Adaptación profesional a la IA (iv) - Reskilling
Toca aprender cosas nuevas, pero estas no son las que estás esperando.
En esta serie sobre la adaptación profesional a la inteligencia artificial, hemos hablado del impacto del tiempo, del upskilling (mejorar lo que ya haces con IA) y del unskilling (dejar de hacer lo que la IA puede hacer mejor). Ahora llegamos al punto clave: el reskilling. Y no, no se trata solo de aprender algo nuevo. Eso era antes, ahora es algo mucho más profundo.
Antes de la llegada de la IA, el reskilling se trataba de añadir nuevo conocimiento que te permitiera reinventarte. Eras arquitecto, con la crisis de la construcción tuviste que aprender sobre datos y ahora eres data officer. Ese era un proceso de reskilling antes de la IA.
La IA ha cambiado las reglas del juego. Adquirir conocimientos no es demasiado útil cuando la IA te permite acceder de forma ubicua a cualquier conocimiento. Eres financiero y quieres dedicarte al marketing, pues con una IA entrenada con base de conocimiento de marketing podrás ejercer. Eres de RRHH y quieres ser coach, con una IA entrenada podrás ejercer de coach.
Frente al acceso ubicuo al conocimiento hay dos dimensiones que nos va a tocar elegir: ¿Qué relación quieres tener con la tecnología? ¿Y cómo vas a diferenciarte y potenciar tus habilidades más humanas?
Este post trata de eso: de cómo reinventarte profesionalmente en un contexto donde ya no se trata de saber más, sino de cómo encajas en un sistema en cambio acelerado por la IA.
Vamos paso por paso.
Nivel 1: ¿Cuál es tu relación con la IA?
Antes de la IA
En las anteriores transformaciones tecnológicas (la informática personal, Internet, los smartphones) existía un esquema bastante claro y relativamente estable. La mayor parte de la población se dividía en tres grandes grupos, definidos principalmente por su relación con la tecnología:
Builders: quienes desarrollaban la tecnología. Ingenieros, programadores, arquitectos de sistemas, creadores de infraestructura técnica. Eran quienes hacían posible el avance tecnológico.
Users: la mayoría, que adoptaban las herramientas en su vida diaria o profesional. Dentro de este grupo existía una amplia variedad de competencias, desde quienes dominaban el uso de herramientas digitales (25-30% )hasta quienes tenían una destreza algo justa (70%).
Non-users: personas que no accedían al uso de tecnología, ya sea por barreras económicas, educativas o culturales, o simplemente por rechazo.
Era un modelo de tres capas. Simple. Claro. Escalonado. Los builders construían, los users consumían, y los non-users quedaban fuera del sistema productivo tecnológico.
Subir de nivel requería formación específica, tiempo, esfuerzo y, a menudo, oportunidades que no todos tenían. Ser user ya abría muchas puertas, pero ser builder te colocaba en una posición diferencial, protegida y con acceso a muy buenas oportunidades laborales.
La relación con la tecnología estaba definida más por el conocimiento que por la capacidad de interacción. Y las líneas que separaban los niveles eran muy claras y difíciles de cruzar. La programación era una barrera alta.
La nueva pirámide de la IA
La llegada de la IA ha alterado por completo este esquema.
Ya no basta con saber utilizar herramientas, y tampoco es imprescindible saber programar para crear valor. La IA introduce un nuevo tipo de relación entre los humanos y la tecnología, más accesible, más flexible, pero también más exigente en cuanto a mentalidad y proactividad.
Propongo una nueva clasificación según el grado de relación y aprovechamiento de esta tecnología:
Scientists: desarrollan y mejoran modelos. Son la élite técnica. Pocos. Muy especializados. Se mueven en el mundo del machine learning, del deep learning, de la investigación de frontera.
Builders: crean aplicaciones, soluciones y productos sobre modelos ya existentes. Son menos que antes, porque las herramientas low-code y no-code han simplificado tareas que antes requerían perfiles altamente técnicos.
Makers: no programan, pero crean valor directo gracias a herramientas impulsadas por IA. Automatizan procesos, personalizan experiencias, combinan servicios. Representan una nueva generación de creadores sin necesidad de código, que se desarrollan por una vía de experimentación.
Users: utilizan IA de forma funcional. Aprovechan ciertas capacidades, como generar textos, resumir documentos o crear imágenes, pero sin integrarlo en procesos o flujos de trabajo.
Non-users: no utilizan IA y tampoco tienen intención de hacerlo. Pueden tener barreras de acceso, rechazo, desinformación o miedo al cambio.
Este modelo no es jerárquico, pero sí revela niveles de impacto y aprovechamiento. Y lo más interesante es que, por primera vez, el salto entre niveles no depende solo del conocimiento técnico sino también de la actitud, la curiosidad y la capacidad de experimentar.
¿Por qué importa esta clasificación?
Esta mirada de la relación de las personas con la tecnología permite comprender tres aspectos fundamentales:
¿Dónde estás y dónde quieres estar? Esta pregunta es clave para planificar tu desarrollo profesional. No todos seremos scientists, pero aspirar a ser maker es una opción alcanzable y poderosa.
Los makers están reconfigurando el mercado laboral. Gracias a herramientas accesibles y al poder de la IA, están creando productos, servicios y automatizaciones que antes solo eran posibles desde el departamento de IT.
Las empresas y las sociedades necesitarán un equilibrio saludable. No todos pueden ser makers ni scientists, pero las organizaciones que logren integrar una masa crítica de estos perfiles tendrán ventajas competitivas claras. Lo mismo aplica a países: aquellos con una ciudadanía más preparada tecnológicamente podrán desarrollar soluciones locales, mientras que otros quedarán atados a lo que otros construyen.
Comprender esta nueva pirámide es el primer paso para saber cómo reinventarte y qué tipo de valor puedes aportar en la nueva era de la inteligencia artificial.
Nivel 2: Lo que te hace más humano
Ahora volvemos al punto de partida: el reskilling. Hemos dicho que, en un mundo con acceso a todo el conocimiento, lo relevante será la relación que tenemos con la tecnología. Pero también debemos enfocarnos en potenciar todo aquello que nos hace humanos.
Este no es solo un proceso de formación: es un acto de elección y de autoconocimiento. La IA puede hacer muchas cosas, pero no puede (por ahora) decidir por ti qué quieres ser, ni qué te motiva, ni qué habilidades humanas quieres cultivar.
Este proceso de reinvención comienza con dos movimientos esenciales:
1. Conócete a ti mismo
Antes de mirar hacia fuera, toca mirar hacia dentro. ¿Quién eres? ¿Qué te mueve? ¿Qué crees que es posible o imposible? Revisar tu identidad no es una tarea filosófica: es estratégica. Porque si no sabes quién eres, terminarás copiando modelos ajenos que no encajan contigo.
Revisa tu identidad: ¿Te defines por tu profesión, tus habilidades actuales o por tu capacidad de evolucionar?
Revisa tus creencias: ¿Qué límites te estás imponiendo sin saberlo? ¿Qué ideas sobre ti mismo te están frenando?
Revisa tu mentalidad: ¿Tienes una mentalidad fija o de crecimiento? ¿Ves el cambio como amenaza o como oportunidad?
Revisa tus emociones: ¿Qué es lo que te produce emoción? ¿Qué te conmueve? ¿Qué es lo que te descentra?
El trabajo más difícil en la vida es construirse a uno mismo.
2. Conoce a los demás
La reinvención no ocurre en el vacío. Ocurre en interacción con otros. Por eso, desarrollar inteligencia social es tan importante como adquirir nuevas competencias técnicas.
Entiende el perfil de quienes te rodean: ¿Con quién trabajas? ¿Cómo aprenden? ¿Qué tipo de relación tienen con la tecnología?
Explora sus motivaciones: ¿Qué les impulsa a cambiar? ¿Qué les bloquea?
Reconoce sus incentivos: si entiendes qué gana o pierde cada parte con un cambio, sabrás liderarlo mejor.
En un mundo mediado por la IA, tu ventaja competitiva está en ser profundamente humano. Y eso empieza con conocerte, y continúa con comprender a los demás.
Conclusión
La IA va a transformar tu trabajo. Si quieres seguir en activo, te tocará repensar muchos elementos sobre tu profesión.
La reinvención continua no es una moda: es un camino de supervivencia. La diferencia no la marcarán quienes sepan más, sino quienes se conozcan mejor y sepan relacionarse de forma inteligente con la tecnología.
Y hasta aqui la serie sobre la adaptación a la IA. Gracias por acompañarme en este camino.
Ojalá estas ideas te sirvan como brújula para navegar los cambios que vienen. Reinventarse no es un destino, es un camino.
Según los datos que me da substack, un 48% de la gente lee (abre) lo que os envío. Pero no me creo mucho esos datos. Si puedes deja un “Hola“ en los comentarios, para que sepa que llegas al final. :)
Me lo he leído todo , ahora me toca reflexionar. Gracias
Enhorabuena por esta serie de artículos, muy buen contenido👏👏