La rápida evolución de la Inteligencia Artificial está transformando la economía y el trabajo, pasando de la simple automatización a una colaboración en el razonamiento entre humanos y máquinas. Esta colaboración que potencia el conocimiento, la denominamos trabajo mixto humano-IA. El Talento Interior Bruto surge como una medida del verdadero potencial de crecimiento, integrando capacidades humanas irremplazables —creatividad, pensamiento crítico, inteligencia emocional— con el poder de la IA para procesar datos y generar soluciones a gran escala. En este “trabajo mixto”, la IA libera a las personas de tareas repetitivas y amplifica su capacidad para innovar, decidir y liderar éticamente. La alfabetización en IA y la ingeniería de prompts se convierten en habilidades esenciales, mientras que organizaciones ágiles y altamente automatizadas redefinen la competitividad. Lograr un crecimiento inclusivo y sostenible requiere una estrategia de IA que combine ética, educación y visión a largo plazo, asegurando que la tecnología sirva al progreso colectivo.

The rapid evolution of Artificial Intelligence is transforming the economy and work, moving from simple automation to collaborative reasoning between humans and machines. This collaboration that increase knowledge is named as mixed work human-AI. Gross Inner Talent emerges as a measure of true growth potential, combining irreplaceable human capabilities—creativity, critical thinking, emotional intelligence—with AI’s power to process data and generate large-scale solutions. In this “mixed work,” AI frees people from repetitive tasks and amplifies their ability to innovate, decide, and lead ethically. AI literacy 6  and prompt engineering become essential skills, while agile, highly automated organizations redefine competitiveness. Achieving inclusive, sustainable growth demands a AI strategy that integrates ethics, education, and long-term vision, ensuring technology serves collective progress.

La IA como redefinidor de paradigmas económicos y laborales.

La Inteligencia Artificial ha trascendido su rol como mera herramienta de optimización para convertirse en un redefinidor fundamental de la estructura misma de las economías, el trabajo y la producción de valor. Las máquinas no solo procesan información, sino que también exhiben capacidades de razonamiento que, en ciertos dominios, superan la cognición humana.¹ Esta progresión, que abarca desde algoritmos de aprendizaje automático hasta la IA generativa capaz de producir datos y contenidos novedosos, está alterando fundamentalmente la forma en que se produce, consume, interactúa y vive. La IA no es una simple mejora tecnológica; es un catalizador que está impulsando una transformación económica y social profunda, obligando a una reevaluación de los modelos de negocio, las estructuras laborales y las métricas de valor tradicionales.
 

El Talento Interior Bruto y las soluciones basadas en IA.

En el trabajo desarrollado con el Prof. Oriol Amat, el Talento Interior Bruto (TIB) es un concepto integral diseñado para evaluar la capacidad de crecimiento de una región u organización, capturando el valor de los activos de conocimiento humano ¹ en lo que denominaremos una "Economía Aumentada". A diferencia del PIB, que es una medida reactiva de la actividad económica, el TIB ofrece una perspectiva proactiva y orientada al futuro. Se centra en la capacidad de generar y aprovechar el conocimiento que reside en el talento humano producido y acumulado dentro de esta nueva economía.

El Talento Interior Bruto (TIB) representa las capacidades únicas e irremplazables de las personas, como la creatividad, el pensamiento crítico, la inteligencia emocional y la ética, además de considerar la demografía, la innovación, la educación y las políticas que dan apoyo a todo ello.¹ Son estas capacidades las que permiten la innovación, la adaptación y la aplicación sabia del conocimiento en la economía aumentada. Por otro lado, las aportaciones de la Inteligencia Artificial engloban la capacidad de la IA para procesar datos a una escala sin precedentes, automatizar tareas complejas, optimizar decisiones y generar nuevas ideas o contenidos, impulsando la eficiencia y la escala. La verdadera fuerza de la economía aumentada reside en la sinergia entre estos dos componentes: la capacidad de aprovechar las vastas aportaciones de la IA mediante el ingenio y la dirección ética del talento humano. Esta combinación, que excede la mera suma de sus partes, es la que impulsará el crecimiento económico y la competitividad en el siglo XXI.
 

La velocidad y escala de la IA y el imperativo de adaptación humana.

Por primera vez en la historia, el volumen y la importancia de la información y las aportaciones generadas por el razonamiento de la IA serán más rápidos y amplios que los generados por los humanos. Esta velocidad sin precedentes exige una adaptación igualmente rápida en la absorción y aplicación del conocimiento humano. Esta situación crea una presión imperante para acelerar el aprendizaje humano, la toma de decisiones y los ciclos de innovación, con el fin de aprovechar eficazmente este conjunto de aportaciones de la IA en rápida expansión, en lugar de verse abrumado por él.

Esta dinámica plantea un desafío crucial que podría denominarse "brecha de absorción" del conocimiento humano. Si los sistemas cognitivos y organizacionales humanos no logran mantener el ritmo con el volumen y la velocidad de los hallazgos y capacidades generados por la IA, una porción significativa del potencial transformador de la IA podría perderse o aplicarse de manera no adecuada. No es suficiente que la IA genere razonamiento y aportaciones al conocimiento; los humanos deben ser capaces de absorberlo y actuar sobre él de manera efectiva. Esta brecha de absorción exige una reevaluación fundamental de los paradigmas educativos, los procesos de aprendizaje organizacional y el diseño de interfaces humano-IA. Implica que las estrategias no solo deben enfocarse en el desarrollo de la IA, sino también en la mejora de la capacidad cognitiva humana, la agudización del discernimiento crítico y el fortalecimiento de las capacidades de adaptación. Además, es importante que la IA sea explicable e interpretable (XAI) para facilitar la comprensión y la confianza humanas, asegurando que la rápida expansión de las aportaciones de la IA pueda integrarse de manera ética y efectiva en los marcos de toma de decisiones humanas.
 

La IA como aumentador de capacidades humanas y la importancia de la "alfabetización en IA"

Lejos de ser una amenaza total, la IA actúa como una herramienta poderosa para aumentar el intelecto humano. Al proporcionar acceso rápido a vastos repositorios de información, automatizar tareas analíticas complejas y ofrecer soporte basado en datos para la toma de decisiones, la IA mejora la eficiencia y el alcance de la innovación humana, permitiendo a los profesionales concentrarse en actividades de mayor valor.

En este contexto, la "alfabetización en IA" se vuelve una competencia central que equipa a individuos y organizaciones con el conocimiento y las habilidades necesarias para usar la IA de manera segura, transparente y responsable.⁷ Esta comprensión es vital a medida que los diferentes sistemas de IA incluidos los agentes de IA asumen cada vez más tareas que antes realizaban los humanos, haciendo que las habilidades fundamentales y la comprensión sean esenciales para impulsar la innovación y el crecimiento estratégico dentro de las organizaciones, lo que en última instancia beneficia a la sociedad. La alfabetización en IA amplifica la inteligencia humana al descubrir patrones en vastos conjuntos de datos, empoderando a los empleados para seleccionar y utilizar las herramientas de IA adecuadas. Una base sólida en alfabetización en IA permite a los empleados innovar, experimentar y desarrollar soluciones, fomentando la creatividad y permitiendo a las organizaciones identificar oportunidades, impulsando la competitividad y el liderazgo en el mercado. Está claro que las personas debemos formarnos con conocimientos de ámbito, pero también habilidades blandas y sociales además de alfabetización en IA (AI literacy) para optimizar su colaboración. Para el uso efectivo de esas herramientas se requiere una base de comprensión de conceptos de IA fundamentales.

Más allá de eso, la demanda de talento en inteligencia artificial sigue evolucionando a medida que las organizaciones pasan de la experimentación inicial a un despliegue más amplio. Aunque en 2023 se produjo una importante contracción, 2024 trajo consigo una reactivación de la contratación—especialmente de científicos de datos e ingenieros—a medida que las empresas buscan integrar la IA más profundamente en los flujos de trabajo principales. La demanda de puestos en desarrollo de software se ha estabilizado, mientras que el crecimiento en posiciones centradas en producto y soluciones sugiere un énfasis creciente en impulsar la integración empresarial y el impacto en los usuarios. Si bien el 46 % de los líderes señalan las carencias de habilidades en sus plantillas como una barrera importante para la adopción de la IA, y más del 20 % de los empleados encuestados afirman haber recibido una formación mínima, atender las necesidades actuales de actualización de competencias es solo una parte de la ecuación. A medida que los agentes de IA se integren más en los flujos de trabajo de las empresas, el panorama del talento seguirá evolucionando, orientándose hacia capacidades que respalden la colaboración humano–IA. Con el tiempo, esta relación simbiótica entre trabajadores y sistemas de IA dejará de ser algo excepcional y pasará a ser algo fundamental, transformando gradualmente la forma en que los equipos operan, cómo se toman las decisiones y cómo se crea valor dentro de las organizaciones. ¹⁵ 
 

El "Prompt Engineering" como habilidad para todo el mundo.

Una de las habilidades más estratégicas y de rápido crecimiento en la era de la IA es la ingeniería de prompts. Los ingenieros de prompts son especialistas en formular las instrucciones óptimas para que los modelos de IA generativa produzcan los resultados deseados. Su rol es crucial para desbloquear el potencial creativo y la eficiencia de la IA. Un estudio de Boston Consulting Group (BCG) ¹⁴ demostró que los participantes que recibieron capacitación adicional en ingeniería de prompts superaron a aquellos que usaron IA sin dicha guía, logrando una mejora del 46.6% en la calidad de su trabajo.² Esto subraya la importancia de entender cómo comunicarse eficazmente con la IA para maximizar su efectividad.²

En general, el uso inteligente de la IA, permite pensar en startups unicornio de unas pocas personas ⁵ o las pymes ⁴ para operar con una mínima dotación de personal, incluso sin profundas habilidades técnicas especializadas. Tradicionalmente, la experiencia técnica implicaba la capacidad de ejecutar tareas técnicas complejas, como la codificación o el análisis de datos. Sin embargo, a medida que la IA automatiza vastas porciones de estas tareas ⁴, el valor se desplaza de la ejecución manual a la capacidad de guiar, orquestar y gestionar sistemas de IA. La mentalidad de "humano + agente" y la necesidad de "orquestadores de agentes" ¹² refuerzan esta transformación.

Esto implica que la alfabetización técnica se centrará menos en el dominio de cada detalle técnico granular y más en la comprensión de las capacidades y limitaciones de la IA, el diseño de flujos de trabajo efectivos que integren la IA, la interpretación de los conocimientos generados por la IA y la garantía del control ético y de calidad. Esta evolución democratiza el acceso a capacidades avanzadas, permitiendo potencialmente a fundadores sin un background técnico tradicional construir empresas de tecnología.⁵ Sin embargo, también exige una nueva forma de fluidez digital, centrada en la interacción sofisticada entre humanos y IA y la supervisión estratégica, redefiniendo así la propia definición de "experiencia técnica" en la economía aumentada.

La Inteligencia Artificial está remodelando el mercado laboral con una dualidad significativa. Por un lado, la "IA de Automatización" se refiere a tecnologías que sustituyen el trabajo al automatizar tareas rutinarias, repetitivas o basadas en reglas en diversas ocupaciones. Esta IA puede desplazar directamente a trabajadores en roles de baja o media cualificación, lo que lleva a una reducción de la demanda de ciertas habilidades y, potencialmente, a una presión a la baja sobre los salarios en esos segmentos.

 Por otro lado, la "IA de Aumento" son tecnologías diseñadas para mejorar la producción, la eficiencia y las capacidades de los trabajadores humanos. Esta IA actúa como un copiloto o asistente, permitiendo a los humanos realizar tareas más complejas, tomar decisiones más informadas o ser más creativos. La IA de aumento fomenta la emergencia de nuevo trabajo y eleva los salarios en ocupaciones de alta cualificación, ya que potencia el valor del talento humano.
 

Profundización en las habilidades blandas

Los empleadores esperan cada vez más que los trabajadores posean un equilibrio entre habilidades duras y blandas.⁷ Las habilidades técnicas clave en demanda incluyen el análisis de datos impulsado por IA, la ciberseguridad y la alfabetización tecnológica. Las habilidades blandas críticas abarcan el pensamiento creativo, la inteligencia emocional, la resiliencia, la flexibilidad, la agilidad, la curiosidad y el aprendizaje continuo. La clave para mantenerse relevante en este mercado laboral cambiante reside en desarrollar la capacidad de trabajar junto a la IA, aprovechando sus fortalezas mientras se aplican habilidades exclusivamente humanas que las máquinas aún no pueden replicar.¹⁰ Habilidades como el liderazgo y la influencia social, la gestión del talento y la orientación al servicio también han ganado importancia.⁸ Para adaptarse a este cambio, el 77% de los empleadores planean priorizar el reskilling y upskilling de su fuerza laboral para mejorar la colaboración con los sistemas de IA para 2030.⁸ De manera que los trabajos de adaptarse a los trabajos más necesarios y evitar los que quedarán obsoletos. ⁹

La necesidad de potenciar las habilidades puramente humanas será un elemento cada vez más necesario. Este concepto abarca un conjunto de atributos que incluyen la educación formal, las habilidades blandas y las adquiridas, el potencial innato y la experiencia acumulada. Es el motor de la "sabiduría" en la economía aumentada; mientras la IA puede procesar información, calcular, razonar y generar "información" a una escala y velocidad sin precedentes, el talento humano, especialmente cuando se guía por valores éticos y un profundo entendimiento contextual, es indispensable para aplicar este "conocimiento" de manera sabia y beneficiosa para el progreso social. En este panorama de convergencia humano-máquina, ciertas habilidades humanas se vuelven no solo valiosas, sino irremplazables por la IA, destacando su valor único y creciente. Estas incluyen la creatividad e imaginación, la inteligencia emocional, el pensamiento crítico y la resolución de problemas complejos y novedosos, la ética y la moral y la habilidades sociales y la colaboración interpersonal.
 

Definición del trabajo mixto y sus características operativas

El concepto de "trabajo mixto" no tiene que ver con el "trabajo híbrido" (que se refiere a la combinación de trabajo presencial y remoto). El trabajo mixto describe la integración intrínseca y constante de las capacidades humanas y las de la IA en la ejecución de las tareas diarias. No es una opción, sino una nueva forma de operar.

La IA libera a las personas de las tareas repetitivas y les deja espacio para pensar, crear y decidir mejor. No es solo automatización; es aumento de capacidades. La clave reside en cómo se utiliza lo que la IA genera, lo que exige nuevas habilidades: saber preguntar, interpretar, sintetizar y, sobre todo, integrar la lógica con la ética.
 

Modelos avanzados de colaboración humano-IA.

La colaboración humano-IA se manifiesta en diversos arquetipos y modelos de interacción, cada uno con implicaciones distintas para la eficiencia y el rol humano.

El Arquetipo Centauro: El estilo Centauro, inspirado en la criatura mitológica mitad humana, mitad caballo, simboliza una clara división estratégica entre las tareas humanas y las de la máquina.² En este enfoque, el usuario humano decide estratégicamente qué tareas manejar y cuáles delegar a la IA, demostrando una conciencia aguda de las fortalezas y debilidades de la IA .²Un ejemplo histórico de este concepto se encuentra en el "ajedrez avanzado" introducido por el gran maestro Garry Kasparov, donde el jugador humano utiliza un motor de ajedrez para explorar los posibles resultados de los movimientos, pero es el jugador humano quien controla y decide el juego. En un estudio de BCG ¹⁴, los participantes que adoptaron este estilo lograron mantener el control sobre su trabajo mientras aprovechaban las capacidades de la IA para tareas específicas, como la generación de características de un nuevo producto de calzado.² Este enfoque resultó en una mejora del 43% en la calidad del trabajo para aquellos que inicialmente tuvieron un rendimiento inferior y del 17% para los de alto rendimiento.

El Arquetipo Cyborg: Mientras que el enfoque Centauro enfatiza una división del trabajo, el estilo Cyborg representa una colaboración más fluida y sin fisuras entre humanos y IA.² En este enfoque, la frontera entre humano y máquina se difumina, similar a los organismos cibernéticos de la ciencia ficción. Un ejemplo del estudio ilustra este enfoque: los participantes estilo Cyborg colaboraron con la IA para idear, redactar borradores y editar el producto final de una estrategia de marketing para un producto de calzado de nicho. Esta integración profunda y continua de las capacidades humanas y de la IA es una característica distintiva del trabajo mixto.

Modelos de interacción (Human-in-the-Loop, Human-on-the-Loop, Human-in-Command)
Estos modelos ilustran los distintos niveles de autonomía de la IA y de control humano en el lugar de trabajo, reflejando la confianza y la transparencia necesarias para una colaboración efectiva.

●    Human-in-the-Loop (Humano en el bucle): Este enfoque implica que los humanos están activamente involucrados en el proceso de toma de decisiones de la IA. Los sistemas de IA pueden generar recomendaciones o análisis, pero la decisión final o la validación crítica recaen en el ser humano. Es particularmente útil en escenarios donde la supervisión humana es esencial debido a la complejidad, la sensibilidad ética o la necesidad de juicio contextual, como en el diagnóstico médico o la aprobación de préstamos financieros.
●    Human-on-the-Loop (Humano en el bucle de supervisión): En este enfoque, los humanos supervisan y corrigen las decisiones de la IA, actuando como una red de seguridad. La IA opera de forma más autónoma, pero el humano interviene solo cuando se detectan anomalías, errores o situaciones inesperadas. Este enfoque se utiliza a menudo en sistemas autónomos, como los coches autónomos o la gestión de redes eléctricas, donde la IA maneja la mayoría de las operaciones, pero puede ser necesaria la intervención humana para manejar situaciones críticas o imprevistas.
●    Human-in-Command (Humano al mando): Este enfoque implica que los humanos mantienen la autoridad y el control final sobre los procesos de toma de decisiones y las acciones, mientras que los sistemas de IA proporcionan apoyo, recomendaciones y automatización de tareas de bajo nivel. La IA actúa como una herramienta avanzada a disposición del humano, que conserva la dirección estratégica y la responsabilidad última. Este modelo es común en la planificación estratégica, el diseño de productos o la investigación científica.
 

La "frontera irregular" de la IA y la necesidad de juicio humano y supervisión.

La IA no es una capacidad uniforme; sus capacidades son desiguales, descritas como una "frontera irregular".² Imagine una pared de fortaleza con torres que sobresalen de forma impredecible: dentro de la pared, la IA sobresale en tareas; fuera, lucha y es propensa a errores.² Esto subraya la necesidad crítica de la supervisión humana, el juicio y el pensamiento crítico para navegar la ambigüedad y la incertidumbre, especialmente en problemas sin precedentes o para los cuales no hay datos históricos. La confianza y la transparencia son pilares fundamentales de la colaboración efectiva entre humanos y la IA, requiriendo que los sistemas de IA sean explicables, responsables y transparentes en su funcionamiento.
 

Riesgos de la "descarga cognitiva" y cómo mitigarlos

Una dependencia excesiva de la IA, especialmente si el humano adopta un enfoque de "conductor dormido" (sleeping driver), permitiendo que la IA tome el control total sin supervisión crítica, puede llevar a la "descarga cognitiva" (cognitive offloading). Este riesgo implica la erosión de las habilidades cognitivas humanas fundamentales. La revalorización constante de las habilidades humanas "no replicables" —como la creatividad, la inteligencia emocional y el pensamiento crítico— se vuelve estratégica para mitigar este riesgo y asegurar que la IA aumente, en lugar de disminuir, las capacidades humanas. Esto genera una paradoja: a medida que la IA se vuelve más capaz y automatiza más tareas, libera a los humanos para trabajos de orden superior; sin embargo, si los humanos se vuelven demasiado dependientes, podrían perder las habilidades mismas necesarias para operar eficazmente en los dominios complejos y no estructurados donde la IA aún tiene dificultades.

Esta paradoja exige una estrategia deliberada para el diseño del trabajo humano-IA que vaya más allá de la mera delegación de tareas. Requiere el diseño de flujos de trabajo y programas de capacitación que fomenten activamente la supervisión crítica humana, el aprendizaje continuo y el desarrollo de "meta-habilidades" (como la ingeniería de prompts, el juicio ético y la resolución de problemas complejos) que permitan a los humanos gestionar e intervenir eficazmente con la IA. El objetivo es fomentar una relación simbiótica donde la IA aumente las capacidades humanas sin erosionar el intelecto y el juicio humano fundamentales que siguen siendo indispensables para navegar la "frontera irregular" de la IA.
 

Características distintivas de las organizaciones que integran la IA.

El impacto de la IA no se limita a los perfiles profesionales; redefine la esencia misma de cómo una organización opera y genera valor. Las "organizaciones aumentadas" son aquellas que integran estratégicamente la IA en su ADN, no solo como una herramienta, sino como un componente central de su inteligencia operativa y estratégica. No se definen por su tamaño, sino por su grado de integración y uso estratégico de la IA. Una PYME puede ser una organización aumentada, mientras que una gran corporación puede no serlo si su adopción de IA es superficial.

Las características de una organización aumentada incluyen:

●    Toma de decisiones basada en datos, algoritmos y sistemas de IA: La IA no solo proporciona datos, sino insights accionables que impulsan decisiones estratégicas y operativas en tiempo real. Los líderes y empleados confían en los análisis de la IA para guiar sus acciones.
●    Hiper-personalización a gran escala: Utilizan la IA para comprender profundamente a sus clientes y empleados, ofreciendo productos, servicios y experiencias altamente personalizados a una escala masiva.
●    Automatización inteligente de procesos centrales: Las tareas rutinarias y repetitivas son automatizadas por la IA, liberando el Talento Humano para enfocarse en actividades de mayor valor que requieren creatividad, juicio y habilidades interpersonales.
●    Ciclos de innovación continúa impulsados por IA: La IA acelera la investigación y el desarrollo, permitiendo a la organización experimentar, prototipar y lanzar nuevas soluciones de forma mucho más rápida y eficiente.
●    Estructuras ágiles y adaptables: La organización está diseñada para ser flexible y responder rápidamente a los cambios del mercado y a las nuevas oportunidades que la IA revela.
●    Optimización de recursos y eficiencia: La IA permite una asignación más inteligente de recursos, una gestión optimizada de la cadena de suministro y una reducción de costos operativos.
 

El cambio del rol humano hacia la orquestación, la visión y el juicio estratégico.

El concepto de la "unicornio de una persona" —empresas valoradas en mil millones de dólares ¹³ con equipos mínimos— ha pasado de la ciencia ficción a una posibilidad tangible, impulsada por el poder de las herramientas de IA emergentes. La IA generativa, los asistentes de IA y la IA agéntica son tecnologías clave que permiten esta automatización y aumento de la productividad.¹¹ La IA agéntica, en particular, permite a los sistemas realizar tareas complejas con mínima supervisión humana, desde la extracción de información hasta la ejecución de procesos de varios pasos de forma independiente, actuando como "trabajadores digitales" que mejoran su rendimiento con el tiempo^.11

En este paradigma impulsado por la IA, el rol del fundador o miembro del equipo humano experimenta un profundo cambio. El enfoque se aleja de la ejecución manual —escribir cada línea de código, responder cada ticket de soporte— hacia funciones estratégicas de alto nivel. Esto incluye:

●    Diseñar el "cómo": Diseñar arquitecturas para la interacción intrincada entre la experiencia humana y la automatización de la IA, lo que implica diseñar los flujos de trabajo, seleccionar y configurar las herramientas de IA adecuadas, establecer data pipelines y crear los prompts y protocolos que guíen eficazmente a los agentes de IA.
●    Monitorear y Refinar: Supervisar el sistema completo, asegurar la calidad, interpretar los insights generados por la IA, identificar casos excepcionales, gestionar riesgos e iterar continuamente tanto el producto como los sistemas de IA subyacentes^.4
●    Visión Estratégica: Los fundadores de estos unicornios deben ser "visionarios agresivos generalistas", capaces de ver algo que otros no ven y actuar con audacia.⁶ La IA no disminuye el rol humano; lo eleva, empujando a las personas hacia los dominios donde sobresalen: creatividad, previsión estratégica, resolución de problemas complejos, juicio ético y orquestación de sistemas complejos.⁴

La emergencia de "unicornios de una persona" o "extreme-lean startups"³ que pueden alcanzar valoraciones multimillonarias al automatizar funciones empresariales clave con IA representa una desviación radical de los modelos de escalado tradicionales. Históricamente, un crecimiento significativo requería grandes fuerzas laborales e inversiones de capital sustanciales. La IA, particularmente la IA agéntica, altera fundamentalmente esta ecuación al permitir una eficiencia y productividad extremas con una mínima sobrecarga humana.

Esto implica una potencial descentralización de la creación de valor económico y del poder organizacional. Desafía la suposición arraigada de que la escala requiere jerarquías grandes y complejas, sugiriendo que los futuros líderes del mercado podrían emerger cada vez más de microempresas altamente ágiles y aumentadas por la IA, en lugar de únicamente de grandes corporaciones establecidas. Esto podría conducir a una economía más emprendedora y dinámica, pero también plantea preguntas significativas sobre los marcos regulatorios, las políticas de competencia y la distribución de la riqueza, ya que un número menor de individuos o equipos altamente apalancados capturaría un valor inmenso.
 

La Inteligencia Artificial no es meramente una herramienta de automatización, sino un catalizador fundamental para la redefinición de los paradigmas económicos y laborales. La colaboración intrínseca entre el Talento Humano y las Aportaciones de la IA, a través de modelos de interacción como human-in-the-loop, human-on-the-loop y human-in-command, es la clave para maximizar la productividad y la innovación.¹ Esta colaboración se manifiesta en el "trabajo mixto", donde la IA se integra intrínsecamente en las tareas diarias, y las empresas evolucionan hacia "organizaciones aumentadas" que utilizan la IA estratégicamente en todas sus funciones, incluso permitiendo el surgimiento de "unicornios" ultra-lean que operan con una eficiencia sin precedentes.

Para asegurar la competitividad y el crecimiento del Talento Interior Bruto (TIB), es fundamental fomentar la formación continua y las carreras tecnológicas, priorizando aquellas capacidades intrínsecamente humanas que la IA no puede replicar. Se requiere un compromiso decidido con la inversión, el tiempo y el apoyo del liderazgo para la capacitación en IA, incluyendo habilidades como la ingeniería de prompts.¹⁵ Las políticas y estrategias deben centrarse en fomentar esta interacción dinámica y sinérgica entre el capital humano y el tecnológico, en lugar de buscar su acumulación aislada.¹ La equidad en la adopción de la IA es crucial para asegurar un crecimiento inclusivo y evitar la concentración de beneficios en "islas tecnológicas" que exacerben las disparidades económicas.

La confianza y la transparencia son pilares fundamentales para el éxito de la colaboración efectiva entre humanos y la IA. Para que estas asociaciones sean exitosas, los humanos deben confiar en las aportaciones de la IA y comprender su lógica subyacente, lo que requiere que los sistemas de IA sean explicables, responsables y transparentes en su funcionamiento. Un enfoque ético y responsable es fundamental para garantizar que las aportaciones de la IA contribuyan positivamente al Talento Interior Bruto y al bienestar de la sociedad en su conjunto. La "alfabetización en IA" es una responsabilidad compartida entre los sectores público y privado, las instituciones académicas y las comunidades, para asegurar que la IA sirva a la humanidad de manera inclusiva.

La conclusión de este análisis es la imperatividad de una Estrategia Nacional de IA Holística. La simbiosis humano-máquina, la inversión estratégica en habilidades en evolución, la importancia de la gobernanza ética y la necesidad de una adopción inclusiva de la IA son elementos profundamente interconectados. El marco del TIB mismo propone una visión holística del capital nacional, integrando el talento humano y las contribuciones de la IA. Si alguno de estos pilares es débil o se aborda de forma aislada, el potencial general de la IA para el beneficio social y el crecimiento económico se verá significativamente obstaculizado, lo que podría conducir a resultados negativos como la descarga cognitiva o el aumento de la desigualdad. Esto implica que una nación no puede permitirse adoptar un enfoque fragmentado hacia la IA. Una estrategia verdaderamente efectiva y sostenible exige un esfuerzo coordinado y de múltiples partes interesadas que integre la formulación de políticas, las reformas educativas, la inversión de la industria y marcos éticos sólidos. Esta estrategia nacional de IA holística es esencial para navegar las complejidades de la economía aumentada, mitigar los riesgos y realizar plenamente el potencial transformador de la IA para el TIB y el bienestar general de la sociedad. Significa un cambio de simplemente "adoptar la IA" a "dar forma estratégica a un futuro aumentado por la IA" con previsión y responsabilidad.
 

1.    Talent Interior Brut. Àurea Rodríguez, Oriol Amat. Revista de Comptabilitat i Direcció Vol. 38 año 2025, pp. 27-48 2.-Talent-Interior-Brut_watermark.pdf
2.    Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. 22 Septiembre de 2023. Working Paper 24-013. Harvard Business. Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality - Working Paper - Faculty & Research - Harvard Business School
3.    AI-Native Teams: How AI-Powered Product-Led Growth Is Creating Ultra-Lean Unicorn Startups | Medium, 1 Mayo de 2025, Takafumi Edo, https://medium.com/@takafumi.endo/how-ai-powered-product-led-growth-is-creating-ultra-lean-unicorn-startups-26c5cdc2035b
4.    Broad Adoption of AI by SMEs: Overview of 2023 Activities and 2024 Outlook. May 12, 2025 Broad Adoption of AI by SMEs: Overview of 2023 Activities and 2024 Outlook - OECD.AI
5.    The 3-Person Unicorn Startup James Currie, 1 de juliol de 2023, NFX. https://www.nfx.com/post/3-person-unicorn-startup
6.    “Why AI literacy is crucial for responsible AI transformation”,  Lisa Bechtold,  World Economic Forum, 29 de julio de 2025.  https://www.weforum.org/stories/2025/07/ai-literacy-and-strategic-transformation/
7.    Future of jobs 2025 Report, World Economic Forum, 7 de enero de 2025,  https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
8.    Human-AI Collaboration Report: Shaping the Future of Intelligent Partnerships, Workhuman, 20 de febrero de 2025, https://www.workhuman.com/blog/human-ai-collaboration/
9.    Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI; Kiran Tomlinson,  Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri, Microsoft, July 2025, 
10.    Augmented work for an automated, AI-driven world. IBM Institute for Business Value | Research Insights. Agosto 2023. Augmented work for an automated, AI-driven world
11.    Seizing the agentic AI advantage, McKinsey, 2025,  seizing-the-agentic-ai-advantage.pdf 
12.    Standford HAI Report 2025, Standford University, 2025. hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
13.    Complete List of Unicorn Companies Globally in 2025, Sarath, Eqvista, March 2025, https://eqvista.com/complete-list-unicorn-companies/
14.    BCG Report AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain, BCG, Junio 2025, AI at Work 2025-Slideshow-June-2025-Edit-02
15.    McKinsey technology trends outlook 2025, McKinsey, 22 de julio de 2025,
 mckinsey.com/~/media/mckinsey/business functions/mckinsey digital/our insights/the top trends in tech 2025/mckinsey-technology-trends-outlook-2025.pdf?shouldIndex=false