La inteligencia artificial (IA) permite desarrollar software más rápido, mejorar la calidad de los productos y realizar tareas que antes quedaban relegadas por falta de tiempo. Pero esa aceleración también abre una interrogante: ¿qué sucede cuando la posibilidad de hacer más se convierte en mayores chances para cometer errores?
La preocupación apareció en un estudio del Observatorio TI de la Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información (CUTI), que identificó entre los líderes de empresas tecnológicas uruguayas inquietudes por los posibles efectos de la IA sobre la organización del trabajo, especialmente por la multitarea y sus consecuencias para la salud de los trabajadores.
“En los grupos de liderazgo se habló mucho [de] que hay una gran preocupación por la multitarea, en el sentido de que los colaboradores sostienen varias acciones en paralelo asistidas por IA, con el riesgo [de afectar la salud] y también de cometer errores”, afirmó Victoria Cancela, investigadora del observatorio, durante la presentación del informe “Talento e inteligencia artificial en la industria TI”.
Cancela aclaró que los participantes no plantearon el agotamiento como una experiencia personal generalizada, sino como una preocupación por lo que puede ocurrir a mediano y largo plazo.
Ante una consulta sobre las medidas que estaban adoptando las empresas para enfrentar este escenario, la investigadora señaló que había acciones de acompañamiento en organizaciones de distintos tamaños, entre ellas charlas y espacios orientados a abordar las dimensiones culturales y emocionales del cambio.
“Se menciona también la dependencia de estas herramientas y la necesidad de que las personas sigan sintiendo que su trabajo tiene un valor propio, concreto, que no es reemplazable por un agente de IA”, agregó.
El estudio de CUTI se basó en grupos focales con 30 personas de 19 empresas durante julio y agosto de este año. Participaron perfiles de liderazgo y estrategia, gestión de talento y formación, técnicos y no técnicos.
Mejoras
Uno de los resultados identificados por la investigación es que la IA ya produce cambios concretos en el trabajo cotidiano. Los participantes señalaron mejoras en los tiempos de entrega, la calidad de los productos y la cantidad de verificaciones que pueden realizarse antes de presentar un trabajo a un cliente. También permite abordar tareas que anteriormente no se hacían por falta de tiempo. “Hay coincidencia en que la inteligencia artificial ya transformó el negocio y que hay una visión por parte de ellos de que el cambio se va a profundizar en los próximos años”, afirmó Cancela. No obstante, “señalaron que no se aceleró de la misma manera la gestión de contratos y los tiempos legales o regulatorios”, indicó Cancela. Esto genera una tensión entre la velocidad con la que se pueden producir soluciones tecnológicas y los tiempos que requieren su validación y adecuación a las exigencias regulatorias.
También cambia la relación con los clientes. Según Cancela, las empresas identificaron la necesidad de gestionar las expectativas sobre lo que la IA permite hacer y en qué plazos. La propuesta de valor comienza a desplazarse desde la provisión de tecnología hacia la confianza, el acompañamiento y la capacidad de adaptar las soluciones a las necesidades de cada organización.
Este escenario cobra relevancia en Uruguay, donde la adopción empresarial de IA avanza a un ritmo destacado en América Latina. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, el país integra el grupo de países pioneros en IA y lidera la adopción empresarial en la región.
Las habilidades cambian
La investigación de CUTI encontró coincidencias entre los distintos perfiles consultados en cuanto a la importancia creciente de las habilidades transversales. La comunicación, el pensamiento crítico, la adaptabilidad y la capacidad de delegar tareas en herramientas de IA y evaluar sus resultados aparecen entre las competencias más valoradas.
La razón es que, a medida que los agentes de IA asumen tareas de programación, la revisión humana puede pasar de examinar cada línea de código a evaluar la arquitectura general de una solución, su seguridad y su funcionamiento. En la presentación, Cancela destacó una frase recogida durante la investigación que sintetiza esta transformación: “Cuando la IA se equivoque, alguien va a tener que encontrar qué es lo que está mal”.
En ese sentido, señaló que la supervisión humana sigue siendo central. Para aprovechar estas herramientas no alcanza con saber utilizarlas: también es necesario contar con conocimientos suficientes para reconocer errores, cuestionar resultados y decidir cuándo conviene seguir las recomendaciones de un sistema y cuándo es necesario apartarse de ellas.
El conocimiento específico de cada área también mantiene su importancia. Saber de finanzas, marketing, comunicación u otros campos permite orientar mejor las herramientas y evaluar si sus respuestas son adecuadas para el problema que se busca resolver.
El estudio identificó que el aprendizaje autodidacta y la experimentación son las principales vías de incorporación de la IA, incluso en empresas que cuentan con programas formales de capacitación.
En lugar de depender exclusivamente de cursos extensos, las organizaciones valoran los espacios breves y sostenidos de intercambio, las mentorías y las instancias entre pares en las que los equipos comparten qué herramientas probaron, qué funcionó y qué errores encontraron.
Las empresas más grandes cuentan, en algunos casos, con equipos especializados en habilitar el uso de IA, programas internos de formación y esquemas de mentoría. En las más pequeñas, la incorporación suele resolverse sobre la marcha, de acuerdo con los recursos disponibles.
Pero el acompañamiento no se limita a enseñar cómo funciona una herramienta. Cancela señaló que uno de los aspectos emergentes de la investigación fue la importancia de atender las dimensiones culturales y emocionales de la transformación tecnológica, incluidos los temores al desplazamiento laboral y las dudas sobre el sentido del trabajo.
Según relató, algunas empresas incluso recurrieron a personas con formación en filosofía para acompañar estas conversaciones, que exceden la capacitación técnica.
Entre los riesgos asociados al uso cotidiano de estas tecnologías, la seguridad de la información y la confidencialidad de los datos aparecen como las principales preocupaciones.
“Por último, el temor inicial frente al uso de la IA aparece como superado en términos generales, especialmente cuando existe acompañamiento cercano de colegas, referentes o instancias de formación internas, aunque persista como un tema a atender”, se indica en el reporte.
El informe del Observatorio TI de CUTI señala que, entre los perfiles de liderazgo, la gestión del cambio aparece como uno de los principales retos: modificar las formas de pensar y trabajar, sostener la motivación de los equipos y acompañar la incertidumbre que generan las transformaciones en los roles.
“En este sentido, los propios líderes reconocen que conducir este proceso exige habilidades que, en ocasiones, pueden no estar desarrolladas en los niveles de dirección. También identifican que les corresponde un rol activo en preservar el sentido y el valor del trabajo humano, de modo que la adopción de IA no derive en una sensación de pérdida de relevancia profesional”, concluyó.