La IA no viene por tu trabajo, viene por tu justificación.

      La adopción de la IA está creando una clara división entre los empleados. Algunos ven la IA como una herramienta para aumentar su impacto, mientras que otros la ven como una amenaza para su rol. Entonces, ¿dónde está la verdad entre estas dos mentalidades? Vamos a explorar.

      La IA no elimina roles, elimina trabajos de bajo rendimiento

      En los últimos dos años, hemos visto una ola de despidos a menudo atribuidos a "la IA reemplazando a los humanos". Entre los casos ampliamente discutidos, IBM declaró abiertamente que más de 7,000 roles de back-office pueden no necesitar ser contratados porque la IA puede absorber el trabajo. Muchos otros actores tecnológicos, incluidos Microsoft, Amazon y HP, han despedido entre 6,000 y 200,000 empleados en un cambio hacia iniciativas impulsadas por la IA.

      Mientras tanto, cuidado: muchos podrían llegar a conclusiones engañosas. A menudo se tratan como ejemplos sencillos de la IA reemplazando el trabajo humano, cuando en realidad reflejan una reestructuración más profunda de cómo se crea valor dentro de las organizaciones.

      Al observar más de cerca, se hace evidente que en muchos ejemplos como estos, las personas no fueron desplazadas porque la IA fuera más inteligente o superara a las personas.

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      La IA hizo obvio que la producción no requería tantas capas de coordinación.

      El trabajo no cambió materialmente los resultados.

      El rol existía principalmente porque los sistemas eran manuales y fragmentados.

      Desde esta perspectiva, se hace evidente: la IA no viene por los roles, está aquí para eliminar trabajos de bajo rendimiento. Los roles que existen principalmente para manejar volumen o trabajar alrededor de sistemas rotos ya no tienen sentido una vez que esos problemas desaparecen.

      Esto ya se está desarrollando en los equipos. Por ejemplo:

      En operaciones, las herramientas impulsadas por IA (Celonis, UiPath Process Mining, ServiceNow AI Ops, Signavio, etc.) abordan qué trabajo reduce el tiempo de ciclo y el costo.

      En marketing, las herramientas de atribución impulsadas por IA (HubSpot, Adobe Sensei, Marketo, etc.) muestran qué campañas realmente generan ingresos.

      En finanzas, las plataformas habilitadas por IA (Anaplan, Workday Adaptive Planning, BlackLine, Planful) automatizan informes y pronósticos.

      En atención al cliente, las herramientas impulsadas por IA (Zendesk, Intercom Fin, Gong, Ada) manejan tickets repetitivos y optimizan los flujos de trabajo de comunicación con los clientes.

      A medida que la IA reduce la fricción y automatiza flujos de trabajo, las organizaciones y los empleados se ven cada vez más obligados a hacer estas dos preguntas: 1) dónde se crea el valor real, 2) dónde la entrada humana es esencial en áreas que la IA no puede manejar. Los equipos que exploren y abracen este cambio temprano estarán mejor posicionados para adaptarse a medida que la IA continúe comprimiendo el costo y el esfuerzo de ejecución.

      La adopción de la IA más allá de la automatización: la herramienta de transparencia que redefine roles y procesos

      Un aspecto pasado por alto pero altamente eficiente que muchas empresas no ven: la IA introduce un nivel de transparencia que la mayoría de las organizaciones nunca ha tenido antes. Esta visibilidad cambia cómo las organizaciones toman decisiones y cómo gestionan los recursos empresariales.

      En particular, el análisis de gastos impulsado por IA está destinado a convertirse en una de las fuerzas más transformadoras dentro de las empresas.

      Aquí está el porqué:

      Hace que el gasto sea explicable. Dado que la IA conecta los costos con el uso real y los resultados, el gasto se puede rastrear hasta herramientas, equipos o procesos específicos. Esto significa que las decisiones de gasto ya no tienen que basarse en suposiciones.

      Las ineficiencias se vuelven difíciles de ocultar. Las herramientas duplicadas o los procesos inflados y pesados en esfuerzo salen a la luz rápidamente cuando se analizan juntos los costos y los resultados. Como resultado, las empresas pueden eliminar de manera eficiente herramientas o procesos redundantes y reasignar recursos en consecuencia.

      Hace que la pista de despegue sea una ventaja competitiva. La visibilidad clara del gasto y los conocimientos impulsados por IA ayudan a las empresas a moverse más rápido con menos quema.

      En última instancia, el nivel de éxito empresarial está determinado en gran medida por la capacidad de convertir los datos de gasto en una señal operativa. Cuando, en lugar de rastrear costos de forma aislada, las organizaciones ven claramente cómo el gasto se traduce en productividad e ingresos, ahí es donde comienza la verdadera diferenciación.

      Las plataformas de gestión de gastos inteligentes como esta ya existen, toma Spendbase, por ejemplo. En este caso, la IA puede ser la siguiente capa que desbloquee conocimientos aún más profundos.

      El verdadero riesgo no es la pérdida de empleo. Es ser invisible para el ROI

      El ROI y la eficiencia de costos están en el centro de cualquier negocio. Por lo tanto, a medida que la IA aumenta la transparencia en múltiples áreas empresariales (rendimiento, tiempo, gasto, etc.), el trabajo que no se puede vincular claramente a los resultados pierde su base. Por lo tanto, los roles que no logran traducir su trabajo en resultados claros corren el riesgo de ser despriorizados.

      A medida que la IA automatiza la ejecución, las personas y los equipos que siguen siendo esenciales son aquellos que pueden explicar claramente cómo su trabajo impacta en el negocio de maneras que la IA no puede. Tales como:

      Definir los problemas correctos a resolver y rediseñar los flujos de trabajo en consecuencia;

      Interpretar datos y sopesar compensaciones, especialmente cuando no hay una respuesta obvia;

      Validar los resultados de la IA en lugar de simplemente ejecutar tareas manualmente;

      Aplicar juicio ético y responsabilidad cuando los datos por sí solos son insuficientes.

      Aparte de esto, otra área importante de impacto radica en el trabajo organizacional y de cara al cliente, donde se crea valor impulsado por humanos a partir de responsabilidades centradas en alinear equipos, resolver complejidades, construir confianza y, particularmente, innovar.

      Imagina un equipo de producto compitiendo en un mercado saturado o donde los competidores se copian continuamente entre sí. En este caso, la IA puede manejar meticulosamente la investigación y el benchmarking: analizar las ofertas de los competidores, el comportamiento del usuario, las reseñas y las brechas del mercado.

      Incluso puede generar predicciones o simular la adopción de características. Sin embargo, se necesita visión y responsabilidad humanas para desafiar suposiciones y encontrar caminos no pavimentados para el crecimiento.

      Cuando se trata de crear algo inherentemente nuevo, sin un equivalente de mercado existente, la IA puede quedarse corta en innovación. Sin embargo, estas son a menudo las áreas donde reside el mayor impacto empresarial.

      En la mayoría de las organizaciones, los cambios en torno a la adopción de la IA no sucederán de la noche a la mañana. Los roles se reducirán, cambiarán y eventualmente se redefinirán gradualmente. Como resultado, las contribuciones humanas que no se pueden vincular a resultados medibles pierden relevancia silenciosamente.