Colombia refleja esa transformación. De acuerdo con el informe Global AI Diffusion Q1 2026, elaborado por Microsoft AI Economy Institute, el país alcanzó una adopción del 24,5 % de inteligencia artificial generativa entre la población en edad de trabajar, lo que lo ubica como el segundo de América Latina con mayor uso cotidiano de esta tecnología.

Este crecimiento también plantea un desafío para quienes se preparan para ingresar al mundo laboral. Emérito Martínez, director del Programa de Inteligencia Artificial Generativa & Business Innovation de EAE Business School, sostiene que las competencias digitales ya no consisten únicamente en manejar plataformas o aplicaciones, sino en entender cómo utilizarlas para resolver problemas, analizar información y generar valor dentro de las organizaciones.

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El especialista explica que la inteligencia artificial continuará ampliando su presencia en las empresas, por lo que será indispensable desarrollar la capacidad de interpretar los resultados que producen estas herramientas, verificar la calidad de la información y adaptarse a un entorno donde los cambios tecnológicos ocurren cada vez con mayor rapidez.

A medida que la automatización asume tareas repetitivas, las habilidades humanas adquieren un mayor peso. La creatividad, la comunicación, la empatía y el pensamiento crítico son capacidades que permiten complementar el trabajo de la IA y ofrecer respuestas que los algoritmos, por sí solos, no pueden construir.

Más que saber usar IA, entender cómo funciona

Otro aspecto que gana importancia es la alfabetización en inteligencia artificial. Los expertos consideran que no basta con aprender a escribir instrucciones para obtener respuestas de una plataforma. También es necesario comprender sus alcances, reconocer sus limitaciones y aplicar criterios éticos al momento de utilizar la información que generan estos sistemas.

Esto implica desarrollar competencias para validar datos, identificar posibles errores o sesgos, proteger la privacidad de la información y tomar decisiones fundamentadas antes de incorporar los resultados de la IA en procesos empresariales.

Martínez señala que los jóvenes no necesitan convertirse en desarrolladores de software para beneficiarse de estas herramientas. Sin embargo, sí considera fundamental que conozcan cómo funcionan y qué riesgos pueden surgir de un uso inadecuado.

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Frente a esta realidad, también cambia la forma de construir una carrera profesional. La idea de obtener un título y ejercer la misma profesión durante décadas pierde fuerza frente a un modelo de aprendizaje continuo. Mantenerse actualizado mediante cursos, certificaciones, proyectos colaborativos, emprendimientos, voluntariados o experiencias interdisciplinarias será cada vez más valorado por los empleadores.

El reto también alcanza a las instituciones de educación superior. La velocidad con la que evolucionan las tecnologías obliga a revisar con mayor frecuencia los contenidos académicos para responder a las nuevas necesidades del mercado y preparar profesionales con mayor flexibilidad para enfrentar entornos cambiantes.

Más que reemplazar a las personas, la inteligencia artificial está modificando el perfil de los profesionales que buscan las empresas. Quienes logren combinar conocimientos tecnológicos con capacidades humanas y una disposición permanente para aprender tendrán mayores posibilidades de desenvolverse en un mercado laboral cada vez más influenciado por la automatización y el uso de datos.

La nueva línea está compuesta por tres versiones: GPT-5.6 Sol, el modelo de mayor capacidad; GPT-5.6 Terra, pensado para tareas de uso diario con un equilibrio entre rendimiento y precio; y GPT-5.6 Luna, la alternativa más rápida y económica. Los tres ya comenzaron a desplegarse de forma global en ChatGPT, Codex y la API de OpenAI.

Según la compañía, la principal novedad de GPT-5.6 es que consigue realizar más trabajo utilizando menos tokens, lo que se traduce en un mejor rendimiento por dólar tanto para empresas como para desarrolladores. En las pruebas internas y evaluaciones independientes presentadas por OpenAI, Sol supera a GPT-5.5 y mejora los resultados de modelos rivales en diferentes tareas profesionales, especialmente en programación, automatización, navegación web y análisis de documentos.

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Uno de los cambios más relevantes es la incorporación de un sistema que permite coordinar varios agentes de inteligencia artificial trabajando al mismo tiempo sobre una misma tarea. Esta función está diseñada para resolver proyectos complejos en menos tiempo, repartiendo el trabajo entre diferentes procesos que luego unifican los resultados.

OpenAI también afirma haber mejorado la capacidad del modelo para utilizar herramientas, revisar su propio trabajo y corregir errores antes de entregar una respuesta final. Esto permite generar documentos, hojas de cálculo, presentaciones y aplicaciones con menos intervención manual por parte del usuario.

Más funciones para empresas, desarrolladores y usuarios de ChatGPT

La compañía destacó que GPT-5.6 ofrece avances importantes en programación. El modelo puede escribir código, ejecutar programas sencillos para coordinar herramientas, procesar información intermedia y adaptar su estrategia durante una tarea sin necesidad de recibir instrucciones paso a paso.

También incorpora mejoras para el trabajo con documentos empresariales. El sistema puede transformar información procedente de plataformas como Slack, Notion, Microsoft 365 o Google Drive en informes, presentaciones y otros materiales con formatos más consistentes y editables.

En materia de ciberseguridad, OpenAI asegura que GPT-5.6 obtuvo mejores resultados que su generación anterior en pruebas de identificación de vulnerabilidades y revisión segura de código. Al mismo tiempo, el lanzamiento llega acompañado de nuevas capas de protección, monitoreo continuo y controles de acceso para reducir el uso indebido de las capacidades más avanzadas del modelo.

El despliegue ya comenzó para los usuarios de ChatGPT. Los suscriptores de los planes Plus, Pro, Business y Enterprise tendrán acceso a GPT-5.6 Sol, mientras que los usuarios de Free y Go utilizarán GPT-5.6 Terra en ChatGPT Work y Codex. Los desarrolladores también pueden acceder a los tres modelos mediante la API de OpenAI.

En cuanto a los precios para la API, OpenAI estableció una tarifa de 5 dólares por millón de tokens de entrada y 30 dólares por millón de tokens de salida para Sol. Terra costará 2,50 y 15 dólares, respectivamente, mientras que Luna tendrá un precio de 1 dólar de entrada y 6 dólares de salida.

Con esta actualización, OpenAI apuesta por ofrecer modelos más eficientes y escalables para distintos perfiles de usuarios, desde quienes utilizan ChatGPT en tareas cotidianas hasta empresas y desarrolladores que requieren automatizar procesos de mayor complejidad.

El anuncio llega después de varios meses de pruebas con clientes del programa Frontier. Según Microsoft, más de la mitad de las empresas que hacen parte de la lista Fortune 500 probaron la tecnología antes de su lanzamiento mundial, junto con compañías de sectores como consultoría, seguros, telecomunicaciones y servicios financieros.

La propuesta representa un cambio frente a los asistentes de IA tradicionales. Mientras estos suelen generar respuestas o recomendaciones para que una persona continúe el trabajo, Copilot Cowork puede recibir una tarea completa, ejecutarla y entregar el resultado final sin que el usuario tenga que intervenir en cada paso.

De responder preguntas a ejecutar procesos

Entre los casos de uso presentados por Microsoft aparecen actividades que normalmente requieren varias herramientas y una alta carga operativa.

Por ejemplo, la plataforma puede editar grandes cantidades de hojas de cálculo de forma segura, comparar miles de archivos entre diferentes versiones de un producto, crear diagramas de flujo automáticamente después de cada modificación o analizar procesos comerciales para detectar oportunidades que podrían perderse y sugerir acciones de seguimiento.

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La compañía explica que el agente trabaja utilizando la información disponible dentro de Microsoft 365 y respeta los permisos que ya existen en cada organización, por lo que únicamente accede a los datos autorizados para cada usuario.

Los administradores también pueden controlar quién utiliza la herramienta, definir límites de consumo, recibir alertas sobre el uso y consultar reportes detallados por usuario, grupo o toda la organización.

Costos por consumo y varios modelos de IA

Copilot Cowork funcionará bajo un esquema de pago por uso denominado Créditos Copilot. El costo de cada tarea dependerá del modelo de inteligencia artificial empleado, la cantidad de información consultada, las herramientas utilizadas y el tiempo que tome completar el proceso.

Microsoft afirma que este sistema permitirá a las organizaciones monitorear el consumo y ajustar el gasto de acuerdo con sus necesidades.

Otra de las novedades es que Copilot Cowork incorpora una arquitectura multimodelo. En esta primera versión utiliza modelos de Anthropic, entre ellos Opus 4.8 y Sonnet 4.6. Los clientes del programa Frontier también pueden acceder a GPT 5.5 y, próximamente, Microsoft incorporará Cowork 1, un modelo propio optimizado para tareas empresariales de uso cotidiano.

Con este lanzamiento, Microsoft amplía el papel de la inteligencia artificial dentro de Microsoft 365. La apuesta ya no está centrada únicamente en ayudar a redactar documentos, resumir reuniones o responder consultas, sino en permitir que las empresas deleguen procesos completos a agentes de IA manteniendo los controles de seguridad, acceso y administración que ya utilizan en sus entornos de trabajo.

En aquel momento, él y su socio identificaron algo que parecía simple, pues las empresas necesitaban entender la tecnología antes de adoptarla. Comenzaron enseñando marketing digital y analítica. Once años después, la conversación con sus clientes gira alrededor de una pregunta mucho más compleja, ¿qué ocurre cuando la inteligencia artificial entra a trabajar junto a las personas?

Hoy Aristizábal es cofundador y CEO de Geekboss, una consultora enfocada en transformación digital e inteligencia artificial. En conversación con ENTER.CO explicó cómo pasó de capacitar equipos en herramientas digitales a acompañar compañías que intentan reorganizarse alrededor de una tecnología que ya está modificando cargos, procesos y habilidades laborales.

La discusión sobre inteligencia artificial suele reducirse a una pregunta: ¿las máquinas reemplazarán a las personas? Para Aristizábal, esa conversación está dejando por fuera algo más importante: la relación entre tecnología y talento humano.

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“La tecnología tiene mucho poder, pero la magia todavía la estamos haciendo los seres humanos”, afirmó.

Su planteamiento parte de una idea sencilla, la inteligencia artificial puede acelerar procesos, analizar grandes cantidades de información y producir contenido, pero sigue necesitando personas capaces de interpretar contextos, entender emociones y tomar decisiones.

Ese cambio ya se siente en múltiples profesiones; hoy un comunicador puede producir piezas gráficas, un periodista puede apoyarse en herramientas para resumir entrevistas y una persona sin conocimientos técnicos puede construir parte de una página web utilizando asistentes inteligentes. Más que reemplazar funciones completas, la tecnología está expandiendo capacidades.

Del trabajo operativo al pensamiento estratégico

Durante años, las empresas usaron automatización para resolver tareas repetitivas. Programar procesos, organizar archivos, construir reportes o mover información eran parte de ese proceso. Con la llegada de la inteligencia artificial generativa, las posibilidades crecieron.

Ahora las compañías utilizan sistemas capaces de redactar documentos, generar campañas, resumir reuniones, procesar datos y proponer soluciones. Eso también cambia la manera como las organizaciones empiezan a medir el valor del trabajo humano.

“Nos van a pagar por pensar estratégicamente, por pensar creativamente y no por sentarnos a hacer cosas de cero”, aseguró Aristizábal durante la conversación.

Ese cambio ya impacta áreas como marketing, publicidad, comunicación y creación de contenido. Geekboss participó recientemente en la transformación de una agencia de publicidad colombiana que decidió revisar cada proceso para identificar qué actividades debían seguir haciendo las personas y cuáles podían apoyarse en inteligencia artificial.

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La meta no era reducir equipos. La apuesta consistía en reorganizar funciones y liberar tiempo para actividades de mayor valor. Según explica Aristizábal, el resultado fue un aumento importante en productividad sin necesidad de despidos.

Eso también modifica cuáles habilidades empiezan a ganar relevancia. Para el CEO de Geekboss, competencias como pensamiento crítico, creatividad, empatía, liderazgo y comunicación tendrán cada vez más peso en un mercado donde las tareas operativas pueden automatizarse con mayor facilidad.

Incluso considera que colegios y universidades deberían dedicar más tiempo a enseñar capacidades humanas y pensamiento crítico. Saber preguntar, interpretar información y evaluar respuestas se está convirtiendo en una habilidad laboral tan importante como manejar herramientas digitales.

Los errores que están cometiendo las empresas con la inteligencia artificial

La rapidez con la que las organizaciones están adoptando inteligencia artificial también está generando errores frecuentes.

El primero ocurre cuando las empresas compran tecnología antes de entender qué problema intentan resolver. Muchas implementan plataformas o agentes virtuales porque sienten presión por innovar, pero después descubren que no saben dónde utilizarlos realmente.

Otro error frecuente aparece en servicio al cliente. Aunque muchas compañías intentan automatizar la atención, los usuarios siguen buscando interacción humana cuando enfrentan problemas complejos.

Después de participar en múltiples implementaciones de chatbots, Aristizábal identificó algo repetitivo: una de las palabras que más escriben las personas es “asesor”.

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“La mayoría de las veces las personas quieren sentirse escuchadas primero y después resolver el problema”, explicó.

También advierte sobre otro fenómeno: la obsesión por producir contenido masivamente. La inteligencia artificial facilita crear publicaciones, correos, imágenes y textos en minutos, pero esa facilidad está llenando internet de información repetitiva y mensajes similares.

Para Aristizábal, las marcas que se diferenciarán no serán necesariamente las que produzcan más contenido, sino las que logren conectar mejor con las personas.

La conversación también alcanza temas como polarización y desinformación. Herramientas de escucha digital permiten analizar conversaciones, identificar tendencias y detectar comportamientos sospechosos en redes sociales. Sin embargo, insiste en que ninguna tecnología reemplaza el criterio humano.

Por eso, mientras las máquinas aprenden a escribir, analizar datos y automatizar tareas, las empresas empiezan a descubrir algo inesperado: aquello que sigue siendo difícil de automatizar —la empatía, la creatividad y la capacidad de comprender a otras personas— podría convertirse precisamente en lo más valioso.

El anuncio llega después de varios años de investigación en robótica, ingeniería e inteligencia artificial física. La apuesta de Amazon no se limita a mover cajas más rápido: el objetivo es resolver uno de los mayores problemas de la automatización moderna, la manipulación precisa de objetos en espacios reducidos.

Actualmente, gran parte del inventario de Amazon se almacena en compartimentos pequeños donde los robots tradicionales suelen fallar porque no pueden calcular cuánta fuerza aplicar o detectar correctamente el contacto físico. Vulcan intenta resolver ese problema.

¿Cómo funciona Vulcan y por qué puede “sentir”?

La tecnología de Vulcan combina sensores de fuerza, cámaras, sistemas de visión computacional y herramientas robóticas especializadas para detectar cuándo toca un objeto y qué presión está aplicando.

Su sistema incorpora una especie de brazo equipado con sensores que le permiten empujar, acomodar o sujetar productos sin dañarlos. Además, usa cámaras y ventosas inteligentes para identificar artículos específicos dentro de contenedores densamente llenos.

Esto le permite manipular cerca del 75 % de los productos que Amazon almacena en sus centros logísticos, trabajando a velocidades similares a las de empleados humanos.

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Otra diferencia importante es que el robot reconoce sus limitaciones. Si encuentra un objeto que no puede mover correctamente, solicita ayuda humana en lugar de continuar automáticamente.

La empresa también afirma que el sistema aprende de la experiencia. Cada interacción física alimenta modelos de inteligencia artificial entrenados con datos reales, permitiendo que el robot mejore progresivamente su capacidad para entender el comportamiento de diferentes objetos.

Menos escaleras y más trabajo técnico para empleados

Uno de los usos iniciales de Vulcan está relacionado con ergonomía y seguridad laboral.

Actualmente, empleados de centros logísticos deben subir escaleras para acceder a compartimentos superiores o agacharse repetidamente para alcanzar productos almacenados cerca del piso. Vulcan fue diseñado precisamente para encargarse de esas zonas menos cómodas.

Los primeros despliegues ya funcionan en centros logísticos ubicados en Spokane, Estados Unidos, y Hamburgo, Alemania, donde el robot trabaja junto a operarios humanos.

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Amazon asegura que la automatización no solo modifica tareas físicas. También está creando nuevas funciones técnicas relacionadas con supervisión robótica, mantenimiento e ingeniería operativa.

La compañía planea extender Vulcan a múltiples instalaciones de Europa y Estados Unidos durante los próximos dos años, integrándolo dentro de una red donde ya operan más de 750.000 robots.

La llegada de máquinas capaces de “sentir” marca un cambio importante en la automatización industrial. Durante décadas, los robots aprendieron a ver. Ahora empiezan a tocar. Y eso podría transformar desde la logística hasta la relación diaria entre humanos y máquinas.

Mientras el mercado exige resultados medibles, muchas organizaciones todavía están tratando de descubrir cómo integrar estas tecnologías dentro de su operación diaria. El reto ya no pasa por tener acceso a herramientas de IA, sino por evitar errores que están frenando proyectos completos.

Para expertos de SONDA, compañía especializada en transformación digital, la conversación empresarial comenzó a cambiar. Ahora la prioridad no es únicamente implementar inteligencia artificial, sino demostrar que esas inversiones producen mejoras reales en productividad, automatización y operación.

En Colombia, esta discusión toma fuerza porque el país proyectó inversiones por $479.273 millones hasta 2030 para fortalecer capacidades nacionales relacionadas con inteligencia artificial. Sin embargo, tener recursos disponibles no garantiza implementaciones exitosas.

Muchas compañías siguen en fases de prueba, realizando pilotos o experimentando con automatización antes de escalar proyectos más grandes.

Comprar tecnología sin saber para qué usarla

Uno de los problemas más frecuentes aparece cuando las organizaciones adoptan inteligencia artificial por presión competitiva y no porque exista una necesidad clara.

La velocidad con la que llegaron asistentes generativos, automatización inteligente y agentes capaces de ejecutar tareas creó una sensación de urgencia. El resultado: empresas adquiriendo soluciones sin definir primero objetivos, indicadores o procesos internos.

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Desde SONDA advierten que una herramienta avanzada no corrige por sí sola problemas operativos existentes. Si los procesos ya presentan fallas, la IA puede terminar amplificando esas ineficiencias.

La compañía también identifica una diferencia importante entre organizaciones que comenzaron su transformación tecnológica antes del auge de la IA y aquellas que todavía trabajan con sistemas fragmentados o procesos poco integrados. Cuanto más preparada está una empresa tecnológicamente, mayores probabilidades tiene de capturar valor.

Los datos y la cultura empresarial siguen siendo el gran obstáculo

Muchos proyectos de inteligencia artificial no se detienen por falta de tecnología, sino por problemas internos.

La calidad de los datos aparece entre las principales barreras. Sistemas desconectados, información incompleta o registros duplicados afectan directamente el desempeño de modelos y automatizaciones.

Otro obstáculo frecuente es asumir que la IA pertenece únicamente al área tecnológica. Cuando las áreas operativas, comerciales o de atención al cliente quedan por fuera, la adopción suele ser más lenta y genera resistencia dentro de los equipos.

La medición también sigue siendo un punto débil. Muchas organizaciones implementan herramientas sin definir cómo evaluarán productividad, ahorro de tiempo o impacto financiero.

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Desde su experiencia, SONDA asegura que actualmente trabaja en iniciativas relacionadas con automatización, desarrollo acelerado de software y agentes inteligentes para distintas industrias, utilizando tecnologías de IA generativa y plataformas cloud.

Mientras tanto, las inversiones continúan creciendo. Según cifras citadas por la industria tecnológica, 96 % de las organizaciones planea aumentar sus inversiones en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses.

Eso significa que el mercado está entrando en una nueva etapa: menos interés por experimentar y más presión por demostrar resultados.

Si tu empresa quiere evitar errores frecuentes, el mensaje parece sencillo: antes de implementar inteligencia artificial, necesitas procesos ordenados, datos confiables y objetivos claros. Sin eso, incluso la herramienta más avanzada puede quedarse solo como otra prueba piloto.

El planteamiento parte de un punto concreto: si la inteligencia artificial aumenta la productividad de las empresas, también transformará el empleo y las fuentes de ingresos de los gobiernos. Frente a eso, la compañía sugiere medidas para que los beneficios no se queden solo en las grandes tecnológicas.

Una de las principales ideas es crear un sistema en el que las empresas que obtengan grandes ganancias gracias a la automatización contribuyan más. Esto incluiría mayores impuestos a corporaciones y a ingresos derivados del capital, así como la posibilidad de gravar a compañías que reemplacen trabajadores con sistemas automatizados.

Para las personas, esto podría traducirse en nuevas formas de recibir ingresos. Entre las propuestas aparece la creación de un fondo público de inversión en inteligencia artificial, inspirado en modelos como el de Alaska, que repartiría rendimientos periódicos entre la población. En la práctica, sería una forma de redistribuir parte de las ganancias generadas por esta tecnología.

Menos horas de trabajo y nuevas formas de ingreso

El documento también aborda cómo cambiaría la vida laboral. OpenAI plantea que las empresas puedan probar semanas laborales más cortas sin reducir salarios, apoyadas en el aumento de productividad que permitiría la inteligencia artificial.

Además, propone fortalecer programas como el seguro de desempleo y ampliar beneficios como salud y pensiones. Una de las ideas más llamativas es la de “prestaciones transferibles”, que no dependerían de un empleador específico, sino que acompañarían al trabajador a lo largo de su vida laboral.

También se menciona la necesidad de facilitar el acceso a empleos en sectores donde la tecnología no reemplaza fácilmente a las personas, como el cuidado infantil o la atención a adultos mayores. Estas actividades, según la propuesta, deberían tener mayor reconocimiento económico.

Para quienes se preguntan cómo acceder a estos beneficios, el documento señala que muchas de estas medidas dependerían de decisiones gubernamentales. Es decir, no son programas activos aún, sino propuestas que podrían convertirse en políticas públicas. En ese sentido, los ciudadanos tendrían un papel indirecto: participar en el debate, seguir las reformas y acceder a los programas que se creen si llegan a aprobarse.

OpenAI también anunció que abrirá una oficina en Washington para impulsar estas discusiones y financiar investigaciones sobre el impacto social de la inteligencia artificial.

Las propuestas surgen en medio de un debate creciente sobre el futuro del trabajo. A medida que la tecnología avanza, la discusión ya no gira solo en torno a qué puede hacer la inteligencia artificial, sino a cómo se reparten sus beneficios y quién asume sus costos.

El sistema prioriza siempre la vía más eficiente. Si cuenta con conectores —integraciones directas— con servicios como Slack o Google Calendar, los utiliza automáticamente para resolver tareas sin pasos adicionales. Cuando no existen, controla ratón, teclado y pantalla para navegar como lo haría una persona, completando procesos sin intervención constante del usuario.

Esta evolución parte de Claude Cowork, lanzado en enero, y refuerza su enfoque como herramienta de productividad en el escritorio. El objetivo es convertir al asistente en un agente capaz de ejecutar acciones reales en el computador, no solo responder consultas, ampliando su utilidad en flujos de trabajo cotidianos y profesionales.

Así es como Claude toma decisiones cuando trabaja solo

Antes de interactuar con una nueva aplicación, Claude solicita permiso y el usuario puede detener cualquier acción en cualquier momento. Además, el sistema analiza sus propias acciones internas para detectar posibles manipulaciones externas, algo clave cuando opera sobre contenido externo o no controlado y en entornos donde la seguridad es un factor relevante.

Su mayor utilidad aparece junto a Dispatch, disponible en Claude Cowork y Claude Code. Esta función permite asignarle tareas desde el móvil para que se ejecuten en el computador. En la práctica, funciona como un sistema de delegación remota que automatiza acciones sin necesidad de supervisión constante del usuario.

Puede revisar correos, generar informes, extraer métricas o realizar cambios en código, ejecutar pruebas y enviar solicitudes de extracción automáticamente. Esto permite delegar tareas repetitivas o técnicas sin estar frente a la pantalla, mejorando la eficiencia y reduciendo la necesidad de intervención directa en procesos operativos del día a día.

Para activarlo, debes habilitar la función desde la configuración de la aplicación de escritorio en macOS y asegurarte de que esté en ejecución. Luego puedes vincularla con la app móvil y empezar a delegar tareas. Está disponible en fase de prueba para planes Pro y Max, y algunas tareas complejas pueden requerir más de un intento en Claude Code.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

El problema no está en la tecnología en sí, sino en cómo se utiliza. La automatización puede ahorrar minutos, pero si los sistemas están mal diseñados, esos minutos se pierden entre notificaciones, interfaces confusas y procesos que se repiten. Las herramientas que prometen mejorar la productividad pueden terminar generando más estrés que eficiencia. En lugar de liberar tiempo, lo consumen en pasos extra y distracciones constantes.

Muchas aplicaciones de gestión de tareas y correos electrónicos están pensadas para funcionar de manera individual, pero en la práctica terminan fragmentando la atención. Un estudio reciente de RescueTime muestra que los trabajadores pasan más de tres horas al día revisando correos o mensajes, tiempo que no se cuenta como parte de la jornada productiva, pero que genera sensación de sobrecarga. La tecnología permite hacer más cosas, pero no necesariamente ayuda a priorizar lo que realmente importa.

Cuando los sistemas digitales fallan

Uno de los problemas más frecuentes es la falta de integración entre herramientas. Un calendario que no se sincroniza con la aplicación de tareas, un gestor de proyectos que obliga a duplicar información o plataformas que generan alertas constantes, generan interrupciones que erosionan el tiempo disponible. Cada clic extra, cada ajuste necesario, se acumula y convierte lo que debería ser un ahorro de tiempo en una fuente de estrés.

Especialistas en productividad sugieren que la clave está en diseñar flujos de trabajo que funcionen para las personas y no al revés. Ajustar notificaciones, establecer rutinas claras, priorizar tareas y definir horarios de concentración puede marcar la diferencia entre sentirse abrumado o tener control sobre el propio día. No se trata de abandonar la tecnología, sino de usarla de manera estratégica y adaptada a las necesidades reales.

Además, existe un factor humano importante: la sensación de “nunca tener tiempo” también refleja expectativas poco realistas sobre lo que podemos lograr. La tecnología ha multiplicado nuestras capacidades, pero no ha cambiado el número de horas disponibles.

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Muchos intentan abarcar más tareas de las que pueden manejar, y eso aumenta la presión. El uso consciente de herramientas digitales y la planificación de prioridades ayudan a equilibrar estas demandas y a aprovechar mejor los minutos disponibles.

Ahora bien, la paradoja está en que la tecnología ofrece oportunidades para ahorrar tiempo, pero depende de cómo la integremos en nuestra rutina. Automatizar no significa llenar más aplicaciones ni hacer más tareas; significa encontrar sistemas que simplifiquen la vida y permitan enfocarse en lo importante.

Aprender a diseñar flujos de trabajo eficientes, combinar herramientas y mantener hábitos digitales saludables es lo que puede marcar la diferencia en la sensación de control sobre el propio tiempo.

Imagen: Generada con IA

La herramienta fue creada por los emprendedores Juan, Jamilton, Marco y Gustavo, quienes partieron de una observación concreta: miles de pequeños negocios invierten en publicidad digital sin una estrategia clara y sin herramientas para evaluar si sus campañas funcionan. En la práctica, muchas decisiones se toman de forma reactiva, copiando modelos ajenos o siguiendo tendencias sin relación directa con el negocio.

SaleADS.ai propone un enfoque distinto. En lugar de pedir conocimientos técnicos o experiencia previa en pauta digital, la plataforma guía al usuario a través de un proceso simple. Con información básica sobre el negocio y su objetivo comercial, la inteligencia artificial genera anuncios listos para publicarse en redes sociales, sin necesidad de ajustes manuales complejos.

¿Cómo funciona la plataforma y para quién está pensada?

El sistema utiliza inteligencia artificial para analizar los datos que ingresa el usuario y convertirlos en mensajes publicitarios coherentes con su producto o servicio. La plataforma también ajusta automáticamente los anuncios con el tiempo, buscando mejorar su desempeño sin que el usuario tenga que intervenir de forma constante.

Este tipo de soluciones responde a una realidad frecuente en Colombia. Aunque el uso de redes sociales para vender ha crecido, la formación en marketing digital estratégico sigue siendo limitada. Muchas empresas asocian la publicidad digital con “poner un anuncio” o “impulsar una publicación”, sin analizar a fondo su público, el recorrido del cliente o los resultados reales de la inversión.

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El surgimiento de SaleADS.ai ocurre, además, en un momento de cambio para el mercado empresarial. Desde 2022, grandes compañías tecnológicas han reducido equipos y automatizado procesos para ganar eficiencia. Amazon, por ejemplo, ha realizado recortes acumulados cercanos a los 30.000 empleados corporativos, como parte de una reorganización enfocada en tecnologías automatizadas.

Ese mismo enfoque empieza a trasladarse a los pequeños negocios. En lugar de crecer sumando más personas, muchas empresas buscan herramientas que les permitan hacer más con menos. En ese escenario, plataformas como SaleADS.ai buscan acercar tecnologías que antes solo estaban al alcance de grandes compañías.

La respuesta inicial ha sido rápida. En sus primeros 30 días de operación, la plataforma alcanzó más de 12.000 emprendedores activos, una cifra que refleja la necesidad de soluciones simples, con costos controlados y resultados medibles. En un mercado cada vez más competitivo, la automatización de la publicidad digital empieza a perfilarse como una herramienta clave para los negocios que buscan eficiencia sin perder foco.

La expansión de la inteligencia artificial, la automatización de procesos y el uso masivo de software en áreas como el periodismo, el marketing, la educación, la salud y las finanzas han cambiado la pregunta de fondo. Ya no se trata de si una persona debe convertirse en programadora, sino de cuánto necesita entender sobre cómo funcionan los sistemas que usa a diario.

En ese sentido, el código comienza a cumplir un rol similar al de la lectura y la escritura en otros momentos de la historia. No todas las personas escriben novelas ni todas desarrollan aplicaciones, pero comprender la lógica detrás del lenguaje digital se vuelve clave para participar de forma activa en la economía y en la toma de decisiones.

Según análisis de organismos internacionales y firmas de consultoría tecnológica, los perfiles híbridos —aquellos que combinan conocimiento de su área con nociones de programación, datos o automatización— son cada vez más demandados. Saber leer un script, entender una API o modificar un flujo automatizado se convierte en una ventaja competitiva, incluso en cargos no técnicos.

Programar como alfabetización digital en la era de la IA

El avance de herramientas de inteligencia artificial que “escriben código” ha generado la idea de que programar podría dejar de ser necesario. Sin embargo, la realidad muestra lo contrario. A medida que estas tecnologías se popularizan, crece la necesidad de personas capaces de entender, supervisar y adaptar esos sistemas a contextos reales.

Programar, en este sentido, no es memorizar lenguajes, sino desarrollar pensamiento lógico, comprensión de estructuras, nociones de seguridad, datos y arquitectura digital. Es la capacidad de dialogar con la tecnología, no solo de consumirla.

Por eso, cada vez más roles no técnicos —desde diseñadores hasta líderes de negocio— incorporan conocimientos básicos de programación para tomar mejores decisiones, evaluar riesgos o comunicarse con equipos técnicos sin intermediarios. El código se convierte en un lenguaje común entre disciplinas.

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En este contexto, la formación tecnológica también está cambiando. Más allá de enseñar un lenguaje específico, el foco se desplaza hacia la comprensión profunda de cómo funcionan los sistemas, cómo se conectan entre sí y cómo evolucionan. La adaptabilidad importa más que la sintaxis.

Ese enfoque es clave en un entorno donde los lenguajes, frameworks y herramientas cambian constantemente. Entender los fundamentos permite aprender lo nuevo sin empezar desde cero, una habilidad esencial en un mercado laboral marcado por la transformación continua.

Lejos de desaparecer, programar se perfila como una competencia transversal. No reemplaza otras profesiones, pero las potencia. Así como saber leer abrió la puerta al conocimiento, entender código abre la puerta a participar activamente en el mundo digital que ya define gran parte de la vida cotidiana.

Si quieres convertir curiosidad en habilidad real, Holberton Coderise es una ruta práctica para empezar.

“Estamos ahora en términos de los modelos que escriben código. Tengo ingenieros dentro de Anthropic que dicen: no escribo ningún código más. Solo dejo que el modelo escriba el código, lo edito, hago las cosas alrededor de él”, explicó Amodei.

El ejecutivo añadió: “Yo creo, no sé, podríamos estar 6 a 12 meses de distancia de cuando el modelo esté haciendo la mayor parte, tal vez todo lo que hace un SWE (Ingeniero de Software) a fin de cuentas. Y luego es una cuestión de cuánto tiempo esa línea se cierra”.

Cómo la IA reemplazará a desarrolladores: un cambio en marcha

Las declaraciones de Amodei reflejan una realidad que ya opera dentro de su propia empresa. Algunos ingenieros de Anthropic han dejado de programar manualmente y ahora se enfocan en editar el código generado por la IA y gestionar la arquitectura del producto. La gran incógnita, según el CEO, es cuánto tiempo tardará en cerrarse completamente la brecha hacia la autonomía total.

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Los avances recientes permiten automatizar tareas a lo largo de todo el ciclo de desarrollo: desde el análisis inicial y el diseño hasta las pruebas y la depuración. En este contexto, el rol humano se desplaza inevitablemente hacia la supervisión estratégica, la edición y la toma de decisiones complejas, más que en la escritura directa de líneas de código.

El impacto en el sector tecnológico

Esta proyección genera inquietud, especialmente en perfiles junior y funciones orientadas a tareas repetitivas; a medida que estas actividades pierden peso, ganan importancia el criterio técnico, la seguridad informática, la integración de sistemas y la responsabilidad ética sobre los resultados finales.

Las declaraciones de Amodei se inscriben en un debate global sobre productividad y empleo. El ejecutivo advirtió que la velocidad del progreso tecnológico puede superar la capacidad de adaptación de las empresas y los mercados laborales si no se acompaña de estrategias sólidas de formación y transición profesional.

Pese a la contundencia de sus palabras, Amodei no afirmó que los ingenieros vayan a desaparecer de inmediato, sino que el sector enfrenta una redefinición profunda. El mensaje es claro: la rapidez del cambio exige una preparación inmediata para un nuevo paradigma de colaboración hombre-máquina.

La advertencia del CEO de Anthropic refuerza la idea de que la IA ha dejado de ser una herramienta de apoyo para convertirse en un actor central del desarrollo de software. Para los desarrolladores, el desafío actual no es competir con el algoritmo, sino liderar su implementación en un proceso cada vez más automatizado.

Imagen: Editada con IA / ChatGPT

A diferencia de los chatbots tradicionales, Cowork no se limita a responder preguntas o generar texto. Su propuesta es más ambiciosa: actuar como un compañero de trabajo digital, capaz de leer, crear y modificar archivos reales dentro de una carpeta del computador del usuario. Esto incluye desde documentos y hojas de cálculo hasta presentaciones o reportes en proceso.

En la práctica, Cowork funciona como una extensión de la inteligencia que hizo popular a Claude Code, pero sin exigir conocimientos técnicos. El usuario asigna una tarea, por ejemplo, ordenar una carpeta de descargas, convertir fotos de recibos en una tabla de gastos o armar un primer borrador de un informe, y la IA se encarga de planear cómo hacerlo y ejecutarlo paso a paso, informando su progreso.

Esta autonomía marca una diferencia clave frente a una conversación normal con IA. Cowork no espera instrucciones constantes ni depende de preguntas encadenadas. Se comporta más como alguien a quien se le delega un trabajo y lo desarrolla de principio a fin, incluso manejando varias tareas en paralelo.

De la programación al trabajo cotidiano

El verdadero cambio está en el público al que apunta. Mientras Claude Code fue diseñado para desarrolladores, Cowork busca llegar a usuarios comunes: estudiantes, periodistas, creadores de contenido, emprendedores o personas que simplemente quieren ahorrar tiempo en tareas repetitivas. No es necesario explicar el contexto una y otra vez ni adaptar manualmente los resultados; la IA entiende el entorno de archivos y trabaja directamente sobre él.

Además, Cowork puede conectarse con herramientas externas mediante conectores y, si se integra con el navegador, también puede interactuar con páginas web. Esto abre la puerta a flujos de trabajo más complejos, como recopilar información, organizarla y convertirla en documentos listos para usar.

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Sin embargo, esta potencia viene acompañada de responsabilidades. Cowork solo accede a las carpetas que el usuario autoriza, pero puede realizar acciones delicadas, como borrar archivos o sobrescribir información. Anthropic insiste en la importancia de dar instrucciones claras y supervisar los primeros usos, especialmente porque la IA todavía puede malinterpretar órdenes ambiguas.

También existen riesgos relacionados con seguridad y manipulación de instrucciones, un desafío común en los llamados “agentes de IA”. Aunque la compañía afirma haber desarrollado defensas avanzadas, reconoce que este tipo de tecnología aún está en evolución.

Más allá de los riesgos, el impacto potencial es evidente. Cowork plantea un futuro en el que la IA deja de ser solo una herramienta de consulta y se convierte en un actor activo dentro del trabajo diario. Para lectores de ENTER.CO, esto no significa el reemplazo del trabajo humano, sino una redefinición de cómo se organizan, ejecutan y optimizan las tareas digitales.

Por ahora, Cowork está disponible como vista previa para usuarios del plan Claude Max en macOS, pero su lanzamiento anticipa un cambio más profundo: la llegada de asistentes de IA que no solo piensan, sino que también hacen.

Manus se apartó desde el inicio del modelo de asistente conversacional; su desarrollo se concentró en agentes capaces de investigar, analizar información y automatizar procesos sin depender de instrucciones constantes, una diferencia que empezó a marcar su adopción en el mercado.

El crecimiento fue rápido. De acuerdo con cifras divulgadas por la propia compañía, su agente procesó más de 147 billones de tokens y dio origen a más de 80 millones de computadoras virtuales, un volumen que muestra un uso intensivo en escenarios reales y no solo pruebas de laboratorio.

De China a Singapur, el recorrido de Manus

El proyecto tuvo sus primeros pasos en China. Allí, bajo la empresa Butterfly Effect Technology, el equipo liderado por Xiao Hong desarrolló las bases del agente de inteligencia artificial que luego se convertiría en Manus.

A medida que el producto ganó usuarios y visibilidad fuera del mercado chino, la empresa optó por mover su operación principal a Singapur. El traslado facilitó la expansión internacional y ayudó a posicionar la compañía en un entorno más abierto para acuerdos globales.

Hoy, Manus opera desde Singapur y mantiene allí su base principal. Aunque su origen está en China, la empresa no funciona bajo esa jurisdicción y se presenta como una plataforma con alcance internacional, un punto que resulta relevante en el contexto de su integración con Meta.

La apuesta de Meta por agentes que ejecutan tareas

Para Meta, la llegada de Manus responde a una visión que va más allá de mejorar respuestas automáticas. La compañía busca integrar agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar trabajo real en productos de consumo y soluciones empresariales, incluido Meta AI.

La idea es que estas herramientas puedan asumir tareas como análisis de información, automatización de procesos y apoyo operativo para empresas y creadores. En ese escenario, la tecnología de Manus se convierte en un complemento para acelerar esa transición.

Desde la empresa, el mensaje ha sido que la integración no altera su funcionamiento. Manus seguirá ofreciendo su servicio de suscripción, mantendrá su aplicación y continuará desarrollando su producto de manera independiente, ahora con el respaldo de la infraestructura y el alcance de Meta.

El recorrido de Manus, desde su origen en China hasta su llegada al ecosistema de Meta, refleja un cambio más amplio en la industria. La inteligencia artificial empieza a medirse por su capacidad de ejecutar tareas concretas, y no solo por la calidad de sus respuestas. En esa carrera, Meta decidió sumar una empresa que ya venía recorriendo ese camino.

Según explicó, el desarrollo conjunto de estas tecnologías llevará a un punto en el que las máquinas podrán realizar prácticamente cualquier tarea humana con mayor eficiencia, menor costo y sin limitaciones de escala. En ese escenario, afirmó, “la IA y la robótica harán todo lo que hoy hacen los humanos”.

Esa capacidad técnica, sostuvo, transformará por completo la lógica del empleo. Cuando la producción deja de depender del trabajo humano, el empleo deja de ser una obligación económica. Musk lo resumió de forma directa: “el trabajo será opcional; la gente trabajará si quiere”, no por necesidad.

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A lo largo de la conversación, el empresario fue cuidadoso en separar análisis de preferencia personal. Aclaró que describir este escenario no implica necesariamente desearlo, sino reconocer una tendencia tecnológica que avanza con rapidez, impulsada por mejoras constantes en capacidad, velocidad y autonomía de los sistemas artificiales.

Musk también cuestionó la idea de que la adaptación pase únicamente por adquirir nuevas habilidades técnicas. En su visión, no existe una protección permanente frente a la automatización, ya que incluso trabajos altamente calificados pueden ser replicados o superados por sistemas cada vez más generales.

Ante ese contexto, el foco se desplaza desde la ejecución hacia la adaptación. Comprender sistemas complejos, aprender con rapidez y redefinir el valor del tiempo humano serán elementos centrales en un entorno donde muchas tareas dejarán de requerir intervención directa de personas.

El impacto más profundo, advirtió, no será tecnológico ni económico, sino social. Cuando el trabajo deja de organizar la vida cotidiana, surge una pregunta más amplia sobre el propósito y el significado. Como señaló Musk, “el problema no será producir cosas, sino encontrar propósito”.

La conversación no propone soluciones cerradas ni plazos concretos, pero deja una idea central. El debate sobre inteligencia artificial y trabajo no solo está cambiando cómo trabajamos, sino también por qué trabajamos. Entender esa transformación será clave para afrontar una etapa en la que el empleo dejará de ser el eje de la organización social.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

La llegada de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el mundo del trabajo y planteado un escenario desafiante para el talento humano. La automatización está transformando procesos clave, especialmente en el área de gestión de talento humano, pero también abre interrogantes sobre el futuro de los empleos y la necesidad de redefinir nuestro rol en el entorno profesional.

La IA ha tenido un impacto significativo en la automatización de procesos operativos. Algunos ejemplos son el reclutamiento mediante prácticas de inbound recruiting y entrevistas virtuales, así como la sistematización de pruebas para la selección de personal; también la digitalización de la información relacionada con el capital intelectual a través de software especializados y el uso de plataformas virtuales para mejorar la fidelización del cliente interno.

Estos avances han permitido una mayor agilidad en los procesos, pero también evidencian el reto de mantener el equilibrio entre la tecnología y el factor humano en las organizaciones. Diversos estudios advierten que la IA podría sustituir hasta el 80% de la fuerza laboral tradicional. Esto no es una amenaza, es una oportunidad para reflexionar sobre la creación de empleos que complementen las nuevas dinámicas laborales.

El desafío está en identificar brechas que se generan entre el avance tecnológico y la necesidad de mantener el contacto humano, especialmente en servicios que requieren empatía, conexión emocional y habilidades interpersonales. En este contexto, existen áreas donde el talento humano sigue siendo indispensable.

El campo de la salud es un ejemplo claro: profesionales como los psicólogos aportan apoyo emocional y estrategias para el bienestar mental de los pacientes. También el sector educativo juega un papel clave, ya que los docentes no solo transmiten conocimientos, sino que forman habilidades y competencias fundamentales para el aprendizaje autónomo.

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La interacción humana es esencial para estos procesos, aún en un entorno cada vez más digitalizado. Además, el campo artístico, la consultoría y el derecho son otros ejemplos donde el talento humano es clave. Estas profesiones dependen de la capacidad creativa, ética y crítica de las personas para resolver conflictos, interpretar emociones y generar estrategias que las máquinas no pueden replicar aún.

Sin duda, la IA tiene un espacio en el mundo laboral para apoyar y optimizar procesos, como la selección de talento y el onboarding, utilizando tecnologías como el machine learning. Pero su éxito dependerá del uso ético y consciente que las organizaciones hagan de ella. La tecnología puede potenciar la dirección del talento humano, siempre y cuando las personas continúen liderando su aplicación.

En este sentido, el futuro no es una batalla entre el talento humano y la IA, sino una oportunidad para complementarnos, potenciarnos y adaptarnos. Preparar a las nuevas generaciones para desarrollar competencias tecnológicas, habilidades emocionales y una mayor flexibilidad, será clave para enfrentar estos desafíos.

El talento humano sigue siendo esencial para darle ética, propósito y dirección a la tecnología. La clave no es temerle al cambio, sino liderarlo, reflexionando sobre cómo la IA puede ser una herramienta para crear entornos laborales más inclusivos, eficientes y colaborativos.

El reto es claro: reinventar nuestras habilidades, adaptarnos a los cambios y enfrentar con responsabilidad el futuro que se avecina. La tecnología puede ser nuestro aliado, siempre que mantengamos en primer lugar lo que nos hace humanos: la empatía, la ética, el diálogo y la conexión.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

En 2016 presentó “Just Walk Out”, un plan para eliminar las cajas registradoras mediante cámaras y sensores que detectaban los productos tomados por los clientes. El sistema prometía el fin de las filas en supermercados, aunque resultó más complejo y costoso de operar de lo que parecía inicialmente.

Durante los primeros años, más de la mitad de las tiendas Amazon Fresh adoptaron esa tecnología. Sin embargo, detrás de su aparente automatización, más de mil empleados en India revisaban videos manualmente para validar compras, demostrando que el modelo no era totalmente autónomo ni rentable a gran escala.

En abril de 2024, Amazon reconoció las limitaciones del sistema y cerró sus tiendas Go. No obstante, mantuvo su visión de una experiencia sin fricciones, apostando por una nueva generación de robots y un ecosistema de inteligencia artificial más integrado, capaz de gestionar procesos con mínima intervención humana.

La nueva generación de tiendas inteligentes

La tienda piloto se ubica en un Whole Foods de Pensilvania. Combina un mini almacén automatizado de 930 metros cuadrados con operaciones mixtas entre robots y empleados. Aunque luce como un supermercado tradicional, la experiencia cambia completamente desde el ingreso del cliente, integrando tecnología en cada etapa del proceso de compra.

Los compradores usan pantallas táctiles para añadir productos al carrito virtual y pagar desde la app. Si vas a preparar pasta, puedes seleccionar tallarines, añadir salsa o condimentos, escanear el código QR y completar el pago sin pasar por caja. Todo el proceso es rápido y fluido.

El modelo busca reducir tiempos, errores y congestiones en los puntos de pago. Amazon asegura que su sistema aprende de los hábitos de consumo y ofrece recomendaciones en tiempo real, optimizando la experiencia. La propuesta combina lo mejor del comercio físico con la personalización del entorno digital.

ShopBots: los nuevos empleados de Amazon

La operación automatizada depende de los ShopBots, robots desarrollados por la startup Fulfil Robotics. Estos se desplazan en múltiples direcciones, identifican productos y los entregan a los empleados encargados de empacarlos en bolsas de papel reciclado. El proceso dura unos diez minutos, tras lo cual el cliente recibe una notificación para recoger su pedido.

Los ShopBots manejan productos en distintas zonas de temperatura, desde congelados hasta frescos, optimizando la logística interna y reduciendo tiempos de entrega. Gracias a su diseño modular, pueden trabajar en varios pedidos simultáneamente, adaptándose al nivel de demanda sin pausas ni intervención humana directa.

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El uso de robots en entornos comerciales no es nuevo, pero la apuesta de Amazon marca un salto cualitativo. En universidades de Estados Unidos ya operan robots que entregan comida, y en Europa proyectos como Liffo, desarrollado en Italia, llevan la automatización a la cocina profesional.

Estos avances reflejan una tendencia global hacia la automatización de tareas cotidianas. Según McKinsey (2024), más del 25 % de las actividades del comercio minorista pueden automatizarse con tecnología actual, y las empresas que lo implementan logran incrementos de eficiencia de hasta un 40 %.

El futuro del retail

Aunque la tienda es un experimento, Amazon planea expandir el modelo tras evaluar resultados en Pensilvania. Los usuarios podrán comprar de forma presencial o desde casa y recoger sin costo adicional. También ofrecerá entregas a domicilio mediante suscripción mensual o como parte de Amazon Prime.

“Queremos ofrecer una experiencia más rápida, sin filas y con mayor disponibilidad de productos”, afirmó la compañía. Si el piloto resulta exitoso, Amazon consolidará su liderazgo en innovación minorista y abrirá paso a una nueva era del comercio automatizado, donde los robots gestionen todo el proceso de compra.

Imagen: Mariia Shalabaieva / Unsplash

Esa brecha no solo afecta la productividad, también marcará la diferencia en la empleabilidad del próximo año. Informes de firmas como Adecco y Michael Page, junto con el LinkedIn Economic Graph 2025, advierten que las habilidades de automatización e inteligencia artificial aplicada serán las más demandadas en el país. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial va más allá: casi la mitad de las funciones laborales cambiarán en los próximos dos años por la expansión de soluciones que automatizan tareas antes manuales.

Aprender a automatizar, sin saber programar

Con el propósito de preparar a más colombianos para ese cambio, la academia tecnológica Henry lanzó el curso gratuito “AI Automation: 3 días para crear tu primer flujo inteligente sin programar”, una capacitación diseñada para enseñar a automatizar tareas reales del día a día. El programa está abierto a 2.000 personas y no requiere conocimientos técnicos previos.

Las inscripciones estarán abiertas hasta el 10 de noviembre a través del sitio soyhenry.com/curso-ai-automation. Las clases se dictarán en vivo, del 11 al 13 de noviembre, entre las 5:00 y las 6:30 de la tarde, y estarán dirigidas por Federico Hernández, cofundador de Henry.

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“Muchos seguimos creyendo que la inteligencia artificial es compleja, pero lo más importante es reconocer qué tareas se pueden automatizar. No es solo para ingenieros; sirve para quien copia y pega información, responde mensajes o repite procesos que podrían ser automáticos”, explica Hernández.

Durante los tres días de formación, los participantes aprenderán a identificar tareas repetitivas que pueden automatizarse con herramientas como n8n, conectar plataformas como Gemini con aplicaciones de uso cotidiano y crear interfaces sin necesidad de programar. Cada sesión incluirá un espacio de preguntas en vivo para resolver dudas y casos reales.

Habilidades que mejoran la productividad y los ingresos

El enfoque del curso responde a una tendencia clara: según el Job Skills Report 2025 de Coursera, las habilidades de inteligencia artificial y automatización están entre las de crecimiento más acelerado en Latinoamérica. Además, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) señala que los trabajadores que integran procesos automatizados en su empleo pueden ver incrementos salariales de entre 12 % y 25 %, gracias al impacto directo en eficiencia y resultados.

Para Henry, esta capacitación busca democratizar el acceso a la IA aplicada, especialmente en un país donde la mayoría de trabajadores aún asocia la inteligencia artificial con complejidad o con tareas exclusivas del mundo tecnológico.

“En un mundo donde la tecnología avanza más rápido que los perfiles laborales, la ventaja no está en saber más, sino en saber usar mejor las herramientas que ya existen. Este es el momento de aprender a delegar tareas a la IA y recuperar tiempo para lo que realmente importa”, concluye Hernández.

Un informe reciente de Fedesarrollo advierte que seis de cada diez empleos en el país podrían verse afectados por la automatización parcial. Las áreas administrativas, la manufactura y los servicios serían las más vulnerables. El problema no es solo que los robots lleguen a ocupar tareas humanas, sino que miles de trabajadores no cuentan con las competencias digitales necesarias para adaptarse.

En medio de este cambio, una empresa colombiana ha decidido apostar por la reconversión del talento y la educación como herramienta de supervivencia laboral. Se trata de Edu Labs, una compañía que lleva años impulsando la transformación digital de universidades, gobiernos y empresas para preparar a los trabajadores ante la nueva economía.

“El gran reto no es que la tecnología reemplace a las personas, sino que nosotros no nos preparemos para los trabajos que vienen”, afirma Juan Sáenz, CEO de Edu Labs. “La educación digital dejó de ser un lujo: hoy es la base para que cada colombiano pueda crecer y mantenerse vigente”.

Aprender para seguir trabajando

El modelo de Edu Labs combina plataformas de aprendizaje inteligentes y herramientas conversacionales como Singulara Chat, que permite acceder a programas educativos a través de canales tan cotidianos como WhatsApp. Su sistema usa analítica de datos e inteligencia artificial para adaptar los contenidos al ritmo de cada estudiante, monitorear avances y cerrar brechas de habilidades.

Los resultados son medibles. De acuerdo con el Observatorio Laboral para la Educación Superior, los programas con componente tecnológico aumentan en un 20 % la posibilidad de conseguir empleo. Además, empresas que adoptan plataformas LMS (Learning Management System) reportan un 30 % más de retención de talento y mejoras del 14 % en productividad, según estudios de Microsoft y Moodle.com.

Sáenz resume la idea con una advertencia que resuena en toda la región: “Si no formamos hoy a nuestra fuerza laboral, la automatización decidirá nuestro destino”.

El trabajo cambia, no desaparece

Aunque algunos sectores ven la automatización como una amenaza, para Edu Labs representa una oportunidad de evolución. Un estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) señala que el 58 % de los empleos en Colombia están en riesgo de automatización parcial, pero también revela que surgen nuevas profesiones en ciberseguridad, desarrollo de software, análisis de datos y economía digital.

La compañía promueve una visión de la educación que combina habilidades técnicas con competencias humanas: pensamiento crítico, creatividad, liderazgo y adaptabilidad. En palabras de Sáenz, “no basta con enseñar a programar, hay que enseñar a pensar”.

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Ahora bien, Edu Labs ha extendido su trabajo más allá de Colombia, llegando a Perú, Ecuador y Estados Unidos. En el país ha colaborado con universidades como La Salle, el Rosario y la Tadeo Lozano, ayudándolas a modernizar sus currículos y conectar la academia con el mercado laboral.

También ha trabajado con entidades distritales para capacitar a más de 40.000 estudiantes de colegios públicos en emprendimiento, tecnología y finanzas, usando entornos digitales interactivos. En el sector empresarial, compañías como Weel y SGS reportan mejoras notables en desempeño y satisfacción laboral tras implementar sus soluciones.

Un futuro donde humanos y máquinas colaboran

El Foro Económico Mundial proyecta que la inteligencia artificial creará una ganancia neta de 78 millones de empleos en el planeta de aquí a 2030. Pero para aprovechar esa ola, países como Colombia deben invertir en formación continua, políticas de actualización laboral y alfabetización digital.

Edu Labs plantea precisamente ese camino: una alianza entre empresas, instituciones educativas y gobiernos que garantice que la tecnología sea un factor de inclusión y no de exclusión.

“El futuro del trabajo no será de humanos contra máquinas”, dice Sáenz. “Será de quienes aprendan a trabajar con ellas”.

La automatización no es una amenaza inevitable, sino una oportunidad para reinventarse. Y en Colombia, donde aún el 58 % de los trabajadores pertenece al sector informal, esa reinvención podría marcar la diferencia entre ser desplazado por la tecnología o liderar con ella el futuro del empleo.

La decisión llega de la mano del nuevo CEO, Philipp Navratil, quien asumió el cargo con la promesa de transformar a Nestlé en una empresa “más ágil, digital y eficiente”. En palabras del propio directivo, “el mundo está cambiando y Nestlé debe cambiar más rápido”. Su plan apunta a una meta ambiciosa, y es la de automatizar gran parte de los procesos internos para reducir costos y acelerar la toma de decisiones.

Ahora bien, de los 16.000 despidos, aproximadamente 12.000 corresponderán a cargos administrativos y de oficina, los llamados white-collar, y el resto se concentrará en manufactura y logística. La empresa estima ahorrar 3.000 millones de francos suizos en los próximos dos años, una cifra superior a la prevista en sus planes iniciales.

Aun con buenos resultados financieros, Nestlé considera que su estructura actual no responde con la suficiente velocidad al entorno competitivo. Por eso, el nuevo plan no se limita a reducir personal: implica digitalizar operaciones, automatizar líneas de producción y fortalecer la analítica de datos para optimizar la gestión de inventarios, distribución y marketing.

La automatización llega al corazón del sector alimentario

El anuncio marca un momento decisivo en una industria históricamente menos asociada a la tecnología. Hasta ahora, los grandes recortes por automatización eran comunes en sectores como la banca, la manufactura avanzada o las tecnológicas. Nestlé rompe ese patrón y abre el debate sobre el futuro del empleo en el sector alimentario.

“El uso de inteligencia artificial, análisis predictivo y robótica nos permitirá liberar recursos para innovar”, dijo Navratil al presentar el plan. Según la compañía, la transformación no busca reemplazar la creatividad humana, sino “redefinir los roles” en áreas donde las tareas repetitivas puedan ser asumidas por sistemas automatizados.

Reacciones e implicaciones

El anuncio generó inquietud entre empleados y sindicatos, que reclaman mayor claridad sobre las regiones afectadas. Nestlé aseguró que el proceso se realizará “con respeto, transparencia y acompañamiento”, aunque no detalló la distribución geográfica de los recortes.

En los mercados financieros, la reacción fue inmediata: las acciones de la compañía subieron más de un 7 % tras conocerse el anuncio, impulsadas por la expectativa de mayores márgenes y eficiencia. Sin embargo, los analistas advierten que el impacto reputacional y la pérdida de capital humano podrían generar tensiones internas a corto plazo.

Por último cabe mencionar que Nestlé no solo ajusta su estructura: envía un mensaje claro al resto del sector. La automatización ya no es una promesa futura, sino una estrategia presente incluso en los gigantes de la alimentación. Lo que hoy ocurre en sus plantas y oficinas podría replicarse en otras multinacionales que enfrentan presiones similares de productividad e innovación.

El reto será comprobar si la eficiencia tecnológica compensa el costo social de miles de despidos. Por ahora, Nestlé ha dejado claro que su nueva receta para el crecimiento incluye menos personal humano y más inteligencia artificial.

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Uno de los primeros en probarla fue Giovanni Stella, exdirectivo de Google y hoy experto en adopción de IA. En su cuenta de LinkedIn aseguró: “Lo estoy usando desde ayer y todavía no proceso lo que veo”. Su testimonio resume lo que miles de usuarios han sentido en pocas horas.

Según Stella, Sonnet 4.5 se comporta como “un asistente que entiende lo que necesitas, aunque no lo sepas explicar bien”. Puede escribir código, analizar datos, razonar problemas complejos y mantener conversaciones extensas sin perder contexto.

Un salto real en el uso profesional de la IA

Anthropic describe a Sonnet 4.5 como “el mejor modelo de codificación del mundo”. Pero más allá del eslogan, la diferencia está en cómo piensa, recuerda y colabora con el usuario. Puede mantener la atención durante más de 30 horas y resolver tareas que antes requerían varios especialistas.

Giovanni Stella lo explica con una frase simple: “Antes necesitabas un programador, un analista, un escritor y un estratega. Ahora, con Sonnet 4.5, tienes todo eso”. Su precisión y capacidad de razonamiento son tan altas que muchos lo comparan con tener un equipo completo dentro del computador.

Otro aspecto clave es su honestidad. A diferencia de otros modelos, Claude Sonnet 4.5 evita “alucinar” datos. Si no sabe algo, lo admite. Y antes de responder, analiza, pregunta y busca entender el contexto. Se comporta como un colega experto, no como una máquina obediente.

¿Qué puede hacer Claude Sonnet 4.5?

Esta versión puede escribir código en múltiples lenguajes, crear presentaciones, procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones en minutos. Su rendimiento ha superado a otros modelos en pruebas de programación, razonamiento lógico y uso de herramientas informáticas.

También muestra avances en áreas como finanzas, derecho, medicina y ciencias aplicadas. En esos campos, su capacidad de comprender contexto técnico y responder con precisión lo convierte en un asistente profesional de alto nivel.

Para los usuarios, esto se traduce en eficiencia real. Una investigación que antes tardaba días puede completarse en minutos. Y, gracias a su memoria extendida, puede retomar proyectos, recordar versiones previas y mejorar resultados de manera continua.

Diferencias frente a ChatGPT

Aunque ChatGPT sigue siendo líder en conversación y redacción, Claude Sonnet 4.5 está diseñado para el trabajo operativo. No se limita a escribir o responder: ejecuta tareas, organiza procesos y colabora con el usuario como un socio estratégico.

Otra diferencia está en la duración del contexto. Sonnet 4.5 puede sostener proyectos largos, manteniendo coherencia y seguimiento. ChatGPT, en cambio, está más optimizado para consultas puntuales o tareas de corto alcance.

Además, el modelo de Anthropic ofrece una mayor conciencia de contexto. Entiende frases como “haz algo como lo de ayer, pero mejor” y sabe exactamente a qué se refiere el usuario. Esta comprensión natural marca un salto frente a otras inteligencias conversacionales.

Un aliado, no un reemplazo

Para Giovanni Stella, el valor de esta herramienta va más allá de la automatización. “Claude Sonnet 4.5 no te reemplaza; te convierte en la versión más poderosa de ti mismo”, escribió. Es una idea que refleja la nueva filosofía detrás de esta tecnología.

Anthropic apuesta por una IA que colabora con las personas, no que las sustituye. Su objetivo es ampliar las capacidades humanas: automatizar lo repetitivo, analizar lo complejo y liberar tiempo para la creatividad y la estrategia.

La llegada de Sonnet 4.5 demuestra que la inteligencia artificial ya no es solo una ayuda digital, sino una plataforma integral de productividad. Para profesionales, emprendedores o creadores, representa la oportunidad de trabajar con una herramienta que entiende, aprende y propone.

En palabras de Stella, “los modelos anteriores eran como calculadoras potentes; Sonnet 4.5 es como tener un socio pensante”. Y esa puede ser la mejor definición de lo que está comenzando: una nueva etapa en la relación entre humanos e inteligencia artificial.

Según Fedesarrollo, el 58 % del empleo en el país está en riesgo debido al avance de la automatización, especialmente en áreas como comercio, servicios y labores administrativas. Y aunque el dato puede sonar alarmante, refleja una verdad más amplia: el cambio no solo será tecnológico, sino cultural y educativo. La pregunta que plantea esta revolución no es si la IA reemplazará a los humanos, sino cómo nos adaptaremos a convivir con ella.

El Banco Mundial y la OIT estiman que entre el 26 % y el 38 % de los trabajos en América Latina podrían transformarse profundamente en la próxima década. En cifras, esto equivale a unos 87 millones de empleos con tareas modificadas, redefinidas o directamente sustituidas por sistemas inteligentes. No se trata de una amenaza inminente, sino de una reconfiguración del trabajo que ya está en marcha y que exige nuevos tipos de habilidades, pensamiento crítico y comprensión digital.

En medio de esta transformación llega la Henry AI Conference, el evento de inteligencia artificial más influyente de la región, organizado por la edtech Henry. Se realizará el 22 de octubre, de 8:00 a. m. a 2:30 p. m., con acceso gratuito y virtual desde soyhery.com/ai-conference. Su objetivo no es hablar de ciencia ficción, sino de lo que ya está ocurriendo dentro de las empresas que lideran la economía digital latinoamericana.

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El encuentro reunirá a figuras clave de compañías como Mercado Libre, Banco Santander, Rappi, Ualá, PwC, VU Security y Naranja X, que discutirán cómo están integrando la inteligencia artificial en procesos críticos —desde la logística y la atención al cliente hasta la gestión del riesgo financiero— y qué estrategias están adoptando para gobernar una tecnología que todavía carece de regulación clara.

Francisco Gómez, director global de Retención de Usuarios de Rappi, y responsable del desarrollo de IA dentro de la compañía, hablará sobre cómo la ingeniería de datos está potenciando la inteligencia artificial y redefiniendo las decisiones de negocio. Su intervención promete mostrar el lado menos visible del algoritmo: el que analiza millones de datos para anticipar la conducta del consumidor y optimizar recursos en tiempo real.

Por su parte, Daniel Rabinovich, COO de Mercado Libre, participará en el panel “AI Today: el presente del futuro”, donde explicará cómo la compañía ha integrado modelos de IA en sus operaciones logísticas y financieras para escalar su crecimiento sin comprometer eficiencia.

En el ámbito bancario, Fernando Turri (EVP Technology & Ops, Santander) abordará los desafíos de la adopción tecnológica en un entorno de alta regulación, durante el panel “AI Adoption: beneficios y claves”. Mientras tanto, Facundo Díaz, fundador y presidente de Q99, liderará la conversación “Data + AI: cómo la inteligencia artificial potencia los datos”, centrada en el impacto de esta tecnología sobre la ingeniería de datos y los negocios digitales emergentes.

El evento también incluirá reflexiones sobre ética, regulación y soberanía digital: temas que empiezan a definir la competitividad de las naciones. En un mundo donde los algoritmos pueden decidir quién accede a un crédito o qué información se muestra en las redes, entender cómo funcionan se ha vuelto una necesidad pública.

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La Henry AI Conference será, en esencia, una oportunidad para mirar dentro de la “caja negra” de la inteligencia artificial: ese espacio donde se cruzan los datos, los sesgos y las decisiones que transforman industrias enteras. Más que un encuentro académico, busca ofrecer a los asistentes herramientas para comprender y anticipar un cambio que ya es irreversible.

Mientras las empresas de la región aprenden a convivir con los algoritmos, el reto para los trabajadores será aprender a trabajar junto a ellos. Y quizás, en esa alianza entre humanos y máquinas, esté la verdadera oportunidad de futuro.

El nombre GDPval proviene del producto interior bruto (PIB), utilizado como indicador económico para seleccionar los sectores clave. Con esta referencia, OpenAI busca sustituir la especulación sobre el futuro del trabajo por datos verificables y comparables, y así aportar una base sólida al debate sobre el impacto de la IA en la economía y el empleo.

Para la evaluación, se definieron tareas representativas dentro de cada ocupación, construidas a partir de la práctica real de trabajadores con una media de 14 años de experiencia. Estas actividades se asignaron tanto a los modelos de IA como a expertos humanos, y se clasificaron según el desempeño fuese mejor, igual o inferior. Los resultados mostraron que los modelos más avanzados alcanzan una calidad cercana a la de profesionales del sector, con mejoras lineales generación tras generación.

Además de la calidad, OpenAI comprobó que la IA ejecuta muchas de estas tareas hasta 100 veces más rápido y con costes significativamente menores. El informe también destaca que, al combinarse con la supervisión humana, los modelos permiten procesos más eficientes y económicos que los flujos de trabajo tradicionales, lo que refuerza su potencial como herramienta de apoyo más que como sustituto total.

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El listado de ocupaciones incluye ejemplos tan diversos como abogados, desarrolladores de software, ingenieros mecánicos e industriales, auditores, gestores de proyectos, enfermeras, farmacéuticos, asistentes médicos, productores, reporteros y agentes inmobiliarios, entre otros. Todas ellas muestran tareas específicas donde la IA ya compite con el trabajo humano en calidad y velocidad.

OpenAI también observó que el rendimiento de los modelos mejora cuando se les proporciona mayor contexto, más pasos de razonamiento y estructuras de apoyo. Para fomentar la investigación, la compañía liberó un subconjunto de referencia con 220 tareas y habilitó un servicio público de calificación automatizada, pensado para seguir midiendo de forma abierta las capacidades de los modelos en situaciones reales.

De cara al futuro, la compañía planea ampliar GDPval a más sectores y tipos de tareas, con el objetivo de contar con una herramienta robusta que refleje mejor la evolución de la IA en el mundo laboral. La apuesta, según OpenAI, no es reemplazar empleos completos, sino liberar a los profesionales de tareas repetitivas para que dediquen más tiempo a labores creativas y estratégicas, contribuyendo así a un mayor crecimiento económico.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

El despliegue ya comenzó para usuarios en Estados Unidos con idioma inglés en computadoras Mac y Windows. En las próximas semanas se extenderá a dispositivos móviles, otros países y entornos empresariales.

1. Una IA que te acompaña mientras navegas

La presencia de Gemini en Chrome ya es visible. Puede aclarar contenido complejo o ayudarte a entender lo que estás leyendo en cualquier sitio web. Está disponible desde un botón lateral en computadoras, y en móviles se activa desde el botón de encendido en Android. Próximamente también llegará a la app de Chrome en iOS, y a empresas mediante Google Workspace con controles adicionales.

2. Un asistente que hace tareas por ti, no solo las sugiere

En poco tiempo, Gemini podrá ejecutar acciones directamente dentro de sitios web, como reservar una cita o realizar una compra. Solo tendrás que decir qué necesitas y la IA hará el resto, paso a paso. Esta capacidad, que Google llama “agentic”, busca automatizar procesos repetitivos sin quitarte el control de la decisión final.

3. Menos caos, más claridad al manejar muchas pestañas

Cuando tienes múltiples pestañas abiertas, la información se vuelve difícil de gestionar. Gemini será capaz de detectar patrones, agrupar contenidos relacionados y resumirlos. Si estás organizando un viaje, por ejemplo, podrá consolidar vuelos, hoteles y actividades en un solo itinerario claro y funcional.

4. Buscar entre lo que viste… sin recordar cómo se llamaba

¿Te cuesta encontrar ese sitio que viste días atrás? En lugar de revisar tu historial línea por línea, podrás preguntarle a Gemini algo como: “¿Dónde vi un escritorio de nogal la semana pasada?” y la IA lo rastreará por contexto. Así, recuperas lo que viste sin tener que recordar el nombre exacto del sitio.

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5. Acciones útiles sin necesidad de abrir otras apps

Gemini ya se conecta con otras herramientas de Google directamente desde Chrome. Podrás interactuar con YouTube, Calendar o Maps sin salir de la página. Si estás leyendo sobre un evento, puedes agendarlo; si ves una dirección, puedes ubicarla en el mapa; si sigues un video, puedes pedirle saltar a una parte específica.

6. Búsqueda avanzada desde la barra de direcciones

La barra de Chrome —el “cuadro multifunción”— ahora permite activar el Modo IA de Búsqueda. Esta herramienta te permitirá hacer consultas más extensas, recibir respuestas estructuradas y continuar la conversación con preguntas adicionales. Se trata de una experiencia más profunda que la búsqueda tradicional, pero desde el mismo lugar de siempre.

7. Contexto en tiempo real sin salir de la página

Chrome podrá sugerirte preguntas basadas en lo que estás viendo, y responderlas sin cambiar de pestaña. En lugar de abrir una nueva búsqueda, verás un panel lateral con una vista general generada por IA. Ideal para cuando necesitas entender un concepto o ampliar información mientras lees.

8. Seguridad que actúa antes de que caigas en la trampa

Gemini Nano, una versión de la IA que se ejecuta directamente en tu dispositivo, fortalecerá la protección contra fraudes en línea. Chrome detectará estafas de soporte técnico, sitios con virus falsos y otras amenazas antes de que interactúes con ellas. Todo esto sin ralentizar tu navegación ni depender de extensiones externas.

9. Silencio para las notificaciones que nadie pidió

Chrome ahora es capaz de detectar notificaciones molestas o sospechosas, y te sugerirá bloquearlas desde el principio. También aprenderá tus patrones de uso para manejar de forma menos invasiva los permisos que piden los sitios, como acceso a cámara o ubicación. Menos interrupciones, más foco en lo importante.

10. Un clic para proteger tus cuentas cuando algo falla

Cuando una contraseña guardada está comprometida, Chrome no solo te avisará, ahora también te permitirá cambiarla de inmediato, en sitios compatibles como Duolingo, Spotify o H&M. Todo el proceso ocurre dentro del navegador, asistido por IA, para que actualizar tu seguridad no dependa de pasos engorrosos.

Con estas funciones, Chrome deja de ser solo una puerta a internet para convertirse en una herramienta que interpreta lo que haces, responde a tus necesidades y actúa por ti. El despliegue será gradual, pero el rumbo ya está marcado: la inteligencia artificial no solo responde, también organiza, protege y ejecuta.

Imagen: Editada con IA / ChatGPT

Aunque la digitalización es un factor decisivo para la competitividad, en América Latina la realidad va por otro camino. Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), apenas el 40% de las empresas ha adoptado tecnologías digitales, frente al 70% en otras regiones. La brecha es evidente: hablamos más de lo que actuamos. Y eso nos está costando competitividad, agilidad y rentabilidad.

Pero esta brecha también es una oportunidad. Acelerar la adopción tecnológica no es un lujo, es el trampolín para dar un salto en productividad e innovación. La pregunta es: ¿quién se atreverá a dar ese salto primero? Las compañías que lo hagan estarán marcando el rumbo; las demás quedarán rezagadas mirando cómo el mercado se les escapa de las manos.

¿Qué necesitan entonces las empresas latinoamericanas para dejar de hablar de digitalización y empezar a vivirla? Desde Axity hemos visto que dos palancas están marcando la diferencia: la inteligencia artificial aplicada al negocio y la automatización inteligente.

La inteligencia artificial ya no es promesa de futuro, es una herramienta tangible. Bien aplicada, permite anticipar patrones de comportamiento, personalizar servicios, detectar fallas antes de que ocurran y, sobre todo, decidir más rápido y con menos errores. En países como Colombia, su potencial es enorme: el 35% de los empleos podría beneficiarse de forma positiva con estas tecnologías, de acuerdo con la OIT y el Banco Mundial.

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La otra cara de la moneda es la automatización inteligente. No hablamos solo de digitalizar tareas repetitivas, sino de rediseñar procesos completos para que sean ágiles, confiables y escalables. Es la diferencia entre “hacer lo mismo más rápido” y “hacerlo distinto para hacerlo mejor”. Y lo más poderoso es que libera al talento humano para enfocarse en lo que realmente genera valor: la innovación.

Las proyecciones son claras: el mercado de automatización en América Latina crecerá casi un 6% anual entre 2025 y 2030. La demanda de agilidad y eficiencia no se detendrá; al contrario, se acelerará.

Ahora bien, el verdadero cambio no ocurre si estas tecnologías se implementan en silos. Su impacto máximo se alcanza cuando se articulan de forma estratégica, cuando IA y automatización trabajan como engranajes de una misma máquina. Ahí es cuando se reduce la deuda técnica, se gana velocidad y se construyen capacidades sostenibles para competir de verdad.

El reto no da espera. América Latina no puede seguir hablando de innovación mientras otros ya la están ejecutando. La transformación digital no es una promesa lejana, es una decisión del presente. Y no se trata de gastar más, sino de invertir mejor: en inteligencia, en agilidad y en visión.

La pregunta final es inevitable: ¿estamos listos para dejar de correr detrás y empezar a marcar el paso en la nueva economía de datos?

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Entre las tareas que este agente puede realizar también se incluyen acciones como compras en línea, según informó OpenAI. Aunque no se detalló cómo se ejecutan estos procesos, la herramienta es capaz de interactuar con sitios web, completar formularios y tomar decisiones simples de forma similar a un usuario humano.

Este agente estará disponible inicialmente para los usuarios Pro, Plus y Team, mientras que los usuarios Enterprise y Education podrán acceder a él más adelante en el año. La funcionalidad se basa en un nuevo modelo de IA que combina navegación web, análisis y síntesis de información para ejecutar tareas complejas de principio a fin.

A diferencia de versiones anteriores, es capaz de realizar investigación profunda en la web, analizar datos, generar reportes y presentar resultados en formatos listos para ser editados por herramientas como Microsoft Office. Esto permite a los usuarios ahorrar tiempo en labores que antes podían llevar varias horas.

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OpenAI destaca que esta tecnología puede aplicarse a casos como análisis financiero, monitoreo de agenda con contexto informativo o generación de comparativos de mercado. Las capacidades del agente lo hacen útil tanto para usuarios individuales como para equipos empresariales que requieren eficiencia en la preparación de informes y presentaciones.

Aunque estas funciones lo acercan a soluciones ofrecidas por empresas como Microsoft, OpenAI asegura que su objetivo no es competir directamente, sino facilitar la forma en que las personas ya trabajan. Actualmente, el agente no es compatible con Google Slides ni Google Sheets.

La incorporación de agentes como este marca un paso más hacia sistemas de IA que no solo responden preguntas, sino que actúan por el usuario. Sin embargo, su verdadero impacto dependerá de qué tan bien se integren en flujos de trabajo reales y qué tan confiables sean al operar de manera autónoma.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Se prevé que se generen 170 millones de nuevos empleos para 2030, con un aumento neto de 78 millones, una vez descontada la pérdida estimada de 92 millones de puestos por desplazamiento tecnológico y reorganización sectorial. El reajuste afecta tanto a sectores tradicionales como a industrias tecnológicas, en un contexto marcado por el envejecimiento poblacional y el crecimiento urbano.

Empleos con mayor crecimiento

Los trabajadores agrícolas lideran la lista de ocupaciones con mayor crecimiento absoluto, con 34 millones de nuevos puestos. Le siguen los conductores de reparto, desarrolladores de software, trabajadores de la construcción, vendedores en tiendas, operarios del procesamiento de alimentos y profesionales del cuidado, como enfermeros, trabajadores sociales y orientadores. Estas ocupaciones reflejan la expansión del comercio electrónico, los servicios esenciales y la transición verde.

Nuevas ocupaciones impulsadas por tecnología

El informe también proyecta un fuerte crecimiento en perfiles vinculados a tecnologías emergentes. Especialistas en inteligencia artificial, analistas de big data e ingenieros fintech destacan por su expansión relativa, especialmente en sectores como salud digital, logística automatizada y ciberseguridad. Aunque su volumen es menor frente a ocupaciones tradicionales, su valor estratégico es alto.

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Ocupaciones en declive

El reporte identifica las ocupaciones con mayor disminución hacia 2030. Entre ellas figuran cajeros, asistentes administrativos, encargados de limpieza, auxiliares contables, trabajadores de imprenta, operadores de entrada de datos, diseñadores gráficos y personal de atención al cliente. Estas funciones están especialmente expuestas a la automatización y a la reorganización operativa.

Cambios en las habilidades requeridas

El 39 % de las habilidades laborales clave cambiará para 2030. Las competencias técnicas más demandadas incluyen inteligencia artificial, análisis de datos, ciberseguridad, redes y alfabetización digital. Al mismo tiempo, se valorarán cada vez más habilidades humanas como pensamiento creativo, resiliencia, aprendizaje continuo, liderazgo e influencia social.

Preparación ante un mercado laboral dinámico

El informe destaca que las organizaciones que invierten en recapacitación y actualización de habilidades están mejor preparadas para enfrentar los cambios del mercado laboral. La colaboración entre empresas, gobiernos e instituciones educativas será crucial para reducir brechas de talento y evitar el estancamiento profesional en sectores vulnerables.

El Future of Jobs Report 2025 se elaboró a partir de una encuesta a más de 1.000 empleadores de 22 sectores, que en conjunto representan a más de 14 millones de trabajadores. El análisis cuantifica los cambios proyectados en empleo y habilidades entre 2025 y 2030.

Aunque muchos de los nuevos empleos estarán en sectores tradicionales, la tecnología y las capacidades híbridas definirán la calidad del empleo y la trayectoria profesional. Prepararse para este escenario implica una apuesta sostenida por la formación continua, la transformación digital y el desarrollo de habilidades técnicas combinadas con pensamiento humano.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

En este nuevo contexto, algunos desarrolladores ya están usando la inteligencia artificial como apoyo en sus tareas y tienen más trabajo que nunca. Otros siguen viéndola con desconfianza. Para estos últimos, la tecnología representa una amenaza. Para los primeros, una oportunidad para especializarse en tareas que antes no eran prioritarias.

La demanda del mercado también cambió. Ya no se busca solo quien escriba líneas de código desde cero. Lo que hoy se valora es la capacidad de revisar, adaptar y transformar lo que produce una máquina en soluciones funcionales. La inteligencia artificial no entiende el propósito completo de un sistema. Esa sigue siendo tarea del desarrollador.

Por eso comienza a ganar terreno una figura distinta. El programador que ya no se define por cuántas líneas puede escribir, sino por su capacidad de revisar lo que genera un modelo, corregir errores, evaluar riesgos y proponer mejoras. El trabajo sigue siendo técnico, pero ahora pasa por validar decisiones tomadas por algoritmos entrenados.

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Esta evolución no es opcional. Las empresas ya no están esperando. Están contratando perfiles que integran la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Los que no se adaptan ya están perdiendo lugar frente a quienes sí lo hacen. El conocimiento técnico sigue siendo necesario, pero aplicado desde otra lógica. Lo que cambia es el método.

Expertos como Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI, aseguran que la inteligencia artificial no eliminará puestos. Lo que hará es aumentar el impacto de quienes la usen correctamente. Fei-Fei Li, profesora de Stanford, coincide en que quienes aprendan a colaborar con estas herramientas marcarán el futuro del desarrollo de software a gran escala.

El programador del futuro no será quien memorice funciones o comandos. Será quien entienda cómo se comportan los modelos de lenguaje, cómo se integran en sistemas reales y cómo corregir sus errores. La inteligencia artificial puede generar mucho, pero no puede entender el contexto. Por eso el trabajo humano seguirá siendo clave para garantizar resultados que funcionen.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

¿Por qué WhatsApp se ha vuelto esencial para las empresas?

Más allá de respuestas rápidas, los clientes buscan atención personalizada y soluciones inmediatas. En este escenario, la aplicación se ha convertido en una herramienta indispensable para transformar la manera en que las marcas se relacionan con sus clientes y responder de forma más precisa a sus expectativas. Integrarla con inteligencia artificial (IA) y sistemas CRM no solo optimiza la comunicación, también permite anticiparse a las necesidades, agilizar procesos y fortalecer cada interacción. Hoy no basta con estar disponibles; es necesario construir relaciones genuinas y duraderas.

Desafíos en la integración de WhatsApp e inteligencia artificial

Sebastián Valencia, CEO de Treble, señala que la aplicación se ha convertido en un canal fundamental para transformar cada interacción en una oportunidad de fidelización. Aunque su adopción crece, advierte que la fragmentación de estrategias y las dificultades para medir el retorno de inversión (ROI) siguen siendo desafíos importantes. Para superarlos y lograr un crecimiento sostenible, destaca la necesidad de integrar inteligencia artificial y CRM de manera efectiva.

• Canales desconectados: muchas empresas gestionan WhatsApp, correos electrónicos y sistemas CRM de manera independiente, lo que dificulta tener una visión completa del cliente. Esta falta de integración limita el seguimiento de las interacciones y complica la medición de los resultados.

• Medir bien el impacto: La automatización ha mejorado la atención, pero todavía es difícil saber con exactitud cuánto influye WhatsApp en las ventas o la satisfacción del cliente. Hace falta trabajar con datos más sólidos y modelos de medición más integrales.

• Habilidades que hacen falta: La tecnología cambia rápido, y muchas compañías aún no cuentan con el talento digital necesario para aprovechar al máximo estas herramientas.

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Oportunidades que pueden marcar la diferencia

• Automatización y omnicanalidad: unificar los canales de atención en una sola plataforma ayuda a las empresas a ser más eficientes y a tomar decisiones basadas en información real. Algunos líderes del mercado, como Rappi, ya están viendo los resultados.

• Comunicación más personalizada: la inteligencia artificial aplicada al marketing conversacional facilita respuestas rápidas y precisas, adaptadas a las necesidades de cada cliente. Esta capacidad no solo agiliza la atención, también eleva la experiencia del usuario y refuerza el vínculo entre las marcas y sus audiencias.

• Procesos más rápidos y efectivos: la inteligencia artificial analiza conversaciones en tiempo real, detecta oportunidades y ejecuta acciones de forma automática. Este enfoque reduce los tiempos de respuesta y aumenta las tasas de conversión, optimizando cada etapa del proceso comercial.

El futuro está en las conversaciones

Colombia atraviesa un momento decisivo en su evolución digital. Las empresas que integren de manera inteligente WhatsApp, IA y CRM estarán un paso adelante, listas para competir en un mercado que cada vez demanda más agilidad y cercanía.
Hoy, cada mensaje es más que un intercambio de palabras; es una oportunidad para construir relaciones duraderas y transformar la manera en que las marcas se conectan con sus clientes.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

A medida que la inteligencia artificial se adopta con rapidez en sectores como la educación, el marketing y el desarrollo tecnológico, gana relevancia una nueva disciplina: la ingeniería de prompts. Su objetivo es redactar instrucciones precisas para que los modelos de lenguaje generen respuestas útiles y adaptadas al contexto. Más que una tarea técnica, es una forma de escritura estratégica que guía el comportamiento de sistemas que procesan lenguaje natural.

Se trata de una profesión que exige una combinación precisa de pensamiento lógico, claridad en la escritura y conocimiento del comportamiento de los modelos de inteligencia artificial. No basta con saber qué pedir; hay que saber cómo formularlo. Para eso, es importante entender el contexto, elegir el tono adecuado y anticipar cómo la IA interpretará cada palabra. El objetivo no es simplemente obtener una respuesta, sino lograr que esa respuesta sea pertinente, precisa y útil.

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A medida que la inteligencia artificial se incorpora al trabajo diario, crece de forma sostenida la demanda de especialistas en diseño de prompts. Empresas tecnológicas, agencias, organizaciones educativas y áreas de innovación ya integran este perfil para optimizar sus sistemas. Según ZipRecruiter y Glassdoor, los salarios en Estados Unidos oscilan entre 85.000 y 175.000 dólares al año, y pueden superar los 300.000 en roles estratégicos del sector tecnológico.

La formación en este campo está disponible tanto para perfiles técnicos como creativos, con recursos como la Guía de Prompts y cursos prácticos en plataformas como Platzi, DataCamp y Prompt.org.es. También existen materiales complementarios, como los libros de Fabio Vivas, que ofrecen ejemplos aplicables al entorno profesional.

Uno de los aspectos más interesantes es que no exige una carrera técnica tradicional. Lo que sí requiere es la capacidad de pensar con orden, escribir con precisión y entender cómo se comporta un sistema automatizado frente a una instrucción. Quienes desarrollan esta habilidad se vuelven piezas esenciales en equipos que trabajan con inteligencia artificial, aportando valor desde un enfoque estratégico.

La ingeniería de prompts no es una moda ni un concepto abstracto. Es una competencia laboral emergente con impacto real. Saber cómo escribirle a una IA para obtener el mejor resultado posible representa, hoy, una ventaja profesional concreta. En un escenario donde la automatización avanza con rapidez, quienes dominen esta forma de comunicación no solo serán necesarios, sino que liderarán el cambio.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT