Paradoja de la eficiencia: por qué necesitas más personas cuando la IA hace el trabajo más fácil
En 1865, el economista William Stanley Jevons observó algo que desafiaba el sentido común: cuando las máquinas de vapor se volvieron más eficientes en el uso de carbón, el consumo de carbón no disminuyó, sino que se disparó. La eficiencia no redujo la demanda, la multiplicó. Ahora, 160 años después, estamos viviendo exactamente el mismo fenómeno con la inteligencia artificial (IA) y la mayoría de los líderes ni siquiera lo ven venir.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, lo dijo sin rodeos cuando DeepSeek sacudió el mercado con su IA de bajo costo: "¡La paradoja de Jevons vuelve a atacar!" Mientras todos pensaban que la IA más barata significaría menos inversión en tecnología, Nadella vio la realidad: cuando la IA se vuelve más accesible y eficiente, no la usamos menos, la usamos infinitamente más. Y eso cambia todo para las organizaciones.
Aquí está la parte que pocos están entendiendo: el verdadero desafío de la IA no es tecnológico, es organizacional. No se trata de cuántos agentes de IA puedes desplegar, sino de convertir a tu gente en orquestadores efectivos de esos agentes.
De ejecutores a directores de orquesta
Tomemos el caso de la radiología, que debería ser el ejemplo perfecto de reemplazo humano por IA. Geoffrey Hinton, ganador del Premio Turing, declaró en 2016 que "la gente debería dejar de entrenar radiólogos ahora". Más de 700 modelos de IA han sido aprobados por la FDA para radiología. ¿El resultado? La demanda de radiólogos nunca ha sido más alta. ¿Por qué? Porque cuando la IA hace que leer una imagen tome menos tiempo, no significa que necesites menos radiólogos. Significa que ahora puedes procesar más casos, atender poblaciones antes desatendidas, y hacer análisis más profundos.
Un estudio del Hospital General de Vancouver encontró que la digitalización aumentó la productividad de los radiólogos en 98% para tomografías computarizadas. ¿Se despidió a radiólogos? No. La utilización de imágenes médicas aumentó 60% en el sistema de salud estadounidense.
Pero los radiólogos de hoy no hacen lo mismo que hacían antes. Ya no son solo lectores de imágenes; son orquestadores de sistemas de IA, consultores médicos, y gestores de flujos de trabajo complejos. McKinsey reporta que 50 a 100 agentes de IA pueden ser gestionados por solo 2 o 3 personas, pero esas personas no son las mismas que antes. Son "supervisores en forma de M" - generalistas fluidos en IA que orquestan agentes y fuerzas de trabajo híbridas-.
El cambio que nadie está preparando
La farmacéutica Moderna fusionó sus departamentos de tecnología y recursos humanos bajo un solo líder: el chief people and digital technology officer. ¿La razón? Reconocieron que gestionar personas y gestionar agentes de IA son fundamentalmente la misma competencia organizacional. No puedes separarlas.
IBM desplegó agentes de IA en recursos humanos hace años. Hoy, sus empleados interactúan con agentes para aumentos salariales, transferencias, y descripciones de trabajo. Pero el verdadero cambio no fue la tecnología; fue crear una capa de orquestación que coordina a todos esos agentes para completar procesos de principio a fin, como la incorporación de nuevos empleados.
La empresa consultora BCG es clara: "El nivel de ejecución será el primero en desaparecer debido a los agentes de IA, mientras que el nivel de orquestación crecerá en complejidad e importancia". Nick South, de BCG, explica: "Lo que estas personas van a necesitar en el futuro es una combinación de suficiente competencia en IA para gestionar una fuerza laboral humana-agéntica, más las habilidades básicas de lógica, ética, retórica y comunicación".
La pregunta incómoda: ¿Estás convirtiendo a tu gente en orquestadores? Aquí está el dilema real: cuando la IA hace que cada tarea individual sea más rápida y barata, no reduces tu equipo, lo expandes hacia nuevas posibilidades. Pero solo si transformas los roles de tu gente de ejecutores de tareas a diseñadores y supervisores de sistemas.
Esto no es un cambio de habilidades técnicas. Es un cambio de identidad profesional. Un estudio con 54 participantes en radiología encontró que los profesionales desarrollan tres estrategias frente a la IA: aproximación (abrazan el cambio), evitación (se resisten), o "crafting de identidad" (redefinen activamente quiénes son como profesionales en la era de IA).
Las organizaciones que están ganando no son las que tienen mejor tecnología. Son las que están rediseñando roles, capacitando orquestadores, y creando estructuras más planas donde personas con competencia en IA gestionan equipos híbridos humano-agente. McKinsey estima que 75% de los trabajos actuales requerirán rediseño, reentrenamiento o reubicación para 2030.
El verdadero Jevons Paradox organizacional
La paradoja de Jevons en IA no es solo que usaremos más IA cuando sea más eficiente. La verdadera paradoja es esta: mientras más eficiente se vuelve la IA para ejecutar tareas, más necesitas humanos, pero humanos con un perfil completamente diferente. Necesitas menos ejecutores y más orquestadores, menos especialistas en tareas y más generalistas que puedan diseñar flujos de trabajo complejos.
El economista Erik Brynjolfsson lo dice claramente: cuando la tecnología hace que un trabajo sea más eficiente, puede aumentar la demanda de ese trabajo, no reducirla. Pero solo si la demanda es elástica y si reduces el precio efectivo del servicio. En términos organizacionales, esto significa: si tu gente puede hacer más con IA, ¿estás expandiendo hacia nuevas oportunidades o simplemente reduciendo costos?
No pretendo tener todas las respuestas. Pero creo que la mayoría de las organizaciones están viendo la IA al revés. No es una herramienta de eficiencia para hacer lo mismo con menos. Es una palanca de expansión para hacer más -mucho más- con diferentes roles.
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