Conmoción en la oficina: todos somos reemplazables (y lo sabemos)

Un secreto a voces recorre las organizaciones en casi todas las ciudades del mundo. Si las máquinas dispensadoras de agua fría y caliente fueran todavía, como en el estereotipo de la serie The Office, el lugar de las charlas informales, el tema sería recurrente. El asunto tampoco figura en los trendig topic de las redes sociales, más ocupadas en los escándalos que estimulan la toma de posición polarizada o en la difusión de diagnósticos tremendistas con títulos catástrofe… Es altamente probable que los adoptantes más avanzados lo conversen en este mismo momento, en la intimidad, con su versión paga de Chat-GPT a 20 dólares por mes. El conflicto es más actual que las admoniciones sobre el futuro de la humanidad y el control absoluto en manos de una Inteligencia Artificial vista como una entidad todopoderosa, y más concreto que las teorías sobre el fin del empleo. Pero ya se percibe, se vive: la mayoría de los empleados y profesionales liberales siente que, -gracias a la adopción de herramientas de inteligencia artificial generativa cada vez más populares e integradas a tareas cotidianas- podría prescindir de sus dependientes (los que están debajo suyo en la estructura productiva, desde pasantes y asistentes a gerentes o directores, según el rango) pero también que, gracias a esas mismas herramientas, podrían prescindir, reemplazar o tomar las funciones de un superior directo. Más que “el fin del empleo” parece que se profundiza una crisis de las jerarquías funcionales, con fronteras que se vuelven más sinuosas y tareas que se vuelven reemplazables.

“No es para nada un caso puntual: todas las personas, en todo el mundo, están pensando exactamente esto”, aporta el Alejandro Melamed, confidential advisor de líderes en la región, conferencista y especialista en transformación digital y liderazgo. “Te puedo contar casos de un laboratorio o de una empresa de logística. Lo estamos viendo: primero se dio una adhesión muy espontánea, en la que los empleados llevaban las iniciativas de estas herramientas de sus hogares a la empresa, al contrario de otras novedades tecnológicas que fueron de la empresa al hogar. Y hoy identificamos cuatro tipos de empresas: las que prohíben el uso de estas herramientas por cuestiones de ciberseguridad, las que lo permiten, las que lo impulsan y las que directamente obligan a su uso; entre las últimas están las más innovadoras y las startups, donde los colaboradores hasta deben explicar mensualmente qué herramientas han utilizado e incorporado y con qué resultados”, detalla desde su experiencia actual Melamed.

A nivel global, el asunto se instaló semanas atrás alrededor de las declaraciones de Dario Amodei, CEO de Anthropic, nada menos, la creadora de Claude, el modelo más promocionado de software y chatbots. Su metáfora, poco feliz, fue “baño de sangre de empleos de cuello blanco”. Lo dijo en una entrevista al sitio Axios y luego lo reafirmó frente a Anderson Cooper en la masiva CNN: “La IA está empezando a superar a los humanos en casi todas las tareas intelectuales, va a mejorar en lo que todos hacemos, incluso lo que yo hago, o lo que hacen otros directores ejecutivos”, advirtió. Si bien fue leído por la industria como un intento promocional sobre las capacidades de sus productos, encerraba claramente un desafío a las estructuras organizacionales y a las funciones ejecutivas y operativas basadas en el conocimiento. A las tareas concretas que hace cada parte de la organización.

El hilo de la historia, una vez más, parece cortarse por el eslabón más débil. Ni siquiera por los empleados potencialmente reemplazables sino por los jóvenes menores de 30 que no llegan a ser incorporados, en el “entry level” de las organizaciones. Una compleja y multicausal crisis de empleo joven, que ocupó análisis destacados en The New York Times y otros medios. La demora en incorporar talentos jóvenes para las tareas más simples parece el primer efecto, según esas hipótesis, de esta etapa de adopción tecnológica.

Después de la inicial fiebre de Chat-GPT 4 -lanzado en marzo de 2023-, cuando se pronosticaba al “prompt engineer” como la profesión del futuro más que como una habilidad básica necesaria, aparecen desafíos más complejos: la comparación del impacto en el mercado laboral administrativo, de las industrias creativas y profesionales basadas en el conocimiento, con la historia de la revolución industrial del siglo XIX y XX, y su efecto sobre los oficios o tareas manuales. También, claro, sobre el aporte, el valor y el precio de la mano de obra.

Si aquella revolución trajo productividad al desplazar en máquinas, simplificar y darle velocidad a tareas físicas de fuerza o precisión, esta revolución “generativa” parece simplificar y dar velocidad a un montón de actividades vinculadas al procesamiento de información. El impacto sobre la ejecución de estas tareas en las oficinas y espacios de trabajo empieza a ser evidente y la evolución permanente de las aplicaciones disponibles (OpenAI al frente la mencionada Anthropic, Google y también Microsoft y Meta entre las m’as desplegadas) genera a la vez ansiedad, voracidad y dificultad por su adopción. Las “big four”, las principales consultoras del mundo entre las que se apuntan Deloitte, PwC, EY y KPMG, pero también firmas globales como McKinsey, Bain o Accenture, lucen lógicamente obsesionadas con el tema en sus pronósticos de futuro: entre las coincidencias parecen concluir que la incorporación es incipiente, inconstante y aun poco metódica. Ese parece en pleno 2025 el efecto más preciso de la adopción corporativa, en paralelo al vínculo más personal o hasta íntimo que van desarrollando los usuarios a nivel individual con las herramientas.

“Estamos en la curva de esa adopción, aprendiendo y viendo su impacto en cada vez más ámbitos desde las presentaciones, la creación de videos o la programación donde en código, la parte más sencilla y la prototipación, se hace todo con IA”, concluye Santiago Siri, desarrollador, divulgador y emprendedor tecnológico. “Y vemos la aceleración con cambios todos los meses: estamos aprendiendo, en plena calibración de cómo relacionarnos con ese exo-cerebro. Un diferencial es la relación de intimidad construida con los modelos, en mi caso con Chat-GPT que además de que hace, ya me conoce”. El inminente lanzamiento de Chat-GPT 5, anunciado para esta temporada, con versiones multimodales y avances acelerados en sus capacidades, prometen marcar un nuevo hito en esa carrera pública

“La implementación de estas herramientas en la oficina no es algo que ocurra de manera aislada o puntual; es un proceso transversal que está transformando la forma en que trabajamos, colaboramos, tomamos decisiones. En Accenture entendemos la IA como una aliada estratégica que potencia las capacidades humanas, no como un reemplazo. En nuestros espacios de trabajo, la IA ya forma parte del día a día, desde asistentes virtuales que agilizan tareas administrativas hasta herramientas que ayudan a crear contenidos, analizar datos o automatizar procesos complejos: ese ejemplo se ve en desarrollos que hacemos con la banca, evolucionando sobre los viejos chatbots”, detalla Juan Pablo Chemes, desde su rol como managing director y head de innovación para Sudamérica Hispana en Accenture.

Los escenarios admonitorios sobre la Inteligencia Artificial General lanzados tras Chat-GPT4, no vivimos ni el modo tremendista de ciencia ficción (de Terminator o Wall-E) en la que el mundo es controlado por entes que ganan autonomía operativa y se vuelven contra la especie que los creó. Pero tampoco en el apocalipsis del empleo. En el presente, la adopción individual o corporativa trae efectos concretos en las estructuras justamente entre los “empleados de cuello blanco” (administrativos, contables, asistentes, jefes), entre los profesionales y también las disciplinas creativas. Digamos, entre los primeros usuarios de las PC y las Mac en los 80s. The New York Times puso la alerta sobre la crisis de un modelo educativo y evaluatorio basado, justamente, en la acumulación de conocimientos ahora disponibles. Y en las necesidades de trabajar y educar sobre habilidades blandas para el ámbito empresarial, sobre los procesos más que los productos y sobre los vínculos entre las personas.

“La IA no reemplaza; son herramientas que podrían asistir y facilitar las tareas humanas. Lo que trajo la IA Generativa es que las empresas están entendiendo el potencial de la IA. Análisis de imágenes, aplicaciones nuevas en celulares, diagnósticos médicos, conocer mejor a los clientes, campañas de salud, monitoreo de cultivos de cereales, etc. La IA no está creciendo -las técnicas siguen siendo las tradicionales- pero se está difundiendo, se está aplicando en cada vez más áreas”, precisa Marcela Riccillo, experta en IA y Robótica y profesora de Machine Learning en el ITBA. “Pero Chat-GPT, y la IA Generativa en general, va a encontrar un equilibrio en un tiempo y va a pasar a ser una herramienta más”

De manera coincidente, y de un modo menos estridente que los CEOs de las compañías incumbentes y menos espectacular y cinematográfico que Terminator o HAL9000, Joe Hudson, coach de líderes de empresas como OpenAl o YouTube en San Francisco, lanza una mirada igualmente radical: “Los modelos de IA no duermen ni se agotan; pueden absorber campos de estudio enteros en cuestión de días. Los datos, las habilidades y la experiencia se convertirán cada vez más en productos básicos. Es fácil pasar por alto lo radical que es esto. Toda nuestra sociedad se basa en el conocimiento como un recurso escaso y preciado. Los sistemas escolares, los exámenes estandarizados, las carreras universitarias de la Ivy League o las entrevistas de trabajo son mecanismos para medir, demostrar y recompensar nuestros conocimientos. De ahí el auge de más de mil millones de trabajadores del conocimiento: profesionales valorados por lo que saben y pueden hacer, como abogados, ingenieros, consultores y programadores. Ahora imaginemos un mundo donde todo eso sea irrelevante, similar a la capacidad de encender una chimenea hoy en día: ocasionalmente útil, pero mayormente innecesario en un mundo con bombillas, calefacción central y estufas.” Aunque hiperbólico es un llamado de atención sobre el tipo de trabajo que será necesario. Su conclusión parece evidente cuando mucho conocimiento y procesamiento de información está fácilmente disponible, y la experiencia o el prestigio asociado al conocimiento dejen de ser fuente de calificación y diferenciación profesional.

El inversor y divulgador sobre problemas asociados a la inteligencia artificial que participó del World Economic Forum como “Joven Líder”, describió su hipótesis sobre el impacto en el ámbito profesional con un caso imaginario: “Lo llamaremos Johnathan Sterling. Socio de uno de los principales bufetes de abogados de Nueva York, Sterling llevaba décadas facturando a sus clientes cientos o miles de dólares por hora por su juicio. Antes creía que sus herramientas más poderosas eran su instinto y una pluma Montblanc. Pero hoy, es una ventana de chat. Cuando una fusión multinacional planteó una pregunta con matices sobre la exposición regulatoria en cuatro jurisdicciones, Sterling introdujo la consulta en CASEY, una plataforma de inteligencia artificial generativa que su firma licenció discretamente el año pasado. Cuarenta y cinco segundos después, obtuvo una síntesis de precedentes, estatutos y evaluación de riesgos más completa que la que cualquier asociado junior podría haber elaborado en una semana. Sterling la revisó, añadió un par de comentarios y se la envió al cliente. Sus jóvenes asociados, quienes asumieron deudas de seis cifras por el privilegio de hacer este trabajo, nunca tocaron el archivo…Esta no es una historia sobre el futuro. Ya está sucediendo: en la medicina, el derecho, las finanzas y la ingeniería. La disrupción del prestigio está en marcha. Y, como toda revolución, comienza silenciosamente”

El cambio de paradigma no afecta solamente a los nuevos entrantes, o a los eslabones más bajos de la jerarquía. Si no que, justamente, agrava la paradoja del liderazgo, como describió la consultora McKinsey, a la desconexión de los líderes con sus organizaciones o sus colaboradores, se ve agravada por un contexto en el que la validación por conocimiento está cuestionada y las conexiones humanas parecen y las habilidades blancas parecen ser el diferencial organizacional.

Marcelo Rinesi, investigador de datos, aporta una visión complementaria y, desde una perspectiva científica, aplicada a estos temas, más escéptica respecto de algunos aspectos hoy mediáticos: primero clarifica en diferenciar la IA de los populares LLMs (grandes modelos de lenguaje) y sus aplicaciones más populares, y también diferenciar las grandes advertencias, interesadas, hechas por las mismas empresas que desarrollan o ponen el mercado estos productos: tanto las hiperbólicas de todo lo que pueden hacer como las más apocalípticas, que advierten sobre los riesgos basados en lo que son capaces de hacer: son parte del mismo marketing, sostiene, de esas empresas que buscan protagonizar y ocupar el centro de la escena.

Prefiere identificar algunos aspectos notoriamente negativos de los LLMs en las organizaciones (excusas para despidos, fantasías de hiperproductividad, reducción de costos en áreas que no eran críticas, como la generación de informes) pero destacar el potencial de IA en aspectos clave y aún incipientes: “Hay una relación prácticamente inversa entre visibilidad pública/rapidez de impacto, y su importancia científica. Por ejemplo, no me queda duda de que en cinco o diez años vamos a tener software matemático enormemente potente, lo que va a llevar a un avance importante en la velocidad de la investigación matemática y su aplicación práctica, lo que va a aumentar la velocidad potencial de avance científico y social. Salvo por los tiempos, es una apuesta segura: llevamos siglos transformando avances matemáticos en mejor calidad de vida. Pero es un camino indirecto, lento, y poco espectacular salvo que te fascine el tema. Ninguna empresa tenía el problema de tener muy pocos slides”, concluye. de necesitar más velocidad para enviar mails más eficientes”, explica.

En línea con ese diagnóstico, investigadores del MIT y Harvard concluyeron en una publicación de los primeros días de julio, que las IA generativas y el modelo de los LLM son muy eficaces prediciendo pero no explicando. Esto aventura consecuencias concretas: despeja y clarifica los campos de aplicación y aleja las expectativas de evolución hacia una IA general.

Ante el anunciado lanzamiento de Chat-GPT 5 por parte de OpenAI y a la luz de la crisis del tráfico referido en Internet, parece oportuno un relevamiento del estado de situación. Cuando en marzo de 2023 vio la luz la icónica y masiva versión 4 de su LLM, los pronosticadores levantaron sus advertencias sobre el impacto en las búsquedas, y el dominio de Google Search. El efecto estadístico de ese shock fue acotado, según mostró Google en sus anuncios para inversores más recientes. Pero el efecto cultural y la mutación sobre la visión del negocio íntegro de internet fue alto. Dependiendo de mercados y el modo en que se calcule, se estima que el 60% del tráfico proviene de buscadores.

Hoy mismo, Google Search pasó de un predominio de su emblemático PageRank -fuente dominante de internet durante casi 20 años- al protagonismo de una respuesta única gestionada por su propia IA de Search Labs. El asunto se volvió crítico más allá de la retaliación de Google y su capacidad para contrarrestar ese cambio: el tráfico en internet tal como lo conocimos, y el negocio basado en ese tráfico, está en mutación. Tanto el modelo publicitario de los sitios que capturaban tráfico, como el posicionamiento y optimización para buscadores (SEO), como también el incentivo para cualquier tipo de usuario de generar y disponibilizar contenido a través de sitios de internet. Los datos muestran un cambio de comportamiento pero también cifras distintas si se trata de medios masivos (caídas leves o pronunciadas según el país y el tipo de estrategia), publicaciones educativas (leve crecimiento) o plataformas de e-commerce o sitios de compra, según reportó Tiago Bianchi, para la versión latina e hispana del sitio Statista. Aunque no es una sola la causa, el sitio SimilarWeb alertó sobre caídas muy pronunciadas en sitios de viajes y turismo, y efectos acotados en categorías como “fashion” y “make-up”. Los medios, y en general los sitios más expuestos al search tradicional, aparecían entre los más afectados.

Los 400 millones de usuarios mensuales activos de Chat-GPT 4 -el principal derivador de tráfico desde las I-, no aportan un valor drástico aunque generan un cambio de tendencia y, sobre todo, un cambio en el vínculo que tenemos con la información disponible en internet: de confiar o delegar esa indexación en el dominante y poderoso ranking de fuentes de Google y su análisis de idoneidad y relevancia, accedemos a la respuesta única procesada por grandes modelos de procesamiento de lenguaje y su “interpretación” de nuestra necesidad. El efecto, una vez más, es transformador en cuanto al tipo de mediación y acceso a la información disponible: cuales son los gatekeepers o, mejor, las puertas de acceso a esa infinita e inasible cantidad de datos. Más allá de la crisis del tráfico o de los buscadores, y de su efecto en el negocio, hay una revolución en esa interfaz a través de la cual los usuarios buscamos disponibilizar información de manera confiable, instantánea, eficiente.

Por Ernesto Martelli

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