Por: Jared Spataro, CMO IA at Work de Microsoft.
Ryan Roslansky y yo somos colegas en Microsoft: él dirige LinkedIn como CEO y también supervisa el equipo de ingenieros responsables de Microsoft 365 y Copilot como vicepresidente ejecutivo. Eso le sitúa en la intersección de tres cosas en las que pienso de manera constante: cómo cambia el trabajo, qué herramientas aceleran ese cambio y cómo las personas pueden encontrar su lugar en un panorama que cambia con rapidez.
He hablado mucho en los últimos días sobre lo que harán los humanos en esta nueva era, y Ryan está a punto de publicar un libro justo sobre eso. Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AI, coescrito con Aneesh Raman, Chief Economic Opportunity Officer de LinkedIn, argumenta que, a medida que la IA absorbe más trabajo de eficiencia—el «más, mejor, más rápido» que ha definido la mayoría de los empleos durante décadas—la gente al fin tiene el espacio para hacer aquello en lo que siempre ha sido la mejor, pero rara vez tenía tiempo para ello.
Lo que hace que ese argumento tenga sentido es de dónde viene. Ryan tiene visibilidad entre más de mil millones de profesionales—cómo cambian las habilidades, cómo evolucionan los roles, cómo cambia la contratación—en medio de una de las transiciones más trascendentales en la historia del trabajo.
Le hice algunas preguntas para arrancar con el lanzamiento.
En el libro, presentas las habilidades como la nueva moneda. ¿Qué hace que una habilidad sea acumulada o sea perecedera en la era de la IA y cómo deberían elegir las personas dónde invertir su tiempo de aprendizaje para mantenerse valiosas y relevantes en este entorno tan dinámico?
La mayoría de nosotros definimos nuestro trabajo por nuestros títulos. Soy consultor. Soy profesor. Soy CEO. Pero es el enfoque equivocado.
El trabajo de todos es un conjunto de habilidades y tareas. Tu trabajo, mi trabajo, todos los trabajos. Y si desglosas tu trabajo en un conjunto de tareas y las habilidades necesarias para realizarlas, puedes empezar a entender qué conjunto de tareas y habilidades es más probable que la IA pueda automatizar y cuáles no.
Ahora cada trabajo tiene tres tipos de tareas
La IA ha comenzado a cambiar el trabajo al absorber el esfuerzo rutinario, transformar la colaboración y agudizar la importancia del juicio humano.
El primer grupo de tareas son aquellas que la IA puede manejar por completo: tareas que consisten en resumir rápido, analizar o el primer borrador de un contenido.
A medida que la IA asume más y más de esas tareas, está el segundo grupo, las tareas que vas a hacer con la IA. Este es el segmento más importante para todos ahora mismo porque es donde empiezas a remodelar tu rol antes de que el mercado lo haga por ti. Y es donde tienes que ser intencionado a la hora de desarrollar profundidad en tu habilidad. Aprende a usar las herramientas, a usarlas con fluidez y luego desarrolla tus capacidades humanas únicas encima de estas, habilidades que no se reducen con facilidad a tareas automatizables. Este grupo es donde las habilidades se acumulan y empiezas a entregar cosas nuevas de formas nuevas.
Y todo eso abre más tiempo y concentración en las tareas del tercer grupo—el que está lleno de tareas que solo tú puedes hacer porque se trata de juicio, toma de decisiones o comunicación. Estas habilidades no van a desaparecer. Y en muchos casos, se han vuelto aún más centrales en lo que es tu trabajo.
Siempre regreso a la idea de que el antiguo organigrama ha desaparecido: escaleras lineales, estructuras predecibles, larga trayectoria. Si ese gráfico ya no funciona, ¿qué lo reemplaza? ¿Cómo organizan ahora los líderes sus equipos?
Gran parte de la estructura del trabajo hoy en día fue diseñada para la era industrial, cuando el enfoque era la eficiencia y la escala. Los organigramas surgieron para poner orden en ese sistema y crear previsibilidad. Pero hoy en día las empresas necesitan funcionar más como grandes startups: adaptándose con rapidez y mueven a las personas hacia nuevas oportunidades y desafíos. En ese entorno, los organigramas tradicionales pueden convertirse en una limitación.
Microsoft ideó una forma diferente de pensar esto: el diagrama de trabajo. Es bastante sencillo. Organiza tu organización en torno al trabajo que hay que hacer.
Hemos empezado a experimentar con ese marco en LinkedIn. A nivel histórico, una idea de producto ha tenido que pasar por funciones separadas entre ingeniería, producto y diseño, y luego capas distintas dentro de todas esas funciones antes de llegar a manos de miembros reales. La complejidad y el tiempo que eso lleva no nos pone en la posición adecuada para tener éxito. Pero ahora, las herramientas de IA han hecho posible que las personas realicen trabajo en esas funciones y compartimentos aislados. Así que creamos un nuevo rol llamado builder y reclutamos para él de una forma muy poco tradicional pero directa: envíanos un ejemplo de algo que hayas construido con IA. No nos centramos en credenciales como las escuelas o empresas anteriores, solo en si podías usar estas herramientas para construir algo.
Seis meses después, tenemos un grupo de constructores extraordinarios, muchos recién salidos de la universidad, que ya nos han comenzado a enseñar a pensar de forma diferente, construir de forma distinta y organizarnos en torno al trabajo de forma distinta.
Ambos hablamos mucho sobre la agencia en el trabajo, pero también vemos cómo las categorías laborales cambian casi de la noche a la mañana. ¿Cómo concilias animar a la gente a asumir la responsabilidad de sus carreras con la realidad de que la IA y otras fuerzas transforman cómo es el trabajo?
La gente suele hablar de los cambios en el mercado laboral, como el que todos experimentamos, como si apareciera una nueva tecnología, todos la adoptaran y luego la productividad explotara. De lo que a menudo no se habla es del desorden intermedio, donde la gente intenta averiguar cómo adaptarse a esa nueva tecnología, cuando hay incertidumbre, miedo, pérdida de empleo y los puestos son desplazados, reemplazados o rehechos. Todos intentan averiguar cómo serán los próximos cinco años de mi carrera.
Ante todo este cambio, lo que la gente necesita ahora mismo no es certeza. Es agencia. La sensación de que aún tienen cierto control sobre lo que viene después.
El primer paso para construir esa agencia es pasar de una mentalidad fija sobre lo que ha sido el trabajo a una mentalidad abierta—de ahí el título Abierto al Trabajo. Todo se trata de hacer de esto tu mentalidad de cara al futuro. Abierto al cambio. Abierto a probar cosas nuevas, aprender cosas nuevas, fracasar y crecer de nuevas maneras. Cuando miro a las personas que son más resilientes, más adaptables, más emprendedoras, más abiertas a afrontar momentos como este, no son las que tienen las mejores credenciales. Son los que están abiertos a lo que tenga delante.
Tienes la mejor perspectiva del mundo sobre cómo evolucionan en realidad las carreras: 1.300 millones de miembros, datos en tiempo real sobre transiciones laborales, habilidades y contratación. ¿Cuál es el patrón más sorprendente que ves ahora mismo?
Cambies o no de trabajo, tu trabajo cambia en ti. Las competencias para los empleos a nivel global han cambiado alrededor de un 25% desde 2015, y puedes esperar que tu puesto cambie hasta un 70% para 2030.
Pero lo fascinante no es solo cómo cambia el trabajo, sino también cómo cambia quien hace qué trabajo. Personas que antes se sentían encasilladas en ciertos empleos o trayectorias profesionales ahora pueden usar herramientas de IA para tener agencia en su vida profesional y construir lo que quieren construir en el mundo. Hemos visto un aumento en miembros que añaden «Fundador» a sus perfiles de LinkedIn, con crecimiento de un 60% interanual y triplicándose desde 2022.
Y aunque el mercado laboral en general sigue lento, hay otra señal importante: desde 2023, hemos visto un aumento neto de 1,3 millones de nuevos puestos relacionados con la IA —desde anotadores de datos hasta ingenieros desplegados hacia adelante que integran la IA en flujos de trabajo, hasta empleos en centros de datos. En otras palabras, a pesar de los titulares, la IA crea más empleos de los que reemplaza.
No solo escribes sobre el futuro del trabajo—ayudas a construirlo, en especial con tu papel como líder del equipo detrás de Microsoft 365 Copilot. ¿Qué has aprendido al crear Copilot que ha cambiado su forma de pensar sobre el futuro de la colaboración humano-IA?
Nuestro objetivo es convertir Microsoft Office en un lienzo para la IA y la colaboración humana a gran escala. No se trata solo de ayudarte a escribir un correo, sino de tener a un estratega o socio de opinión en tu bolsillo mientras escribes ese correo. No se trata solo de crear una presentación en PowerPoint, sino de darte un diseñador profesional con solo pulsar un botón para que esa presentación luzca fantástica.
Pero por muy potentes que sean estas herramientas, la realidad es que mucha gente todavía intenta incorporarlas en su trabajo diario. Mientras buscan entender dónde la IA puede crear más valor, a menudo hay altibajos y una buena dosis de incertidumbre sobre la mejor manera de avanzar.
Así que para quienes empiezan con herramientas de IA, recomiendo empezar por aquello en lo que la IA es en especial buena: buscar entre grandes conjuntos de datos, resumir documentos y recordar información con rapidez.
A partir de ahí, busca tareas que tan solo se hagan más rápido con IA, en lugar de hacerlas de manera manual. Las victorias tempranas ayudan a ganar impulso.
Luego pide a la IA que itere contigo. Como un compañero de pensamiento. Y no esperes una respuesta perfecta de un solo golpe. Sé específico con el resultado que quieres y refina sobre la marcha. Como cualquier herramienta nueva, tarda un poco en coger el ritmo.
Y un punto práctico que la gente suele pasar por alto: la IA se vuelve mucho más poderosa cuando está conectada con la información que usas para hacer tu trabajo. Darle acceso a los documentos y el contexto adecuados es lo que en verdad desbloquea su potencial.
Lo que más me entusiasma es la agencia que crean estas herramientas. Durante décadas, el trabajo ha estado limitado por el tiempo, el proceso y la cantidad de personas necesarias para dar vida a algo. La IA y herramientas como Copilot empiezan a comprimir esa distancia, al gestionar más trabajo «más rápido y más» para que la gente pueda centrarse en lo que solo ellos pueden hacer.
Reflexiones finales
Después de conversaciones como esta, vuelvo al hecho de que las personas que mejor afrontan este momento no esperan la certeza. Siguen adelante. Ryan tiene toda la razón sobre lo que en verdad importa ahora: este momento sigue abierto. Las decisiones que la gente tome en los próximos años —sobre habilidades, mentalidad, cómo utilizan esta tecnología— moldearán el futuro de formas que no podemos predecir del todo.
Open to Work es donde él y Aneesh exponen cómo son esas decisiones en la práctica. Si esta conversación planteó preguntas sobre su propia trayectoria profesional—y me imagino que así fue—consultar su libro es un buen siguiente paso.
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