En este episodio repasamos la semana en la que las noticias volaron: desde debates sobre derechos de autor en música generada por IA hasta movimientos estratégicos de Apple, Amazon y mejoras en herramientas como Google AI Studio y Copilot. Más que listar lanzamientos, lo que hicimos fue leer las señales: la tecnología avanza rápido, pero la pregunta decisiva para cualquier empresa sigue siendo la misma —¿qué valor queremos capturar con la IA?—. Conversamos sobre los riesgos de dispersarse (hacer mil pilotos sin norte), los anuncios que sí importan para operaciones cotidianas y la tensión real entre automatizar tareas y usar datos para decisiones de alto impacto.
La segunda mitad del capítulo es práctica y reflexiva: proponemos cómo priorizar (combinar iniciativas top-down con experimentos bottom-up), por qué empezar por “mangos bajitos” no basta y cuándo conviene invertir en infraestructura de datos para escalar. Hablamos de diagnósticos organizacionales: competencias, cultura, datos e infraestructura; y cerramos con una invitación concreta —mapear un flujo corto y decidir dónde probar— y con la promesa de dedicar el próximo episodio a cómo desarrollar las habilidades necesarias en equipos y directivos. Dale play, suscríbete y trae tu flujo corto: nos encantaría revisarlo en futuros episodios.
En este episodio conversamos sobre por qué la inteligencia artificial deja de ser un juguete para volverse una herramienta estructural en RR.HH.: desde chatbots básicos hasta agentes que orquestan flujos, la IA potencia lo que People Analytics ya venía haciendo —reportar, diagnosticar y predecir— y ahora lo lleva a un nuevo nivel generativo capaz de proponer acciones, personalizar experiencias y operar sobre datos en tiempo real. Hablamos de ejemplos concretos (consultas de nómina que dejan de ser respuestas estáticas y se vuelven interacciones contextualizadas), del rol central del dato como activo y de por qué los flujos de valor —más que los cargos— son la nueva unidad que hay que diseñar.
Pero esto no es solo tecnología: es una conversación entre TI y Talento Humano sobre gobernanza, métricas y diseño de trabajo. Si quieres aplicar esto en tu organización, nuestra invitación es práctica: mapea un flujo corto (¿una incorporación? ¿una consulta recurrente?), define qué parte puede automatizarse, qué necesita juicio humano y qué datos se requieren, y prueba en piloto con reglas claras y trazabilidad. Escucha el episodio para ejemplos, matices y la guía para convertir experimentos en capacidades sostenibles.
Una semana donde la realidad se volvió un poco más líquida: hablamos de Sora 2 y los cameos que permiten ponerte en cualquier escena, de inversiones en infraestructura, y de por qué ya no solo compites por modelos sino por cómo orquestas flujos. Comentamos la noticia del Agent Builder de OpenAI —herramientas que empiezan a poner la capacidad de crear automatizaciones en manos de usuarios comunes— y por qué eso fuerza a repensar los procesos desde el cliente y no desde los organigramas.
En la charla cruzamos ideas prácticas y filosóficas: ¿deben RH y TI acercarse más (o incluso convivir bajo la misma sombrilla)? ¿Cómo cambia la compensación cuando quien domina flujos gana tanto como quien acumula años de experiencia? Cerramos con una invitación clara: experimentar con workflows cortos, aprender herramientas y cuidar los vínculos humanos mientras diseñamos la simbiosis humano-agente. Dale play, suscríbete y súmate al experimento.
Episodio grabado el 30/09/2025. Partimos con una sugerencia de la audiencia: decir la fecha y contar que ya abrimos Substack para profundizar. Repasamos la semana: OpenAI (prompt flows y certificaciones, más el ruido por “entrar a reclutamiento”), el protocolo de pagos para agentes integrado con Stripe/Shopify/Etsy, el nuevo Claude 4.5, los movimientos de Apple (traducción en vivo) y Meta (wearables), y la megaapuesta junto a NVIDIA. La pregunta central: ¿burbuja o construcción? Coincidimos en que la clave es adopción sin humo: menos “redacta correos” y más flujos con agentes, RPA y humano-en-el-loop. Hacia adelante, los modelos se comoditizan; el valor vive en el segundo piso: aplicaciones, orquestación y datos de la empresa. Cerramos con una hoja de ruta: bottom-up para habilitar a todos + top-down para rediseñar procesos y métricas extremo a extremo.
Semana movida: repasamos lo más reciente del mundo IA y qué significa para el trabajo. Hablamos del salto en adopción y del giro hacia arquitecturas multimodelo (las apps eligen el mejor modelo para cada tarea), usando la metáfora de la “casa de dos pisos”: modelos abajo, aplicaciones arriba. Contrastamos asistentes (sugieren) vs agentes (ejecutan con permisos y reglas), la evolución de chatbots → razonadores → agentes, y cuándo conviene RPA frente a agentes (y cómo pueden convivir). Tocamos la especialización por casos de uso (código, educación), la carrera por las herramientas para desarrolladores, y la geopolítica del cómputo (hardware, inversiones y regulación). Cerramos con el impacto organizacional: más orquestación de flujos, métricas nuevas y una convergencia real entre TI y Talento Humano para diseñar trabajo donde personas y agentes colaboren de verdad.
En este capítulo nos preguntamos cómo cambian las organizaciones cuando entran los agentes de IA. Pasamos de la lógica jerárquica del organigrama (poder y control) a un “trabajograma”: un mapa vivo de tareas, flujos de valor y relaciones cliente–proveedor entre personas y agentes. Hablamos de lo que esto implica para el liderazgo (menos temor, más colaboración, desarrollo y priorización), los riesgos de quedarnos solo en la “tarea” y perder vínculos (capital social, aislamiento), y por qué herramientas como ONA ayudan a ver la influencia real más allá de los cajones del organigrama. Cerramos con una idea guía: cuanta más tecnología metamos, más humanos debemos volvernos—diseñando trabajo que conecte, mida y fortalezca los lazos y la co-creación humano-IA.
En este capítulo conversamos, sin tanto guion pero con mucha cancha, sobre qué habilidades nos mantienen vigentes cuando el trabajo se llena de automatizaciones y agentes. Coincidimos en que, cuanto más tecnología entre, más humanos necesitamos volvernos: pensamiento crítico y sistémico, curiosidad, aprendizaje continuo y capacidad de colaborar humano-máquina (no magia de “un prompt y ya”). También contamos un caso real donde un agente terminó apareciendo como “nodo” dentro de un análisis de redes en una empresa de Jalisco y lo que eso implica para diseñar la estrategia de agentes y los “jefes de agentes” del futuro.
En este capítulo (grabado el 1 de septiembre de 2025) miramos el estado real de la IA en el trabajo: la corrección de expectativas tras un año de hype, el freno en contrataciones entry-level en tecnología, y el giro empresarial hacia eficiencia y productividad. Aterrizamos conceptos clave —asistentes vs. agentes— y por qué lo “agentic” importa cuando la IA deja de sugerir y empieza a ejecutar. Cierre con una idea guía: entre más tecnología metamos, más humanos tendremos que volvernos (roles que migran de tareas operativas a supervisar, entrenar y orquestar agentes).
Estudios y fuentes mencionadas
MIT — “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” (sobre el 95% de pilotos sin retorno y la brecha entre hype y valor).
Resumen en Fortune y página del programa NANDA de MIT. Fortunenanda.media.mit.edu
Stanford Digital Economy Lab — “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Labor Market” (caída en empleo/postulaciones de perfiles junior expuestos a IA). Stanford Digital Economy Lab
Harvard Business School / D^3 — “The Cybernetic Teammate: How AI is Reshaping Collaboration and Expertise” (experimento de campo sobre IA como “compañero” en trabajo colaborativo). Harvard Business SchoolSSRN
World Economic Forum — Future of Jobs Report 2025 (proyecciones de creación/desplazamiento y habilidades en demanda). World Economic Forumreports.weforum.org
En este primer episodio Rafa (Medellín, Colombia) y Leo (México) se presentan y cuentan por qué nace Paralaje: un espacio sin mucho guion, cercano y honesto, para mirar el presente y futuro del trabajo desde distintos ángulos. Hablamos de talento humano, tecnología, IA, People Analytics y redes organizacionales; y del concepto de “paralaje” como esa forma de medir distancias y ganar perspectiva según el punto de vista. Te invitamos a acompañarnos en conversaciones profundas pero frescas, con acentos mezclados y pocas ediciones, disponibles en YouTube, Spotify y tu app de podcast favorita.
Presentadores
Rafael Uribe Uribe — Consultor en talento humano, tecnología y People Analytics.
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Leopoldo Torres Azcona — Investigador organizacional, doctorando en Ciencias Sociales; explora el impacto de la tecnología y los agentes en el trabajo.
👉 LinkedIn de Leopoldo