He notado recientemente un tema preocupante en el sector de los servicios profesionales. Mientras aceleramos la adopción de la inteligencia artificial en el derecho, la consultoría, las finanzas y la contabilidad, algo sucede en las sombras: estamos perdiendo algo más importante que la eficiencia. Estamos perdiendo la verdadera experiencia.

Las cifras parecen excelentes en la superficie. Thompson Reuters encontró que el uso de IA generativa por parte de las empresas se duplicará en 2025. El 95% de los profesionales dicen que se convertirá en un foco en su trabajo. La productividad aumenta, los tiempos de ejecución disminuyen. Pero se avecina un costo inesperado.

El verdadero problema no es técnico, sino cognitivo. Cuando automatizamos todo en busca de velocidad y eficiencia, eliminamos las experiencias a través de las cuales los profesionales aprenden a pensar realmente. Los expertos no se convierten en expertos simplemente por obtener respuestas rápidamente. Se vuelven expertos al lidiar con la incertidumbre, sopesar los trade-offs y observar cómo las decisiones se desarrollan en tiempo real.

Aquí está el problema: la mayoría de las herramientas de IA actuales ofrecen respuestas, resúmenes y recomendaciones. Rara vez hacen que las personas piensen en profundidad. Esto significa que los empleados novatos ven los resultados sin presenciar el proceso de pensamiento que los respalda. Se vuelven más rápidos, pero no necesariamente mejores.

La verdadera experiencia se desarrolla a través de algo llamado "aprendizaje por contagio" — sentarse cerca de los expertos, escuchar las conversaciones, entender cómo toman decisiones. Pero el trabajo híbrido y la automatización han eliminado esto. Ahora los novatos no ven mucho de ese pensamiento experto.

Y hay otra brecha: los sistemas actuales de gestión del conocimiento documentan cómo hacer las cosas, pero carecen de los conocimientos tácitos no escritos — lo que los expertos notan, cuándo cambian de rumbo, qué señales importan. Este pensamiento invisible existe en la brecha entre "trabajar como se imagina" y "trabajar como realmente se hace". Los modelos de lenguaje grande no poseen ese conocimiento porque nunca ha sido documentado.

El 55% de los profesionales reportaron cambios significativos en su forma de trabajar debido a la IA, y el 88% dice que prefieren asistentes de IA especializados. Pero mejorar las herramientas y la eficiencia por sí solo no resuelve el problema fundamental.

Las empresas inteligentes en 2026 distinguirán entre dos tipos de IA: la IA diseñada para la automatización y la IA diseñada para apoyar la cognición. La primera se centra en la eficiencia. La segunda — basada en la ciencia del comportamiento — se enfoca en hacer mejores preguntas en lugar de respuestas más rápidas. Hace que las personas se detengan y piensen en voz alta sobre su trabajo.

Cuando el pensamiento del experto se vuelve visible — para ellos mismos y para los demás — se vuelve transferible. El equipo puede aprenderlo. Los clientes pueden entenderlo. Este es el lugar donde protegemos la experiencia en lugar de reemplazarla.

El próximo riesgo no es si la IA puede hacer el trabajo. El riesgo es lo que se pierde cuando la IA hace que el trabajo parezca tan fácil que las personas dejan de aprender a pensar y juzgar por sí mismas.

Las empresas que ven la IA solo como una herramienta de eficiencia verán cómo su experiencia se desgasta silenciosamente. Aquellas que la usan para fomentar el juicio y el pensamiento crítico desarrollarán una próxima generación de profesionales más fuertes. La ventaja competitiva no será para quienes adopten la IA más rápido, sino para quienes la adopten con mayor inteligencia.