En un mercado laboral cada vez más dinámico y exigente, la Universidad Tecnológica Nacional de Buenos Aires avanza en la consolidación de un modelo que busca fortalecer el desarrollo profesional de sus estudiantes y egresados.

“La necesidad era clara: debíamos modernizar el vínculo entre el aula y el mundo profesional. Buscábamos una plataforma que eliminara la intermediación manual y permitiera un acceso más fluido tanto para estudiantes como para empresas”, sostiene Juan Manuel Balestro, Secretario de Cultura y Extensión Universitaria de la facultad.

A través de la implementación de su bolsa de trabajo, impulsada por Talentia, la facultad no solo facilita el acceso a oportunidades laborales, sino que incorpora un enfoque más integral basado en la gestión del talento, consolidando un ecosistema que ya muestra resultados concretos según su último reporte.

Qué es Talentia y por qué es diferente

Talentia es una plataforma de gestión de talento enfocada en el sistema educativo. Su diferencial radica en integrar procesos que, en la mayoría de las instituciones, suelen estar fragmentados.

“Históricamente, la gestión del talento se realizaba de manera fragmentada. Al unificar todo bajo un solo criterio y plataforma, la UTN.BA ha pasado de ser un espectador a un gestor estratégico”, sostiene Balestro.

A través de esta solución, las universidades pueden:

• Gestionar de forma centralizada su comunidad de talento, integrando en un mismo entorno a estudiantes, egresados y organizaciones.
• Dar visibilidad y trazabilidad a las trayectorias profesionales, accediendo a información sobre la evolución de perfiles y su vinculación con oportunidades laborales.
• Validar perfiles académicos, garantizando la confiabilidad de la información dentro del ecosistema.
• Digitalizar y gestionar integralmente pasantías, incorporando los procesos administrativos y legales en un flujo unificado.
• Administrar prácticas profesionalizantes (PPS), alineando la formación con experiencias concretas en el ámbito laboral.
• Acceder a métricas y reportes en tiempo real, que permiten comprender la dinámica de la empleabilidad dentro de la institución.

Este enfoque permite transformar la bolsa de trabajo en una herramienta de gestión, donde la información deja de estar dispersa y pasa a ser parte de un sistema organizado.

Pero además de su enfoque tecnológico, Talentia introduce un cambio en el modelo de acceso a este tipo de soluciones dentro del sistema educativo.

“Desde el inicio definimos que Talentia debía ser una solución accesible para todo el sistema educativo. Por eso, la plataforma es gratuita para universidades, estudiantes y graduados. Creemos que la empleabilidad no puede depender de barreras económicas, cuantas más instituciones formen parte del ecosistema, mayor es el impacto y las oportunidades reales para el talento”, afirma Juan Acevedo Miño, CEO de Talentia.

Más que inserción laboral: gestión de la empleabilidad

Uno de los principales aportes de este modelo es que amplía el concepto de empleabilidad.

En lugar de enfocarse únicamente en la inserción laboral, Talentia permite a las instituciones acompañar el desarrollo profesional de sus estudiantes, ordenar la relación con organizaciones y tener mayor visibilidad sobre el comportamiento de su comunidad.

“Hemos logrado recuperar el interés del estudiante, que antes centralizaba su búsqueda en plataformas externas. Hoy, los alumnos confían nuevamente en nuestra Bolsa porque encuentran allí empleos formales y desafíos a largo plazo, no solo pasantías temporales. Actualmente, el 55% de la demanda se enfoca en perfiles iniciales (Trainee y Junior), lo que consolida a la plataforma como la principal puerta de entrada al mercado laboral”, sostiene Juan Manuel Balestro.

Esto posiciona a la universidad como un actor activo en la gestión del talento, y no solo como un intermediario entre oferta y demanda laboral.

Resultados: mayor eficiencia y mejor conexión con el mercado

Según datos del ecosistema de Talentia, los tiempos de reclutamiento pueden reducirse hasta en un 60%, optimizando la conexión entre perfiles y oportunidades.

En el caso de la UTN BA, la implementación de la plataforma se traduce en resultados concretos: actualmente gestiona un promedio de 100 nuevas ofertas mensuales, con tiempos de cobertura de búsquedas que se redujeron a 45 días, optimizando significativamente procesos que antes resultaban más extensos y burocráticos.

La plataforma cuenta además con una base actual de 12.636 talentos registrados, y una dinámica en la que el 50% de las organizaciones son recurrentes, lo que evidencia un alto nivel de adopción y confianza en el sistema.

Este nivel de actividad refleja una mayor integración entre el ámbito académico y el mundo laboral.

Información para entender la empleabilidad

Otro diferencial clave es la posibilidad de acceder a información sobre el funcionamiento del sistema.

A partir de los datos generados por Talentia, la UTN BA puede comprender la dinámica del mercado laboral, analizar la participación de estudiantes y egresados y entender cuál es la demanda actual de las organizaciones.

En este sentido, la plataforma no solo facilita la conexión con oportunidades, sino que amplía el rol de la universidad dentro del ecosistema de empleabilidad.

“Talentia no solo potencia la inserción laboral, sino que también permite a las universidades convertir los datos en información accionable y traducirlos en políticas educativas que impacten en la empleabilidad de sus estudiantes y graduados”, afirma Juan Acevedo Miño.

Esa capacidad se traduce en una lectura concreta del mercado, con datos que permiten identificar tendencias y orientar decisiones académicas.

“Hoy tenemos un panorama nítido: sabemos, por ejemplo, que el 38,5% de las búsquedas se concentran en Tecnología e IT, seguidas de cerca por la Construcción y la Industria”, sostiene Juan Manuel Balestro.

Además, el 55% de la demanda se orienta a perfiles iniciales, lo que posiciona a la plataforma como un canal clave para la inserción laboral temprana.

Con esta información, la facultad puede ajustar su oferta formativa con mayor precisión, alineando contenidos y trayectorias con las necesidades reales del mercado.

“Esta visibilidad nos permite detectar exactamente dónde ajustar nuestra oferta académica. Si el mercado demanda habilidades específicas, tenemos la información necesaria para volcar esos requerimientos tanto en las carreras de grado como en nuestros cursos y tecnicaturas de Extensión Universitaria. No solo formamos profesionales; nos aseguramos de que su formación sea la respuesta exacta a lo que el mercado necesita hoy”, agrega Balestro.

Un modelo que integra formación y desarrollo profesional

La implementación de Talentia en la Universidad Tecnológica Nacional de Buenos Aires refleja una tendencia hacia la integración entre educación y empleabilidad.

Al centralizar la gestión del talento, digitalizar procesos clave y mejorar la visibilidad de las trayectorias, la universidad fortalece su capacidad de acompañar a estudiantes y egresados en el desarrollo de sus carreras.

En este escenario, la empleabilidad deja de ser un resultado aislado para convertirse en parte del recorrido formativo.

Esta evolución no solo impacta en el presente, sino que proyecta nuevas formas de gestión académica y vinculación con el entorno profesional.

“La expectativa a futuro es que Talentia se convierta en el motor que agilice el 100% de los procesos de Prácticas Profesionales Supervisadas. Proyectamos una plataforma que centralice agendas de ofertas, tutorías y una red de mentores”, concluye Juan Manuel Balestro, Secretario de Cultura y Extensión Universitaria de la UTN BA.

En un entorno donde conviven grandes volúmenes de información académica, administrativa y personal, la seguridad de la información dejó de ser una preocupación exclusivamente técnica para convertirse en una responsabilidad institucional estratégica y transversal.

En esta entrevista, Daniel Villanueva, Subdirector de Planeación y Desarrollo de la Dirección General de Bibliotecas y Servicios Digitales de Información de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y profesor del curso online ‘Fundamentos y Buenas Prácticas de Seguridad de la Información en Entornos Universitarios‘, que se imparte desde el Consorcio Iberoamericano para Educación en Ciencia y Tecnología (ISTEC), analiza los principales desafíos que enfrentan actualmente las instituciones de educación superior, las amenazas más frecuentes, el rol del factor humano y las buenas prácticas necesarias para fortalecer la protección de datos y la gestión de accesos.

Además, comparte recomendaciones para desarrollar una cultura organizacional orientada a la prevención, la respuesta ante incidentes y la adopción de estándares internacionales que permitan construir entornos universitarios más seguros, resilientes y preparados para los desafíos de la transformación digital.

En un contexto de creciente digitalización, ¿cuáles son hoy los principales desafíos de seguridad de la información que enfrentan las universidades y por qué se han vuelto tan relevantes?

Desde el punto de vista de la Seguridad de la Información, para las universidades, existen muchos desafíos, pero destaco tres fundamentales:

1.- La ausencia de marcos normativos institucionales y hegemónicos para el manejo de la información en las universidades lo que genera vacíos en la protección de datos personales y en la claridad de responsabilidades.

2.- Falta de inversión y profesionalización de los recursos humanos dedicados a la seguridad de la información, junto con una escasa cultura institucional de prevención.

3.- Los ciberataques son cada día más frecuentes y sofisticados, lo que permite a los ciberdelincuentes crear «bots» o estrategias de intrusión que permiten de manera masivas localizar las vulnerabilidades de los sistemas.

4.- Debemos de saber que existen brechas digitales y desigualdades de acceso en nuestra población, que exponen a estudiantes y personal con menos recursos o habilidades a mayores riesgos al depender de dispositivos compartidos, desactualizados o uso de redes públicas.

5.- También no nos hemos dado a la labor de elaborar “planes de continuidad académica y resiliencia institucional”, que garanticen la operación de plataformas educativas y repositorios digitales durante incidentes. 

Lo anterior aunado a que en muchos países no hay una legislación clara que permita perseguir a los delincuentes.

Las universidades deben evaluar los activos digitales que poseen, y tener medidas de seguridad para contrarrestar ataques, preservar activos y prever que los activos digitales puedan ser migrados a formatos que sean más flexibles para evitar pérdidas de información por cambio tecnológico.

En pocas palabras, se debe crear una “gobernanza en TI (incluye la seguridad de la información), que prevenga, eduque, forme diseñe, adquiera y tome decisiones sobre la vida digital de las universidades con base en criterios claros y las mejores prácticas.

Cuando hablamos de seguridad de la información en entornos universitarios, ¿qué principios fundamentales deberían comprender tanto autoridades como docentes, administrativos y estudiantes?

En el entorno de la “gobernanza que se menciona anteriormente”, en lo relativo a las autoridades, coadyuvar en el desarrollo de campañas y una cultura de seguridad personal informática, donde se proporcionen cursos de detección de correos o mensajes maliciosos, y se vean las modalidades más conocidas de intrusión, como el phishing, la ingeniería social, los ataques de fuerza bruta, etc.

Desde las áreas informáticas, adoptar una cultura de Seguridad de la Información, como son la confidencialidad, la integridad de los datos, la disponibilidad de los mismos y la autenticación, entre otros.

Es importante elaborar programas de respuesta ante incidentes donde cada miembro del área de TI sepa qué hacer en caso de ser vulnerados.

Las instituciones educativas suelen manejar grandes volúmenes de información sensible. ¿Cuáles son las amenazas, vulnerabilidades o riesgos más frecuentes que suelen observarse en este tipo de organizaciones?

En seguridad de la información existe un modelo que describe siete capas a prever para garantizar la seguridad de la información. Algunos autores agregan un octavo elemento denominado «Factor humano», el cual suele ser el elemento más vulnerable de la ecuación al ser quien en ocasiones omite controles, abre accesos, omite controles, etc.

En general, las universidades deben reconocer que la seguridad de la información no es solo un asunto meramente técnico, sino un eje estratégico que involucra a toda la comunidad.

La combinación de amenazas externas, vulnerabilidades internas y riesgos institucionales exige una respuesta integral que abarque infraestructura tecnológica, políticas claras, capacitación transversal y una cultura de seguridad empezando por las comunidades. 

Para el caso de los datos personales, si se adoptan estándares universales respecto a la protección de datos personales como los de la Unión Europea RGPD/GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), Normas ISO 27000 o la normatividad local, se podrá tener una estrategia para garantizar el resguardo de los datos.

Además de generar políticas institucionales de protección de datos personales, donde la comunidad conozca cuáles son sus derechos y cuál es la obligación de la universidad respecto al resguardo de este tipo de información.

¿Qué buenas prácticas considera indispensables para fortalecer la protección de datos, la gestión de accesos y el uso seguro de tecnologías dentro de una universidad?

Desde la gobernanza de TI y Seguridad de la Información, crear un ecosistema institucional de seguridad informática que involucre a autoridades y comunidad:

• Adoptando buenas prácticas en el acceso y uso de la información disponible.
• Incorporando normas de protección de datos personales, como la ISO 27000, el RGPD/GDPR, gestión de accesos, actualización constante de programas y sistemas informáticos.
• Creando planes de contingencia y respaldo de información.
• Preservando aquella información que sea muy importante preservar (adopción de un modelo OAIS ISO 14721:2012), por ejemplo para tesis y trabajos recepcionales, crear planes de contingencia en caso de incidentes, entre otros.

Muchas veces los incidentes comienzan con señales pequeñas. ¿Cómo puede una institución reconocer situaciones de riesgo y qué procedimientos básicos deberían activarse ante un incidente de seguridad?

La prevención es lo más importante, las señales de alerta se detectan por medio del análisis de la información que los sistemas proporcionan como actividades que salen «de la normalidad» en cuentas de correo, accesos inusuales, intentos de inicio de sesión fallidos, accesos desde ubicaciones no habituales, bloqueos de acceso, detección de archivos sospechosos, envío o cosecha de grandes volúmenes de información.

Es decir, todo aquello que rompa con el uso habitual de los sistemas debe ser monitoreado para conocer el origen de la acción y reportada.

También es deseable que la misma institución difunda por medio de sus canales de comunicación a su comunidad algunas recomendaciones sobre el uso de los sistemas y servicios dentro de la universidad.

Más allá de la tecnología, ¿cómo se construye una cultura organizacional orientada a la prevención y protección de la información y qué podrán llevarse los participantes del curso “Fundamentos y Buenas Prácticas de Seguridad de la Información en Entornos Universitarios”?

Se construye a partir de la adopción de buenas prácticas en los distintos niveles de usuarios y comunidades. También haciendo análisis de riesgo respecto a los activos que permita identificar las áreas de oportunidad respecto a software, infraestructura, repositorios, redes, usuarios. Pero, sobre todo, sensibilizar a cada usuario respecto a las medidas mínimas que debe adoptar para el uso de las tecnologías, conocer de manera práctica los diferentes medios por los cuales pueden ser vulnerados y adoptar medidas de seguridad respecto a cuentas de correo y otros sitios.

Además, hacer énfasis que respecto a la tecnología «NADA ES GRATUITO», todo conlleva una contraprestación, incluso el uso de aplicaciones de redes sociales, conocer e identificar sitios seguros. Todo esto a manera de prevención.

Para profundizar en este tema conversamos con Juan Hellers, Gerente de Excelencia Industrial de Laboratorios Richmond, un destacado especialista en transformación cultural, mejora continua y desarrollo de equipos, y Carlos Castro, director de SCS Consultores, y referente en supply chain, gestión de operaciones y transformación organizacional.

A lo largo de esta entrevista ambos comparten su visión sobre cómo se construyen las capacidades de conducción y qué desafíos enfrentan quienes asumen nuevos roles de gestión. Además, anticipan cuáles serán las competencias diferenciales en un contexto marcado por la inteligencia artificial y la transformación permanente.

Muchas organizaciones hablan de liderazgo, pero pocas invierten realmente en formarlo. ¿Por qué creés que desarrollar líderes dejó de ser una opción para convertirse en una necesidad estratégica?

Carlos Castro: El cambio de paradigma es brutal. Antes, el management tradicional se apoyaba en estructuras rígidas donde los procesos aguantaban casi todo. El mercado era más predecible y el jefe simplemente controlaba que la máquina funcionara. Hoy, en un mundo hiperconectado y con cadenas de suministro globales expuestas a disrupciones constantes, la rigidez es sinónimo de quiebre.

Invertir en liderazgos ya no es un «lujo de Recursos Humanos» porque la estrategia no la ejecutan los archivos de PowerPoint, la ejecuta la gente. Si no tenés líderes en todos los niveles capaces de tomar decisiones ágiles en el gemba (palabra japonesa para “el lugar donde ocurren las cosas”), la organización se paraliza. El desarrollo de líderes es la única forma de garantizar la resiliencia y la sostenibilidad del negocio a largo plazo. Es, literalmente, una ventaja competitiva.

Juan Hellers: Creo que durante mucho tiempo confundimos jefes con líderes. Y no son lo mismo. Un jefe puede apoyarse en la autoridad que le da el cargo. Un líder, en cambio, logra resultados a través de la influencia que genera en las personas.

Hoy eso es más importante que nunca. Las organizaciones son cada vez más complejas y los desafíos ya no los resuelve un área sola. Hay que trabajar de manera transversal, colaborando con distintas disciplinas y funciones. En ese contexto, la capacidad de influir, alinear y movilizar personas se vuelve fundamental.

Además, los resultados sostenibles no los generan las herramientas, los generan las personas. Podemos tener la mejor tecnología, los mejores procesos o las mejores metodologías, pero si no desarrollamos líderes que potencien a los equipos, esos resultados difícilmente se sostengan en el tiempo.

También creo que cambió la forma de entender el liderazgo. Hoy entendemos que el líder debe estar al servicio de la organización y de las personas. Eso implica salir del escritorio, ir al Gemba, escuchar, entender qué necesitan los equipos y ayudarlos a remover obstáculos.

Por eso desarrollar líderes ya no es un lujo ni un beneficio adicional. Es una necesidad estratégica.

Desde tu experiencia, ¿un líder se forma más en el aula o en los desafíos reales del día a día? ¿Qué rol cumplen el error, la experiencia y la mentoría en ese proceso?

Juan Hellers: Yo suelo apoyarme mucho en el modelo 70-20-10. Aproximadamente un 10% del aprendizaje viene de la formación formal, un 20% de la interacción con otros líderes y mentores, y un 70% ocurre haciendo.

Por eso creo que el liderazgo se aprende liderando. Se aprende cuando te toca enfrentar desafíos nuevos, gestionar conflictos, impulsar cambios o tomar decisiones difíciles.

También creo que el error cumple un papel fundamental. Me gusta decir que el que hace, se equivoca. El problema no es equivocarse. El problema es equivocarse y no aprender nada.

Cada error puede convertirse en una oportunidad para crear una mejor versión de líder. Y ahí aparece algo muy importante: la capacidad de aprender, desaprender y volver a aprender.

Y por supuesto la mentoría ayuda muchísimo. No para evitar errores, sino para acelerar el aprendizaje y aprovechar mejor cada experiencia.

Carlos Castro: Para mí no hay debate: el líder se forma en la trinchera, enfrentando la realidad. El aula es espectacular para estructurar el pensamiento, adquirir metodologías y darnos un marco conceptual sólido. Pero el liderazgo es una competencia relacional y de acción; no se aprende empatía leyendo sobre ella, se aprende ejerciéndola bajo presión.

En este proceso, el diseño del camino es clave:

El error: Es el mejor catalizador del aprendizaje, siempre y cuando la cultura corporativa no lo castigue, sino que lo capitalice. Como solemos decir en los sistemas de mejora continua, un error es un problema expuesto que nos permite rediseñar el proceso.

La experiencia: Es lo que te da el «olfato». Haber pasado por una implementación fallida de un sistema o una crisis por falta de producto para el cliente o de inventario por las nubes, te da una templanza que ningún libro te puede transmitir.

La mentoría: Es el acelerador. El mentor no te da las respuestas, te hace las preguntas correctas basados en sus propias cicatrices. Te ayuda a reflexionar sobre tu práctica diaria para que esa experiencia no sea solo «tiempo transcurrido», sino conocimiento asimilado.

Uno de los grandes desafíos es romper con el “siempre se hizo así”. ¿Cómo se forma a líderes capaces de cuestionar procesos, impulsar cambios y al mismo tiempo generar confianza en sus equipos?

Carlos Castro: Cuestionar el statu quo es indispensable para mejorar, pero si lo hacés desde la soberbia, generás resistencia inmediata. Acá es donde el Servant Leadership (Liderazgo de Servicio) muestra todo su poder. Para transformar procesos y mantener la confianza en simultáneo, el líder tiene que evitar el prejuicio y aprender a escuchar mucho: no se trata de juzgar a las personas, sino de analizar los procesos junto con ellas.

Cuando un líder se sienta con su equipo en la línea de producción o en el centro de distribución, escucha los dolores diarios de la operación y les pregunta: «¿Cómo los puedo ayudar a hacer esto más fácil y con menos fricción?», la resistencia se desploma. La confianza se construye involucrando a la gente en el codiseño del cambio. Si el equipo siente que el cambio viene a potenciar su trabajo y no a fiscalizarlo, se convierte en el principal impulsor de la innovación.

Juan Hellers: Creo que todo empieza por la curiosidad. Los líderes que impulsan cambios son personas que se preguntan permanentemente si existe una forma mejor de hacer las cosas.

Ahora bien, cuestionar no significa criticar. Hay una diferencia muy grande entre cuestionar un proceso y cuestionar a una persona. La mejora continua busca desafiar procesos, no desacreditar a quienes los ejecutan.

Por eso es tan importante salir del escritorio e ir al Gemba. Muchas veces las mejores oportunidades de mejora están frente a nuestros ojos, pero no las vemos porque estamos demasiado lejos de la operación. Cuando uno escucha a las personas que hacen el trabajo todos los días descubre problemas, oportunidades e ideas que no aparecen en ningún reporte.

Y algo que aprendí con los años es que el cambio no se impone. El cambio se construye. Se construye escuchando, involucrando a las personas y ayudándolas a entender el propósito detrás de cada transformación.

La confianza aparece cuando las personas sienten que forman parte de la solución y no que simplemente tienen que ejecutar una decisión tomada por otros.

¿Cuáles son los comportamientos o habilidades que hoy diferencian a un buen profesional de un verdadero líder dentro de una organización?

Juan Hellers: Para mí la diferencia es bastante simple. Un buen profesional obtiene resultados por lo que hace personalmente. Un líder obtiene resultados a través de las personas.

Muchas veces promovemos a alguien porque es el mejor técnico, el mejor analista o el mejor especialista. Pero liderar requiere desarrollar competencias diferentes.

Escuchar, dar feedback, influir sin imponer, gestionar conflictos, construir equipos, desarrollar talento y generar propósito son habilidades cada vez más importantes.

Pero si tuviera que elegir una sola, diría que es la capacidad de desarrollar otros líderes.

Yo siempre digo que uno se convierte verdaderamente en líder cuando deja de preguntarse cuántas personas lo siguen y empieza a preguntarse cuántos líderes está ayudando a formar.

Carlos Castro: Un buen profesional se destaca por su know-how técnico, su rigurosidad metodológica y su capacidad de entregar resultados individuales impecables. Es un ejecutor de alta performance.

El líder, en cambio, despliega habilidades que van mucho más allá de su descripción de tareas:

Visión sistémica: Entiende cómo cada eslabón de la cadena impacta en el cliente final; no defiende su quintita o su departamento.

Inteligencia emocional y empatía: Sabe leer el clima de su equipo y modular su comunicación.

Capacidad de desarrollo: Su éxito no se mide por lo que él hace, sino por lo que su equipo logra hacer gracias a su guía. El líder inspira, delega con responsabilidad y genera un espacio donde otros pueden brillar. El profesional maneja variables; el líder moviliza voluntades.

Muchas veces las empresas promueven excelentes técnicos a posiciones de liderazgo, pero sin preparación para gestionar personas. ¿Qué errores suelen aparecer en esa transición y cómo pueden evitarse?

Carlos Castro: Este es uno de los dolores de cabeza más comunes en las empresas. Promovemos al mejor ingeniero, al mejor planificador o al mejor especialista en logística y, si no lo preparamos, perdemos un técnico brillante y ganamos un jefe frustrado.

Los errores típicos en esta transición son dos:

• El micromanagement: Como el nuevo líder extraña la seguridad de lo que sabía hacer bien, se mete a controlar el detalle técnico de sus colaboradores, ahogándolos y perdiendo el foco estratégico.
• La falta de herramientas conversacionales: No saber cómo dar un feedback constructivo, cómo gestionar un conflicto interno o cómo motivar.

¿Cómo evitarlo? Con un plan de transición explícito. No podemos soltarles la mano. Hay que entrenarlos formalmente en habilidades blandas antes y durante el movimiento, y asegurarles el acompañamiento de un mentor que los ayude a entender que ahora su entregable ya no es el análisis técnico, sino el desarrollo y el bienestar de las personas que hacen ese análisis.

Juan Hellers: Es una situación muy común. La organización promueve a alguien porque es técnicamente brillante, pero nadie le enseñó a liderar personas.

Entonces aparece el micromanagement, la dificultad para delegar y la necesidad de intervenir en todo. Sin darse cuenta, la persona intenta seguir siendo el mejor técnico del equipo en lugar de convertirse en el líder del equipo.

Y eso suele generar un efecto contrario al que se busca. El líder se sobrecarga y el equipo deja de crecer.

La transición ocurre cuando entendemos que nuestro trabajo ya no es resolver todos los problemas. Nuestro trabajo es desarrollar la capacidad del equipo para resolverlos.

Por eso la formación y la mentoría son tan importantes. Nadie nace sabiendo liderar. Así como enseñamos habilidades técnicas, también tenemos que enseñar habilidades de liderazgo.

Si tuvieras que darle un consejo a alguien que hoy empieza a liderar equipos, ¿qué hábito o mentalidad debería desarrollar desde el primer día para construir un liderazgo sostenible?

Juan Hellers: Le diría una sola palabra: escuchar. Antes de cambiar procesos, indicadores o estructuras, escuchá.

Escuchá qué preocupa a las personas, qué las motiva, qué dificultades enfrentan y qué esperan del futuro.

Muchas veces los nuevos líderes sienten la presión de demostrar resultados rápidamente. Pero los resultados sostenibles se construyen sobre relaciones de confianza.

Y la confianza no se exige. Se gana.

Cuando las personas sienten que son escuchadas, que son valoradas y que su opinión importa, aparece el compromiso. Y cuando aparece el compromiso, los resultados llegan mucho más rápido.

Carlos Castro: Si tuviera que elegir un solo hábito para recomendarle a alguien que arranca, le diría: desarrollá el hábito de la escucha activa y humilde.

Salí de la oficina, caminá la operación, conversá con la gente que está en el día a día. Tu mentalidad desde el primer minuto tiene que ser la de un facilitador: «Mi rol no es dar órdenes para demostrar que soy el jefe; mi rol es remover los obstáculos que le impiden a mi equipo hacer un trabajo extraordinario». El liderazgo sostenible se construye desde el respeto mutuo, no desde el cartel en la puerta. Si ponés el foco en servir a tu equipo, la autoridad te la van a dar ellos de forma natural, sin necesidad de imponer el poder formal.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que trabajamos, tomamos decisiones y desarrollamos talento. Desde tu mirada, ¿cuál es hoy el principal desafío que enfrenta un líder en un contexto donde la IA empieza a ocupar un rol cada vez más presente en las organizaciones?

Carlos Castro: La IA está redefiniendo las reglas del juego a una velocidad inédita. Nos da una capacidad analítica asombrosa para optimizar proyecciones, procesar datos y automatizar tareas repetitivas. Pero ahí radica justamente el mayor desafío para nosotros: el líder actual debe ser el garante de la humanidad dentro de la organización.

A medida que la tecnología se hace cargo de lo transaccional y lo predictivo, el valor humano se desplaza hacia la creatividad, el juicio ético, la empatía y la contención emocional de los equipos en entornos de altísima incertidumbre. El desafío no es aprender a usar la herramienta —que hay que hacerlo—, sino lograr que la IA potencie a las personas en lugar de alienarlas. En un mundo cada vez más algorítmico, el liderazgo tiene que ser más humano que nunca.

Juan Hellers: Creo que el gran desafío es aprender a combinar inteligencia artificial con inteligencia humana.

La IA va a cambiar muchas tareas, muchos procesos y muchas formas de trabajar. Nos obliga a aprender, desaprender y volver a aprender más rápido que nunca.

Pero hay algo que sigue siendo profundamente humano: la capacidad de inspirar, desarrollar personas, generar confianza, construir equipos y tomar decisiones considerando aspectos éticos y humanos.

La tecnología puede ayudarnos a analizar más datos, detectar patrones o automatizar actividades. Pero sigue siendo el líder quien debe darle sentido a esa información y movilizar a las personas hacia un objetivo común.

Por eso no creo que la pregunta sea si la IA va a reemplazar a los líderes. La pregunta es qué líderes van a aprender a trabajar junto con la IA.

Los que logren combinar tecnología con humanidad serán quienes marquen la diferencia en los próximos años.

Las herramientas pueden optimizar procesos. La tecnología puede acelerar resultados. Pero siguen siendo los líderes quienes transforman culturas, desarrollan personas y construyen el futuro de las organizaciones.

• Aceleración de la utilización de la inteligencia artificial.
• Necesidad de cerrar brechas de habilidades.
• Importancia de vincular aprendizaje con movilidad interna y retención.
• Presión creciente por demostrar el impacto del L&D en resultados de negocio.

También aparece una tensión común: las organizaciones necesitan adaptarse con mayor velocidad. Pero esa adaptación depende cada vez más de su capacidad para:

• Desarrollar personas.
• Rediseñar el trabajo.
• Fortalecer liderazgos.
• Crear condiciones para el aprendizaje continuo. 

En ese contexto, los siete informes que compartimos  ofrecen datos, benchmarks y tendencias útiles para equipos de Recursos Humanos, Learning & Development, talento, liderazgo y transformación organizacional.

1. Workplace Learning Report 2025

El informe de LinkedIn Learning plantea que las organizaciones son tan adaptables como sus personas y sus habilidades. 

Según el reporte, casi la mitad de los profesionales de aprendizaje y desarrollo de talento identifica una crisis de competencias.

El 49% coincide en que a los directivos les preocupa que los empleados no tengan las habilidades necesarias para ejecutar la estrategia empresarial.

Para abordar esta brecha, el aprendizaje es fundamental, señalan desde LinkedIn indicando que hay más factores a considerar, ya que el aprendizaje combinado con el desarrollo profesional —formación en liderazgo, coaching, movilidad interna, etc— acelera el flujo de habilidades esenciales para mantenerse al día con las necesidades del negocio.

“Consideremos que el progreso profesional es la principal motivación para aprender. Cuando los empleados no avanzan, se marchan y llevan sus habilidades a otro lugar. Al invertir en el desarrollo profesional, las empresas contrarrestan la ansiedad que genera el cambio rápido, fomentando la lealtad, la energía y la innovación para la próxima era laboral. En resumen, las grandes empresas se construyen sobre grandes trayectorias profesionales”, analizan.

Algunos datos interesantes que aporta el informe: 

• 36% de las organizaciones se encuentran en la categoría de líderes en desarrollo profesional, con programas sólidos que generan resultados comerciales.
• 31% cuenta con programas de desarrollo profesional con una adopción limitada.
• 33% no tiene iniciativas o apenas está comenzando.

“Las organizaciones que impulsan el desarrollo profesional superan a las que no lo hacen en una serie de indicadores positivos”, destaca el informe, señalando que poseen mayor confianza en su capacidad para ser rentables, y para atraer y retener talento. 

Además sostiene que estas organizaciones están mejor posicionadas para aprovechar los beneficios de la transformación mediante IA generativa (IAG):  51% describe a su organización como pionera en la adopción de IAG (en la etapa de «liderazgo» o «aceleración»), en comparación con el 36% de aquellas con programas de desarrollo profesional más débiles

Es decir, las organizaciones que impulsan el desarrollo profesional tienen un 42% más de probabilidades de ser pioneras en la adopción de IAG que las demás.

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2. 2025 State of the Industry: Talent Development Benchmarks and Trends

El reporte anual de la Association for Talent Development (ATD) analiza tendencias, inversión y actividades de desarrollo de talento. 

La edición 2025 se basa en una encuesta realizada a 539 organizaciones de distintas industrias y tamaños. 

El informe proporciona información clave para evaluar el progreso en el desarrollo del talento, permitiendo comparar horas de formación, gasto y actividades con otras organizaciones.

También ofrece la posibilidad de descubrir los métodos de impartición de formación que se utilizan en el sector, incluidos aquellos que incorporan nuevas tecnologías.

Además de comprender en qué áreas de contenido de aprendizaje se centran las organizaciones en sus esfuerzos por cerrar las brechas de habilidades y satisfacer las necesidades del negocio.

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3. Tendencias Globales de Capital Humano 2025

Deloitte presenta su informe bajo el eje “Convertir las tensiones en triunfos”, con foco en las decisiones que los líderes deben tomar para optimizar el desempeño humano. 

Entre los temas que aborda se incluyen la necesidad de combinar estabilidad y agilidad, cerrar la brecha de experiencia, repensar la propuesta de valor humana en la era de la IA, revisar cómo se gestiona el rendimiento y redefinir el rol de los gerentes. 

Las tendencias globales de capital humano que identifica el reporte en relación a cada una de las tres áreas en las que hace foco, son las siguientes:

1. Trabajo. ¿Cómo garantizar que se esté realizando el trabajo correcto de manera óptima?:

• “Estagilidad”: Crear estabilidad para los trabajadores para que las organizaciones avancen con rapidez.
• Cuando el trabajo interfiere con el trabajo: Recuperar la capacidad organizacional. 

Fuerza de trabajo. ¿Cómo se puede acceder, desarrollar y motivar al talento?:

• Cerrar la brecha de experiencia. 
• La IA está revolucionando el trabajo. 
• Nueva tecnología, nuevo trabajo. El antiguo argumento de valor ya no es suficiente.

Organizaciones y cultura. ¿Existe la organización y cultura adecuadas para posibilitar el rendimiento?:

• Reinventar los procesos de gestión del rendimiento no impulsará el rendimiento humano.  
• ¿Qué motiva a la gente? Aprovechar la motivación a nivel individual. 
• ¿Sigue teniendo valor el rol de los gerentes?

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4. The Future of Jobs Report 2025

El informe del World Economic Forum analiza cómo el cambio tecnológico, la fragmentación geoeconómica, la incertidumbre económica, los cambios demográficos y la transición verde impactarán en el mercado laboral hacia 2030. 

El estudio reúne la perspectiva de más de 1.000 empleadores líderes globales, que representan a más de 14 millones de trabajadores en 22 clusters industriales y 55 economías. 

Su foco está puesto en cómo estas macrotendencias transforman empleos, habilidades y estrategias de fuerza laboral entre 2025 y 2030. 

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5. State of the Global Workplace: 2026 Report

Gallup analiza el estado global del trabajo a partir de diversos indicadores. 

La edición 2026 indica que en 2025 el engagement global de los empleados cayó por segundo año consecutivo y llegó a su nivel más bajo desde el año 2020. 

El informe explora los factores que impulsan este declive y revisa las tendencias globales, regionales y nacionales sobre compromiso, bienestar, emociones cotidianas y clima laboral mundial, entre otras estadísticas clave del lugar de trabajo en más de 140 países y territorios. 

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6. The TalentLMS 2026 L&D Benchmark Report

El informe de TalentLMS ofrece una mirada 360° sobre el aprendizaje corporativo, combinando la perspectiva de empleados y líderes de aprendizaje. 

El reporte introduce el concepto de “learning debt” o deuda de aprendizaje, entendido como la acumulación de brechas de habilidades y conocimiento cuando el trabajo avanza más rápido que el desarrollo. Lo cual se traduce en una pérdida gradual de habilidades y conocimientos.

Entre sus hallazgos se destacan:

• 47% de los líderes afirma que la formación en IA está diseñada para automatizar puestos de trabajo. Esto indica que muchos se forman para la automatización, no para la mejora de las capacidades.
• La mitad de los líderes de aprendizaje y el 53% de los empleados dicen que las altas cargas de trabajo dejan poco margen para la formación,incluso cuando es necesario.
• 65% de los empleados afirma que las expectativas de rendimiento han aumentado este año, pero la falta de tiempo sigue siendo el principal obstáculo para el aprendizaje.
• 76% de los responsables de recursos humanos se mostraron satisfechos con el presupuesto de formación
• 75% de los gerentes de RRHH afirma que la estrategia de aprendizaje y desarrollo de su empresa está alineada con los indicadores clave de rendimiento (KPI).
• 95% de los HR managers encuestados considera que una mejor capacitación mejora la retención.
• 73% de los empleados afirma que mejores oportunidades de aprendizaje y desarrollo los harían quedarse más tiempo en su empresa. 

En conjunto, los hallazgos apuntan a una falla estructural: el aprendizaje se expande en alcance, pero se contrae en espacio. 

Las organizaciones multiplican programas, herramientas y ambiciones, pero las condiciones para el aprendizaje —tiempo, concentración y capacidad cognitiva— siguen disminuyendo.

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7. 2026 State of the Workplace: Insights to Shape the Future of Work

El informe de SHRM explora tendencias, desafíos y estrategias que están moldeando el futuro del trabajo. 

La organización presenta el reporte como una guía para anticipar los cambios del entorno laboral en 2026, con datos de más de 1.800 profesionales de HR. 

Entre los temas destacados por SHRM aparecen las expectativas crecientes de los trabajadores, los riesgos de retención, las presiones económicas y financieras, y el aumento previsto de la integración de IA y del upskilling en habilidades específicas de IA. 

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Qué muestran estos reportes en conjunto

Leídos en conjunto, estos informes muestran que la capacitación corporativa dejó de ser una función aislada para convertirse en una capacidad estratégica. 

Ya no alcanza con ofrecer cursos: las organizaciones necesitan conectar aprendizaje, datos, movilidad interna, liderazgo, IA, experiencia del empleado y resultados de negocio.

La tendencia común es clara: el desarrollo de talento será cada vez más relevante para sostener la adaptabilidad organizacional. Pero también será más exigente. 

Los equipos de L&D y HR deberán demostrar impacto, priorizar habilidades críticas, integrar tecnología con criterio y diseñar experiencias de aprendizaje que no compitan con el trabajo, sino que formen parte de él.

Sin embargo, el mercado laboral actual volvió a esa ecuación mucho más compleja. Los cambios tecnológicos, la transformación de los modelos de negocio, la evolución constante de los roles y la aceleración de nuevas capacidades, hicieron que el desempeño profesional ya no pueda interpretarse únicamente a partir de logros pasados.

En ese escenario, aparece una pregunta cada vez más relevante para las organizaciones: ¿por qué algunas personas logran resultados extraordinarios en ciertos entornos y fracasan completamente en otros?

La respuesta no siempre está en el talento individual. Muchas veces, el verdadero factor diferencial está en el contexto.

Para profundizar sobre este tema, consultamos a Macarena Penas, fundadora y Directora Asociada de HALO Executive Search. Una de las voces que está impulsando la conversación en redes sociales.

El mito del talento universal

En la práctica, el desempeño rara vez funciona de forma aislada e independiente al contexto laboral. Una misma persona puede mostrar resultados sobresalientes en una organización y, tiempo después, atravesar enormes dificultades en otra posición aparentemente similar.

No necesariamente porque haya perdido capacidad, sino porque cambiaron las condiciones que favorecían su desempeño.

Sobre este punto, Macarena Penas, plantea una mirada clave: “Muchas veces se habla de potencial como si fuera una característica absoluta. Pero el potencial también depende del entorno”.

La afirmación desafía uno de los supuestos más arraigados de los procesos de selección: creer que el rendimiento depende exclusivamente de las capacidades individuales.

Porque el talento no opera en el vacío. Como explica la Directora Asociada de HALO Executive Search, el talento se expresa —o se limita— según las condiciones del sistema donde intenta desarrollarse.

El contexto importa más de lo que muchas empresas creen.

Cuando una contratación no funciona, suele aparecer rápidamente una conclusión simplificada: la persona no estaba a la altura.

No obstante, Penas considera que esa explicación muchas veces deja afuera una variable crítica: la compatibilidad entre el perfil y el contexto organizacional.

No todos los entornos exigen las mismas capacidades:

• Hay organizaciones con estructuras muy definidas, procesos claros y alta previsibilidad.
• Otras operan en escenarios ambiguos, cambiantes o de construcción constante, donde predominan la autonomía, la velocidad y la toma de decisiones con información incompleta.

Una persona que se desempeña extraordinariamente en un sistema ordenado puede sentirse completamente desbordada en uno más dinámico.

Del mismo modo, perfiles acostumbrados a construir desde la incertidumbre pueden frustrarse rápidamente en entornos excesivamente rígidos.

Así lo analiza la fundadora de HALO Executive Search, advirtiendo que “una misma persona puede desplegar capacidades extraordinarias en determinado contexto y bloquearse completamente en otro”.

“Interpretar talento hoy exige ir mucho más allá del currículum y comprender qué condiciones hicieron posible el desempeño previo de cada profesional”, recomienda la experta.

Contratar solo experiencia: ¿el éxito previo es transferible?

En muchos procesos de selección todavía existe una fuerte tendencia a priorizar el “qué hizo” por encima del “cómo lo hizo”.

Se observa el cargo, la empresa, el nivel jerárquico o los resultados alcanzados, pero pocas veces se profundiza sobre el contexto donde esos logros ocurrieron:

• ¿Ese profesional lideró procesos de transformación o sostuvo operaciones ya estabilizadas?
• ¿Trabajó en entornos con mucha autonomía o dentro de estructuras altamente guiadas?
• ¿Tomó decisiones en escenarios inciertos o siempre operó bajo marcos previsibles?

Estas preguntas cambian radicalmente la interpretación del perfil, sostiene Penas, destacando que el éxito previo no siempre es completamente transferible.

Un ejecutivo puede haber tenido un desempeño extraordinario en una compañía madura y, sin embargo, enfrentar enormes dificultades en una organización en etapa de crecimiento acelerado.

O lo contrario: profesionales acostumbrados a construir desde el caos pueden perder efectividad en culturas excesivamente estructuradas.

El problema no siempre es la persona

Muchas veces, los procesos de selección quedan atrapados en una lógica binaria: el candidato era bueno o malo, tenía potencial o no lo tenía.

Pero la realidad suele ser mucho más compleja y Macarena Penas lo resume con claridad: “El problema muchas veces no es la capacidad individual. Es la incompatibilidad entre la persona y el sistema donde intenta desarrollarse”.

Esta idea obliga a replantear cómo las organizaciones evalúan talento.

“Contratar no debería consistir únicamente en identificar capacidades, sino en comprender probabilidades de éxito dentro de un contexto específico”, apunta la fundadora de HALO Executive Search.

Lo cual implica analizar múltiples variables:

• Cultura organizacional.
• Nivel de autonomía esperado.
• Velocidad de cambio del negocio.
• Complejidad de los desafíos.
• Estilo de liderazgo.
• Momento de la organización.

“Muchas veces, el mejor candidato no es el más experimentado, sino el que mejor puede adaptarse a las condiciones reales del entorno”, expresa la experta.

Nuevos desafíos para evaluar talento

En un mercado atravesado por transformaciones permanentes, evaluar personas se volvió un ejercicio mucho más estratégico.

Ya no alcanza con validar experiencia, expertise técnico o trayectoria. Hoy las organizaciones necesitan interpretar capacidad de adaptación, aprendizaje, criterio y evolución futura.

Como sostiene Macarena Penas: “El verdadero desafío no reside solamente en validar la experiencia, sino en entender quién puede evolucionar, construir, aprender y generar valor en escenarios que todavía no existen del todo”.

Quizás una de las preguntas más importantes de los procesos de selección actuales ya no sea quién parece más preparado, sino quién tiene mayores posibilidades de desplegar su potencial en el contexto correcto.

Las empresas pueden atravesar crisis económicas, transformaciones tecnológicas, cambios de contexto o incluso pérdidas materiales importantes y aún así reconstruirse. Pero cuando una organización pierde capacidades, experiencia, confianza, cultura o compromiso, la recuperación suele ser mucho más compleja.

Ninguna empresa funciona únicamente por sus procesos, sus sistemas o sus activos físicos. Funciona por las personas que interpretan, deciden, resuelven, enseñan, acompañan, innovan y sostienen el propósito organizacional aun en momentos de incertidumbre. Tal vez por eso valga la pena detenernos a pensar una idea que parece simple, pero que pocas veces se analiza en profundidad: ¿y si el patrimonio más importante de una empresa fueran, realmente, las personas?

El error de confundir patrimonio con activos físicos o financieros

Existe una tendencia natural a asociar el valor de una empresa con aquello que aparece en un balance. Los edificios, la infraestructura, el capital invertido, la tecnología o los indicadores financieros, suelen ocupar el centro de la conversación cuando se intenta medir la fortaleza organizacional. No obstante, esa mirada resulta incompleta.

Una empresa puede tener excelentes instalaciones y aun así fracasar. Incluso, puede disponer de capital, tecnología avanzada o una posición dominante en el mercado y perder competitividad con el tiempo.

¿Por qué ocurre esto? Porque los activos, por sí solos, no generan prosperidad. Son las personas quienes convierten esos recursos en valor.

Las máquinas no resuelven conflictos. Los sistemas no construyen relaciones de confianza. Los edificios no toman decisiones. El capital no crea cultura. Son las personas quienes interpretan escenarios, enfrentan problemas, sostienen vínculos con clientes, transmiten conocimiento y encuentran caminos aún cuando no existen manuales para hacerlo.

Por eso, reducir el patrimonio empresarial únicamente a lo tangible es desconocer aquello que verdaderamente hace funcionar a una organización.

El conocimiento no está en los procesos: está en las personas

Muchas veces se habla de “institucionalizar” el conocimiento organizacional a través de procedimientos, manuales o sistemas de gestión, y ciertamente esos mecanismos son necesarios.

Pero hay un aspecto del conocimiento que no siempre puede documentarse. Existe un saber construido a partir de la experiencia, de los años, de los errores cometidos, de las conversaciones mantenidas, de la observación silenciosa y de la comprensión profunda del negocio.

Ese conocimiento no suele estar escrito. Está en las personas, y en especial, en quien sabe anticipar un problema antes de que ocurra. También en quien conoce a un cliente desde hace años y comprende aquello que no aparece en un contrato, o en quien puede resolver una crisis porque ya atravesó situaciones similares.

Cuando una organización pierde personas valiosas sin haber promovido transferencia de conocimiento, no solo pierde recursos humanos. Pierde inteligencia organizacional.

Las personas como constructoras de continuidad

Toda empresa aspira, de algún modo, a trascender. Especialmente en el mundo de la empresa familiar, dónde se habla de legado, y de continuidad y sostenibilidad intergeneracional. A partir de allí surge un interrogante: ¿qué es aquello que debe sostenerse en el tiempo?

Muchas veces se piensa solamente en el patrimonio económico. Sin embargo, la verdadera continuidad organizacional también depende de preservar una forma de hacer las cosas, ciertos valores, una identidad cultural y un sentido de propósito. Las personas son quienes resguardan y trasladan ese legado de una generación a otra, de un líder a otro, de un equipo a otro.

Una organización no permanece únicamente porque mantiene sus activos. Permanece porque logra sostener capacidades humanas, aprendizaje colectivo y cultura compartida.

La diferencia entre tener empleados y construir comunidad de valor

No todas las empresas logran construir el mismo tipo de vínculo con quienes forman parte de ellas:

• Algunas funcionan únicamente desde una lógica transaccional: se intercambia tiempo por salario y se cumplen tareas definidas.
• Otras entienden algo mucho más profundo: el valor organizacional crece cuando las personas encuentran espacios de pertenencia, aprendizaje, reconocimiento y posibilidad de contribuir.

La diferencia es enorme. Cuando existe sentido de comunidad, las personas no solo ejecutan funciones. También cuidan, enseñan, proponen mejoras, comparten conocimiento y sostienen a la organización incluso en escenarios difíciles.

Las empresas más resilientes no necesariamente son las que tienen más recursos. Muchas veces son aquellas que lograron construir relaciones de confianza suficientemente sólidas como para atravesar juntos la incertidumbre.

El costo silencioso de no cuidar el patrimonio humano

Existen costos empresariales visibles y otros que pasan inadvertidos. Por ejemplo: una pérdida financiera suele generar alarmas inmediatas, una caída de ventas moviliza decisiones urgentes, y el n problema operativo demanda atención rápida.

Pero el deterioro del patrimonio humano muchas veces avanza silenciosamente y se expresa en:

• Desmotivación.
• Pérdida de compromiso.
• Rotación constante.
• Agotamiento.
• Fuga de conocimiento.
• Deterioro cultural o ausencia de líderes preparados para sostener el crecimiento.

Cuando finalmente sus efectos se vuelven evidentes, muchas veces el daño ya es profundo.

Cuidar a las personas no significa únicamente ofrecer beneficios o incentivos. Implica generar condiciones donde puedan desarrollarse, aprender, aportar valor y proyectar futuro. Porque una organización que no cuida a quienes la sostienen termina debilitando, lentamente, sus propias posibilidades de prosperidad.

La gran paradoja empresarial

Tal vez una de las mayores paradojas del mundo empresarial sea esta: muchas compañías aseguran edificios, vehículos, tecnología, infraestructura o mercadería, pero invierten insuficientemente en aquello que sostiene todos esos activos: las personas.

Se planifica financieramente, se protegen inversiones y se gestionan riesgos operativos. Pero no siempre se dedica la misma energía a fortalecer liderazgo, cultura, transferencia de conocimiento o desarrollo humano.

No obstante, ninguna estrategia puede ejecutarse sin personas capaces de hacerla realidad. Ninguna transformación ocurre sola y ninguna visión prospera sin quienes la convierten en acción.

Aquello que sostiene a las empresas

Tal vez haya llegado el momento de ampliar la manera en que entendemos el patrimonio empresarial. Porque una empresa no vale únicamente por lo que posee, sino también —y sobre todo— por las personas que le dan sentido, inteligencia, capacidad de adaptación y futuro.

Las máquinas producen. Los edificios resguardan. El capital financia. Pero son las personas quienes crean valor, enfrentan la incertidumbre y sostienen, día tras día, la posibilidad de que una empresa prospere y trascienda en el tiempo.

Como pudimos comprobarlo a durante todo el encuentro, la conversación dejó de enfocarse únicamente en la tecnología y pasó a centrarse en un enfoque mucho más práctico: cómo utilizar la IA para mejorar el desempeño real dentro de las organizaciones, ayudando a las personas a aprender mejor, trabajar de manera más eficiente y tomar decisiones más inteligentes. 

A lo largo del evento se pudo ver cómo la IA ya forma parte de procesos concretos en muchas empresas, impulsando el desarrollo de habilidades reales, experiencias de aprendizaje más personalizadas y un impacto cada vez más medible tanto en las personas como en los resultados del negocio.

Como destacaron sus organizadores en la previa de la conferencia, a medida que la IA, la presión económica y las cambiantes expectativas de la fuerza laboral redefinen el funcionamiento de las organizaciones, el papel del aprendizaje nunca ha sido tan importante. En este sentido, destacaron que los líderes de talento deben afrontar la disrupción y liderar el futuro.

Los principales oradores fueron Will Guidara, Author & Restaurateur, Zack Kass, Researcher, Keynote Speaker & Former Head of Go-to-Market at OpenAl, Liz Wiseman, New York Times Best-Selling Author, CEO of Wiseman Group, Researcher, and Leadership Expert.

La próxima edición de ATD se realizará entre el 16 y 18 de mayo de 2026 en Boston (Estados Unidos).

Mayor información: https://atdconference.td.org/

El problema no es simplemente si se debe permitir o prohibir el uso de IA. Esa oposición resulta insuficiente. La IA generativa ya forma parte del ecosistema académico y profesional. La cuestión decisiva es cómo integrarla de manera ética, transparente y pedagógicamente significativa. Hay un cambio de paradigma: antes el proceso académico podía describirse como “buscar → leer → analizar → escribir”; ahora la IA puede intervenir en todo el proceso, pero el rol humano sigue siendo guiar, cuestionar, validar y reformular los resultados.

La primera dimensión crítica es la escritura académica. Herramientas como ChatGPT, Perplexity, NotebookLM, Gemini o Claude pueden ayudar a organizar ideas, resumir textos, comparar argumentos, mejorar la redacción o generar borradores. Esto puede ser valioso cuando se las utiliza como asistentes de proceso y no como sustitutos del pensamiento. La IA puede colaborar en la estructuración de un texto, sugerir enfoques, detectar repeticiones o proponer mejoras de claridad. Sin embargo, el riesgo aparece cuando el usuario delega en la herramienta la formulación del problema, la selección de fuentes, la argumentación y la conclusión. En ese caso, la escritura deja de ser una práctica de pensamiento y se convierte en una operación de ensamblaje automático.

Aquí resulta clave el aporte de Bender et al. (2021), quienes advierten sobre los riesgos de los grandes modelos de lenguaje y los describen críticamente como sistemas capaces de producir secuencias lingüísticas plausibles sin comprensión real del mundo. La fuente fue ubicada dentro del marco conceptual del trabajo como una crítica epistemológica de la IA y de los límites del conocimiento generado por modelos lingüísticos . Esta idea permite comprender que un texto generado por IA puede sonar académico, coherente y sofisticado, pero aun así contener errores, sesgos o afirmaciones no verificadas.

La segunda dimensión es la autorregulación del aprendizaje. La educación superior no busca únicamente que los estudiantes produzcan textos formalmente correctos, sino que desarrollen la capacidad de planificar, monitorear y evaluar su propio aprendizaje. En este punto, Zimmerman (2002) ofrece una base teórica relevante: el aprendizaje autorregulado implica que el estudiante pueda organizar sus objetivos, controlar sus estrategias, revisar su desempeño y ajustar su proceso. Esta fuente fue identificada como clave para analizar el impacto de la IA sobre la autonomía del estudiante .

Desde esta perspectiva, la IA puede fortalecer la autorregulación si funciona como interlocutor: permite contrastar hipótesis, pedir explicaciones alternativas, revisar argumentos o recibir retroalimentación. Pero también puede debilitarla si genera dependencia cognitiva. El estudiante puede sentir que comprende porque obtiene una respuesta clara, cuando en realidad no ha atravesado el esfuerzo intelectual de formular, contrastar, equivocarse y reelaborar. El riesgo no es solo el plagio; es la pérdida progresiva del control metacognitivo.

La guía de la UNESCO sobre IA generativa en educación e investigación advierte que estas herramientas pueden producir resultados aparentemente razonables, pero inexactos. Por eso, recomienda evaluar críticamente sus respuestas antes de utilizarlas en contextos educativos o académicos. Además, propone un enfoque centrado en el ser humano, orientado a proteger la intervención humana, la equidad, la inclusión, la diversidad cultural y la responsabilidad pedagógica . Esta orientación es central: la IA no debería reemplazar la acción humana, sino ampliarla bajo criterios claros.

La tercera dimensión es la evaluación. La irrupción de la IA generativa produjo preocupación por el plagio, la autoría y la integridad académica. Muchas instituciones respondieron con detectores automáticos de IA. Sin embargo, este camino tiene límites importantes. El texto de Pedro Luis Figueroa advierte que estos sistemas no prueban autoría, sino que estiman probabilidades. Su uso acrítico puede producir falsos positivos, injusticias y una pedagogía basada en la sospecha . Si la evaluación se organiza solamente alrededor del control, el aula se transforma en un espacio defensivo: docentes que sospechan, estudiantes que ocultan y consignas diseñadas para evitar trampas más que para promover aprendizajes.

Una alternativa más fértil consiste en pasar de una pedagogía de la vigilancia a una pedagogía de la transparencia. Esto implica pedir a los estudiantes que declaren si usaron IA, para qué la usaron, qué indicaciones o prompts aplicaron, qué decisiones tomaron y cómo validaron los resultados. No se trata de aceptar cualquier uso, sino de diferenciar entre uso asistido, uso dependiente y uso fraudulento. La evaluación debería mirar no solo el producto final, sino también el proceso: decisiones, fuentes, criterios, iteraciones, revisión y justificación.

La cuarta dimensión es el pensamiento crítico. La IA generativa ofrece respuestas fluidas y convincentes, pero esa fluidez puede generar una falsa sensación de autoridad. Meredith Broussard advierte contra el “tecnochovinismo”, es decir, la creencia de que la tecnología siempre es la mejor solución. Su crítica es especialmente pertinente para la educación: las computadoras procesan símbolos y datos, pero no comprenden el mundo; por eso, confundir cálculo con comprensión o automatización con objetividad puede conducir a errores graves . En otras palabras, la IA puede producir lenguaje académico sin comprender académicamente lo que dice.

Por eso, el uso responsable de IA en educación superior requiere algunos criterios mínimos. Primero, contextualizar: la herramienta necesita recibir información sobre el objetivo, el nivel académico, el enfoque, el tipo de producción y los criterios de calidad. Segundo, contrastar: ninguna respuesta debe aceptarse sin revisar fuentes, autores, datos y supuestos. Tercero, transparentar: el uso de IA debe poder declararse y explicarse. Cuarto, preservar la autoría intelectual: la pregunta, la interpretación, el posicionamiento y la decisión final deben seguir siendo humanos. Quinto, diseñar buenas consignas: en lugar de pedir tareas fácilmente automatizables, conviene proponer actividades situadas, comparativas, argumentativas, reflexivas y vinculadas con experiencias o problemas reales.

La IA generativa puede ser una aliada poderosa para la producción académica y docente. Puede ayudar a formular mejores preguntas, ordenar materiales, explorar perspectivas, revisar textos y generar recursos educativos. Pero su valor depende del modo en que se la integre. Si se la usa como sustituto del pensamiento, empobrece la formación. Si se la usa como interlocutor crítico, puede enriquecerla.

En definitiva, el desafío de la educación superior no es enseñar a evitar la IA, sino enseñar a pensar con IA sin dejar de pensar por cuenta propia. La autonomía intelectual no se defiende prohibiendo herramientas, sino formando criterios. La validez académica no se garantiza con detectores automáticos, sino con mejores prácticas de lectura, escritura, citación, evaluación y transparencia. Y el juicio crítico no se conserva por inercia: debe ejercitarse deliberadamente en cada interacción con la tecnología.

La pregunta ya no es si la IA debe entrar en la universidad. Ya entró. La pregunta decisiva es qué tipo de cultura académica construiremos con ella: una cultura de dependencia y sospecha, o una cultura de responsabilidad, criterio y aprendizaje aumentado.

Fuentes utilizadas

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? En Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Broussard, M. (2018). Artificial unintelligence: How computers misunderstand the world. The MIT Press.

Figueroa, P. L. (s. f.). Detectores de IA en educación: imprecisos e injustos, ¿ayudan a la transformación de la enseñanza y del aprendizaje? LinkedIn. Recuperado el 2 de mayo de 2026, de https://www.linkedin.com/pulse/detectores-de-ia-en-educaci%C3%B3n-imprecisos-e-injustos-ayudan-figueroa-v2dhf/

UNESCO. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70.https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta para automatizar tareas: está redefiniendo la forma en que las marcas crean contenido, entienden a sus clientes y construyen experiencias digitales. 

En ese contexto, Adobe Summit 2026 dejó en claro hacia dónde se dirige el futuro del marketing, la experiencia del cliente y la creatividad empresarial.

A lo largo del evento, Adobe presentó un conjunto de soluciones orientadas a resolver algunos de los mayores desafíos que enfrentan hoy las organizaciones:

• Personalizar a gran escala sin perder consistencia.
• Activar datos en tiempo real.
• Optimizar recorridos del cliente.
• Acelerar la producción de contenido.
• Preparar a las marcas para un ecosistema donde los agentes de IA tendrán un rol cada vez más protagónico.

Desde Adobe CX Enterprise y sus capacidades de orquestación inteligente, hasta innovaciones en analítica, automatización creativa, gemelos digitales 3D y agentes especializados de IA, Adobe Summit 2026 mostró un mensaje claro: las empresas necesitan una infraestructura capaz de conectar datos, contenido y decisiones en tiempo real para competir en un mercado cada vez más dinámico.

Adobe CX Enterprise

Se trata de una solución para la orquestación de la experiencia del cliente en la era de la IA agentic.

Stephen Frieder, Chief Revenue Officer, Enterprise de Adobe, explicó que Adobe CX Enterprise cuenta con una capa de inteligencia y gobernanza que garantiza fiabilidad, conciencia contextual, seguridad de marca y capacidad de auditoría a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.

Por su parte, Amy James, Sr Product Marketing Manager APAC de Adobe mostró hacia dónde se dirige la experiencia del cliente:

• Personalización impulsada por IA a gran escala
• Activación de datos en tiempo real
• Perfiles unificados de clientes
• Orquestación cruzada sin la fricción habitual

Así lo resumió Pierre Flovie, Senior MarTech Operations Manager – Strategy de GTM, en un posteo donde destacó la presentación de Amy y señaló el poder de Adobe CX Enterprise.

Descubrí cómo Adobe está ayudando a las empresas a liderar este cambio haciendo click aquí

Adobe Brand Intelligence 

Ayuda a las marcas a escalar contenido sin perder consistencia ni calidad.

A medida que la IA acelera el proceso creativo, permite que cada  contenido que se genera se mantenga fiel a una marca, aprendiendo de directrices, informes de campaña y decisiones reales de equipo.

Adrienne Tsai comparte más info sobre Adobe Bland Intelligence en un interesante artículo.

Adobe CX Analytics 

Unifica datos a través de contenidos, campañas y recorridos del cliente, ofreciendo a los profesionales de marketing conocimientos impulsados por IA y la capacidad de optimizar el rendimiento en tiempo real.

Se trata de un motor de inteligencia impulsado por IA, que garantiza que la medición esté integrada en la base de tus estrategias de contenido, marketing y marca, desde el principio.

Descubri cómo esta única capa de inteligencia puede tener un impacto a nivel empresarial haciendo click aquí

Obtené mayor información leyendo un artículo de Lily Chiu-Watson.

CX Enterprise Coworker

Ofrece agentes de IA especializados y diseñados para ejecutar tareas basadas en objetivos empresariales definidos, manteniendo la supervisión, el control y la flexibilidad.

Como explica Shashi Bellamkonda (Info-Tech Research Group), Adobe está diciendo en voz alta lo que la mayoría de los fabricantes de martech aún no harán: que las interfaces de IA se están convirtiendo en la principal superficie de descubrimiento, y que las marcas deben ser visibles para ellas, no solo para los humanos.

Una frase de Erik van de Hoef, Custoner Solution Sales de Adobe, define claramente el contexto actual: Tu marca ya no es solo lo que publicas, sino cómo los agentes de IA te representan cuando tus clientes ni siquiera te lo preguntan directamente. Adobe también está resolviendo eso.

Adobe GenStudio

En un interesante artículo publicado en el blog de Adobe for Business, Danielle de Granville destaca que el panorama del rendimiento está cambiando más rápido de lo que los equipos pueden adaptarse.

De acuerdo a lo que explica Danielle, Adobe GenStudio devuelve el control del rendimiento a los profesionales del marketing.

Las principales innovaciones de la solución incluyen:

– Señales de rendimiento para optimizar la creatividad.

– Canales y activación ampliados.

– Formatos de alto impacto.

– Variantes creativas justo a tiempo.

– Fragmentos de contenido aprobados.

Obtené toda la información sobre estas novedades haciendo click aquí

Adobe Experiencia Manager Forms

Las innovaciones incorporadas en esta solución permiten a las marcas:

– Acelerar la creación de formularios.

– Hacer que sean fáciles de encontrar y relevantes.

– Reinventar la forma en que los usuarios interactúan con los formularios en la era digital.

Para obtener mayor información, te recomiendo leer un artículo publicado por Melissa Reaño en el blog de Adobe.

Solución de gemelos digitales 3D de Adobe en Firefly Creative Production

Uno de los mayores desafíos actuales de las marcas reside en cómo producir imágenes de producto fotorrealistas, consistentes y listas para múltiples canales sin perder precisión ni velocidad.

Respondiendo a esta necesidad, en Adobe Summit 2026 se anunció el lanzamiento de la solución de gemelos digitales 3D de Adobe en Firefly Creative Production, como explica Varun Parmar, Senior Vice President & General Manager – GenStudio & Firefly Enterprise de Adobe.

Los gemelos digitales 3D abren una nueva etapa para el marketing y la producción de contenido, con:

– Automatización inteligente

– Reducción de tiempos de salida al mercado

– Consistencia visual a gran escala

– Contenido on-brand con mayor eficiencia operativa

El futuro del contenido empresarial no pasa solo por crear más rápido, sino por construir activos digitales capaces de escalar con el negocio.

El futuro de la IA agentica en marketing 

La sesión Sneaks ofreció una perspectiva y un adelanto del futuro de la IA agentica en marketing.

En un un artículo publicado en Adobe for Business, Eric Matisoff, Analytics & Data Science Evangelist de Adobe, comparte proyectos en desarrollo que reimaginan la producción de contenidos, experiencias de marca y flujos de trabajo creativos.

Conocé los siete proyectos presentados en la sesión Sneaks de este año, haciendo click aquí

El desafío ya no es adoptar IA, sino construir experiencias preparadas para ella

Adobe Summit 2026 no presentó simplemente nuevas funcionalidades. Lo que mostró fue una visión integrada sobre cómo las empresas pueden adaptarse a una nueva etapa del vínculo con sus clientes: una etapa donde la inteligencia artificial deja de ser experimental para convertirse en una capa operativa del negocio.

La personalización a escala, la gobernanza del contenido, la analítica impulsada por IA, los agentes inteligentes y la automatización creativa aparecen hoy como capacidades estratégicas más que como ventajas diferenciales. 

El desafío para las organizaciones ya no pasa únicamente por adoptar nuevas tecnologías, sino por integrarlas de manera coherente para construir experiencias más relevantes, eficientes y consistentes.

En un escenario donde las decisiones, búsquedas e interacciones comienzan a estar mediadas por agentes de IA, Adobe plantea una pregunta de fondo para las marcas: ¿están preparadas para ser descubiertas, interpretadas y representadas en esta nueva economía de la experiencia?

Sin embargo, el experto advierte que el proceso de transformación digital no está libre de obstáculos.  

A partir de una encuesta que realizó Conexia entre organizaciones del sector sanitario local, los mayores retos de la salud digital en Colombia son los siguientes:

• Interoperabilidad entre plataformas (43%)
• Seguridad de los datos (35%)
• Gobernanza que asegure reglas claras (13%)
• Infraestructura tecnológica necesaria (9%)

“En relación al primer desafío, la adopción obligatoria del Resumen Digital de Atención (RDA) es un paso histórico hacia la interoperabilidad en Colombia”, asegura Navas, destacando que se trata de un instrumento estandarizado que permitirá un acceso más ágil, seguro y confiable a la información clínica de los pacientes en todo el territorio nacional.

Pero su éxito depende de decisiones técnicas y regulatorias, señala. 

Entre los factores claves para implementar el RDA, la medición desarrollada por Conexia identifica precisamente en el primer lugar de preferencia a la interoperabilidad (58%), seguida por la integración de los sistemas de información hospitalaria (29%). Es decir, que casi 9 de cada 10 organizaciones de salud colombianas destacan la importancia de la interconexión sanitaria.

“El factor de la interoperabilidad es clave, ya que refiere a una capa que permite a las plataformas tecnológicas de las organizaciones de la salud conectarse entre sí, habilitando la interacción entre dos actores en tiempo real, de forma automatizada y sistematizada”, apunta Luis Navas.

“Resolver esta capa crítica es el primer paso para construir un ecosistema donde los datos fluyan con sentido, y donde cada decisión médica esté respaldada por información precisa, accesible y en tiempo real”, enfatiza.

En cuanto a la gobernanza y seguridad de los datos, de acuerdo a los resultados de la encuesta impulsada por Conexia, lo que más preocupa en Colombia es el acceso protegido del paciente a su información médica (50%), la privacidad de los datos (41%) y el uso de información por terceros (9%).

Implementación de la IA en Colombia 

Lo interesante es que el desafío de la interoperabilidad también se presenta como el principal reto que enfrenta la inteligencia artificial en los procesos de transformación digital del sector sanitario colombiano, con el 33% de las preferencias, seguido por la capacitación del talento humano (31%) y la protección de datos (23%).

“La IA en salud promete grandes avances, con transformaciones profundas que facilitarán diagnósticos más rápidos, tratamientos personalizados, decisiones administrativas y clínicas respaldadas por datos, y una gestión optimizada de los recursos”, explica Luis Navas.

Entre los beneficios de la implementación de la inteligencia artificial en el sistema de salud colombiano, el experto identifica los siguientes:

1. Prevención y detección temprana. Gracias al análisis de datos masivos y el aprendizaje automático, los algoritmos pueden identificar patrones en la salud en las personas, permitiendo intervenciones tempranas, que reducen costos y mejoran los resultados médicos.

2. Automatización y eficiencia en procesos administrativos. Desde la evaluación de reclamaciones hasta la gestión de pólizas y autorizaciones médicas, los sistemas inteligentes pueden procesar información en segundos, reduciendo tiempos de espera, burocracia y errores humanos.

3. Personalización y experiencia del paciente. La IA permite diseñar planes de seguros de salud personalizados, basados en el perfil sanitario y hábitos de cada individuo. Así se mejora la accesibilidad y equidad en los servicios, además de incentivar estilos de vida saludables.

4. Ética y seguridad de datos. La transparencia en los algoritmos, la protección de la privacidad de los pacientes y el uso responsable de la información son aspectos fundamentales que deben ser regulados para evitar situaciones de discriminación y garantizar la confianza en el sistema.

“La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y tomar decisiones más precisas y eficientes está transformando la manera en que se gestionan los riesgos, se optimizan los procesos y se mejora la atención a los asegurados”, analiza el CEO de Conexia.