Javier Sirvent Ayala, uno de los Technology Evangelists más influyentes de habla hispana, analiza cómo la inteligencia artificial , la robótica y la automatización y están reconfigurando jerarquías, procesos y decisiones empresariales.
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-La robotización y la inteligencia artificial, ¿pueden dar lugar a nuevas oportunidades laborales?
[–> [–>[–>-Ya lo están haciendo. La IA está abriendo roles híbridos donde el humano es el director de orquesta: control de calidad de modelos, evaluación de sesgos, ingeniería de datos aplicada, orquestación de agentes, verificación y cumplimiento. En estudios con miles de agentes de soporte hay mejoras de productividad de doble dígito, y en desarrollo de software los asistentes de código aceleran tareas de forma significativa. La idea es clara: menos tareas mecánicas, más criterio. La IA no te quita el trabajo; te quita las partes aburridas del trabajo… si sabes usarla.
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«La IA no te quita el trabajo; te quita las partes aburridas del trabajo… si sabes usarla»
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-¿Estamos preparados para afrontar dichos cambios?
[–>[–>[–>-A medias. España está por encima de la media europea en competencias digitales básicas, pero todavía lejos del objetivo. Prepararse no es hacer un curso de IA genérico, es alfabetizar por rol: saber de datos, prompting y verificación. Y, sobre todo, instaurar procedimientos de humano en el bucle y auditorías. El siguiente salto no es tecnológico, es organizativo.
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Supongo que habrá sectores que no podrán adaptarse y trabajadores que corren el riesgo de perder su empleo. ¿Cuáles serían?
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[–>Las tareas más expuestas son las clericales y administrativas repetitivas: entrada y procesamiento de datos, back-office de bajo valor, ciertas funciones contables y contact centers puramente guionizados. La evidencia académica coincide: los modelos de lenguaje afectan primero a lo rutinario. Pero no es un meteorito; es un rediseño. Si tu valor es copiar-pegar, el futuro te copia y te pega. Si tu valor es decidir con contexto, la IA te sube de división.
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-¿Cuáles son los sectores que más pueden beneficiarse de estas nuevas tecnologías?
-Salud y farma, con modelos que aceleran hipótesis de I+D; materiales y energía, donde la exploración computacional ya descubre compuestos prometedores para baterías y semiconductores; operaciones y eficiencia energética, con recortes medibles en consumo de refrigeración en grandes centros de datos; logística y planificación, gracias a pronósticos más precisos. Cuando hay datos de calidad y un problema con dinero detrás, la IA deja de ser promesa y empieza a ser caja.
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-Existe ruido y hasta sensación de burbuja. ¿Cómo distinguir lo necesario de lo que no, como trabajadores?
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Con criterios de adulto y cero hype. Pregúntate: ¿mejora una métrica que importa —tiempo, errores, conversión, coste— y se nota en la cuenta de resultados? ¿De dónde salen los datos y quién los gobierna? ¿Hay pruebas controladas y umbrales de calidad con humano en el bucle? ¿Conozco el coste total —no solo la demo bonita-? ¿Escala más allá del piloto? A los krugerianos —los expertos exprés— se les combate con proceso y medición. Bienvenidos, youtubers, pero la nómina la paga el KPI.
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-En un mercado con edadismo, ¿existe espacio para la reinvención profesional de los mayores de 45? ¿Cómo?
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No solo existe: es urgente. La productividad no cae por cumplir años; cae por dejar de aprender. La vía rápida es reposicionarse en tareas que la IA no hace sola: evaluación y ética de modelos, control de calidad, diseño de workflows y comunicación con negocio. Tres pasos prácticos: dominar prompting con verificación, entender el dato de tu área y documentar un portafolio de micro-proyectos con antes/después. No compitas contra la máquina: dirígela.
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«Si no te sumas a la IA, corres el riesgo de que no te sume, sino que te divida y de acabará extinguiendo»
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-Algunos gobiernos plantean restricciones y regulaciones a la IA. ¿Puede restar ventaja competitiva o es necesario?
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-Es necesaria si es proporcional al riesgo. La regulación europea de IA avanza con un calendario claro y enfoque por niveles de riesgo. Eso no frena; ordena. Da seguridad jurídica para invertir, fija obligaciones de transparencia y establece barandillas en sectores críticos. Lo que sí resta competitividad es la opacidad: improvisar hoy, pagar multas mañana.
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В этот вторник Хавьер Сирвент проведет конференцию, приглашенную Клубом кадров Кастельона. / v
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-¿Qué necesitan las empresas y los trabajadores para adaptarse a este contexto?
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-Las empresas necesitan un mapa de procesos con casos que impacten resultados, gobierno del dato, MLOps, humano en el bucle, auditorías y formación por rol. Traducido: integrar la IA en el flujo real de trabajo y medir con indicadores serios —tiempo, calidad, errores, NPS, euros—. Las personas necesitan un stack mínimo —datos, prompting y evaluación— y un portafolio de pruebas con resultados. Si no mejora el proceso, no es IA: es merchandising.
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-¿Con qué frase cerraría esta conversación?
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-No obedezcas al robot; obedece a la evidencia. Utiliza varios modelos de inteligencia artificial para debatir, hacerte preguntas y jamás usa el «copia y pega», porque eso lo hace mejor una máquina que siempre será más barata, mejor y más rápida que un humano. Cuando la evidencia manda, el poder deja de depender del despacho y pasa a depender del dato. Ahí ganan las personas, las empresas… y también los buenos jefes que se apoyan en la tecnología para mejorar sus decisiones y ser más eficientes. Si no te sumas a la IA, corres el riesgo de que no te sume, sino que te divida y terminará extinguiéndote.
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2025-10-28 14:55:00
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