La Inteligencia Artificial Generativa: ¿Amenaza Existencial o Catalizador Pedagógico para el Talento Junior en Tecnologías de la Información?
Tuve una semana movida, cumplir el rol de CIO y periodista a la vez, muchas veces resulta complejo pero no quise que pasara la semana sin que al menos tengamos un tema para pensar.
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa en el panorama tecnológico global ha suscitado un intenso debate que atraviesa verticalmente las estructuras empresariales y académicas.
Desde las altas esferas ejecutivas hasta las filas de trabajadores de nivel inicial, la conversación se centra en el potencial disruptivo de estas tecnologías, particularmente en su capacidad para reconfigurar roles, tareas y, fundamentalmente, las trayectorias de desarrollo profesional.
En el sector de Tecnologías de la Información (TI), un ecosistema caracterizado por su dinamismo y constante evolución, esta discusión adquiere una relevancia crítica, especialmente al considerar las estrategias de captación y formación de talento que, históricamente, han dependido de manera significativa de la capacitación progresiva de los empleados en sus etapas formativas.
La nota de referencia, que cita análisis de la prestigiosa firma de investigación Gartner, pone sobre la mesa una dicotomía fundamental:
¿Es la IA una fuerza que reemplazará roles, volviendo obsoletas ciertas funciones, o se trata de una herramienta que transformará tareas, potenciando la capacidad humana?
Este interrogante ilumina la posible metamorfosis del flujo de trabajo tradicional, donde la experiencia se construye gradualmente desde la base.
La imagen evocadora de una joven profesional inmersa en el complejo entramado de la codificación y el diseño de interfaces, rodeada por la infraestructura de un centro de datos, simboliza precisamente el núcleo de este talento emergente, cuyo futuro parece ahora entrelazado con el avance inexorable de la IA.
El Epicentro de la Disrupción: Funciones de TI y el Rol de la Inteligencia Artificial Generativa
La IA Generativa ya no es una promesa futurista; es una realidad tangible que está redefiniendo procesos en múltiples dominios empresariales.
El sector de TI, lejos de ser una excepción, se encuentra en el epicentro de esta transformación.
La capacidad de estas herramientas para analizar vastos conjuntos de datos, identificar patrones y generar contenido nuevo –desde código hasta documentación y respuestas contextualizadas– ha demostrado un poder transformador innegable.
Un ejemplo paradigmático, destacado por análisis de la firma de investigación Gartner, se observa en la optimización de las mesas de ayuda (service desk) de TI. La IA, al “observar” el historial de registros de llamadas y solicitudes, puede inferir soluciones efectivas basadas en precedentes exitosos, proporcionando respuestas “perfectamente contextualizadas”.
Este proceso no solo acelera la prestación del servicio, sino que también incrementa la precisión y la satisfacción del usuario final.
La eficiencia demostrada en este y otros casos de uso ha alimentado la percepción, extendida entre ejecutivos y trabajadores por igual, de que la IA podría eventualmente volver redundantes numerosos puestos de trabajo.
Más allá de la automatización de respuestas, surge una preocupación más profunda: la posible erosión de habilidades fundamentales. Si la IA asume la ejecución de tareas básicas o repetitivas, ¿cómo adquirirán los nuevos profesionales el conocimiento y la experiencia práctica esenciales que tradicionalmente se forjan en esas etapas iniciales?
El temor radica en que la dependencia excesiva de la tecnología pueda atrofiar la capacidad de comprensión profunda de los principios subyacentes, creando una brecha en la reserva de talento a largo plazo.
El Caso de los Asistentes de Programación y el Futuro del Desarrollo Junior
Dentro del espectro de TI, el desarrollo de software es un área particularmente sensible a estas dinámicas. Los asistentes de programación basados en IA, capaces de generar fragmentos de código, sugerir optimizaciones e incluso depurar errores, son vistos por algunos como potenciales sustitutos del talento de desarrolladores júnior.
Estas herramientas pueden acelerar significativamente el ciclo de desarrollo, pero plantean interrogantes cruciales sobre la curva de aprendizaje de los programadores noveles.
La perspectiva de una “ingeniería de software nativa de IA”, donde sistemas autónomos podrían gestionar gran parte del proceso de desarrollo, intensifica esta inquietud.
Si las tareas consideradas formativas –aquellas que permiten al desarrollador júnior internalizar la lógica de la programación, las buenas prácticas y la arquitectura de sistemas– son delegadas a la IA, ¿cómo se cultivarán las habilidades de alto nivel indispensables para guiar, supervisar y validar estos procesos en el futuro?
¿Cómo se formarán los arquitectos de software, los líderes técnicos y los estrategas tecnológicos del mañana si la base de su pirámide de conocimiento se ve comprometida?
Refutando el Paradigma de la Sustitución: La IA como Instrumento Pedagógico
Frente a estos escenarios, a menudo teñidos de un determinismo tecnológico pesimista, la investigación empírica ofrece una perspectiva radicalmente diferente.
Según análisis de Gartner, los estudios realizados por la firma no corroboran la narrativa de la sustitución masiva de roles. Por el contrario, la evidencia apunta hacia un modelo donde la IA, implementada de manera estratégica y planificada, actúa como un potente catalizador del aprendizaje y el desarrollo de habilidades.
El concepto clave que emerge de esta investigación es el de la “IA general bien planificada”, definida como aquella tecnología que apoya al trabajador humano en lugar de reemplazarlo. Lejos de erosionar habilidades, este enfoque demuestra tener un efecto pedagógico notable.
Desde Gartner se afirma de manera contundente:
“Si eres alguien sin experiencia y recibes un mensaje de IA cada vez que realizas una tarea, te volverás muy bueno muy, muy rápido”.
Esta aseveración sugiere que la IA puede funcionar como un tutor personalizado y omnipresente, proporcionando retroalimentación instantánea y contextualizada que acelera la adquisición de competencias.
Los hallazgos de un estudio de seis meses realizado por Gartner en áreas como las mesas de ayuda técnica refuerzan esta visión.
La incorporación de IA Generativa no solo impulsó significativamente la productividad de los empleados, sino que, y este es el punto crucial, estos mantuvieron altos niveles de rendimiento y satisfacción del cliente incluso cuando la herramienta de IA fue temporalmente desactivada.
Este fenómeno sugiere de manera fehaciente que la IA no estaba simplemente haciendo el trabajo por ellos, sino que les estaba enseñando a realizarlo mejor. La interacción constante con la herramienta facilitó una transferencia de conocimiento efectiva y duradera.
“La Generación de IA es Maestra, no Hacedora”
La conclusión que se desprende de los análisis de Gartner es lapidaria y redefine el debate: “La generación de IA es maestra, no hacedora”.
Esta frase encapsula un cambio de paradigma fundamental. En lugar de ver a la IA como una fuerza exógena que amenaza con desplazar a los trabajadores, se la concibe como una herramienta intrínsecamente pedagógica, capaz de integrarse en el flujo de trabajo para potenciar el desarrollo profesional desde las etapas más tempranas.
Este enfoque tiene implicaciones profundas para las estrategias de talento en TI. Los líderes ya no deberían centrarse únicamente en cómo la IA puede automatizar tareas para reducir costos o aumentar la eficiencia operativa inmediata, sino en cómo puede ser aprovechada para acelerar la curva de aprendizaje de sus equipos, especialmente de los miembros júnior.
Se trata de diseñar ecosistemas de trabajo donde la IA actúe como un “andamio” cognitivo, proporcionando el soporte necesario para que los empleados aborden tareas progresivamente más complejas, internalizando las mejores prácticas y desarrollando una comprensión más profunda de su dominio.
Mecanismos Pedagógicos de la IA Generativa en el Entorno Laboral
Para comprender cabalmente cómo la IA puede desempeñar este rol de “maestra”, es necesario analizar los mecanismos específicos a través de los cuales facilita el aprendizaje en el contexto laboral:
Retroalimentación Inmediata y Contextualizada: A diferencia de esperar la revisión de un supervisor o un mentor, la IA puede ofrecer correcciones, sugerencias y explicaciones en tiempo real, directamente vinculadas a la tarea que el empleado está realizando. Ya sea corrigiendo una línea de código, sugiriendo una mejor formulación para una respuesta de soporte o identificando un patrón relevante en los datos, esta inmediatez acelera el ciclo de aprendizaje y refuerza las conexiones neuronales asociadas a la práctica correcta.
Exposición a Mejores Prácticas a Escala: Las herramientas de IA Generativa son entrenadas con cantidades masivas de datos, que a menudo incluyen ejemplos de código de alta calidad, documentación técnica extensa y registros históricos de interacciones exitosas (como en el caso de la mesa de ayuda). Al interactuar con estas herramientas, los empleados júnior se exponen indirectamente a un vasto repositorio de conocimiento y buenas prácticas, mucho más amplio del que podrían acceder a través de la experiencia individual o la mentoría tradicional.
Reducción de la Carga Cognitiva en Tareas Repetitivas: Al automatizar o semi-automatizar las tareas más rutinarias y menos estimulantes intelectualmente, la IA libera capacidad cognitiva del empleado. Este espacio mental puede ser redirigido hacia aspectos más complejos del trabajo, como la resolución de problemas no estructurados, el pensamiento crítico, la planificación estratégica y el aprendizaje de nuevas tecnologías. La IA maneja lo trivial, permitiendo al humano concentrarse en lo trascendental.
Personalización del Aprendizaje: Potencialmente, las herramientas de IA pueden adaptarse al nivel de habilidad y al ritmo de aprendizaje de cada individuo. Pueden identificar áreas donde un empleado necesita más apoyo y proporcionar ejercicios, explicaciones o recursos específicos para abordar esas debilidades, creando una experiencia de aprendizaje más personalizada y eficiente que los enfoques de capacitación “talla única”.
Simulación y Experimentación Segura: La IA puede crear entornos simulados donde los empleados júnior pueden experimentar con nuevas técnicas o abordar problemas complejos sin el riesgo de cometer errores costosos en producción. Por ejemplo, un desarrollador podría usar un asistente de IA para explorar diferentes enfoques de diseño de software y observar las implicaciones de cada uno en un entorno controlado.
Implicaciones Estratégicas para los Líderes de TI en el Contexto Argentino
Para los líderes de TI en Argentina, un país con un vibrante ecosistema tecnológico pero también con desafíos específicos en términos de formación y retención de talento, esta perspectiva de la IA como herramienta pedagógica ofrece oportunidades significativas. La adopción estratégica de la IA Generativa en los programas de onboarding y desarrollo continuo puede ser una vía para:
Acelerar la Integración de Talento Junior: Reducir el tiempo necesario para que los nuevos empleados alcancen un nivel de productividad efectivo, proporcionándoles el soporte contextualizado que necesitan desde el primer día.
Democratizar el Acceso a Conocimiento Experto: Poner a disposición de todos los empleados, independientemente de su acceso a mentores senior, un nivel de guía y retroalimentación basado en las mejores prácticas de la industria.
Fomentar una Cultura de Aprendizaje Continuo: Integrar la IA como parte natural del flujo de trabajo fomenta la mentalidad de que el aprendizaje no es una actividad separada, sino una parte intrínseca del desempeño laboral diario.
Adaptar las Habilidades a las Demandas del Futuro: Al liberar a los empleados de tareas rutinarias y exponerlos a problemas más complejos con el apoyo de la IA, se cultivan las habilidades de orden superior (pensamiento crítico, resolución de problemas complejos, creatividad, colaboración humano-máquina) que serán cruciales en el futuro del trabajo.
Atraer y Retener Talento: Las organizaciones que demuestren un enfoque innovador y de apoyo al desarrollo profesional, utilizando herramientas de vanguardia como la IA Generativa de manera constructiva, serán más atractivas para el talento joven y tendrán mayores tasas de retención.
Desafíos y Consideraciones Éticas
No obstante, la implementación de la IA como herramienta pedagógica no está exenta de desafíos. Es fundamental abordar cuestiones como:
Calidad y Sesgos en los Datos de Entrenamiento: Asegurar que la IA no perpetúe sesgos o malas prácticas presentes en los datos con los que fue entrenada.
Sobredependencia y Pensamiento Crítico: Diseñar la interacción de manera que fomente la comprensión profunda y el pensamiento crítico, en lugar de una aceptación pasiva de las sugerencias de la IA. Es crucial que el empleado aprenda por qué la sugerencia de la IA es correcta (o incorrecta).
Transparencia y Explicabilidad: Buscar herramientas de IA que puedan explicar su razonamiento (XAI – Explainable AI) para facilitar un aprendizaje más significativo.
Rol del Mentor Humano: La IA no reemplaza la importancia de la mentoría humana, la inteligencia emocional, la transmisión de cultura organizacional y el desarrollo de habilidades interpersonales. La interacción humana sigue siendo insustituible para el desarrollo integral.
Privacidad y Seguridad de Datos: Gestionar adecuadamente los datos utilizados por la IA, especialmente si se trata de información sensible de la empresa o de los clientes.
Estos desafíos subrayan que la responsabilidad de aprovechar el potencial pedagógico de la IA y mitigar sus riesgos no recae únicamente en las empresas individuales. Se requiere una respuesta coordinada y sistémica que involucre a actores clave del ecosistema nacional.
El Rol Crucial de las Instituciones Educativas y las Políticas Públicas en el Contexto Argentino
La perspectiva de la IA Generativa como catalizador pedagógico trasciende las fronteras de las organizaciones individuales y plantea un desafío mayúsculo, a la par que una oportunidad estratégica, para el sistema educativo y el diseño de políticas públicas en la República Argentina.
Si la premisa es que la IA puede acelerar y potenciar el aprendizaje, especialmente en etapas formativas, entonces resulta imperativo que las instituciones encargadas de la formación de talento y los organismos gubernamentales responsables de guiar el desarrollo nacional asuman un rol protagónico en esta transición.
En el ámbito educativo, desde las universidades nacionales y privadas hasta los institutos terciarios técnicos y los centros de formación profesional, la adaptación curricular se presenta como una necesidad ineludible.
Ya no basta con ofrecer asignaturas aisladas sobre inteligencia artificial; se requiere una integración transversal de estas herramientas y conceptos en las diversas disciplinas, particularmente en carreras vinculadas a la tecnología, la ingeniería, las ciencias de datos y el diseño.
Los futuros profesionales no solo deben comprender los fundamentos teóricos de la IA, sino también aprender a utilizarla de manera efectiva y crítica como parte integral de su caja de herramientas cognitivas y técnicas. Esto implica:
Actualización Curricular Dinámica: Incorporar módulos específicos sobre IA Generativa, prompt engineering (la habilidad de formular instrucciones efectivas para la IA), análisis crítico de resultados generados por IA, y ética aplicada a la inteligencia artificial. Más importante aún, rediseñar las metodologías de enseñanza en materias como programación, bases de datos, análisis de sistemas o diseño de interfaces para que los estudiantes utilicen asistentes de IA como herramientas de aprendizaje y productividad supervisada.
Capacitación Docente Intensiva: El cuerpo docente es la piedra angular de cualquier transformación educativa. Es menester implementar programas robustos y continuos de capacitación para que los profesores no solo comprendan estas tecnologías, sino que también desarrollen las competencias pedagógicas necesarias para integrar la IA en sus prácticas de enseñanza de forma significativa, fomentando el pensamiento crítico en lugar de la mera ejecución asistida.
Infraestructura y Acceso: Garantizar que tanto estudiantes como docentes tengan acceso a las plataformas de IA, entornos de desarrollo y recursos computacionales necesarios. Esto podría requerir inversiones significativas en infraestructura tecnológica y licencias de software, así como estrategias para asegurar la equidad en el acceso y evitar la profundización de la brecha digital.
Fomento de Habilidades Complementarias: Reconociendo que la IA automatizará ciertas tareas técnicas, el énfasis educativo debe desplazarse hacia el desarrollo de habilidades eminentemente humanas que la IA (al menos por ahora) no puede replicar: pensamiento crítico complejo, creatividad, resolución de problemas ambiguos, inteligencia emocional, colaboración interdisciplinaria y liderazgo adaptativo.
Paralelamente, el rol del Estado a través de políticas públicas activas es fundamental para orquestar y facilitar esta adaptación a nivel nacional. Esto excede la mera financiación educativa y abarca una estrategia integral que podría incluir:
Definición de una Estrategia Nacional de IA en Educación y Trabajo:
Un marco consensuado que establezca prioridades, objetivos y líneas de acción claras, coordinando los esfuerzos de los Ministerios de Educación, Ciencia, Tecnología e Innovación, y Trabajo, Empleo y Seguridad Social.
Incentivos para la Adopción de IA en la Formación Corporativa:
Programas de estímulo fiscal o subsidios para las empresas, especialmente PyMEs, que inviertan en la capacitación de su personal utilizando herramientas de IA y desarrollen programas de reskilling y upskilling adaptados a la nueva realidad tecnológica.
Marcos Regulatorios y Éticos:
Establecer directrices claras sobre el uso ético y responsable de la IA en entornos educativos y laborales, abordando cuestiones de privacidad de datos, transparencia algorítmica, equidad y prevención de sesgos discriminatorios.
Programas de Alfabetización Digital y en IA para la Ciudadanía:
Iniciativas de alcance amplio para asegurar que la población general comprenda los fundamentos de la IA, sus implicancias y cómo interactuar con ella de manera segura y productiva, promoviendo una ciudadanía digital informada y crítica.
Apoyo a la Investigación y Desarrollo Local:
Fomentar la investigación en IA y sus aplicaciones pedagógicas dentro de las universidades y centros de investigación argentinos, buscando no solo ser usuarios de tecnología desarrollada externamente, sino también potenciales creadores e innovadores en este campo.
Argentina, con su reconocida base de talento en software y servicios basados en el conocimiento, tiene la oportunidad de posicionarse favorablemente si logra articular una respuesta coordinada y proactiva entre el sector educativo, el sector productivo y el Estado para capitalizar el potencial pedagógico de la IA Generativa.
Sin embargo, para comprender mejor la magnitud y la naturaleza de la transición que enfrentamos, resulta instructivo examinar cómo la humanidad ha navegado disrupciones tecnológicas en el pasado.
Una Perspectiva Histórica: Lecciones de Revoluciones Tecnológicas Anteriores
La inquietud actual sobre el impacto de la IA en el empleo y las habilidades no es un fenómeno inédito en la historia del progreso tecnológico.
Cada revolución industrial o tecnológica de gran envergadura ha traído consigo temores similares de desplazamiento masivo de trabajadores y obsolescencia de conocimientos, junto con promesas de mayor productividad y bienestar.
Un análisis comparativo con transiciones previas puede ofrecer valiosas lecciones para navegar el presente.
La Revolución Industrial (Siglos XVIII-XIX):
La introducción de la máquina de vapor, el telar mecánico y la producción en serie transformó radicalmente la economía agraria y artesanal. Surgieron movimientos como el ludismo, que destruía maquinaria por temor a la pérdida de empleos.
Si bien muchos oficios artesanales efectivamente declinaron o desaparecieron, la industrialización creó una demanda masiva de nuevos roles en fábricas, minería, transporte y administración.
La transición fue socialmente disruptiva y dolorosa para muchos, pero a largo plazo generó un aumento sin precedentes de la productividad y la creación de nuevas categorías laborales.
La lección clave fue la necesidad de adaptación de la fuerza laboral a nuevos métodos de producción y la emergencia de la educación formal masiva como mecanismo para preparar a las nuevas generaciones.
La Electrificación y la Producción en Masa (Fines del Siglo XIX – Principios del XX):
La electricidad permitió una reorganización aún más profunda de las fábricas (línea de montaje fordista) y el surgimiento de industrias completamente nuevas (electrodomésticos, comunicaciones).
Nuevamente, hubo desplazamiento de habilidades (ej. trabajadores con habilidades manuales muy específicas reemplazados por operarios de línea de montaje), pero también una enorme expansión del empleo en manufactura, servicios y la creciente burocracia administrativa. Se consolidó la necesidad de habilidades técnicas y de gestión estandarizadas.
La Revolución Digital (Fines del Siglo XX – Presente):
La llegada de la computadora personal, el software e Internet automatizó muchas tareas de oficina (cálculo, mecanografía, archivo) y transformó industrias enteras (medios, comercio, finanzas).
Hubo predicciones de “oficinas sin papeles” y desempleo masivo entre el personal administrativo. Si bien algunos roles se redujeron, la economía digital generó una explosión de nuevos empleos en desarrollo de software, administración de sistemas, diseño web, marketing digital, análisis de datos y un sinfín de servicios basados en la red.
La lección fundamental fue la importancia crítica de la alfabetización digital y la capacidad de aprendizaje continuo, dado el ritmo acelerado del cambio tecnológico.
¿Qué distingue a la Revolución de la IA Generativa?
Si bien los patrones históricos de disrupción, adaptación y creación de nuevos roles son evidentes, la actual ola de IA presenta características que podrían diferenciarla:
Velocidad y Amplitud del Impacto:
La IA Generativa parece estar desarrollándose y difundiéndose a una velocidad superior a la de tecnologías previas, y su potencial impacto abarca un espectro más amplio de tareas, incluyendo aquellas consideradas eminentemente cognitivas y creativas, que antes se pensaban exclusivas del dominio humano.
Impacto en Tareas Cognitivas de Nivel Inicial:
A diferencia de la automatización industrial (tareas manuales) o la digitalización temprana (tareas administrativas rutinarias), la IA Generativa puede realizar tareas cognitivas que tradicionalmente formaban parte del aprendizaje inicial de profesiones como la programación, la redacción, el diseño o el análisis.
Esto altera la tradicional “escalera” de aprendizaje basada en la experiencia práctica desde la base.
La Tecnología como “Maestra”:
Como se argumentó previamente, una diferencia crucial es el potencial inherente de la IA para actuar no solo como herramienta de automatización, sino también como instrumento pedagógico.
Esta dualidad no estaba presente de la misma manera en un telar mecánico o una hoja de cálculo.
Lecciones Históricas Aplicadas a la Inteligencia Artificial Generativa:
De estas comparaciones, emergen lecciones cruciales para la era de la IA:
La Adaptación es Inevitable, la Proactividad es Ventajosa:
La resistencia al cambio tecnológico ha demostrado ser históricamente infructuosa a largo plazo. La clave reside en anticipar los cambios y adaptar proactivamente las habilidades individuales, las estrategias empresariales y las políticas públicas.
El Foco debe estar en las Habilidades Complementarias:
A medida que la IA asume ciertas tareas, el valor se desplaza hacia aquellas habilidades que la complementan: el juicio crítico para evaluar sus resultados, la creatividad para guiarla hacia fines novedosos, la inteligencia emocional para la interacción humana, y la comprensión ética para asegurar su uso responsable.
La Educación y la Formación Continua son Más Críticas que Nunca:
El ritmo del cambio exige un compromiso con el aprendizaje a lo largo de toda la vida (lifelong learning). Los sistemas educativos y los programas de capacitación deben volverse más ágiles, personalizados y enfocados en las competencias del futuro, integrando la IA como herramienta pedagógica.
La Gestión de la Transición Social es Fundamental:
Las revoluciones tecnológicas generan ganadores y perdedores, al menos en el corto y mediano plazo.
Es responsabilidad de la sociedad y de los gobiernos implementar políticas que mitiguen los costos sociales de la transición, como redes de seguridad social robustas, programas efectivos de reconversión laboral y estrategias para asegurar una distribución equitativa de los beneficios de la nueva tecnología.
Navegando la Sinergia Humano-Máquina en el Desarrollo de Talento
En definitiva, la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa nos sitúa en un punto de inflexión histórico, comparable en magnitud, aunque distinto en naturaleza, a revoluciones tecnológicas anteriores.
La evidencia emergente, como la presentada por análisis de firmas como Gartner, nos invita a trascender el binomio simplista de reemplazo versus colaboración, para abrazar una visión más matizada y potente: la IA como una herramienta con un profundo potencial pedagógico.
Para el ecosistema de TI en Argentina, esto implica una recalibración estratégica fundamental.
Los líderes empresariales, los educadores y los responsables de políticas públicas enfrentan el desafío conjunto de diseñar un futuro donde la tecnología no solo aumente la productividad, sino que también enriquezca y acelere el desarrollo del capital humano, especialmente desde sus etapas formativas.
La integración de la IA en los procesos formativos, tanto en el ámbito académico como en el corporativo, requiere una planificación cuidadosa, inversión sostenida y una voluntad de experimentar y adaptar.
Aprender de las transiciones tecnológicas pasadas nos recuerda la importancia vital de la proactividad frente a la mera reacción, el énfasis crucial en cultivar habilidades humanas complementarias a la tecnología, y la necesidad imperiosa de gestionar activamente los impactos sociales de esta transformación.
La promesa de la “IA como maestra” solo se materializará si construimos activamente los marcos educativos, organizacionales y regulatorios que permitan una sinergia fructífera y ética entre la inteligencia humana y la artificial.
La tarea no es menor, pero las recompensas –en términos de talento capacitado y adaptado a las nuevas demandas, mayor capacidad de innovación, mejora de la competitividad nacional y, potencialmente, una democratización del acceso al conocimiento experto– justifican plenamente el esfuerzo coordinado.
El futuro del trabajo en TI, y quizás en muchos otros campos, no parece residir en una competencia fútil entre humanos y máquinas, sino en nuestra habilidad colectiva para orquestar una colaboración inteligente, convirtiendo esta poderosa tecnología en una aliada indispensable del aprendizaje continuo y el florecimiento del potencial humano en la era digital.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT Latam
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