La inteligencia artificial está modificando con rapidez los criterios con los que las empresas seleccionan a sus principales directivos. La advertencia de Joao Nunes, Country Head México de LHH, apunta a un cambio que rebasa la necesidad de incorporar conocimientos tecnológicos: las organizaciones buscan ejecutivos capaces de interpretar datos, conducir procesos de transformación y tomar decisiones en entornos donde los modelos de negocio pueden cambiar en pocos meses. El dominio de un sector específico sigue siendo relevante, pero ya no garantiza por sí mismo la capacidad para dirigir una compañía expuesta a la automatización, la ciberseguridad, la presión regulatoria y la competencia digital.
Este desplazamiento puede mejorar la calidad del liderazgo empresarial. Un ejecutivo que combine experiencia operativa con alfabetización digital tiene más posibilidades de evaluar si una herramienta de IA resuelve un problema real o simplemente añade costos y complejidad. También puede identificar oportunidades para elevar la productividad, personalizar servicios y anticipar cambios en la demanda. Para economías como la mexicana, donde numerosas compañías enfrentan la necesidad de modernizar procesos sin perder competitividad, esa combinación de capacidades podría acelerar la adopción tecnológica y atraer inversiones vinculadas con actividades de mayor valor agregado.
La nueva ventaja: decidir con tecnología
La exigencia no consiste únicamente en que los directivos sepan utilizar sistemas de inteligencia artificial. El reto central es comprender sus alcances y limitaciones para incorporarlos a la estrategia. Un líder debe formular las preguntas correctas, distinguir entre una correlación estadística y una explicación confiable, establecer controles sobre los datos y traducir los resultados técnicos en decisiones comprensibles para las áreas financiera, comercial, legal y de recursos humanos. La competencia digital, por tanto, se convierte en una capacidad transversal, no en una especialidad confinada al departamento de tecnología.
Esta tendencia puede favorecer una relación más estrecha entre la dirección y los equipos técnicos. En empresas donde la innovación suele quedar aislada en proyectos piloto, un comité ejecutivo con mayor entendimiento de la tecnología puede definir prioridades, asignar presupuesto y exigir indicadores de desempeño verificables. El beneficio potencial es importante: la IA puede reducir tiempos administrativos, apoyar diagnósticos, detectar anomalías y liberar a profesionales de tareas repetitivas. Sin embargo, sus resultados dependen de la calidad de los datos, la integración con los procesos existentes y la capacidad de los empleados para usar las herramientas de manera responsable.
El mercado laboral de los altos mandos también puede volverse más dinámico. Las compañías podrían valorar con mayor intensidad la experiencia en transformación organizacional, la gestión de crisis y la coordinación de equipos multidisciplinarios. Esa apertura puede beneficiar a perfiles que antes no eran considerados para determinadas posiciones, especialmente profesionales provenientes de operaciones, análisis de datos, ingeniería o emprendimientos tecnológicos. La trayectoria dejaría de medirse solo por los cargos ocupados y empezaría a evaluarse por la capacidad demostrada para aprender, experimentar y convertir cambios tecnológicos en resultados sostenibles.
Una selección más exigente, pero no necesariamente mejor
El aumento de requisitos también entraña un riesgo de exclusión. Si las empresas confunden competencia digital con el manejo de una plataforma concreta, pueden descartar a ejecutivos con experiencia valiosa en negociación, gobierno corporativo, conocimiento del cliente o administración de personas. La IA exige habilidades nuevas, pero no reemplaza el juicio, la responsabilidad ni la comprensión del contexto. Un directivo puede dominar herramientas avanzadas y, aun así, carecer de criterio para reconocer impactos sociales, conflictos de interés o consecuencias no previstas.
Existe además una limitación estructural: el talento con experiencia simultánea en una industria, liderazgo y tecnología es escaso. La competencia por esos perfiles puede elevar salarios y concentrar capacidades en grandes corporaciones capaces de ofrecer mejores paquetes de compensación. Las pequeñas y medianas empresas, que con frecuencia necesitan más apoyo para digitalizarse, podrían quedar en desventaja. Si la búsqueda se orienta exclusivamente hacia candidatos externos, las organizaciones también corren el riesgo de ignorar a empleados que conocen sus operaciones y podrían desarrollar las competencias requeridas mediante capacitación.
La advertencia de que la solución no está solamente en buscar talento fuera de las organizaciones adquiere especial importancia en este punto. La contratación externa puede aportar conocimientos frescos, pero implica costos de adaptación, incertidumbre sobre la permanencia del ejecutivo y posibles tensiones con la cultura interna. En cambio, promover a personas que ya conocen la empresa permite conservar memoria institucional y acelerar la ejecución, aunque exige invertir en formación y aceptar que el aprendizaje tecnológico no ocurre de manera instantánea. La decisión más eficiente probablemente dependerá del tipo de transformación, la urgencia y la madurez digital de cada compañía.
El costo oculto de la carrera por la IA
La presión por incorporar capacidades digitales puede producir decisiones apresuradas. Algunas empresas podrían nombrar líderes por su discurso sobre inteligencia artificial sin comprobar su historial de implementación, su comprensión de los riesgos o su capacidad para generar valor. Esta brecha entre la imagen de innovación y la operación real favorecería proyectos costosos con resultados modestos. La adopción de sistemas generativos, por ejemplo, puede aumentar la velocidad de producción de contenidos o análisis, pero también introducir errores, información fabricada, filtraciones de datos y problemas de propiedad intelectual.
En los niveles ejecutivos, los errores tienen un alcance mayor que en un equipo aislado. Una política deficiente para el uso de IA puede afectar decisiones de contratación, crédito, atención médica, seguros o evaluación de proveedores. Los sesgos presentes en los datos pueden reproducirse a escala y perjudicar a grupos específicos sin que el usuario final conozca la razón. Por ello, la nueva exigencia para los directivos debería incluir conocimientos sobre privacidad, seguridad, trazabilidad, auditoría y derechos laborales. Sin esos elementos, la competencia tecnológica podría aumentar la exposición legal y reputacional en lugar de reducirla.
La velocidad de cambio es otra fuente de incertidumbre. Las competencias que hoy parecen diferenciadoras podrían volverse básicas en poco tiempo, mientras aparecen herramientas con interfaces más sencillas y mayores capacidades. Esto dificulta establecer perfiles rígidos para los puestos directivos. Una empresa que contrate a un ejecutivo por dominar una tecnología determinada puede descubrir que esa herramienta fue reemplazada antes de recuperar la inversión. La cualidad más durable será probablemente la capacidad de aprendizaje, acompañada por una visión estratégica que no dependa de un proveedor ni de una moda tecnológica.
Capacitar antes de reemplazar
Para reducir los riesgos, las organizaciones necesitan evaluar sus brechas con criterios concretos. No todas requieren el mismo nivel de especialización: una compañía industrial puede priorizar mantenimiento predictivo y automatización, mientras una institución financiera deberá concentrarse en modelos de riesgo, ciberseguridad y cumplimiento. A partir de ese diagnóstico, los procesos de selección pueden separar las capacidades indispensables de las deseables y evitar que las descripciones de puestos se conviertan en listas infladas de requisitos.
La formación interna debe combinar conocimientos técnicos con casos de negocio y criterios de responsabilidad. Los directivos necesitan participar en proyectos reales, medir beneficios y costos, y revisar qué tareas se transforman para los empleados. Un programa de capacitación que solo enseña comandos o aplicaciones tendrá un efecto limitado si no modifica la manera en que se toman decisiones. También es necesario capacitar a mandos medios, porque ellos traducen las prioridades de la dirección en procesos cotidianos y suelen detectar antes que nadie los problemas de implementación.
Las empresas que desarrollen talento propio podrían obtener una ventaja menos visible, pero más resistente. La inversión continua en aprendizaje fortalece la retención, mejora la movilidad interna y reduce la dependencia de un mercado ejecutivo escaso. Aun así, la capacitación no debe utilizarse como argumento para trasladar todos los costos de la transformación a los trabajadores. Si la automatización redefine funciones, la dirección tiene que comunicar los cambios, establecer mecanismos de participación y ofrecer rutas razonables de reconversión. De lo contrario, la incertidumbre puede deteriorar la confianza y frenar la adopción de nuevas herramientas.
La medida será el criterio, no el entusiasmo
El desafío para los consejos de administración será equilibrar ambición tecnológica y prudencia. Antes de aprobar una iniciativa de IA, conviene precisar qué problema se pretende resolver, qué datos se utilizarán, quién responderá por las decisiones y cómo se medirá el resultado. También deben definirse límites para los usos de alto impacto y procedimientos de revisión humana. Estas condiciones no eliminan todos los riesgos, pero permiten identificar con mayor rapidez cuándo un sistema genera valor y cuándo produce consecuencias que la organización no está preparada para asumir.
La transformación del perfil ejecutivo puede elevar la calidad de la gestión si se entiende como una ampliación del liderazgo y no como una sustitución de la experiencia. Las empresas necesitarán dirigentes capaces de dialogar con especialistas, cuestionar resultados automatizados, proteger a sus equipos y mantener una visión de largo plazo en medio de ciclos tecnológicos acelerados. La competencia por ese talento será intensa, pero el resultado no dependerá únicamente de quién contrate al mejor candidato. También dependerá de qué organizaciones construyan las condiciones para que sus profesionales aprendan, discrepen y utilicen la inteligencia artificial con responsabilidad.
