El costo de la inercia: midiendo los impactos del cambio

Por: Andrea Cavallari, directora Sr. de estrategias de mercado de servicios
para Latinoamérica en Red Hat
El avance continuo y cada vez más rápido de la tecnología ha situado al mercado
laboral global en un contexto de transformación permanente. Impulsados
​​principalmente por la inteligencia artificial, los chatbots y la automatización de
tareas, estos cambios conllevan sentimientos encontrados: mientras muchas
empresas y profesionales adoptan rápidamente soluciones basadas en IA, otras
organizaciones y trabajadores permanecen paralizados por la incertidumbre sobre
la supervivencia de sus negocios y empleos en este nuevo escenario.
El temor no es infundado. Según el Future of Jobs Report, del Foro Económico
Mundial, aproximadamente el 39% de las competencias profesionales deberán
transformarse para 2027 debido a los avances tecnológicos. Sin embargo, el
debate dista mucho de ser completamente negativo. Un análisis reciente del
Banco Mundial señaló que, en América Latina y el Caribe, entre el 30% y el 40%
de los empleos están, de alguna manera, expuestos a la inteligencia artificial
generativa. Sin embargo, esto no implica un impacto negativo. Al contrario: el
mismo estudio mostró que entre el 8% y el 12% de los empleos en la región
podrían experimentar un aumento de productividad, y solo entre el 2% y el 5%
tendrían un riesgo real de ser automatizados.
El panorama en constante evolución exige una evaluación concreta para encontrar
la mejor manera de reaccionar ante los cambios. Perfiles más conservadores, por
ejemplo, podrían considerar no tomar ninguna acción inmediata, prefiriendo
observar si la transformación es duradera o simplemente un “hype” tecnológico.
Por otro lado, los perfiles más proactivos pueden centrar sus esfuerzos en
desarrollar un plan de trabajo inmediato para adaptarse a los cambios y no
perderse la “nueva ola”.
Lo cierto es que no existe una fórmula única ni una respuesta definitiva sobre
cómo actuar ante nuevas tendencias o eventos tecnológicos inesperados. La
mejor estrategia dependerá siempre del contexto, el sector de actividad y el grado
de exposición al riesgo. Aun así, algunos factores son fundamentales a la hora de
tomar decisiones:
– Coste de imagen y reputación: ¿Puede la inacción afectar negativamente
la percepción de la marca?

– Costo legal: Dependiendo del tema, las empresas deberán adaptarse a las
nuevas regulaciones o enfrentarse a sanciones. La Ley General de
Protección de Datos (LGPD) de Brasil es un claro ejemplo: la adaptación
requirió importantes inversiones en sistemas y procesos, pero no fue
opcional. Con la IA, las nuevas regulaciones tienden a ampliar este debate,
y ¿cuál será su coste real?
– Cuota de mercado: Cuando se trata de nuevas tecnologías, quienes no
adoptan la nueva tendencia suelen perder relevancia en el mercado.
¿Podría la empresa mantener su solidez financiera con su cartera actual?
– Pérdida de ingresos y clientes: Este es quizás el impacto más tangible. Si
los clientes buscan soluciones que la empresa no puede ofrecer en el
tiempo y forma requeridos, la migración a otros proveedores es inevitable.
¿Puede la empresa permitirse perder a estos clientes?
Si la respuesta a estas cuatro preguntas es afirmativa, es muy probable que sea
necesario tomar medidas e invertir. La preocupación por los costes de adaptación
a las nuevas demandas del mercado siempre es un punto crítico; sin embargo, en
la práctica, el costo de no hacer nada a menudo supera la inversión en la
solución adecuada.
Por otro lado, también hay ejemplos de empresas que han invertido fuertemente
en tecnologías con gran visibilidad y expectativas, pero que aún no han cobrado
impulso ni han generado un retorno de la inversión (ROI). El metaverso y el
blockchain ilustran bien este escenario. Si bien las grandes organizaciones
continúan invirtiendo en estas áreas, su adopción generalizada aún es limitada y
su viabilidad a largo plazo sigue siendo objeto de debate para muchos casos de
uso, especialmente en América Latina.
Esto refuerza la idea de que la acción inmediata, acompañada de una alta
inversión, no siempre es la mejor estrategia. Dependiendo del segmento de la
empresa y la madurez de la tecnología en cuestión, puede ser más prudente
probar iniciativas más pequeñas, validar los resultados y aprender de los
proyectos piloto antes de ampliar la escala. Evaluar si vale la pena ser pionero o
un seguidor estratégico es esencial en el proceso de toma de decisiones.
Una lección cada vez más clara es que la IA no es un destino fijo. No se trata de ir
del punto 1 al punto 2. A diario surgen nuevas herramientas, modelos y
aplicaciones que amplían las posibilidades y dejan claro que este viaje apenas
comienza.
Por lo tanto, más que seguir las tendencias, es fundamental evaluar el coste de no

hacer nada en comparación con la inversión necesaria para mantenerse al día con
las tendencias del mercado y los beneficios esperados a corto y medio plazo. Es
mediante el análisis de datos, métricas y escenarios concretos que decisiones
más sólidas, verdaderamente data-driven pueden ser tomadas, contribuyendo
para reducir los riesgos y evitar las trampas del “hype".
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