“Hay que estudiar”: Cómo las personas se adaptan al trabajo con empresas agénticas, según experto

Charly Arguindegui, vicepresidente ejecutivo y gerente general de Salesforce para Latam, sostuvo que el principal desafío de la adopción de inteligencia artificial en las empresas no es tecnológico sino humano. El ejecutivo, que lleva un año en el cargo tras ocho dentro de la compañía, afirmó que el verdadero riesgo laboral no proviene de los agentes de inteligencia artificial, sino de los profesionales capacitados para trabajar junto a ellos.

Arguindegui explicó que esa adaptación individual convive con una transformación más amplia en la manera en que las empresas organizan el trabajo entre personas y sistemas automatizados. El directivo remarcó que la compañía impulsa internamente un programa bajo el concepto de “sellers are builders” (los vendedores se convierten en creadores), mediante el cual su propia fuerza comercial y sus ingenieros construyen las herramientas de inteligencia artificial que después utilizan en su trabajo diario.

Ese modelo, según detalló, permite que cada empleado adapte la tecnología a su propio estilo de trabajo, siempre sobre una base común de datos, seguridad y procesos de negocio. “Te entrenas construyendo lo que tú mismo quiere usar”, explicó el ejecutivo, quien defendió el aprendizaje práctico por encima de la capacitación exclusivamente teórica. “Cuando tocas el producto y lo explotas, puedes después darte vuelta y explicárselo a cualquiera”, agregó.

La brecha educativa condiciona el ritmo de adaptación en la región

Arguindegui identificó una desigualdad estructural como uno de los principales obstáculos para que las personas se adapten al trabajo con sistemas de inteligencia artificial agéntica en América Latina. El ejecutivo señaló que, mientras la recomendación de estudiar resulta sencilla de formular, existen comunidades sin acceso pleno a la educación, lo que profundiza las distancias entre quienes pueden capacitarse en estas herramientas y quienes quedan al margen del proceso.

“Ahí creo que en Latinoamérica tenemos un problema grave que tenemos que atacar”, sostuvo el directivo, quien planteó que cerrar esa brecha requiere un esfuerzo colectivo que trascienda a las empresas individuales. Según su diagnóstico, la región atraviesa una etapa de aprendizaje colectivo donde ninguna solución se construye de manera aislada. “Hoy nadie es el que te crea algo de cero hasta cien, sino alguien crea un artefacto y lo comparte con el otro y vos lo mejoraste”, describió, en alusión a un proceso iterativo de creación compartida entre usuarios y organizaciones.

El idioma y la cultura local moldean la relación entre empleados y agentes

Las diferencias culturales dentro de una misma lengua también inciden en cómo las personas interactúan con los sistemas automatizados, según relató Arguindegui. El ejecutivo describió un episodio ocurrido con un minorista en Argentina, donde un agente configurado originalmente en español de México no lograba activarse porque la capa de seguridad de la plataforma, denominada trust layer, identificaba ciertas palabras del caso de uso como ofensivas según esa variante regional del idioma.

Al reconfigurar el agente en español rioplatense, el sistema funcionó sin inconvenientes, un ajuste que Arguindegui citó como ejemplo de la sensibilidad cultural que requiere la adopción de estas herramientas. “Mira lo que son las diferencias culturales, que algo tan sencillo como cambiarle el tipo de español hacía que un proyecto sea exitoso o no exitoso”, explicó, en referencia a la necesidad de que la tecnología se ajuste a los comportamientos y las expresiones propias de cada comunidad, en lugar de que las personas deban adaptarse a un estándar homogéneo.

El miedo al riesgo reputacional frena la exposición directa al cliente

Arguindegui identificó el temor de ciertas organizaciones a exponer a sus clientes frente a un agente de inteligencia artificial como una de las principales barreras para una adopción más acelerada. Según explicó, esa cautela se intensifica en el mundo B2B, donde la exposición de datos sensibles genera mayor resistencia que en el segmento B2C, en el que los usuarios ya interactúan de manera habitual con múltiples modelos de inteligencia artificial en su vida personal.

El ejecutivo citó el caso de la aerolínea Volaris, en México, como ejemplo de una organización que superó esa barrera inicial y pasó a demandar una implementación más veloz. Según relató Arguindegui, el director ejecutivo de la aerolínea le preguntó directamente cómo podía avanzar aún más rápido en el despliegue de estas herramientas. El directivo atribuyó ese cambio de postura a lo que definió como un “salto de confianza”, que se produce una vez que las personas dentro de una organización perciben el valor concreto que genera la tecnología en su trabajo cotidiano.

La transparencia interna, clave para que los equipos convivan con el cambio tecnológico

Consultado sobre las estrategias para retener al talento que la compañía forma en un contexto de alta demanda del mercado, Arguindegui atribuyó ese desafío a la solidez de la cultura organizacional por encima de los incentivos materiales. El ejecutivo sostuvo que la construcción de confianza entre los equipos resulta determinante para que las personas atraviesen con menor resistencia los cambios que impone la adopción de nuevas tecnologías.

“Si trabajamos nosotros en convertir mejores personas, vamos a tener mejores profesionales”, afirmó Arguindegui, quien remarcó la importancia de sostener espacios de diálogo franco dentro de los equipos, incluso ante diferencias de opinión. Según detalló, una encuesta interna reciente reveló que el cien por ciento de los empleados consultados identificó a las personas, y no la estrategia de producto o de negocio, como el principal motivo para permanecer en la compañía, un dato que el directivo interpretó como evidencia de que la adaptación a los cambios tecnológicos depende, en última instancia, del vínculo humano dentro de las organizaciones.