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Dan Sirk es uno de los llamados ejecutivos fraccionales, lo que significa que trabaja como director de marketing no solo de una empresa, sino de dos. Simultáneamente.
Es un acto de malabarismo mucho más manejable gracias a herramientas de inteligencia artificial como Claude, Gemini y ChatGPT.
Antes, Sirk tardaba de tres a seis meses, o más, en crear un sitio web personalizado con un equipo de colaboradores. Ahora, le lleva alrededor de un mes, y puede hacerlo él solo. Redactar una estrategia de comunicación le llevaba una semana. Cuando hablé con él en marzo, había terminado esta tarea en menos de ocho horas. Gracias en parte a este aumento de la eficacia, Sirk tiene previsto convertirse en los próximos meses en director de marketing de una tercera empresa.
Aún así, cuando le pregunté si debía extrapolar las tendencias recientes y suponer que añadirá aún más empresas a su lista en los próximos años, me miró como si estuviera loco. Insistió en que tres era el límite exterior de lo que podía manejar, incluso con la ayuda de la IA.
“Todavía hay relaciones humanas”, protestó. O para decirlo más claramente, hay reuniones.
Sirk calcula que ya asiste a 10 reuniones en una semana cualquiera en las dos empresas. Hay una reunión permanente con cada equipo de altos ejecutivos, sin mencionar que hay una reunión individual y regular con cada director ejecutivo. Hay una reunión con su propio subordinado directo y con el jefe de ventas de una de las empresas. Y hay reuniones sobre proyectos específicos, como una próxima presentación para los inversionistas de una empresa.
Si se incorpora a una tercera empresa, es probable que el volumen de reuniones aumente un 50 por ciento. Si se convirtiera en el director de marketing de una más, dijo Sirk, estaría en reuniones prácticamente toda la semana laboral.
La experiencia de Sirk, aunque quizá extrema, refleja el impacto más amplio de la IA en el lugar de trabajo: está acelerando enormemente muchas de las tareas realizadas por los trabajadores de cuello blanco, e incluso sustituyendo algunas de estas tareas por completo. Lo que no puede automatizar –al menos no todavía– son los rígidos requisitos de la burocracia.
Con la ayuda de la inteligencia artificial, los trabajadores de cuello blanco pueden generar muchos más memorandos u opciones estratégicas que antes y producir más prototipos de productos o características de software. Pero algún ejecutivo aún tiene que decidir a cuál opción darle luz verde. Los trabajadores pueden elaborar muchos más argumentos de venta, pero siguen teniendo que persuadir a los clientes para que firmen en la línea punteada.
A medida que la IA hace que la producción de trabajo del conocimiento sea cada vez más eficiente, la labor de presentar, debatir, presionar, convencer, tranquilizar o tan solo vender el trabajo parece crecer en importancia. Y la necesidad de esas tareas humanas, a veces engorrosas, puede limitar el número de personas que la IA desplaza.
“Siempre han sido habilidades importantes”, dijo David Deming, un economista que es decano del Harvard College. “Pero a medida que el panorama de la información se satura, la capacidad de contar una historia a partir de ella –de tomar una tonelada de texto y convertirla en algo que la gente quiera– es más valiosa”.
¿Puedes persuadir a tus colegas?
La idea de que la automatización aumenta la importancia de las interacciones personales no es totalmente nueva. Un artículo de Deming de 2017 descubrió que, a medida que las computadoras se hacían más potentes, una parte cada vez mayor de los trabajos requería una gran interacción social, mientras que una parte cada vez menor requería muchos conocimientos matemáticos pero poca interacción social, como ciertas funciones de ingeniería.
Al automatizar las tareas técnicas, las computadoras estaban empujando de hecho a las personas hacia trabajos que primaban las habilidades sociales, observó Deming. Eso no significaba que las personas emocionalmente hábiles fueran las más exitosas por defecto -las personas a las que les iba mejor tendían a combinar las habilidades sociales con los conocimientos sustantivos- pero reordenaba lo que valoraban los empleadores.
En las entrevistas, trabajadores de diversas profesiones de cuello blanco dijeron que la IA había sobrealimentado este patrón. Muchos declinaron ser identificados por miedo a ganarse la antipatía de sus jefes.
Un científico de datos de una empresa de software dijo que él y sus compañeros de trabajo solían tener que escribir código para cada nueva función o mejora que querían evaluar. Ahora solo se les ocurre la idea y la IA escribe el código y ejecuta el análisis.
El proceso de entrevistas de su empresa, que antes estaba dominado por preguntas sobre programación y recompensaba a los cerebritos con dificultades sociales, ahora se centra en si los candidatos a un puesto de trabajo pueden identificar buenas ideas y parecen capaces de persuadir a sus colegas para que las respalden, dijo.
Mark Ozaki, director de KPMG, dijo que la consultora siembre había animado a los consultores más jóvenes a especializarse en un área temática como las leyes y normativas fiscales o en un área técnica como la programación. Pero la IA le resta valor a esta especialización y le da mayor importancia a los generalistas que toman la iniciativa y destacan por su capacidad de entablar relaciones con los clientes, dijo.
Ozaki, que supervisa un equipo que desarrolla una plataforma de sostenibilidad basada en la IA llamada Sustainlit.com, dijo que en el pasado su equipo había estado a veces a merced de programadores expertos. Pero ahora puede utilizar sobre todo la IA para realizar su programación, dijo, y necesita sobre todo personas “que tengan el teléfono pegado a la cabeza, que sean los mejores amigos de todos, que sean los que siempre llevan a cabo algo”.
Otros consultores de gestión también subrayaron el creciente valor de las habilidades sociales. Los consultores de Accenture utilizan a menudo la IA para ayudar a elaborar las diapositivas de las presentaciones, dijo un directivo de la empresa, pero quienes destacan han asimilado las preferencias de los clientes a lo largo de muchas horas de reuniones. Saben cómo le gusta consumir información al objetivo de la persuasión. ¿Es una persona orientada a las métricas? ¿Le gustan los estudios de casos o las anécdotas personales?
Una empleada de “éxito del cliente” en Salesforce dijo que se esperaba que utilizara chatbots en su trabajo al entrenar a los clientes para que utilizaran su software de ventas de forma eficaz y ponerlos en contacto con expertos técnicos cuando fuera necesario. Preocupada por la posibilidad de estar entrenando eficazmente a su sustituto de IA, ha intentado ganarse la confianza de esos clientes, añadió.
Se esfuerza por conocerlos más allá de los mensajes de texto y la correspondencia por correo electrónico, a menudo mientras conversa con ellos en visitas y conferencias. Se desvive por proporcionar apoyo emocional, de manera reciente escuchó a una clienta que le confesó que temía ser despedida.
“Ha habido gente que se ha mostrado vulnerable conmigo”, dijo la trabajadora. “Sé que eso no se puede sustituir con la IA”.
(Salesforce dijo que la IA había liberado a los empleados para centrarse en las prioridades, como profundizar en las relaciones con los clientes, y que había redistribuido a cientos de empleados a áreas de crecimiento más rápido).
Adiós, programadores. Hola, éxito del cliente
Cory Crosland, director ejecutivo de PolicyFly, que vende software que ayuda a las aseguradoras a emitir pólizas, dijo que la IA había reducido el tiempo que se tardaba en configurar el software para nuevos clientes y el número de empleados necesarios para hacerlo.
En 2024, cuatro o cinco empleados de PolicyFly tardaban en promedio unos seis meses en dar de alta a un nuevo cliente, dijo Crosland. El número de variables de cada tipo de póliza de seguro y las diferencias en la forma en que las aseguradoras gestionan estas variables hicieron que PolicyFly tuviera que personalizar el software para cada cliente.
Al usar la IA para personalizar el software, un solo empleado de PolicyFly puede ahora dar de alta a un cliente en unas dos semanas, y Crosland espera que ese tiempo baje a una semana este año.
El cambio permite a la empresa cobrar mucho menos dinero por adelantado, lo que parece aumentar la demanda de sus servicios. Para mantener el ritmo, PolicyFly ha pasado de 20 empleados a 28 en los últimos seis meses, y solo dos de los nuevos contratados son ingenieros de software. Varios son empleados más jóvenes que ayudan a configurar las cuentas de los clientes o trabajan en el éxito de los clientes, lo que ayuda a sacar más partido del software.
Aun así, Crosland dijo que no creía que pudiera automatizar mucho más el proceso, al menos en un futuro cercano. ¿La razón? Sus clientes quieren interactuar con un humano.
Los clientes quieren que PolicyFly les asegure que el software funcionará en diferentes situaciones, y que han configurado su facturación correctamente o están prorrateando sus pólizas de forma que tenga sentido.
Y, por supuesto, están las reuniones para discutirlo todo: muchas, muchas reuniones. “Con las empresas más grandes, tenemos a varias personas que son partes interesadas que intervienen desde distintos departamentos”, dijo Crosland. “Es aún más difícil conseguir el acuerdo y la alineación en las cosas”.
Noam Scheiber es un reportero del Times que cubre a trabajadores de cuello blanco y se enfoca en la paga, la inteligencia artificial, la movilidad descendente y la discriminación. Ha sido periodista durante más de dos décadas.
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