He leído recientemente un artículo de McKinsey titulado "Reconfigurando el talento para aportar valor en la era de la IA."
Últimamente, he estado experimentando con cuánto puede una sola persona amplificar su trabajo usando IA: creando mis propios productos con Claude Code y construyendo una base de conocimiento en Obsidian. Este artículo me resultó fascinante porque organiza exactamente ese problema —"Dada la premisa de la IA, ¿qué personas deberían colocarse en qué puestos para maximizar el valor?"— usando una estructura típica al estilo McKinsey.
En particular, me impactó profundamente el punto de que el propio concepto de "talento" como fuente de valor está cambiando fundamentalmente debido a la IA. Creo que esto es relevante tanto para quienes contratan como para quienes son contratados.
En la segunda mitad, compartiré algunas reflexiones personales sobre las preguntas que plantea el artículo.
¿Qué es "Talento para Generar Valor" en primer lugar?
Antes de profundizar en el tema principal, un vistazo rápido al concepto subyacente.
McKinsey tiene un marco famoso llamado "Talento para Generar Valor" (Talent to Value), que han utilizado durante más de una década. En términos generales, la idea es esta:
Alrededor del 80% del valor de una empresa lo genera solo entre 30 y 50 "roles críticos". Por lo tanto, si identificas esos roles críticos y colocas en ellos al mejor talento, 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 imparcialmente "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 de manera decisiva:
El valor ya no lo generan solo los "roles", sino los "sistemas" donde humanos y 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 humanos y sistemas inteligentes trabajan codo con codo. Por eso la estrategia de talento necesita ser "reconfigurada", que es el punto principal de este artículo.
El artículo actualiza los cuatro pasos tradicionales de Talento para Generar Valor para la era de la IA y añade un quinto paso nuevo. Veámoslos en orden.
❶ Paso 1: Mapear el Valor de forma continua
En el pasado, se podía mapear el valor asignando objetivos a unidades de negocio o líneas de producto y luchar 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 medio plazo, los puntos de valor ya han cambiado.
Por eso, las empresas líderes están empezando 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 del 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 hacia los casos de uso que generan más valor.
En lugar de esparcir semillas, encuentra dónde está el valor y concéntrate ahí. Suena obvio, pero es un recordatorio poderoso en una era donde las iniciativas de IA tienden a proliferar sin un rumbo claro.
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 se automatizan, otras son asistidas por humanos y otras son lideradas por humanos.
McKinsey sugiere cambiar la perspectiva de "Talento para Generar Valor" a "Talento y Agentes para Generar Valor".
El procedimiento específico es: Primero, identificar las áreas de mayor valor. A continuación, desglosarlas en "capacidades, habilidades y tareas". Luego, asignar "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 prompt, 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 Rigurosamente a las Personas que Pueden "Amplificar el Valor" con IA
El Paso 3 está estrechamente vinculado al Paso 2.
Tradicionalmente, las personas eran evaluadas en función del "conocimiento, las habilidades, los atributos y la 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 utilizando la 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 propia y de su equipo, la capacidad de reinventar operaciones y flujos de trabajo a través de la IA, el uso de la definición de problemas, la creatividad y el juicio para impulsar el cambio, y la capacidad de tomar decisiones y asumir responsabilidades.
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 según 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 les rodean.
Simplemente repartir herramientas no crea una brecha. Incluso con la misma IA, habrá quienes 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 a la vez doloroso y convincente. (risas)
❹ Paso 4: Revisar el Propio Equipo Directivo
Talento para Generar Valor depende en última instancia de si los líderes pueden asumir y gestionar el proceso. Sin embargo, el artículo señala con agudeza que muchos equipos directivos aún carecen de alfabetización en IA y son incapaces de definir una agenda de valor coherente, priorizar roles críticos o tomar decisiones efectivas de talento.
Por lo tanto, el equipo directivo y el consejo deben volverse expertos en IA, ensuciarse las manos y desafiar las suposiciones previas. 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 del Fortune 500 han reestructurado sus equipos de liderazgo para centrarse en la estrategia de IA, lo que a veces ha implicado rediseños organizativos o salidas de ejecutivos. Parece que la capa directiva es la primera en ser reconfigurada.
❺ Paso 5 (Nuevo): "Cómo Funcionó el Sistema" por Encima de "Quién lo Hizo"
Este nuevo paso para la era de la IA fue, junto con el Paso 2, uno de los puntos más destacados 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 por "calidad de decisión, fiabilidad, velocidad y coste", mientras que los humanos son evaluados por "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 fracasan no porque carezcan de personas talentosas o herramientas de IA avanzadas, sino porque no logran integrarlas en un "sistema coherente" con responsabilidades claras y bucles de retroalimentación.
Tienes las personas y la IA, pero no los 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 ha alargado, 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 discutía 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 miras los roles como "sustantivos", no puedes juzgar si pueden ser automatizados por 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 "seleccionar candidatos", "percibir la atmósfera de una entrevista" y "persuadir para aceptar una oferta", puedes ver qué tareas son adecuadas para agentes y cuáles requieren humanos. La selección es para agentes; percibir la atmósfera es para humanos.
Solo descomponiendo 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 quienes no tienen nada que amplificar
El punto del Paso 3 sobre "identificar personas que pueden amplificar el valor con IA" me quedó grabado.
El artículo cita el ejemplo de Meta sobre una "pequeña fracción de personas que 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 al carro de una herramienta y aquellos que siempre han estado expandiendo sus propias capacidades. La amplificación real solo ocurre cuando se añade IA a estos últimos.
...
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 sustanciosa.
Ya sea que estés contratando, siendo contratado, o pensando en cómo expandirte a ti mismo, creo que este artículo ofrece muchas perspectivas.
Eso es todo por ahora. ¡Gracias por leer! 🙇
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