Editorial: La redefinición del rol profesional

Me invitaron a escribir la nota editorial correspondiente al número 111 de la Revista Costos y Gestión del Instituto Argentino de Profesores Universitarios de Costos (IAPUCo), para continuar el debate sobre cómo la automatización, la inteligencia artificial (IA), la analítica de datos y otros sistemas de información han transformado la práctica profesional, y cómo se seguirá redefiniendo nuestro rol en el futuro. La respuesta de la comunidad se materializó en dos contribuciones que nos obligan a salir de los lugares comunes y a profundizar en las tensiones reales de esta transformación.

La colega Andrea Abramo examina la transición del especialista desde el procesamiento de datos hacia la interpretación estratégica. Su análisis delimita con precisión que digitalizar, automatizar, aplicar analítica y desplegar inteligencia artificial no son sinónimos, sino escalones acumulativos. El punto crítico de su planteo radica en el impacto de la IA generativa: al procesar probabilidades lingüísticas y no certezas contextuales, la tecnología transforma en commodity las tareas operativas de costos (reportes, desvíos estándar, conciliaciones), obligando al profesional a migrar hacia preguntas de mayor densidad conceptual. Si el cálculo se automatiza, la arquitectura de decisiones, el diseño ético de la captura de datos y la asignación de sentido estratégico siguen siendo una responsabilidad estrictamente humana.

Por su parte, Federico Olivo Aneiros, decano de la Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Córdoba, aporta una perspectiva institucional indispensable al advertir que las tecnologías, por sí solas, no transforman los roles, sino que lo hace la capacidad individual de dominarlas para no quedar en desventaja. Su visión introduce un matiz conceptual clave: el advenimiento de la “Industria 5.0” vuelve a colocar al ser humano y a su creatividad en el centro de las organizaciones. Sin embargo, el núcleo de su argumentación interpela la estructura pedagógica actual, describiendo una disonancia temporal crítica: convivimos con un sistema educativo del siglo XIX, un cuerpo docente del siglo XX y estudiantes del siglo XXI. Ante esta brecha, propone una actualización curricular flexible que resguarde una formación básica profesional que considera innegociable.

Ante estos planteos, considero necesario interpelar un supuesto automático en el que suele caer nuestra disciplina. Afirmar que las “habilidades blandas” (empatía, liderazgo, resiliencia) son el refugio seguro e infalible frente a la automatización es una verdad a medias. Las competencias conductuales sin una base técnica robusta, avanzada y digitalmente alfabetizada son estériles en la gestión estratégica moderna. No podemos escudarnos en el “pensamiento crítico” si en las aulas y en las organizaciones seguimos enseñando y modelando costos con estructuras estáticas, divorciadas de los flujos de datos masivos y en tiempo real.

A esto se suma otra inercia pedagógica que debemos desterrar: la presunción cronológica de que la formación universitaria debe priorizar el registro y la elaboración de información, postergando el análisis y la gestión para etapas avanzadas o el posgrado. Esta división temporal del conocimiento ha quedado obsoleta. En un mundo donde se automatiza el procesamiento de datos desde el primer día, el graduado necesita capacidades de análisis y gestión de la información desde el inicio mismo de su práctica profesional. Diseñar programas bajo el supuesto de que el joven profesional pasará sus primeros años registrando datos y confeccionando reportes de forma rutinaria es condenarlo a la irrelevancia laboral inmediata.

El verdadero desafío de las universidades y de los profesionales no es solo encontrar un equilibrio entre tradición e innovación. Exige aceptar que los fundamentos técnicos tradicionales también deben mutar de raíz. La formación básica ya no puede estructurarse bajo el supuesto de un profesional que recibe información limpia para calcular; debe prepararse para auditar algoritmos, detectar sesgos en datos históricos imperfectos y liderar conversaciones de negocio complejas. En entornos volátiles, interpretar vale tanto como calcular, pero solo si se comprende el andamiaje técnico que sustenta el dato.

Agradecemos a quienes enriquecen este espacio con sus contribuciones e invitamos a la lectura de los artículos de investigación y experiencias prácticas publicados en este número de la revista.

[Revista Costos y Gestión de IAPUCO]

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La fantasía del impuesto al robot

El ministro de Ganadería, Agricultura y Pesca de Uruguay, Alfredo Fratti, afirmó que no es momento para debatir una reducción de la jornada laboral y propuso que los robots autónomos —dispositivos que operan sin intervención humana directa— realicen contribuciones destinadas específicamente al Banco de Previsión Social (BPS) para garantizar la sostenibilidad del sistema previsional frente al avance de la automatización [Nota de Prensa].

Pero la realidad no es tan sencilla. Pensar en la sustitución tecnológica a través de la figura del robot androide es una simplificación que no captura cómo funciona la economía actual. La automatización no opera reemplazando personas de a una por máquinas con forma humana, sino a través de algoritmos, software y procesos de inteligencia artificial. Además, reducir este fenómeno a una mera "revolución industrial" más es no entender su escala: la IA no solo automatiza tareas, sino que desplaza capacidades cognitivas y reconfigura la forma en que pensamos, trabajamos y concebimos el mundo.

Ahora los procesos de sustitución del trabajo por tecnología se aceleran claramente, y tenemos dos grandes desafíos: (1) un tiempo extremadamente corto para que las personas se adapten a los nuevos roles en una economía donde la ejecución se vuelve un insumo barato y el valor migra hacia el juicio crítico y la responsabilidad humana, (2) el financiamiento de la seguridad social y la protección de las personas.

Siempre que las tecnologías sustituyeron puestos de trabajo, aparecieron otros para que la economía siguiera creciendo. Seguramente ahora pase lo mismo, pero la velocidad y la naturaleza de este cambio son tan vertiginosas que muchas personas no tendrán el tiempo material para adaptarse, y deben ser protegidas de forma inmediata.

No es posible pensar en proteger puestos de trabajo, sino personas. La formación y los planes de reconversión son herramientas imprescindibles para el largo plazo, pero debemos asumir con realismo que no llegarán a tiempo para todos. No podemos dejar tirados a quienes queden atrapados en esa brecha de transición.

Las empresas deben asumir esta realidad como parte fundamental de su compromiso ético y su responsabilidad social. Cuidar a las personas implica formarlas, encontrarles un lugar y acompañar el proceso. Reducir la fuerza laboral únicamente a un costo prescindible en la búsqueda de eficiencia no es aceptable.

Para el segundo punto —la seguridad social—, insistir en tributar al "robot" como si fuera un trabajador individual es equivocar el camino. La automatización es un fenómeno sistémico y las soluciones no pueden pasar por castigar el uso de la tecnología. La vía es otra.

Con una reducción significativa del factor trabajo tras la transformación digital, y con nuevos modelos de negocios que generan enorme valor sin un uso intensivo de mano de obra, debemos reconfigurar por completo el sistema de seguridad social. Nos exige, en el fondo, discutir una nueva teoría del valor que no mida la dignidad o el aporte de un ser humano únicamente por su tiempo de producción.

Seguramente haya quien sostenga que cada uno debe resolver esto de forma individual, mediante seguros privados, ahorros o inversiones. Quienes entendemos este desafío como un problema estructural, social y de civilización, pretendemos una solución solidaria, más allá de la suerte o capacidad de cada individuo.

Las personas deben ser protegidas en sus derechos. Las empresas, en su origen histórico como formas de organización social del trabajo, deben estar al servicio de la sociedad y responder a las necesidades humanas, en lugar de consolidarse como meros mecanismos de acumulación e inequidad.

En consecuencia, la seguridad social y la protección social deben dar un salto cualitativo: su financiamiento no puede seguir recayendo exclusivamente sobre las rentas del trabajo, sino sobre los excedentes y la riqueza global que la economía en su conjunto produce.

Los impuestos a las ganancias corporativas y a la concentración del capital deben integrarse de forma estructural al esquema de financiamiento de la previsión social, y no actuar como meros salvatajes de coyuntura ante la crisis del sistema.

Si como sociedad desarrollamos nuevas formas de producir y crear valor, sus beneficios no pueden quedar retenidos en la cúspide.

La discusión no pasa por imponer un tributo al robot, sino por orientar políticamente la dirección del cambio tecnológico. Se trata de diseñar mecanismos fiscales que fuercen y garanticen que las ganancias de la inteligencia artificial y la automatización se redistribuyan efectivamente, situando al ser humano en el centro y traducidas en calidad de vida para toda la sociedad.

(*) Una versión más completa y mejor escrita, en colaboración con Pablo Da Rocha, fue publicada el 23 de agosto de 2026 en la diaria. Para profundizar sobre este tema recomiendo este otro artículo de Pablo, y esta nota de Lucía Barrios. 

[Imagen generada por Gemini]

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IA y automatización en la práctica contable del agro

La digitación de datos está muerta, aunque muchos profesionales contables aún no lo sepan del todo. Durante décadas, la práctica estuvo fuertemente asociada a la acumulación de horas en tareas mecánicas, el cálculo repetitivo, la conciliación manual de saldos y la confección de informes en planillas estáticas. Sin embargo, la aceleración de las herramientas de automatización e Inteligencia Artificial (IA) elimina por completo la necesidad del procesamiento manual, obligando a replantear el origen y el verdadero aporte de valor de la profesión.

En el sector agropecuario, este cambio de paradigma resulta crítico. No se está ante un escenario donde la tecnología reemplace la labor del contador, sino ante un contexto donde esta asume la complejidad de la información operativa mientras el profesional asume el juicio crítico necesario para respaldar las decisiones estratégicas. Históricamente, el valor parecía concentrarse en la construcción del balance o en el traslado de datos desde comprobantes hacia libros contables; hoy, la IA procesa de forma inmediata y la sola elaboración del informe deja de ser una ventaja competitiva.

El centro de gravedad de la función contable se desplaza radicalmente hacia la validación de los datos presentados por los sistemas, el análisis de anomalías en los registros y el ejercicio del juicio profesional. En definitiva, mientras la IA procesa, el contador juzga. Esta redefinición cobra aún más fuerza al considerar que el agro enfrenta variables de alta complejidad que invalidan la contabilidad estática y los presupuestos lineales. Por un lado, el desfase estacional y los shocks climáticos generan eventos extremos que no quedan reflejados en tiempo real dentro de una estructura tradicional, impidiendo captar pérdidas de valor de forma oportuna. Por otro lado, la volatilidad de los commodities y del tipo de cambio exige una revisión dinámica de las proyecciones, al tiempo que la transformación biológica constante de los activos (NIC 41) requiere una valuación a valor razonable sustentada en datos de campo actualizados.

A estas dificultades se suma la brecha histórica entre la informalidad operativa del campo y la formalidad requerida por los sistemas contables e impositivos. La IA rompe la rigidez de las soluciones transaccionales tradicionales —como los ERP o los sistemas de facturación— al no exigir un proceso estrictamente tabulado para extraer valor. Mediante herramientas inteligentes, es posible transformar audios de WhatsApp emitidos desde el establecimiento, remitos manuscritos o datos geolocalizados de maquinaria en trazabilidad contable y documental en tiempo real.

De este modo, la práctica profesional debe incorporar fuentes no financieras como imágenes satelitales, datos climáticos, registros de sembradoras y cosechadoras, humedad de suelos, rendimiento por hectárea o información de transporte. Esto habilita la aplicación de simulaciones masivas en escenarios What-If para evaluar solvencia integrando mercados de futuros, la automatización logística de cartas de porte y fletes, y la auditoría de activos biológicos mediante visión computacional que convierte el control físico de existencias en soporte contable inmediato.

Si bien el uso más extendido de la IA se ha dado a través de interfaces de chat de preguntas y respuestas, el verdadero salto cualitativo reside en los agentes de IA. Un agente no se limita a responder consultas, sino que constituye un sistema entrenado que ejecuta tareas autónomas en segundo plano, tales como el monitoreo continuo de casillas electrónicas y avisos de organismos fiscales (DGI/BPS), la conciliación de cuentas basada en eventos o la emisión de alertas operativas ante variaciones de parámetros. Esta capacidad agéntica conduce a la profesión hacia un esquema de "cierre continuo", sustituyendo los cuellos de botella de las liquidaciones mensuales estresantes.

Sin embargo, la adopción de estas tecnologías exige una gobernanza rigurosa de la información. Es indispensable evitar la carga de datos sensibles en modelos públicos no protegidos y recurrir a entornos seguros que resguarden la información comercial y tributaria, garantizando el cumplimiento de las normas de protección de datos personales. Asimismo, dado que los modelos de lenguaje funcionan de manera probabilística y no determinística, pueden alucinar, generar respuestas erróneas o inventar referencias normativas. A esto se suma que las herramientas genéricas internacionales desconocen el marco regulatorio local (DGI, BPS, COMAP), lo que vuelve obligatoria la verificación crítica y la contextualización por parte del contador.

En conclusión, la IA procesa la complejidad del campo, pero el contador define el valor de las decisiones. La transformación de la práctica exige romper el cerco del dato financiero, ampliando el alcance técnico para reconstruir la realidad económica antes de la emisión de la factura fiscal. Asimismo, requiere sembrar el enfoque Human-in-the-loop, donde la tecnología ejecuta pero la responsabilidad ética, legal y la firma profesional recaen exclusivamente en el ser humano. Cultivar el hábito de la experimentación constante con herramientas anónimas será la clave para liderar este nuevo escenario profesional.

[Texto generado con IA en base a mi presentación en las II Jornadas Agropecuarias Binacionales organizada por el Colegio de Contadores, Administradores y Economistas del Uruguay]

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20 años no es nada, pero...

Un día como hoy pero 20 años atrás, escribí mi primer artículo para este blog. DTodo1Poco nacía un 29 de agosto de 2006 luego de mi primera experiencia reconstruyendo, en lo que por aquel entonces era un "nuevo formato", mi viaje de ciencias económicas de 1998.

Dos décadas en Internet son una eternidad. Lo que arrancó como una bitácora personal sin pretensiones fue mutando a la par de la profesión, la academia y la tecnología.

A lo largo de estos 20 años, este espacio fue testigo silencioso de varias transformaciones:

• De la web 2.0 a la inteligencia artificial: Pasamos de discutir la adopción de blogs y Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) a analizar el impacto de la IA generativa, desde el punto de vista práctico y ético, en especial, en relación al nuevo rol del contador como arquitecto de valor.

• De los sistemas tradicionales a las plataformas de suscripción: La gestión financiera y el control de gestión se redefinieron, y este blog funcionó como laboratorio donde volqué borradores, notas de clase, conferencias y artículos que terminaron en revistas y coloquios académicos.

• De la anécdota al documento: El nombre DTodo1Poco sobrevivió por terquedad y nostalgia, pero la temática terminó encontrando un eje claro: la intersección entre tecnología, contabilidad, gestión y personas.

Mantener un blog activo durante 20 años sin ceder a la inmediatez efímera de las redes sociales es casi un anacronismo. Sin embargo, sigue siendo el espacio donde las ideas encuentran la pausa necesaria para desarrollarse y archivarse.

Gracias a los que leen desde la época de Blogger, a quienes se sumaron a partir de 2010 con el dominio propio (com.uy), a quienes llegaron por algún apunte académico y a quienes continúan el debate en cada publicación.

[Imagen generada con Gemini y retocada con ChatGPT]

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Curso de Especificación de Requerimientos

A lo largo de casi tres décadas he trabajado en la implementación de software de gestión, y la constante más persistente no ha sido la tecnología, sino el abismo de comunicación entre quienes usan los sistemas y quienes los construyen. Tras todos estos años de interacción diaria con usuarios operativos y consultores técnicos, la evidencia es clara: la mayoría de los desvíos, presupuestos excedidos y frustraciones en los proyectos no nacen de fallas en el código, sino de requerimientos mal articulados, ambiguos o directamente omitidos desde la fase inicial.

Para cerrar esa brecha, diseñé un curso online intensivo y asincrónico de 7 módulos, concebido específicamente para profesionales y usuarios que deben sumarse a un proyecto de software y necesitan dominar los fundamentos críticos sin perderse en el camino. Estructurado y perfeccionado utilizando inteligencia artificial como copiloto (Gemini y NotebookLM), el curso condensa lecciones prácticas de campo para transformar a participantes novatos en interlocutores válidos capaces de dialogar de igual a igual con los equipos de desarrollo.

El objetivo central es dotar a los participantes de la capacidad operativa para identificar, documentar y validar requisitos de manera efectiva, asegurando que el producto final responda al negocio real y no a supuestos. La ruta formativa abarca desde la Ingeniería de Requerimientos y la Gestión de Proyectos, pasando por el Análisis y Modelado formal de procesos, hasta una inmersión técnica indispensable en Bases de Datos y SQL, Integraciones de sistemas y Seguridad de la Información, garantizando una visión integral del ciclo de vida digital.

Además de las presentaciones disponibles en YouTube, en la descripción de cada uno de los videos encontrarán como material complementario casos de estudio y guías técnicas, además de referencias bibliográficas que pueden resultan de utilidad para quienes quieran profundizar.

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLOb0gEtNPVCk] .

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Uso ético de TIC en Contabilidad

En estos días la IESBA (International Ethics Standards Board for Accountants) anunció el lanzamiento de la publicación: "Emerging Technologies: A Characteristics-Based Approach to Ethical Considerations for Professional Accountants".

El documento busca orientar a los contadores públicos ante tecnologías como inteligencia artificial (IA), blockchain, aprendizaje automático, computación cuántica y automatización de procesos robóticos (RPA).

La irrupción de las tecnologías emergentes en la contabilidad y las finanzas suele presentarse bajo una narrativa puramente optimista de eficiencia, velocidad y automatización. Sin embargo, el documento de la IESBA nos propone sacudir esa comodidad y a confrontar los límites reales de nuestra responsabilidad profesional. La tesis central del organismo es tan simple como incómoda: no importa qué tan autónoma o sofisticada sea la herramienta que utilicemos, la responsabilidad última e indelegable por los juicios y decisiones financieras sigue siendo del ser humano. 

El verdadero desafío no radica en las herramientas específicas que hoy dominan la conversación, como la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje automático o la computación cuántica, sino en los rasgos intrínsecos que estas tecnologías comparten y que alteran profundamente el mapa de riesgos éticos. La IESBA identifica características críticas como la opacidad, el no determinismo, la adaptabilidad perpetua y la autonomía. Cuando un sistema es opaco (la famosa "caja negra"), resulta casi imposible explicar la lógica de sus resultados, lo que puede inducir al profesional a una preocupante autocomplacencia o a una parálisis por intimidación ante el dictamen de la máquina. Peor aún, el no determinismo implica que inputs idénticos pueden generar outputs distintos, dinamitando la noción tradicional de trazabilidad y consistencia que sostiene a la auditoría. Si a esto sumamos la adaptabilidad perpetua, donde los algoritmos modifican su propio comportamiento en función de nuevos datos sin que el usuario lo note, la evaluación de riesgos deja de ser un hito que se firma una vez para convertirse en un proceso de vigilancia continua.

Esta realidad fractura los supuestos de control con los que operábamos en la era de los sistemas basados en reglas lógicas predecibles de causa y efecto. Hoy, la delegación excesiva de criterio en herramientas que procesan datos a escalas y velocidades que escapan a la supervisión humana directa no solo amplifica los sesgos e imprecisiones de origen a niveles masivos antes de que podamos intervenir, sino que diluye la rendición de cuentas. Por ello, mantener la competencia profesional y el debido cuidado exige hoy un nivel de alfabetización tecnológica activa y el rechazo tajante a prácticas como el uso de software no validado o Shadow IT, que exponen la confidencialidad de la información bajo la excusa de la productividad individual. Frente a un entorno propenso a la manipulación digital y a la generación de datos sintéticos o deepfakes, la tecnología no reduce la relevancia del juicio humano, sino que lo sitúa como el último y más crítico guardián de la confianza pública.

[Este artículo del blog fue creado con asistencia de Gemini AI, pero revisado y adaptado por mi]

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Reflexiones sobre tecnología, gestión y personas

A continuación un texto generado con Inteligencia Artificial (Gemeni 3.5 Flash) en base a mis reflexiones en el Conversatorio Internacional del pasado 25 de junio.

Dentro del ámbito del Control de Gestión y los Sistemas de Información, persiste una visión reductiva que encasilla a la tecnología como un simple centro de costos o una inversión abstracta de difícil justificación. Esta perspectiva ignora que el verdadero impacto tecnológico no se agota en la instalación de un software, sino en su capacidad para transformar el modelo operativo y estratégico de una organización.

Evaluar el retorno real de estas iniciativas exige ir más allá de las métricas financieras tradicionales, entendiendo que herramientas como un ERP no son fines en sí mismos, sino los cimientos estructurales necesarios para avanzar hacia la automatización y la inteligencia artificial. Ante la inevitable resistencia al cambio organizacional, el desafío —tanto para las industrias como para las universidades que forman a los futuros líderes— radica en medir el valor de los activos intangibles y en posicionar a los profesionales como articuladores clave de esta transformación digital, asegurando que la tecnología sea el motor de la adaptabilidad y no una fricción interna.

La insuficiencia del ROI tradicional y los intangibles estratégicos:

• El ROI tradicional está diseñado para activos tangibles con depreciación lineal. Aplicarlo de forma aislada a la tecnología subestima el valor opcional y la flexibilidad operativa.
• La inversión tecnológica debe medirse como un habilitador de capacidades dinámicas, especialmente en entornos VUCA/BANI. El verdadero retorno incluye:
• Resiliencia cultural: Capacidad de la organización para absorber perturbaciones tecnológicas sin perder productividad.
• Velocidad de respuesta: Reducción del tiempo de comercialización (time-to-market) y adaptación ágil a cambios regulatorios o de mercado.
• Activos de información: El valor de contar con datos limpios, centralizados y disponibles en tiempo real para la toma de decisiones, lo cual no figura en los estados financieros, pero determina la supervivencia del negocio.

La escalera evolutiva: ERP à RPA à IA

• No se puede automatizar el caos. Sistemas como SAP no son solo herramientas de registro; son la infraestructura que estandariza los procesos de negocio y garantiza la integridad del dato maestro.
• Una vez que el proceso está estandarizado y es predecible, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) elimina las tareas transaccionales repetitivas de bajo valor.
• La IA y los modelos de lenguaje no operan en el vacío; requieren datos estructurados y procesos maduros. El Control de Gestión debe entender que el ERP es la condición necesaria (el cimiento) para que la IA aplicada a la estrategia y a la analítica predictiva sea viable y no un mero experimento aislado.

El rol de la Universidad en la articulación de la transformación

• Las universidades no deben formar operarios de software ni teóricos abstractos. El desafío académico es desarrollar un perfil híbrido.
• El profesional universitario debe ser el puente entre la tecnología (sistemas) y el negocio (control de gestión y cumplimiento). Esto exige un abordaje multidisciplinario donde se entienda la tecnología no como un fin, sino como el lenguaje en el que se ejecutan las estrategias corporativas y el compliance.
• Los profesionales contables y de administración deben estar preparados para liderar la adopción tecnológica, gestionando la fricción humana y demostrando el valor del nuevo modelo operativo ante la organización.

Para construir un puente sólido que resguarde la sostenibilidad de las organizaciones en Argentina, Chile, Uruguay y Colombia, el desafío fundamental no radica en la adquisición de software, sino en la transformación metodológica y cultural. Existe hoy una fractura evidente entre quienes gestionan la infraestructura tecnológica y quienes toman las decisiones estratégicas de negocio. El verdadero puente consiste en la formación y el desarrollo de profesionales híbridos; "traductores bilingües" capaces de interpretar la complejidad de los datos técnicos y convertirlos en herramientas de control de gestión y cumplimiento normativo. Sin este rol articulador, las inversiones tecnológicas quedan aisladas y las empresas pierden la agilidad necesaria para sobrevivir en un entorno regional altamente competitivo y heterogéneo.

Esta brecha se ve directamente profundizada por la actual crisis de adaptación que atraviesa la educación superior. Las universidades de la región enfrentan un descompás temporal crítico: mientras los ciclos de actualización y aprobación burocrática de los planes de estudio toman años, la obsolescencia tecnológica ocurre en cuestión de meses. Continuar enseñando bajo estructuras rígidas y silos fragmentados —donde la tecnología se percibe como una materia aislada y no como un eje transversal— garantiza la formación de egresados que ingresan al mercado laboral con competencias ya desactualizadas.

Para evitar que esta desconexión fracture el tejido empresarial latinoamericano, donde coexisten corporaciones globales con medianas y pequeñas empresas artesanales, la academia debe reconfigurar su propuesta de valor. El foco debe desplazarse de la mera instrucción operativa hacia el desarrollo de capacidades dinámicas y de gestión del cambio. Solo mediante una integración real entre la teoría de los sistemas de información y la práctica estratégica del negocio será posible dotar a las organizaciones del talento local necesario para liderar la transformación digital con una visión sostenible.

Una verdadera transformación educativa radica en aceptar que la academia sigue siendo sumamente eficaz enseñando tareas de registro, procesamiento y elaboración de datos, precisamente las actividades más susceptibles de ser automatizadas de forma inmediata por los ERP, la robótica y la inteligencia artificial. El imperativo actual exige desplazar el eje formativo hacia las capacidades de análisis crítico, interpretación estratégica y gestión del cambio, es decir, aquellas competencias intrínsecamente humanas que la tecnología no puede replicar. Si no logramos migrar de la instrucción operativa a la formación analítica, seguiremos preparando a los profesionales para competir contra los algoritmos en lugar de capacitarlos para dirigirlos, cuestionarlos y decidir cómo aplicarlos.

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