Una estrategia de IA no puede agotarse en identificar tareas automatizables. Después de automatizarlas hay que volver a mirar el proceso y preguntar: ¿cuál es ahora el cuello de botella? Ahí van a estar las próximas inversiones, las habilidades más cotizadas y buena parte de las ganancias de productividad.
Buena parte de la conversación sobre inteligencia artificial gira en torno a una sola pregunta:
¿qué trabajos va a reemplazar? El economista Chad Jones sugiere una más útil: ¿dónde van a quedar los cuellos de botella? Casi todo lo que produce una empresa es el resultado de un proceso: muchas tareas encadenadas, algunas en secuencia y otras en paralelo.
Una asesoría legal exige buscar antecedentes, analizarlos, redactar y decidir. Un diagnóstico médico combina exámenes, interpretación y juicio clínico. Una decisión de inversión requiere reunir información, construir escenarios, valorizar y, al final, decidir.
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La IA puede abaratar dramáticamente algunas de esas tareas. Y ahí aparece la lógica de los “weak links”: cuando una parte del proceso se vuelve diez veces más rápida, lo que manda la producción del conjunto ya no es esa parte, sino todo lo que no se puede acelerar.
Esto explica una paradoja del mercado laboral. Durante años, los radiólogos fueron el ejemplo favorito de una profesión condenada por la IA. Pero automatizar la lectura de imágenes no elimina al especialista. Puede volver más productivo al sistema y correr el valor hacia lo que
sigue siendo escaso —integrar información, ejercer juicio clínico y hacerse responsable de una decisión—.
Lo mismo va a pasar en muchas industrias. Si escribir código sale barato, saber qué construir vale más. Si analizar miles de documentos toma segundos, formular la pregunta correcta se vuelve lo decisivo. Si armar un modelo financiero se automatiza, discernir qué supuestos tienen sentido pasa a ser el activo.
Para las empresas la implicancia es concreta. Una estrategia de IA no puede agotarse en identificar tareas automatizables. Después de automatizarlas hay que volver a mirar el proceso y preguntar: ¿cuál es ahora el cuello de botella? Ahí van a estar las próximas inversiones, las habilidades más cotizadas y buena parte de las ganancias de productividad.
Así que la pregunta relevante frente a la IA quizás no sea qué puede automatizar su empresa, sino que es esta otra: cuando lo haga, ¿dónde va a quedar su cuello de botella?
Sobre el autor
Santiago Truffa es académico de la Escuela de Negocios UAI.
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