La expansión de la inteligencia artificial (IA)está empezando a modificar una pregunta central para las empresas: si competidores de una misma industria pueden acceder a modelos y herramientas similares, ¿de dónde provendrá la diferenciación? Una serie de contenidos publicados en Harvard Business Review (HBR) durante agosto plantea que la respuesta empieza a desplazarse de la tecnología hacia capacidades más difíciles de replicar, como el conocimiento propio de cada organización, el criterio de sus líderes y la manera en que integra a sus especialistas en los procesos de innovación.
El planteamiento resulta especialmente relevante para América Latina y el Caribe. Cerca del 80% de las empresas de la región ya utiliza herramientas de IA, según un análisis publicado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) en julio de 2026. Sin embargo, solo el 23% afirma obtener beneficios económicos y apenas el 6% reporta un impacto significativo. La brecha sugiere que incorporar la tecnología es muy distinto de convertirla en resultados para el negocio.
Del acceso tecnológico al conocimiento propio
El artículo When Every Company Has AI, What Creates Advantage?, contenido patrocinado por AWS y 4MINDS publicado en HBR, parte de una constatación: capacidades de IA que antes requerían años de inversión especializada hoy pueden desplegarse mediante plataformas en la nube, modelos preentrenados y ecosistemas abiertos. Si distintas compañías utilizan tecnologías semejantes para resolver problemas parecidos, el acceso a la herramienta pierde capacidad de diferenciación.
La tesis es que el valor comienza a concentrarse en aquello que una empresa conoce y sus competidores no pueden reproducir fácilmente: relaciones con clientes, procesos internos, requisitos regulatorios, redes de proveedores y, especialmente, el criterio acumulado por las personas que toman decisiones todos los días.
Este cambio también modifica el rol de los líderes. En una edición reciente de su newsletter Agenda, HBR plantea que los estrategas pueden utilizar la IA para liberar parte del tiempo dedicado al procesamiento de información y concentrarse en aquello donde el juicio humano continúa siendo relevante. La tecnología amplía las opciones disponibles; la responsabilidad de decidir entre ellas sigue recayendo en la organización.
Los expertos del negocio se vuelven más importantes
La paradoja es que las empresas pueden invertir en IA y, al mismo tiempo, marginar a quienes poseen buena parte del conocimiento necesario para que esa inversión funcione.
Una investigación publicada por HBR el 6 de agosto advierte que desarrollar soluciones de IA dentro de las organizaciones requiere la participación sostenida de los expertos de dominio: profesionales que conocen de primera mano los procesos, excepciones y criterios que difícilmente aparecen en una base de datos o un manual. Sin estructuras que reconozcan el tiempo y esfuerzo que esa participación exige, estos especialistas pueden terminar alejándose de los experimentos de innovación.
El problema no es menor. Los autores sostienen que los mayores retornos de la IA generativa probablemente no provendrán únicamente de herramientas estándar de productividad, sino de soluciones capaces de extender las competencias distintivas de una organización. Para construirlas, los equipos tecnológicos necesitan incorporar el conocimiento de quienes entienden cómo funciona realmente el negocio.
Para Recursos Humanos, esto plantea una tarea concreta: la adopción de IA no puede diseñarse exclusivamente como un proyecto tecnológico. También exige definir quiénes deben participar, qué conocimientos críticos poseen, cómo se reconocerá su contribución y qué espacios tendrán para experimentar sin que esta nueva responsabilidad simplemente se sume a su carga habitual.
La competencia por talento de IA tampoco se reduce al salario
La creciente disponibilidad tecnológica no elimina la necesidad de perfiles especializados. Por el contrario, la competencia por determinados profesionales de IA continúa siendo intensa y costosa, señala otra investigación publicada por HBR.
A partir de información de CoffeeSpace, una plataforma de emparejamiento de talento orientada a startups, sus autores analizaron qué características atraen a estos candidatos y encontraron tres atributos de liderazgo hacia los que mostraban una mayor preferencia. El hallazgo introduce una variable relevante para las áreas de talento: competir por perfiles escasos no depende exclusivamente del paquete económico; también importa qué tipo de liderazgo ofrece la organización.
La conclusión obliga a mirar la propuesta de valor al empleado con mayor precisión. Si determinados perfiles son capaces de comparar oportunidades globalmente, la reputación tecnológica de una empresa puede atraer su atención, pero las condiciones bajo las cuales podrán aprender, desarrollar proyectos y relacionarse con sus líderes también influirán en su decisión.
El riesgo de cerrar la puerta al talento junior
Mientras las compañías compiten por especialistas experimentados, otro problema empieza a emerger en la base de la pirámide. Una investigación publicada por HBR sobre trabajo remoto concluye que las empresas muestran menor disposición a apostar por candidatos sin experiencia, reduciendo las oportunidades disponibles para quienes comienzan su carrera.
El fenómeno adquiere otra dimensión con la IA. El BID ha advertido que muchos de los puestos y tareas de entrada que tradicionalmente permiten a los jóvenes adquirir experiencia práctica son precisamente aquellos más expuestos a la automatización. El riesgo es que las empresas eliminen parte del trabajo mediante el cual los profesionales junior desarrollaban criterio antes de llegar a posiciones de mayor responsabilidad.
Ese aprendizaje difícilmente puede reemplazarse únicamente con formación formal. El BID distingue entre conocimiento codificado —que puede almacenarse, enseñarse o procesarse con relativa facilidad— y conocimiento tácito, que se adquiere mediante experiencia, observación, prueba y error. En un entorno donde la IA vuelve más abundante el primer tipo de conocimiento, el segundo puede adquirir todavía mayor valor.
Para las empresas, el dilema es relevante: automatizar tareas de entrada puede elevar la productividad inmediata, pero eliminar demasiadas oportunidades de aprendizaje podría debilitar la cantera de especialistas que necesitarán más adelante.
Las carreras ejecutivas también pierden linealidad
La transformación no afecta únicamente a quienes ingresan al mercado laboral. HBR también sostiene que dos fuerzas están coincidiendo: vidas laborales más extensas y un cambio tecnológico cada vez más rápido. El resultado es una carrera ejecutiva menos predecible y que exige prepararse para más de un escenario profesional.
El modelo tradicional —acumular experiencia dentro de una función o industria y avanzar progresivamente hacia posiciones superiores— enfrenta así mayor incertidumbre. Para las organizaciones, esto obliga a revisar también cómo desarrollan a sus líderes: la preparación para el siguiente cargo puede resultar insuficiente si los puestos, las capacidades requeridas y las propias estructuras organizacionales continúan cambiando.
Una nueva agenda para Recursos Humanos
En conjunto, estas señales desplazan la conversación sobre IA desde la herramienta hacia la arquitectura humana que permite convertirla en valor.
Para las áreas de Recursos Humanos, aparecen al menos cuatro preguntas estratégicas. ¿Qué conocimiento crítico de la empresa permanece concentrado en determinadas personas? ¿Cómo involucrar a esos especialistas en la transformación sin convertir la innovación en una carga adicional? ¿Qué propuesta permite competir por talento de IA más allá de la compensación? ¿Y cómo preservar espacios de aprendizaje para profesionales junior mientras aumenta la automatización?
Estas preguntas son especialmente relevantes en América Latina. El BID identifica al talento, junto con la inversión, la infraestructura digital y la gobernanza, como una de las principales restricciones para que la adopción de IA se traduzca en productividad. El desafío regional, por tanto, no consiste únicamente en incorporar más tecnología, sino en desarrollar las capacidades necesarias para utilizarla dentro de los procesos centrales del negocio.
La ventaja competitiva no desaparecerá porque todas las empresas tengan acceso a inteligencia artificial. Cambiará de lugar. Estará menos asociada a poseer una herramienta que otros no tienen y más a combinar tecnología con conocimiento propio, criterio, experiencia y una organización capaz de movilizar esas capacidades mejor que sus competidores.
Para Recursos Humanos, esa transición amplía el mandato: ya no se trata solo de encontrar las habilidades necesarias para adoptar IA, sino de identificar, desarrollar y proteger el conocimiento humano que hará que esa tecnología produzca resultados distintos.
