El fallo de imaginación de tu empresa ante la IA: la advertencia del gurú de LinkedIn

Durante los tres años y medio –desde 2009 hasta 2012– que Steve Cadigan fue vicepresidente de talento en LinkedIn, consiguió que la red profesional pasase de 400 a 4.000 empleados.

Desde entonces, está considerado como el ‘gurú’ del talento de Silicon Valley y uno de los grandes expertos en el futuro del trabajo. Con su empresa Cadigan Talent Ventures ha asesorado a compañías del Fortune 500 y startups de alto nivel.

En un momento en el que algunos sienten la amenaza de verse desplazados laboralmente por la inteligencia artificial (IA), Steve Cadigan expone en esta entrevista a Emprendedores su particular visión sobre cómo debe utilizarse la IA para acelerar el desarrollo de las capacidades humanas en lugar de relegarlas.

Nunca se ha mostrado Cadigan detractor de la tecnología. Tampoco lo es con la IA desafiando la narrativa dominante de que eliminará masivamente los empleos de nivel inicial.

El panorama es retador, no tanto para los empleados como para las empresas llamadas a hacer un esfuerzo de imaginación organizacional.

La IA como acelerador de carreras

EMPRENDEDORES: Su tesis sobre la ‘ventaja humana’ cuestiona la idea de que la IA eliminará el trabajo de nivel inicial. ¿Podría ofrecer un ejemplo concreto de cómo una empresa, hoy en día, puede rediseñar una función de nivel inicial utilizando IA para impulsar el aprendizaje humano en lugar de eliminar el puesto?

STEVE CADIGAN: Creo que la IA nos da la oportunidad de arreglar algo que ha estado roto en el trabajo de nivel inicial durante mucho tiempo. Durante décadas, muchos de estos empleos no se han diseñado para el aprendizaje, sino para el rendimiento. La IA nos permite rediseñar eso.

Tomemos como ejemplo la atención al cliente. Tradicionalmente, un representante de soporte técnico de nivel inicial podría pasar la mayor parte del día respondiendo las mismas cinco preguntas una y otra vez: restablecimiento de contraseñas, estado de pedidos y preguntas sobre facturación. Un trabajo importante, pero no precisamente un acelerador del aprendizaje. 

Ahora imagina un diseño diferente. La IA gestiona las preguntas repetitivas, quizás entre el 60% y el 70% del volumen. En lugar de eliminar el puesto de nivel inicial, la empresa lo redefine. El empleado de nivel inicial se convierte en una especie de supervisor del sistema de IA y un investigador de problemas.

Revisan las conversaciones gestionadas por la IA, corrigen errores, identifican patrones de confusión en los clientes,  mejoran la documentación, gestionan los casos complejos… De repente, el trabajo cambia de “responder tickets” a “comprender a los clientes”. Esa es una experiencia mucho mejor al comienzo de nuestra carrera.

Capacidades duraderas

Estás desarrollando juicio, reconocimiento de patrones, habilidades de comunicación y pensamiento sistémico. Estas son capacidades duraderas e irónicamente, son las que la IA no puede enseñar fácilmente por sí sola.

Así que el objetivo no debería ser usar la IA para eliminar los empleos de nivel inicial sino usarla para eliminar el trabajo pesado de los empleos de nivel inicial.

Porque el verdadero propósito del trabajo de nivel inicial no es la productividad, sino el desarrollo. Si diseñamos los roles de esa manera, la IA deja de ser un destructor de empleos y se convierte en un acelerador de carreras.

Diseño de liderazgo y transición

EMP: Insta a los líderes a diseñar transiciones laborales responsables. ¿Qué métricas concretas deberían utilizar los directores ejecutivos para medir una transición laboral responsable?

S.C.: Si yo fuera CEO, querría hacer un seguimiento de tres cosas. En primer lugar, la velocidad de aprendizaje dentro de la organización. ¿Con qué rapidez desarrollan las personas nuevas capacidades a medida que cambia el trabajo?

Esto podría reflejarse en métricas como las tasas de movilidad interna, el tiempo necesario para readaptarse a nuevos puestos, el porcentaje de empleados que participan en capacitaciones basadas en IA para flujos de trabajo o cuántos puestos incluyen ahora el desarrollo de habilidades como parte de las expectativas de rendimiento.

Si la adopción de IA aumenta, pero la participación en el aprendizaje no, no se está realizando una transición, sino simplemente automatizando.

Crear oportunidades

En segundo lugar, la creación de oportunidades, no sólo la reducción de costes. La mayoría de las empresas monitorean las ganancias de productividad derivadas de la IA. Muchas menos monitorean si se crean nuevos roles, programas de aprendizaje o trayectorias profesionales tempranas junto con la automatización.

Una transición responsable debería incluir métricas como el volumen de contratación de personal de nivel inicial, la inversión en programas de aprendizaje y las tasas de reubicación de los trabajadores despedidos.

Si la IA ahorra dinero pero reduce las oportunidades laborales, se trata de una victoria a corto plazo con consecuencias a largo plazo.

Indicadores de confianza

En tercer lugar, los indicadores de confianza. Esto suena suave, pero en realidad es estratégico. ¿Confían los empleados en que pueden crecer con la empresa? ¿Creen que la dirección está invirtiendo en ellos a medida que la tecnología evoluciona?

Esto se puede medir mediante datos de compromiso, la retención de talento de alto potencial y la participación en programas de formación. La adopción de IA sin confianza lo ralentiza todo.

En pocas palabras, las métricas de transición responsable deberían medir el aprendizaje, las oportunidades y la confianza, no solo la eficiencia.

EMP: ¿Qué responsabilidad tienen las empresas en la formación de talento que ellas mismas no contratarán?

S.C.: Aquí es donde creo que está evolucionando el contrato social en torno al trabajo.

Durante gran parte de la era industrial, las empresas se beneficiaron de sistemas educativos que formaban trabajadores preparados para el empleo.

Hoy, la tecnología evoluciona a un ritmo mayor que la capacidad de adaptación de dichos sistemas. Esto significa que las empresas están más cerca que nunca de la “frontera de la creación de habilidades”.

Crecer con la empresa

Así que sí, las organizaciones tienen la responsabilidad de contribuir al desarrollo del talento, incluso si parte de ese talento se va. No porque sea caridad. Porque es una estrategia ecosistémica.

La ironía es que cuando las empresas invierten en personas que tal vez no conservarían, a menudo generan una lealtad más fuerte entre quienes sí se quedan. La transición laboral responsable no consiste en proteger todos los puestos de trabajo. Se trata de proteger la capacidad de las personas de crecer a medida que cambian los empleos.

Y en la era de la IA, esa puede ser una de las responsabilidades de liderazgo más importantes que existen.

El fracaso de la imaginación

EMP: Si la eliminación de empleos de nivel inicial es una ‘falta de imaginación’, ¿cuáles son los principales obstáculos culturales o de liderazgo que impiden a las organizaciones tener esa imaginación en este momento?

S.C.: El ‘fracaso de la imaginación’ no tiene que ver realmente con la tecnología. Tiene que ver con los hábitos de liderazgo. Veo tres grandes obstáculos en este momento.

Lo primero es el reflejo de productividad. Durante los últimos 30 años, cada gran ola tecnológica ha capacitado a los líderes para que se hagan la misma pregunta: ¿Cómo hacemos el mismo trabajo con menos personal?.

Por lo tanto, cuando aparece la IA, la tendencia es la reducción de costes antes que el desarrollo de capacidades. Esta mentalidad dificulta mucho ver los puestos de nivel inicial como plataformas de desarrollo en lugar de partidas de gastos. La IA se convierte en una estrategia de contratación en lugar de una estrategia de aprendizaje.

Desarrollar talento

En segundo lugar, los incentivos a corto plazo chocan con la salud de la fuerza laboral a largo plazo. Desarrollar talento en las primeras etapas de su carrera siempre ha requerido paciencia. Pero la presión trimestral, las expectativas de los inversores y las métricas de eficiencia recompensan el ahorro inmediato, no la capacidad futura.

Eliminar puestos de nivel inicial parece inteligente en una hoja de cálculo hoy, hasta que tres años después te das cuenta de que no tienes una reserva de talento con experiencia. Ya hemos visto este ciclo con las prácticas tras las recesiones. 

En tercer lugar, los líderes subestiman cómo ocurre realmente el aprendizaje. Gran parte de la capacidad en las organizaciones aún se desarrolla mediante la experiencia, la observación y un trabajo cada vez más arduo, no mediante programas de capacitación formal. Históricamente, los puestos de nivel inicial han sido donde las personas aprenden cómo funcionan realmente las empresas.

Los diferentes peldaños

Cuando los líderes asumen que la IA puede reemplazar esos puestos sin rediseñar el proceso de aprendizaje, involuntariamente eliminan el último peldaño de la escalera. Y las escaleras no funcionan bien cuando falta el primer peldaño.

Por lo tanto, el ‘fracaso de la imaginación’ es en realidad una combinación de hábito, incentivos y falta de comprensión de cómo los humanos desarrollan capacidades en el trabajo.

La oportunidad que ofrece la IA reside en rediseñar el trabajo de nivel inicial para que acelere el aprendizaje en lugar de eliminarlo. Pero eso requiere que los líderes se detengan y se planteen una pregunta diferente a la que están acostumbrados a hacer.

No es ¿Qué trabajo puede eliminar la IA? sino ¿cómo podemos desarrollar capacidades más rápidamente porque existe la IA? Ese cambio –del pensamiento de eficiencia al pensamiento de desarrollo– es donde comienza la imaginación.

IA y cultura empresarial

EMP: ¿De qué manera la implementación de herramientas de IA afecta directamente la cultura de una empresa y cómo garantiza el liderazgo que la IA no socave los valores fundamentales de esa cultura?

S.C.: La IA no solo cambia la forma de trabajar, sino también la percepción que las personas tienen del trabajo. Y eso es cultura.

Cada vez que una empresa introduce herramientas de IA, los empleados plantean en silencio tres preguntas: ¿Está aquí para ayudarme o para reemplazarme?; ¿Esto hará que mi trabajo sea más significativo o más monitoreado?; ¿Puedo confiar en que los líderes utilizarán esto de manera responsable?

Esas preguntas configuran la cultura mucho más que la tecnología misma.

Ante todo, confianza

Si la IA se introduce principalmente como una herramienta para reducir costes, la cultura se orienta hacia el miedo, la cautela y la reducción de la experimentación. Las personas dejan de compartir ideas. Protegen el conocimiento. El aprendizaje se ralentiza. La confianza se erosiona.

Si la IA se introduce como herramienta de desarrollo de capacidades, ocurre lo contrario. Las personas experimentan más. Colaboran más. Asumen riesgos inteligentes. La confianza crece y también el talento.

Por lo tanto, la implementación de la IA es realmente un evento de confianza dentro de una organización.

Hay algunas cosas prácticas que los líderes pueden hacer para asegurarse de que la IA fortalezca la cultura en lugar de debilitarla.

1. ¿Por qué la IA?

En primer lugar, hay que ser radicalmente transparente en cuanto a las intenciones. Explique por qué se está introduciendo la IA, qué problemas resuelve y cómo se tomarán decisiones sobre trabajos, roles y flujos de trabajo. El silencio genera ansiedad más rápido que la automatización.

2. Invertir también en el talento

En segundo lugar, invertir en las personas al mismo tiempo que se invierte en IA. Si los empleados ven que el presupuesto se destina a tecnología pero no a formación, el mensaje es claro, incluso si los líderes no lo dicen abiertamente.

La formación, el tiempo de experimentación y las oportunidades de movilidad interna demuestran compromiso con las personas, no solo con la productividad.

3. Entre todos

En tercer lugar, hacer que la adopción de la IA sea participativa, no desde arriba hacia abajo. Las mejores implementaciones implican que los empleados prueben herramientas, identifiquen riesgos, mejoren los flujos de trabajo y diseñen políticas. Cuando las personas ayudan a diseñar el futuro del trabajo, confían más en él.

4. Productividad y confianza

Y en cuarto lugar, mida la confianza tan seriamente como mide la productividad. Si la adopción de IA aumenta mientras la confianza disminuye, la cultura se daña, incluso si la eficiencia mejora en el corto plazo.

En esencia, la cultura se basa en una creencia simple: ¿A esta organización le importa mi crecimiento a medida que el mundo cambia?

La paradoja del desempleo juvenil en España

EMP: Dada la alta tasa de desempleo juvenil en España, ¿qué consejo práctico le daría a un líder empresarial o gubernamental español para aprovechar la IA y crear una ventaja humana específica para este grupo demográfico?

S.C.: España es en realidad un caso fascinante, porque muestra muy claramente la paradoja del mercado laboral moderno. Por un lado, el desempleo juvenil en España sigue siendo muy alto (aproximadamente entre el 23% y el 26%, dependiendo del indicador), lo que está muy por encima de la media de la UE.

Por otro lado, las empresas españolas tienen dificultades para cubrir puestos digitales y tecnológicos. Hay más de 120.000 puestos vacantes en TI, y casi la mitad de las empresas reportan dificultades para encontrar talento digital.

A diferentes velocidades

Ésta es la paradoja: ‘Los jóvenes necesitan empleo y los empleadores necesitan habilidades, pero falta el puente entre ambos’. Y, sinceramente, esto no se limita a España.

La mayoría de las economías están experimentando lo mismo. La velocidad de cambio de habilidades es mayor hoy que en cualquier otro momento de la historia laboral moderna y los sistemas educativos por sí solos no pueden seguir el ritmo.

Así que, si tuviera que asesorar a un dirigente empresarial o gubernamental español, me centraría en una gran idea: Utilice la IA para rediseñar el trabajo de nivel inicial de modo que desarrolle capacidades más rápidamente.

Actualmente, muchos puestos de nivel inicial aún se diseñan en torno a la ejecución rutinaria: trabajo administrativo, informes, documentación, interacciones sencillas con los clientes. Estos puestos no desarrollan la capacidad digital con la suficiente rapidez. La IA da a España la oportunidad de rediseñar esos roles.

Formación en habilidades

Esta es la realidad: España no sólo necesita más empleos, sino que también necesita una formación más rápida de habilidades. Ahí es donde entra en juego la ventaja humana. Los jóvenes se adaptan a las nuevas herramientas más rápido que nadie. Se sienten cómodos experimentando, aprendiendo en público y trabajando con IA.

Si los líderes diseñan roles que combinen las herramientas de IA con responsabilidad real, el empleo juvenil puede convertirse en una ventaja competitiva para España. 

Un cambio de mentalidad

Pero eso requiere un cambio de mentalidad. En lugar de preguntar:”¿Cómo automatizamos el trabajo de nivel inicial?,  los líderes deberían preguntarse: ¿Cómo utilizamos la IA para acelerar el desarrollo de las capacidades en las primeras etapas de la carrera profesional?

Si España logra hacerlo bien -conectando la adopción de IA con el desarrollo de habilidades de los jóvenes- podría convertir uno de sus mayores desafíos económicos en una de sus mayores fortalezas. El futuro del trabajo no se definirá por quién tenga más tecnología sino por quien desarrolle capacidad humana más rápido.

¿Rediseñar la educación?

EMP: Si tuviera que eliminar materias de la educación superior y reemplazarlas por otras nuevas esenciales para el futuro del trabajo impulsado por la IA, ¿cuáles serían?

S.C.: La IA se está convirtiendo rápidamente en una capa de traducción para el trabajo técnico. Puede ayudar a las personas a codificar, analizar datos, crear contenido, crear modelos y automatizar flujos de trabajo. Esto no significa que el conocimiento técnico sea irrelevante, pero sí significa que el valor relativo de la instrucción puramente técnica está cambiando.

Lo que se está volviendo más valioso son las capacidades que la IA lucha por replicar. Entonces, si tuviera que reemplazar dos áreas tradicionales de énfasis en la educación superior, me alejaría de la capacitación técnica hiperespecializada que supone que las habilidades se mantendrán estables y del aprendizaje basado en conferencias diseñado en torno a la memorización.

Primera fase del talento

Los sustituiría por dos temas esenciales. El primero sería adaptabilidad y agilidad de aprendizaje.

Los estudiantes deberían graduarse sabiendo cómo aprender nuevas herramientas rápidamente, cómo experimentar sin miedo, cómo afrontar la ambigüedad y cómo reinventar continuamente sus habilidades. El futuro del trabajo recompensará a quienes puedan aprender más rápido que los cambios laborales.

Segunda fase del talento

El segundo sería habilidades humanas en un mundo mediado por la tecnología: aspectos como la comunicación, la empatía, la colaboración, el razonamiento ético y el fomento de la confianza.

A medida que la IA se vuelve más capaz, estas no pierden importancia, sino que se vuelven más diferenciadoras.

Y es por eso que realmente creo que este momento es increíblemente emocionante. Por primera vez en mucho tiempo, la tecnología no se trata sólo de eficiencia: se trata de liberar más en el trabajo.

Lo que nos diferencia como humanos

Si la IA puede hacerse cargo de la ejecución técnica repetitiva, la educación tiene la oportunidad de centrarse más profundamente en el desarrollo de la curiosidad, la creatividad, el juicio, la resiliencia y la conexión: las cosas que nos hacen distintivamente humanos.

En ese sentido, la IA no es sólo un cambio tecnológico. Es un reinicio educativo. La pregunta no es “¿Cómo competimos con las máquinas?” La pregunta es: “¿Cómo utilizamos las máquinas para ser más humanos en nuestra forma de aprender y trabajar?”

Esa es la oportunidad que se presenta ante la educación superior en este momento.

El secreto de LinkedIn

EMP: En los orígenes de LinkedIn usted tuvo que competir con compañías como Google o Facebook para captar talento aun pagando menos. ¿Cómo lo consiguió?

S.C.: Estábamos en Silicon Valley compitiendo con Google, Apple y Facebook. Sabíamos que la gente no se quedaría para siempre, así que, en lugar de fingir lo contrario, adoptamos un enfoque anti-retención: “Ven aquí para que podamos ayudarte a llegar a donde quieres ir, incluso si no es aquí”. Esto generó una enorme confianza. La gente sentía que estábamos comprometidos con sus carreras, no solo con sus trabajos. E irónicamente, eso los hizo quedarse más tiempo. 

En aquel momento, no comprendí del todo lo poderoso que fue. En retrospectiva, puede que haya sido una de nuestras mayores ventajas en cuanto a talento.

La cultura corporativa

EMP: ¿Cuánto tiempo tarda una cultura corporativa ‘increíble’ en convertirse en una ventaja competitiva sostenible antes de que la competencia la copie o la neutralice?

S.C.: En realidad creo que comienza con un cambio de mentalidad. Si tu cultura es realmente sorprendente y los competidores intentan copiarla, eso no es una amenaza: es un cumplido.

Personalmente, no quiero ganar porque la competencia sea débil. Quiero ganar porque nosotros somos más fuertes. Así es como surge la innovación.

Y aquí está la parte importante: las grandes culturas son mucho más difíciles de copiar de lo que parece. Se pueden copiar beneficios. Se pueden copiar valores en una pared. Se pueden copiar organigramas o marcos de desempeño.

Pero la cultura es en realidad la acumulación de miles de decisiones de liderazgo a lo largo del tiempo, especialmente en momentos de estrés, incertidumbre o compromisos. Eso no es fácil de replicar.

Así que la verdadera ventaja no es tener una cultura corporativa que otros no puedan copiar. Se trata de tener líderes que se comporten consistentemente de maneras que sean difíciles de imitar. Eso es lo que hace que la cultura sea duradera.