Modelo Operativo AI-First

Modelo Operativo AI-First

Un Modelo Operativo es el puente entre la estrategia y la ejecución, es un proceso estructurado que busca traducir la estrategia de alto nivel en un plano detallado de cómo debe funcionar la organización. Un modelo operativo para una traducción exitosa define básicamente la estructura, procesos, talento y tecnología.

A diferencia de la Estrategia que define el "por qué" y “donde” y del Modelo de Negocio, que define el "qué" y , el Modelo Operativo se centra en el "cómo": describe la maquinaria interna, los procesos y las capacidades necesarias para ejecutar la estrategia y materializar la propuesta de valor.

En el contexto actual, diseñar un Modelo Operativo exitoso requiere principios de diseño claros para alinear al liderazgo, agilizar decisiones y evitar que la automatización solo acelere ineficiencias.

Un Modelo Operativo AI-First (o "IA primero") no trata a la inteligencia artificial como una funcionalidad periférica, sino como el sistema nervioso central de la arquitectura empresarial. Para 2026, la evolución hacia este modelo implica que la IA se convierte en la capa fundamental que redefine cómo se genera valor y cómo se ejecutan las operaciones.

A continuación, se proponen los componentes clave de un modelo operativo AI-First basados en dimensiones de diseño críticas:

1. Procesos: Inteligentes y Agénticos

En un modelo AI-First, los flujos de trabajo pasan de ser manuales a ser motores adaptativos de creación de valor.

• IA Agéntica: Los procesos ya no solo son asistidos por IA, sino ejecutados por agentes autónomos que colaboran entre sí para resolver tareas complejas de principio a fin.

• Intelligent Ops (DevSecOps + MLOps + LLMOps): Las operaciones se auto-optimizan mediante el aprendizaje continuo, pasando de la ejecución manual a la gestión de sistemas que se autocuran.

• Automatización Inteligente de Procesos (IPA): Más allá del RPA tradicional, la IA permite procesar documentos no estructurados y gestionar interacciones complejas con clientes, liberando capacidad para tareas de alto valor.

2. Organización y Talento: El Humano en el Centro (Augmented)

La estructura se reconfigura para potenciar la convivencia entre humanos y máquinas.

• Nuevos Roles Críticos: Surgen figuras como el Chief AI Officer (CAIO) para centralizar el gobierno, junto con ingenieros de prompts, curadores de IA y líderes de transformación.

• Cambio en la Valía del Trabajo: El valor del empleado junior que aprende redactando disminuye; la persona más valiosa es ahora quien posee pensamiento crítico, actúa como editor, aprobador y gestor de riesgos de lo que la IA produce.

• Liderazgo como Coach: Los managers abandonan el control tradicional para fomentar la seguridad psicológica y la autonomía en equipos que utilizan IA para la toma de decisiones data-driven.

3. Información y Datos: El "Data Backbone"

Los datos son la base de la IA, por lo que su gestión debe ser impecable y descentralizada.

• Datos como Producto (DaaP): Cada unidad de negocio es dueña de sus datos bajo principios de Data Mesh, asegurando calidad, documentación y facilidad de descubrimiento mediante catálogos robustos.

• Capa Semántica (Headless BI): Se establece una única fuente de métricas gobernadas ("gold metrics") para evitar que diferentes áreas tengan datos inconsistentes; la IA consulta esta capa para dar respuestas fiables.

• Observabilidad de Datos: Se implementan sistemas que monitorean continuamente la calidad y "frescura" de los datos, alertando sobre anomalías antes de que afecten a los modelos.

4. Tecnología e Infraestructura: Cloud 3.0 y Edge

La infraestructura debe estar optimizada para la velocidad, la seguridad y el escalado de modelos.

• Nube Híbrida y Soberana: Las organizaciones adoptan nubes privadas o soberanas para manejar datos sensibles y garantizar la privacidad, evitando depender solo de nubes públicas tradicionales.

• Edge Computing: Para reducir la latencia, el procesamiento de datos ocurre cada vez más cerca de donde se generan (en el "borde"), permitiendo decisiones en tiempo real y reduciendo costos de transferencia a la nube.

• Desarrollo Intencional: El paradigma de programación cambia de "escribir código" a "expresar intención", donde la IA genera y mantiene los sistemas basados en los resultados deseados.

5. Gobernanza y Sistemas de Gestión: Adaptativos y Seguros

La gobernanza deja de ser un proceso burocrático manual para integrarse en el código.

• Governance as Code: Las políticas de privacidad y cumplimiento se aplican automáticamente en los pipelines de datos, permitiendo innovar rápido sin violar regulaciones como la Ley de IA de la UE.

• Gestión del Riesgo de Modelos: Se establecen controles estrictos para detectar alucinaciones, sesgos algorítmicos y la degradación del rendimiento de los modelos con el tiempo.

• Métricas de Valor: La productividad se mide con indicadores nuevos como el "valor creado por hora de labor", vinculando directamente la inversión en IA con el EBITDA y la eficiencia operativa.

6. Ecosistema y Proveedores

Un modelo AI-First requiere alianzas estratégicas para internalizar capacidades críticas.

• Internalización de Propiedad Intelectual (IP): Las empresas líderes ya no solo buscan alianzas, sino que adquieren startups clave para poseer el talento y el portafolio de proyectos de IA fundamentales para su ventaja competitiva.

________________________________________________________________________________

Fuentes:

Cómo retomar el rumbo de la transformación de su modelo operativo: https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/como-retomar-el-rumbo-de-la-transformacion-de-su-modelo-operativo/es
El nuevo Informe global de IA 2026 de NTT DATA muestra cómo las organizaciones líderes están logrando que la visión estratégica de la IA se traduzca en resultados concretos: https://uy.nttdata.com/newsfolder/el-informe-global-de-ia-2026-de-ntt-data-muestra-resultados
Top Tech Trends for 2026: https://www.capgemini.com/insights/research-library/top-tech-trends-of-2026/
Las 25 Tendencias de Datos Clave para las Empresas en 2026: https://blog.bismart.com/tendencias-datos-2026-empresas

A medida que la agilidad se ha expandido por el mundo, su aplicación ha tomado múltiples formas, adaptándose a industrias, culturas y realidades muy distintas. Desde equipos de software en startups tecnológicas hasta grandes corporaciones en sectores tradicionales como la banca, la salud o la educación, la agilidad se ha convertido en un lenguaje común para buscar mejores resultados, mayor adaptabilidad y entornos de trabajo más humanos.

En este viaje diverso y en constante evolución, es natural que el concepto de lo que significa ser un buen Agile Coach no siempre esté perfectamente claro o definido. Esto ha generado que muchas personas con distintas experiencias y niveles de preparación se acerquen a esta profesión con lo mejor de sus intenciones, aunque a veces sin contar con todas las herramientas necesarias para apoyar realmente a los equipos y las organizaciones que lo necesitan. Es importante reconocer que este camino no es fácil para nadie, y que la presión por obtener resultados rápidos y tangibles puede hacer que la esencia de la Agilidad, que es crear valor sostenido y colaboración genuina, quede en segundo plano.

Más que buscar una única definición rígida, el desafío y la belleza de este camino están en explorar, aprender y crecer juntos como comunidad, honrando la diversidad de enfoques mientras buscamos una esencia común: acompañar a las personas y organizaciones a florecer en medio de la complejidad.

Entonces, ¿Qué competencias necesita un Agile Coach exitoso? Una propuesta que se empezo a gestar en Londres en 2018 [1], dice que un Agile Coach, en el sentido más enriquecedor, es alguien que continuamente trabaja en sí mismo, cultivando la Autogestión y el autocuidado para poder estar presente de manera auténtica y empática ante los desafíos que enfrentan los equipos. La autoconciencia y la inteligencia emocional son la base para generar confianza y seguridad, tanto en las personas como en el sistema que se busca transformar.

Además de este trabajo interno, un Agile Coach aporta experiencia Práctica en Agile y Lean, pero sobre todo un compromiso sincero de servicio hacia los demás. Servir no significa solo guiar o dar indicaciones, sino acompañar con respeto, paciencia y humildad, apoyando a cada individuo y equipo en su propio camino de crecimiento y Aprendizaje. Facilitación, Coaching y la Asesoría vienen acompañados de un profundo respeto por los ritmos y necesidades de cada contexto, permitiendo que se despliegue el potencial de las personas y organizaciones de manera natural y sostenible.

Un coach exitoso sabe también Liderar y Transformar con una visión que va más allá de los resultados económicos inmediatos, entendiendo que el verdadero valor emerge cuando hay relaciones saludables, comunicación efectiva y un aprendizaje constante que impulsa la adaptación y la resiliencia. Este liderazgo se ejerce desde la inspiración, la empatía y la convicción de que cada cambio pequeño y constante puede generar grandes transformaciones.

Es comprensible que, en ocasiones, las expectativas puedan crear confusión o frustración, tanto para quienes ejercen como coaches como para las organizaciones que buscan resultados. Pero al mantenernos enfocados en el desarrollo de competencias integrales, en el aprendizaje continuo y en la colaboración sincera, podemos construir una comunidad de coaches que honren el verdadero espíritu de la Agilidad.

Antes de llegar a las conclusiones, es fundamental invitar a todos los Agile Coaches a realizar un autodiagnóstico honesto y consciente de sus propias competencias. Este proceso requiere transparencia y una mirada clara sobre la realidad individual, reconocimiento tanto las fortalezas como las áreas que necesitan crecimiento. La Agile Coaching Growth Wheel [1] es una herramienta invaluable en este sentido: permite visualizar las nueve competencias clave y cómo se relacionan, ayudando a identificar dónde se está en el camino y qué aspectos requieren mayor atención. La guía que acompaña la rueda ofrece un marco claro para orientar el desarrollo continuo, sugiriendo prácticas, recursos y pasos concretos para avanzar en cada competencia. Hacer este ejercicio con sinceridad y apertura facilita un crecimiento auténtico y sostenible, que se traduce en un coaching más efectivo y alineado con los valores y propósitos de la Agilidad.

En conclusión, un Agile Coach exitoso es alguien que combina autoconocimiento, habilidades técnicas y una profunda vocación de servicio y liderazgo consciente. Esta combinación permite que los equipos y las organizaciones no solo mejoren procesos, sino que florezcan en un ambiente de respeto mutuo y crecimiento genuino.

El llamado a la acción es un llamado al cuidado y al compromiso conjunto, a las organizaciones, para que apoyen el desarrollo auténtico de sus coaches y valoren el proceso tanto como los resultados; y a los coaches, para que se nutran constantemente, se acompañen entre sí y recuerden su propósito más elevado, que es facilitar la evolución humana y organizacional. Juntos podemos construir un futuro más amable, efectivo y sostenible para la Agilidad y para todos los que formamos parte de él.

Refencias:

[1] En ingles: Agile Coaching Growth Wheel
[2] Regístrate y descarga la Rueda en Español: Rueda de Crecimiento del Coaching Agil
[3] Extraordinarily Badass Agile Coaching: The Journey from Beginner to Mastery and Beyond, Bob Galen

También te puede interesar:

Agile Coaching Growth Wheel en Español

PerspicacIA: Plataforma integral para la evolución de las competencias del Agile Coaching.

Diseño organizacional alrededor de la entrega de valor:

¿Por qué es importante? y ¿Cómo hacerlo?

En el contexto de la Transformación y del Diseño Organizacional nos invitan a organizar la empresa alrededor de la entrega de valor y a poner a las personas en el centro. No es un cambio cosmético: es rediseñar cómo se decide, cómo se mide y cómo fluye el trabajo para maximizar resultados sostenibles. La instrucción es explícita: “la organización se diseña para la entrega de valor”, y reconocer “qué es valioso”, y que “hay distintos tipos de valor”, es un punto de partida no negociable.

A continuación exploramos tres ideas clave, con ejemplos bancarios y recomendaciones:

1) Reconocer que existen diferentes tipos de valor:

En banca solemos pensar primero en valor económico (margen financiero, comisiones, ROE). Pero una organización responsable amplía la mirada: valor económico, social y ambiental (por ejemplo, inclusión financiera, reducción de huella de carbono), además de valor de riesgo / compliance, experiencia del cliente y resiliencia operativa. La buena práctica empuja a cambiar el foco de “éxito inicial” a impacto a negocio (outcomes) que contemplen estas dimensiones.

Ejemplos de valor en banca:

Crédito PYME: además de el Ingreso Neto por Intereses (Net Interest Income - NII), que es la diferencia entre los intereses que un banco gana de sus activos (como préstamos e inversiones) y los intereses que paga por sus pasivos (como depósitos de clientes y otras deudas), es medir tambiénpor ejemplo el uptime, ratio de abandono en originación digital, Porcentaje de clientes con mejora de score tras 12 meses (valor del cliente y social).
Pagos inmediatos: éxito no es “liberar 12 features”, sino elevar STP (Straight-Through Processing, método para automatizar completamente el proceso de una transacción financiera desde su inicio hasta su liquidación, eliminando la necesidad de intervención manual) al 95% y bajar disputas 30% (valor de eficiencia y experiencia).
Banca sostenible: % de cartera verde y trazabilidad de proyectos con impacto (valor ambiental y reputacional).

Este reconocimiento evita decisiones miope y orienta inversiones a efectos sistémicos, no solo a “entregar más” (output) sino a lograr mejores resultados e impacto a negocio (outcomes).

2) Facilitar el entendimiento de qué es flujo de valor y qué son productos, componentes o proyectos:

En muchos bancos, “flujo de valor” se confunde con producto (p. ej., la tarjeta de crédito XYZ) o componente (p. ej., el core bancario) o con proyecto o una épica o gran iniciativa de solución temporal (p. ej., una migración tecnológica). La recomendación es facilitar el crecimiento de entendimiento sobre qué es flujo de valor y qué son productos/componentes/proyectos y, en el plano organizativo, contrastar equipos de features vs. equipos de componentes vs. equipos de proyectos para reducir fricciones de entrega.

Cómo explicarlo en banca:

Flujo de Valor: Es la secuencia completa de actividades, información y materiales necesarios para entregar un producto o servicio bancario a un cliente, desde la solicitud inicial hasta la satisfacción final. Un flujo de valor es estable y continuo hacia un segmento/uso y medible por outcomes.
Ejemplos.: Tarjeta de crédito retail, Onboarding digital persona, Pagos y transferencias, Originación de hipotecas. Cada uno es un flujo de valor con métricas de adopción, NPS, fraude, coste por transacción, etc.
Producto/Servicio: Es un instrumento o herramienta financiera que un banco ofrece a sus clientes para satisfacer sus necesidades de dinero o de inversión. Incluye desde cuentas de ahorro y depósitos hasta préstamos, tarjetas de crédito e hipotecas, siendo su objetivo principal tanto beneficiar al cliente como generar ganancias para la entidad bancaria.
Componente (core, middleware, motor de reglas) no es un producto de negocio; habilita a los productos. Organizar equipos por componentes suele aumentar dependencias y tiempos de entrega.
Proyecto es temporal; flujo de valor es continuo. Gestionar como flujo de valor favorece aprendizaje, time-to-value y accountability.

Ejemplo: si el onboarding digital persona es un flujo de valor, un equipo multidisciplinar end-to-end (negocio, riesgo, TI, compliance, UX, datos) puede iterar metas como “aprobar 70% de solicitudes en <15 minutos con fraude <0,15%” y negociar mejoras con el equipo del core como proveedor interno, no al revés.

3) Cultura e interpretación del valor - La relación que define los resultados:

Nuestra experiencia lo dice claro: cómo se interpreta el valor está íntimamente relacionado con la cultura, y esa relación afecta los resultados. Si tus estructuras, políticas y métricas recompensan salidas (cantidad de iniciativas cerradas) en lugar de resultados de negocio (clientes bancarizados, riesgo ajustado, satisfacción), tu cultura se alineará con “entregar más tickets” y no con “crear valor”.

En banca esto se ve así:

Métrica dirige conducta: OKR de “lanzar 50 features” fomenta output. OKR de “+8 pts NPS en hipotecas, -20% tiempo de tasación, +15% conversión con mismo riesgo” fomenta outcomes.
Estructuras: tribus/trenes por flujos de valor reducen dependencias y mejoran flujo; PMO centradas solo en presupuesto y alcance refuerzan cultura de proyecto.
Liderazgo: líderes que modelan una cultura de coaching, aprendizaje y seguridad psicológica habilitan decisiones más cercanas al cliente y más rápidas.

Poner en práctica - organizarse alrededor de la entrega de valor:

En el área de Transformación se debe enfatizar en tres pilares del Diseño Organizacional [1]:

Modelo Operativo Organizacional (cómo se decide, se estructura y se mide),
Organizarse alrededor de la entrega de valor, y
Cuidar las personas (políticas inclusivas, propósito y motivación).

Organizarse alrededor de la entrega de valor, se basa en una arquitectura de sistemas y rutas que permite crear un mapa operativo de cómo funciona una organización actualmente para entregar valor. No es un único evento, sino un proceso iterativo, basado en entender el contexto, modelar flujos de trabajo y establecer las condiciones necesarias para coordinar, operar y mejorar continuamente [2].

Proceso Iterativo:

Paso 0: Entender el contexto

Antes de comenzar, es clave comprender cómo funciona la organización:

¿Qué productos/servicios ofrece?
¿Qué problemas existen hoy? (ej. dependencias, falta de sincronización, desconexión estratégica)
¿Cómo están organizados los equipos y qué retos enfrentan?

Paso 1: Visualizar el mapa actual

Se identifican los niveles de coordinación, que son aquellos dominios donde varios equipos necesitan coordinarse para generar valor (ej. productos, servicios, procesos, plataformas, etc.).

También se detectan los niveles operacionales y estratégicos relacionados, y se establece la relación entre ellos.

Paso 2: Mapear sistemas y rutas de trabajo

Para cada Sistema:

¿Qué equipos están involucrados?
¿Qué tipo de trabajo se coordina aquí?
¿Cómo fluye el trabajo (rutas)?
¿Qué actividades internas y externas intervienen?

Aquí se usan patrones de flujo para diseñar visualmente la situación actual.

Paso 3: Conectar y estructurar

Se conectan los diferentes sistemas entre sí si:

¿Hay dependencias?
¿Hay conflictos o prioridades cruzadas?
¿Se requiere cohesión horizontal? (entre niveles operacionales) ¿o vertical? (con niveles estratégicos)

Esto puede incluir descomponer un nivel complejo o agrupar varios niveles en un nivel superior.

Paso 4: Aplicar las 5 actividades del aprendizaje organizacional

Estas actividades deben integrarse a cada sistema para lograr una operación eficiente y mejora continua:

Visualizar la situación: mapas que reflejan el flujo real de trabajo, dependencias y tipos de ítems.
Crear foco: WIP limits, timeboxes, políticas de inicio, priorización.
Establecer interacciones: diseño de reuniones efectivas frente a la ruta de valor.
Medir el progreso: métricas como Lead Time, Aging WIP, % de retrabajo.
Operar y mejorar: acciones explícitas de mejora, revisiones regulares del sistema.

Resultado: Diseño basado en Sistemas

El objetivo no es sólo hacer un mapa, sino crear sistemas operativos reales que conectan estrategia, coordinación y ejecución para lograr resultados concretos.

Este enfoque permite:

Tener una visión de niveles interconectados, no de equipos aislados.
Abordar problemas de sincronización, entrega end-to-end y alineación estratégica.
Diseñar una red de conversaciones e interacciones que sustentan el flujo de valor real de la organización.

Mini-caso bancario (hipotecas):

Antes: 8 equipos por componente (core, firma, tasación, riesgos, legal, canales, datos, middleware). KPIs de “entregas por sprint”.
Después: 3 flujos de valor (Originación, Formalización, Postventa) con sistemas end-to-end; backlogs por flujos de valor; OKRs de outcomes (TAT ↓40%, conversión ↑12%, coste por expediente ↓25%, satisfacción notarial ↑).
Prácticas: mapa de dependencias con proveedores, guardrails de riesgo, métricas compartidas y Centro de Excelencia (CoE) de crédito.

Recomendaciones:

Define tu mapa de rutas de valor. Acordar las perspectivas de valor (económico, cliente, riesgo/compliance, social/ambiental, resiliencia) y asociar métricas de outcome por flujo de valor. Cambiar los OKR para reflejarlo.
Nombrar y gobernar los verdaderos flujos. Identificar flujos estables (p. ej., Pagos minoristas, Tarjeta de crédito, Onboarding digital). Evitar llamar “producto” a componentes o proyectos. Facilitar sesiones para alinear lenguaje común de producto y flujos de valor.
Reorganicen equipos alrededor de flujos, no de capas técnicas. Reducir dependencias y visualizarlas donde existan. Preferir equipos de features que cubren el flujo de extremo a extremo.
Alinear estructuras, políticas y métricas con la cultura deseada. Si meden outputs, obtendran outputs. Si miden outcomes, obtendran outcomes. Revisar incentivos, funding y gobierno para que refuercen la interpretación correcta del valor.
Escalar con criterio. Diseñar cómo varios equipos trabajan en el mismo flujo y cómo se aplica la responsabilidad del flujo (Streams Ownership) entre equipos. No añadir marcos de trabajo por añadir; optimizar flujo y aprendizaje.
Invertir en cultura de coaching y aprendizaje continuo. Líderes como modelos, seguridad psicológica, espacio para experimentos safe-to-fail y métricas transparentes de inspección y adaptación.

"Transformar no es mover cajas en un organigrama; es aclarar qué es valor, llamar “ruta de valor” a lo que realmente lo entrega, y ajustar cultura, estructura y métricas para que el sistema complete el circuito. Cuando banca y valor se alinean, los resultados llegan y se sostienen"

Top Skills según el World Economic Forum (2025 vs. 2030)

Introducción

Este documento presenta una investigación sobre los "top skills" identificados por el World Economic Forum (WEF) para los años 2025 y 2030, basándose principalmente en el "Future of Jobs Report 2025". El objetivo es correlacionar estos conjuntos de habilidades, identificar las diferencias clave entre ellos y analizar las posibles causas que subyacen a estos cambios proyectados en el mercado laboral global.

Skills para 2030

Según el Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, los skills de más rápido crecimiento para 2030 incluirán habilidades tecnológicas junto con habilidades humanas, como habilidades cognitivas y colaboración. También se mencionan habilidades como el pensamiento analítico, el pensamiento creativo, la resiliencia, la flexibilidad y la agilidad. Las habilidades tecnológicas en IA, big data y ciberseguridad experimentarán un rápido crecimiento en la demanda. La combinación de habilidades tecnológicas y humanas será cada vez más crucial.

Skills para 2025

Según el Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, los skills clave para 2025 incluyen: pensamiento analítico (el skill principal), resiliencia, flexibilidad y agilidad, liderazgo e influencia social, pensamiento creativo y motivación y autoconciencia. Otros skills importantes son la alfabetización tecnológica, la empatía y la escucha activa, la curiosidad y el aprendizaje continuo, la gestión del talento y la orientación al servicio y al cliente. Los skills tecnológicos de más rápido crecimiento son la IA y el big data, las redes y la ciberseguridad y la alfabetización tecnológica.

Comparación y Correlación de Skills (2025 vs. 2030)

Skills Comunes y Reforzados:

Pensamiento Analítico: Se mantiene como un skill principal y crucial en ambos periodos, destacando su importancia continua.

Pensamiento Creativo: También es consistente, lo que subraya la necesidad de innovación y nuevas ideas.

Resiliencia, Flexibilidad y Agilidad: Fundamental en ambos periodos, reflejando la necesidad de adaptación en un entorno laboral cambiante.

IA y Big Data / Ciberseguridad: Estas habilidades tecnológicas son de rápido crecimiento en 2025 y se consolidan como habilidades clave para 2030, lo que indica una tendencia creciente en la digitalización y la seguridad de la información.

Skills Emergentes/Más Destacados en 2030:

Habilidades Cognitivas y Colaboración: Aunque la colaboración ya estaba implícita en el liderazgo e influencia social, se destaca más explícitamente para 2030, junto con las habilidades cognitivas, lo que sugiere un enfoque en el procesamiento de información y el trabajo en equipo.

Skills que Disminuyen en Prominencia (o no se mencionan explícitamente para 2030 en la misma medida):

Liderazgo e Influencia Social: Aunque sigue siendo importante, no se menciona con la misma prominencia para 2030 en la información preliminar, aunque la colaboración sí se destaca.
Motivación y Autoconciencia: No se menciona explícitamente para 2030, aunque son habilidades humanas generales.
Empatía y Escucha Activa, Curiosidad y Aprendizaje Continuo, Gestión del Talento, Orientación al Servicio y al Cliente: Estas habilidades, aunque valiosas, no se resaltan de la misma manera para 2030 en la información disponible, lo que podría indicar una consolidación en categorías más amplias como 'habilidades humanas' o un enfoque más específico en las habilidades tecnológicas y cognitivas.

Correlación General:

Existe una fuerte correlación en la importancia de las habilidades cognitivas (pensamiento analítico y creativo) y las habilidades de adaptación (resiliencia, flexibilidad y agilidad). La tecnología, especialmente la IA, el big data y la ciberseguridad, es un motor clave de cambio en ambos periodos, con una demanda creciente y sostenida. Las habilidades humanas, aunque categorizadas de forma más general para 2030, siguen siendo cruciales, con un énfasis particular en la colaboración. Esto sugiere que el futuro del trabajo requerirá una combinación equilibrada de competencias técnicas avanzadas y habilidades interpersonales y cognitivas robustas.

Diferencias y Posibles Causas Diferencias Notables:

Generalización de Habilidades Humanas: Para 2030, el informe tiende a agrupar las habilidades humanas en categorías más amplias como "habilidades humanas (en general)", "habilidades cognitivas" y "colaboración". En contraste, para 2025, se detallan habilidades humanas más específicas como "liderazgo e influencia social", "motivación y autoconciencia", "empatía y escucha activa", "curiosidad y aprendizaje continuo", "gestión del talento" y "orientación al servicio y al cliente".
Énfasis Explícito en Colaboración: Si bien la colaboración es inherente al liderazgo, para 2030 se destaca explícitamente como una habilidad clave, lo que podría indicar una mayor necesidad de trabajo en equipo y sinergia en entornos laborales cada vez más complejos e interconectados.
Consolidación de Habilidades Tecnológicas: Las habilidades tecnológicas como "IA y big data" y "ciberseguridad" son mencionadas como de rápido crecimiento para 2025 y se consolidan como habilidades fundamentales para 2030, lo que sugiere una maduración y una integración más profunda de estas tecnologías en todos los sectores.

Posibles Causas de las Diferencias:

Madurez Tecnológica y Automatización:

Impacto: A medida que la IA, el big data y la ciberseguridad se vuelven más omnipresentes y automatizadas, la necesidad de habilidades técnicas básicas en estas áreas podría disminuir en favor de habilidades más avanzadas de diseño, implementación y gestión de sistemas complejos. Esto podría llevar a una generalización de las "habilidades tecnológicas" en lugar de una lista detallada de cada una.
Habilidades Humanas: La automatización de tareas rutinarias y repetitivas aumenta la demanda de habilidades humanas que las máquinas no pueden replicar fácilmente, como el pensamiento crítico, la creatividad, la resolución de problemas complejos y la colaboración. Esto explica el énfasis en "habilidades cognitivas" y "colaboración" para 2030.

Evolución del Entorno Laboral:

Mayor Complejidad y Dinamismo: El entorno laboral se vuelve más volátil, incierto, complejo y ambiguo (VUCA). Esto requiere una mayor "resiliencia, flexibilidad y agilidad" para adaptarse a los cambios constantes. La colaboración se vuelve esencial para abordar problemas multifacéticos que requieren diversas perspectivas.
Enfoque en Resultados y Adaptabilidad: Las empresas pueden estar priorizando habilidades que permitan a los empleados adaptarse rápidamente y contribuir a la innovación, lo que lleva a un enfoque más general en las habilidades cognitivas y de colaboración, en lugar de habilidades interpersonales más específicas que podrían considerarse subconjuntos de estas categorías más amplias.

Necesidad de Aprendizaje Continuo: La "curiosidad y aprendizaje continuo" mencionada para 2025 se integra implícitamente en la necesidad general de "upskilling" y "reskilling" para 2030, lo que sugiere que el aprendizaje a lo largo de la vida se convierte en una expectativa fundamental en lugar de una habilidad destacada individualmente. En resumen, las diferencias sugieren una evolución hacia un conjunto de habilidades más fundamentales y adaptables, con un fuerte énfasis en la integración de la tecnología y las capacidades humanas distintivas, impulsadas por la automatización, la complejidad del entorno laboral y una visión más estratégica a largo plazo de las necesidades del futuro del trabajo.

Conclusión

La comparación de los "top skills" proyectados por el World Economic Forum para 2025 y 2030 revela una clara evolución en las demandas del mercado laboral. Si bien habilidades fundamentales como el pensamiento analítico, la creatividad y la resiliencia, flexibilidad y agilidad mantienen su relevancia, se observa una tendencia hacia la consolidación de habilidades tecnológicas clave y un mayor énfasis en habilidades humanas generales como la cognición y la colaboración. Estos cambios son impulsados por la continua transformación digital, la automatización y la creciente complejidad del entorno laboral global. Para los profesionales y las organizaciones, esto subraya la importancia crítica de la formación continua, el desarrollo de una mentalidad de aprendizaje ágil y la capacidad de combinar competencias técnicas con habilidades interpersonales robustas para prosperar en el futuro del trabajo.

Referencias

https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/