Business Physics AI Lab Análisis de cómo preparamos a nuestros estudiantes para la complementariedad humano-ai: Habilidades, Marco y Futuro del Trabajo. Para simular el flujo de trabajo humano y la interacción con la IA hemos utilizado la siguiente base triple:

Para identificar las 10 habilidades críticas para 2025-2030, nos basamos en el informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial, el estudio de Stanford sobre el papel del ser humano en la IA en 2024 y el análisis bibliométrico de 217 puestos de trabajo relacionados con la IA extraídos de Indeed Canada durante julio de 2025, así como en el Workflow Job Task Mapping utilizando más de 100 simulaciones de carreras resistentes y no resistentes a la IA.

En el transcurso de estas simulaciones hemos organizado colectivamente las habilidades en lo que llamamos marco REACT, un andamiaje de temas diseñados para abordar los retos reales del trabajo humano-AI.

Marco REACT: guía para una colaboración responsable entre personas e inteligencia artificial

R - Motivo para utilizar/no utilizar la IA
Defina el objetivo y el beneficio esperado antes de implicar a la IA en la tarea.
E - Plan de aceptación y verificación de pruebas
Decida de antemano cómo se comprobarán, validarán y aceptarán los resultados de la IA.
A - Responsabilidad
Identifique a quién corresponde la decisión, el resultado del trabajo y las consecuencias.
C - Restricciones
Aclarar los límites éticos, de integridad, privacidad y cumplimiento para el uso de la IA.
T - Compromisos
Sopese los efectos de la velocidad, la calidad y el juicio a la hora de equilibrar la IA y el esfuerzo humano.

Las 10 habilidades de la complementariedad entre humanos e IA

La IA no es un botón mágico. Es una herramienta poderosa que multiplica el valor del buen juicio, las entradas limpias y la intención clara. El objetivo de estas 10 habilidades es simple: mantener a los humanos a cargo del significado y las decisiones mientras se utiliza la IA para acelerar las partes aburridas, aflorar opciones y agudizar el pensamiento.

Insignias de objetivos de aprendizaje

Tema 1 - Saber cuándo hacer una pausa

1) Podemos... ¿Pero debemos?

Qué es
Un punto de control deliberado antes de tocar la IA. Decide si una tarea debe ser automatizada o asistida en absoluto, basándote en el propósito, la ética y el valor.

Por qué es importante
Previene el uso indebido, protege la integridad y evita la descarga de trabajo cuando el juicio humano es esencial.

Cómo solicitarlo
Haz tres preguntas rápidas: ¿Cuál es el objetivo? ¿Quién lo utilizará? ¿Qué riesgos existen? Si alguna respuesta es confusa, haz una pausa y aclárala.

Cómo es el bien
Una breve justificación de por qué la IA es o no adecuada, recogida en las notas del proyecto.

Errores comunes

Saltar sin reflexionar.
Utilizar la IA por comodidad en lugar de por necesidad.

Ejercicio rápido
Escribe una nota de 3 líneas "por qué/para quién/riesgos" antes de cada tarea de IA de esta semana.

Tema 2 - Construir los cimientos adecuados

2) Curar los datos

Qué es
Control de calidad de las entradas. Verifique que los datos, las indicaciones y los materiales de origen sean precisos, pertinentes y estén alineados.

Por qué es importante
La IA amplifica el efecto basura. Las entradas desalineadas producen salidas engañosas.

Cómo solicitarlo

Defina los términos clave en un lenguaje sencillo.
Compruebe la frescura y la procedencia.
Elimine los duplicados y los valores atípicos evidentes.
Anote las lagunas y los riesgos conocidos.

Cómo es el bien
Una especificación de entrada de una página: datos depurados, definiciones claras, fuentes y riesgos visibles.

Errores comunes

Ignorar las definiciones contradictorias entre equipos.
Asumir que las entradas son válidas porque parecen ordenadas.

Mini lista de control
Definiciones alineadas - Fuentes registradas - Fechas verificadas - Datos sensibles tratados - Lagunas conocidas enumeradas

3) Prompt & Polish

Qué es
Utilice la IA para redactar rápidamente y, a continuación, aplique criterios humanos para perfeccionar.

Por qué es importante
La IA genera opciones a gran velocidad. Los humanos añaden contexto, prioridades y matices.

Cómo solicitarlo

Pida 3 variantes con restricciones claras.
Compara, fusiona y reescribe con tu voz.
Repregunte por las lagunas, no por la perfección.

Cómo es el bien
Un borrador perfeccionado en el que se indica qué secciones han sido editadas por personas y por qué.

Errores comunes

Aceptando salida bruta.
Olvidarse de establecer restricciones como la audiencia, la longitud o el tono.

Mini técnica
"Dame 3 esquemas, cada uno con una estructura diferente. Yo los combinaré y perfeccionaré".

Tema 3 - Mantener el poder en manos humanas

4) No acepte - Inspeccione

Qué es
Una revisión estructurada para comprobar la exactitud, la parcialidad y la claridad.

Por qué es importante
La IA comete errores de confianza. La inspección mantiene la verdad y la responsabilidad con los humanos.

Cómo solicitarlo

Pide a la IA que critique sus propios resultados comparándolos con una lista de control.
Compruebe los hechos con fuentes independientes.
Marque lo que ha cambiado y por qué.

Cómo es el bien
Una versión de cambios rastreados o un registro de comentarios que muestra la verificación.

Errores comunes

Confiar en el lenguaje pulido.
Saltarse controles cuando hay prisa.

Lista de control
Exactitud de los hechos - Respaldo de las fuentes - Análisis de sesgos - Legibilidad para el público - Accionabilidad

5) Bot maneja lo básico, tú mandas

Qué es
Delegue el trabajo rutinario en la IA. Mantén la estrategia, el encuadre y la secuenciación firmemente humanos.

Por qué es importante
Ahorras tiempo sin renunciar a la propiedad del significado o las decisiones.

Cómo solicitarlo

Asigne el formato, los resúmenes y los borradores de primera pasada a AI.
Los humanos deciden los objetivos, el orden, el énfasis y las compensaciones.
Registre el nombre del propietario de la decisión final.

Cómo es el bien
Una división de tareas en la que el trabajo de la IA está claramente etiquetado y la decisión humana es explícita.

Errores comunes

Dejar que la IA sugiera la decisión en lugar de las opciones.
Delegar en exceso hasta que nadie sepa por qué se tomó una decisión.

Barrera de seguridad de la Agencia
"La IA propone. Yo dispongo. Llamada final de: ".

Tema 4 - Dar sentido a los datos confusos

6) Leer entre líneas los datos

Qué es
Añada contexto humano a los resúmenes estadísticos.

Por qué es importante
La IA puede ver patrones, pero no causas, incentivos o limitaciones del mundo real.

Cómo solicitarlo

Pregunte qué más podría explicar la tendencia.
Compruebe la estacionalidad, las promociones, los cambios de política o los acontecimientos puntuales.
Contraste con un control o línea de base.

Cómo es el bien
Perspectivas que relacionan las cifras con hechos y condicionantes realmente ocurridos.

Errores comunes

Tratar la correlación como causalidad.
Ignorar los factores ajenos a la plataforma.

Indicaciones contextuales
"¿Qué factores ajenos a los datos podrían explicarlo?". - "¿Qué ha cambiado en el entorno?"

7) De los datos a la historia

Qué es
Convierta los resultados en narrativas y puntos de decisión procesables.

Por qué es importante
Los líderes necesitan claridad, no un volcado de datos.

Cómo solicitarlo

Responde a tres preguntas: ¿Qué ha pasado? ¿Por qué? ¿Y después?
Presente opciones con contrapartidas.
Vincule cada recomendación al valor empresarial y al riesgo.

Cómo es el bien
Un escrito conciso con 1 recomendación, 2 alternativas y las condiciones que cambiarían su elección.

Errores comunes

Sobrecargar las diapositivas con gráficos.
Olvidarse de indicar claramente la siguiente acción.

Nota de decisión de una página
Objetivo - Conclusiones - Opciones - Recomendación - Riesgos - Próximas etapas

8) Reducir el ruido

Qué es
Filtre las distracciones. Quédate sólo con lo que impulsa a la acción.

Por qué es importante
Demasiada información ralentiza o desbarata las decisiones.

Cómo solicitarlo

Elija de 3 a 5 métricas que sean realmente importantes para el objetivo actual.
Archiva el resto como referencia.
Revise la lista cada mes.

Cómo es el bien
Un cuadro de mandos reducido que vincula cada métrica a una decisión o a un propietario.

Errores comunes

Métricas "por si acaso".
Confundir exhaustivo con útil.

Prueba de señales
Si una métrica no puede modificar una decisión, no debe figurar en el cuadro de mandos.

Tema 5 - Lidera el cambio: no te quedes atrás

9) Gobernar y corregir

Qué es
Integrar la ética, la accesibilidad, la equidad, la privacidad y la responsabilidad en el proceso.

Por qué es importante
La IA no controlada puede reproducir los prejuicios y excluir a las personas. Una buena gobernanza protege a los usuarios y a la organización.

Cómo solicitarlo

Realice comprobaciones de equidad y accesibilidad.
Registro de solicitudes, versiones y propiedad de las decisiones.
Respetar la minimización de datos y el consentimiento.
Indique cómo se abordaron sus preocupaciones.

Cómo es el bien
Una lista de comprobación satisfecha antes de dar el visto bueno y un registro de auditoría que muestre quién hizo qué, cuándo y por qué.

Errores comunes

Tratar la gobernanza como una tarea de última hora.
No se documentan las compensaciones.

Lista de control inicial
Privacidad - Seguridad - Accesibilidad - Revisión de sesgos - Explicabilidad - Responsabilidad humana

10) Aprender sobre la marcha

Qué es
Utilice la IA para acelerar su bucle de aprendizaje y, a continuación, codifique lo aprendido.

Por qué es importante
La IA evoluciona con rapidez. Los equipos que aprenden más rápido se adaptan antes.

Cómo solicitarlo

Después de cada proyecto, anota lo que ha funcionado, lo que ha fallado y las pautas que te han ayudado.
Convierta las mejoras en pequeños libros de jugadas.
Programe una sesión mensual para compartir patrones.

Cómo es el bien
Un cuaderno viviente de instrucciones, listas de comprobación y ejemplos que se actualiza después de cada ciclo.

Errores comunes