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Reseller MXIA impulsa productividad entre directivos y equipos técnicos, quienes comienzan a mover el foco del valor laboral. Desde la ejecución rutinaria hacia el pensamiento, la supervisión y la auditoría de sistemas de inteligencia artificial (IA).
La especialización ya no se mide por programar más líneas de código, sino por definir criterios, validar salidas y autorizar ‘merges’ con trazabilidad.
“El especialista va a existir, pero su especialidad no va a estar en hacer, va a estar en pensar”, afirmó Haig Hanessian de Cognition, al detallar dudas frecuentes sobre arquitectura, repositorios e idiomas de desarrollo.
Hanessian precisó que programar constituye la porción menor del ciclo de vida del software.
“Lo más fácil de lo que yo vendo es desarrollar código. El 20 % del tiempo se invierte en el desarrollo, todo lo demás se invierte primero en entender. Y entonces va a haber especialistas pero, el trabajo va a estar en pensar y en auditar”, dijo
Por su parte, Fernando Leibowich, CEO de Lidd AI coincidió en la reconfiguración del rol.
“Yo creo que sos especialista, pero no para ejecutar, para pensar sobre un tema. Ese enfoque exige conocimiento suficiente para evaluar entregables de IA antes de aprobarlos”, dijo.
Hanessian resumió el estándar esperado: “Entonces yo soy el jefe, el supervisor, el especialista de la inteligencia artificial“.
IA impulsa productividad
Leibowich sostuvo sobre la productividad, que es un motor del cambio organizacional.
“Yo hice un aumento de productividad, no es un cambio radical de paradigma, es más productividad sobre lo que había. Estos impactos graduales son medibles en ingresos y eficiencia por trabajador. El planteamiento sitúa la IA como palanca de eficiencia continua, no como sustituto total del criterio experto. El debate gira en torno a cómo las empresas invierten en IA sin retorno garantizado y solo por presión competitiva para mantener una presunta agilidad tecnológica. Para el especialista, una inversión del 3 % de los ingresos en IA es un punto de partida viable para las empresas”, explicó.
Según Dell Technologies, las empresas dependen cada vez más de la IA para mantenerse competitivas.
Una encuesta reveló que el 84 %de las organizaciones planean trasladar la IA a las instalaciones entre 2025 y 2027. En este contexto, el 77 % de los que buscan IA, requieren un proveedor de infraestructura holísticapara proporcionar capacidades a lo largo de su viaje de IA.
“Muchos ejecutivos se enfrentan ante el desafío de poder comprobar el beneficio que están obteniendo con IA”, una señal de que gobernanza de datos, métricas y trazabilidad gana peso en la agenda de dirección. Esto resume que la ejecución sin comprobación pierde espacio frente a prácticas de control interno”, advirtió Hanessian.
Los especialistas concluyeron que los perfiles profesionales, descripciones de puesto y procesos, reflejaránel giro del negocio.
Así, las áreas técnicas y de negocio deberán documentar criterios de aceptación, auditorías de calidad y responsabilidades explícitas sobre decisiones automatizadas.
La enseñanza de fundamentos mantiene vigencia, a lo que Hanessian expuso, al defender la formación básica para supervisar sistemas inteligentes:
“Matemáticas nunca deberían dejarse de enseñar con papel y lápiz, para que cuando la IA me enseñe el resultado yo diga esto no está bien y corrige esto”.
