el lado del aprendizaje hay diferentes ámbitos. Desde la educación básica regular, estamos frente a estudiantes quizás más vulnerables al uso de la IA en las escuelas. Como toda tecnología, la vamos a utilizar de por sí, y los estudiantes ya la usan en casa, pero hay más reparos. Los maestros también la usan, porque ya han visto que pueden ahorrar tiempo y hacer las cosas mucho más rápido. En educación superior pasa otro tanto: la están utilizando de una manera muy propia, como quien agarra su cuaderno. Ahora agarro la IA y me pongo a hacer el trabajo que tengo que hacer, pero no hay mayor gobernanza ni control. Y en una organización que ya tiene un área de aprendizaje y desarrollo, o en una institución educativa, pasa más allá incluso de los procesos. Algo que también menciono mucho es que, cuando una organización está utilizando inteligencia artificial, ya no podemos ver los procesos aislados, porque lo que hagas aquí impacta en otro proceso. Sin inteligencia artificial ya suele pasar, pero es un poco más controlado porque no hay una velocidad que te juegue en contra. Con inteligencia artificial puedes delegar procesos completos donde intervienen muchas unidades; ya estamos hablando de macroprocesos, no solamente de procesos específicos, y ya intervienen muchas áreas. En aprendizaje ocurre lo mismo. ¿Qué se está dando ahora? Estás utilizándola para hacer contenido, para hacer recursos, pero no estás yendo más allá, precisamente por el tema normativo. Con este tema de la regulación, me da la impresión de que, si no te pones a derecho, ya están prohibiendo la inteligencia artificial en las organizaciones: están bloqueando los IP de ciertas plataformas para que los colaboradores no ingresen. ¿Por qué? Porque todavía no tienen la situación controlada o en regla, entonces prefieren prohibirla. Como cuando se dice: "No sabemos qué hacer con los alumnos que traen celulares, entonces mejor prohibidos". Nos vamos al otro extremo por el temor y el cuidado, que son válidos. Eso va a pasar mientras todo se asienta. Quienes de repente la tenemos incluso más dura somos los proveedores que brindamos servicios de inteligencia artificial, y ahí me incluyo. Dentro de nuestros servicios estamos dando automatizaciones, estamos incorporando analítica predictiva o estamos utilizando inteligencia artificial para configurar un coach inteligente que pueda entrenar a los equipos comerciales. Nosotros estamos obligados, y la norma ya lo va a exigir así, a tener la ISO 42001, que te ayuda justamente con el cumplimiento de la normativa. Las empresas que reciben el servicio, los clientes, no tanto, salvo que ellas también den servicios de inteligencia artificial. Pero sí están obligadas en el tema de los datos, porque la protección de datos ya estaba regulada antes de que llegara la inteligencia artificial.

Buenísimo. Me gustaría compartir algo que, aunque es un tema educativo, pasó aquí en México recientemente y me llamó mucho la atención. La carrera de medicina es una de las que más se cuida para entrar, por el puntaje, porque el riesgo está en la salud y la vida de una persona. Por primera vez, la UNAM, que es una universidad muy prestigiosa aquí, se atrevió a hacer un examen online para medicina, y resulta que todo el mundo salió con nota casi de 10. Esto trajo una controversia enorme en el país, porque iban a revisar todo, porque es imposible. Generalmente ese examen se pone como un filtro, y ahora pasó un gentío como si fueran lumbreras. Entonces tengo una preocupación personal: cuando estamos educando a los muchachos en primaria, queremos estimular el pensamiento crítico. Por eso creo que existe el recelo, y veo un trabajo muy complejo, un gran reto para ustedes, chicas, para encontrar ese equilibrio, porque es una realidad: nos da pereza pensar. Cuando ya eres un adulto formado y tu cerebro está maduro, chévere, pero cuando eres un chamo que apenas está empezando, qué preocupante. Y voy a las empresas. A mí me preocupa muchísimo, porque me ha pasado hasta a mí, y tenemos que ser honestos y coherentes con esto. Hay momentos en que estoy tan acostumbrada a trabajar con la IA que no quiero pensar, y me detengo y digo: "Epa, ya va. Esto necesita tu criterio, no una revisión como si fuera una profesora de tesis para que pase. Esto necesita tu presencia". Ahí hay un juego interesante. Si yo, con 49 años, tengo esa dualidad, imagínate lo que puede pasar con un niño, un adolescente o un junior. Me descubro diciéndome a mí misma: "Ya va, párate", porque ya me acostumbré a trabajar mucho con la IA. ¿Y cómo lo veo a nivel empresarial, Pam? Mira, hay dos tipos de empresas. La semana pasada estuve en un foro energético aquí, donde había desde General Motors hasta empresas locales. Obviamente, para las empresas grandes esto es una maravilla. Imagínate hacer mantenimiento predictivo con IA; yo me gradué en el 2000. Hacer predictivos con IA, sobre todo con el tema de la integridad de datos, es fantástico: te da unas proyecciones muy buenas. Pero ¿cuántas empresas tienen realmente acceso a esta tecnología? En los países de LATAM, por lo menos el 70% de los empleos los generan las pymes, y la realidad es que en las pymes lo más que vamos a ver instalado es un Copilot: lo paga la empresa, tiene establecidas las normativas y es lo único que puedes usar. Entonces hay como dos vertientes. Lo único que puedo usar es Copilot, pero yo ya tengo aquí mi asistente en GPT, que me conoce de cabo a rabo y me va a dar una respuesta más rápida. Hay esa dualidad en los trabajadores. Creo que hay un poco de temor en la parte baja, y arriba la gente está usando Copilot y ve una gran ventaja. Este fin de semana, en una reunión con empresarios, me encontré con un director que lleva 26 años trabajando en una empresa japonesa, y yo amo esa filosofía de trabajo de mejora continua y de Kaizen. Él me decía: "Yo tengo 26 años trabajando en esta empresa y ahorita tengo mucho tiempo desocupado". Y yo le pregunté por qué. "Mira, porque ya tengo una versión de Copilot tan buena y lo he entrenado tanto que lo que hago es meter archivos, y me queda mucho tiempo libre". Y yo le decía: "Bueno, ¿y qué estás haciendo con ese tiempo libre?". Los japoneses, a diferencia de nuestras culturas occidentales, preservan a la gente; para ellos el liderazgo es algo que van formando, y el ausentismo y la rotación se manejan distinto. Y yo le decía: "Tú, que eres un tipo joven, que no llegas a los 60 años, ¿qué vas a hacer con este tiempo, con todo eso que puedes aportar a la empresa? Porque la inteligencia artificial te lo está permitiendo desde el alcance que tienes como director general. ¿Qué haces con esto?". Entonces está toda esta controversia. Por un lado, el que está arriba: ya me va a quedar un tiempo libre valioso y tengo algo muy importante en mi cerebro para compartir, ¿qué hago con esto? Porque te ahorra tiempo de presentaciones, de emails y de cosas que llevan mucho tiempo. Por otro, están los chicos de abajo, que son más hacedores, y a quienes les va a permitir hacer una buena redacción mientras ejecutan su proceso. Para mí hay una dualidad que depende del tipo de empresa, del tamaño y de la cultura. Pero siempre vuelvo a lo mismo, porque como uso mucho la inteligencia artificial, me sale con cada alucinación que me quedo alucinada también y digo: "Wow, hay que estar pendiente de lo que hace". Es sumamente importante revisarla y contradecirla. Mi pareja me dice que me la paso peleando con mi GPT. Creo que podemos tener grandes ventajas, pero vuelvo siempre a lo mismo: considerar que no puede hacerlo todo, que tiene límites, que tiene un alcance, que todavía está en una fase experimental, como dice Gio, por lo menos ahorita y de repente unos años. Estamos en ese proceso, y hay que tener cuidado con la información que tomemos de allí, sobre todo por el tema de la veracidad.

Permíteme añadir algo a lo que dice Maryolis, para no cortar la idea, porque me parece buenísimo que lo hayas tocado. Este componente humano dentro de la ecuación ya está siendo considerado en la normativa. Es decir, en flujos automatizados con inteligencia artificial tienes que demostrar, por cumplimiento, que hay un componente humano, el criterio humano para validar o filtrar según el proceso. Es como que tiene la última palabra: no es solamente inteligencia artificial. Eso ya se está considerando, por un lado. Y el otro punto que menciona Maryolis me genera mucha curiosidad; no sé si te llegó a responder el ejecutivo. Entiendo la cultura japonesa y sé cómo piensan, pero hay algo que es bien cierto. Si toda esta corriente está yendo por lo más evidente, que viene a ser la optimización del tiempo, que es lo más palpable, imagínate a todas las empresas haciendo lo mismo porque han descubierto la pólvora y todo el mundo quiere aprovechar al máximo su tiempo. Cuando todos hayan aprovechado, todas se van a emparejar. Entonces la IA se vuelve un commodity. ¿Dónde está ahora el valor? ¿No aprovechaste este margen de tiempo, tú que llevabas ventaja, para innovar? Yo creo que este ahorro de tiempo, además de mejorar la calidad de vida, que creo que debe ser el principal objetivo de toda empresa y de toda sociedad, tiene que ir a la innovación, porque solamente la innovación te va a permitir seguir siendo vigente. Y esto toca, imagino que coincidirás, Maryolis, no solamente a las empresas, sino también a los profesionales, a nosotros. A veces me preguntan: "Giovanna, desde que usas la inteligencia artificial, ¿cuánto has optimizado tu tiempo?". Muchísimo, de verdad. No quiero equivocarme, pero no es menos de 20 horas a la semana. "Pero entonces tienes más tiempo libre". Y me pongo a pensar: a veces sí, pero por lo general no. ¿Por qué? Porque quien tiene ese chip de estar un paso adelante, de estar innovando y mejorando, ya está haciendo otra cosa, aprovechando y multiplicando al máximo para poder impactar también al máximo en su entorno. Igual pasa con las organizaciones y con los profesionales.

Qué interesante. También veo, entre lo que están hablando, el tema del conocimiento más técnico, porque hasta ahora estamos hablando de habilidades, y hay un montón de cursos que enseñan a usar una herramienta. Lo más esperable de este mercado es que pase como con cualquier otro boom tecnológico. Al principio, en las redes sociales, teníamos hasta la mínima red social que andaba dando vueltas, y de repente quedaron dos o tres grandes players que después se terminaron comiendo entre ellos. Creo que con esto va a pasar lo mismo. Por eso me parece súper importante lo que están diciendo: es un cambio de mentalidad. No es pasar de usar una herramienta a usar otra, sino cambiar la forma de mirar y de pensar las cosas, y esto de parar y reflexionar. La velocidad siempre nos va a estar comiendo, siempre vamos a tener que ser más rápidos que alguien, pero esa ventaja de poder ir probando también nos da otra ventaja, que es poder frenar y preguntarnos: ¿cómo lo estoy usando?, ¿cuál es la estrategia detrás de esto? No salir a contratar licencias por contratar, que también pasa en muchos casos, con esta premisa de que hay que usar inteligencia artificial y nadie sabe muy bien qué, cómo ni para qué, sino tomarse ese espacio para decir: ¿para qué la estamos usando, qué queremos mejorar y, sobre todo, cuál es el objetivo final para el que vamos a usar la inteligencia artificial? Me parecen súper buenas las reflexiones que nos han dejado hasta ahora. Vamos con la expectativa, ya un poco cerrando, porque está buenísima la conversación pero se nos va a enfriar el cafecito. Vemos que el terreno todavía está, de algún modo, en pañales: estamos probando algunas cosas, otras no; nos sirve para algunas cosas, pero todavía tenemos un poco de susto. ¿Cuál es el error de expectativa que ven más seguido? ¿Son las organizaciones que esperan resultados rápidos, las que directamente no arrancan por un miedo paralizante, o las que van demasiado rápido y se equivocan en el camino, tal vez con riesgo de cometer errores grandes? ¿Cuál es ese gap entre la expectativa y la realidad?

Sí, mira, te voy a contar una historia que me gusta mucho y que relato en algunas ponencias, porque creo que refleja muy bien lo que estás comentando. En el año 2000 hubo un boom, vuelvo otra vez con el tema de la ISO 9000. Yo trabajé en la industria petrolera y mi trabajo fue certificar plantas; estaba en ese equipo nuevo que empezaba a certificar plantas en algo que era muy innovador en ese momento. Recuerdo que después me contrató una persona con una pyme familiar que tenía un desastre en la planta; era una planta con un presupuesto muy limitado. Y él me dijo que me contrataba para que le consiguiera la banderita. Yo pensaba: este tipo no tiene ni idea de lo que está hablando. Creo que lo que está pasando con la IA es lo mismo, Pam. Yo voy a reuniones empresariales y, claro, los vendedores de software, los que están trabajando con inteligencia artificial, quieren vender inteligencia artificial, como yo quiero vender mis consultorías. Pero yo veo un poquito el tema de la ética: es imposible que apliques IA cuando no tienes tus procesos básicos ordenados. No puedes aplicarla y esperar resultados cuando tienes un desorden en el que ni siquiera tienes procedimientos o instrucciones, cosas sencillitas, cuando no tienes un sistema de gestión básico. Estoy hablando a nivel empresarial: hay una ignorancia como la de esta persona que me pedía que le consiguiera una banderita, y yo le decía: "¿Tú no te imaginas todo lo que tienes que hacer para montar un sistema?". Yo creo que se trata de enseñar a la gente cuáles son los pasos. Mira, tienes que aplicar algo básico como las 5S, orden y limpieza en tu empresa; descripciones de cargo, roles definidos, hasta dónde llegas tú, cuándo intervienes tú. Cosas básicas antes de empezar a trabajar con IA, porque para mí la tecnología en general potencia lo que tienes. Si tienes un desastre, lo que vas a tener es un desastre multiplicado. Pero si vas ordenadito, así seas chiquitito, vas a crecer de una manera impresionante. Creo que aquí tenemos un tema de percepción por ignorancia que pasa también con muchos otros recursos que tenemos a la mano. Lo importante es primero saber. Va a haber una abundancia enorme de alternativas, pero si no tienes claro qué es lo que tienes, a qué quieres llegar, cuál es tu alcance y cuál es la visión de tu negocio, en vez de hacer un bien haces un mal. Es como la gente que empezó a comprar SAP. SAP es un monstruo que en la petrolera me sirve muy bien, pero en una empresa de 20 o 30 personas, ¿para qué vas a estar usando SAP? Usa un ERP local básico que se acople a tu necesidad. Creo que esto es muy importante: entender qué quiero, cómo estoy ahora, cuál es mi visión, qué tengo y qué debo arreglar, y, de todo ese universo que hay ahora, qué es lo que mejor se acopla a mí en esta fase. Pero primero, haciendo lo básico.

Sí, voy a complementarlo para no repetir; coincido con todo lo que menciona Maryolis. Con la IA ya no hay vuelta atrás. Más que seguro vamos a ir cada vez más rápido, con cada vez más cosas, con más software, y la robótica ya viene ahí. El avance es cada vez mayor. Yo creo que tanto los profesionales como las organizaciones, y es algo que estamos trabajando en un modelo, necesitan poder anticipar el cambio, no solamente reaccionar a él: tener las capacidades suficientes para identificar señales, evaluar las variables y tomar acción sobre el futuro que queremos construir desde lo que ahorita estamos viviendo. Y vivir en ese movimiento constante que nos diga, más allá de la moda y más allá de la herramienta, qué somos realmente y qué queremos. Yo le llamo nuestro elemento atemporal: aquello que siempre nos ha acompañado y que difícilmente cambia. Algunos lo llamarán propósito, aunque el propósito también cambia; yo creo que va más allá, va al tema de la esencia. ¿Cuál es ese elemento atemporal que, por más moda, por más IA y por más tecnología, siempre va a estar en un sector, en una industria, en una carrera o en una profesión? El médico siempre va a existir, en el sentido de que necesitamos un profesional que cuide la salud. El maestro siempre va a existir, porque necesitamos a alguien que haga que el estudiante pueda descubrir aquello que lo hace feliz. Siempre va a haber una profesión detrás de lo que vayamos desarrollando. Lograr que la organización y el profesional, más allá de las herramientas, puedan identificar eso es el primer paso. Lo siguiente es tener las competencias, de las que ya se habla mucho, pero que deberían haberse trabajado a conciencia desde antes de la IA, desde la educación. Hace tiempo que se dice que los contenidos son una parte importante pero no el fin en sí mismo, y sin embargo no lo vemos todavía así. Ahí vienen los problemas: como comentaba hace un momento Maryolis, con una evaluación basada en contenidos solamente estamos trabajando en un plano cognitivo que la IA ya reemplaza fácilmente. En la academia que tenemos, en las formaciones que hacemos, y sobre todo cuando trabajamos con especialistas del aprendizaje digital, con mayor razón ellos son los primeros que tienen que comenzar a trabajar estas competencias, porque después van a ser un reflejo en lo que hagan con sus grupos. Ya no se trata solamente de entender cómo funciona una herramienta, sino qué procesos cognitivos están involucrados en ese quehacer. Si aplicas metacognición, es decir, si eres consciente del proceso cognitivo que estás usando para resolver un problema, para tomar decisiones, para tener criterio y decidir qué, cómo y cuándo, eso ya debería ser un ejercicio diario. Se tendría que haber trabajado desde la escuela, pero lamentablemente muchos no vienen con esa base, y todo el mundo, como decimos acá, se pasa la pelota: en la universidad dicen que en el colegio no se lo enseñaron, y en el trabajo dicen que en la universidad no se lo enseñaron. Ya nos toca a nosotros, como profesionales, asumir nuestra responsabilidad y desarrollar esas competencias que nos van a hacer mucho más valiosos. Y esto es independiente de la IA. Ahora viene la IA, y la pregunta es: ¿dónde está tu criterio?, ¿dónde está tu capacidad para evaluar lo que la IA te dice?, ¿dónde está tu creatividad para discernir y poder elegir la mejor herramienta? En nuestros procesos de desarrollo siempre hemos trabajado con retos, y creo que esa podría ser una metodología, que ya estamos aplicando también en las empresas, para dotar a los colaboradores de habilidades que les permitan hacer frente a cualquier herramienta y a cualquier situación. ¿Cuáles van a ser las competencias necesarias para desenvolverse en un plano que ya nunca más va a parar, que siempre va a estar en movimiento? Eso va más allá de aprender una herramienta: hoy aprendes una herramienta y mañana ya salió la nueva versión, o desapareció, o se fusionó. Todo eso va a ser absorbido. Así que hay que comenzar a trabajar competencias mucho más profundas para tener los profesionales que necesitamos. Mencionaron hace un momento el tema del junior y cómo la IA ya hace ese tipo de tareas. Entonces, ¿cómo trabajamos en la universidad para no tener juniors que van a competir con una IA? Ya no podemos esperar a que terminen cinco, seis o siete años de carrera para que recién los jóvenes comiencen a trabajar por proyectos. Tendrían que trabajar así desde que pisan la universidad, si es que no lo hicieron ya en el colegio. Los retos están, los problemas están. ¿Cómo comenzamos a volcar todas las competencias que tenemos para resolverlos? Ahí entrará la IA y entrarán otras habilidades, y los contenidos como recursos.

Buenísimo, chicas. Les agradezco un montón. Teníamos una batería de preguntas que habíamos armado entre las tres, pero la verdad es que quedó todo respondido. Creo que hoy tuvimos un Coffee fantástico, porque tenemos reflexión: parar y preguntarnos hacia dónde vamos. Lo que decía Maryolis: qué es lo que tenemos hoy, porque si tenemos un lío, vamos a multiplicar el lío. Entonces, tratar de ordenarnos primero. Lo que decía Gio: cuál es la esencia de las organizaciones. Y después, el componente humano de cada uno, esta responsabilidad que tenemos que asumir todos de no quedarnos en que aprendimos ChatGPT y listo, terminamos nuestra tarea, sino de hacer de esto un cambio de mentalidad y practicar la resiliencia, como personas y como corporaciones, porque tenemos un mundo que cambia cada vez más rápido y unas realidades, políticas o naturales, que nos hacen cambiar cada vez más rápido. Todos tenemos que trabajar en tener orden y en tener muy claro hacia dónde vamos y qué va a hacer cada uno como persona individual para llegar hasta ahí. Me quedo corta con ese resumen, porque la verdad da para muchísimo más. Ha sido un gusto, Maryolis y Gio, tener esta charla. Ojalá podamos seguirla en otro momento; creo que dio para una versión dos, pero, como les decía, el café se nos está enfriando. Les agradezco muchísimo también a todos los que nos están viendo. Vamos a dejar el contacto de Maryolis y de Gio en LinkedIn por si quieren conversar con ellas después, y también vamos a tener un material descargable: en la descripción vamos a dejar el enlace para que puedan descargar un material con el resumen de lo que estuvimos conversando, con algunas cifras. Muchas gracias a todos los que nos están viendo.

Muchas gracias.

Gracias, chicas. Que estén muy bien. Chao.