No hace mucho, la idea de ser un “generalista” en el lugar de trabajo tenía una reputación mixta. El estereotipo era el del “experto en todos los oficios” que podía incursionar en muchas disciplinas pero que no era “maestro en ninguna”. Y durante años eso fue más o menos cierto.
La mayoría de las personas simplemente no tenían acceso al conocimiento necesario para realizar un trabajo altamente multifuncional. Si necesitabas un nuevo gráfico, esperabas a un diseñador. Si necesitabas cambiar un contrato, esperabas lo legal. En las organizaciones más pequeñas y en las nuevas empresas, este juego de espera generalmente fue reemplazado por la inacción o la improvisación, a menudo con resultados cuestionables.
La IA está cambiando esto más rápido que cualquier cambio tecnológico que haya visto. Permite a las personas tener éxito en tareas que van más allá de su área habitual de especialización.
antropogénico encontrado que la IA está “permitiendo a los ingenieros ser más completos en su trabajo”, lo que significa que pueden tomar decisiones competentes en una gama mucho más amplia de tecnologías interconectadas. Consecuencia directa de esto son tareas que se habrían dejado de lado por falta de tiempo o conocimientos especializados y ahora se están llevando a cabo (el 27% del trabajo asistido por IA, según el estudio de Anthropic). Este cambio refleja fielmente los efectos del pasado. tecnologías revolucionarias. La invención del automóvil o de la computadora no nos dio mucho tiempo libre; principalmente nos hizo comenzar a hacer trabajos que antes no podíamos hacer.
Con la IA como guía, ahora cualquiera puede ampliar sus habilidades y aumentar sus conocimientos para lograr más. Esto cambia fundamentalmente lo que la gente puede hacer, quién puede hacerlo, cómo operan los equipos, y Lo que los líderes deberían esperar.
Bueno, no tan rápido.
Los avances en IA han sido increíbles, y si el año 2025 no ha cumplido plenamente su promesa de traer Agentes de IA para la fuerza laboralNo hay motivos para dudar de que estás en el camino correcto. Pero por ahora, no es perfecto. Si cometer errores es humano, confiar en que la IA no los cometa es una tontería.
Uno de los mayores desafíos de trabajar con IA es identificar alucinaciones. Supongo que el término no fue acuñado como una forma agradable de referirse a errores fácticos, sino como una forma bastante adecuada de describir la convicción que la IA muestra en sus respuestas incorrectas. Los humanos tenemos un claro sesgo hacia las personas seguras de sí mismas, lo que probablemente explica la cantidad de gente inteligente quemada después de aceptar ChatGPT al pie de la letra.
Y si los expertos pueden dejarse engañar por una IA demasiado confiada, ¿cómo pueden los generalistas esperar aprovechar el poder de la IA sin cometer el mismo error?
Las barandillas ciudadanas dan paso a la vibración de la libertad
Es tentador comparar la situación actual. Onda de codificación de vibración AI la aparición de herramientas con o sin código. Las herramientas sin código brindaron a los usuarios la libertad de crear software personalizado adaptado a sus necesidades. Sin embargo, la comparación no se sostiene. Los llamados “desarrolladores ciudadanos” sólo podían operar dentro de los límites permitidos por la herramienta. Estas estrictas restricciones eran limitantes, pero tenían el beneficio de salvar a los usuarios de sí mismos, evitando cualquier cosa catastrófica.
La IA elimina casi por completo estos límites y una gran libertad conlleva responsabilidades para las que la mayoría de las personas no están preparadas.
La primera etapa de “libertad de vibración” es de optimismo desenfrenado alentado por una IA aduladora. “¡Tienes toda la razón!” El temido informe de toda la noche parece mejor que cualquier cosa que pudieras haber hecho tú mismo y solo te llevó unos minutos. La siguiente etapa llega casi por sorpresa: algo no está bien. Empiezas a dudar de la exactitud del trabajo: lo revisas y luego te preguntas si hubiera sido más rápido hacerlo tú mismo.
Luego viene la negociación y la aceptación. Discutes con la IA, te llevan por caminos confusos, pero poco a poco comienzas a desarrollar una comprensión: un modelo mental de la mente de la IA. Aprendes a reconocer con seguridad lo que es incorrecto, aprendes a reaccionar y verificar, aprendes a confiar y verificar.
El generalista se convierte en la capa de confianza.
Esta es una habilidad que se puede aprender, y sólo se puede aprender en el trabajo, mediante la práctica regular. Esto no requiere una gran experiencia, pero sí conciencia. La curiosidad se vuelve esencial. Lo mismo ocurre con la voluntad de aprender rápidamente, pensar críticamente, detectar inconsistencias y confiar en el juicio en lugar de hacerlo. Tratar la IA como infalible.
Ese es el nuevo trabajo del generalista: no ser un experto en todo, sino comprender la mente de la IA lo suficiente como para darse cuenta cuando algo anda mal y recurrir a un verdadero experto cuando hay mucho en juego.
El generalista se convierte en la capa de confianza humana situada entre los resultados de la IA y los estándares de la organización. Ellos deciden qué se aprueba y qué se obtiene una segunda opinión.
Dicho esto, esto sólo funciona si el generalista alcanza un nivel mínimo de fluidez. Existe una gran diferencia entre “mayormente informado” y “con confianza y desconocimiento”. La IA hace que esta brecha sea más fácil de ignorar.
Impacto en los equipos y la contratación
Está claro que los expertos no serán reemplazados por la IA en el corto plazo. Su trabajo sigue siendo crítico. Evolucionará para volverse más estratégico.
Lo que la IA cambia es todo lo que está en los bordes. Roles que parecían importantes pero difíciles de cubrir, tareas que quedaron en el limbo porque no había expertos disponibles, retrasos creados al esperar a que personas altamente calificadas revisaran trabajos simples. Ahora un generalista puede llegar mucho más lejos por sí solo y los especialistas pueden centrarse en los problemas más difíciles.
Ya estamos empezando a ver un impacto en el panorama de contratación. Las empresas buscan atraer personas que se sientan cómodas navegando por la IA. Personas que lo abrazan y lo utilizan para realizar proyectos fuera de su zona de confort.
Las expectativas de desempeño también cambiarán. Muchos líderes ya se centran menos en la productividad y más en la eficacia con la que alguien utiliza la IA. Vemos el uso de tokens no como una medida de costo, sino como un indicador de la adopción de la IA y, quizás de manera optimista, como un indicador de la productividad.
Hacer viable el trabajo vibe
Utilice la IA para mejorar el trabajo, no improvisarlo: Te quemarás dejando la IA suelta. Requiere orientación y supervisión.
Aprenda cuándo confiar y cuándo verificar: Desarrolle una comprensión de la mente de la IA para poder ejercer un buen juicio sobre el trabajo realizado. En caso de duda o cuando los riesgos sean altos, consulte a expertos.
Establecer caprender patrones organizacionales: La IA prospera en contexto y también en humanos. Invierta en documentar procesos, procedimientos y mejores prácticas.
Mantenga a los humanos informados: La IA no debería eliminar la supervisión. Debería facilitar la inspección.
Sin estos factores, el trabajo de la IA permanece en la etapa de “aleteo”. Con ellos, se convierte en algo en lo que la empresa realmente puede confiar.
El regreso del generalista
El generalista emergente habilitado por la IA se define por la curiosidad, la adaptabilidad y la capacidad de evaluar el trabajo que produce la IA. Pueden abarcar múltiples funciones, no porque sean expertos en cada una de ellas, sino porque la IA les da acceso a conocimientos especializados. Lo más importante es que esta nueva generación de generalistas sabe cuándo y cómo aplicar su juicio humano y su pensamiento crítico. Este es el verdadero factor determinante para transformar las vibraciones en algo fiable, sostenible y viable a largo plazo.
Cedric Savarese es el fundador y director ejecutivo de FormAssembly.
