9 de julio de 2025 # Lo que se puede medir, lo hará la IA. Lo que no, deberías hacerlo tú  En el artículo de _Harvard Business Review_ ["What Gets Measured, AI Will Automate"](https://hbr.org/2025/06/what-gets-measured-ai-will-automate) lo dicen sin rodeos: **todo lo que pueda traducirse en datos estructurados, la IA lo va a absorber**. Cada tarea que se convierte en input medible deja de necesitar un humano. Y eso ya no es una predicción futura: está ocurriendo hoy. Desde tareas creativas como redactar, diseñar o animar, hasta funciones analíticas o profesionales que parecían protegidas (consultoría, finanzas, derecho o medicina). El artículo advierte de algo importante: **si entrenamos a la IA con indicadores mal definidos o demasiado simplistas, el resultado será una eficiencia vacía**. Lo que no se mide, no se optimiza. Y lo que no se optimiza, desaparece del mapa. Os dejo un resumen en forma de lista de ideas: ### Tesis central - En la era de la IA, todo lo que pueda medirse puede automatizarse. - La automatización no requiere inteligencia artificial general (AGI); los modelos actuales ya están transformando el mercado laboral. ### Qué tareas están en riesgo - Actividades codificadas o basadas en datos: análisis financiero, contabilidad, diseño, redacción, traducción, programación. - Profesiones tradicionalmente protegidas como derecho, medicina y educación también están siendo impactadas. - Ambientes altamente medidos (leyes, códigos fiscales, sensores) son los más vulnerables. ### ¿Qué tareas resisten la automatización? - Aquellas que requieren juicio humano bajo incertidumbre (*Knightian uncertainty*, interesante concepto que os recomiendo explorar [aquí](https://en.wikipedia.org/wiki/Knightian_uncertainty). Diría que esto merece un post aparte) - Actividades creativas genuinas (ejem 🤔, aquí no estoy de acuerdo. Otro post 🤦‍♂️) - Decisiones estratégicas sin precedentes claros. - Tareas donde la medición es difícil o imposible por razones técnicas, éticas o sociales. ### El ciclo de automatización 1. Convertir fenómenos en datos. 2. Definir recompensas o métricas. 3. Aplicar poder computacional. 4. Repetir y escalar. ### Coste decreciente de la medición - La IA abarata la recopilación y análisis de datos. - Se automatizan tareas antes consideradas demasiado pequeñas o costosas para medir. - Se entra en la era de la “inteligencia artificial de métricas”. ### Ventaja humana - Capacidad para navegar lo desconocido, imaginar futuros alternativos y adaptarse. - Habilidades blandas, intuición, creatividad disruptiva y toma de decisiones estratégicas siguen siendo fortalezas humanas. ### Recomendaciones para líderes - No limitarse a lo que se puede medir; cultivar lo intangible. - Fomentar la experimentación, la ambigüedad planificada y la colaboración entre equipos. - Invertir en talento que sepa operar en entornos inciertos y complejos. --- ## Mi reflexión sobre el artículo Vivimos en la era de "lo que no se mide, no existe". Las organizaciones obsesionadas con lo que se puede medir tienden a ignorar lo que realmente importa. Porque lo importante no siempre se puede cuantificar. Y si no está en el sistema, el sistema no lo ve. Es el sesgo del dashboard: lo que no tiene casilla, no existe. En ese contexto, la IA se convierte en un espejo deformante: refuerza lo visible, acelera lo cuantificable, pero margina lo que requiere interpretación, contexto o visión. Y ahí es donde empiezan los errores realmente peligrosos. ### ¿Es esto un problema? En mi opinión, la cultura de "lo que no se puede medir no existe" denota una falta de visión de proporciones bíblicas. Y más en la era de la IA. De hecho, cuanto más avanza la IA, más valor tiene lo que no se puede automatizar. ¿Por qué digo esto? Une los puntos: - Lo que no se mide, no existe (cultura moderna) - Lo que se mide, la IA lo automatiza (artículo de HBR) - Conclusión: si vives en la cultura de medirlo todo, tu trabajo es automatizable. **Serás reemplazable por la IA en breve**. Más te valdría estar pensando en hacer un trabajo más *humano*. Lo que no se puede automatizar suele coincidir con lo que no se puede medir con precisión. Ejemplos - una decisión tomada con visión, no con datos → porque no todo lo valioso es racionalizable. - una relación construida con tiempo, no con métricas → porque la confianza no se fuerza ni se pone en un dashboard. - una apuesta por algo que todavía no existe → porque la intuición también tiene track record. Eso no es un hueco residual para los humanos. Es el núcleo. Ahí es donde más importamos. No porque la IA no pueda llegar, sino porque quizá no debería. No todo tiene que estar en una hoja de cálculo. Y, de hecho, **la verdadera innovación no es lo que entra en una hoja de cálculo, sino lo que nunca podrás meter en una.** Os dejo con una imagen random hecha por Máquina sobre el post. La imagen de portada mola, con Excel y tal, pero esta... no sé muy bien qué pretendía Máquina con ella.  --- Publicado el 9 de julio de 2025