Qué implica para los líderes y cómo prepararse antes de que ocurra
La idea de que una inteligencia artificial pueda dirigir equipos ya no pertenece a la ciencia ficción.
“tu próximo jefe será una IA que te dará ideas y tareas entendiendo profundamente cómo trabajas” (La Vanguardia, 2025).
Greg Brockman, presidente de OpenAI
Aunque la frase parece provocadora, refleja una tendencia real: las organizaciones ya están transfiriendo funciones de supervisión, análisis y coordinación a sistemas de IA.
El cambio no es solo tecnológico, sino estructural.
La pregunta ya no es si tendremos jefes digitales, sino cómo liderar en entornos donde la autoridad se comparte con algoritmos.
De la automatización de tareas al liderazgo compartido
Hasta hace poco, la IA se usaba para automatizar lo repetitivo. Hoy empieza a coordinar decisiones complejas, asignar prioridades y evaluar desempeño.
Según PwC (2025), el 38% de las empresas globales ya emplea IA en alguna forma de gestión interna, y el 22% planea delegar tareas de planificación en sistemas autónomos antes de 2027.
Estos “jefes digitales” no buscan reemplazar a las personas, sino distribuir la toma de decisiones.Accenture (2024) muestra que las compañías que integran IA en los niveles medios de decisión logran 3,7 veces más retorno que las que la usan solo para ejecutar.
Pero esta descentralización plantea un reto: ¿Qué pasa con el liderazgo humano cuando el algoritmo también toma decisiones?
El nuevo equilibrio: autoridad humana y precisión algorítmica
McKinsey (2025) advierte que la frontera entre supervisar y ser supervisado por IA ya se está difuminando.
Los sistemas pueden asignar tareas, sugerir correcciones y medir desempeño en tiempo real.
Esto exige una nueva ética de la colaboración entre humanos y máquinas.
La autoridad humana debe concentrarse en tres cosas:
- Contexto: entender el porqué detrás de cada recomendación.
- Criterio: decidir cuándo aceptar o ajustar las sugerencias del sistema.
- Cultura: asegurar que los equipos comprendan el propósito detrás del uso de IA.
El liderazgo efectivo no se mide por controlar la tecnología, sino por interpretarla y darle dirección.
La “superagencia” de los equipos
McKinsey (2025) define la superagency como la capacidad de los trabajadores de usar la IA para ampliar su autonomía y criterio.
En otras palabras, cada colaborador puede ser más competente si la IA amplifica su pensamiento.
Esto cambia el contrato psicológico en las organizaciones: los jefes dejan de ser fuente de respuestas y pasan a ser diseñadores de entornos donde la IA potencia la inteligencia colectiva.
MIT Sloan (2023) demostró que los profesionales que usan IA generativa mejoran su rendimiento hasta un 40%.
Pero ese aumento solo se mantiene si el liderazgo promueve aprendizaje y reflexión, no simple ejecución.
El riesgo: obedecer sin comprender
Brockman advirtió que un jefe IA podría asignar tareas o ideas “entendiendo profundamente” a cada trabajador.
Esa personalización extrema ofrece eficiencia, pero también riesgo: cuando las recomendaciones se vuelven incuestionables, la autonomía humana se erosiona.
Por eso, McKinsey y Triangility (2024) coinciden: la confianza no debe estar en la IA, sino en la capacidad del equipo para cuestionarla con criterio.
El verdadero liderazgo consistirá en enseñar a pensar, no solo en seguir instrucciones perfectas.
Preparar la organización para el liderazgo algorítmico
El próximo paso no será tener jefes sustituidos por IA, sino líderes que trabajen con jefes digitales.
McKinsey (2025) llama a esto “reconexión organizacional”: rediseñar la estructura para integrar sistemas que piensen y decidan junto a los humanos.
Las empresas que se preparan ya están:
- Definiendo qué decisiones puede delegar la IA y cuáles no.
- Estableciendo marcos éticos para las recomendaciones automatizadas.
- Entrenando a sus líderes para leer, validar y traducir la lógica algorítmica en acción humana.
Este equilibrio marcará la diferencia entre organizaciones que usan IA y organizaciones que co-lideran con IA.
Las competencias del líder del futuro
El liderazgo en entornos impulsados por IA no depende solo de dominar herramientas.
Depende de desarrollar las habilidades que el mundo laboral realmente exigirá en 2030.
El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, basado en más de 1,000 empleadores de 55 países, identifica las cinco competencias con mayor crecimiento proyectado:
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Pensamiento analítico: interpretar información compleja y tomar decisiones basadas en evidencia.
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Flexibilidad y agilidad: adaptarse con rapidez a contextos de cambio tecnológico continuo.
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Influencia y liderazgo social: movilizar equipos y generar confianza en entornos híbridos.
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Escucha activa y empatía: comprender las necesidades humanas detrás de cada interacción digital.
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Alfabetización tecnológica: entender cómo funciona la IA y cómo aplicarla con propósito.
El informe advierte que 39 % de las habilidades actuales quedarán obsoletas antes de 2030, y que 59 % de las personas necesitarán capacitarse para seguir siendo empleables. Esto confirma una tendencia: el mayor desafío para las organizaciones no es la tecnología, sino la falta de habilidades clave para adaptarse a ella.
Los líderes que desarrollen pensamiento crítico, empatía digital y alfabetización tecnológica no solo comprenderán la IA.
Sabrán guiar a sus equipos para usarla con sentido y criterio. Liderar antes de ser liderado
Brockman lo dijo con claridad: “Tendremos compañeros y jefes de IA que nos entiendan profundamente.” Eso puede ser una ventaja o una amenaza, dependiendo de cómo se prepare cada líder hoy.
El reto no es competir con la IA, sino aprender a dirigirla antes de que empiece a dirigirnos.
Y para eso, se necesita algo que las máquinas aún no pueden replicar: criterio, propósito y visión.
Para los líderes que buscan prepararse ante este cambio y tomar decisiones informadas desde hoy, este artículo presenta seis decisiones clave que ya están transformando el liderazgo empresarial.
Fuentes
La Vanguardia (2025) | McKinsey & Company (2025) | Accenture (2024) | Deloitte (2023) | PwC (2025) | Triangility (2024) | MIT Sloan Management Review (2023)
