Según el World Economic Forum, el 37% de los jóvenes trabaja en ocupaciones con una exposición media o alta a cambios en sus tareas impulsados por la IA, lo que plantea nuevos retos para su desarrollo profesional.
La inteligencia artificial está modificando la manera en que los profesionales adquieren experiencia durante sus primeros años de carrera. Actividades como investigar información, organizar datos, elaborar análisis preliminares o desarrollar primeras versiones de documentos pueden hoy realizarse o acelerarse mediante herramientas de IA.
Este cambio representa un desafío para las organizaciones. La pregunta ya no es solo cuánto automatizar, sino cómo aprovechar la automatización sin eliminar las experiencias que permiten construir criterio, autonomía y capacidad de decisión. Según el World Economic Forum, el 37% de los jóvenes a nivel global trabaja en ocupaciones con una exposición media o alta a cambios en sus tareas impulsados por la IA. Este escenario obliga a replantear no sólo qué tareas se delegan, sino también cómo se acompaña y desarrolla a quienes están construyendo una trayectoria profesional.
“La IA puede acelerar la ejecución y mejorar la productividad, pero el verdadero valor está en cómo las organizaciones utilizan ese tiempo ganado. El objetivo no debería ser que un profesional junior haga menos, sino que pueda aprender antes a resolver problemas de mayor valor. Delegar bien implica dar contexto, desarrollar criterio y permitir que los profesionales junior asuman decisiones de manera progresiva”, señala Paulo Stoll, director de Finance, Technology & Real Estate de Cornerstone.
Claves para delegar en un entorno de mayor automatización
En la práctica, esto exige cambiar la forma en que se asignan y supervisan las responsabilidades:
- Delegar con contexto, no solo con instrucciones.- Explicar el objetivo, el problema de negocio y la decisión asociada a cada encargo permite que el profesional junior comprenda su propósito y desarrolle una visión más integral.
“Si una parte de la ejecución puede resolverse con tecnología, el aprendizaje debe trasladarse hacia la comprensión del problema. El profesional necesita entender para qué está trabajando, qué supuestos está utilizando y qué decisión se tomará a partir de su análisis”, explica Stoll.
- Evaluar el proceso de razonamiento.- Más allá del resultado final, los líderes deben observar cómo se construyó una conclusión, qué variables fueron consideradas y qué riesgos o alternativas se identificaron durante el proceso.
- Incorporar la IA con criterio y capacidad de validación.- Esta capacidad cobra especial relevancia si se considera que, según Cornerstone Talent Insights 2026, el 28% de los líderes identifica la falta de habilidades internas para el uso de IA como el principal reto para su implementación.
“Una capacidad cada vez más importante será saber cuestionar lo que entrega la tecnología, identificar cuándo falta contexto, contrastar la información y reconocer cuándo una respuesta necesita un análisis adicional antes de convertirse en una decisión”, agrega el ejecutivo.
- Incrementar la autonomía de manera progresiva.- Delegar decisiones de menor impacto y elevar gradualmente su complejidad permite desarrollar criterio, capacidad de análisis y mayor responsabilidad en la toma de decisiones.
El aprendizaje también deberá evolucionar
A medida que la tecnología asuma una mayor parte de la ejecución, el rol de los líderes senior y mandos medios también tendrá que evolucionar. La supervisión operativa dará paso a una mayor transferencia de contexto, retroalimentación y exposición a situaciones reales de negocio.
El desafío será evitar que la velocidad de adopción tecnológica genere una brecha en la formación de quienes, en los próximos años, deberán asumir posiciones de mayor responsabilidad. En ese sentido, la productividad de corto plazo debe convivir con una mirada de largo plazo sobre la construcción de la siguiente generación de líderes.
“El reto no es conservar las tareas que la IA puede hacer, sino asegurar que el aprendizaje no desaparezca con ellas. Las organizaciones que aprovechen la automatización para exponer antes a sus profesionales a análisis, decisiones y problemas de mayor valor estarán formando equipos más preparados para el futuro”, concluye Stoll.
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