En las entrevistas de trabajo empezó a aparecer una línea que hace dos décadas ocupaba el viejo "manejo de Paquete Office": "uso avanzado de herramientas de inteligencia artificial". El problema es que esa frase, por sí sola, no dice nada sobre cómo trabaja una persona con la tecnología. Esa es hoy una de las consultas más frecuentes entre dueños y gerentes de pymes argentinas, que ya aceptaron que la IA llegó para quedarse pero todavía no saben cómo elegir a quienes van a usarla ni qué cambió en su propio rol de conducción.

Qué dicen los números locales

Un relevamiento nacional de la Universidad Torcuato Di Tella, Fundar, el Banco Interamericano de Desarrollo y la Fundación Observatorio Pyme, difundido en mayo de este año, encontró que el 41,6% de las pymes utiliza al menos una herramienta de inteligencia artificial. Entre las que adoptaron la tecnología, el 91,2% no redujo su plantel y el 95,5% tampoco incorporó a nadie especializado. Solo el 7,5% tiene una partida presupuestaria destinada a estas herramientas.

El resultado es una transformación que hacen las mismas personas de siempre, casi sin planificación. Por eso cada nueva contratación se volvió una decisión estratégica.

La trampa de la confianza

A nivel global, los directivos ya tomaron posición. El Work Trend Index de Microsoft y LinkedIn indica que el 66% de los ejecutivos encuestados no contrataría a alguien sin habilidades de IA, y que el 71% preferiría a un candidato con menos experiencia que sepa usarla antes que a uno más experimentado que no.

Sin embargo, esos números esconden un riesgo. Un experimento de la Escuela de Negocios de Harvard con 758 consultores de Boston Consulting Group mostró que, en tareas que la IA resolvía bien, quienes la usaban completaron un 12% más de trabajo, un 25% más rápido y con un 40% más de calidad. Pero en una tarea fuera de su alcance, los consultores que se apoyaron en la herramienta acertaron 19 puntos porcentuales menos que quienes trabajaron sin ella, porque confiaron en una respuesta convincente que estaba equivocada. Los investigadores llamaron a ese límite "la frontera dentada".

Cuatro capacidades para mirar en una entrevista

El criterio para saber de qué lado de esa frontera se está parado en cada momento es lo que distingue a quien trabaja bien con IA de quien trabaja mal. Los investigadores Rick Dakan y Joseph Feller ordenaron ese criterio en un marco que hoy usa Anthropic para enseñar lo que llama "fluidez en IA", comparable a la fluidez en idiomas que se buscaba una década atrás.

El marco incluye cuatro capacidades: saber delegar qué parte de una tarea conviene darle a la máquina y cuál reservar para una persona; saber describir con contexto y precisión lo que se necesita; tener discernimiento para evaluar si la respuesta de la herramienta es correcta; y el ownership, es decir, hacerse cargo de lo que se entrega, verificar los datos y cuidar la información de los clientes.

Ninguna de las cuatro se demuestra con la línea del currículum, pero todas se pueden observar en una entrevista. Alcanza con darle al candidato un problema real de la empresa, permitirle usar las herramientas que quiera y prestar atención a cómo pregunta, qué controla y en qué momento desconfía. Una pregunta útil para empezar es pedirle que cuente la última vez que la IA le dio una respuesta equivocada y cómo se dio cuenta.

La ventaja de la experiencia

Ese criterio tiene relación directa con la experiencia, y el segmento silver está mejor preparado para lidiar con esto. El conocimiento acumulado con los años permite detectar que un número no cierra o que un cliente no va a aceptar una propuesta, algo que ninguna herramienta garantiza por sí sola.