Por Javier Ruiz, Periodista Especializado en Inteligencia Artificial y Tecnología Emergente, para Mundo IA
Un mosaico que exige orden
Las empresas solían pensar su talento como una estructura estable: puestos definidos, organigramas prolijos y un mismo edificio donde la gente entraba a las nueve y se iba a las seis. Ese mundo ya no existe. La fuerza laboral contemporánea se parece más a un ecosistema que a una oficina. A los empleados de planta se suman freelancers que trabajan por entregables, consultoras que aportan conocimientos puntuales, proveedores especializados que entran y salen según el proyecto, y profesionales de la economía de plataformas que traen habilidades en tiempos breves y con contratos livianos. Esa convivencia, útil para absorber picos de demanda y cubrir competencias escasas, tiene un costo silencioso: la información se fragmenta. Historias de trabajo, calidad de entregas, tarifas, certificaciones, disponibilidad horaria, aprendizaje acumulado y hasta la afinidad cultural con los equipos quedan repartidos entre documentos, correos, mensajerías y sistemas que no se hablan. Decidir bien con ese nivel de dispersión es difícil; decidir rápido, casi imposible.
La promesa de la inteligencia artificial en este terreno no es mágica ni futurista, es profundamente práctica: tomar ese rompecabezas y ordenarlo. Unir piezas que estaban sueltas, reconciliar identidades duplicadas, construir una vista razonable de cada persona y cada proveedor, y convertir la acumulación de datos inconexos en señales que orienten decisiones. El objetivo no es vigilar, sino comprender. No es reemplazar el criterio humano, sino permitirle ver mejor y a tiempo. La diferencia, cuando el trabajo se vuelve intenso y el presupuesto estrecho, es decisiva.
Para entender por qué, conviene describir qué llamamos fuerza laboral extendida. Hablamos de todo aquel que contribuye a la misión de la empresa sin relación de dependencia clásica: contratistas independientes, firmas boutique, agencias, profesionales por proyecto y equipos externos con responsabilidades definidas. En muchas industrias, ese conjunto ya representa entre un cuarenta y un sesenta por ciento de la capacidad real de trabajo. En tecnología, marketing, diseño de productos, manufactura avanzada o salud, sería ingenuo pensar que la empresa es solo lo que dicen las nóminas. La realidad operativa es híbrida. Y ese híbrido, sin un orden explícito, genera inercias costosas: se vuelve a contratar a quien estaba más a mano y no a quien resolvió mejor; se repiten descripciones de proyecto que desalientan a parte del talento; se naturalizan retrasos que en realidad son cuellos de botella evitables; se subestima el impacto ambiental de viajar cuando había opciones locales equivalentes.
De datos a decisiones: lo que cambia cuando la IA organiza
La IA empieza por lo básico. Reúne fuentes, limpia duplicados, interpreta contextos. Si una profesional aparece como redactora en una plataforma, como estratega en un proyecto anterior y como consultora en un contrato de hace dos años, el sistema reconstruye esa trayectoria y la muestra como lo que es: una misma persona con varios roles y resultados medibles. Si un equipo externo entregó cuatro campañas consecutivas por debajo del estándar y otra firma de menor renombre mantuvo una consistencia envidiable, esa historia deja de depender de la memoria del gerente que la vivió y pasa a formar parte de la mesa donde se decide el próximo encargo. Si un proveedor tiene tarifas más altas pero ahorra tres semanas por su dominio de una herramienta, el cálculo deja de ser intuitivo para volverse explícito: tiempo, calidad y costo se combinan y se observan a la luz del objetivo del proyecto.
Cuando esa base se construye, aparecen efectos en cadena. La selección de talento se vuelve un proceso que privilegia la pertinencia sobre el pedigree. En lugar de listas estandarizadas con el mejor del mercado, surgen recomendaciones situadas: la persona adecuada para este equipo y este contexto, con disponibilidad real y antecedentes que dialogan con la cultura de trabajo. El encaje deja de ser una apuesta y pasa a ser una hipótesis con fundamentos. El mismo principio vale para la retención de colaboradores valiosos. La IA no espía, pero detecta cambios sostenidos en el ritmo de entregas, en los tiempos de revisión, en el modo de interacción. Esas señales, cuando se interpretan con seriedad y respeto, permiten intervenir a tiempo con conversaciones francas, recalibraciones de alcance, mentorías puntuales o incentivos acotados. Las relaciones no se queman por desgaste silencioso; se cuidan.
La productividad, en este marco, deja de medirse por horas acumuladas y vuelve a ubicarse donde siempre debió estar: en resultados verificables. ¿Llegó lo comprometido con la calidad esperada, en los plazos acordados y al costo pactado? La IA ofrece comparaciones justas entre proyectos equivalentes y revela dónde se repiten re-trabajos que deberían evitarse, qué etapas sistemáticamente se atascan y qué combinaciones de personas y herramientas elevan la vara sin castigar el presupuesto. El cambio también libera conversaciones. Cuando se discute con evidencia, los equipos internos y los colaboradores externos dejan de defenderse y pueden concentrarse en diseñar soluciones.
Es imposible abordar la fuerza laboral extendida sin hablar de diversidad e inclusión. La contratación por proyecto, si se deja a su inercia, reproduce sesgos. Se llama a los conocidos, se redactan perfiles con un lenguaje que expulsa, se evalúa con criterios no escritos. La IA no corrige el pasado, pero ilumina prácticas. Al revisar en conjunto cientos o miles de procesos, muestra dónde se excluye sin intención, en qué tramo del embudo se pierde sistemáticamente a las candidatas con las habilidades requeridas, y qué frases en las descripciones de rol desalientan a quienes necesitamos incorporar. Esa evidencia permite ajustar y, con el tiempo, modificar la composición de los equipos para que se parezcan más al mundo para el que diseñan.
Tampoco quedan afuera las exigencias sociales y ambientales del presente. El trabajo distribuido no es sinónimo de impacto reducido. Si cada proyecto suma viajes innecesarios, envíos duplicados y proveedores remotos para tareas que pueden resolverse cerca, la huella crece. La IA ayuda a estimar ese impacto y propone alternativas sobrias: combinar reuniones virtuales con encuentros puntuales de alto valor, priorizar proveedores locales cuando la calidad lo permite, planificar la logística para evitar trayectos redundantes. Es eficiencia operativa con efecto colateral virtuoso. No se trata de sumarle adornos ecológicos al proceso, sino de usar mejor los recursos.
Implementar sin épica: ruta corta y disciplinada
Hasta acá, el cuadro suena promisorio. La pregunta es cómo implementarlo sin convertir la solución en un nuevo problema. La experiencia sugiere una ruta corta y disciplinada. Empieza por un inventario legal y técnico: qué datos existen, con qué permisos y bajo qué normativas se pueden usar. La privacidad no es un obstáculo abstracto; es un marco que, bien atendido, da confianza a todas las partes. Sigue con una normalización paciente: nombres, competencias, estados de proyecto, definiciones mínimas de calidad. Continúa con un proyecto piloto acotado, que tenga dueña o dueño claro, métricas entendibles y horizonte temporal razonable. No se trata de transformar la empresa en un trimestre, sino de demostrar valor en un proceso concreto: cobertura de vacantes críticas, asignación durante una temporada alta, reducción de tiempos muertos en una línea de trabajo con historial de retrasos. Ese aprendizaje, si se documenta y se comparte, construye legitimidad para el paso siguiente.
La supervisión humana en decisiones sensibles no es una cláusula de estilo; es una necesidad práctica. Saber por qué un sistema sugiere a una persona sobre otra, y mantener el derecho a matizar o corregir, es lo que diferencia una herramienta útil de una caja negra que erosiona confianza. Auditar sesgos de manera periódica completa el andamiaje. Los datos no son neutrales; los algoritmos tampoco. La corrección no es un acto único, es una rutina.
Ejemplos concretos ayudan a ver la mecánica. En una organización de marketing con campañas que se superponen, la integración de históricos internos y perfiles externos permitió priorizar creativos cuyo desempeño sostenido y compatibilidad horaria reducían las iteraciones al mínimo. El resultado fue una temporada sin horas extra de emergencia y con ahorros que no vinieron de apretar tarifas sino de evitar el caos. En un hospital con guardias difíciles de cubrir, el sistema combinó disponibilidad real, licencias vigentes y desempeño por especialidad, y sugirió listas de reemplazos plausibles con varias horas de anticipación. Las ausencias de último momento dejaron de ser una fatalidad. En un equipo de software distribuido, la IA reveló dependencias excesivas sobre un único experto; la solución no fue exigirle más, sino reorganizar tareas, asignar codiseños y formalizar breves mentorías que, en pocas semanas, bajaron la tasa de bloqueos y repartieron el conocimiento.
La adopción responsable de estas herramientas también exige explicitar límites. Medir resultados no habilita a observar comportamientos personales fuera de los acuerdos de trabajo. La transparencia no es optativa: si la organización no puede explicar con sencillez cómo llega a una recomendación, no debe delegar decisiones que comprometen carreras en un algoritmo. La correlación no sustituye a la causalidad: un patrón frecuente no explica por sí mismo. La dependencia de proveedores únicos puede ser eficiente a corto plazo, pero costosa a largo. Diseñar desde el inicio con portabilidad de datos y modelos evita encierros tecnológicos que luego nadie sabe desarmar. Nada de esto resta potencia a la IA; la vuelve más usable.
Lo más interesante de este enfoque es que no necesita épica. No requiere una gran transformación para empezar a dar frutos. Lo que requiere es constancia. En contextos volátiles, la empresa que conoce su fuerza extendida con detalle y respeto, que sabe quién puede aportar, bajo qué condiciones conviene convocarlo y cómo sostener relaciones de calidad, gana tiempo y margen. Evita la improvisación rutinaria, reduce discusiones improductivas y convierte la incertidumbre en decisiones razonables. La competencia puede copiar procesos, contratar a los mismos proveedores, subirse a las mismas plataformas. Lo que cuesta imitar es el orden.
Quizás la señal más clara de madurez sea que el tablero de mando se vuelve menos vistoso y más confiable. Menos gráficos espectaculares que cambian cada semana, más series que muestran mejoras sostenidas: el tiempo real de cobertura de vacantes se acorta, el porcentaje de entregas a tiempo sube, la reincidencia de contratación del talento que realmente rinde se estabiliza, la diversidad aumenta donde antes quedaba en promesa, la huella ambiental baja donde había derroches invisibles. No hay un único responsable de ese resultado; hay un sistema que dejó de improvisar.
La fuerza laboral extendida no va a achicarse. Al contrario, va a ganar peso a medida que los proyectos sean más variados y la competencia por habilidades se intensifique. La IA no resolverá ese panorama por nosotros, pero puede ser el organizador que faltaba para trabajar con lucidez. Quien entienda esto a tiempo no tendrá equipos más grandes, tendrá equipos mejor coordinados. Y en un mercado donde el talento dura poco y la paciencia aún menos, esa diferencia es la que separa a quienes llegan con lo justo de quienes llegan con margen.