Liderazgo en la era de la IA: lo que las máquinas nunca podrán reemplazar

No estamos lejos de ver a un agente de IA entrevistando al candidato para una oportunidad de trabajo. El proceso puede resultar muy efectivo, especialmente con nuevas formas de verificar credenciales y experiencia vía blockchain. Pero ese agente no podrá explicar por qué eligió a la persona candidata, ni mucho menos asumir la responsabilidad de un rendimiento bajo. Esa sigue siendo tarea del liderazgo ante la IA.

En esta nueva era, el líder se medirá más allá de la visión o la ejecución. También contará la valentía de hacerse responsable por decisiones que fueron asistidas —o incluso tomadas— por agentes autónomos. La IA no elimina el juicio humano, pero sí lo desafía. Nos obliga a pensar con más criterio, a explicar con más rigor y a actuar con mayor conciencia.

IA y liderazgo: habilidades clave para no perder relevancia

No se trata de ciencia ficción. Estamos hablando de lo que ya sucede en empresas medianas que automatizan decisiones de precios, crédito o selección de personal sin comprender del todo sus consecuencias algorítmicas. O en organismos públicos que usan IA para asignar recursos sin un marco ético claro. El nuevo liderazgo empieza ahí: donde la eficiencia se cruza con la responsabilidad.

Habilidades que siguen siendo tu superpoder (pero que requieren ajustes)

1. Comunicar con visión: liderarzgo con el ejemplo ante la IA

Tu equipo necesita una narrativa que le muestre cómo la IA mejora su trabajo y aporta valor a los clientes. La visión, hoy más que nunca, debe incluir tecnología sin perder humanidad. Si el líder le tiene miedo al algoritmo, el equipo también. Si lo abraza con criterio, inspira. Los líderes que exploran y adoptan IA con responsabilidad son los que crean culturas de aprendizaje real.

2. Pensar estratégicamente (sin perderse en el hype)

La estrategia sigue viva, pero ahora necesita radar tecnológico, criterio y capacidad de priorizar lo importante sobre lo simplemente nuevo. Muchos líderes experimentan con IA sin tener un objetivo claro de negocio, el valor para el cliente o si este está dispuesto a pagar por el servicio. CaixaBank, en España, utiliza IA para fortalecer la relación con sus clientes, pero antes desarrolló un marco ético interno. Primero definió qué problema vale la pena resolver y luego evaluó si IA era la herramienta adecuada.

3. Ser empático (especialmente cuando hay robots en la sala)

Una encuesta reciente de PwC reveló que 39% de los empleados temen que la automatización ponga en riesgo su empleo. El líder empático no promete certezas, pero sí contexto, visión compartida y humanidad. La IA puede ayudarte a conocer el sentimiento general de tus colaboradores después de un anuncio organizacional, pero eres tú quien decide la acción, el tono del mensaje y las acciones clave para alinear el equipo.

4. Actuar éticamente

La ética será el gran tema los próximos años. No basta con que la IA funcione: debe hacerlo bien, de forma justa y responsable. Y esa responsabilidad no recae en el equipo técnico ni el proveedor del software: es del líder. Los algoritmos no son neutrales. Aprenden de datos históricos, y si esos datos contienen sesgos —sociales, raciales, de género—, los modelos también los tendrán. El problema no es solo técnico, es de gobernanza. Algunas organizaciones del sector salud han detenido implementaciones de IA porque sus modelos favorecían tratamientos para poblaciones mayoritarias, ignorando variables culturales o geográficas claves.

El liderazgo responsable no espera a que los sesgos generen crisis: los anticipa y diseña mecanismos para auditarlos.

Esto no solo es un tema ético, sino también de reputación de la marca y sostenibilidad del negocio.

Habilidades que evolucionan (y te dan superpoderes nuevos)

1. Aprender rápido y hacer las preguntas correctas

No necesitas ser un ingeniero de machine learning, pero sí entender lo suficiente para hacer las preguntas correctas. Aprende con humildad, experimenta con agilidad.

2. Construir alianzas estratégicas para crear una organización aumentada

En el liderazgo moderno no se trata de saberlo todo, sino de orquestar capacidades. Saber integrar talento externo, comunidades de práctica y startups es crítico. Sanofi se alió con empresas emergentes de IA y universidades para codesarrollar modelos predictivos en desarrollo farmacéutico, sin intentar absorberlos ni controlarlos.

3. Gestionar equipos mixtos: humanos + agentes de IA

Ya no lideras solo personas, también supervisas bots, algoritmos y asistentes virtuales que “colaboran”. El liderazgo contemporáneo debe incluir también la gobernanza de estos nuevos actores organizacionales.

4. Storytelling

Los proyectos con IA son iterativos, técnicos y ambiguos. Negociar entre lo posible, lo deseable y lo ético es constante. Para alinear a todos, el storytelling se vuelve una herramienta de gestión.

Si no puedes explicar el “por qué” y el “para qué” de tu proyecto, el problema no es tu algoritmo: es tu narrativa.

La incertidumbre es parte del equipo

La IA trabaja con probabilidades, no certezas. Bienvenido a la era del liderazgo ambidiestro: planificas y experimentas al mismo tiempo. NotCo, en Chile, no solo usa IA para experimentar con nuevos ingredientes. En su cultura de experimentación, todos los niveles del equipo están entrenados para tolerar que los algoritmos fallen, aprendan y evolucionen. El liderazgo se mide por la capacidad de sostener la ambigüedad sin paralizarse.

Lo que un líder NO debería hacer con IA

• Usar AI para remplazar personas y no para crear valor
• Delegar la estrategia a ChatGPT y sentirse innovador.
• Imponer IA sin saber si el problema era realmente de datos.
• Prometer “transformación digital” sin pensar que el hum

La IA no te va a reemplazar. Pero otro líder que la use con criterio, empatía y propósito, puede que sí.

Renzo Casapía Valencia