La IA es una herramienta al servicio del talento

«No es fe en la tecnología. Es fe en la gente» Steve Jobs. Esta frase resume todo lo que necesitamos entender sobre la inteligencia artificial. No se trata de temer a las máquinas ni de esperar soluciones mágicas de algoritmos. Se trata de confiar en nuestra capacidad para usar bien las herramientas que creamos. En esta historia la protagonista no es la tecnología, sino lo que las personas hacemos con ella. Y este artículo te explica por qué el futuro de la tecnología depende completamente de las decisiones que tomemos hoy como sociedad, como profesionales, como personas.

Dejar de predecir y empezar a construir

La inteligencia artificial tiene demasiados enemigos. Y la mayoría de ellos no son quienes cabría esperar. No son luditas ni tecnófobos, sino personas atrapadas en un debate estéril sobre lo que «podría pasar». Mientras unos predicen distopías donde las máquinas nos reemplazan, otros vaticinan utopías donde la IA lo resolverá todo sin intervención humana. Ambos pierden el tiempo.

El verdadero enemigo de la IA no es el miedo ni el entusiasmo desmedido, sino la parálisis. Gastamos más energía debatiendo escenarios futuristas que construyendo el presente que queremos. La conversación debe cambiar radicalmente: en lugar de preguntarnos «¿qué hará la IA con nosotros?», deberíamos preguntarnos «¿qué haremos nosotros con la IA?».

La respuesta es clara y esperanzadora: cuando nos enfocamos en el uso adecuado de esta tecnología y en la formación necesaria para aplicarla de forma óptima, la IA se revela como lo que realmente es: una herramienta extraordinaria al servicio del talento humano. La IA no es el problema ni la varita mágica que lo arregla todo. Es una palanca potente, sí, pero depende de cómo y dónde la usemos.

El cambio paradigmático que estamos viviendo

Estamos en medio de una revolución tecnológica, pero no es la que muchos temen. La inteligencia artificial no es el enemigo del empleo ni una entidad autónoma que nos reemplazará. Es, fundamentalmente, una herramienta creada por el talento humano para potenciar el talento humano.

Desde sus orígenes en 1950, cuando Alan Turing planteó la pregunta «¿Pueden pensar las máquinas?», hasta 1956 cuando se fundó como disciplina académica, la IA ha sido producto de la creatividad, el ingenio y el esfuerzo de personas. Hoy, más de 70 años después, seguimos siendo nosotros quienes determinamos su rumbo. Y aquí radica el mensaje crucial: el futuro de la IA dependerá exclusivamente del uso que hagamos de ella.

No destruye empleos, los transforma

El miedo a que “las máquinas nos quiten el trabajo” es viejo conocido. Ocurrió con el telar mecánico, con la automatización industrial y con la informatización de oficinas. Cada ola tecnológica ha destruido algunas tareas, ha modificado muchas profesiones y ha creado otras nuevas.

Con la IA está pasando lo mismo.

Las tareas de bajo valor añadido —clasificar documentos, redactar borradores estándar, hacer búsquedas repetitivas, consolidar datos— se automatizan cada vez más. Pero al hacerlo, abren espacio a funciones que requieren criterio, empatía, creatividad o visión estratégica.

Ya lo estamos viendo en los perfiles profesionales:

• Personas que saben formular buenas preguntas a los sistemas (lo que llamamos prompting) y traducir las respuestas a decisiones de negocio.
• Equipos capaces de revisar, corregir y validar lo que genera la IA, en lugar de aceptarlo a ciegas.
• Especialistas que diseñan cómo se integran estos modelos en procesos reales sin romper la operativa ni la confianza del cliente.

Más que “destrucción de empleo”, lo que hay es un desplazamiento: los trabajos que mejor resisten son los que combinan conocimiento del negocio, habilidades digitales y capacidad para trabajar con la máquina, no contra ella.

Ya vemos perfiles como los MLOps Ethicist (que auditan sesgos y consumo energético), los Human-in-the-Loop Coordinators (que garantizan supervisión humana) o los AI Workflow Designers (que diseñan flujos donde colaboran varios agentes de IA y personas). Y empiezan a aparecer otros: curadores de contenido generado por IA, arquitectos de agentes personalizados, especialistas en colaboración humano-IA…

Estos roles demuestran que la revolución de la IA no es una amenaza al empleo, sino una oportunidad para quienes estén dispuestos a evolucionar. La clave está en anticiparse, formarse y participar activamente en esta transformación.

La cuestión ya no es si se destruirán empleos, sino quién estará preparado para ocupar los nuevos puestos que están apareciendo.

Es cierto que esta transformación no es indolora. La velocidad a la que desaparecen algunas tareas rutinarias supera, en muchos casos, la velocidad de creación de los nuevos roles, generando fricción real: periodos de desempleo transitorio, ansiedad profesional y, en algunos sectores y regiones, auténticas bolsas de exclusión. Lo hemos visto en 2024-2025 con redactores deportivos, asistentes legales junior o teleoperadores cuyos puestos han sido sustituidos casi de la noche a la mañana.

Por eso los países que mejor están gestionando la transición no se limitan a esperar que el mercado lo resuelva todo: Singapur lleva años reinvirtiendo el 2 % de su PIB en el programa SkillsFuture, que otorga a cada ciudadano mayores de 25 años un crédito anual de 500 SGD para formación en competencias digitales e IA; Suecia ha ampliado su programa ReAct, que paga hasta el 90 % del salario durante un año a quien se reconvierta mientras está en paro; y Dinamarca mantiene su modelo de flexicurity combinado con formación gratuita y rápida en sus “AMU-centers”. Estos ejemplos demuestran que el reskilling masivo y bien financiado no es una utopía: es una política pública que ya funciona hoy y que reduce drásticamente tanto el coste humano como el económico del cambio.

Reskilling: La inversión imprescindible

Aquí es donde entra en juego el concepto de reskilling o recapacitación profesional. No basta con incorporar herramientas de IA en nuestras organizaciones; debemos invertir simultáneamente en la formación de las personas que van a trabajar con ellas.

El reskilling no es un gasto, es una inversión estratégica. Implica formar a los equipos en nuevas competencias digitales, enseñarles a interpretar los resultados que genera la IA, a validar su fiabilidad y a integrarla de forma productiva en sus flujos de trabajo. Una empresa que adopta IA sin formar a su plantilla está destinada al fracaso; una que invierte en ambas cosas simultáneamente, se posiciona a la vanguardia.

La formación continua, por tanto, debe ser parte integral de cualquier estrategia de transformación digital. Solo así garantizamos que las personas no solo conserven su empleabilidad, sino que la potencien, convirtiéndose en profesionales híbridos capaces de combinar el criterio humano con la potencia de la tecnología.

Existen ya iniciativas que demuestran que el reskilling efectivo va mucho más allá de cursos teóricos. BEYOND AI, del aula a la realidad, es unaescuela de negocio especializada en inteligencia artificial, representa un modelo innovador que integra tres pilares fundamentales: formación práctica en IA, desarrollo de casos de uso reales con enfoque en innovación, y acceso a financiación inteligente mediante herramientas como Simplicity for Grants para implementar los proyectos.

Este enfoque de ecosistema completo —aprender, diseñar e implementar— es precisamente lo que marca la diferencia entre «hacer un curso de IA» y «transformar realmente una organización». No se trata solo de entender qué es un modelo de lenguaje, sino de identificar dónde aplicarlo en tu negocio y cómo conseguir los recursos para hacerlo viable.

Las empresas que más rápido están reciclando a sus equipos (Microsoft, Google, BBVA, Telefónica…) son las que más rápido están capturando valor precisamente porque han entendido que la formación no es un evento aislado, sino un proceso continuo integrado con la ejecución.

Este mismo principio lo estoy aplicando ya en el ámbito académico. En la Universidad de A Coruña, la incorporación de formación en IA en mis asignaturas, combinada con casos prácticos extraídos de más de tres décadas de experiencia empresarial real, permite que los futuros profesionales no solo aprendan conceptos, sino que desarrollen criterio aplicado sobre cuándo, cómo y por qué implementar estas tecnologías en contextos específicos.

«La educación es el pasaporte hacia el futuro, el mañana pertenece a aquellos que se preparan para él en el día de hoy”. Malcolm X

Ética: menos discurso abstracto, más checklist operativo

Sin embargo, con gran poder viene una gran responsabilidad. La IA generativa, que crea contenido a partir de datos de entrenamiento, plantea desafíos éticos fundamentales. Es imprescindible conocer la trazabilidad de la información con la que estos sistemas han sido entrenados.

¿De dónde provienen los datos? ¿Respetan la privacidad? ¿Están libres de sesgos? ¿Se utilizan de forma transparente? Estas preguntas no son opcionales, son obligatorias. La opacidad en los modelos de IA puede generar consecuencias impredecibles, desde la reproducción de prejuicios hasta violaciones de derechos fundamentales.

La ética aquí no es un discurso para conferencias, sino un conjunto de decisiones de diseño, gobierno del dato y supervisión humana.

Por eso, recomendamos crear agentes propios de IA, diseñados específicamente para las necesidades de cada organización, con datos controlados, auditables y éticos.

La sostenibilidad es la responsabilidad que no podemos eludir

La inteligencia artificial tiene un coste energético que ya no podemos ignorar. Entrenar los grandes modelos fundacionales consume cantidades ingentes de electricidad y agua, y cada consulta genera emisiones. En 2025, los centros de datos de IA representan ya una parte significativa del crecimiento mundial del consumo eléctrico.

Esto no significa renunciar a la IA, sino usarla con cabeza. Las organizaciones líderes están apostando por:

• Modelos más eficientes y especializados (menos parámetros, mismo resultado).
• Infraestructura verde y horarios valle.
• Agentes propios que hacen el trabajo pesado una vez y luego operan con modelos ligeros.

En Simplicity for Grants, por ejemplo, nuestros agentes están diseñados desde el origen para ser eficientes energéticamente, ejecutándose en centros europeos alimentados mayoritariamente con renovables. Sostenibilidad y competitividad ya no son conceptos enfrentados: son la misma cosa.

Según la Agencia Internacional de la Energía (informe Energy and AI, 2025), los centros de datos representaron alrededor del 1,5% del consumo eléctrico mundial en 2024 (415 TWh) y podrían llegar a duplicarse hasta los 945 TWh en 2030.

Cuando la IA baja al barro: el caso de las subvenciones

Simplicity for Grants es un buen ejemplo de cómo la IA puede cambiar un sector tan burocrático como el de las subvenciones, al transformar la forma en que muchas organizaciones se acercan a ellas.

Tradicionalmente, acceder a convocatorias públicas, gestionar la documentación y cumplir con los requisitos burocráticos ha sido un laberinto para empresas y organizaciones. Simplicity for Grants utiliza agentes de IA especializados propios para simplificar este proceso, identificando oportunidades de financiación, automatizando tareas administrativas y permitiendo que los profesionales se concentren en desarrollar propuestas de verdadero valor.

En proyectos reales, esto se traduce en tres efectos muy tangibles:
más convocatorias bien escogidas, menos tiempo perdido en las que no encajan y procesos internos mucho más trazables.

Las cifras internas que manejamos apuntan justamente en esa dirección, con una reducción muy significativa del tiempo de búsqueda, más expedientes presentados y una ejecución más rápida y consistente del ciclo completo de gestión. No porque “la IA lo haga todo sola”, sino porque libera a los equipos para centrarse en lo que no se puede automatizar: entender el negocio del cliente y diseñar buenas propuestas.

“En los proyectos piloto que hemos medido, hemos reducido en torno a un 70% el tiempo de búsqueda por convocatoria, multiplicado por 2,5 las oportunidades trabajadas y alcanzado niveles de precisión ejecutiva cercanos al 94% en todo el ciclo de gestión.”

El futuro está en nuestras manos

La inteligencia artificial marca un cambio de paradigma en las formas de trabajar. Estamos ante una revolución tecnológica comparable a las grandes transformaciones de la historia. Pero a diferencia de otros momentos, hoy tenemos mayor conciencia sobre la importancia de dirigir el cambio de forma ética y responsable.

La IA nació del talento humano y solo el talento humano puede manejarla correctamente. No podemos permitir que el miedo nos paralice ni que la euforia nos ciegue.

Cuatro ideas para no perder el hilo:

1. Formación continua
   Trabajar con IA exige reciclarse. Quien se actualice tendrá más margen de maniobra; quien no lo haga dependerá de lo que decidan otros.
2. Ética aplicada
   No basta con tener un código de buenas intenciones. Hay que tomar decisiones concretas sobre datos, supervisión y transparencia.
3. Visión estratégica
   La cuestión no es “usar IA porque toca”, sino identificar en qué procesos concretos tiene sentido introducirla y con qué objetivo.
4. Sostenibilidad aplicada

En 2025, eficiencia energética y responsabilidad ambiental no son un extra, son requisito regulatorio, exigencia de clientes e inversores y ventaja competitiva.

El futuro no está escrito. Lo escribiremos nosotros con cada decisión que tomemos sobre cómo desarrollar, implementar y utilizar la inteligencia artificial. La tecnología es neutral; somos las personas quienes la dotamos de propósito.

Como dijo Steve Jobs al inicio de este artículo: «No es fe en la tecnología. Es fe en la gente». Y como nos recuerda David Heinemeier Hansson: «La mejor manera de predecir el futuro es implementarlo».

Entre ambas frases está la clave: tener fe en nuestra capacidad y actuar en consecuencia. No esperar a que otros decidan por nosotros, sino construir activamente el futuro que queremos ver.

La IA es hija de nuestras decisiones… y de nuestras decisiones dependerá también que mejore o empeore el mundo en el que vivimos. El momento de actuar no es mañana. Es ahora.