A medida que la IA asume más trabajo cognitivo, puede sustituir la cognición humana o potenciar lo que las personas son capaces de comprender, decidir y lograr.
Los sistemas inteligentes que potencian a las personas (PAIS) desplazan el foco de las herramientas tecnológicas individuales hacia el sistema más amplio de personas, tecnologías, instituciones e infraestructura.
Una mayor agencia de las máquinas debe ir acompañada de una mayor agencia y capacidad humanas, un resultado que los líderes, las organizaciones y las instituciones deben configurar de forma deliberada.
La mayoría de los empleadores espera que la inteligencia artificial (IA) transforme su negocio, pero la habilidad básica más valorada en los empleados es una de carácter más humano.
Según el último El futuro de los empleos informe, casi nueve de cada diez (86%) empleadores esperan que la IA y las tecnologías de procesamiento de la información transformen su negocio para 2030, mientras que se prevé que el 39% de los conjuntos de habilidades actuales de los trabajadores cambien o queden obsoletos. Sin embargo, el pensamiento analítico sigue siendo la habilidad básica más buscada, considerada esencial por siete de cada diez empleadores.
Esto plantea una cuestión importante para el futuro del trabajo: a medida que nuestras tecnologías se vuelven más capaces, ¿cómo podemos asegurar que las personas también lo sean?
¿Sustitución cognitiva o aumento cognitivo?
La delegación cognitiva no es, en sí misma, un problema. Desde las calculadoras hasta los motores de búsqueda, la tecnología ha permitido desde hace tiempo que las personas dediquen menos tiempo a tareas que las máquinas pueden realizar con mayor eficiencia. La IA amplía considerablemente esta posibilidad: puede sintetizar información, identificar patrones, generar opciones y ejecutar cada vez más actividades de varios pasos con poca o ninguna intervención humana.
Pero liberar a las personas del trabajo cognitivo no equivale necesariamente a potenciarlas.
La sustitución cognitiva se produce cuando la tecnología asume tareas que ayudan a las personas a ejercer o desarrollar el juicio, el razonamiento y la experiencia. El aumento cognitivo, en cambio, utiliza la inteligencia de las máquinas para ampliar lo que las propias personas pueden comprender, decidir y lograr.
Un estudio de 2025 con 319 trabajadores del conocimiento sugiere que esta distinción merece atención. El estudio constató que una mayor confianza en la IA generativa se correlacionaba con un menor esfuerzo de pensamiento crítico autodeclarado. Al mismo tiempo, la IA no eliminó simplemente el pensamiento crítico; lo desplazó hacia actividades como verificar la información, integrar las respuestas y supervisar las tareas.
La cuestión, por tanto, no es si las personas deben seguir realizando todas las actividades que la IA puede hacer. Lo que importa es qué tipos de capacidad humana queremos que la tecnología libere, preserve y fortalezca.
Más allá de las herramientas y tecnologías de IA individuales
Responder a esa pregunta exige mirar más allá de las herramientas y tecnologías individuales.
Las organizaciones integran cada vez más la IA en sistemas más amplios que combinan personas, tecnologías de frontera, instituciones e infraestructura. Estos sistemas pueden recopilar información, aprender de ella, tomar decisiones y actuar para alcanzar objetivos. También pueden cambiar y mejorar con el tiempo.
El Consejo Global del Futuro sobre Empleos y Tecnologías de Frontera denomina a estos sistemas sistemas inteligentes que potencian a las personas (PAIS). En términos sencillos, los PAIS son sistemas en los que las personas y las tecnologías inteligentes trabajan juntas.
Pensar en términos de sistemas importa porque una misma tecnología subyacente puede generar experiencias de trabajo muy distintas según cómo las organizaciones configuren las responsabilidades, los flujos de trabajo y la autoridad para tomar decisiones.
Una configuración resulta familiar: alta agencia humana y agencia de las máquinas relativamente baja (Tipo 2 en el gráfico anterior). La tecnología funciona principalmente como una herramienta, por ejemplo, un agricultor que usa una cosechadora.
En otra configuración, representada por el Tipo 4, las máquinas toman más decisiones mientras las personas tienen menos control. Los sistemas algorítmicos pueden determinar cada vez más las prioridades, las acciones o el ritmo del trabajo, y las personas se limitan principalmente a ejecutar o supervisar decisiones generadas por máquinas. Un repartidor de comida por encargo que entrega productos determinados por un algoritmo trabaja en esta configuración.
Una tercera posibilidad es una situación en la que tanto las personas como las máquinas tienen una agencia considerable. En este caso, las tecnologías inteligentes no se limitan a realizar el trabajo por las personas. Les ayudan a gestionar más trabajo, a acceder a conocimientos especializados a los que antes no podían llegar y a tomar decisiones mejor informadas, lo que se representa con la configuración Tipo 3.
Esta es la promesa de los PAIS.
Diseñar sistemas en los que personas y máquinas aprendan juntas
Los sistemas de tipo PAIS no surgirán automáticamente a medida que avance la tecnología. Lograr una alta agencia humana y de las máquinas requiere decisiones deliberadas en cuatro pilares habilitadores identificados por el Consejo Global del Futuro sobre Empleos y Tecnologías de Frontera.
En primer lugar, las personas necesitan la capacidad de aprender con los sistemas inteligentes y a partir de ellos, aportando el conocimiento contextual, la experiencia y la retroalimentación que esos sistemas no tienen. La experiencia humana no desaparece en este modelo; cambia su función.
A medida que la IA mejora en el procesamiento de información, las personas pueden centrarse más en definir problemas, comprender el contexto, verificar resultados, gestionar casos inusuales y emitir juicios. El diseño del trabajo determina cómo interactúan en la práctica las personas y la IA. Esto incluye cómo se distribuyen las tareas y los derechos de decisión, dónde el juicio humano sigue siendo esencial y cómo los propios trabajadores participan en la configuración de los flujos de trabajo.
Las personas y la capacidad organizativa determinan si las organizaciones pueden sostener estos nuevos modelos de trabajo. Los trabajadores necesitan las habilidades y la agencia para aprender con la IA y a partir de ella, mientras que las organizaciones necesitan prácticas de gestión, capacidades digitales y estructuras que respalden la adaptación a medida que la tecnología evoluciona.
Por último, las instituciones y la gobernanza configuran el entorno más amplio en el que se desarrollan estos sistemas. Las normas sobre transparencia, rendición de cuentas, propiedad y distribución de los beneficios y externalidades de la IA pueden ayudar a orientar los sistemas humano-tecnológicos hacia el aumento de capacidades, y no hacia la dirección algorítmica.
En los tres pilares, los incentivos influyen en lo que las organizaciones invierten y optimizan. Pueden orientar los sistemas hacia el aumento de capacidades, las habilidades y la creación de valor compartido, en lugar de hacia la sustitución laboral o el control algorítmico.
El aumento de las capacidades humanas no es un resultado inherente a una tecnología más capaz; depende de cómo se diseñe y gobierne el sistema en su conjunto.
El marco PAIS ofrece una perspectiva práctica para evaluar si los sistemas humano-máquina avanzan hacia el aumento o la sustitución, y para identificar las decisiones de diseño, capacidad, gobernanza e incentivos necesarias para orientarlos hacia un sistema que aumente y amplifique lo que las personas pueden lograr.
