La Estratega del Futuro del Trabajo Explica las Realidades Organizativas de la IA y Cómo Navegarlas
Pasó 30 años dentro de Intel observando cómo la tecnología transformaba el trabajo. Ahora ayuda a líderes a dejar de incorporar la IA en esquemas organizativos obsoletos.
Nirit Cohen
Alta dirección de RRHH en Intel
Impacto de la IA: La IA está transformando las estructuras organizativas, pasando de roles estáticos a mapas de trabajo dinámicos.
Evolución del Liderazgo: El liderazgo ahora valora el juicio y el contexto más allá de simplemente tener respuestas en un entorno impulsado por IA.
Integración de la IA: Nirit utiliza intencionadamente un conjunto de herramientas de IA fluido para la reflexión estratégica y optimizar el flujo de trabajo.
Necesidad de Adaptabilidad: Los líderes de RRHH deben liderar personalmente las transiciones hacia la IA, lo que requiere experimentación y redefinir el valor personal.
Nirit Cohen ocupó cargos superiores en recursos humanos y liderazgo en Intel, donde trabajó durante tres décadas en un entorno tecnológico de ritmo acelerado antes de dedicarse al liderazgo de pensamiento. Ahora es estratega del futuro del trabajo, columnista de Forbes y creadora del boletín y pódcast The Future of Less Work.
Nos sentamos con Nirit para comprender cómo está cambiando el trabajo con la creciente presencia de la IA y qué deben hacer los líderes de RR. HH. para gestionar eficazmente esta transición. Esto es lo que nos compartió.
Liderando el futuro del trabajo
Pasé casi tres décadas en Intel, desempeñando funciones de alto nivel en RR. HH. y liderazgo en EE. UU., Europa y Asia. Trabajar dentro de una empresa donde la tecnología transformaba los sectores en tiempo real significaba repensar constantemente cómo se organizaba el trabajo, cómo la gente creaba valor y cómo los líderes tomaban decisiones bajo presión.
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Esa experiencia moldeó mi perspectiva de liderazgo. No llegué al futuro del trabajo por la teoría o el seguimiento de tendencias, sino asumiendo la responsabilidad de resultados reales, rediseñando roles a medida que la tecnología evolucionaba, ampliando el talento en diferentes regiones, liderando ante la incertidumbre y ayudando a los ejecutivos a equilibrar las prioridades del negocio con el impacto humano.
Hace unos quince años, cuando los teléfonos inteligentes y la tecnología móvil comenzaron a cambiar fundamentalmente el lugar y la forma de trabajar, empecé a formular una pregunta diferente: "¿Cómo se sentirá trabajar en el futuro?" Esa pregunta me introdujo en la conversación sobre el futuro del trabajo mucho antes de que se volviera un tema de moda.
En 2012, dirigí un proyecto que publicó uno de nuestros primeros documentos técnicos sobre el futuro del trabajo del conocimiento, con la vista puesta en 2025. Lo que me interesaba entonces sigue motivando mi trabajo hoy: cómo la tecnología transforma el propio trabajo, cómo debe evolucionar el liderazgo junto a ella y cómo las organizaciones pueden diseñar roles, sistemas y culturas que mantengan la relevancia humana a medida que la automatización se acelera.
Hoy trabajo como estratega del futuro del trabajo, escritora y asesora. A través de mi columna en Forbes y mi pódcast, The Future of Less Work, exploro las fuerzas sociales y tecnológicas que están transformando el liderazgo, las organizaciones y las carreras profesionales. Con un pie en décadas de toma de decisiones y otro en la construcción de la narrativa de cómo cambia el trabajo, ayudo a líderes, equipos de RR. HH. y proveedores de soluciones a entender estos cambios y a saber cómo actuar.
Por qué la IA cambia los organigramas por diagramas de trabajo
Veo el cambio hacia un trabajo centrado en la IA como algo más que una actualización tecnológica. Es un rediseño de la forma en que organizamos el esfuerzo humano.
Durante décadas, las organizaciones se construyeron en torno a estructuras, puestos y número de empleados. La IA obliga a emplear una lógica diferente.
El verdadero reto ahora es orquestar la inteligencia y las capacidades de personas y máquinas en torno al propio trabajo. Esto nos exige definir, con mayor claridad que nunca, la contribución exclusivamente humana al trabajo.
Para RR. HH. y liderazgo, esto supone un cambio profundo. Afecta no solo a los procesos de personas, sino también a muchas estructuras fundamentales en las que hemos confiado durante décadas.
Los organigramas tradicionales y los roles fijos son demasiado rígidos para un mundo donde el trabajo cambia constantemente. En su lugar, vemos emerger los llamados diagramas de trabajo, o configuraciones temporales orientadas a resultados, donde los equipos se ensamblan en torno a problemas y no a cargos.
Al inicio de mi carrera, creía que la claridad provenía principalmente de la estructura: roles claros, jerarquías estables y procesos bien definidos. He aprendido que en entornos modelados por la IA y el cambio constante, demasiada estructura puede reducir la claridad. Ahora, la alineación proviene de la intención compartida, la confianza y la conversación continua, no del control.
Esto significa que debemos tratar el trabajo como una cartera que pueda evolucionar tanto con las necesidades del negocio como con las aspiraciones de los empleados. Implica alejarse de las descripciones de puesto como unidad primaria del trabajo hacia una comprensión más fluida de resultados, tareas y capacidades, sobre todo a medida que consideramos la optimización de empleos que están desapareciendo.
Necesitamos descomponer, recombinar y rehacer continuamente el trabajo, para que las personas puedan enfocarse donde el juicio humano y el crecimiento sean más importantes. Y los procesos de personas que antes impulsaban estructuras estáticas, ahora deben evolucionar para potenciar flujos de trabajo dinámicos.
Por qué la IA está cambiando las habilidades y responsabilidades
Este cambio también transforma las habilidades y responsabilidades requeridas en toda la organización. Muchas capacidades que antes denominábamos “habilidades directivas” están convirtiéndose rápidamente en competencias esenciales para el trabajo.
Cualquiera que trabaje eficazmente con IA gestiona agentes digitales: asignando tareas, revisando resultados y decidiendo sobre qué actuar. Por lo tanto, ya no podemos enseñar habilidades de liderazgo como delegar, evaluar y dar retroalimentación solo al momento de un ascenso. Deben convertirse en capacidades fundamentales desde el primer día.
Al mismo tiempo, esto cambia lo que esperamos de quienes gestionan personas y lideran equipos. Ya no tienen exclusivamente las respuestas. Cuando la inteligencia está ampliamente disponible, el valor del líder reside en el juicio, el contexto y la capacidad de elegir. Los líderes deciden qué preguntas valen la pena, dónde es esencial la supervisión humana y cuándo la eficiencia debe ceder ante la calidad, la ética o la confianza.
He tenido que dejar atrás la idea de que la experiencia por sí sola proporciona un mapa confiable. En un entorno que cambia rápidamente, la experiencia es menos un mapa y más una brújula. Su valor radica en el criterio y la habilidad para navegar la incertidumbre, no en repetir lo que funcionó antes.
Redefinir tu valor único cambia cómo lideras con IA
Como referente de opinión, tuve que enfrentarme a una pregunta difícil:
¿Qué sucede con ese modelo cuando la IA puede generar, resumir o explicar gran parte de lo que la gente busca de mí?
Y creo que esa pregunta ahora aplica a todos los líderes.
Siempre pruebo las herramientas desde el principio, y ya usaba la IA para lo que llamo “trabajo sobre el trabajo”. Cosas como:
- Sintetizar investigaciones
- Redactar esquemas
- Resumir conversaciones
- Preparar primeras versiones antes de aplicar mi juicio y perspectiva.
Pero me di cuenta de que necesitaba redefinir deliberadamente el límite entre mi valor único y el trabajo de las máquinas. Y esto es más cierto que nunca con la prevalencia de flujos de trabajo con agentes.
Me volví intencional en cómo trabajo con IA. Empiezo con una idea, la desarrollo junto con la IA, le pido recopilar datos y crear una primera síntesis, y luego someto hipótesis y enfoques a pruebas, en un proceso de ida y vuelta.
Trato a la IA explícitamente como un socio de reflexión, y me ha sorprendido la profundidad del pensamiento estratégico que obtengo trabajando así. En el pasado, si hubiera salido de una sesión de coaching con un mentor de alto nivel alcanzando ese grado de perspectiva, reto y reformulación, habría considerado que fue una inversión muy bien hecha. No esperaba eso de la tecnología.
Pero lo importante es que la IA no toma decisiones. Reviso, reformulo y selecciono deliberadamente cada resultado para asegurarme de no perder mi voz ni mi punto de vista.
Ese cambio modificó mi distribución de la atención. Me volví más deliberado sobre dónde realmente importa mi aporte humano:
- Definir el enfoque del relato
- Decidir qué no decir
- Conectar patrones entre contextos
- Adaptar ideas para audiencias específicas.
En última instancia, la IA me obligó a ser más honesto sobre mi verdadero rol y más disciplinado en soltar aquellas tareas donde ya no aporto un valor único.
Un stack de IA intencionalmente fluido
Mi stack de herramientas de IA es intencionalmente fluido. Uso regularmente varias herramientas de IA generativa de propósito general, incluyendo ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity. Cambio entre ellas según la tarea y las fortalezas que necesito.
Algunas sobresalen en síntesis y pensamiento estructurado, otras en lenguaje y tono, y otras en descubrir fuentes o desafiar supuestos. Usar más de una herramienta me ayuda a evitar ajustar mi pensamiento solo al patrón de un modelo.
Para trabajos intensivos de investigación, utilizo herramientas como Perplexity y NotebookLM para organizar grandes volúmenes de información, comparar perspectivas y destacar conexiones que de otro modo podría pasar por alto. Esto cambió radicalmente cómo me preparo para escribir, producir pódcast y consultoría, porque participo con más material mientras reservo mi atención para la interpretación y el criterio.
Actualmente, estoy explorando Notion, en particular su integración de la IA en los flujos personales de trabajo y la gestión del conocimiento.
Más allá de herramientas concretas, un cambio clave del último año tiene que ver con cómo descubro y evalúo cada herramienta. Sigo activamente boletines, investigadores y profesionales que identifican herramientas emergentes y casos de uso.
Reviso estos recursos diariamente, no para adoptar todo, sino para mantenerme informado sobre lo que empieza a ser posible. En particular, sigo de cerca el espacio de asistentes personales con IA, como ClawdBot, ya que espero con interés el momento en que pueda delegar procesos que realizo en mi trabajo.
La mayoría de las herramientas no llegan a formar parte de mi flujo de trabajo habitual, y eso es intencionado. La experimentación es constante, la adopción es selectiva.
Por qué las organizaciones no logran obtener el valor completo de la IA
Las organizaciones tienden a introducir la IA como una iniciativa tecnológica, pero su verdadero impacto es mucho más fundamental, afectando la automatización del trabajo y la cultura organizacional.
Debido a que las organizaciones suelen operar a través de roles, organigramas y métricas de éxito fijas, la mayoría de las empresas implementa la IA sobre las estructuras existentes. Los puestos de trabajo permanecen igual. Los flujos de trabajo permanecen igual. Las expectativas de desempeño permanecen igual. Los líderes esperan que la IA "transforme" el trabajo sin cuestionarse qué trabajo sigue siendo importante, cómo debería fluir dentro de una organización habilitada por IA, o cómo debería ser el éxito cuando la inteligencia ya no es un recurso escaso.
Los líderes esperan aumentos de productividad, pero no cambian los derechos de toma de decisiones, los niveles de aprobación ni la forma en que miden los resultados. Rara vez nos preguntamos si nuestros sistemas de desempeño fomentan el aprendizaje para el trabajo del mañana, o simplemente recompensan la entrega basada en los supuestos de ayer.
Cuando trabajo con organizaciones, abordo esto comenzando por los procesos relacionados con las personas, no con la tecnología. Buscamos los procesos que facilitan la transformación o la bloquean.
Un ejemplo sencillo es cómo los gerentes revisan el trabajo en curso. ¿Aceptan el trabajo realizado de la misma manera de siempre, o están dispuestos a hacer una pausa, cuestionar y pedir a los equipos que lo rehagan usando nuevas herramientas, incluso si eso significa que toma más tiempo a corto plazo?
La manera en que medimos el desempeño, reconocemos el esfuerzo y evaluamos el éxito marca una diferencia real en si las personas se sienten permitidas a desacelerar y aprender.
Otro ejemplo es cómo las organizaciones tratan a los primeros adoptantes. Cada organización tiene personas que de manera natural experimentan con nuevas herramientas y formas de trabajar. Estos individuos son clave para difundir conocimientos prácticos a través de los equipos, pero eso solo sucede si la organización les otorga permiso, roles formales, tiempo y reconocimiento.
Con demasiada frecuencia, las organizaciones tratan este trabajo como extracurricular, cuando tal vez sea de lo más importante que ocurre en la organización.
Cómo evolucionarán los roles y departamentos
Dentro de cinco años, la mayoría de nosotros no haremos el mismo trabajo ni de la misma manera que lo hacemos hoy, sin importar el rol, la función o la industria. Ni el qué, ni el cómo.
Esto también significa que los departamentos, tal como los conocemos hoy, serán menos importantes que el trabajo que posibilitan. Los límites entre RRHH, estrategia, operaciones y tecnología seguirán difuminándose porque diseñar el trabajo, desarrollar a las personas y desplegar inteligencia serán actividades inseparables.
En ese sentido, el futuro consiste en reconocer que ninguno de nosotros puede permanecer exactamente donde está y decidir en quién queremos convertirnos a continuación.
Por qué cada líder de RRHH debe asumir personalmente la transición a la IA
El ritmo y la magnitud del cambio son demasiado rápidos para que otra persona resuelva este reto. No existe un manual universal que indique qué herramientas usar, qué procesos cambiar o dónde estará tu valor en un mundo moldeado por la IA. Ese trabajo ahora es profundamente individual, y cada uno debe asumirlo.
Esto significa hacer espacio deliberadamente para ello. Hay que reservar tiempo, atención e incluso presupuesto para comprender lo que está ocurriendo, explorar, probar y experimentar.
A corto plazo, esto suele ralentizar la entrega. Puede que produzcas menos o que tardes más, porque estás aprendiendo a trabajar de manera diferente. Pero esa inversión es ineludible. Esperar a tener claridad o a que alguien más diseñe la respuesta ya no es una opción.
Lo importante no es solo lo que delegas a la IA, sino cómo rediseñas el valor que creas en su lugar. El verdadero trabajo consiste en comprender dónde tu juicio, perspectiva y experiencia marcan la diferencia, y luego construir intencionadamente tu rol en torno a eso, en vez de centrarlo en tareas que cada día son más fáciles de automatizar.
Para los líderes en general, el consejo es similar pero aún más relevante. No puedes delegar este momento. Los líderes deben modelar el comportamiento que quieren ver. Deben crear espacio para el aprendizaje, permitir ineficiencias a corto plazo en beneficio de la capacidad a largo plazo y ser explícitos sobre qué tipo de trabajo merece la atención humana.
