Contratar a alguien que “sepa de inteligencia artificial” puede parecer una decisión moderna. El verdadero problema comienza cuando la empresa no sabe qué significa esa habilidad, para qué la necesita ni cómo convertirla en mejores resultados.
La inteligencia artificial dejó de ser una conversación exclusiva de ingenieros, programadores o grandes compañías tecnológicas. Hoy interviene en procesos administrativos, comerciales, financieros, contables, jurídicos, de mercadeo, servicio al cliente, análisis de información y gestión del talento humano. Era inevitable, por tanto, que también comenzara a modificar aquello que las organizaciones esperan de quienes buscan empleo.
Un estudio realizado por IDC y encargado por Deel, divulgado por Portafolio en noviembre de 2025, mostró una señal importante para Colombia: cuatro de cada diez empresas consultadas ya estaban contratando talento junior con habilidades específicas en inteligencia artificial. Además, el 66 % de las empresas colombianas participantes había superado la etapa inicial de adopción de IA.
El dato puede interpretarse rápidamente desde el trabajador: hay que aprender inteligencia artificial para conservar oportunidades laborales.
Pero para el empresario existe una pregunta anterior y probablemente más importante:
¿Sabe su empresa qué significa realmente “tener habilidades en inteligencia artificial”?
Porque saber abrir una herramienta, escribir una instrucción y obtener una respuesta no necesariamente significa saber trabajar con inteligencia artificial.
Y esa diferencia puede terminar siendo mucho más importante que dominar una plataforma determinada.
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Saber utilizar IA no significa saber trabajar con ella
Cada revolución tecnológica ha creado nuevas exigencias laborales.
En algún momento fue importante saber utilizar un computador. Luego aparecieron Internet, hojas de cálculo, sistemas empresariales, plataformas colaborativas, herramientas de análisis y múltiples aplicaciones especializadas.
Muchas de aquellas capacidades terminaron convirtiéndose en competencias normales del trabajo.
Con la inteligencia artificial probablemente ocurrirá algo semejante.
Pero existe una diferencia importante.
Una hoja de cálculo normalmente ejecuta las instrucciones que recibe dentro de reglas relativamente previsibles. Una IA generativa puede interpretar, resumir, redactar, clasificar, analizar, proponer alternativas y producir respuestas que parecen razonables incluso cuando contienen errores.
Por eso un trabajador puede saber utilizar perfectamente una herramienta de IA y, al mismo tiempo, utilizarla muy mal.
Puede preparar un informe excelentemente redactado con información equivocada.
Puede generar una propuesta comercial atractiva basada en supuestos que nadie comprobó.
Puede entregar información confidencial de la empresa a una plataforma sin comprender las consecuencias.
Puede utilizar un resultado generado por IA como si fuera una verdad comprobada.
Puede automatizar una tarea que nunca debió existir.
Incluso puede convertirse en una persona aparentemente mucho más productiva mientras aumenta la cantidad de información que otros colaboradores deberán revisar.
La competencia empresarial realmente importante empieza entonces a cambiar.
Tal vez no necesitemos simplemente personas que sepan utilizar inteligencia artificial.
Necesitamos personas capaces de trabajar responsablemente con ella.
Eso implica formular mejores preguntas, verificar respuestas, comprender información, identificar riesgos, reconocer cuándo la tecnología no es suficiente y, sobre todo, relacionar sus resultados con una necesidad concreta de la empresa.
El riesgo de contratar alrededor de herramientas
Imaginemos dos empresas que necesitan contratar un analista administrativo.
La primera publica una vacante que dice:
“Indispensable manejo de ChatGPT, Copilot y herramientas de inteligencia artificial”.
La segunda define que necesita una persona capaz de analizar información operativa, identificar inconsistencias, preparar borradores con apoyo tecnológico, verificar resultados, proteger información sensible, documentar criterios y proponer mejoras en los procesos.
Las dos pueden afirmar que buscan habilidades relacionadas con IA.
Pero están buscando cosas completamente diferentes.
La primera está contratando alrededor de herramientas.
La segunda está contratando alrededor de capacidades.
Y esta diferencia dice mucho sobre la madurez de una organización.
Porque cuando una empresa exige inteligencia artificial sin haber definido previamente cómo espera utilizarla, puede crear una contradicción considerable.
Contrata colaboradores que saben usar herramientas que la propia organización todavía no sabe gobernar.
Entonces cada persona desarrolla su método.
Un empleado utiliza una plataforma gratuita.
Otro incorpora información corporativa en una aplicación diferente.
Alguien automatiza correos.
Otro genera análisis financieros.
Otro utiliza IA para preparar documentos destinados a clientes.
Y quizás nadie sabe exactamente qué información se está procesando, qué resultados deben verificarse ni quién responde cuando algo sale mal.
La empresa puede parecer muy avanzada tecnológicamente.
Pero podría estar simplemente acumulando experimentos individuales.
Cuando la contratación cambia, también debe cambiar el diseño del trabajo
El estudio divulgado por Portafolio ofrece otra señal que merece atención.
Según sus resultados, el 51 % de las empresas colombianas consultadas había eliminado cargos como consecuencia de la implementación de inteligencia artificial, mientras que el 46 % había reestructurado funciones mediante reasignaciones, transformación de roles o capacitación.
Frente a cifras como estas suele aparecer inmediatamente la pregunta:
¿La inteligencia artificial reemplazará trabajadores?
Es comprensible.
Pero desde la dirección empresarial deberíamos formular otra pregunta:
¿Qué trabajo queda después de automatizar una tarea?
Supongamos que una empresa utiliza inteligencia artificial para acelerar la preparación de propuestas comerciales.
Antes, un colaborador podía invertir varias horas recopilando antecedentes, organizando información, redactando apartados y revisando documentos.
Ahora una parte considerable de ese trabajo puede realizarse mucho más rápido.
La empresa tiene varias alternativas.
Puede pedirle al colaborador que produzca el doble de propuestas.
O puede aprovechar el tiempo liberado para estudiar mejor al cliente, analizar la rentabilidad de cada oportunidad, revisar riesgos, entender por qué se pierden negocios, fortalecer argumentos y mejorar la relación comercial.
En el primer escenario utilizó inteligencia artificial para producir más.
En el segundo la utilizó para rediseñar el trabajo.
Esa diferencia es fundamental.
Porque incorporar IA sin revisar funciones puede simplemente acelerar estructuras que ya eran ineficientes.
La tecnología no necesariamente corrige un proceso mal diseñado.
En ocasiones solamente permite ejecutarlo más rápido.
La productividad puede convertirse en una trampa
Existe una idea muy atractiva alrededor de la inteligencia artificial: hacer más en menos tiempo.
Naturalmente tiene valor.
Si una tarea que antes requería cuatro horas puede realizarse correctamente en una, existe una ganancia evidente.
Pero una empresa no prospera simplemente porque produce más documentos, más informes, más correos electrónicos, más presentaciones o más publicaciones.
Prospera cuando su trabajo produce mejores resultados.
Esta diferencia parece obvia hasta que observamos lo que sucede dentro de muchas organizaciones.
La facilidad para generar información puede aumentar el volumen de trabajo en lugar de disminuirlo.
Más informes producen más revisiones.
Más mensajes generan más respuestas.
Más propuestas necesitan más seguimiento.
Más datos requieren mayor interpretación.
Más automatizaciones pueden crear nuevas excepciones que alguien tendrá que resolver.
Ya hemos reflexionado dentro de nuestro ecosistema sobre esta paradoja: la IA prometió aliviar cargas, pero puede terminar incrementándolas cuando se incorpora sin revisar procesos, prioridades y responsabilidades.
Por eso una nueva habilidad será especialmente importante:
saber distinguir productividad de actividad.
Una persona verdaderamente competente en inteligencia artificial no debería limitarse a demostrar cuánto puede producir con ella.
También debería poder explicar qué problema resolvió, qué tiempo ahorró, qué riesgo redujo, qué decisión mejoró o qué valor generó.
Contratar capacidades nuevas o desarrollar las existentes
Otra conclusión del estudio merece especial atención.
El 42 % de las organizaciones consultadas estaba invirtiendo en programas de capacitación en IA por departamento y otro 31 % tenía previsto hacerlo. Al mismo tiempo, las empresas identificaban dificultades como bajo compromiso de algunos trabajadores, restricciones presupuestarias y falta de personal especializado para impartir formación.
Esto conduce a una decisión empresarial inevitable:
¿Debemos contratar nuevas personas o desarrollar las que ya tenemos?
No existe una respuesta universal.
Habrá situaciones que requieran especialistas nuevos.
Pero también habrá muchas en las cuales el conocimiento acumulado dentro de la organización sea extraordinariamente valioso.
Un contador con años de experiencia en la empresa puede no conocer todavía las mejores herramientas de IA, pero comprende transacciones, clientes, procesos, riesgos y particularidades que un recién llegado desconocerá.
Un profesional joven puede dominar diferentes plataformas de inteligencia artificial, pero probablemente necesitará tiempo para comprender por qué la empresa toma determinadas decisiones.
Un programador puede automatizar un proceso.
Eso no significa que conozca suficientemente el proceso para decidir cómo debería funcionar.
Un abogado puede identificar riesgos jurídicos.
Pero necesitará trabajar con tecnología, administración y seguridad de la información para convertir ese conocimiento en controles efectivos.
Cada uno posee una parte.
Y allí aparece uno de los grandes desafíos de la transformación que estamos viviendo.
La IA hace más poderoso al individuo, pero no elimina sus límites
La inteligencia artificial puede aumentar extraordinariamente la capacidad de una sola persona.
Un empresario puede analizar documentos más rápido.
Un contador puede explorar información financiera.
Un abogado puede organizar antecedentes.
Un vendedor puede preparar propuestas.
Un diseñador puede desarrollar conceptos.
Un programador puede escribir código con mayor velocidad.
Un administrador puede estudiar escenarios.
Pero aumentar la capacidad individual no significa eliminar la necesidad de otros conocimientos.
Un empresario puede pedirle a una IA que analice un contrato.
Eso no lo convierte automáticamente en abogado.
Un administrador puede generar una proyección financiera.
Eso no garantiza que comprenda correctamente todos sus supuestos.
Un profesional de mercadeo puede producir cien contenidos en el tiempo que antes necesitaba para producir diez.
Eso no significa que esos contenidos respondan a una estrategia empresarial correcta.
Un programador puede construir un sistema en tiempo récord.
Eso no asegura que el proceso digitalizado tenga sentido para la organización.
La IA amplifica capacidades.
También puede amplificar equivocaciones.
Por eso cuanto mayor sea el poder tecnológico disponible para cada individuo, mayor importancia tendrá el criterio para reconocer sus propios límites.
La mejor habilidad quizá sea saber cuándo necesitamos a otro
Durante años las organizaciones han buscado especialistas.
El mejor contador.
El mejor abogado.
El mejor programador.
El mejor comercial.
El mejor administrador.
La especialización seguirá siendo fundamental.
Lo que está cambiando es nuestra comprensión de sus límites.
Los problemas empresariales reales rara vez pertenecen a una sola disciplina.
Automatizar una factura parece inicialmente un problema tecnológico.
Pero rápidamente aparecen contabilidad, impuestos, documentación, procesos internos, seguridad, información de clientes y responsabilidades.
Utilizar inteligencia artificial para seleccionar candidatos parece un asunto de talento humano.
Pero puede involucrar tratamiento de datos personales, criterios de evaluación, posibles sesgos, trazabilidad, seguridad y responsabilidad empresarial.
Incorporar un agente inteligente al servicio al cliente parece un proyecto comercial.
Sin embargo, también afecta procesos, tecnología, datos, reputación, experiencia del cliente y controles internos.
Ningún profesional domina completamente todas esas áreas.
Por eso una de las habilidades empresariales más importantes de esta nueva época podría ser precisamente una que pocas vacantes mencionan:
saber colaborar.
No como una frase agradable incluida entre los valores corporativos.
Sino como una verdadera capacidad para reconocer qué sé, qué no sé y con quién necesito trabajar para resolver correctamente un problema.
La IA obliga a revisar algo más profundo que las hojas de vida
Quizás dentro de algunos años resulte extraño encontrar ofertas laborales que indiquen simplemente “conocimiento de inteligencia artificial”.
Podría ocurrir algo parecido a Internet.
Hoy casi nadie considera extraordinario que un profesional pueda buscar información en línea, participar en una videollamada, trabajar con documentos digitales o comunicarse utilizando plataformas tecnológicas.
Es parte normal del trabajo.
Con la IA probablemente sucederá algo semejante.
La diferencia competitiva dejará progresivamente de estar en saber que una herramienta existe.
Estará en la calidad con que la organización consiga incorporarla a sus procesos.
Por eso antes de cambiar perfiles de contratación una empresa debería preguntarse qué problema quiere resolver.
¿Necesita reducir tareas repetitivas?
¿Mejorar el análisis?
¿Atender mejor a sus clientes?
¿Transferir conocimiento?
¿Reducir errores?
¿Mejorar productividad?
¿Encontrar información dispersa?
¿Crear nuevos productos?
¿Tomar mejores decisiones?
Dependiendo de la respuesta, las competencias necesarias serán diferentes.
Pedir simplemente “habilidades en IA” puede ser tan ambiguo como publicar una vacante solicitando “conocimientos de tecnología”.
La organización también tiene que estar preparada
Existe además una responsabilidad que no puede trasladarse completamente al trabajador.
La empresa también debe prepararse.
No resulta coherente exigirle al nuevo empleado que utilice IA responsablemente cuando la organización no ha definido qué herramientas puede usar.
No basta con exigir protección de información cuando nadie ha clasificado los datos empresariales.
No podemos pedir verificaciones rigurosas cuando los procesos están diseñados únicamente alrededor de velocidad.
No podemos hablar de innovación cuando cada área utiliza tecnologías sin coordinación.
Y no podemos exigir criterio a los empleados mientras la dirección evalúa la transformación exclusivamente por número de licencias compradas.
Un artículo reciente dentro de nuestro ecosistema planteaba precisamente que la IA puede haber entrado a una organización antes de que alguien la esté dirigiendo. Ese problema sigue siendo fundamental.
La madurez de una empresa frente a la inteligencia artificial no debería medirse por cuántas herramientas utiliza.
Debería observarse en su capacidad para decidir dónde tiene sentido utilizarlas, bajo qué reglas y con qué responsabilidad.
Cuando las capacidades se conectan aparece algo diferente
Este punto lleva la conversación más allá de la contratación.
Porque incluso una empresa que contrate excelentes profesionales puede seguir limitada si cada conocimiento permanece aislado.
La transformación impulsada por inteligencia artificial requerirá combinar tecnología, administración, finanzas, derecho, seguridad, procesos, talento humano y conocimiento sectorial.
Pocas empresas —especialmente pequeñas y medianas— pueden mantener internamente especialistas profundos en absolutamente todas esas áreas.
Intentarlo puede ser costoso e innecesario.
Pero tampoco significa simplemente entregar problemas a proveedores aislados.
Existe otra posibilidad.
Colaborar.
Una empresa conoce profundamente una actividad.
Otra comprende tecnología.
Otra domina temas jurídicos.
Otra tiene experiencia contable.
Otra conoce seguridad.
Otra puede ayudar a estructurar procesos.
Cuando cada una actúa independientemente tenemos una colección de proveedores.
Cuando esas capacidades se conectan alrededor de un problema común empezamos a construir un ecosistema.
Y allí la colaboración deja de ser un concepto bonito para convertirse en una capacidad estratégica.
Nuestra filosofía lo expresa de manera sencilla:
“Yo hago lo que usted no puede, usted hace lo que yo no puedo. Juntos podemos hacer grandes cosas.”
La inteligencia artificial no elimina esa realidad.
Probablemente la hará todavía más evidente.
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Que empresas colombianas estén empezando a exigir competencias relacionadas con inteligencia artificial no debería interpretarse únicamente como una señal para actualizar hojas de vida.
Nos está mostrando algo más profundo.
Está cambiando la definición del trabajo.
Algunas tareas desaparecerán.
Otras se automatizarán.
Muchas funciones serán transformadas.
Y aparecerán responsabilidades que todavía estamos aprendiendo a identificar.
En ese entorno, una organización necesitará tecnología.
Pero necesitará también criterio.
Necesitará personas capaces de aprender.
Personas que puedan cuestionar una respuesta aparentemente correcta.
Personas responsables con la información.
Personas capaces de comprender un proceso antes de automatizarlo.
Y, especialmente, personas que sepan cuándo necesitan trabajar con conocimientos diferentes a los propios.
Una compañía que simplemente contrate empleados capaces de utilizar IA probablemente obtendrá mayor velocidad.
Una empresa que aprenda a conectar personas, conocimiento, procesos e inteligencia artificial podrá obtener algo mucho más valioso:
capacidad para comprender mejor sus problemas y resolverlos colectivamente.
Porque ningún profesional, por competente que sea, posee todo el conocimiento que una empresa necesita.
Ninguna herramienta comprende por sí sola toda la complejidad de una organización.
Y ninguna transformación verdaderamente sostenible ocurre cuando cada área intenta avanzar independientemente.
Los desafíos empresariales se comprenden mejor cuando podemos observarlos desde diferentes perspectivas.
Y se enfrentan mejor cuando esas capacidades consiguen trabajar juntas.
La inteligencia artificial puede aumentar extraordinariamente lo que cada uno puede hacer.
Nuestra verdadera ventaja seguirá estando en comprender lo que podemos hacer juntos.
Quien quiera explorar esta forma de comprender la empresa y conocer el ecosistema de la Organización Empresarial Todo En Uno puede hacerlo desde nuestra invitación institucional.
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