En tiempos de AI y GenAI, el conocimiento ya no siempre baja por el organigrama
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola: ¿listo para el regreso a clases?
El final de las vacaciones de verano está llegando a su fin y, con ello, la vuelta a clases de todos los niveles escolares. La coincidencia con el tema de esta semana no podía ser más atinada.
En varias de nuestras mesas redondas he escuchado una confesión que se repite con distintos matices: más de un CIO admite, entre sorprendido y divertido, que los desarrolladores más jóvenes de su equipo adoptan con una naturalidad desconcertante las nuevas capacidades de la GenAI. Prueban antes, preguntan menos y, sobre todo, no parecen cargar con el mismo miedo a equivocarse que quienes llevan años acumulando responsabilidades.
La escena siempre me deja pensando, por la sencilla razón de que no es extraño que una generación criada entre interfaces, actualizaciones constantes y aprendizaje autodidacta se mueva con soltura frente a nuevas herramientas, pero a veces esa facilidad todavía se observa desde arriba, como una curiosidad, cuando debería leerse como una oportunidad.
Si el conocimiento cambia tan rápido, quizá también deba cambiar la dirección en la que circula. La curiosidad del talento joven no tendría que desalentarse ni domesticarse demasiado pronto; tendría que aprovecharse. También para enseñar.
Por eso, esta semana en NextThinking, ponemos la mirada en la mentoría inversa: la posibilidad de que los líderes sénior se dejen entrenar por quienes llegaron después. Tal vez aprender a escuchar a nuevos mentores sea hoy una de las formas más inteligentes de seguir liderando en tiempos de cambio acelerado.
Contexto La mentoría inversa parte de una premisa incómoda para estructuras jerárquicas: la experiencia ya no concentra todo el conocimiento relevante. En entornos de AI, GenAI, automatización y nuevos hábitos digitales, profesionales jóvenes pueden detectar antes herramientas, lenguajes y prácticas emergentes. Para los líderes IT, escucharlos deja de ser un gesto cultural y se convierte en una fuente de inteligencia organizacional.
Datos objetivos El desarrollo de capacidades confirma la velocidad del cambio. La Escuela Pública de Código ha capacitado a 47,385 personas desde 2025, incluyendo programación y AI; además, 1,693 servidores públicos obtuvieron certificaciones en Python o Java. En paralelo, el laboratorio de AI de Axtel y el Tec de Monterrey busca conectar investigación aplicada, talento especializado y soluciones con potencial de mercado.
¿Por qué es importante? Para América Latina, el valor está en acortar la distancia entre adopción y decisión. Cuando un analista joven experimenta con interfaces, modelos o marcos de trabajo antes que la dirección, ese aprendizaje puede tardar meses en ascender por el organigrama. La mentoría inversa crea un canal directo para convertir señales tempranas en preguntas estratégicas antes de que se vuelvan urgencias.
¿Qué significa realmente? No significa convertir a la generación joven en oráculo tecnológico. Significa combinar fluidez reciente con contexto ejecutivo. Anáhuac LABS, recién inaugurado, parte precisamente de esa lógica: preparar a jóvenes ingenieros mediante conocimientos prácticos y habilidades en 39 tecnologías emergentes, con espacios de experimentación, investigación aplicada y colaboración con la industria. Su modelo coloca además a los estudiantes como creadores activos de soluciones y a los docentes como mentores y catalizadores del cambio. Ese intercambio ilustra bien el principio de la mentoría inversa: el conocimiento no tiene por qué circular únicamente de arriba hacia abajo. En tecnologías que evolucionan a gran velocidad, quienes están experimentando hoy también pueden enseñar a quienes tienen la responsabilidad de decidir.
El trasfondo La oportunidad también exige método. La Escuela Pública de Código combina cursos en línea, tutorías y rutas de certificación, y alcanzó cobertura en más de 1,200 municipios. Esa escala demuestra que el aprendizaje tecnológico puede distribuirse ampliamente; la mentoría inversa agrega otra capa: circulación vertical del conocimiento, donde colaboradores con menor jerarquía enseñan aquello que dominan a quienes toman decisiones.
Nuestra visión El riesgo sería convertirla en una iniciativa cosmética de Recursos Humanos, con sesiones esporádicas y poca capacidad de cuestionar. Para producir valor, el programa necesita objetivos concretos: AI, GenAI, experiencia digital, ciberseguridad, consumo o nuevas formas de colaboración. El verdadero indicador de éxito no será cuántos ejecutivos participaron, sino cuántas decisiones cambiaron porque alguien joven pudo enseñar directamente hacia arriba.
ENCUESTA
¿Qué reto ve prioritario al gestionar vulnerabilidades en entornos acelerados por AI?
*|SURVEY: Visibilidad de activos AI|*
*|SURVEY: Exposición de APIs y LLMs|*
*|SURVEY: Velocidad de los ataques|*
*|SURVEY: Priorización de vulnerabilidades|*
Sobre la pregunta de la semana pasada, respecto a qué acción priorizará ante la proliferación de herramientas y agentes de AI, la mayoría respondió crear inventario de AI, seguido de frenar nuevas adopciones.
NEXT TIPS
ANÁLISIS
Sin evidencia de que la GenAI ya sustituya puestos de entrada
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