La inteligencia artificial ya no es una promesa futura, sino una realidad que está cambiando la forma de trabajar. En esta columna, Gaetano Salierno, director de estrategia de Accenture Argentina, propone el concepto de Economía Human+: una mirada que deja de lado la idea de reemplazo y pone el foco en la colaboración entre personas, IA y robótica para potenciar el trabajo humano.
A partir de ejemplos concretos y datos globales, la columna muestra cómo esta integración ya genera impacto real en distintos sectores, al tiempo que plantea la importancia de una adopción responsable, basada en la confianza, la ética y el desarrollo de talento, como condición clave para un crecimiento sostenible y más humano en la era de la inteligencia artificial. Además, La iniciativa destaca la importancia de una adopción responsable de la tecnología, con foco en la confianza, la ética y el desarrollo de talento, como pilares para construir un crecimiento sostenible y humano en la era de la inteligencia artificial.
El trabajo del futuro se está redibujando frente a nuestros ojos. La inteligencia artificial y la robótica ya no aparecen como fuerzas externas a la organización, sino como piezas integradas en la misma mesa de trabajo que los empleados. La narrativa del reemplazo cede lugar a otra más compleja: la cooperación ética entre humanos y máquinas, en la que cada parte asume un rol distinto para multiplicar la creación de valor. La clave no es que la IA copie lo que hace una persona, sino que se encargue de lo repetitivo y rutinario, liberando al trabajador para concentrarse en lo que realmente lo motiva y genera impacto.
Este cambio se sostiene en cuatro palancas claras. La primera es el individuo. La incorporación de agentes digitales y robots físicos redefine cómo se experimenta el día a día laboral. Ya no se trata de medir solamente eficiencia, sino de reforzar propósito, disfrute y colaboración. En seguros de salud, por ejemplo, la automatización permitió procesar 30.000 documentos diarios frente a los 10.000 de antes, reduciendo el tiempo por caso en un 90%. Apenas un 2,7% de los expedientes requirió revisión humana. Ese salto de productividad no desplazó a los empleados, sino que los reubicó en las tareas más complejas, de mayor valor agregado y motivadora.
La segunda palanca es económica. La automatización no solo reduce costos, también reconfigura cómo se mide y captura el valor. En biopharma, un análisis de 300 tareas y 90 roles reveló que más del 55% de las horas de trabajo están en condiciones de ser complementadas por agentes digitales y robots. El impacto estimado es de entre 180.000 y 240.000 millones de dólares anuales en Estados Unidos, combinando reducciones del 20 al 25% en investigación y desarrollo y del 8 al 10% en costos de producción, junto con ingresos adicionales por acelerar la salida al mercado de tratamientos. Lo que se observa es un corrimiento en la curva de valor: la automatización no solo hace más con menos, sino que genera nuevas oportunidades de ingreso al habilitar tiempos de innovación más rápidos y resultados más confiables. Dicho de otro modo, se pasa de un modelo de eficiencia transaccional a un modelo de crecimiento sostenido.
La tercera palanca corresponde a las organizaciones. Aquí se juegan las decisiones estructurales: cómo rediseñar equipos, qué mix de talento humano y digital se adopta, cómo se transforman los procesos de punta a punta. En este terreno, los Centros de Capacidades Globales (GCCs por sus siglas en inglés) se convierten en protagonistas. Nacidos como centros de eficiencia y escala, hoy funcionan como plataformas de reinvención. Integran agentes digitales capaces de orquestar tareas y robots que ejecutan operaciones físicas, permitiendo que los equipos humanos concentren su energía en la resolución de problemas estratégicos. Esto no es menor: un GCC que solo persiga ahorro de costos corre el riesgo de quedarse atrás. El verdadero diferencial radica en usarlos como espacios de aprendizaje continuo y de adopción acelerada de nuevas prácticas. En la medida en que las organizaciones reconfiguran sus estructuras con esta lógica, no solo aumentan su competitividad, también refuerzan la motivación de sus empleados al ofrecerles desafíos más estimulantes.
La cuarta palanca abarca a la sociedad en su conjunto. La automatización no puede desplegarse en el vacío; necesita marcos de educación, regulación y mercados laborales capaces de acompañar el cambio. Sin este apoyo, existe el riesgo de profundizar desigualdades o alimentar la desconfianza. Por eso la ética y la gobernanza ocupan un lugar central. La noción de responsible AI ya no es un accesorio: exige transparencia en los algoritmos, supervisión humana en los puntos críticos y mecanismos de rendición de cuentas que reduzcan sesgos. La confianza es el activo más valioso en este escenario. No es casual que más de tres cuartas partes de los ejecutivos encuestados a nivel global consideren que los beneficios de la inteligencia artificial solo se materializarán si se construyen sobre una base sólida de confianza.
El hilo conductor entre estas palancas es la creación de valor compartido. Para los individuos, significa encontrar motivación en tareas que realmente los desafíen. Para la economía, implica capturar eficiencia y crecimiento al mismo tiempo. Para las organizaciones, se traduce en estructuras más ágiles y resilientes. Y para la sociedad, en un modelo de desarrollo inclusivo que no margine a quienes no dominan la tecnología.
El riesgo más grande no está en la tecnología, sino en la narrativa con la que se la introduce. Si se la presenta como sustituto, genera miedo y resistencia. Si se la entiende como aliada, abre la posibilidad de un trabajo más humano, más creativo y productivo. La IA y los robots no tienen que ser percibidos como competidores, sino como socios que amplían las capacidades humanas. El desafío para líderes y organizaciones es comunicar con claridad el propósito de cada cambio, mantener la conexión humana y garantizar que el rediseño del trabajo mejore tanto los resultados como la experiencia de quienes lo realizan.
Lo que emerge es un equilibrio nuevo: la automatización se concentra en lo repetitivo y voluminoso; los empleados, en cambio, se enfocan en lo que los motiva y los conecta con el propósito de la organización agregando mayor valor. Ese equilibrio redefine no solo la rentabilidad, sino también qué significa trabajar y vivir en la era digital. La oportunidad es gigantesca, pero su sostenibilidad dependerá de una gobernanza sólida y de la capacidad de inspirar confianza. Allí está la verdadera frontera: no en cuánto se automatiza, sino en cuánto valor humano se libera gracias a esa automatización.
La economía Human+: cuando el modelo operativo se redibuja en torno a la inteligencia artificial
El trabajo del futuro se está redibujando frente a nuestros ojos. La inteligencia artificial y la robótica ya no aparecen como fuerzas externas a la organización, sino como piezas integradas en la misma mesa de trabajo que los empleados. La narrativa del reemplazo cede lugar a otra más compleja: la cooperación ética entre humanos y máquinas, en la que cada parte asume un rol distinto para multiplicar la creación de valor. La clave no es que la IA copie lo que hace una persona, sino que se encargue de lo repetitivo y rutinario, liberando al trabajador para concentrarse en lo que realmente lo motiva y genera impacto.
Este cambio se sostiene en cuatro palancas claras, que el estudio conjunto de Accenture y la Wharton School define como los pilares del modelo Human+: individuo, economía, organización y sociedad.
1. El individuo
La incorporación de agentes digitales y robots físicos redefine cómo se experimenta el día a día laboral. Ya no se trata de medir solamente eficiencia, sino de reforzar propósito, disfrute y colaboración.
En el caso de una aseguradora de salud en Estados Unidos, la automatización permitió triplicar el volumen diario de documentos procesados de 10.000 a 30.000, reduciendo el tiempo por caso en un 90% y requiriendo revisión humana solo en el 2,7% de los expedientes.
Ese salto de productividad no desplazó a los empleados, sino que los reubicó en las tareas más complejas, aquellas donde la empatía y el juicio marcan la diferencia.
Además, un experimento de campo con más de 700 profesionales del sector de bienes de consumo mostró que quienes trabajaron junto a agentes de IA reportaron niveles significativamente más altos de emociones positivas (entusiasmo, energía y motivación) y menores niveles de ansiedad y frustración.
La lección es clara: cuando la IA se concentra en lo rutinario, los trabajadores pueden enfocarse en actividades más motivadoras y de mayor valor agregado.
2. La economía
La automatización no solo reduce costos, también reconfigura cómo se mide y captura el valor.
En biopharma, un análisis de 300 tareas y 90 roles mostró que el 55% de las horas de trabajo pueden ser complementadas por agentes digitales y robots, generando un impacto estimado de US$180.000 a 240.000 millones anuales en los Estados Unidos.
Este valor combina reducciones del 20–25% en investigación y desarrollo (R&D) y del 8–10% en costos de producción (COGS), junto con ingresos adicionales por acelerar la llegada al mercado de nuevos tratamientos.
Lo que se observa es un corrimiento en la curva de valor: la automatización no solo hace más con menos, sino que habilita nuevas fuentes de ingreso al permitir ciclos de innovación más cortos y confiables. Se pasa así de un modelo de eficiencia transaccional a un modelo de crecimiento sostenido.
3. Las organizaciones
Aquí se juegan las decisiones estructurales: cómo rediseñar equipos, qué mix de talento humano y digital se adopta, cómo se transforman los procesos de punta a punta.
Los Global Capability Centers (GCCs) se convierten en protagonistas: de simples centros de eficiencia pasan a ser plataformas de reinvención, integrando agentes digitales que orquestan tareas y robots que ejecutan operaciones físicas.
El estudio destaca que los líderes deben promover cambio continuo y aprendizaje en tiempo real, apoyados en infraestructuras de capacitación impulsadas por IA generativa.
No es casual que el 77% de los ejecutivos encuestados a nivel global crea que los beneficios de la inteligencia artificial solo se materializarán si se construyen sobre una base sólida de confianza.
Un GCC que solo persiga ahorro de costos corre el riesgo de quedarse atrás; el verdadero diferencial radica en usarlos como espacios de aprendizaje continuo y adopción acelerada de nuevas prácticas.
4. La sociedad
La automatización no puede desplegarse en el vacío; necesita marcos de educación, regulación y mercados laborales capaces de acompañar el cambio.
El documento advierte que la velocidad del cambio es la variable que distingue esta revolución de todas las anteriores.
Por eso, la ética y la gobernanza ocupan un lugar central: la noción de responsible AI exige transparencia algorítmica, supervisión humana en los puntos críticos y mecanismos de rendición de cuentas que reduzcan sesgos.
La confianza es el activo más valioso en este escenario.
La capacidad de crear empleos nuevos —y no solo sustituir los existentes— dependerá de la acción coordinada entre empresas, gobiernos y sistemas educativos para anticiparse al impacto de la automatización sobre los trabajadores.
Conclusión
El hilo conductor entre estas palancas es la creación de valor compartido. Para los individuos, significa encontrar motivación en tareas que realmente los desafíen. Para la economía, implica capturar eficiencia y crecimiento al mismo tiempo. Para las organizaciones, se traduce en estructuras más ágiles y resilientes. Y para la sociedad, en un modelo de desarrollo inclusivo que no margine a quienes no dominan la tecnología.
Lo que emerge es un equilibrio nuevo: la automatización se concentra en lo repetitivo y voluminoso; los empleados, en cambio, se enfocan en lo que los motiva y los conecta con el propósito de la organización. Ese equilibrio redefine no solo la rentabilidad, sino también qué significa trabajar y vivir en la era digital.
La oportunidad es gigantesca —una de hasta US$240.000 millones anuales solo en biopharma—, pero su sostenibilidad dependerá de una gobernanza sólida y de la capacidad de inspirar confianza. Allí está la verdadera frontera: no en cuánto se automatiza, sino en cuánto valor humano se libera gracias a esa automatización.
Por Gaetano Salierno, director de estrategia de Accenture Argentina