Otra revolución silenciosa: de la digitalización de documentos a la inteligencia artificial

Pau Baradad
3 dic 2025
4 Min. de lectura

En los años 90, la transición del papel al formato digital cambió por completo la forma en que trabajamos con la información. Esta transformación "liberó" a muchos profesionales de la rutina de teclear líneas y archivar carpetas, obligándolos a reconceptualizar sus responsabilidades. Hoy vivimos un momento análogo con la llegada de la inteligencia artificial: estamos rediseñando roles, transfiriendo tareas y escalando la toma de decisiones hacia nuevas fronteras.

Lecciones de la digitalización de documentos

Cuando los documentos en papel dieron paso a sistemas electrónicos, varias dinámicas se pusieron en marcha:

Automatización de procesos repetitivos. Escáneres, OCR y bases de datos eliminaron la entrada manual de datos.
Cambio de foco. Del “hacer” (teclear, fotocopiar, archivar) al “controlar” (verificar calidad, gestionar flujos, optimizar índices).
Reubicación de talento. La experiencia con herramientas digitales abrió puertas a roles de análisis de datos, administración de contenidos y mejora continua.
Demanda de alfabetización digital. las posiciones tradicionales debieron adquirir competencias en software especializado y metodologías ágiles.
Enfoque en mejora continua y optimización de procesos. más allá de subir documentos, se buscó perfeccionar la eficiencia y eliminar cuellos de botella.
Gestión del cambio. la adaptación a nuevos flujos implicó capacitar equipos, actualizar políticas internas y acompañar la transición cultural.
Colaboración transversal. la digitalización impulsó la comunicación entre departamentos y la creación de equipos multifuncionales para proyectos de transformación.

Y ahora pasa lo mismo con la IA, este se repite con la IA: algunas tareas desaparecerán, otras se fusionarán y surgirán nuevas responsabilidades ligadas a supervisar, adaptar y tomar decisiones estratégicas.

Ejemplos de evolución de posiciones

Claves para adaptarse al paradigma IA

Mapear tareas susceptibles de automatización. Identifica actividades mecánicas (recolección de datos, generación de reportes, clasificación de contenido) y evalúa qué parte puede asumir la IA.
Redefinir responsabilidades. Pasa de ejecutar a supervisar: los profesionales tendrán que convertirse en auditores de resultados, corrigiendo sesgos y ajustando parámetros.
Invertir en upskilling. Forma a tus equipos en comprensión de modelos de IA, ética en datos y diseño de procesos centrados en humanos. Así estarán preparados para:
Fomentar una cultura de colaboración híbrida. Diseña flujos donde humanos e IA trabajen codo a codo: el sistema se encarga de la primera versión, la persona aporta contexto, juicio y empatía.

Y... ¿CÓMO EVOLUCIONARÁ LA ORGANIZACIÓN?

La adopción de IA pide un cambio estructurado y proactivo en toda la empresa. El recorrido típico abarca tres fases:

Piloto y validación: Probar casos de uso de bajo riesgo para medir beneficios y retos.
Escalado y gobernanza: Definir estándares, métricas y políticas de uso ético de modelos.
Optimización continua: Incorporar mejoras, nuevas fuentes de datos y ajustar algoritmos según resultados de negocio.

El departamento de Talent o Learning & Development debe asumir un rol clave en cada fase. Con tareas cruciales que deben prepararse YA!:

Realizar un inventario de skills y diseñar nuevos job profiles con foco en IA.
Crear un plan de upskilling escalable: combinar e-learning, workshops prácticos y mentoring.
Seleccionar y desplegar una plataforma LMS con capacidades de analítica de aprendizaje.
Generar campañas de comunicación interna que promuevan la curiosidad y el uso responsable de IA.
Definir criterios éticos y de seguridad para proyectos pilotos, e incorporarlos en los procesos de learning.
Formar un “squad” mixto (RRHH, TI y áreas de negocio) para liderar la adopción y solventar obstáculos operativos.

CUAL ES LA VERDAD INCÓMODA DE TODO ESTO?

Muchas posiciones van a perder sentido si no evolucionan.

La irrupción de la IA no es solo una oportunidad de transformación —es una advertencia silenciosa. Cada vez que una tarea se vuelve automatizable, un rol corre el riesgo de quedar obsoleto. Y no estamos hablando de ciencia ficción, sino de procesos que ya están ocurriendo.

Quien solo ejecuta, será sustituido. La eficiencia algorítmica no tiene compasión por la nostalgia profesional.
No todos sabrán adaptarse. No es solo cuestión de aprender herramientas, sino de cambiar mentalidades arraigadas.
El “estatus” no protege. Incluso managers o perfiles senior podrían quedar fuera si no entienden qué valor humano pueden aportar que la IA no pueda replicar.

¿La solución?

Reinvención personal y profesional, no adaptación superficial. Aprender nuevas herramientas no basta. Hay que entender cómo cambia el propósito del rol y rediseñar el valor que aportamos. ¿Tu trabajo depende de ejecutar tareas repetitivas? Reinvéntalo hacia decisiones, interpretación y estrategia.
Mentalidad de “co-piloto”, no de usuario pasivo. La IA no es una herramienta más, es una nueva forma de trabajar. El que aprende a guiarla, pedirle lo correcto, corregirla y adaptarla… se vuelve esencial.
Reenfocar el trabajo hacia lo que no puede automatizarse: criterio, empatía, contexto, ética. Las habilidades blandas se vuelven duras: comunicación, pensamiento crítico, capacidad de adaptación. No son complementos, son el núcleo del nuevo profesional.
Formación continua como hábito, no como evento. El aprendizaje ya no es una fase previa al trabajo: es parte del trabajo. La solución es dejar de estudiar para trabajar y empezar a trabajar aprendiendo.
Elegir aportar valor, no simplemente ocupar espacio. No basta con estar en el equipo: hay que impactar. Entender el negocio, proponer mejoras, construir puentes entre personas y tecnología.

La IA no viene a quitarnos el trabajo. Viene a quitarnos las tareas que no nos hacen humanos. Y si eso nos deja sin nada... quizá el problema no era la IA.

Lecciones de la digitalización de documentos

Cuando los documentos en papel dieron paso a sistemas electrónicos, varias dinámicas se pusieron en marcha:

Automatización de procesos repetitivos. Escáneres, OCR y bases de datos eliminaron la entrada manual de datos.

Cambio de foco. Del “hacer” (teclear, fotocopiar, archivar) al “controlar” (verificar calidad, gestionar flujos, optimizar índices).

Reubicación de talento. La experiencia con herramientas digitales abrió puertas a roles de análisis de datos, administración de contenidos y mejora continua.

Demanda de alfabetización digital. las posiciones tradicionales debieron adquirir competencias en software especializado y metodologías ágiles.

Enfoque en mejora continua y optimización de procesos. más allá de subir documentos, se buscó perfeccionar la eficiencia y eliminar cuellos de botella.

Gestión del cambio. la adaptación a nuevos flujos implicó capacitar equipos, actualizar políticas internas y acompañar la transición cultural.

Colaboración transversal. la digitalización impulsó la comunicación entre departamentos y la creación de equipos multifuncionales para proyectos de transformación.

Y ahora pasa lo mismo con la IA, este se repite con la IA: algunas tareas desaparecerán, otras se fusionarán y surgirán nuevas responsabilidades ligadas a supervisar, adaptar y tomar decisiones estratégicas.

Ejemplos de evolución de posiciones

Claves para adaptarse al paradigma IA

Mapear tareas susceptibles de automatización. Identifica actividades mecánicas (recolección de datos, generación de reportes, clasificación de contenido) y evalúa qué parte puede asumir la IA.

Redefinir responsabilidades. Pasa de ejecutar a supervisar: los profesionales tendrán que convertirse en auditores de resultados, corrigiendo sesgos y ajustando parámetros.

Invertir en upskilling. Forma a tus equipos en comprensión de modelos de IA, ética en datos y diseño de procesos centrados en humanos. Así estarán preparados para:

Fomentar una cultura de colaboración híbrida. Diseña flujos donde humanos e IA trabajen codo a codo: el sistema se encarga de la primera versión, la persona aporta contexto, juicio y empatía.

Y... ¿CÓMO EVOLUCIONARÁ LA ORGANIZACIÓN?

La adopción de IA pide un cambio estructurado y proactivo en toda la empresa. El recorrido típico abarca tres fases:

Piloto y validación: Probar casos de uso de bajo riesgo para medir beneficios y retos.

Escalado y gobernanza: Definir estándares, métricas y políticas de uso ético de modelos.

Optimización continua: Incorporar mejoras, nuevas fuentes de datos y ajustar algoritmos según resultados de negocio.

El departamento de Talent o Learning & Development debe asumir un rol clave en cada fase. Con tareas cruciales que deben prepararse YA!:

Realizar un inventario de skills y diseñar nuevos job profiles con foco en IA.

Crear un plan de upskilling escalable: combinar e-learning, workshops prácticos y mentoring.

Seleccionar y desplegar una plataforma LMS con capacidades de analítica de aprendizaje.

Generar campañas de comunicación interna que promuevan la curiosidad y el uso responsable de IA.

Definir criterios éticos y de seguridad para proyectos pilotos, e incorporarlos en los procesos de learning.

Formar un “squad” mixto (RRHH, TI y áreas de negocio) para liderar la adopción y solventar obstáculos operativos.

CUAL ES LA VERDAD INCÓMODA DE TODO ESTO?

La irrupción de la IA no es solo una oportunidad de transformación —es una advertencia silenciosa. Cada vez que una tarea se vuelve automatizable, un rol corre el riesgo de quedar obsoleto. Y no estamos hablando de ciencia ficción, sino de procesos que ya están ocurriendo.

Quien solo ejecuta, será sustituido. La eficiencia algorítmica no tiene compasión por la nostalgia profesional.

No todos sabrán adaptarse. No es solo cuestión de aprender herramientas, sino de cambiar mentalidades arraigadas.

El “estatus” no protege. Incluso managers o perfiles senior podrían quedar fuera si no entienden qué valor humano pueden aportar que la IA no pueda replicar.

¿La solución?

Mentalidad de “co-piloto”, no de usuario pasivo. La IA no es una herramienta más, es una nueva forma de trabajar. El que aprende a guiarla, pedirle lo correcto, corregirla y adaptarla… se vuelve esencial.

Reenfocar el trabajo hacia lo que no puede automatizarse: criterio, empatía, contexto, ética. Las habilidades blandas se vuelven duras: comunicación, pensamiento crítico, capacidad de adaptación. No son complementos, son el núcleo del nuevo profesional.

Formación continua como hábito, no como evento. El aprendizaje ya no es una fase previa al trabajo: es parte del trabajo. La solución es dejar de estudiar para trabajar y empezar a trabajar aprendiendo.

Elegir aportar valor, no simplemente ocupar espacio. No basta con estar en el equipo: hay que impactar. Entender el negocio, proponer mejoras, construir puentes entre personas y tecnología.

La IA no viene a quitarnos el trabajo. Viene a quitarnos las tareas que no nos hacen humanos. Y si eso nos deja sin nada... quizá el problema no era la IA.

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