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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 17/06/2025 18:31
Aprender a programar desarrolla habilidades clave para resolver problemas y automatizar tareas - (Imagen Ilustrativa Infobae) Durante años dijimos que “todos deberían aprender a programar”. Y aunque para muchos eso sonaba exagerado, hoy podemos entender mejor qué había de profundo y verdadero en ese mensaje. No se trataba solo de aprender a escribir código: se trataba de adquirir una forma de pensar. Eran las habilidades subyacentes que adquirimos en ese proceso de aprendizaje lo que lo hacía aún mucho más valioso. Programar enseña a estructurar información, entender procesos, secuenciar acciones, plantear condicionales y, sobre todo, resolver problemas de manera estructurada. Hoy, esas habilidades son indispensables para cualquiera que quiera aprovechar a fondo la tecnología, incluso sin tocar una línea de código. La nueva forma de trabajar ya está acá El auge de la inteligencia artificial, con modelos de lenguaje y plataformas de automatización, ha cambiado el juego. Lo que antes requería interfaces, pantallas o desarrollos complejos, hoy puede resolverse con un flujo de trabajo, un conector y un prompt bien armado. Pero para que eso ocurra, las personas tienen que estar habilitadas para hacerlo. Hablamos de contadores, analistas, responsables de ventas, recursos humanos o logística. Personas que usan computadoras todo el día, conocen sus procesos al detalle y muchas veces tienen ideas brillantes para mejorarlos, pero no las herramientas para ejecutarlas. Según un estudio del Stanford SALT Lab (2024), el 41 % de las tareas que los trabajadores desearían automatizar aún no se resuelven por los canales tradicionales. [Stanford SALT Lab, 2024] Esto confirma que la demanda de soluciones individuales está subatendida, y que una parte enorme del potencial productivo permanece latente por falta de habilitación. El rol clave del área de sistemas Siempre organizamos las tareas de IT por prioridades: las que más impactan en el negocio, las que afectan a más personas en la organización. Pero ¿qué pasa si cada persona puede resolver sus propios problemas? Lejos de quedar relegada, el área de IT cumple un rol fundamental en este nuevo paradigma: construir las grandes plataformas, resolver los problemas complejos y mantener el ecosistema tecnológico seguro, escalable y eficiente. No tiene sentido que IT invierta su tiempo en automatizar tareas personales o procesos puntuales para cada empleado. Su foco está en lo estratégico. Pero eso no significa que esas automatizaciones no generen en suma una organización mucho más eficiente. Lo que cambia es quién las construye. Cuando habilitás, descentralizás No se trata de una “descentralización forzada”, sino de un resultado natural de habilitar a las personas. Cuando se brindan herramientas, acompañamiento y espacio para que cada uno resuelva sus propios cuellos de botella con tecnología, la eficiencia se multiplica. El 41% de las tareas que los trabajadores desean automatizar aún no tienen solución tradicional, según Stanford SALT Lab. (Imagen ilustrativa Infobae) Las tareas repetitivas se automatizan. Los reportes se consolidan. Los flujos de aprobación se arman. Los correos se clasifican. Todo sin escribir código, sin depender de desarrolladores y sin poner en riesgo la infraestructura. Esta habilitación no solo impulsa la eficiencia individual. Según el mismo informe del Stanford SALT Lab, los trabajadores prefieren sistemas colaborativos donde la IA los asista sin reemplazarlos, manteniendo el control humano sobre el proceso. [Stanford SALT Lab, 2024] El puente entre lo que hay y lo que se necesita Aquí es donde entra en juego un concepto clave: el puente. Porque tener herramientas no es suficiente. Lo que falta es tiempo, guía y contexto para desarrollar esas habilidades subyacentes que mencionábamos al principio. No todos tienen que aprender a programar. Pero todos pueden y deben aprender a pensar con tecnología. En poco tiempo, personas de cualquier área tienen la posibilidad de aprender a automatizar tareas reales usando herramientas de y modelos de lenguaje, integrando todo para ser mucho más eficientes. Con acompañamiento personalizado y aplicando lo aprendido sobre su propio trabajo, las personas adquieren habilidades en el trabajo, en su día a día, sobre sus necesidades reales. Un cambio tangible desde el día uno El impacto se ve desde el primer mes: menos horas invertidas en tareas que no agregan valor, más tiempo para pensar estratégicamente y una cultura digital que no se predica, sino que se practica. En lugar de sobrecargar a sistemas con pedidos menores, cada persona resuelve. En lugar de esperar soluciones, las crean. Con flujos, con prompts, con lógica. Y con confianza. El estudio de Stanford también proyecta que más del 80 % de los trabajadores verán al menos el 10 % de sus tareas afectadas por IA, y para el 19 % ese impacto superará el 50 %. [Stanford SALT Lab, 2024] ¿Cómo responder a esa escala sin habilitar a todos los actores? Nunca fue un error decir que todos tenían que aprender a programar, ni lo es ahora. Lo que hoy entendemos mejor es por qué. Porque al hacerlo, desarrollábamos capacidades que hoy son fundamentales para cualquier rol del conocimiento. Esta es la propuesta: habilitar a las personas para que automaticen, integren y transformen su manera de trabajar. Y en ese camino, sin darnos cuenta, descentralizamos, transformamos y aceleramos el futuro.
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