La dimensión que el plan olvida
El talento es una de las siete macrofuerzas que seguimos en la lectura GESTALT, y es la que menos aparece en el documento final de la planificación. Mercado, competencia, tecnología y regulación ganan sección propia. El talento se vuelve una línea en el presupuesto de personal.
La asimetría cuesta caro, porque es la única de las siete fuerzas que determina directamente la capacidad de ejecución de todas las demás.
El informe del Foro, más allá de lo que circuló
El Future of Jobs Report del Foro Económico Mundial se comparte mucho y se lee poco. Lo que circula son dos o tres números; lo que importa está en la estructura.
El informe organiza la transformación del trabajo en torno de cinco macrotendencias: cambios tecnológicos, incertidumbre económica, fragmentación geoeconómica, transición verde y transición demográfica. Cada una pesa de forma distinta en cada negocio, y ese es el primer trabajo por hacer — no adoptar el promedio, sino entender la propia combinación.
En el agregado, la creación de puestos debería superar la destrucción hasta 2030. Lo que cambia es la composición. Crecen funciones ligadas a datos e inteligencia artificial, ingeniería de tecnología en varias especialidades, seguridad cibernética, ingeniería ambiental y logística de última milla. Se encogen funciones de atención administrativa, posiciones de nivel inicial en contabilidad y derecho, y parte del diseño gráfico.
Ese segundo grupo merece una observación que rara vez se hace. La contracción se concentra justamente en las tareas que formaban al profesional de inicio de carrera. Quien automatiza el trabajo del junior tiene que responder de dónde vendrá el senior de 2032.
Fase 1: las habilidades que el futuro va a exigir
El informe trae habilidades por industria, y ninguna empresa debería usarlas directamente. El ejercicio es propio, y parte de dos preguntas: qué tendrá valor para mis clientes en cinco años, y cómo producir ese valor con menos recursos que hoy.
Para la primera pregunta funcionan tres fuentes. Clientes, en sesiones estructuradas con quien piensa a largo plazo — y también con quien no es su cliente, que suele explicar mejor lo que falta. Benchmarking, mirando empresas mayores y menores, mercados de otros países y sectores que enfrentan un problema parecido o convergente. Y consultoras y formadores de opinión, cuyo material es abundante y necesita traducirse a su contexto antes de servir para algo.
Para la segunda, otras tres. Los propios empleados, recordando que es fácil escuchar qué falta para mejorar y difícil escuchar cómo hacerlo distinto — por eso el benchmarking viene antes. Proveedores, que tienen ideas y deben involucrarse con el cuidado de no transferir conocimiento a la competencia. Y universidades, que traen pensamiento de frontera no siempre aplicable, que es justamente su función en este ejercicio.
El entregable de la fase es un mapa de habilidades necesarias para 2030. No una lista de cargos: una lista de capacidades.
Fase 2: lo que ya existe dentro de casa
Casi ninguna empresa sabe responder qué habilidades ya tiene. Sabe qué cargos tiene, que es otra cosa.
Un registro simple resuelve buena parte: dónde trabajó antes cada persona, cuántos años en el sector, por qué áreas pasó, qué tecnologías domina. Donde no existe ese registro, el análisis de los perfiles públicos del propio equipo produce una muestra utilizable en pocos días.
Falta todavía el inventario técnico, que suele ser el cuello de botella real: qué sistemas existen, cómo fueron construidos, quién los conoce de verdad y cuánto costaría actualizarlos. Es común descubrir que la mayor restricción al plan de 2030 no es la habilidad que falta contratar, es el sistema que ya nadie sabe cómo tocar.
Fase 3: cerrar la brecha
Tres caminos, que funcionan combinados y no aislados.
Formar a quien ya está — más rápido y más barato que contratar, siempre que se cuente honestamente el costo: horas de capacitación, tiempo de curva, apoyo real de los gerentes y motivación de quien va a estudiar después de la jornada.
Contratar de afuera — con precisión quirúrgica, porque una contratación mal calibrada desmotiva al equipo interno más de lo que la habilidad nueva agrega. Empezar temprano permite usar la rotación natural para reponer con el perfil deseado, en vez de hacer un cambio abrupto.
Y formar alianzas — con independientes, startups y otras organizaciones, cuando la habilidad es necesaria pero no necesita ser propiedad de la empresa.
La frontera entre persona y máquina
El Foro proyecta que, hasta 2030, cerca de 34% de las tareas sean realizadas por la combinación de personas y máquinas — no por una o por otra.
Hay evidencia de que la ganancia no se distribuye por igual. Un estudio de Gambacorta y colegas sobre productividad e IA generativa encontró un aumento de 55% en la productividad de programadores junior, con una adhesión bastante menor entre los senior. El dato es más interesante de lo que parece: la tecnología que amenaza las tareas de entrada es también la que más eleva el rendimiento de quien está entrando.
La lectura práctica es que la frontera no está entre sustituir y mantener. Está en decidir qué tareas asume la máquina para que el tiempo del equipo senior se gaste donde solo él resuelve — y para que el junior aprenda más rápido de lo que aprendió la generación anterior.
El plan en seis líneas
Identificar las habilidades que el futuro de su segmento va a exigir. Mapear lo que existe dentro de casa. Medir la brecha entre las dos listas. Combinar formación, contratación y alianzas para cerrarla. Incorporar la tecnología en la decisión, y no solo en la operación. Y cuidar el equilibrio entre generaciones, con mentoría en los dos sentidos.
Nada de esto es novedad metodológica. La novedad es hacerlo, con la misma antelación con que se planifica la inversión en maquinaria o en canal.
- Foro Económico Mundial. Future of Jobs Report, ediciones recientes.
- Gambacorta, L.; Qiu, H.; Shan, S.; Rees, D. M. "Generative AI and labour productivity: a field experiment on coding". BIS Working Papers, 2024.
- Jesuthasan, R.; Boudreau, J. Work Without Jobs. MIT Press, 2022.