Mis principales conclusiones de @cohentomer (CPO de LinkedIn): 1. Según datos de LinkedIn, para 2030, el 70 % de las habilidades necesarias para tu trabajo actual cambiarán. Independientemente de si planeas cambiar de trabajo o no, tu trabajo está cambiando, y la única pregunta es si puedes seguir el ritmo. 2. Desarrollar productos no es complejo; el proceso lo ha vuelto complejo. El desarrollo de productos en sí es simple: investigar un problema, diseñarlo, codificarlo, lanzarlo e iterarlo. Pero con el tiempo, las empresas convirtieron cada paso en docenas de subpasos que requerían la participación de múltiples equipos, revisiones y funciones. 3. LinkedIn reemplazó su programa de Gerente de Producto Asociado por un programa de "Creador de Producto" Asociado, que enseña a los empleados programación, diseño y gestión de productos en conjunto. A partir de enero de 2025, los nuevos empleados aprenderán las tres disciplinas desde el primer día, en lugar de especializarse en una sola función. Esto representa un cambio fundamental en la forma en que las empresas desarrollan talento. 4. Proporcionar a los agentes de IA ejemplos de referencia seleccionados funciona mucho mejor que darles acceso a todo. Cuando LinkedIn intentó permitir que las herramientas de IA accedieran a todos sus documentos y datos internos, fracasó estrepitosamente: la IA no pudo determinar qué era importante y produjo resultados poco fiables. La clave está en seleccionar cuidadosamente los mejores ejemplos y la información de mayor calidad. La calidad importa más que la cantidad. 5. Los empleados de alto rendimiento adoptan herramientas de IA con mayor frecuencia que los empleados con dificultades, lo que mejora aún más a los empleados excepcionales. Contrariamente a las expectativas de que la IA ayudaría a los empleados de bajo rendimiento a ponerse al día, los mejores talentos de LinkedIn utilizan estas herramientas de forma más activa. La IA parece potenciar las capacidades existentes en lugar de nivelar el terreno de juego, ya que los empleados de alto rendimiento tienen un impulso innato para mantenerse a la vanguardia de su profesión. 6. La fórmula para medir el valor de la IA es: volumen de experimentación × calidad ÷ tiempo de lanzamiento. Este marco ayuda a evaluar si la implementación de la IA realmente funciona. El éxito significa que los equipos pueden realizar más experimentos, producir trabajo de mayor calidad y reducir el tiempo desde la idea hasta el lanzamiento; los tres factores deben mejorar conjuntamente. 7. Lograr la adopción de la IA se basa en un 20 % en tecnología y un 80 % en gestión del cambio. Solo alrededor del 5 % de los empleados adoptará herramientas de vanguardia de forma natural y por sí solo. La gran mayoría necesita apoyo activo mediante un cambio cultural: actualización de las evaluaciones de desempeño, celebración pública de los logros, capacitación específica y que los líderes demuestren personalmente las herramientas en lugar de delegar. Es necesario dar tiempo a los empleados para que inviertan antes de esperar ganancias de productividad. 8. Los equipos ya ahorran horas a la semana y realizan tareas que antes no podían. Los diseñadores escriben código y corrigen errores directamente, mientras que los gerentes de producto crean sus propios paneles de control, tareas que antes requerían esperar a otros equipos. El agente de mantenimiento de LinkedIn ahora corrige automáticamente cerca del 50% de las compilaciones fallidas sin intervención humana. Estas capacidades multifuncionales están surgiendo a medida que las herramientas maduran. 9. Las habilidades más importantes para los desarrolladores en la era de la IA son las más humanas: visión, empatía, comunicación, creatividad y criterio; todo lo demás se puede automatizar. Si bien la IA puede gestionar la investigación, el análisis de datos, la codificación y el diseño, los humanos aún destacan en cinco áreas críticas: visión (tener una visión convincente del futuro), empatía (comprender las necesidades insatisfechas), comunicación (motivar a otros en torno a ideas), creatividad (encontrar posibilidades más allá de lo obvio) y criterio (tomar decisiones de calidad en situaciones ambiguas). 10. No esperes el permiso ni las condiciones perfectas para empezar. Tanto si eres líder como colaborador individual, esperar a que se implementen programas formales o una reestructuración organizacional significa quedarse atrás. Empieza a usar herramientas de IA de inmediato, crea ejemplos de éxito y demuestra lo que es posible. Los incentivos se alinean: las organizaciones necesitan personas que se adapten rápidamente y tú necesitas mantenerte relevante en tu carrera.
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