La Cumbre recientemente ocurrida en Nueva Delhi entre el 16 y el 21 de febrero, la India AI Impact Summit no fue simplemente una conferencia tecnológica. Fue el escenario donde quedó a la vista que la Inteligencia Artificial dejó de ser un asunto de tecnología para convertirse en un factor estructural del poder internacional. Así como el petróleo definió autonomías y dependencias durante el siglo XX, el acceso a la cadena de producción y funcionamiento de la Inteligencia Artificial se perfila como un nuevo elemento central del poder en el siglo XXI.

La cumbre reunió a gobiernos, grandes empresas tecnológicas, startups y organismos internacionales. Su resultado más visible fue la “Declaración de Nueva Delhi”, suscripta por casi noventa países y organismos, que establece un marco voluntario para el desarrollo responsable de la IA. El documento proclama que la tecnología debe ser "inclusiva, ética, transparente y de beneficios distribuidos globalmente", haciendo foco en la importancia de su uso para promover el desarrollo.

Convocó a debatir no sólo el impacto de la IA en las dimensiones sociales, económicas y ambientales, sino también su potencial como herramienta para abordar esas mismas problemáticas. Propuso discutir no sólo los impactos de la IA, sino su papel como solución a infraestructura para el desarrollo y para la acción climática.

Colocó en el centro una idea que atravesó todo el encuentro: la IA como herramienta de desarrollo inclusivo para el Sur Global. El documento impulsa su aplicación en sectores críticos -salud, educación, agricultura, acción climática y servicios públicos y en ese marco, el fortalecimiento de capacidades locales.

La cumbre reunió a gobiernos, grandes empresas tecnológicas, startups y organismos internacionales.

La cumbre también planteó una gobernanza abierta y representativa de la IA. La demanda de mayor participación de los países en desarrollo en la definición de las reglas globales fue la expresión política de una tensión real entre quienes producen las tecnologías y quienes las adoptan sin intervenir en su diseño ni en sus condiciones de uso. Ese reclamo se articuló con el compromiso de avanzar hacia una IA confiable y responsable, sustentada en principios de transparencia, seguridad, reducción de sesgos y protección de derechos.

No logró acuerdo en crear una autoridad global de IA ni en reglas obligatorias comunes y cada bloque mantiene su propio modelo. No creó mecanismos reales de acceso al cómputo ni de financiamiento a gran escala ni de compartir capacidad de entrenamiento. Tampoco consigió consenso sobre la soberanía de datos y los modelos abiertos versus propietarios.

Detrás de ésta conversación global residen las dinámicas y pujas profundas: quién controla la infraestructura, quién captura el valor que la IA genera y quién define las reglas de su funcionamiento.

Para entender la puja en curso es necesario descomponer la IA en sus capas constitutivas. La IA es una cadena de valor con eslabones bien diferenciados, cada uno con sus propios actores dominantes.

En la base está la infraestructura física: tierra, energía, agua para enfriamiento, cables submarinos y centros de datos. Los tres grandes proveedores de nube —Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud— dominan el mercado occidental, mientras Alibaba, Huawei y Tencent hacen lo propio en Asia. Los cables submarinos, arterias del flujo global de datos, son territorio de disputa entre consorcios occidentales y la empresa china HMN Tech, cuya expansión en África y Asia ya fue bloqueada parcialmente por Occidente. La tierra, energía y agua para centros de datos están distribuidas en varias regiones -Estados Unidos, Europa, China, Singapur, Japón, otras que se consolidan -India, Golfo y Países Nórdicos y otras que se proyectan -Patagonia argentina, Norte de Africa y Asia Central.

Sobre esa base se asienta la capa de cómputo: los chips. El diseño lo lidera NVIDIA en Estados Unidos, pero la fabricación más avanzada ocurre en Taiwán, con TSMC, y en Corea del Sur, con Samsung. Las máquinas de litografía EUV indispensables para producir esos chips provienen de un único proveedor: la empresa neerlandesa ASML. Cuatro países, entonces, concentran el corazón físico de la IA: Estados Unidos, Taiwán, Corea del Sur y los Países Bajos.

Luego vienen los modelos fundacionales, que son los grandes sistemas de lenguaje e imagen que fijan estándares tecnológicos y los datos que los entrenan. Finalmente, las aplicaciones: el nivel donde la IA se traduce en soluciones concretas para sectores productivos, donde se convierte en ingresos y ventaja competitiva. Es en este último eslabón donde países sin capacidad de desarrollar infraestructura o modelos propios pueden aún encontrar un lugar de inserción con valor agregado.

Washington sigue dominando las capas críticas del sistema. Controla el diseño de chips, los modelos fundacionales más avanzados, OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, y los grandes proveedores de nube. Su posición en la cumbre fue coherente con esa posición de fuerza: regular poco para innovar rápido. El objetivo estratégico es doble: mantener la ventaja frente a China y evitar que el modelo regulatorio europeo se consolide como estándar global.

La alianza con India, reforzada en este encuentro, responde a esa lógica. Estados Unidos necesita socios tecnológicos confiables que no sean Europa -con quien tiene tensiones regulatorias, ni China, con quien compite sistémicamente. India cumple ese rol con eficacia creciente.

Beijing juega en una categoría propia. Es el único país que dispone de un ecosistema tecnológico propio casi completo: chips -con ciertas limitaciones en los nodos más avanzados, infraestructura, datos a escala masiva, modelos propios y aplicaciones integradas. La relación entre el Estado y las empresas tecnológicas es parte de una estrategia deliberada de soberanía digital.

Su presencia en la cumbre fue más discreta, reflejo del proceso de bifurcación del sistema tecnológico global. Aun así, su influencia es omnipresente: los modelos chinos de código abierto, como DeepSeek, están empujando los costos hacia abajo y cambiando el acceso a la IA para los países en desarrollo. Si China logra en algún momento desarrollar su propia capacidad de litografía EUV, hoy monopolio de ASML en Holanda, el mapa del poder tecnológico global cambiaría de manera radical.

La Unión Europea llegó a Nueva Delhi con una credencial particular: el AI Act, la regulación más comprehensiva sobre Inteligencia Artificial aprobada hasta el momento. Su apuesta histórica es repetir con la IA lo que logró con el GDPR en materia de datos personales: que su marco normativo se convierta en referencia mundial. Su narrativa en la cumbre fue la de una IA "centrada en las personas, segura y trazable".

Sin embargo, Europa enfrenta una contradicción estructural: su poder normativo es alto al tiempo que su soberanía tecnológica es limitada. No domina los modelos fundacionales -con la excepción parcial de la francesa Mistral, ni la infraestructura de nube. Depende de chips, plataformas y modelos desarrollados fuera de sus fronteras. Su única carta de poder tecnológico duro es ASML, cuya posición monopólica en litografía EUV le otorga, a los Países Bajos y por extensión a Occidente, un poder de veto real sobre el desarrollo de semiconductores de cualquier país que quede fuera de esa cadena de suministro. China ya lo experimentó.

La anfitriona fue, sin dudas, el actor que más capitalizó la cumbre. India no lidera todavía la producción de semiconductores ni los modelos más avanzados, pero combina una escala de mercado de 1.400 millones de personas, una base de talento de ingeniería enorme, datos en cantidad y calidad crecientes, y una estrategia estatal con objetivos claros: construir capacidad de cómputo propia, desarrollar modelos multilingües fundacionales y posicionarse como el hub de IA del Sur Global.

India presentó su modelo de infraestructura pública digital —identidad, pagos y gestión de datos, conocido como India Stack— como una arquitectura replicable sobre la cual otros países en desarrollo podrían desplegar soluciones de IA orientadas al bien público, y no solo a la productividad corporativa.

Su concepto de "IA frugal" -accesible, multilingüe, orientada a servicios públicos- introduce un enfoque que no es solo tecnológico sino político: la IA como herramienta de desarrollo y no únicamente de productividad corporativa. Geopolíticamente, India opera como socio tecnológico de Estados Unidos, contrapeso frente a China y portavoz de los países emergentes. Se consolida como una bisagra estratégica.

Japón, Corea del Sur, Singapur y los Emiratos Árabes Unidos no aspiran a dominar los modelos fundacionales, pero ocupan posiciones estratégicas en la cadena. Corea del Sur fabrica los chips más avanzados y domina la memoria de alto rendimiento indispensable para entrenar modelos. Japón lidera en robótica e industria avanzada. Singapur se consolida como nodo regional de datos y talento. Los Emiratos, con su posición de Arabia Saudita como par, invierten masivamente en infraestructura de cómputo y buscan convertirse en polo de data centers con ventajas energéticas. Ninguno pretende reordenar el sistema, pero todos se están asegurando posiciones de alto valor en la cadena.

El continente posee el 70% del cobalto mundial, además de cobre, platino y tierras raras, todos insumos indispensables para fabricar GPUs, construir data centers y sostener las redes eléctricas que alimentan el sistema. África se perfila como la base material del sistema de la IA.

A eso se suma que se está convirtiendo en nuevo espacio de despliegue de infraestructura digital con cables submarinos, regiones cloud y data centers. Para 2050 una de cada cuatro personas del planeta será africana, lo que implica nuevos mercados, nuevos datos y una fuerza laboral de magnitud. En ese contexto, el continente es hoy escenario de competencia activa entre China, que avanza con infraestructura y financiamiento, Estados Unidos, con sus empresas, e India, con soluciones de bajo costo adaptadas a mercados emergentes.

La región llegó a Nueva Delhi fragmentada, sin posición común y sin anuncios de infraestructura regional. Esa ausencia no es un detalle: es un síntoma. América Latina corre el riesgo de repetir con la IA un patrón histórico de inserción global: proveer insumos -en este caso, datos- sin capturar el valor que generan. La "reprimarización digital" es una tendencia posible si no se adoptan estrategias nacionales o regionales activas. Brasil se destaca con una estrategia basada en atraer infraestructura de cómputo y escalar el uso productivo de la IA con política industrial y regulación propia, para ganar autonomía tecnológica y liderazgo regional.

Sin infraestructura de cómputo regional, sin empresas que operen infraestructura de computación en la nube propios, con baja inversión en I+D y con marcos regulatorios fragmentados, la región difícilmente pueda competir en las capas superiores de la cadena de valor. Sin embargo, hay una ventana de oportunidad en el eslabón de las aplicaciones: la IA aplicada a sectores donde América Latina ya tiene ventajas comparativas reales. Agrotecnología, energía, minería inteligente, biotecnología y servicios basados en conocimiento son los campos donde la región puede desarrollar soluciones exportables de alto valor.

Argentina encarna con particular claridad la tensión entre limitaciones y oportunidades. Las debilidades son evidentes: ausencia de infraestructura de cómputo soberana, estabilidad macroeconómica bajo revisión, baja inversión sostenida en I+D y una tendencia preocupante a la emigración de talento calificado.

Las fortalezas también son reales. El país cuenta con un ecosistema científico-tecnológico consolidado, talento reconocido en software y ciencia de datos y sectores productivos complejos que generan información de alta calidad. La agroindustria argentina es una de las más tecnificadas del mundo y ofrece un campo fértil para desarrollar modelos predictivos de rendimiento, optimización climática, trazabilidad inteligente y gestión de insumos. El sector energético, Vaca Muerta, renovables y nuclear puede incorporar IA en exploración, mantenimiento predictivo y eficiencia operativa. La bioeconomía y los servicios profesionales de alto nivel completan un conjunto de nichos donde el talento local puede combinarse con la IA para generar soluciones exportables.

El lugar estratégico posible es el de un proveedor de IA aplicada de alto valor agregado para los sectores en los que Argentina ya es competitivo globalmente. Es un nicho pequeño en el mapa mundial pero propio, sostenible y difícil de replicar por otros.

La cumbre y el mapa del poder: una síntesis

La cumbre de Nueva Delhi convocó a mirar la IA desde la perspectiva del desarrollo y fijó un nuevo marco narrativo de la IA como infraestructura para lograrlo. Puso en la mesa el debate sobre su gobernanza y legitimó al Sur Global como actor, pero no generó instrumentos para redistribuir el poder material ni creó reglas globales obligatorias. Es más bien un acuerdo político general de dirección.

También dejó una definición de época. La IA ya no es solo una tecnología: es un sistema que reorganiza el poder global y redefine las estrategias de desarrollo. Nueva autonomías y dependencias están configurándose en base a lo computacional. Los países que no desarrollen capacidades propias en algún eslabón de la cadena quedarán rezagados frente a quienes sí lo hagan. Claro está que el poder en la era de la IA ya tiene ciertas configuraciones.

La pregunta es en qué dinámicas económicas y políticas se van a configurar en los próximos tiempos en torno de la IA. Dependerán del lugar de cada quien, en su cadena de valor, del poder de países y regiones para imponer que haya reglas, y luego de participar en la definición de esas reglas. Todo lo cual sucederá algo más rápido de lo que imaginamos

El proyecto de ley de Modernización Laboral fue debatido por más de 12 horas y luego votado en el Senado de la Nación para su posterior tratamiento en la Cámara de Diputados. La discusión incluyó aspectos directos de los eventuales efectos, positivos y negativos, para empleados y empleadores, pero nada relativo a su etimología.

Moderno proviene del latín modernus, que a su vez deriva del adverbio modo, el cual significa "hace poco", "recientemente" o "justo ahora". Con el paso de los siglos , especialmente a partir del Renacimiento, la palabra dejó de significar sólo "lo actual" para empezar a significar "lo nuevo" o "lo avanzado" en contraposición a lo antiguo o tradicional.

Si uno busca “lo nuevo" o "lo avanzado" en el plano laboral actualmente, las mayores discusiones se centran en el plano tecnológico, con una digitalización ya establecida hace años y un avasallamiento de la inteligencia artificial (IA) en casi todos los rubros.

El proyecto de la ley de Modernización Laboral, irónicamente, no menciona explícitamente ni implícitamente el término "inteligencia artificial" ni tampoco fue incluido en las 28 modificaciones establecidas durante las negociaciones previas con los “dialoguistas” que se llevaron su parte.

La sesión sí tuvo algunas intervenciones alusivas. La senadora por la provincia de Mendoza, Anabel Fernández Sagasti, del bloque Justicialista, manifestó: “¡Hace un mes y medio que venimos viendo que la Inteligencia Artificial ya pasó de ser una interfaz de preguntas y respuestas, y crea agentes que hacen cosas reales en la vida real! ¿Esta ley qué dice de eso? ¿Qué dice esta ley de modernización?”.

“La verdad es que el Gobierno es fantástico para la comunicación: moderna, IA y todo esto. Ahora, no hay nada en esta ley que atienda lo de la inteligencia artificial ni nada. La verdad es que no lo encuentro, y la leí toda”, expresó María Carolina Moisés por Jujuy de Convicción Federal.

Enrique Martín Goerling Lara del PRO por Misiones también hizo un comentario en relación: “La Inteligencia Artificial nos pasa por arriba. Cualquier información hoy está a la mano de todos en un teléfono celular. Habría que preguntarle a la Inteligencia Artificial qué va a pasar con el mundo del trabajo en el corto plazo o la cantidad de empleo que va a reemplazar, que ya lo está haciendo”, indicó sobre el cierre de su tiempo, pero votó igualmente a favor.

El texto sí introduce menciones a regulaciones fundamentales sobre la digitalización y el trabajo mediante plataformas tecnológicas o definiciones concretas preexistentes, pero que tampoco ocuparon un plano central en la disyuntiva.

El proyecto dedica un título completo (Título XII) a regular los servicios de movilidad y reparto que utilizan aplicaciones. La “Plataforma Tecnológica” se define como la persona jurídica que gestiona un "código ejecutable" en aplicaciones para conectar prestadores independientes con usuarios.

Sobre la transparencia de algoritmos se indica que los prestadores tienen derecho a conocer los criterios utilizados por las plataformas para su agrupación. Estos criterios deben expresarse en lenguaje claro y estar disponibles de forma digital.

Se establece la libertad de conexión, permitiendo al prestador aceptar o rechazar solicitudes a través de la aplicación según su conveniencia.

Las plataformas también deben garantizar instancias de atención a través de "operadores y/o recepcionistas" para que los prestadores obtengan justificaciones sobre decisiones que afecten su operatoria, evitando una gestión puramente automatizada.

Diversificar reservas y depender un poco menos del dólar sería la lectura. Nadie desafía, por ahora, al águila del norte a enterrarlo, pero sí a no poner todos los huevos en la misma canasta verde. El oro volvió a ser lo que siempre fue: reserva sin bandera, sin sanciones y sin riesgo de bloqueo.

A diferencia de otras modas de mercado, en 2025 pasó algo concreto: faltó oro físico. Hubo más demanda que oferta, primas más altas y demoras en entregas. Cuando el problema es la escasez real y no el Excel, el precio se defiende solo.
Eso empujó fuerte a las mineras, que le ganaron por goleada a muchos índices bursátiles. El mercado entendió que, si el oro vale más y escasea, el que lo saca de la tierra juega con ventaja.

Uno de los grandes ganadores de esta tendencia fue Barrick Gold, una de las compañías mineras más grandes del mundo, con fuerte presencia en Argentina. Actualmente, su cotización ronda los US$ 19,50 por acción, con una suba superior al 20% en el año, de la mano del rally del oro y de la estabilidad de sus operaciones en minas clave.

2025 dejó una enseñanza simple: cuando el sistema duda, el mundo vuelve a lo básico.


Pero mientras Barrick y otras mineras ganan miles de millones con la explotación del oro en Argentina, el fisco se queda con una porción muy chica de esa torta. Las retenciones a las exportaciones de oro son mínimas, casi simbólicas, en comparación con los márgenes que obtienen las empresas. La historia de la minería en provincias como San Juan es conocida: ingresos gigantes para las multinacionales y regalías, al menos para el Estado irrisorias.

Barrick explota yacimientos como Veladero y Lindero, dos de las principales fuentes de oro del país. Sin embargo, con la onza en máximos históricos, las retenciones a la minería apenas superan el 5%, dejando a las compañías con ganancias extraordinarias y al Estado con una tajada flaca.

La comparación es inevitable: mientras el agro argentino paga retenciones que en algunos cultivos superan el 30%, la minería metalífera tributa un porcentaje varias veces menor. Al campo se le cobra por exportar lo que produce año tras año; al oro, que es finito y no vuelve a crecer, se le pide poco y nada. Paradójicamente, el sector más renovable es el más castigado y el más extractivo, el más mimado.

En otros países, incluso con menos recursos naturales que Argentina, las regalías y cargas sobre la minería son más altas. Acá, en cambio, el oro sigue siendo un negocio de puertas giratorias, donde entra la riqueza y sale rápido, dejando poco en el camino.

En un mundo de inteligencia artificial, monedas digitales y mercados hipersensibles, el oro volvió a decir presente. No porque sea moderno, sino porque no depende de nadie. No se imprime, no se licúa y no pierde valor por un tuit desafortunado.
GLD es la denominación del ETF del valor nominal de la materia prima por el cuál y más allá del análisis político- ideológico, los pequeños podemos aprovechar el viento de cola.

2025 dejó una enseñanza simple: cuando el sistema duda, el mundo vuelve a lo básico.
Y ahí, como siempre, el oro aparece último… pero cobra primero.

Dos de cada tres empresas encuestadas asegura que "en su empresa se impulsa formalmente el uso de inteligencia artificial (IA) para el trabajo", según revela un informe de Idea/Relevamientos. "El tercio restante indica que el principal motivo por el cual su organización no fomenta este tipo de solución tecnológica es porque desconoce su potencial".

pasados por el área de Relevamientos de la organización empresaria, entre 392 profesionales de empresas que operan en la Argentina. Rosario Dezeo es la gerenta de Redes de Profesionales y Elizabeth Censori la analista en investigaciones de Relevamientos de IDEA

"El 88% de los respondentes asegura que utiliza herramientas de IA en su trabajo; lo cual indica que la implementación en esta muestra es mayor entre los individuos que en las compañías.

"A su vez -añade el informe- ese uso individual llega a ser diario en el 42% de los encuestados. La gran mayoría (92%) de los profesionales consultados afirma que la IA aumentó su productividad".

Indica que, de ese total, "para el 38% se incrementó considerablemente". Todas las personas que respondieron el cuestionario manifestaron que su trabajo y/o rol va a cambiar en los próximos tres años producto del avance de la IA. De ese total, 50% considera que se va a transformar "mucho".

Las tasas de uso de la IA en empresas que se desempeñan en la economía nacional se presenta superior a las tasas globales, aunque no debe perderse de vista que el 40% promedio de la actividad económica argentina está fuera de la formalidad y por tanto no participó de la encuesta de Idea.

Según Manpower, con datos a 2024, "más del 50% de las grandes empresas globales ya utilizan IA. Un 33% planea implementar herramientas de IA en los próximos 3 años" y "para 2030, se espera que la IA y la automatización evolucionen hacia agentes interconectados con más responsabilidades y autonomía". Advierte la organización que "para una estrategia de IA centrada en las personas, es crucial elegir implementaciones y socios estratégicos adecuados".

La ignorancia explica el tercio restante.

En un escenario económico que va dejando atrás el peso relativo de los gerentes financieros para promover a los comerciales, las empresas ponen su rentabilidad en el foco de la productividad antes que en el de la especulación. Y es allí donde la IA puede jugar un rol protagónico.

El relevamiento de Idea expone que el 38% de las empresas encuestadas respondió que su productividad aumentó "considerablemente" y el 54% que "aumentó algo". El 8% no notó cambios y ninguna empresa afirmó haber disminuido por el uso de la IA.

En la perspectiva -tomando en cuenta la evolución exponencial del fenómeno- las empresas también afirman que los cambios serán importantes con el uso de la herramienta. "¿En qué medida creés que tu trabajo y/o tu rol va a cambiar en los próximos tres años producto del avance de la IA?", fue otra de las preguntas del relevamiento.

Las respuestas fueron significativas: "mucho", dijo el 50% de las consultadas; "moderadamente", respondió otro 42%. Apenas 8% sostuvo que no avizora cambios. Incluso según las edades de los consultados, los que menos cambios observan son los mayores de 56 años, pero en una proporción que no supera el 15% de ese grupo.

Según el último reporte disponible de la OIT sobre perspectivas sociales y del empleo en el mundo, "la aceleración del progreso tecnológico pone a prueba la resiliencia del mercado laboral" e incluso "la adecuación del mercado de trabajo".

En cuanto a las innovaciones digitales relacionadas con la inteligencia artificial (IA generativa), el informe advirtió que "este aparente progreso tecnológico no ha mejorado el nivel de vida ni ha impulsado el crecimiento de la productividad, un indicio más de la lentitud de los ajustes del mercado de trabajo.

"La falta de competencias técnicas y los obstáculos de acceso de nuevas iniciativas de negocio a un mercado dominado por los grandes monopolios digitales han frenado el ritmo de la adopción tecnológica, principalmente en sectores poco productivos y en los países en desarrollo", expuso la Organización Internacional del Trabajo.

"En este contexto, es previsible que aumenten las desigualdades geográficas, porque un pequeño número de conglomerados empresariales acaparan la mayor parte de las inversiones en el sector digital".

Sin embargo el organismo de Naciones Unidas no sugiere resistir sino apalancar el fenómeno. "Los países que aspiran a emprender una transformación digital acelerada que beneficie al conjunto de la sociedad habrán de adoptar nuevos planteamientos políticos, con un enfoque más proactivo del desarrollo tecnológico, apoyándose, por ejemplo, en una política de innovación orientada a objetivos y en la movilización de recursos a través de fondos soberanos de inversión".

La clave en la productividad.

Un informe de la consultora PwC señala que "en Argentina, el 76% de las empresas ya está adoptando herramientas de IA en todos los niveles, y un 60% de los directivos estima que la IA estará integrada en los próximos tres años para mejorar la fuerza de trabajo.

"Esta visión optimista desde la dirección -señala- contrasta con la percepción de los empleados a nivel global, donde menos del 30% cree que la IA creará nuevas oportunidades de empleo o desarrollo. Este desajuste subraya la necesidad de preparar a los empleados para aprovechar estas nuevas herramientas, particularmente si aún no están seguros o conscientes de su potencial".

En tiempos donde la experiencia del empleado es tan importante como los resultados, las autoevaluaciones dejaron de ser un trámite para convertirse en una herramienta estratégica.

Permiten que cada persona reflexione sobre su desempeño, reconozca sus logros, identifique desafíos y proponga mejoras. Es un ejercicio que promueve la autoconciencia, la responsabilidad y la construcción de culturas organizacionales más abiertas.

Pero el verdadero potencial aparece cuando esa información es analizada con inteligencia artificial. Ya no se trata solo de leer formularios: hoy las empresas pueden detectar emociones, patrones y necesidades a gran escala, lo que les permite anticiparse y actuar con mayor precisión en sus estrategias de talento.

Más allá de lo que digan los números, las autoevaluaciones revelan cómo se sienten las personas en su rol, qué valoran, qué les preocupa y qué esperan de la organización. Ayudan a alinear expectativas, detectar brechas de habilidades y planificar acciones concretas.

Autoevaluacion laboral

También fortalecen el vínculo entre líderes y equipos, al generar una base de conversación más humana y genuina. Además, motivan a los colaboradores al darles un espacio de expresión, lo que impacta directamente en el clima laboral y la retención del talento.

Herramientas de inteligencia artificial como IBM Watson Natural Language Understanding permiten analizar texto libre y detectar emociones, palabras clave y temas recurrentes. Por ejemplo, si muchos mencionan “falta de reconocimiento” o “deseo de crecer”, esos datos pueden orientar políticas internas.

Con MonkeyLearn, se puede hacer análisis de sentimiento (positivo, negativo o neutral) para medir el ánimo general del equipo. Google Vertex AI, por su parte, permite agrupar respuestas similares y segmentar perfiles según necesidades de desarrollo.

Una vez procesados, los datos deben interpretarse bien. Power BI, con sus funciones de inteligencia integrada, permite convertir respuestas en dashboards claros y resúmenes automáticos. Así, los líderes acceden a información útil sin necesidad de ser expertos en datos.

Autoevaluacion laboral

Y si se quiere ir un paso más allá, Amazon SageMaker permite desarrollar modelos predictivos: por ejemplo, identificar quiénes podrían necesitar un cambio de rol, un refuerzo emocional o una capacitación específica.

Con esta nueva fórmula —autoevaluación más IA— las organizaciones no solo comprenden mejor a su gente. También generan acciones más rápidas, empáticas y efectivas para acompañar el desarrollo de cada persona.

Integrar autoevaluaciones con inteligencia artificial no solo transforma la manera en que se mide el desempeño, sino que redefine el vínculo entre las personas y las organizaciones. Es un camino hacia una gestión del talento más humana, donde cada voz cuenta y cada dato suma para construir culturas laborales más inteligentes, inclusivas y orientadas al bienestar colectivo.

El avance de la tecnología y la transformación digital han traído consigo nuevas herramientas para gestionar equipos de trabajo, mejorar la productividad y optimizar los procesos dentro de las empresas. Sin embargo, una de las principales dificultades que enfrentan los líderes y gerentes de organizaciones es encontrar un equilibrio entre supervisar y otorgar autonomía a sus colaboradores.

En este contexto, el micromanagement, o gestión basada en el control extremo, se ha convertido en un problema recurrente en muchas empresas. Esta práctica, que consiste en monitorear de manera minuciosa cada acción de los empleados, suele generar efectos negativos en el ambiente laboral, afectando la motivación, la creatividad y el bienestar general de los equipos de trabajo.

El micromanagement consiste en monitorear de manera minuciosa cada acción de los empleados.

Los prinLa clave para mejorar la experiencia de los colaboradores sin caer en este exceso de supervisión es combinar tecnología con liderazgo basado en la confianza. La inteligencia artificial (IA), junto con nuevas estrategias de gestión, permite optimizar el trabajo sin necesidad de ejercer un control permanente.cipales efectos negativos del micromanagement incluyen:

En lugar de enfocarse en la supervisión minuciosa, los líderes deben apostar por un modelo de trabajo basado en la confianza y en el uso de herramientas tecnológicas que optimicen la gestión sin generar un ambiente de vigilancia constante.

1. Definir objetivos claros y medibles: en vez de controlar cada paso del proceso, lo importante es establecer metas claras. Herramientas impulsadas por IA permiten monitorear el avance del equipo en base a resultados, sin la necesidad de exigir reportes constantes o revisar cada detalle de la jornada laboral.

2. Implementar feedback continuo, sin generar presión: la retroalimentación es clave para mejorar el desempeño, pero debe darse en un contexto de confianza y no de control. Existen plataformas que, a través de IA, brindan análisis de desempeño en tiempo real, permitiendo que los empleados reciban información valiosa sin sentirse fiscalizados.

3. Usar IA para automatizar tareas y optimizar el tiempo: muchas de las tareas operativas y repetitivas pueden ser gestionadas por inteligencia artificial, lo que permite que los empleados se enfoquen en actividades estratégicas y creativas. Esto reduce la carga de trabajo manual y mejora la experiencia laboral.

4. Fomentar la autonomía con herramientas de gestión inteligentes: el uso de software basado en IA facilita la gestión de tareas y el trabajo colaborativo sin que los líderes deban estar supervisando constantemente. Herramientas como Notion, Asana o Monday.com ayudan a organizar proyectos de manera eficiente y sin intervención excesiva.

5. Mejorar la comunicación sin saturar con reuniones innecesarias: el exceso de reuniones es otro factor que contribuye a la sensación de control. Las plataformas de comunicación inteligente, como Slack o Microsoft Teams con asistentes de IA, permiten una interacción fluida sin interrumpir constantemente el flujo de trabajo.

Si bien el micromanagement es un problema que surge principalmente desde el liderazgo, los empleados también juegan un papel clave en su prevención. Muchas veces, los jefes se ven obligados a ejercer un control excesivo porque los colaboradores no cumplen con las expectativas, procrastinan o requieren supervisión constante para completar sus tareas. Para evitar esto, los empleados deben:

La IA puede convertirse en una aliada.

Para construir un entorno laboral positivo, es fundamental reemplazar el micromanagement por un modelo basado en la confianza, el uso eficiente de la tecnología y la autonomía de los equipos. La inteligencia artificial, lejos de ser una herramienta de control, puede convertirse en una aliada para mejorar la productividad sin afectar el bienestar de los empleados.

En la era digital, las empresas que logren equilibrar gestión inteligente y liderazgo flexible no solo mejorarán la experiencia de sus colaboradores, sino que también se destacarán como organizaciones más eficientes, innovadoras y competitivas.

En un mundo laboral en constante cambio, la necesidad de adquirir nuevas habilidades de manera rápida y efectiva se ha vuelto fundamental. Las plataformas de aprendizaje en línea han evolucionado para ofrecer cursos adaptados a las necesidades individuales, utilizando inteligencia artificial (IA) para personalizar el contenido y mejorar la experiencia del usuario. Este enfoque permite un desarrollo integrado de habilidades técnicas y blandas, respondiendo a los desafíos del mercado laboral actual.

A partir de estos datos, pueden recomendar cursos, ajustar el nivel de dificultad y sugerir recursos complementarios. Sistemas como los de Coursera, Udemy, LinkedIn Learning y Platzi utilizan algoritmos avanzados para detectar fortalezas y áreas de mejora en cada estudiante, diseñando rutas de aprendizaje únicas.

La inteligencia artificial nos permite ofrecer un aprendizaje más dinámico y efectivo, asegurando que cada persona reciba contenido adaptado a sus necesidades y ritmo de aprendizaje. 

Habilidades técnicas y blandas: un enfoque integrado

Históricamente, la formación profesional se ha centrado en habilidades técnicas específicas, como programación, diseño o análisis de datos. Sin embargo, la IA también está facilitando el desarrollo de habilidades blandas, como la comunicación, el liderazgo y la resolución de problemas. Las plataformas incluyen simulaciones, ejercicios de interacción y retroalimentación automatizada para reforzar estos aspectos.

Un ejemplo de esto es el uso de chatbots y tutores virtuales que evalúan la manera en que un estudiante responde ante determinadas situaciones, ofreciendo consejos y evaluaciones para mejorar su desempeño en ambientes laborales.

Beneficios y desafíos de la personalización educativa

El aprendizaje personalizado con IA ofrece numerosas ventajas:

- Flexibilidad: Los estudiantes pueden acceder a los cursos en cualquier momento y desde cualquier dispositivo.

- Eficiencia: Se optimiza el tiempo de estudio al centrarse en las áreas que requieren mayor atención.

- Motivación: Al recibir contenido adaptado, los usuarios experimentan un mayor compromiso con su aprendizaje.

Sin embargo, también existen desafíos, como la brecha digital y la necesidad de garantizar que los algoritmos sean inclusivos y no reproduzcan sesgos.

Tendencias y futuro de la formación con IALa evolución de la inteligencia artificial está impulsando nuevas metodologías de aprendizaje. Entre las tecnologías emergentes que complementarán la personalización del aprendizaje se encuentran:Inteligencia artificial generativa: Capaz de crear contenido adaptado a cada estudiante, diseñando ejercicios personalizados y simulaciones interactivas.Realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR): Estas tecnologías permitirán experiencias inmersivas en entornos de aprendizaje, simulando escenarios del mundo real donde los estudiantes podrán poner en práctica sus habilidades en situaciones realistas.Análisis predictivo: Herramientas de IA que identifican patrones de aprendizaje y anticipan necesidades de capacitación para mejorar el rendimiento de los estudiantes.Impacto en sectores específicosLa formación personalizada con IA está transformando diversas industrias, por ejemplo profesionales de la salud pueden acceder a simulaciones médicas, entrenamientos en procedimientos complejos y capacitaciones adaptadas a nuevas tecnologías sanitarias. 

Por el lado de la tecnología, la inteligencia artificial permite actualizaciones constantes en programación, ciberseguridad y análisis de datos, manteniendo a los profesionales al día con las últimas innovaciones.En la educación, docentes y estudiantes pueden acceder a contenidos adaptativos, optimizando la enseñanza y mejorando la retención del conocimiento. Y, por último, en la industria manufacturera, el avance facilita el aprendizaje de nuevos procesos industriales y el manejo de maquinaria avanzada mediante simulaciones y entrenamientos prácticos.Recomendaciones para quienes quieran aprovechar estas plataformasPara aprovechar al máximo las plataformas de aprendizaje con IA, es recomendable:Definir objetivos claros: Identificar las habilidades que se desean desarrollar y seleccionar cursos alineados con estas metas.Elegir plataformas con contenido actualizado: Optar por herramientas que ofrezcan formación relevante y adaptada a las demandas actuales del mercado laboral.Combinar el aprendizaje teórico con la práctica: Aplicar los conocimientos adquiridos en proyectos, simulaciones o entornos reales para reforzar la experiencia de aprendizaje.Mantenerse actualizado: La tecnología evoluciona rápidamente, por lo que es clave realizar capacitaciones continuas para no quedar rezagado en el mercado laboral.Un futuro impulsado por la IAA medida que la inteligencia artificial sigue avanzando, es probable que la formación personalizada continúe evolucionando. La combinación de IA con realidad aumentada, aprendizaje basado en juegos y experiencias inmersivas podría llevar la educación a un nuevo nivel, preparando a los profesionales de manera más efectiva para los retos del futuro.En definitiva, la formación personalizada impulsada por IA está transformando la manera en que aprendemos, promoviendo el desarrollo integral de habilidades y adaptándose a las exigencias del mundo laboral del siglo XXI.

En un mercado laboral cada vez más competitivo, las empresas buscan optimizar sus procesos de selección para atraer y retener el mejor talento. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido como una herramienta clave para agilizar la contratación, reducir tiempos y mejorar la eficiencia.

Sin embargo, su aplicación no reemplaza la mirada humana, sino que la complementa, asegurando que los candidatos no solo sean idóneos desde el punto de vista técnico, sino también desde el cultural y emocional.

Las soluciones de IA aplicadas al reclutamiento han demostrado su capacidad para analizar grandes volúmenes de información en tiempos récord. Herramientas como los algoritmos de selección, el procesamiento de lenguaje natural y el machine learning permiten filtrar currículums, analizar perfiles en redes profesionales e incluso predecir la adecuación de un candidato para un puesto en función de sus habilidades y experiencias previas.Distintas plataformas utilizan inteligencia artificial para evaluar competencias mediante videoentrevistas, donde analizan expresiones faciales, entonación y respuestas a preguntas situacionales. De este modo, se optimiza el tiempo de los reclutadores, quienes pueden enfocarse en los perfiles con mayor afinidad a la búsqueda.

Además, los chatbots impulsados por IA han demostrado ser aliados fundamentales en la primera fase del proceso de selección. Estos asistentes virtuales pueden responder preguntas frecuentes de los postulantes, agendar entrevistas y realizar preevaluaciones, lo que permite un primer filtro eficiente y sin sesgos.Evaluación humana: el diferencial en la selección

A pesar de los avances tecnológicos, la contratación sigue siendo un proceso en el que la interacción humana es fundamental. La cultura organizacional y la inteligencia emocional de los candidatos son aspectos que aún escapan al análisis de los algoritmos. Es aquí donde la evaluación humana se vuelve indispensable. 

Los especialistas en recursos humanos complementan los datos objetivos que arroja la IA con entrevistas personales, dinámicas grupales y pruebas de valores para determinar si el perfil del candidato encaja con la identidad y misión de la empresa.

La intuición y la experiencia de los reclutadores permiten detectar aspectos que una máquina no puede interpretar con precisión, como la motivación genuina, la capacidad de trabajo en equipo o la adaptación a entornos cambiantes.Beneficios y desafíos de la IA en la contratación

El uso de inteligencia artificial en los procesos de selección ofrece múltiples ventajas. Por un lado, reduce el tiempo de contratación, lo que permite a las empresas cubrir vacantes más rápido y con candidatos mejor cualificados. Por otro, minimiza sesgos inconscientes, ya que los algoritmos pueden centrarse exclusivamente en habilidades y competencias sin influencias subjetivas.

Sin embargo, también existen desafíos. Si bien la IA puede ser una aliada en la objetividad del proceso, no está exenta de sesgos programados, ya que los algoritmos aprenden a partir de datos históricos que pueden contener inequidades. Otro reto es garantizar que la experiencia del candidato no se vea afectada por una excesiva automatización. Un proceso de selección despersonalizado puede generar desconfianza en los postulantes, quienes esperan un trato humano y cercano por parte de los empleadores.El futuro de la selección de talento

El equilibrio entre IA y la evaluación humana parece ser la clave para una contratación efectiva. Mientras las herramientas tecnológicas continúan evolucionando, los departamentos de recursos humanos deben asegurarse de utilizar estos avances de manera estratégica, priorizando la experiencia del candidato y la alineación con los valores de la empresa. 

En el futuro, es probable que veamos una mayor integración de la IA en la personalización del reclutamiento, con algoritmos que no solo analicen habilidades, sino también aspiraciones y compatibilidad cultural en tiempo real. A medida que la tecnología se perfeccione, la selección de talento será cada vez más ágil, precisa y centrada en las personas.Así, la sinergia entre inteligencia artificial y evaluación humana se convierte en el camino hacia procesos de contratación más justos, eficientes y alineados con las necesidades del mundo laboral del siglo XXI.

En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) y la automatización avanzan a pasos agigantados, muchos trabajadores se preguntan: ¿La digitalización de mi trabajo implica que perderé mi puesto. La respuesta no es un simple "sí" o "no", sino que depende de múltiples factores, incluyendo la capacidad de adaptación, el sector laboral y la estrategia que adopten tanto empleados como empresas.La digitalización del trabajo no es un fenómeno nuevo, pero en los últimos años ha cobrado una velocidad sin precedentes. Procesos que antes requerían horas de esfuerzo manual ahora pueden ser ejecutados en minutos mediante software de inteligencia artificial. Esto genera una doble percepción: por un lado, la mejora en la eficiencia y productividad; por otro, el temor a que las máquinas reemplacen la labor humana.

Sin embargo, los estudios muestran que la automatización no siempre elimina empleos, sino que los transforma. Un informe del Foro Económico Mundial indica que, aunque la automatización desplazará aproximadamente 85 millones de empleos para 2025, también generará 97 millones de nuevos roles adaptados a la nueva realidad digital.

La IA como aliada: cómo aprovechar la digitalización

La clave no es temer la digitalización, sino entender cómo usarla a favor del desarrollo profesional. Aquí algunas estrategias: 

La digitalización no es el enemigo, la inacción sí

La digitalización del trabajo no significa perder el empleo, sino redefinirlo. El futuro laboral no será una competencia entre humanos e inteligencia artificial, sino una convivencia donde la tecnología optimiza procesos y las personas aportan el valor humano.

La verdadera amenaza no es la IA, sino quedarse estático en un mundo en constante cambio. La mejor manera de asegurar la permanencia laboral en la era digital es capacitarse, adaptarse y entender que la tecnología puede ser una aliada en lugar de un enemigo.La pregunta clave no es ¿la digitalización eliminará mi trabajo?, sino ¿cómo puedo hacer que la digitalización trabaje a mi favor?.

En un mundo laboral en constante evolución, donde el bienestar de los empleados se ha convertido en un pilar fundamental para la productividad y la retención del talento, los departamentos de recursos humanos enfrentan el desafío de medir y mejorar el clima organizacional. La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en este campo con soluciones innovadoras, y entre ellas, el análisis de sentimientos se posiciona como una herramienta clave para comprender el estado de ánimo de los equipos de trabajo.

Esta tecnología, basada en algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, permite a las empresas evaluar emociones en tiempo real a partir de correos electrónicos, encuestas de satisfacción, chats internos o interacciones en plataformas colaborativas. Su aplicación en la gestión del capital humano representa un cambio de paradigma en la manera en que las organizaciones detectan problemas, optimizan la comunicación interna y generan estrategias para mejorar la experiencia del empleado.

De la intuición a los datos: un nuevo enfoque para medir el bienestar laboral

Hasta hace poco, la evaluación del clima organizacional dependía en gran medida de encuestas periódicas y de la percepción de los líderes de equipo. Sin embargo, estos métodos tradicionales presentan limitaciones: las respuestas suelen estar influenciadas por el contexto inmediato, y muchos empleados pueden temer represalias o sentirse poco motivados a brindar su opinión sincera.

El análisis de sentimientos con IA permite superar estas barreras al procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar patrones emocionales de manera objetiva. Por ejemplo, un equipo de RR.HH puede utilizar esta tecnología para analizar las respuestas a encuestas internas, identificar tendencias en el tono de los mensajes de los empleados en plataformas digitales o medir la reacción a ciertos anuncios empresariales.

El impacto en la gestión del talento y la comunicación interna

Uno de los mayores beneficios de implementar esta tecnología en las áreas de capital humano es la posibilidad de mejorar la comunicación interna. Muchas veces, los equipos de trabajo pueden sentirse desconectados de la dirección de la empresa o percibir que sus preocupaciones no son escuchadas.

A través del análisis de sentimientos, se pueden identificar los momentos en los que la moral del equipo se encuentra baja y tomar medidas correctivas, como reuniones personalizadas, encuestas más detalladas o ajustes en la estrategia de comunicación. Además, esta herramienta ayuda a los líderes a redactar mensajes más empáticos y efectivos, asegurando que sean bien recibidos por los empleados.

Por ejemplo, si tras el anuncio de un cambio organizacional se detecta un aumento de comentarios negativos o expresiones de incertidumbre en los canales internos, los gerentes pueden intervenir con explicaciones más detalladas, sesiones de preguntas y respuestas o ajustes en la forma en que se comunica la decisión.

Detección temprana de conflictos y reducción del estrés laboral

Otro uso clave del análisis de sentimientos en las empresas es la detección temprana de conflictos o problemas internos. La IA permite identificar palabras clave asociadas a estados emocionales negativos, como estrés, frustración o desmotivación. Esto no solo ayuda a prevenir crisis internas, sino que también permite diseñar estrategias de bienestar enfocadas en las verdaderas preocupaciones de los empleados.

Por ejemplo, si en un área de trabajo se detecta un patrón de mensajes con alta carga emocional negativa, los equipos de RR. HH. pueden intervenir con medidas específicas, como sesiones de escucha activa, ajustes en la carga laboral o programas de bienestar mental.

Cómo adoptar el análisis de sentimientos en las organizaciones

Para que esta tecnología sea efectiva, no basta con implementarla sin una estrategia clara. Los expertos recomiendan un enfoque gradual y transparente para su adopción dentro de las empresas.

*Definir objetivos claros: Antes de implementar una solución de análisis de sentimientos, es clave identificar qué aspectos del clima organizacional se desean medir y mejorar.

*Seleccionar la herramienta adecuada: Existen diversas plataformas que ofrecen esta tecnología, desde soluciones integradas en software de gestión de Recursos Humanos hasta desarrollos personalizados.

*Capacitar a los equipos: Los empleados deben comprender cómo funciona la herramienta y asegurarse de que su implementación respete la privacidad y la ética en el uso de datos.

*Monitorear y ajustar: El análisis de sentimientos debe formar parte de una estrategia continua, con ajustes y mejoras basadas en los datos obtenidos.

La clave del éxito en la implementación de esta tecnología está en integrarla como un complemento a la gestión humana, no como un reemplazo de la interacción personal. La IA puede proporcionar datos valiosos, pero la toma de decisiones sigue dependiendo de la empatía y la capacidad de los equipos de Recursos Humanos para interpretar y actuar sobre la información obtenida.

En un mundo donde la velocidad del cambio supera nuestras expectativas, adaptarse se ha vuelto un requisito indispensable. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta clave para no solo mantenernos al día, sino también potenciar nuestras capacidades y mejorar la forma en que trabajamos. Sin embargo, la clave para aprovechar al máximo esta tecnología radica en cambiar nuestra percepción: en lugar de tenerle miedo, debemos “hacernos amigos” de la IA.

La productividad laboral se ha redefinido con la incorporación de herramientas de IA. Desde asistentes virtuales que automatizan tareas repetitivas hasta sistemas de análisis predictivo que facilitan la toma de decisiones, la IA nos permite enfocarnos en actividades de mayor valor. Por ejemplo, herramientas como los gestores de proyectos impulsados por IA ayudan a priorizar tareas, asignar recursos de manera eficiente y evitar errores.

Un caso concreto es el uso de chatbots o asistentes virtuales que ahorran tiempo al responder consultas frecuentes o gestionar reuniones. Esto no solo reduce la carga administrativa, sino que también deja más espacio para la creatividad y el pensamiento estratégico.

La IA también nos impulsa a ser más proactivos en nuestros puestos laborales. Al analizar datos en tiempo real, estas herramientas permiten anticiparse a problemas y oportunidades. Por ejemplo, los sistemas de análisis de sentimientos pueden identificar tendencias en la satisfacción del cliente, permitiendo a los equipos actuar antes de que una situación se convierta en un problema mayor.

Pero ser proactivo no solo se trata de anticipar, sino también de aprender continuamente. Plataformas de aprendizaje ofrecen cursos personalizados que se adaptan a las necesidades y estilos de cada persona, ayudándonos a mantenernos actualizados en nuestras industrias.

Haciendo las paces con la tecnología

Hacernos “amigos” de la tecnología implica dejar de verla como una amenaza y comenzar a considerarla como un socio. Este cambio de mentalidad no solo nos permitirá adaptarnos más rápido, sino también aprovechar el potencial transformador de la IA para alcanzar nuestras metas.

En un mundo veloz y efímero, quienes abracen la IA no solo mantendrán el ritmo, sino que también liderarán el camino hacia un futuro más eficiente, colaborativo y proactivo. La pregunta no es si debemos adoptar la IA, sino cómo podemos integrarla de manera efectiva para transformar nuestras formas de trabajar y relacionarnos.

La IA no es un reemplazo, sino una extensión de nuestras capacidades. Adoptarla no solo nos hace más productivos y proactivos, sino también mejores colaboradores en el trabajo. Asimismo, el desarrollo de habilidades blandas como la comunicación, el liderazgo y la empatía es esencial para complementar el uso de la tecnología y garantizar un equilibrio humano-tecnológico en el entorno laboralAsumir este desafío con una mentalidad abierta y curiosa nos prepara para lo que viene y nos posiciona como profesionales relevantes en un mundo que no deja de avanzar.

Cómo se complementan la tecnología y las habilidades blandas

El uso combinado de tecnología y habilidades blandas crea un equilibrio perfecto entre eficiencia y humanidad en el trabajo. Las herramientas tecnológicas, como plataformas de colaboración, análisis de datos o sistemas de gestión, son fundamentales para automatizar procesos y optimizar el tiempo. Sin embargo, las habilidades blandas como la comunicación, el liderazgo y la empatía potencian el uso de estas herramientas, asegurando una interacción más efectiva y un ambiente laboral positivo.

Por ejemplo, la tecnología puede proporcionar datos e insights sobre el desempeño del equipo, pero es el liderazgo empático el que convierte esa información en acciones motivadoras y constructivas. Del mismo modo, las plataformas digitales facilitan la colaboración, pero la capacidad de manejar conflictos o negociar asegura que los resultados sean óptimos para todos los involucrados.

En un entorno laboral donde la automatización y la digitalización son protagonistas, las habilidades blandas actúan como el puente necesario para garantizar que el impacto de la tecnología sea sostenible y humano.

La desigualdad de género sigue siendo un desafío persistente en el mercado laboral, especialmente en el acceso a puestos directivos y a capacitaciones en tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA). Distintos relevamientos recientes destacan la percepción de barreras sistémicas que dificultan el desarrollo profesional de las mujeres.

La encuesta "Mujeres y Trabajo en América Latina", realizada por la organización Cada Una a más de 200 profesionales de Argentina, México y Ecuador, revela que el 77% de las mujeres percibe una preferencia por hombres en los cargos de dirección. A pesar de esto, el 82% de las encuestadas asegura contar con la experiencia y las habilidades necesarias para desempeñarse en sus roles, mientras que el 78% afirma sentirse segura para enfrentar los desafíos que implican sus posiciones.

Sin embargo, las barreras no se limitan a la percepción de discriminación en puestos directivos. Según el informe, el 72,7% identifica diferencias salariales entre hombres y mujeres en las mismas posiciones, y el 65,9% considera que las empresas no ofrecen la flexibilidad suficiente para equilibrar la vida laboral y personal. Además, el 51,6% admite haber enfrentado dificultades para acceder a roles deseados pese a cumplir con los requisitos exigidos.

En cuanto al acceso a tecnologías avanzadas, un estudio de Randstad evidencia brechas de género en las oportunidades de capacitación en Inteligencia Artificial. Mientras que el 57% de los hombres asegura tener las habilidades necesarias en IA, este porcentaje baja al 55% en el caso de las mujeres. Además, solo el 34% de las trabajadoras encuestadas declara haber recibido formación específica en IA por parte de su empleador, en comparación con el 39% de los hombres.

Andrea Ávila, CEO de Randstad para Argentina, Chile y Uruguay, subrayó que "el acceso equitativo a oportunidades de formación en IA es clave para cerrar las brechas de talento que enfrentamos globalmente". Asimismo, enfatizó que la formación en habilidades digitales y tecnológicas debe garantizar la igualdad de acceso para evitar nuevas desigualdades.

La investigación concluye que, aunque las tecnologías avanzadas como la IA tienen el potencial de mejorar la equidad en el lugar de trabajo, es crucial implementar políticas activas que promuevan oportunidades de desarrollo igualitarias y reduzcan las brechas existentes en el ámbito laboral y tecnológico.

Hace unos días, en una cola del supermercado, fui testigo de una conversación que me dejó pensando. Dos personas, cincuentonas, discutían sobre la creciente presencia de la inteligencia artificial en nuestras vidas. La mujer, fascinada, contaba sobre una boutique parisina que utilizaba maniquíes robóticos para analizar los gustos de los clientes. Su esposo, sin embargo, mostraba una profunda preocupación, temiendo que los robots nos quitaran el trabajo.

Esta anécdota, tan cotidiana y a la vez tan reveladora, refleja una preocupación que se ha vuelto cada vez más generalizada. Un reciente estudio de Gartner consulting reveló que para fines de este año (2025), el 70% de las interacciones con los clientes serán gestionadas por alguna forma de inteligencia artificial. Y McKinsey & Company estima que hasta el 30% de las horas trabajadas actualmente podrían automatizarse con tecnologías existentes ya mismo. Esta perspectiva, si bien puede parecer alarmante, nos obliga a preguntarnos: ¿Estamos realmente preparados para un futuro laboral donde las máquinas desempeñen un papel cada vez más preponderante? ¿La tecnología, al fin y al cabo, representa una amenaza o una oportunidad para los trabajadores? Más allá de la tecnología, el verdadero desafío radica en la gestión de las personas. Los líderes desempeñan un papel crucial en este proceso, fomentando una cultura organizacional que valore la colaboración entre humanos y máquinas. Habilidades como la empatía, la comunicación efectiva y la capacidad de motivar a los equipos serán fundamentales para guiar a los empleados en este nuevo entorno.

El papel del líder como guía

Los líderes desempeñan un papel fundamental en la creación de un ambiente de trabajo donde los empleados se sientan valorados, motivados y comprometidos. En la era de la IA, los líderes deben ser modelos a seguir. Demostrar entusiasmo y confianza en las nuevas tecnologías, inspirando a sus equipos a adoptarlas. Deben se claros y fomentar la comunicación abierta. Crear espacios seguros donde los empleados puedan expresar sus dudas, inquietudes y sugerencias. Ofrecer capacitación y desarrollo. Las empresas deberán Invertir en programas que permitan a los empleados adquirir las habilidades necesarias para trabajar con la IA. Y por último, pero no menos importante, se debe reconocer y recompensar el esfuerzo, celebrar los logros individuales y colectivos, mostrando gratitud por el compromiso de los empleados.

La implementación de la IA, aunque ofrece numerosas ventajas, también puede generar sentimientos de ansiedad y miedo. La incertidumbre sobre el futuro laboral, el temor a ser reemplazados por máquinas y la dificultad para adaptarse a nuevas tecnologías pueden afectar negativamente el bienestar emocional y la productividad. Es fundamental que los líderes sean empáticos y estén dispuestos a escuchar estas preocupaciones. Además de ofrecer programas de capacitación, los líderes pueden organizar sesiones de coaching individuales o grupales para ayudar a los integrantes de la organización a desarrollar habilidades de adaptación y resiliencia. Implementar programas de bienestar, como mindfulness o yoga, también puede contribuir a reducir el estrés y mejorar el bienestar general de los empleados.

Herramientas tecnológicas al servicio del clima laboral

Las herramientas tecnológicas pueden ser grandes aliadas para mejorar la comunicación y la colaboración en el equipo. Algunas de las más utilizadas son plataformas de colaboración. Permiten a los equipos trabajar de forma conjunta en proyectos, compartir archivos y comunicarse en tiempo real, fomentando la unidad y la innovación.

Por su parte, las encuestas de clima laboral facilitan la recopilación de feedback de los empleados de manera rápida y eficiente, permitiendo a las organizaciones identificar áreas de mejora.

Los Chatbots y asistentes virtuales, por ejemplo, pueden responder a preguntas frecuentes, solucionar problemas y proporcionar información de manera rápida y eficiente, mejorando la experiencia de los empleados.

El rol de los Recursos Humanos

Los profesionales de RR.HH tienen un papel clave en la creación de un clima laboral positivo. Deben ser socios estratégicos del negocio. Colaborar con los líderes de la organización para alinear los objetivos del área con las metas empresariales y fomentar una cultura de aprendizaje para crear un ambiente donde los empleados se sientan motivados a aprender y desarrollarse continuamente.El departamento de RR.HH debe, sin dudas, gestionar el cambio, acompañar a los empleados durante este proceso y ayudarlos a adaptarse a las nuevas formas de trabajo.

Desafío y liderazgo

La creación de un clima laboral positivo en la era de la IA requiere un enfoque integral que combine liderazgo, comunicación efectiva, tecnología y una estrategia de talento sólida. La colaboración entre humanos y máquinas será la clave para desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial y construir un futuro de trabajo más justo y equitativo. Aquellos que estén preparados para esta realidad, que tengan sus estructuras sólidas y sepan gestionar los recursos humanos, seguramente serán quienes salgan airosos del desafío más crucial que ha enfrentado la humanidad en su historia. 

A lo largo del tiempo, los avances tecnológicos se han integrado cada vez más en nuestras vidas, cambiando nuestra forma de vivir, consumir y tomar decisiones. Hoy, los modelos de inteligencia artificial (I.A.) y las distintas innovaciones digitales están transformando el rumbo de la humanidad.

La implementación de ellas, tanto en la práctica como en la teoría, exigió un estudio riguroso de los empresarios y desarrolladores, desde el análisis del comportamiento de cada una de las personas, sus interacciones con las demás, sus consumos diarios, hasta las decisiones tomadas y acciones realizadas dentro del entorno digital. Como resultado, nos ofrecen y garantizan desde la comodidad de nuestras casas cualquier producto o servicio que nos interese.

En un principio, se preguntaron ¿Cómo es la cultura digital que se presenta en determinada población? En este caso, cada comunidad tiene sus tendencias, creencias, costumbres e interacciones que son diferentes a otras comunidades, por lo cual, no pueden ofrecernos lo mismo a todas por igual, precisando ajustar a los algoritmos según la población o el país. ¿Pero, como los configuran? Ellos son creados y estructurados mediante nuestras huellas digitales personales, es decir, los datos individuales de cada persona que son recabados por los mismos algoritmos como consecuencia de ser internautas, que en su origen es, lo que cada persona consume o elige por sus gustos, preferencias y hábitos dentro de la internet. En líneas generales, en el cúmulo de esa información -conjunto de datos- encontramos a la evidencia digital, como, por ejemplo, las preferencias políticas, religiosas, el consumo en general de bienes y servicios, las actividades desarrolladas dentro del entorno digital de determinada comunidad y es de esa manera que sus algoritmos están configurados, entrenados y capacitados para que constantemente puedan ofrecernos al segundo lo que estemos solicitando o lo que es de nuestro agrado.

Lo mismo también sucede en el mundo real, ¿alguna vez has sentido que tu celular te escucha? No es una coincidencia. Asistentes virtuales como Alexa y Siri están diseñados para captar comandos de voz, pero su capacidad de escucha no se limita solo a cuando les damos órdenes directas (“Oye Siri”). Estas acciones también se producen cuando comentamos que deseamos tal producto en una reunión y a los segundos nos aparece como publicidad en la primera red social que abramos. Estas tecnologías con sus algoritmos recopilan información constantemente, lo que plantea serias preocupaciones sobre nuestra privacidad e intimidad.

Todo este conjunto de utilidades que complementan al ser humano en lo cotidiano, lo podemos llamar el nuevo orden empresarial, como la habilidad de captar la atención de las personas para que seamos potenciales consumidores desde cualquier punto del mundo, por algún comentario hecho, una búsqueda realizada o desde un simple clic dentro del mundo digital. Esta información recopilada por los algoritmos, también es almacenada por las aplicaciones para crear publicidad personalizada o para mejorar la experiencia del usuario, pero parecería que estamos constantemente vigilados a la espera del momento indicado y que nos transformemos en la presa perfecta.

Otra de las cuestiones, es que existe un feedback. Por un lado, están las aplicaciones que ofrecen a las empresas promocionar sus productos o servicios dentro de su plataforma digital a cambio de un valor económico, y por el otro, están las empresas que son promovidas por la aplicación para que sus productos o servicios estén más expuestos y el negocio sea mucho más ágil y (Win to Win). Es simple, si la aplicación es la más utilizada por las personas, por su caudal de gente y futuros compradores, la misma utilidad va a ser para las empresas. También es el caso del contenido subido por los usuarios a las distintas redes sociales, mientras más viral se haga una publicación, un video o un tweet y lo estemos compartiendo o demos un simple “Me gusta”-preferencias individuales que terminan siendo globales-, los algoritmos de esa manera, obtienen lo que pueden seguir ofreciéndonos a diario para que consumamos más esa aplicación.

¿Pero, si todo el tiempo mis acciones quedan grabadas en la internet, dónde está la intimidad en todo esto? La hay, pero está comprometida porque todo lo que hagamos queda registrado en algún sitio. Esos movimientos son almacenados en servidores o en la nube para luego ser utilizados en la programación de los algoritmos.

El sustento que tiene esta nueva ciencia, es que las grandes empresas compiten por nuestra información, por los datos de cada persona y así generar nuevas tecnologías, como, por ejemplo, la Inteligencia Artificial Generativa. Tal disputa, existe para posicionarse como líderes en el mercado, y poco interesa, la privacidad y la intimidad de cada persona. Esta dinámica, además de la innovación, dio lugar a un nuevo campo de estudio: que para los aficionados es llamada como infonomía, que analiza el valor económico de la información, prácticamente el nuevo oro. Por eso, cada persona es un grano de arena de un gran desierto.

Los modelos de I.A, son avasallantes y no podemos evitarlos, pero si poner límites como comunidad mundial. Cuando se sitúa un conflicto de esta magnitud, en donde se vulnera la intimidad y la privacidad, se corre el peligro de la filtración de datos personales o información sensible,  que  puede ser utilizada  para  estafar  y  dañar  a  las  personas.  -Fraude  o  robo  de identidad-.  El  punto  es,  que  podamos  exigir  a  las corporaciones  y  a  los  responsables  del almacenamiento de los datos, una mayor transparencia en el tratamiento y en sus finalidades e inversiones en ciberseguridad. Así como en el mundo analógico, tenemos garantías, esto debe suceder también en el mundo digital.

Si hoy los Estados no ofrecen nuevas regulaciones que protejan a nuestra identidad digital, debemos asumir la responsabilidad y empezar a tomar precauciones en el ámbito digital. Como internautas el primer paso, es divulgar los daños y tomar conciencia para la futura prevención, alfabetizar estas cuestiones educando a los niños, niñas y adolescentes desde temprana edad, leer y comprender las políticas de privacidad de cada aplicación a la que nos hacemos usuario y utilizar las medidas de seguridad que estas nos ofrecen, como la doble autenticación.

La Inteligencia Artificial esta para quedarse y no hay vuelta atrás, en un tiempo, solo quedarán algunas utilidades analógicas que serán utilizadas por seguridad y burocracia, y lo demás, estará subido al tren de lo digital.

Mark Zuckerberg, fundador de Facebook y presidente de Meta, anunció este martes la llegada de Llama 3 a Argentina durante su intervención en el Meta Day, un evento organizado por la compañía en Buenos Aires.

El empresario grabó un mensaje que fue emitido durante un evento que se realiza en Buenos Aires.

Este nuevo modelo de inteligencia artificial generativa, desarrollado por Meta, será ahora de código abierto, lo que permitirá a más personas, empresas y desarrolladores argentinos acceder a sus potentes herramientas para crear soluciones innovadoras y avanzar en el desarrollo tecnológico del país.

“Hola Argentina y presidente Milei. Gracias por acompañarnos hoy. Nos entusiasma poder llevar Llama 3 a más personas en Argentina. Al hacer que esta tecnología sea de código abierto, estamos eliminando barreras para que una comunidad más amplia de desarrolladores y organizaciones pueda acceder al poder de la inteligencia artificial, construir soluciones innovadoras y promover el progreso”, destacó Zuckerberg en su mensaje.

El Meta Day, que se está llevando a cabo en el Palacio Libertad tiene como objetivo fomentar la digitalización de las pequeñas y medianas empresas (pymes) argentinas.

Durante la jornada, los participantes tendrán acceso a capacitaciones gratuitas sobre cómo utilizar herramientas digitales avanzadas, como WhatsApp Business, Instagram, Meta Business Suite y Meta AI, con el fin de optimizar sus negocios y mejorar la interacción con sus audiencias.

El evento también tiene un componente educativo centrado en la inteligencia artificial generativa (GenAI), cuyo uso permite a las empresas ser más creativas y eficientes al desarrollar soluciones que mejoren sus operaciones y estrategias de comunicación. Los expertos en tecnología y marketing digital guiarán a los emprendedores en el aprendizaje de cómo integrar estas herramientas en sus modelos de negocio.

Tras el mensaje de Zuckerberg, el presidente de la Nación, Javier Milei, tomó la palabra para abordar los avances de la inteligencia artificial en Argentina, destacando cómo estas tecnologías pueden contribuir al crecimiento económico del país. Milei se encuentra en la recta final de su agenda nacional antes de su viaje a Estados Unidos, donde participará en la Conferencia Política de Acción Conservadora (CPAC) en Mar-a-Lago, junto al presidente electo Donald Trump.

En la era digital del Siglo XXI, la inteligencia artificial - IA - emerge como una nueva herramienta que tiende a revolucionar constantemente el proceso de diseño arquitectónico. El diseño generativo, basado en el empleo de algoritmos y parámetros, redefine los límites de la creatividad humana al producir múltiples soluciones ante un problema o requerimiento específico.

Pero, ¿podría la IA ser considerada una amenaza para los profesionales del sector? Este nuevo enfoque supera las barreras del proceso creativo, permitiendo explorar un espectro infinito de posibilidades en tiempos reducidos. Así como Christopher Alexander identificó y compiló varios patrones de diseño residencial en A pattern language, una IA podría expandir dichos patrones funcionales considerando aspectos socioeconómicos, ideológicos y/o culturales, en pos de encontrar la mejor solución a un problema planteado.

Formas orgánicas, geometrías complejas o diseños paramétricos son procesados y plasmados por la IA con sólo escribir breves líneas de texto - prompt -. La concepción inicial de la Idea como punto de partida del proceso proyectual, exige muchas exploraciones. El traslado hacia un diseño computacional supone una transformación en la manera en que los arquitectos conceptualizan y desarrollan sus proyectos; liberándolos de las limitaciones técnicas tradicionales para ofrecerles diversas alternativas a partir de la definición inicial de objetivos y restricciones (Kalay, 2004).

En un mundo cada vez más digitalizado, Bilinkis (2018) señala que el futuro del trabajo estará marcado por la colaboración entre humanos y máquinas, lo que requiere una adaptación en la educación para preparar a los profesionales ante esta nueva realidad. Las nuevas generaciones en lugar de simplemente aprender técnicas tradicionales, deberán desarrollar habilidades en el manejo de herramientas y algoritmos de inteligencia artificial. Kolarevic (2003) expone que escuelas de arquitectura como el MIT y la AA School lideran la actualización curricular al ofrecer cursos y programas de certificación que integran la IA al proceso proyectual, junto con la creación de grupos de investigación especializados en diseño emergente que combinan arquitectura, ingeniería, inteligencia artificial y ciencia de los materiales.

Más allá del diseño, la IA está revolucionando el modo en que construimos y operamos edificios. Durante los últimos años, la incorporación de robótica impulsada por IA ha logrado acelerar procesos constructivos: desde la automatización de tareas repetitivas, hasta la impresión 3D de componentes estructurales o incluso de conjuntos habitacionales enteros, la IA ha logrado mejorar la precisión y asegurar la realización de proyectos cada vez más complejos. Bock and Linner (2015) exponen que esta innovación no sólo aumenta la eficiencia, sino que tiene el potencial de mejorar la calidad de vida de los trabajadores al reducir las tareas más peligrosas y extenuantes; mientras que Bilinkis (2018) agrega que, de este modo, podrán enfocarse en actividades más creativas y estratégicas. No obstante, también es preciso considerar los siguientes interrogantes ¿estamos preparados para los impactos sociales y laborales que puede generar? ¿cómo gestionaremos el acceso desigual a este tipo de tecnologías?

En cuanto a la operación de los edificios, el análisis de datos en tiempo real y la simulación de escenarios complejos, permiten optimizar su rendimiento en términos de eficiencia energética, confort térmico y calidad del aire interior. Los sistemas BIM - Building Information Modeling - integrados a inteligencias artificiales permiten predecir y mejorar los ciclos de vida de las obras, reduciendo costos operativos e impactos ambientales. Los sistemas de gestión de edificios inteligentes, equipados con sensores y algoritmos avanzados, monitorean y controlan todos los aspectos del entorno construido, desde la iluminación y climatización, hasta la seguridad y accesibilidad.

Mas estos sistemas de control avanzado, plantean ciertos desafíos éticos y regulatorios que deben ser abordados cuidadosamente, ¿qué sucede con los sesgos de programación? ¿cómo resguardar la privacidad?  La recopilación y empleo de datos en tiempo real requiere marcos normativos que aseguren la transparencia y protección de la privacidad, reduciendo aquellos riesgos relacionados con la ciberseguridad. A su vez, Zuboff (2019) plantea que el uso de la IA debe ser guiado por principios ético que garanticen que los beneficios estarán equitativamente distribuidos, en pos de no exacerbar las desigualdades existentes.

La irrupción de la inteligencia artificial nos abre un abanico infinito de posibilidades y nuevas oportunidades, pero también despierta infinidad de reflexiones e inseguridades. Ya no se trata sólo de encontrar una buena pregunta como acto creativo, como planteaba Louis Kahn, sino que ahora la formulación idónea de un prompt tiene el poder de desencadenar procesos creativos reveladores

El empleo de la inteligencia artificial está transformando el ámbito arquitectónico, desbloqueando nuevas fronteras de creatividad, eficiencia y sostenibilidad. La fusión entre arquitectura e inteligencia artificial no sólo redefine lo posible, demostrando que la imaginación es el único límite; sino que también nos invita a repensar cómo vivimos y construimos nuestros entornos. La sociedad contemporánea enfrenta problemas complejos y en constante mutación - cambio climático, crecimiento demográfico, incremento de la pobreza - que exigen medidas y acciones consistentes. Aprovechar las potencialidades que nos ofrecen las nuevas tecnologías, mediante una visión holística, una planificación estratégica y la colaboración de múltiples actores, nos posibilitará la concreción de proyectos que influyan positivamente sobre los entornos urbanos y mejoren considerablemente la calidad de vida de quienes los habiten; pues nunca debemos olvidar que “la arquitectura es un acto de amor hacia la humanidad” (Frank Lloyd Wright, 1957).

El gobernador de la provincia, Maximiliano Pullaro, y el ministro de Desarrollo Productivo, Gustavo Puccini, encabezaron en Santa Fe, una mesa de trabajo que reunió a autoridades gubernamentales, empresarios, investigadores y representantes de universidades, para reflexionar sobre los desafíos e implicancias del uso de la Inteligencia Artificial (IA) para el desarrollo productivo. 

Finalizada la jornada, la secretaria de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Provincia, Erica Hynes, explicó que “fue una mesa de trabajo con representantes de empresas de Rosario, Santa Fe y Sunchales; del sector académico, que dirigen carreras de Datos o sobre IA; e investigadores de Santa Fe y Rosario pertenecientes al Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet), para dialogar sobre los desafíos que presenta la aplicación de la IA en el desarrollo productivo, con sus tecnologías e implicancias, según la visión de los expertos”. 

“Dialogamos sobre la importancia del uso de la IA en el campo del conocimiento y en el sector productivo, tanto en las cadenas tradicionales como la industria manufacturera, el agro y la ganadería; cómo incorporar esta herramienta tecnológica para participar de los clusters de sus sectores y, así, ser más productivos y competitivos para exportar”, añadió Hynes, al tiempo que señaló que el gobierno provincial “ya tiene algunas herramientas en funcionamiento y otras que tenemos que potenciar para que todo el entramado productivo pueda beneficiarse con su uso”.

Articular visiones y proyectos

Por su parte, el subsecretario de Conocimiento para el Desarrollo, Ernesto Turcato, destacó “el rol fundamental del Estado en los usos y aplicaciones de la IA, lo cual quedó ratificado hoy con las exposiciones de los más de 20 participantes que tuvo el encuentro. Hay una necesidad muy fuerte de articular las visiones y proyectos y hoy se mencionaron tres ejes: los datos;  la formación y educación; y la infraestructura disponible, tanto a nivel de telecomunicaciones e informática, que son costosas porque implican el procesamiento de grandes volúmenes de información. En esos tres grandes temas, el Estado provincial, en sus distintos niveles, tiene un rol que cumplir”, aseguró. 

Asimismo, Turcato indicó que “otro gran tema tiene que ver con la educación, tanto en lo que refiera a la formación docente y a la incorporación de conocimientos tecnológicos que aporta la IA, como a la formación universitaria de grado y posgrado en matemáticas, ingeniería, física, programación y un conjunto de disciplinas de base, más todas las que aportan a la reflexión del uso de la IA, como son las ciencias sociales”.Del encuentro participaron también la subsecretaria de Ciencia, Tecnología e Innovación, Marina Flores Pogliani; el director provincial de Plataformas de Innovación, Alejandro Cappadoro; y la directora provincial de Proyectos Especiales, Bárbara Bercovich, junto con representantes de BLC Global, COA, Colloquia, DeepAgro, Interactive Dynamics, Syloper, PTR y Tecso, Wiener Lab, Hedgit, Teramot, 7Puentes, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario (UNR), IRICE CCT Rosario, Sinc(i) CCT Santa Fe de la Universidad Nacional del Litoral (UNL), Cifasis CCT Rosario, IMAL CCT Santa Fe - UNL, Datos – Departamento de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química de la  UNL, Datos – UGR, Ingeniería Artificial – Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la UNL, Conectar S.R.L, Universidad Tecnológica Nacional (UTN), Facultad Regional Santa Fe, Crombie, Acronex, Tlab e Ivolution.

Hablamos de la Inteligencia Artificial, del “Big Data”, del “Machine Learning”, de sus “bondades” (o no) de la misma, pero no es usual que se explique que toda esta tecnología es gracias al aprovechamiento de los datos que “vamos” dejando en cualquier sistema. Es decir, los “datos” son la materia prima de dichas tecnologías, y nosotros, los proveedores de los “datos”.

Tan es así que se afirma que “Los datos se han convertido en un factor de producción fundamental de cualquier proceso económico actual, indistintamente si es desde el sector privado, o el Estado. Así, la generación masiva de datos, y la capacidad de procesarlos para construir valor, resulta clave para incrementar la eficacia y eficiencia en la toma de decisiones”.

Al mismo tiempo, también se utiliza toda esta información para desarrollar el “microtargeting”, actividad que se desarrolla mediante el uso de perfiles “psicométricos”.

¿De qué se trata?Según dice Byung Chul Han (“Infocracia”, Editorial Taurus), “La psicometría, también conocida como es un procedimiento basado en datos para obtener un perfil de personalidad. Los perfiles psicométricos permiten predecir el comportamiento de una persona mejor de lo que podría hacerlo un amigo o compañero. Con suficientes datos, es posible incluso generar una información más allá de lo que creeos saber de nosotros mismos (…)”.

Siguiendo esta línea, según Eli Pariser, “La nueva generación de filtros de internet se fija en lo que aparece que a usted le gusta -cómo ha sido de activo en la red o qué cosas o personas le gustan- y saca las conclusiones pertinentes. Las máquinas pronosticadoras crean y y refinan continuamente una teoría sobre su personalidad y predicen lo siguiente que usted querrá hacer. Juntas, estas máquinas crean un universo de información para cada uno de nosotros -lo que llamo “filtro burbuja”- y cambian fundamentalmente el modo en que accedemos a las ideas y a la información”. Cuanto más tiempo paso en internet, más se llena mi filtro burbuja de información que me gusta, que refuerza mis creencias. Sólo me muestran aquellas visiones del mundo que están conformes con la mía. El filtro corta el paso a otras informaciones, De ese modo, el filtro burbuja me enreda en un permanente.” (ver Infocracia).

¿Cómo se obtienen los datos?Los datos provienen de todo tipo de fuentes: visita a cualquier sitio web a cualquier efecto; uso de GPS; todo tipo de consulta u operación que se haga por sistema; comentarios en redes sociales; foto multas; compras con tarjetas; correo electrónico; las aplicaciones cuentapasos; los geolocalizadores; aunque la mejor herramienta de registro de datos es el “smartphone”.

Debemos ser sabedores de lo siguiente: cualquier movimiento por más irrelevante que parezca produce una “dato” que otro aprovecha. ¿Cómo? Su “aprovechador” los procesa y emplea con múltiples y distintos fines.

Esto no debería sorprender a nadie ya que generalmente damos “permiso” para que usen “nuestros”. Así, cuando se visita un sitio web (al menos la primera vez) surge un formulario virtual que contiene “Términos y Condiciones” donde se explica “qué pasa” con la información que uno deja volcada en el sitio. Leer estos textos, tiene una duración promedio de dieciséis (16) minutos. En los hechos, las personas no leen nada y “clickean” “ACEPTAR” y pasan a lo que sigue; y lo que es cuasi seguro es que nadie sabe “dónde fueron a parar sus datos”.

¿Existen modos de prever, medir e incluso retrotraer el “viaje” de los datos?

Sí. El “data management” tiene dicha finalidad.

Data Management y Data Protection. La necesidad de su incorporación.

Las disciplinas que permiten organizar y sacar provecho de los datos, forman parte del Data Management o Gestión de Datos, y se puede pensar en ellas como una serie de prácticas que permiten el desarrollo y ejecución de arquitecturas, políticas y procedimientos que cubren las necesidades del ciclo de vida completo de los datos de una empresa.

Si bien no existe ninguna normativa doméstica sobre el particular, y dentro de los “organigramas” de las sociedades que manipulan datos no resulta frecuente la mención de un sector o departamento de “data compliance”, consideramos que resulta una figura necesaria y su incorporación no obedece sólo a una buena práctica, sino que también guarda estricta relación con las diligencias que deben adoptar los administradores societarios.

En otras latitudes, incorporar un “DPO” (siglas por “data protection officer” o “delegado de protección de datos”, que no es otra cosa que un “data compliance”) como órgano societario y/o como asistente permanente de los mismos, es una obligación cuyo incumplimiento genera distinto tipo de sanciones.

En esta línea, en la Unión Europea, debido a los distintos conflictos derivados del manejo irresponsable de datos, se sancionó el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD, aunque es más conocido como GDPR, por sus siglas en inglés). El RGPD –vigente desde el 2018– es un amplio conjunto de reglas centradas en la protección de la privacidad personal y el intercambio de datos entre fronteras.

Destacamos que de ningún modo se sugiere encastrar a la fuerza en nuestro sistema una figura propia de otro sistema (amén del éxito de la misma), sino tan sólo aprovechar las experiencias para casos similares.

CorolarioDel mismo modo que en otras áreas se entiende necesaria la existencia de un Programa de Compliance (por ej., Ley 27.401 de Responsabilidad Penal de las Personas Jurídicas), consideramos imprescindible que las sociedades que se valgan de “datos”, cuenten con un sector o departamento de “Data Compliance”.

Como antes dijimos, su incorporación no obedece sólo a una buena práctica, sino que también guarda estricta relación con las diligencias que deben adoptar los hombres de negocios.

La inteligencia artificial (IA) es un término que ha cobrado gran relevancia en las últimas décadas, pero sus raíces filosóficas y conceptuales se remontan a tiempos antiguos. Aristóteles, el gran filósofo griego, fue uno de los primeros en desarrollar la lógica como una disciplina, estableciendo así las bases para el desarrollo de la computación. Su influencia perduró a lo largo de los siglos, inspirando a filósofos y matemáticos posteriores como George Boole, Gottlob Frege y Claude Shannon.

Gottfried Wilhelm Leibniz y Ramon Llull fueron, a su vez, figuras clave en la evolución del pensamiento computacional. Llull, filósofo y teólogo del s. XIII, propuso en su obra Ars Magna un sistema mecánico para combinar conceptos básicos, una idea precursora de la informática moderna. Por su parte, Leibniz, inspirado por Llull, visualizó ya en el siglo XVII un lenguaje universal y una máquina capaz de procesarlo. Aunque Leibniz no pudo concretar completamente su visión, hizo un aporte relevante para futuros desarrollos en el campo de la informática.

Con el paso del tiempo, la ciencia de la computación avanzó a pasos agigantados. Alan Turing, considerado uno de los padres de la informática, propuso en los años cincuenta del siglo XX, un modelo teórico de una máquina capaz de procesar algoritmos y cálculos de manera sistemática. Este modelo, conocido como la máquina de Turing, fue esencial para el desarrollo de las primeras computadoras y de la teoría computacional.

En la actualidad, la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial. Modelos de lenguaje como ChatGPT-4, desarrollado por OpenAI, son ejemplos de cómo las ideas y conceptos tempranos han influido en el campo de la IA. ChatGPT-4 utiliza algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para generar respuestas coherentes y relevantes basadas en la información proporcionada por los usuarios.

Sin embargo, más allá de sus capacidades técnicas, la IA plantea desafíos significativos a la sociedad. Uno de los principales es precisamente de índole ético. A medida que las máquinas se vuelven más autónomas y capaces de tomar decisiones, surge la cuestión de quién es responsable de esas decisiones. Además, la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones crecientes, ya que los sistemas de IA requieren grandes cantidades de datos para funcionar eficazmente.

Otro desafío es el impacto económico y laboral. Con la automatización y la IA desempeñando roles más prominentes en la industria, hay preocupaciones sobre la pérdida de empleos y la creación de una brecha aún mayor entre los trabajadores altamente capacitados y aquellos con habilidades menos especializadas.

Finalmente, la IA también plantea inquietudes filosóficas y existenciales. A medida que las máquinas se acercan a replicar o incluso superar las capacidades humanas en ciertas áreas, surgen preguntas sobre la naturaleza de la conciencia, la identidad y el significado mismo de ser humanos. Al interactuar con máquinas que pueden pensar, aprender y adaptarse, nos vemos obligados a reconsiderar nuestra posición en el mundo y a valorar las cualidades intrínsecamente humanas que no pueden ser replicadas por una máquina, como la empatía, la creatividad y la capacidad de amar.

En conclusión, la historia de la inteligencia artificial es un testimonio del ingenio humano y de nuestra capacidad para transformar ideas abstractas en innovaciones tecnológicas revolucionarias. Sin embargo, con grandes avances vienen grandes responsabilidades. Es imperativo que, como sociedad, enfrentemos los desafíos que presenta la IA con una combinación de precaución, ética y visión de futuro. Pues la IA, en su esencia, es una extensión de nuestra capacidad humana para resolver problemas, innovar y crear. A lo largo de la historia hemos utilizado herramientas y tecnologías para mejorar nuestras vidas, y la IA no es diferente en este aspecto.

En lugar de verla únicamente como una amenaza potencial, debemos reconocerla como una oportunidad para ampliar nuestras capacidades, mejorar la eficiencia y abrir nuevas posibilidades en campos que antes eran inimaginables. De hecho, tiene el potencial de revolucionar la medicina, optimizar la producción agrícola, combatir el cambio climático y personalizar la educación para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante. Estas son solo algunas de las áreas en las que la IA puede tener un impacto positivo y transformador.

En lugar de tener miedo frente al vertiginoso progreso de la IA, debemos hacer el esfuerzo de comprenderla y guiar su desarrollo de manera que beneficie a toda la sociedad. Es cierto que presenta desafíos, pero también es una herramienta poderosa que, si se utiliza de manera responsable y ética, puede llevar a la humanidad hacia un futuro más brillante y prometedor. Esta visión positiva no es simplemente un optimismo ciego, sino una creencia fundamentada en el potencial humano para utilizar la tecnología de manera beneficiosa. Al final del día, la IA es una herramienta creada por nosotros los humanos, y está en nuestras manos determinar cómo se utilizará y qué futuro queremos construir con ella.

La inteligencia artificial ha seleccionado los destinos turísticos más destacados de la Argentina para disfrutar en las vacaciones de invierno. Estos lugares ofrecen una combinación perfecta de paisajes impresionantes, aventuras emocionantes y experiencias culturales únicas. Desde las majestuosas montañas de la Patagonia hasta los imponentes glaciares de la región austral, cada destino tiene su encanto particular y promete momentos inolvidables para los viajeros.

Bariloche 

Bariloche, ubicada en la provincia de Río Negro, es famosa por sus hermosos lagos, montañas cubiertas de nieve y paisajes de ensueño. Durante las vacaciones de invierno, la ciudad se convierte en un paraíso para los amantes de los deportes de invierno, como el ski y el snowboard. El Cerro Catedral es uno de los centros de esquí más importantes de Sudamérica, con pistas para todos los niveles de habilidad. Además, Bariloche ofrece una amplia gama de actividades al aire libre, como trekking, pesca y paseos en kayak, que permiten disfrutar de la belleza natural de la región.

Mendoza 

Mendoza, situada en la región de Cuyo y rodeada por la majestuosa Cordillera de Los Andes, es conocida mundialmente por su producción de vino. Durante las vacaciones de invierno, los visitantes pueden explorar las bodegas y viñedos de la región, degustar vinos de alta calidad y disfrutar de la gastronomía local. Además del enoturismo, Mendoza ofrece impresionantes paisajes montañosos, ideales para realizar actividades al aire libre como senderismo, rafting y escalada. El Parque General San Martín, con su lago y jardines, es un lugar perfecto para relajarse y disfrutar de la belleza natural de la zona.

Ushuaia  

Ushuaia, conocida como la "Ciudad del Fin del Mundo", es la ciudad más austral del planeta y ofrece una combinación única de naturaleza virgen y cultura fascinante. Durante las vacaciones de invierno, los visitantes pueden disfrutar de la práctica de deportes invernales en el Cerro Castor, uno de los centros de esquí más modernos de Argentina. Además, Ushuaia es el punto de partida para explorar el Parque Nacional Tierra del Fuego, donde se puede disfrutar de increíbles caminatas, paseos en canoa y avistamiento de fauna, como pingüinos y lobos marinos.

Las Leñas 

Ubicado en el valle homónimo, Las Leñas es un centro de esquí y snowboard reconocido a nivel internacional. Sus pistas de esquí de clase mundial, la calidad de su nieve y su paisaje montañoso hacen de Las Leñas un destino popular para los amantes de los deportes de invierno. El complejo cuenta con una amplia variedad de pistas para todos los niveles, así como también con servicios de alquiler de equipos y escuelas de esquí para principiantes. Además, Las Leñas ofrece una experiencia completa con opciones de alojamiento de lujo, restaurantes de alta calidad y una animada vida nocturna.

El Calafate 

El Calafate, ubicado en la provincia de Santa Cruz, es famoso por ser la puerta de entrada al Parque Nacional Los Glaciares. Aquí se encuentra uno de los glaciares más imponentes del mundo, el Glaciar Perito Moreno, que ofrece un espectáculo natural impresionante. Los visitantes pueden caminar por las pasarelas y observar de cerca el desprendimiento de enormes bloques de hielo. Además del Glaciar Perito Moreno, El Calafate ofrece otros atractivos naturales, como el Glaciar Upsala y el Lago Argentino. También se pueden realizar actividades como navegaciones y trekking en el Parque Nacional Los Glaciares.

Estos destinos seleccionados por la inteligencia artificial ofrecen una combinación perfecta de belleza natural, aventura y cultura para disfrutar en las vacaciones de invierno en Argentina. ¡Prepárate para vivir experiencias inolvidables en estos fascinantes lugares!