El año uno y los cuatro futuros plausibles: Cuando la visión se encuentra con la decisión
«Si lo hacemos bien, la IA podría convertirse en lo mejor que le haya pasado a la humanidad. Todo lo que amo de la civilización es producto de la inteligencia, por lo que si logramos amplificar nuestra inteligencia humana con la IA y resolver los mayores problemas actuales, la humanidad podría prosperar como nunca antes.»
— Max Tegmark, Life 3.0
Por Jorge Valdés Garciatorres, MDO, PMP
En enero de 2026, dos documentos convergen para ofrecernos una invitación poderosa. El primero, una reflexión sobre 2026 como el Año Uno, un nuevo comienzo donde «los números susurran posibilidades» y nos invitan a convertirnos en «posibilitarios» que lideran desde el futuro que deseamos (Valdés, 2026). El segundo, el reporte del World Economic Forum sobre los cuatro futuros del trabajo en 2030, que transforma esas posibilidades en escenarios concretos para explorar, decidir y actuar (World Economic Forum, 2026).
Lo fascinante es cómo ambas visiones se complementan. El concepto de Año Uno nos recuerda que el liderazgo, según Otto Scharmer, es «la capacidad de sentir y dar forma al futuro» (Scharmer, 2016). El WEF nos proporciona cuatro futuros específicos para sentir: Progreso Supercargado, Era del Desplazamiento, Economía Co-Piloto y Progreso Estancado. Pero sentir no basta; necesitamos decidir y actuar. Y aquí es donde el concepto de «posibilitario» de Dave Gray cobra vida estratégica: no esperamos a que el futuro nos suceda, creamos las condiciones para el futuro que elegimos (Gray, 2016).
Este análisis es, entonces, más que una síntesis de escenarios. Es una invitación a ejercer el liderazgo del Año Uno: atreverse a tomar decisiones valientes sobre IA y talento hoy, posicionarse en el futuro deseado y, desde esa visión, inspirar el camino para nuestras organizaciones.
El Reporte WEF: Un Marco para Navegar la Incertidumbre
Este reporte es una herramienta estratégica construida a partir de consultas con más de 10,000 ejecutivos globales, miembros de la red de Global Future Councils y la comunidad de Chief Strategy Officers del Foro. En un momento donde 88% de las empresas ya utilizan IA en al menos una función operativa y la demanda de competencias relacionadas creció 70% en un solo año (McKinsey, 2025; LinkedIn, 2025), este documento ofrece algo que pocas organizaciones tienen: un marco estructurado para navegar la incertidumbre más significativa que enfrentarán nuestras organizaciones en los próximos años.
Lo que hace particularmente valioso este reporte es su aproximación metodológica. En lugar de intentar predecir un futuro único, el WEF utiliza análisis más como el que hace Max Tegmark en Life 3.0, en donde nos habla de 7 escenarios futuros en un mundo de IA. En este caso el WEF, a partir de su marco metodológico foresight, construye escenarios para explorar cuatro futuros plausibles que emergen de la interacción entre dos variables críticas: la velocidad del avance tecnológico en IA y el nivel de preparación de la fuerza laboral global.
Esta metodología, probada en contextos de alta incertidumbre estratégica, contribuye a que los líderes organizacionales identifiquen decisiones y acciones estratégicas que generen valor independientemente de cuál de esos futuros se materialice.
Los Cuatro Escenarios:
El modelo del WEF construye cuatro futuros plausibles a partir de dos vectores fundamentales: la velocidad del avance en IA (exponencial vs. incremental) y la preparación de la fuerza laboral (amplia vs limitada). Esta matriz genera escenarios que van desde el optimismo organizacional hasta la fractura social.
Primer escenario: Progreso Supercargado
En éste, la IA alcanza capacidades exponenciales mientras que la fuerza laboral desarrolla las competencias necesarias para co-evolucionar con la tecnología.
Aquí, la productividad se dispara y emergen nuevas ocupaciones centradas en la orquestación de agentes de IA, aunque los marcos éticos y las redes de seguridad social luchan por mantener el ritmo (World Economic Forum, 2026). Este futuro favorece a organizaciones que invirtieron anticipadamente en literacidad digital y frameworks de gobernanza de IA.
Segundo escenario: La era del desplazamiento
Contrario a esto, este escenario describe un futuro donde el mismo avance exponencial de IA se encuentra con una fuerza laboral mal preparada. McKinsey (2025) documenta que 88% de las empresas ya usan IA en al menos una función, pero la demanda de habilidades relacionadas con IA creció 70% solo entre 2024 y 2025 (LinkedIn, 2025).
En este escenario, la automatización se convierte en una solución de emergencia ante la escasez de talento, generando desplazamiento masivo, erosión de la confianza del consumidor y tensiones sociales críticas.
Tercer escenario: Economía Co-Piloto
Éste emerge cuando el progreso de la IA es gradual y la preparación laboral es alta. Aquí predomina la augmentación (RAE,2026), sobre la automatización masiva. Las organizaciones que invirtieron en capacitación continua, movilidad interna e infraestructura digital están mejor posicionadas para absorber las innovaciones tecnológicas de manera sostenible. Este futuro privilegia el pragmatismo sobre el aceleracionismo.
Augmentación vs. Automatización:
Cuando se habla de augmentación, esto se refiere a que la IA amplifica y potencia las capacidades humanas, sin reemplazar al colaborador. Es como darle un «superpoder» a la persona.
En contraste, la automatización busca eliminar completamente la participación humana en una tarea. Un PM que usa IA para generar el primer borrador de un cronograma, pero aplica su experiencia para ajustar riesgos, está siendo aumentado. Un sistema que procesa facturas de principio a fin sin revisión es automatización pura.
La augmentación es estratégicamente superior porque: (1) retiene el conocimiento organizacional, (2) permite adaptabilidad contextual, (3) construye capacidades duraderas, y (4) genera confianza. En el escenario Co-Piloto, las organizaciones eligen deliberadamente este camino porque tienen el talento preparado para trabajar con la IA, no ser reemplazado por ella.
Cuarto Escenario: Progreso Estancado
Éste representa el escenario donde tanto el avance tecnológico como la preparación del talento avanzan lentamente.
Las ganancias en productividad son irregulares, la adopción de IA se concentra en geografías y sectores específicos, y la esperanza de prosperidad habilitada por IA se diluye en frustración colectiva y creciente desigualdad.
Tres tensiones críticas que toda organización debe confrontar
Lo valioso de este ejercicio de escenarios no radica en predecir cuál futuro prevalecerá, sino en comprender las dinámicas subyacentes que nos permitirán navegar cualquier resultado. Desde nuestra experiencia en consultoría en Latinoamérica, observamos tres tensiones críticas que toda organización debe confrontar.
Primera tensión: velocidad vs. preparación. El reporte documenta que 54% de ejecutivos globales esperan que la IA desplace empleos existentes, pero solo 24% cree que creará nuevos empleos (World Economic Forum, 2026). Esta asimetría revela un problema de diseño organizacional: estamos optimizando para eficiencia operativa sin invertir proporcionalmente en capacidades emergentes.
Consideramos que las organizaciones que lograrán competitividad sostenible serán aquellas que alineen sus estrategias de tecnología con sus estrategias de talento, no como funciones paralelas sino como sistemas interdependientes y complementarios entre sí.
Segunda tensión: automatización vs. augmentación. La automatización reduce costos en el corto plazo, pero la augmentación construye capacidades duraderas. Cuando una organización se automatiza sin considerar la experiencia del usuario interno, termina generando procesos rígidos que no pueden adaptarse a contextos cambiantes. En cambio, cuando diseñamos workflows que potencian la colaboración humano-IA, creamos sistemas que aprenden y evolucionan.
La pregunta estratégica es ‘dónde la combinación humano-IA genera valor diferenciado’.
Tercera tensión: gobernanza vs. innovación. Los frameworks de gobernanza de IA no deben percibirse como obstáculos a la innovación sino como habilitadores de confianza.
El reporte señala que las organizaciones con marcos transparentes de adopción de IA disfrutan menores primas de riesgo y mayores flujos de inversión (World Economic Forum, 2026). En contextos latinoamericanos, donde la confianza institucional es históricamente frágil, construir gobernanza de IA robusta es un prerequisito para la viabilidad de largo plazo.
Implicaciones Prácticas:
El WEF propone nueve estrategias ‘sin arrepentimientos’ que funcionan independientemente del escenario que se materialice. Desde nuestra práctica consultora, destacamos tres que consideramos fundamentales para organizaciones latinoamericanas.
Primero, comenzar pequeño y escalar lo que funciona. La tentación de implementaciones masivas de IA genera resistencia organizacional y desperdicia recursos. Experimentos controlados en áreas de bajo riesgo permiten aprendizaje acelerado a costo reducido. Esta metodología de pilotos iterativos es particularmente relevante en contextos donde el presupuesto de innovación es limitado.
Segundo, diseñar flujos de trabajo multigeneracionales. La brecha generacional en adopción tecnológica es real pero manejable. Los colaboradores más jóvenes, nativos de IA, pueden acelerar la curva de aprendizaje organizacional si creamos espacios de transferencia de conocimiento horizontal. Esto requiere repensar nuestros modelos de mentoría tradicionales y generar un lenguaje de patrones y comunidades de práctica que permitan el intercambio de conocimiento de forma pragmática y provocar la interacción de colaboradores para adoptar y adaptar el uso de IA según sus necesidades.
Tercero, anticipar necesidades de talento y proteger cadenas de valor. El uso de analytics predictivos habilitados por IA puede ayudarnos a identificar brechas de capacidades antes de que se vuelvan críticas. Esto implica desarrollar cadenas dinámicas de talento, fortalecer alianzas con agencias de staffing y con organizaciones educativas, y construir frameworks de movilidad interna que permitan a los colaboradores transitar entre roles a medida que las demandas evolucionan.
Preparación Estratégica: Una Respuesta Concreta al Desafío del Talento
Conscientes de que la preparación del talento es una de las variables críticas para determinar cuál escenario prevalecerá, en Proyectum hemos dado un paso estratégico al convertirnos en Authorized Training Partner (ATP) de AI CERTs®, la autoridad mundial líder en certificación de IA alineada con diversos proveedores y basada en roles (Proyectum, 2025).
Esta alianza representa más que la incorporación de nuevas certificaciones a nuestro portafolio. Es una declaración de posicionamiento estratégico: estamos convencidos de que una apuesta ganadora es el escenario de la Economía Co-Piloto, donde la preparación del talento permite que la augmentación prevalezca sobre el desplazamiento.
Al integrar certificaciones reconocidas internacionalmente en inteligencia artificial, blockchain, ciencia de datos y transformación digital con nuestra experiencia de 18 años en optimizar ecosistemas de gestión organizacional a través de metodologías adaptativas, estamos construyendo el puente que las organizaciones latinoamericanas necesitan para navegar hacia ese futuro deseado.
Como posibilitarios, no esperamos que el futuro nos suceda; creamos las condiciones para que el futuro que elegimos sea posible y se materialice.
Creando el Futuro que Elegimos
Los escenarios del WEF nos recuerdan que el futuro es algo que construimos con nuestras decisiones presentes. La pregunta fundamental es qué acciones estratégicas nos posicionan para prosperar en cualquiera de los escenarios presentados.
Como consultores, nuestra responsabilidad es traducir estos hallazgos globales en planes de acción contextualizados.
En Latinoamérica, donde enfrentamos desafíos particulares de infraestructura digital, movilidad de talento y marcos regulatorios, la adaptabilidad es estratégica y es una condición para mantenerse y prosperar.
Las preguntas que se planteaban al inicio del Año Uno cobran ahora dimensión estratégica:
- ¿Qué proyecto has estado posponiendo? → ¿Qué inversión en preparación de talento IA has retrasado?
- ¿Qué versión de ti has estado esperando permiso para ser? → ¿Qué modelo de organización augmentada estás esperando construir?
- ¿Qué conversación necesitas iniciar? → ¿Qué diálogo sobre gobernanza de IA requiere tu liderazgo?
Las organizaciones que integren perspectivas estructuradas en su planificación, es decir, la capacidad de anticipar sistemáticamente futuros posibles y usar los hallazgos para tomar mejores decisiones; que construyan culturas de aprendizaje continuo y que desarrollen capacidades de gobernanza de IA transparentes, estarán listas para tomar el liderazgo.
El Año Uno nos devuelve el volante. Los cuatro escenarios nos muestran las rutas posibles. Las estrategias y acciones consecuentes, nos dan el mapa y el vehículo para llegar.
Ahora solo falta que ejerzamos el liderazgo más importante: decidir deliberadamente hacia cuál futuro queremos movernos. Como posibilitarios estratégicos, no esperamos que 2030 nos suceda. Lo construimos, una decisión consciente a la vez, desde este 2026 que es el principio de todo.
Los invito a reflexionar sobre estas preguntas estratégicas y compartir sus perspectivas en los comentarios:
- ¿Cuál de los cuatro escenarios considera más probable para su industria específica en Latinoamérica? ¿Por qué?
- En su organización, ¿están invirtiendo más en automatización o en augmentación? ¿Cómo están midiendo el impacto de esa decisión?
- ¿Qué tensión crítica (velocidad vs. preparación, automatización vs. augmentación, gobernanza vs. innovación) está generando más fricción en su contexto organizacional?
- Si tuvieran que implementar una sola de las estrategias «sin arrepentimientos» del WEF en los próximos 90 días, ¿cuál sería y por qué?
- ¿Cómo están alineando actualmente sus estrategias de tecnología y talento? ¿Qué obstáculos estructurales han identificado para lograr esa integración?
- Desde su perspectiva, ¿qué papel juega el contexto latinoamericano (infraestructura, regulación, cultura organizacional) en determinar cuál escenario prevalecerá en nuestra región?
Comparte tus reflexiones, experiencias y perspectivas. El futuro del trabajo se construye en el diálogo colectivo.
Referencias
- Gray, D. (2016). Liminal thinking: Create the change you want by changing the way you think. Two Waves Books.
- LinkedIn. (2025). AI Labor Market Update. Economic Graph.
- McKinsey. (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey & Company.
- Proyectum. (2025). Proyectum promoverá el desarrollo de habilidades y conocimientos con IA en América Latina junto con AI CERTs®.
- Scharmer, C. O. (2016). Theory U: Leading from the future as it emerges (2nd ed.). Berrett-Koehler Publishers.
- Real academia de la lengua española, Augmentación, consultada en enero de 2026
- Valdés Garciatorres, J. (2026). 2026: El Año Uno, el Año del Nuevo Comienzo. Cuando los Números Susurran Posibilidades. Proyectum.
- World Economic Forum. (2026). Four futures for jobs in the new economy: AI and talent in 2030 (White Paper). Centre for the New Economy and Society.
