Si dirigís una pyme, es probable que en los últimos meses hayas recibido currículums con una línea nueva, ubicada justo donde hace veinte años aparecía “manejo de Paquete Office”: ahora dice “uso avanzado de herramientas de inteligencia artificial”.

Es probable también que esa línea no te haya dicho nada. Por estos días, es la consulta que más escucho de dueños, gerentes y directores de empresas: ya entendieron que la IA llegó para quedarse, lo que todavía no saben bien es cómo elegir a la gente que va a trabajar con ella, qué mirar en una entrevista y qué cambió en su propio rol de conducción de estos perfiles.

El cambio ya está ocurriendo en las empresas argentinas. Un relevamiento nacional elaborado por la Universidad Torcuato Di Tella, Fundar, el Banco Interamericano de Desarrollo y la Fundación Observatorio Pyme, publicado en mayo de este año, encontró que el 41,6% de las pymes usa al menos una herramienta de IA. El 91,2% de las que la adoptaron no redujo personal, pero el 95,5% tampoco incorporó a nadie especializado, y apenas el 7,5% tiene una partida de presupuesto para estas tecnologías. En otras palabras: la transformación la están haciendo las mismas personas de siempre, casi sin plan, y, por eso, cada nueva contratación pasa a ser una decisión estratégica.

A nivel global, los líderes ya tomaron posición. Según el Work Trend Index que elaboran Microsoft y LinkedIn, el 66% de los directivos encuestados no contrataría a alguien sin habilidades de IA, y el 71% preferiría a un candidato con menos experiencia que sepa usarla antes que a uno más experimentado que no. Sin embargo, estos números esconden una trampa que conviene ver con calma antes de reescribir los criterios de selección.

La trampa la mostró un experimento de la Escuela de Negocios de Harvard con 758 consultores de Boston Consulting Group. En las tareas que la IA resolvía bien, quienes la usaban terminaron un 12% más de trabajo, un 25% más rápido y con un 40% más de calidad. Pero en una tarea que quedaba fuera de su alcance, los consultores que se apoyaron en la herramienta acertaron 19 puntos porcentuales menos que quienes trabajaron sin ella, porque confiaron en una respuesta convincente que estaba equivocada.

Los investigadores llamaron a ese límite “la frontera dentada” (jagged technological frontier, en inglés). Lo que separa a quien trabaja bien con IA de quien trabaja mal con ella es, entonces, el criterio para saber de qué lado de esa frontera está parado en cada momento.

Por eso, cuando un director me pregunta qué tiene que mirar, le propongo cuatro capacidades que los investigadores Rick Dakan y Joseph Feller ordenaron en un marco que hoy usa Anthropic para enseñar lo que llaman “fluidez en IA”, similar a la fluidez que hace una década se buscaba en el uso de idiomas. La primera es saber delegar: decidir qué parte de una tarea conviene darle a la máquina y cuál se reserva para una persona. La segunda es saber describir, es decir, explicar con contexto y precisión lo que uno necesita. La tercera es el discernimiento, la capacidad de evaluar si lo que devuelve la herramienta es correcto. Y la cuarta es el ownership, hacerse cargo de lo que se entrega, verificar los datos y cuidar la información de los clientes.

Ninguna de las cuatro se demuestra con esa línea del currículum que empezó a aparecer, pero todas se pueden observar en una entrevista: basta con darle al candidato un problema real de la empresa, permitirle usar las herramientas que quiera y prestar atención a cómo pregunta, qué controla y en qué momento desconfía. Una pregunta que suelo recomendar para empezar a tener esta conversación es pedirle que cuente la última vez que la IA le dio una respuesta equivocada y cómo se dio cuenta.

Ese criterio tiene una relación directa con la experiencia y el segmento silver está más preparado para lidiar con esto. El conocimiento que se acumula con los años, ese que permite detectar que un número no cierra o que un cliente no va a aceptar una propuesta, se volvió más valioso. Ahora bien, la experiencia suma cuando está dispuesta a revisarse, y el mejor candidato senior es el que pone sus décadas de oficio al servicio de las herramientas nuevas en lugar de usarlas como argumento para no aprenderlas.

Hay, además, una advertencia para quien conduce. Si la empresa deja de incorporar jóvenes porque la IA hace sus tareas iniciales, dentro de diez años no va a tener a quién confiarle los puestos de responsabilidad. La salida que veo funcionar es la de equipos donde el saber de los mayores y la soltura de los más jóvenes se cruzan todos los días, y donde el aprendizaje circula en las dos direcciones.

Ante este mapa, el liderazgo también cambia de forma. Un experimento de investigadores de Harvard y de la Escuela Wharton con cerca de 800 profesionales de Procter & Gamble mostró que una persona trabajando con IA alcanzaba la calidad de un equipo de dos personas sin ella, y que las barreras entre especialistas técnicos y comerciales se diluían. El Work Trend Index de 2025 agrega que el 82% de los líderes espera que en los próximos 12 a 18 meses los agentes de IA formen parte de sus equipos. Conducir va a significar coordinar personas y sistemas, definir qué decide cada uno y quién responde cuando algo sale mal. Y eso exige que el propio director use las herramientas, porque es difícil evaluar en otros una habilidad que uno no practica.

El Foro Económico Mundial estima que el 39% de las competencias centrales de los trabajadores van a cambiar antes de 2030, y en su lista de habilidades más buscadas, junto a la IA, aparecen el pensamiento analítico, la resiliencia, la flexibilidad y la curiosidad. Mirando esa lista, mi recomendación es contratar capacidad de aprender por encima de destreza con una herramienta específica que dentro de un año va a ser otra.

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La jueza federal Loretta Preska puso punto final a su intervención en el juicio por la estatización de YPF con una resolución que deja sin efecto su propia sentencia de 2023 a favor de los demandantes y cierra formalmente el expediente en primera instancia en Nueva York. Ahora, la Corte Suprema de Estados Unidos deberá definir si toma el caso tras el recurso presentado por Burford Capital para que se revise el fallo.

La magistrada acató el fallo de la Cámara de Apelaciones del Segundo Circuito que en marzo pasado revocó la condena contra Argentina por más de USD 16.000 millones.

La orden de Preska incorporó al expediente las consecuencias del fallo favorable al Estado argentino, dictado por los jueces Denny Chin y Beth Robinson —con la disidencia de José Cabranes— el 27 de marzo. Los magistrados de segunda instancia entendieron que la jueza de Prezka había interpretado de manera errónea el derecho argentino al dictar su sentencia original.

Según explicaron fuentes de la Procuración del Tesoro a Infobae, se trata de un plazo procesal que el Gobierno esperaba. “Sería la finalización de la instancia, algo meramente procesal, porque el fallo ya se revirtió en la Cámara de Apelaciones. Había cierta demora en la llegada de este documento”, dijeron y aclararon que, de igual forma, esto no finaliza la causa judicial, puesto que la Corte Suprema de Estados Unidos deberá analizar si hace lugar al pedido de Burford Capital, presentado a principios de octubre, de revisar el fallo.

Cronología del caso

El caso comenzó con la expropiación de la petrolera durante el gobierno de Cristina Kirchner en 2012. Los fondos Petersen Energía, Petersen Energía Inversora —vinculados a la familia Eskenazi— y Eton Park demandaron a la República Argentina por considerar que la expropiación violó el estatuto de YPF al no respetar los derechos de los accionistas minoritarios. El fondo de litigios Burford Capital financia el caso y adiquirió los derechos de los exaccionistas.

En 2023, Preska emitió una sentencia que condenó a Argentina a pagar más de USD 16.100 millones, un monto que con intereses llegó a superar los USD 18.000 millones. La cifra representaba la mayor condena judicial contra un país en la historia de los tribunales estadounidenses.

Sin emargo, en mayo de este año, el fallo de la Cámara de Apelaciones determinó que la ley argentina de expropiación prohíbe las demandas de terceros que interfieran con un proceso expropiatorio. Además, estableció que los estatutos de una sociedad no constituyen un contrato bilateral entre accionistas que habilite reclamos de daños como los que plantearon los demandantes.

En junio, el plenario del Segundo Circuito —instancia conocida como en banc— rechazó un pedido de Burford Capital para revisar la decisión, lo que dejó como única vía disponible en Estados Unidos una apelación ante la Corte Suprema.

En esa petición, los demandantes definieron la decisión del Segundo Circuito como “gravemente errónea, totalmente sin precedentes y de consecuencias extremadamente relevantes”, según informó Bloomberg. Sostienen que el tribunal de alzada se apartó de precedentes de la Corte al dar preeminencia a una interpretación del derecho argentino y a una decisión de tribunales locales.

Fuentes oficiales consultadas por Infobae señalaron que la presentación no obliga a la Corte Suprema de Estados Unidos a tratar el expediente. El recurso de certiorari es el mecanismo mediante el cual las partes solicitan la intervención del tribunal, pero son los jueces quienes deciden si aceptan o rechazan la revisión.

La Corte recibe entre 7.000 y 8.000 peticiones por período de sesiones y suele conceder la revisión de alrededor de 80 casos, explicaron las fuentes. Tampoco existe un plazo fijado para resolver este tipo de pedidos. La complejidad y los antecedentes del litigio dificultan, según indicaron, establecer una estimación sobre cuándo podría conocerse una decisión.

Desde la Procuración del Tesoro de la Nación afirmaron que anticipaban este escenario desde el fallo de marzo y que ya trabajan en la estrategia de defensa. “Vamos a seguir ejerciendo la defensa de los intereses del Estado”, indicaron fuentes oficiales.

En paralelo, Burford también inició acciones ante el Centro Internacional de Arreglo de Diferencias Relativas a Inversiones (CIADI), dependiente del Banco Mundial, en representación de las sociedades Petersen.