Recientemente leí un artículo de McKinsey titulado "Reconfigurando el talento al valor en la era de la IA."
Últimamente, he estado experimentando con cuánto una sola persona puede amplificar su trabajo usando IA: construyendo mis propios productos con Claude Code y armando una base de conocimiento en Obsidian. Este artículo me fascinó porque organiza exactamente ese problema—"Dada la premisa de la IA, ¿qué personas deberían colocarse en qué roles para maximizar el valor?"—usando una estructura típica al estilo McKinsey.
En particular, el punto de que el concepto mismo de "talento" como fuente de valor está cambiando fundamentalmente debido a la IA realmente me impactó. Creo que esto es relevante tanto para quienes contratan como para quienes son contratados.
En la segunda mitad, anotaré algunas reflexiones personales sobre las preguntas planteadas por el artículo.
¿Qué es "Talento a Valor" en primer lugar?
Antes de profundizar en el tema principal, un vistazo rápido al concepto subyacente.
McKinsey tiene un marco famoso llamado "Talento a Valor", que han usado durante más de una década. En términos generales, es esta idea:
Alrededor del 80% del valor de una empresa es generado por solo 30 a 50 "roles críticos". Por lo tanto, si identificas esos roles críticos y colocas al mejor talento en ellos, maximizas el impacto.
Lo interesante es que estos roles críticos no están necesariamente en la cima. Según el artículo, solo entre el 5 y el 10% de los roles críticos reportan directamente al CEO; la gran mayoría existen dos o tres niveles por debajo. En otras palabras, no se trata de mirar a las "personas importantes", sino de identificar desapasionadamente "dónde reside la fuente de valor".
Esta lógica no se ha desvanecido en absoluto en la era de la IA. Sin embargo, una cosa ha cambiado decisivamente:
El valor ya no es generado solo por los "roles", sino por los "sistemas" donde los humanos y los agentes de IA se combinan dinámicamente.
Mientras que la IA generativa cambió "cómo se hace el trabajo", la IA agéntica ha cambiado "quién (o qué) hace el trabajo". Está surgiendo una nueva fuerza laboral híbrida donde los humanos y los sistemas inteligentes trabajan codo a codo. Es por eso que la estrategia de talento necesita ser "reconfigurada", que es el punto principal de este artículo.
El artículo actualiza los cuatro pasos tradicionales de Talento a Valor para la era de la IA y agrega un nuevo quinto paso. Veámoslos en orden.
❶ Paso 1: Mapear el Valor Continuamente
En el pasado, podías mapear el valor asignando objetivos a unidades de negocio o líneas de productos y pelear con ese mapa durante un tiempo.
Pero en la era de la IA, el progreso tecnológico mercantiliza las capacidades tan rápido que la fuente de valor se mueve a una velocidad que los ciclos de planificación tradicionales no pueden seguir. Para cuando has establecido un plan a mediano plazo, los puntos de valor ya se han desplazado.
Por eso, las empresas líderes están comenzando a tratar la asignación de valor como un "proceso continuo" en lugar de un plan único. Rastrean dinámicamente dónde la IA está creando (o destruyendo) ventajas y reasignan rápidamente talento y agentes a nuevas oportunidades.
El ejemplo en el artículo fue revelador. Johnson & Johnson identificó alrededor de 900 casos de uso de IA generativa, pero el 80% del valor provino de solo el 10-15% de esas iniciativas. En consecuencia, la empresa pasó de una "experimentación amplia y a largo plazo" a reducir continuamente el enfoque a los casos de uso que generan más valor.
En lugar de esparcir semillas, encuentra dónde está el valor y concéntrate allí. Suena obvio, pero es un recordatorio poderoso en una era donde las iniciativas de IA tienden a proliferar sin rumbo fijo.
❷ Paso 2: Identificar Roles y Agentes Críticos
Esta fue la parte más interesante para mí personalmente.
Anteriormente, era una cuestión simple de "decidir el rol crítico y poner a una persona en él". Pero en un mundo donde la IA descompone el trabajo en "tareas", la historia cambia: algunas son automatizadas, otras son asistidas por humanos, y otras son lideradas por humanos.
McKinsey sugiere cambiar la perspectiva de "Talento a Valor" a "Talento y Agentes a Valor".
El procedimiento específico es: Primero, identifica las áreas de mayor valor. Luego, desglósalas en "capacidades, habilidades y tareas". Después, asigna "humano, agente, o un híbrido de ambos" a cada tarea según lo que funcione mejor.
En muchos casos, la verdadera unidad de valor ya no es un solo rol, sino un "sistema" donde humanos y agentes colaboran para producir resultados.
Los roles que aumentan en importancia incluyen líderes de dominio responsables de los resultados de IA, propietarios de productos de IA, arquitectos que diseñan flujos de trabajo humano-agente, ingenieros de prompts, y expertos en datos/conocimiento que proporcionan contexto a los agentes. También están surgiendo roles completamente nuevos, como líderes de plataformas de operaciones de agentes y enlaces de gobernanza de agentes.
❸ Paso 3: Identificar Estrictamente a las Personas que Pueden "Amplificar el Valor" con IA
El Paso 3 está estrechamente vinculado al Paso 2.
Tradicionalmente, las personas eran evaluadas según el "conocimiento, habilidades, atributos y experiencia" requeridos para un rol. En la era de la IA, esto ya no es suficiente. Esto se debe a que el conocimiento es cada vez más accesible a través de la IA, y la experiencia puede volverse obsoleta a medida que el trabajo mismo cambia.
McKinsey propone un cambio en el eje de evaluación:
El objetivo ya no es "ajustar el talento a los roles", sino identificar cuánto puede una persona amplificar el valor usando IA.
Esto introduce el concepto del "Superusuario de IA"—alguien que puede hacer un trabajo que antes requería un equipo completo, usando IA. El artículo sugiere priorizar a personas con cualidades como: la capacidad de elevar la alfabetización en IA de sí mismos y de su equipo, la capacidad de reinventar operaciones y flujos de trabajo a través de la IA, el uso de la formulación de problemas, la creatividad y el juicio para impulsar el cambio, y la capacidad de tomar decisiones y asumir la responsabilidad.
Meta se cita como un ejemplo del mundo real. La empresa ha definido las habilidades y el "impacto esperado de la IA" para cada rol crítico y está empezando a evaluar a los empleados en función de cómo usan la IA para crear valor. El artículo enfatiza:
El acceso generalizado a la IA no conduce automáticamente a resultados diferenciados. Solo una pequeña fracción de personas integrará la IA para superar abrumadoramente a quienes las rodean.
Simplemente repartir herramientas no crea una brecha. Incluso con la misma IA, habrá quienes se destaquen y quienes no. Identificar esta diferencia es el núcleo de la estrategia de talento.
Por cierto, aunque el artículo sugiere una combinación de "comprar, construir, tomar prestado" para el talento, advierte que depender demasiado del talento externo para las capacidades centrales de IA crea una organización frágil que lucha por escalar o mantener el valor. Como alguien que trabaja como CMO externo, ese punto fue doloroso y convincente a la vez! (risas)
❹ Paso 4: Revisar el Propio Equipo Directivo
Talento a Valor depende en última instancia de si los líderes pueden apropiarse y ejecutar el proceso. Sin embargo, el artículo señala agudamente que muchos equipos de gestión aún carecen de alfabetización en IA y son incapaces de definir una agenda de valor consistente, priorizar roles críticos o tomar decisiones de talento efectivas.
Por lo tanto, el equipo directivo y la junta deben volverse expertos en IA, ensuciarse las manos y desafiar supuestos anteriores. En lugar de "supervisar" jerarquías organizativas, deben pasar al lado de "operar" un sistema dinámico de talento, IA, flujos de trabajo y asignación de recursos.
El artículo señala que en los últimos 18 meses, muchas empresas Fortune 500 han reestructurado sus equipos de liderazgo para enfocarse en la estrategia de IA, lo que a veces ha implicado rediseño organizacional o salidas de ejecutivos. Parece que la capa de gestión es la primera en ser reconfigurada.
❺ Paso 5 (Nuevo): "Cómo Funcionó el Sistema" Sobre "Quién lo Hizo"
Este nuevo paso para la era de la IA fue, junto con el Paso 2, un punto culminante para mí.
En una organización agéntica, la pregunta fundamental de la evaluación cambia.
De "¿Quién hizo el trabajo?" a "¿Qué tan bien funcionó el sistema?"
Los resultados ya no se atribuyen únicamente a individuos, sino que están determinados por el rendimiento de todo el sistema de colaboración humano-agente. Por lo tanto, las evaluaciones deben diseñarse por separado para humanos y agentes, pero de manera complementaria. Los agentes son evaluados en cuanto a "calidad de decisión, confiabilidad, velocidad y costo", mientras que los humanos son evaluados en cuanto a "impacto en el negocio, capacidad para definir y mejorar flujos de trabajo de IA, uso ético de la IA y colaboración entre equipos".
El punto que plantea el artículo es este:
La mayoría de las organizaciones tropiezan no porque carezcan de personas talentosas o herramientas de IA avanzadas, sino porque fallan en integrarlas en un "sistema coherente" con una clara rendición de cuentas y bucles de retroalimentación.
Tienes a las personas y la IA, pero sin resultados. La causa reside en la "conexión". El artículo concluye instando a los líderes a operar este sistema con el mismo rigor que la asignación de capital.
Reflexiones Personales
Esto se alargó, pero aquí hay dos cosas en las que pensé mientras leía.
❶ Necesitamos aumentar la resolución de la identificación de "Roles" a "Verbos"
El Paso 2 discutió cómo pensar en las asignaciones para roles críticos. Lo que aún no he internalizado completamente es cómo realizar realmente esta "identificación".
El artículo dice "desglosarlo en tareas", pero no habla de la resolución de esas tareas. Mi pensamiento actual es que si ves los roles como "sustantivos", no puedes juzgar si pueden ser sujetos a IA, pero si los desglosas al nivel de "verbos", las asignaciones se vuelven más claras.
Por ejemplo, con el sustantivo "Reclutador", no puedes saber si la IA puede hacerlo. Pero si lo desglosas en verbos como "evaluar candidatos", "captar la vibra de una entrevista" y "persuadir en una oferta", puedes ver cuáles son adecuados para agentes y cuáles requieren humanos. La evaluación es para agentes; captar la vibra es para humanos.
Solo desglosando un rol en verbos puedes juzgar la asignación entre humanos e IA. Creo que esta es la clave para poner en práctica el Paso 2.
❷ La IA es un "Amplificador"; no funciona para aquellos que no tienen nada que amplificar
El punto del Paso 3 sobre "identificar a las personas que pueden amplificar el valor con IA" se quedó conmigo.
El artículo cita el ejemplo de Meta de una "pequeña fracción de personas que se destacan", pero no profundiza en por qué solo algunas personas amplifican. Mi hipótesis es que la IA es estrictamente un amplificador; para aquellos que carecen de la "base"—el hábito de hacer el trabajo ellos mismos—no hay nada que amplificar en primer lugar.
Por lo tanto, si tuviera que juzgar si alguien es un "amplificador de IA", dejaría la IA de lado por un momento y preguntaría: "¿Qué es algo nuevo que has aprendido o probado en el último año?" Al preguntar sin limitarlo a la IA, puedes distinguir entre aquellos que simplemente se subieron a una herramienta y aquellos que siempre han estado expandiendo sus propias capacidades. La amplificación real solo ocurre cuando se agrega IA a esto último.
...
Las discusiones sobre el talento en la era de la IA a menudo degeneran en "qué trabajos desaparecerán", pero este artículo va un paso más allá, replanteándolo como un problema de diseño de "cómo combinar, evaluar y conectar humanos e IA". Fue una lectura muy sustancial.
Ya sea que estés contratando, siendo contratado, o pensando en cómo expandirte a ti mismo, creo que este artículo ofrece muchas ideas.
Eso es todo por ahora. ¡Gracias por leer! 🙇
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