Cinco claves de ComunIA para entender cómo la IA está transformando la comunicación

El 16 de octubre más de 500 profesionales y representantes de empresas participaron en la jornada de apertura de ComunIA, el nuevo Centro de Comunicación e Inteligencia Artificial de la Universidad Miguel Hernández. Una jornada donde compartir experiencias, descubrir nuevas aplicaciones de IA y debatir sobre los retos que plantea para organizaciones y profesionales. Más allá de las herramientas, el encuentro dejó algo especialmente valioso: preguntas, reflexiones y nuevas formas de entender el trabajo, la creatividad y el aprendizaje. En este artículo recogemos algunas de las ideas que marcaron la conversación.

1. Un cambio de foco: del hacer al decidir

La IA ha dejado de ser una promesa de futuro para integrarse en la forma en que trabajamos y nos relacionamos con la información. La conversación ya no gira en torno a qué pueden hacer estas herramientas por nosotros, sino en cómo transforman nuestra forma de trabajar, aprender y tomar decisiones. Este escenario obliga a replantear algunas certezas. Profesiones que hasta hace poco parecían apoyarse en habilidades exclusivamente humanas, empiezan a compartir espacio con sistemas capaces de realizar tareas en segundos. La cuestión, por tanto, no es si la IA va a afectar al trabajo, sino cómo van a redefinirse aquellos aspectos que nos permiten aportar un valor diferencial.

Para Jon Hernández, divulgador de IA, la pregunta no es qué empleos desaparecerán, sino qué nuevas oportunidades laborales surgirán a partir de esta transformación. A lo largo de la historia, cada avance tecnológico ha eliminado determinadas tareas y generado otras nuevas. La IA no es una excepción. A medida que se automatizan actividades cada vez más complejas, ganan relevancia competencias como el criterio profesional, la capacidad de adaptación o el pensamiento crítico. Más que competir con la tecnología, el desafío consiste en identificar dónde podemos seguir aportando valor. Y aquí es donde el ser humano siempre ha destacado: “Los humanos somos increíblemente buenos inventando nuevos trabajos que aporten valor”, asegura Jon.

^{Jon Hernández durante su ponencia en Eureka! Música y Ciencia}

2. La importancia del factor humano

A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, la diferencia entre profesionales ya no depende exclusivamente del acceso a la tecnología. Los mismos modelos y aplicaciones están disponibles para millones de personas. Sin embargo, los resultados distan mucho de ser iguales. En palabras de Andrés Karp, CEO de Dinamicbrain, la IA tiene una particularidad: amplifica tanto el talento como la mediocridad.

La tecnología, por sí sola, no garantiza mejores resultados. Una buena herramienta puede ayudar a desarrollar una idea brillante, pero también acelerar la producción de contenidos irrelevantes o decisiones poco acertadas. La diferencia sigue estando en las personas: su experiencia, su conocimiento del contexto y su capacidad para formular las preguntas adecuadas. Por ello, las organizaciones que obtengan mayor beneficio de la IA no serán necesariamente las que tengan acceso a más herramientas, sino aquellas capaces de combinarlas con estrategia, conocimiento y criterio profesional. Como explica José Luis Martínez, Responsable de Comunicación Digital en Veolia, “la IA puede automatizar tareas, identificar patrones o proponer soluciones, pero la supervisión y la creatividad continúan siendo responsabilidad de las personas”.

^{Raquel Martínez, José Luís Martínez, Andrés Karp y Esperanza Blanc (de izquierda a derecha), en su participación en la mesa redonda moderada por Itziar Martínez}

En esta misma línea, Esperanza Blanc, presidenta de la Asociación 361º, advierte del riesgo que supone el uso generalizado de la inteligencia artificial en los procesos creativos. Si millones de personas utilizan las mismas herramientas, modelos y referentes, podemos caer en un estado de homogeneización creativa. Precisamente por eso, sostiene, la creatividad es más importante que nunca. Aunque nos apoyemos en herramientas de inteligencia artificial, elegir un enfoque, comprender a una comunidad o encontrar una idea original seguirán siendo tareas donde el factor humano tendrá un papel clave.

3. El problema no es el cambio sino la velocidad

La magnitud del cambio que trae consigo la IA recuerda a otras revoluciones tecnológicas, pero con una diferencia importante: la velocidad. La inteligencia artificial evoluciona tan rápido que resulta difícil distinguir entre lo que es tendencia, lo que ya se ha consolidado y lo que quedará obsoleto en cuestión de meses. “Lo que antes nos llevaba años nos está llevando meses. Pero es que va a empezar a llevar semanas e incluso días”, asegura Jon Hernández. El desafío ya no consiste únicamente en aprender a utilizar una determinada herramienta, sino en desarrollar la capacidad de adaptarse a un entorno en continuo cambio.

Esta necesidad de actualización constante ha alterado una dinámica habitual en muchas organizaciones. Tradicionalmente, la implementación de nuevas herramientas llegaba acompañada de procesos definidos, formación específica y hojas de ruta claras. Con la IA ocurre algo diferente. Muchas de las transformaciones más relevantes nacen de profesionales que experimentan con las herramientas en su trabajo cotidiano, detectan oportunidades y comparten aprendizajes con el resto de la organización. Como señala Raquel Martínez, Talent Transformation Lead en HBX Group, buena parte del cambio está surgiendo desde dentro de los equipos y no únicamente desde los departamentos de innovación.

Esta realidad también está modificando la relación de los profesionales con su propio desarrollo. Durante años, la adquisición de nuevas competencias estaba ligada exclusivamente a programas formativos de larga duración, diseñados para responder a las necesidades de un mercado relativamente estable. Sin embargo, de acuerdo con Manuel Abellán, director de educación superior en Microsoft España, el contexto actual impide que las empresas y profesionales “se puedan permitir largos ciclos de formación”. En este contexto, fórmulas como las microcredenciales cobran cada vez más relevancia: formaciones breves que permiten adquirir competencias específicas y responder con mayor agilidad a las necesidades de un mercado en constante transformación. ComunIA ofrece ya 4 microcredenciales: GEO y AEO, agentes y automatizaciones, RAG para organizaciones y branding estratégico y creación de contenido.

4. Quién controla los datos

Generar textos e imágenes con IA es cada vez más sencillo. Saber si los resultados son correctos, pertinentes o fiables, es otra cuestión. De acuerdo con Alicia de Lara, Directora del Departamento de Ciencias Sociales y Humanas (UMH), la expansión de la IA plantea una paradoja interesante: “Cuanto más avanza la IA , más se necesita esa capacidad humana de mantener el rigor”. Una situación que refuerza el papel de los profesionales como verificadores e intérpretes de la información.

Sin embargo, esta preocupación no se limita a los contenidos. También afecta a los datos con los que trabajan los modelos. José Luis Martínez insiste en que “la gobernanza del dato, que sea de calidad, seguro y que llegue en las condiciones adecuadas al usuario” es fundamental. A medida que la inteligencia artificial se integra en más procesos de trabajo, las organizaciones deben comenzar a preguntarse qué información utilizan, cómo la procesan y quién mantiene el control sobre ella. Se trata de garantizar que los datos sobre los que se construyen sean fiables y estén alineados con las necesidades de cada organización.

Esta cuestión resulta especialmente relevante en ámbitos donde se manejan datos sensibles, información estratégica o conocimiento interno. “No podemos soltarle un informe a ChatGPT en abierto”, apunta José Luis Martínez. La implementación de herramientas de IA debe ir acompañada de normas de uso, entornos seguros y una mayor conciencia sobre qué información compartimos y cómo lo hacemos. Y es que, como apunta Andrés Karp, la tecnología tiene acceso al conocimiento, pero no tiene “el criterio” necesario.

5. Nuevas formas de entender la productividad

Tradicionalmente el trabajo se ha medido en horas y tareas. Sin embargo, cuando una actividad puede completarse en cuestión de minutos, estas métricas empiezan a perder su sentido. De acuerdo con Andrés Karp, la automatización de ciertos procesos nos está obligando a replantear qué entendemos por productividad. La cuestión ya no es cuánto tiempo dedicamos a una tarea, sino qué hacemos con el tiempo que conseguimos liberar. Por eso, recomienda desarrollar actividades que sigan requiriendo intervención humana: pensar, innovar, explorar nuevas oportunidades o fortalecer la relación con clientes, usuarios y comunidades.

Esta reflexión resulta especialmente relevante en un contexto en el que la velocidad y la productividad parecen haberse convertido en el principal indicador del éxito. Sin embargo, producir más rápido no implica necesariamente producir mejor. La tecnología puede ayudar a reducir tiempos y cargas de trabajo, pero sigue siendo necesario decidir dónde merece la pena invertir la atención y los recursos. En cierto modo, la IA está desplazando el foco desde la ejecución hacia la reflexión. Y eso obliga a profesionales y organizaciones a responder una pregunta cada vez más importante. Cuando la tecnología nos permite hacer más con menos, ¿en qué queremos emplear el tiempo que ganamos?