Finalizando una sesión con uno de mis clientes, dibujé una gráfica en mi libreta para visualizar lo que acabábamos de reflexionar. Un eje vertical: intensidad y expertise, del 1 al 5. Un eje horizontal: años, del 0 al 25. Y una línea que sube a saltos con nombres que cualquiera reconoce.
Novato a los 5 años. Pro a los 10. Master a los 15. Dr. cerca de los 20. Y al final, allá arriba, el viejo sabio con sus 25 años de trinchera.
Lo interesante del dibujo no son los picos. Son las bajadas. Después de cada logro hay una caída: el onboarding, la realidad real, la autogestión, la validación. Cada vez que subes un escalón, algo te regresa un poco. Aprendes, te estrellas, te levantas con más criterio. La curva no es una diagonal limpia; es una escalera con altas y bajas.
Ese dibujo describe con bastante honestidad cómo se construyeron las carreras durante décadas. Y describe también un paradigma que dimos por cierto sin cuestionarlo: que más años equivalen a más expertise, y que quien lleva menos tiempo necesariamente sabe menos.
Ahí es donde quiero detenerme. Porque creo que esa verdad dejó de ser verdad.
La verdad comprobada que nunca estuvo tan comprobada
Antes de hablar de inteligencia artificial, vale la pena revisar el cimiento. La idea de que la maestría requiere 10,000 horas se volvió cultura popular gracias a Malcolm Gladwell, pero es una simplificación de la investigación original de Anders Ericsson, que hablaba de práctica deliberada, estructurada, con retroalimentación inmediata, enfocada en corregir debilidades específicas, y no de simple acumulación de horas de trabajo.
Cuando alguien fue a medirlo en serio, el resultado incomodó: un metaanálisis que revisó 88 estudios con cerca de 11,000 participantes encontró que la cantidad de práctica explica, en promedio, apenas un 12% de las diferencias de desempeño entre personas. En deporte de élite, la cantidad de práctica acumulada tampoco explica quién termina siendo el mejor.
Traducción para el mundo real: el tiempo nunca fue la variable que importaba. Era la calidad del ciclo de aprendizaje. El tiempo solo era la medida disponible para conseguir esa calidad.
Y el esto acaba de cambiar.
Entonces, ¿los 25 años no valen nada?
Aquí es donde me niego a caer en el discurso fácil de que la experiencia caducó.
Un estudio de BCG encontró la otra cara: cuando la tarea queda fuera de lo que la IA hace bien, esa frontera irregular que los investigadores llamaron jagged frontier, los consultores con IA se equivocaban más que los que trabajaban sin ella.La herramienta acelera y también engaña, con la misma seguridad en la voz.
¿Y qué distingue a quien la usa bien de quien se estrella con ella? Exactamente lo que los años sí construyen: saber cuándo desconfiar.
Vuelvo a mi dibujo. Lo que la IA comprime son las subidas: acceso al conocimiento explícito, dominio técnico, vocabulario, buenas prácticas, producción. Eso hoy se consigue en semanas, no en años.
Lo que la IA no comprime son las bajadas. Las caídas de mi curva no eran falta de información; eran el cliente que se fue, la propuesta que no cerró, el equipo que se rompió, la decisión que costó dinero. Ese es criterio con marca, cicatrices, y no hay prompt que lo entregue.
La nueva ecuación
Si la vieja fórmula era años → expertise, la nueva se parece más a esto:
calidad del ciclo de aprendizaje × herramientas × exposición a decisiones reales = expertise
Los años solo son una de las formas de acumular exposición a decisiones reales. Ya no son la única, y desde luego, no son la más eficiente.
Esto cambia dos cosas en la práctica. Al que lleva 25 años le exige dejar de cobrar por antigüedad y empezar a cobrar por juicio: su ventaja ya no es saber más, es saber elegir mejor. Y al que lleva dos años le abre una puerta que antes no existía, con una condición incómoda: puede alcanzar el nivel técnico de un senior sin haber pasado por sus errores. Velocidad sin cicatrices es una combinación frágil.
Mi dibujo sigue siendo cierto en su forma: aprender sigue siendo subir y caer. Lo que cambió es la escala del eje horizontal.
La pregunta ya no es cuántos años llevas haciendo esto. Es qué tan rápido aprendes, qué tan bien decides, y qué tanto has puesto en riesgo con tus propias decisiones.
Los años siguen contando. Solo dejaron de ser la prueba.
Acortemos tu curva, no tu criterio
Si esta lectura te movió algo, hagamos algo con eso. En una sesión de diagnóstico de 60 minutos revisamos qué parte de tu curva sí se puede comprimir con IA, qué parte necesita exposición real y cómo se vería un plan para los próximos tres meses. Sin compromiso y con una salida concreta.
Trabajemos juntos en tu nueva etapa de aprendizaje.
Copo