Las paradojas de nuestro tiempo: Una profesión emergente con medio siglo de práctica
Por: Jorge Valdés Garciatorres, MDO, PST, PMP
«La división del trabajo puede aplicarse con igual éxitoa las operaciones mentales que a las mecánicas, y asegura en ambas la misma economía de tiempo» Charles Babbage, On the Economy of Machinery and Manufactures, 1832
El mercado de contenidos sobre inteligencia artificial está promoviendo dos roles como la gran oportunidad laboral del momento: el Agent Trainer y el Agent Manager. Un e-book reciente de Mindstream, el newsletter de la red de medios de HubSpot, los presenta como empleos de seis cifras que casi nadie ha detectado, accesibles sin título en ciencias de la computación y con demanda creciente en empresas que despliegan agentes de IA a escala.
Vale la pena leer la descripción del puesto con atención. Según ese material, el Agent Manager supervisa varios agentes a la vez, especifica tareas con precisión, revisa resultados, proporciona contexto, establece metas, da retroalimentación y aumenta gradualmente las responsabilidades del agente conforme demuestra desempeño confiable. El propio documento lo admite sin rodeos cuando describe el rol como una combinación de director de proyectos y operador de IA.
Quien ha dirigido proyectos reconoce ahí su trabajo de todos los días. Definir alcance y criterios de aceptación, asignar trabajo con instrucciones claras, revisar entregables contra un estándar de calidad, gestionar el desempeño de quienes ejecutan y decidir cuándo escalar un problema constituyen el núcleo operativo de la dirección de proyectos desde hace más de medio siglo. Lo que cambia es la naturaleza de uno de los integrantes del equipo.
Los datos serios detrás del fenómeno hay que buscarlos fuera de los materiales promocionales. El Work Trend Index 2025 de Microsoft, con base en encuestas a 31,000 trabajadores en 31 países, documenta la emergencia de equipos híbridos humano-agente y proyecta que, en los próximos cinco años, los líderes esperan que sus funciones incluyan gestionar agentes de IA (36%), entrenarlos (41%) y diseñar sistemas multiagente (42%). El mismo reporte registra que 28% de los gerentes considera contratar administradores de fuerza laboral de IA en los siguientes 12 a 18 meses (Microsoft, 2025).
Llevo tres años asombrado de mi propia capacidad de asombro: todos los días ocurre algo notable en el mundo por causa de la IA, para bien y para mal. Todos los días aprendo algo. Uno de los episodios más recientes fue mi participación en el curso Gestión Agéntica de Proyectos, impartido por Rodrigo Sandoval, mi colega de Proyectum Chile. Una de las cosas más sorprendentes es la reflexión que se hizo en el curso… Hace 3 o 4 meses, los agentes no existían aún, al mentos, para el mercado abierto. En este curso terminé de entender que el rol del Director de Proyectos deberá transformarse en el de orquestador y líder de equipos de inteligencia mixta, orgánica e inorgánica, y que la PMO enfrenta una evolución adicional: pasar de administrar procesos y reportes a gestionar decisiones, porque cuando los agentes ejecutan buena parte del trabajo operativo, lo que queda en manos humanas es precisamente decidir qué se delega, con qué límites y bajo qué criterios de calidad.
Esa transformación ya cuenta con un marco formal. En junio de 2026, PMI publicó The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management, el primer estándar global aprobado por ANSI para la aplicación de IA en el trabajo de proyectos, con ocho principios rectores, cinco dominios de desempeño y un ciclo de vida para implementaciones de IA con supervisión humana en el centro (Project Management Institute, 2026). El director de proyectos parte con ventaja estructural: la mitad del perfil que el mercado describe como novedad es su competencia central, y para la otra mitad ya existe un estándar profesional.
Convertir esa ventaja estructural en ventaja real exige trabajo deliberado y aquí me incluyo. Supervisar un sistema probabilístico requiere capacidades que la formación tradicional en dirección de proyectos deja fuera: evaluar la calidad de las salidas de un modelo, distinguir cuándo un error proviene de los datos y cuándo de la instrucción, y calibrar cuánta autonomía delegar en cada etapa. La disciplina aporta el andamiaje; el criterio para operar con inteligencia no humana se construye con práctica intencionada.
El mercado seguirá publicando materiales que presentan estos roles como territorio virgen, porque la narrativa de la oportunidad oculta vende suscripciones. Mientras tanto, la profesión que lleva décadas especificando trabajo, revisando resultados y gestionando desempeño tiene ante sí una decisión concreta: dejar que otros perfiles definan cómo se supervisa a los agentes de IA en las organizaciones, o llegar primero con estándar en mano. Si el Agent Manager es en efecto parte director de proyectos y parte operador de IA, ¿qué mitad del perfil te falta construir a ti?
Referencias
- Babbage, Charles, On the Economy of Machinery and Manufactures, Public Domain Book, 1832
- Microsoft. (2025). 2025 Work Trend Index annual report: The year the Frontier Firm is born. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
- Mindstream & HubSpot. (s.f.). The $100K AI jobs no one’s talking about: Agent trainers & managers.
- Project Management Institute. (2026). The standard for artificial intelligence in portfolio, program, and project management. PMI.
