- Expertos, advierten que incorporar inteligencia artificial exige preparar a los líderes para reorganizar el trabajo, abordar la incertidumbre laboral y mantener el juicio humano en decisiones que afectan a las personas.
Octubre 2026.- Delegar tareas a la inteligencia artificial no reduce la responsabilidad de quienes lideran los equipos. Según Ximena Lambert, Consultor Senior de QiBit, parte de Gi Group Holding, su incorporación al trabajo diario exige que los lideres desarrollen capacidades para evaluar resultados, comprender las consecuencias de sus decisiones y coordinar el aporte de las personas con el de la tecnología. En ese escenario, señala, el conocimiento técnico sigue siendo fundamental, pero comienza a ser insuficiente por sí solo.
“La responsabilidad del líder, entonces, no disminuye, aumenta, porque la IA puede ejecutar, analizar, proponer y acelerar, pero alguien tiene que comprender el sistema completo, establecer propósito y hacerse responsable del resultado movilizando el ecosistema”, explica Lambert. A su juicio, un liderazgo centrado en tener respuestas, distribuir tareas y controlar su ejecución pierde parte de su valor cuando una herramienta puede asumir algunas de esas funciones. La exigencia se desplaza hacia entregar contexto, establecer prioridades y coordinar capacidades humanas y tecnológicas.
Uno de los errores que la especialista observa en las empresas es abordar la adopción de IA como la incorporación de una herramienta o como una respuesta a una tendencia, sin definir primero el problema que se busca resolver. Para Lambert, esa decisión requiere revisar cómo funciona el trabajo, qué capacidades necesita la organización y qué consecuencias tendrá el cambio sobre los equipos. “La IA modifica la forma en que trabajamos, cómo distribuimos tareas, cómo tomamos decisiones, cómo coordinamos equipos y, por lo tanto, también modifica los perfiles y competencias que necesitamos”, sostiene.
Preparar a las jefaturas implica, además, desarrollar pensamiento crítico para cuestionar las respuestas de una herramienta y detectar errores. Sin embargo, Lambert plantea que esa capacidad debe complementarse con una mirada sistémica: comprender cómo una decisión afecta a las personas, los procesos, el negocio y los clientes. Una respuesta puede ser adecuada para la instrucción recibida y, aun así, resultar inapropiada para la organización si se omitieron antecedentes relevantes.
Esa exigencia también cambia la manera de entregar instrucciones. Según la vocera, obtener un resultado útil requiere definir qué se quiere resolver, aportar antecedentes, establecer restricciones y precisar cómo se evaluará la respuesta. “Hoy hablamos mucho de hacer buenos prompts, pero un buen prompt no es solamente saber escribir una instrucción”, afirma. En ese proceso, adquieren relevancia la escucha, la comunicación, la capacidad de síntesis, el aprendizaje continuo y el trabajo entre distintas disciplinas.
La transformación abre una conversación especialmente sensible para los trabajadores: qué ocurrirá con sus funciones. Lambert advierte que las jefaturas deben abordar esa inquietud con transparencia. “No me parece correcto tranquilizar a las personas diciendo simplemente que la IA no va a reemplazar funciones. Ya estamos observando automatización de tareas, redistribución de funciones y cambios importantes en algunos perfiles, especialmente en tecnología”, señala. Su recomendación es acompañar esa conversación con espacios reales de aprendizaje y reconversión, que ayuden a las personas a comprender cómo cambia su contribución al equipo.
En los perfiles tecnológicos, explica, esa reorganización puede modificar el aporte de desarrolladores que trabajan con asistencia de IA y orientar funciones de gestión de proyectos hacia la priorización, la coordinación y la comprensión del contexto. Por ello, propone que las empresas revisen qué capacidades necesitan para obtener un resultado, cuáles deben mantenerse en las personas y cuáles pueden complementarse o automatizarse con tecnología.
El límite, sostiene Lambert, está en distinguir entre ejecución, juicio y responsabilidad, especialmente cuando las decisiones afectan a personas. En selección y reclutamiento, por ejemplo, la IA puede apoyar el procesamiento de información o la identificación de coincidencias, pero evaluar una trayectoria exige interpretar también el contexto, el potencial y las motivaciones de un candidato. “La capacidad de una herramienta para producir una recomendación no significa que debamos transferirle automáticamente el juicio ni, mucho menos, la responsabilidad”, enfatiza. “Podemos delegar ejecución. No podemos delegar responsabilidad”.
