El costo de la inercia: midiendo los impactos del cambio

Por: Andrea Cavallari, directora Sr. de estrategias de mercado de servicios para Latinoamérica en Red Hat

El avance continuo y cada vez más rápido de la tecnología ha situado al mercado laboral global en un contexto de transformación permanente. Impulsados ​​principalmente por la inteligencia artificial, los chatbots y la automatización de tareas, estos cambios conllevan sentimientos encontrados: mientras muchas empresas y profesionales adoptan rápidamente soluciones basadas en IA, otras organizaciones y trabajadores permanecen paralizados por la incertidumbre sobre la supervivencia de sus negocios y empleos en este nuevo escenario.

El temor no es infundado. Según el Future of Jobs Report, del Foro Económico Mundial, aproximadamente el 39% de las competencias profesionales deberán transformarse para 2027 debido a los avances tecnológicos. Sin embargo, el debate dista mucho de ser completamente negativo. Un análisis reciente del Banco Mundial señaló que, en América Latina y el Caribe, entre el 30% y el 40% de los empleos están, de alguna manera, expuestos a la inteligencia artificial generativa. Sin embargo, esto no implica un impacto negativo. Al contrario: el mismo estudio mostró que entre el 8% y el 12% de los empleos en la región podrían experimentar un aumento de productividad, y solo entre el 2% y el 5% tendrían un riesgo real de ser automatizados.

El panorama en constante evolución exige una evaluación concreta para encontrar la mejor manera de reaccionar ante los cambios. Perfiles más conservadores, por ejemplo, podrían considerar no tomar ninguna acción inmediata, prefiriendo observar si la transformación es duradera o simplemente un “hype” tecnológico. Por otro lado, los perfiles más proactivos pueden centrar sus esfuerzos en desarrollar un plan de trabajo inmediato para adaptarse a los cambios y no perderse la “nueva ola”.

Lo cierto es que no existe una fórmula única ni una respuesta definitiva sobre cómo actuar ante nuevas tendencias o eventos tecnológicos inesperados. La mejor estrategia dependerá siempre del contexto, el sector de actividad y el grado de exposición al riesgo. Aun así, algunos factores son fundamentales a la hora de tomar decisiones:

• Coste de imagen y reputación: ¿Puede la inacción afectar negativamente la percepción de la marca?
• Costo legal: Dependiendo del tema, las empresas deberán adaptarse a las nuevas regulaciones o enfrentarse a sanciones. La Ley General de Protección de Datos (LGPD) de Brasil es un claro ejemplo: la adaptación requirió importantes inversiones en sistemas y procesos, pero no fue opcional. Con la IA, las nuevas regulaciones tienden a ampliar este debate, y ¿cuál será su coste real?
• Cuota de mercado: Cuando se trata de nuevas tecnologías, quienes no adoptan la nueva tendencia suelen perder relevancia en el mercado. ¿Podría la empresa mantener su solidez financiera con su cartera actual?
• Pérdida de ingresos y clientes: Este es quizás el impacto más tangible. Si los clientes buscan soluciones que la empresa no puede ofrecer en el tiempo y forma requeridos, la migración a otros proveedores es inevitable. ¿Puede la empresa permitirse perder a estos clientes?

Si la respuesta a estas cuatro preguntas es afirmativa, es muy probable que sea necesario tomar medidas e invertir. La preocupación por los costes de adaptación a las nuevas demandas del mercado siempre es un punto crítico; sin embargo, en la práctica, el costo de no hacer nada a menudo supera la inversión en la solución adecuada.

Por otro lado, también hay ejemplos de empresas que han invertido fuertemente en tecnologías con gran visibilidad y expectativas, pero que aún no han cobrado impulso ni han generado un retorno de la inversión (ROI). El metaverso y el blockchain ilustran bien este escenario. Si bien las grandes organizaciones continúan invirtiendo en estas áreas, su adopción generalizada aún es limitada y su viabilidad a largo plazo sigue siendo objeto de debate para muchos casos de uso, especialmente en América Latina.

Esto refuerza la idea de que la acción inmediata, acompañada de una alta inversión, no siempre es la mejor estrategia. Dependiendo del segmento de la empresa y la madurez de la tecnología en cuestión, puede ser más prudente probar iniciativas más pequeñas, validar los resultados y aprender de los proyectos piloto antes de ampliar la escala. Evaluar si vale la pena ser pionero o un seguidor estratégico es esencial en el proceso de toma de decisiones.

Una lección cada vez más clara es que la IA no es un destino fijo. No se trata de ir del punto 1 al punto 2. A diario surgen nuevas herramientas, modelos y aplicaciones que amplían las posibilidades y dejan claro que este viaje apenas comienza.

Por lo tanto, más que seguir las tendencias, es fundamental evaluar el coste de no hacer nada en comparación con la inversión necesaria para mantenerse al día con las tendencias del mercado y los beneficios esperados a corto y medio plazo. Es mediante el análisis de datos, métricas y escenarios concretos que decisiones más sólidas, verdaderamente data-driven pueden ser tomadas, contribuyendo para reducir los riesgos y evitar las trampas del “hype”.