• Por la Dra. Lívia Mandelli

Durante mucho tiempo, se recono­cía al líder como la persona que más sabía. Era quien mejor conocía el negocio, acumulaba expe­riencia y conseguía ofrecer respuestas cuando el equipo aún intentaba comprender el problema. Esta imagen tenía sentido en un mundo en el que la información y el conocimiento eran recur­sos escasos. Orientó carre­ras profesionales, ascen­sos y modelos de gestión. El entorno ha cambiado, pero parte de nuestras creencias sobre la autoridad continúa anclada en esta lógica.

La inteligencia artificial ace­lera este cambio al hacer que los análisis, los escenarios y las hipótesis sean accesibles para muchas más personas. El AI Index Report 2026, del Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, ayuda a dimen­sionar la velocidad de este avance: en apenas un año, los modelos de frontera evolucio­naron alrededor de 30 puntos porcentuales en el Humani­ty’s Last Exam, una prueba diseñada para resultar difícil incluso para sistemas avan­zados. Esto no significa que la tecnología sea infalible. Todavía se equivoca, sim­plifica contextos y presenta desempeños muy diferentes según la tarea. Aun así, ya resulta difícil imaginar que la legitimidad futura de un líder pueda seguir sustentándose únicamente en su capacidad para procesar información y llegar rápidamente a una res­puesta. Actualmente, obser­vamos un desplazamiento evidente del poder del cono­cimiento; es decir, si antes los líderes eran reconocidos por sus conocimientos y por su capacidad para resolver problemas, estas dos com­petencias ya pueden ser des­empeñadas por la IA. ¿Qué le queda entonces al liderazgo? LA RESPONSABILIDAD DECISORIA.

Es aquí donde la conversación sobre liderazgo adquiere otro matiz. Si la inteligencia ana­lítica se vuelve más accesi­ble, el elemento diferencia­dor pasa a ser la capacidad de transformar el conocimiento abundante en buenas decisio­nes. La IA no reduce la impor­tancia del liderazgo; aumenta la responsabilidad de quie­nes definen hacia dónde se dirigirá toda esta capacidad. Una buena decisión puede adquirir escala, pero también pueden hacerlo una premisa equivocada, un sesgo inad­vertido o una elección sin un responsable definido. Por ello, el desafío no consiste únicamente en aprender a utilizar nuevas herramien­tas. Consiste en revisar nues­tra relación con la autoridad, el poder y la responsabilidad, así como en reconocer que la inteligencia y el discerni­miento no son lo mismo.

Muchos ejecutivos llegaron a puestos de liderazgo porque se convirtieron en excelen­tes solucionadores de pro­blemas. Fueron valorados por conocer el negocio, anti­cipar riesgos y tomar deci­siones con rapidez. Estas competencias siguen siendo importantes, pero ya no bas­tan como fuente exclusiva de autoridad. Una inves­tigación presentada por el World Economic Forum en 2026 evidencia esta transi­ción: el 97 % de los líderes de recursos humanos consulta­dos considera que las compe­tencias centradas en el ser humano son aún más rele­vantes en la era de la IA, y el 64 % afirma que sus organi­zaciones han pasado a valo­rar más la capacidad de iden­tificar nuevos problemas que la de resolver proble­mas conocidos. Se trata de la transición del líder expert al líder enabler: menos con­centrador de respuestas y más creador de condiciones para que diferentes inteli­gencias puedan contribuir.

Este cambio es más profundo de lo que parece. Una orga­nización puede recibir una respuesta brillante para una pregunta mal formulada, automatizar un proceso que debería haber sido redise­ñado o hacer más eficiente una práctica que ha perdido su razón de ser. La calidad de la respuesta no corrige la pobreza de la pregunta; en algunos casos, únicamente la disimula. El trabajo del líder comienza antes de la solu­ción, al definir qué problema merece atención, qué crite­rios deben orientar la elección y quién debe participar en la conversación. Hacerlo exige conocimientos, curiosidad y humildad para admitir que la primera interpretación puede no ser la mejor.

La dimensión más delicada de esta transición se encuen­tra en la identidad. Cuando alguien ha sido reconocido durante muchos años por ser la persona que sabía, la demo­cratización del conocimiento puede percibirse como una pérdida de espacio. Un pro­fesional más joven presenta un análisis que el ejecutivo no realizó; una herramienta identifica un patrón que los especialistas no advirtieron; alguien del equipo domina una tecnología que el direc­tivo todavía está aprendiendo a utilizar. Estas situaciones pueden despertar curiosidad o una sensación de amenaza. Los líderes que se sienten amenazados suelen centra­lizar, controlar y proteger el territorio que antes susten­taba su relevancia.

Los líderes más seguros reali­zan el movimiento contrario: acercan perspectivas, acogen el disenso y ayudan al equipo a distinguir entre evidencia, interpretación y preferencia. Su fortaleza deja de residir en ser la persona más inteli­gente de la sala y pasa a mani­festarse en su capacidad para hacer que toda la sala piense mejor.

Existe una diferencia impor­tante entre instalar una tec­nología e incorporarla al tra­bajo. La primera tarea puede incluirse en un cronograma; la segunda afecta a la identi­dad profesional, la confianza, las competencias y el poder. El estudio global de directo­res ejecutivos realizado por el IBM Institute for Business Value junto con Oxford Eco­nomics, en 2025, reveló que el 61 % de las organizaciones estaba adoptando agentes de IA y preparando su utilización a escala. Al mismo tiempo, apenas el 25 % de las iniciati­vas había generado el retorno esperado y solo el 16 % había alcanzado una escala empre­sarial. McKinsey obtuvo un resultado similar: entre los 25 factores analizados, el rediseño de los flujos de tra­bajo fue el que presentó una mayor relación con el impacto en los resultados operativos. Por consiguiente, adquirir tecnología dista mucho de ser lo mismo que transformar el trabajo.

Esta distancia suele aumen­tar cuando tratamos el tiempo humano como si avan­zara a la misma velocidad que el sistema. Una herramienta cambia en cuestión de sema­nas; la confianza, los nuevos roles y los hábitos requieren más tiempo. Cuando la trans­formación afecta al lugar que una persona cree ocupar, sur­gen preguntas que no siem­pre llegan a plantearse en las reuniones: ¿sigo siendo com­petente? ¿Mi experiencia todavía tiene valor? ¿Tendré autonomía o seré únicamente alguien que confirma lo que el sistema recomienda? Ignorar estas preguntas no acelera la adopción. Puede generar un uso superficial, una resis­tencia silenciosa y una con­formidad pública que, en la práctica, preserva la antigua forma de trabajar.

Por esta razón, la cultura y el liderazgo forman parte de la estrategia de IA. Amy Edmondson demostró que aprender en equipo implica riesgos interpersonales: pedir ayuda, admitir un error, dis­crepar y presentar informa­ción incómoda. Cuando las personas temen ser castiga­das o parecer incompetentes, protegen su propia imagen y ocultan precisamente las señales que la organización necesita. La seguridad psico­lógica no implica una ausen­cia de exigencia; consiste en un entorno en el que el rigor y la franqueza coexisten. En la adopción de la IA, esto signi­fica contar con líderes capa­ces de decir “todavía no lo sé”, equipos autorizados a cues­tionar las recomendaciones y errores analizados antes de que adquieran escala. Si los líderes fingen comprenderlo todo y tratan cada duda como una forma de resistencia, la tecnología podrá implemen­tarse, pero el aprendizaje no tendrá lugar.

Universitarios paraguayos pusieron en debate el impacto de la inteligencia artificial en los medios de comunicación, y de manera especial en la radiodifusión.

Más de 60 estudiantes de Comunicación Audiovisual y Ciencias de la Comunicación participaron de un encuentro con el periodista y productor argentino Horacio Barrios, quien compartió su experiencia sobre el oficio periodístico y los desafíos que presenta hoy día la radio.

Para el comunicador, la radio no solo es un vehículo, es puente, cultura y construcción de identidad y pertenencia.

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Asimismo, analizó los cambios que atraviesa la comunicación y la irrupción de la inteligencia artificial. En ese sentido, plantea si la tecnología viene a complementar o reemplazar el trabajo humano.

La actividad, denominada “Gracias por la radio”, fue organizada por ambas carreras de una universidad privada como parte de los trabajos de extensión universitaria que complementan la formación del alumnado.

Durante la conferencia, Barrios abordó la evolución de la radio y los medios, la producción, las nuevas tecnologías y el impacto de la IA.

El encuentro permitió a los estudiantes acercarse a la experiencia de un profesional del sector y conocer los desafíos y oportunidades que plantea el actual escenario de la comunicación.

Por otro lado, el conferencista compartió aspectos de su trayectoria profesional. Es periodista, locutor, productor e investigador independiente con amplia trayectoria en radio, es autor de libros y de más de 300 artículos sobre radiodifusión, con investigaciones de alcance internacional.

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El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, tachó este domingo de “fuerzas negativas” a las voces que piden ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), una opinión expresada por los gigantes de esta tecnología cuando se multiplican las advertencias sobre sus riesgos.

“Creo que hay muchas fuerzas negativas que están sacando el tema cuando no deberían hacerlo, y están planteando cosas que no van a suceder”, declaró el presidente republicano a la prensa durante su visita a Irlanda.

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Estas declaraciones se producen pocos días después de que el investigador de IA, Jacob Coxon, decidiera abandonar esta industria tras acusar a las empresas estadounidenses OpenAI y Anthropic de “jugar con nuestras vidas” en la carrera por desarrollar modelos capaces de automejorarse.

Coxon, de 27 años, hizo sonar la alarma tras haber pasado los tres últimos años preentrenando modelos de IA, primero en OpenAI y luego, este año, en su rival Anthropic, al que consideraba más cauto en su enfoque.

El preentrenamiento es la etapa en la que los modelos de IA absorben cantidades ingentes de datos. “Las personas que construyen IA creen firmemente que podría matarnos a todos antes de que termine la década”, afirmó en una publicación en X.

Esta revelación llevó al director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, el sábado, a instar a las empresas a que frenen su rápido desarrollo, en medio de la creciente preocupación por los riesgos de los sistemas informáticos “superinteligentes”.

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El jefe de OpenAI, Sam Altman, y Elon Musk, propietario de xAI, intervinieron rápidamente para apoyar el diagnóstico de Amodei, mientras aumenta la presión para mejorar la supervisión. Altman también declaró en una entrevista publicada el sábado que su empresa no saldrá a bolsa este año, alegando preocupaciones de seguridad.

Fuente: AFP

La carrera por desarrollar sistemas de inteligencia artificial cada vez más potentes comienza a abrir una pregunta que hasta hace poco parecía propia de la ciencia ficción: ¿Se puede y es seguro ralentizar el desarrollo de la IA?

El empresario Elon Musk considera que sí. El magnate respaldó públicamente la propuesta de Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, quien planteó reducir el ritmo de avance de los modelos más avanzados para evitar que sus capacidades crezcan más rápido que los mecanismos destinados a controlarlas.

“Dario tiene razón”, escribió Musk en su cuenta de X, en referencia a la propuesta del ejecutivo de Anthropic.

La discusión no plantea necesariamente detener la inteligencia artificial ni abandonar sus potenciales beneficios. La idea es introducir una suerte de “velocidad controlada” en el desarrollo de los modelos más avanzados, de manera que la investigación sobre seguridad, evaluación y alineación pueda acompañar el aumento de sus capacidades.

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Amodei propone avanzar en tres frentes:

• El primero consiste en incorporar evaluadores externos independientes dentro de las compañías de IA, con acceso permanente a sus procesos y sistemas para comprobar si realmente se cumplen las medidas de seguridad y detectar incidentes.
• El segundo plantea que las principales empresas de IA de los países democráticos coordinen estándares comunes de seguridad y establezcan límites frente a avances que se produzcan sin controles suficientes.
• El tercer paso llevaría la discusión al ámbito internacional, buscando acuerdos entre gobiernos, incluso entre países con sistemas políticos enfrentados, para establecer reglas mínimas sobre el desarrollo y los usos más peligrosos de esta tecnología.

En otras palabras, la propuesta no consiste simplemente en “apagar” la IA, sino en ganar tiempo para probar mejor los modelos, identificar comportamientos inesperados, reforzar los controles y establecer reglas antes de que las capacidades de estas herramientas superen la capacidad de supervisarlas.

La tecnología también puede acelerar investigaciones científicas, mejorar diagnósticos, aumentar la productividad y generar avances que actualmente serían difíciles de alcanzar por métodos tradicionales. El propio Amodei reconoce ese potencial.

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El problema aparece cuando sistemas cada vez más autónomos pueden ejecutar tareas complejas, desarrollar estrategias, utilizar herramientas digitales o participar en procesos que sus creadores no pueden predecir completamente.

A esto se suma otro factor: la velocidad. Si cada generación de modelos contribuye a desarrollar la siguiente, el progreso podría acelerarse todavía más. Amodei advierte que esta posibilidad de “mejora recursiva” podría hacer que la evolución de los sistemas avance más rápido que la capacidad humana para comprenderlos y establecer mecanismos efectivos de control.

También existen riesgos más inmediatos y concretos: utilización de IA para ciberataques, fraude, manipulación de información, desarrollo de armas o automatización de actividades ilícitas. Es decir, no hace falta imaginar una máquina consciente que decida destruir a la humanidad para encontrar peligros reales.

Por eso, el debate que ahora respaldan Musk y otros referentes tecnológicos no debería reducirse a “IA sí” o “IA no”. La pregunta más importante es otra: ¿qué tan rápido estamos dispuestos a avanzar cuando todavía no sabemos con absoluta certeza cómo se comportarán los sistemas que estamos construyendo?