Javier G. Amblar, quien lleva 26 años trabajando en el sector tecnológico, lanzó recientemente un video en su canal de YouTube Evolution Mind. En él plantea una cuestión que ha cobrado fuerza en los últimos meses: ¿la inteligencia artificial está rebajando el valor percibido de nuestro trabajo? El planteamiento parte de la observación de que cada vez más procesos antes ejecutados por personas son sustituidos por algoritmos capaces de realizar tareas repetitivas o, incluso, de tomar decisiones basadas en datos.
Amblar, además de ser consultor y fundador de varios emprendimientos de IA, ha sido invitado a intervenir en televisión y radio españolas y ha ejercido como profesor asociado en el Instituto de Empresa. Esa trayectoria le permite ofrecer una visión que combina la práctica de negocio con la teoría académica, algo que percibe como escaso en la discusión pública sobre la automatización.
En el video, el autor describe casos concretos donde la IA ya cumple funciones que antes requerían intervención humana. Un ejemplo es la generación automática de reportes financieros a partir de bases de datos; otro, la utilización de chatbots para responder consultas de clientes sin la mediación de un operador. Estas aplicaciones, según Amblar, aumentan la velocidad y reducen errores, pero también generan una sensación de desplazamiento en los empleados que ven cómo sus tareas cotidianas se vuelven opcionales.
El argumento central del creador no es que la IA sea un enemigo, sino que su adopción masiva obliga a redefinir qué es lo que realmente aporta cada trabajador. Las habilidades que no pueden ser codificadas —creatividad, juicio ético, empatía— se vuelven más valiosas, mientras que los procesos mecánicos pierden peso en la evaluación de desempeño. En sus palabras, "el riesgo no es que la máquina nos reemplace, sino que nos haga sentir obsoletos si no actualizamos nuestras competencias".
Para equilibrar la balanza, Amblar propone tres líneas de acción. Primero, identificar actividades que puedan ser automatizadas y delegarlas a la IA, liberando tiempo para tareas que requieren pensamiento crítico. Segundo, invertir en capacitación que fortalezca capacidades blandas y técnicas que la automatización no puede replicar. Tercero, diseñar entornos de trabajo donde la IA actúe como asistente, no como sustituto, de modo que la toma de decisiones siga siendo humana pero respaldada por datos.
El video también señala los riesgos de una adopción sin control. La dependencia excesiva de algoritmos puede limitar la diversidad de soluciones, sobre todo si los modelos están entrenados con datos sesgados. Además, la presión por ser más productivo puede traducirse en una cultura de vigilancia donde cada acción es medida por métricas impulsadas por IA, erosionando la confianza y la motivación del personal.
Desde la perspectiva de los ejecutivos latinoamericanos, estos puntos adquieren un matiz particular. En la región, la infraestructura de datos y la disponibilidad de talento especializado en IA siguen siendo desiguales. Países como Brasil y México muestran avances con hubs tecnológicos y políticas de apoyo, pero muchas pymes aún carecen de recursos para integrar soluciones de automatización a gran escala. Por eso, la recomendación de Amblar de iniciar con proyectos piloto de bajo costo y alto impacto resulta pertinente: automatizar la facturación o el soporte de primera línea puede generar ahorros inmediatos sin requerir una transformación digital completa.
Otro aspecto relevante es la cultura organizacional. Las empresas latinoamericanas, a menudo, priorizan la relación personal y el contacto directo con el cliente. Introducir chatbots o sistemas de recomendación debe hacerse considerando esa expectativa de cercanía, pues un incumplimiento puede dañar la reputación más rápido que cualquier error técnico.
En cuanto a la capacitación, la oferta de cursos en línea y certificaciones de plataformas internacionales está creciendo, pero la adaptación a contextos locales—como el español latino y los marcos regulatorios de protección de datos—es esencial para que el aprendizaje sea efectivo. Programas internos de mentoría pueden acelerar la adopción de nuevas habilidades y evitar la sensación de amenaza que menciona Amblar.
Al cierre del video, el creador invita a la audiencia a reflexionar sobre el equilibrio entre productividad y humanidad. Propone que la verdadera medida del valor laboral no sea la cantidad de tareas que podemos delegar a una máquina, sino la capacidad de orientar esas máquinas hacia objetivos estratégicos que beneficien a la organización y a la sociedad. La pregunta queda abierta: ¿estamos preparados para redefinir nuestro rol profesional en la era de la IA?
Para los líderes que buscan trazar una hoja de ruta, la conclusión implícita es clara. Aprovechar la IA como herramienta de soporte puede liberar recursos para la innovación, pero solo si se invierte simultáneamente en el desarrollo de competencias que la tecnología no puede replicar. Ignorar este doble enfoque podría traducirse en una brecha competitiva, sobre todo en un entorno donde la escasez de talento especializado ya es una limitante en América Latina.
En definitiva, la conversación iniciada por Evolution Mind no se trata de alarmismo, sino de una invitación a planificar: mapear procesos susceptibles de automatizar, diseñar planes de formación y crear una cultura que vea a la IA como aliada, no como verdugo. La decisión de cada empresa de cómo integrar esa tecnología determinará si la percepción de su fuerza laboral se eleva o se diluye con el tiempo.
