Javier Sirvent, evangelista tecnológico: «Tu jefe será un robot y aún no lo sabes»
Analizará este martes (19.00 horas) en el Paranimf de la UJI en los Premios del Club de RRHH de Castellón, el impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento

Javier Sirvent Ayala, evangelista tecnológico / v

Javier Sirvent Ayala, uno de los Technology Evangelists más influyentes de habla hispana, estará este martes en Castellón. A las 19.00 horas en el Paranimf de la Universitat Jaume I será el encargado de impartir la conferencia inaugural de apertura del curso del Club de Recursos Humanos de Castellón, que anualmente convoca los premios a las buenas prácticas de gestión de las personas, que se entregarán en su 12 edición. Tras haber invitado en otras ediciones a figuras como Santiago Niño Becerra, Eduard Punset, Mario Alonso Puig o Laura Rojas-Marcos en esta ocasión será el ingeniero y emprendedor tecnológico Javier Sirvent, quien analizará cómo la inteligencia artificial , la robótica y la automatización y están reconfigurando jerarquías, procesos y decisiones empresariales. Para asistir hay que inscribirse rellenando este formulario.
--¿Cuál es el principio rector de su intervención?
--Que la autoridad ya no es jerárquica: es métrica. En muchas empresas la gente obedece antes al CRM o al ERP con IA que a su superior, siempre que el sistema demuestre precisión, trazabilidad y justicia. No se trata de «hacer caso a un robot», sino de obedecer a la evidencia. Mi tesis es simple: cuando el algoritmo explica el porqué, permite corregir el cómo y rinde cuentas del resultado, manda el dato y no el cargo. Y ahí el jefe que gana es el que diseña el sistema y asume la rendición de cuentas, no el que grita más.

El tecnólogo resalta la importancia del valor añadido. / Mediterráneo
--La robotización y la inteligencia artificial, ¿pueden dar lugar a nuevas oportunidades laborales?
--Ya lo están haciendo. La IA está abriendo roles híbridos donde el humano es el director de orquesta: control de calidad de modelos, evaluación de sesgos, ingeniería de datos aplicada, orquestación de agentes, verificación y cumplimiento. En estudios con miles de agentes de soporte hay mejoras de productividad de doble dígito, y en desarrollo de software los asistentes de código aceleran tareas de forma significativa. La idea es clara: menos tareas mecánicas, más criterio. La IA no te quita el trabajo; te quita las partes aburridas del trabajo… si sabes usarla.
«La IA no te quita el trabajo; te quita las partes aburridas del trabajo… si sabes usarla»
--¿Estamos preparados para afrontar dichos cambios?
--A medias. España está por encima de la media europea en competencias digitales básicas, pero todavía lejos del objetivo. Prepararse no es hacer un curso de IA genérico, es alfabetizar por rol: saber de datos, prompting y verificación. Y, sobre todo, instaurar procedimientos de humano en el bucle y auditorías. El siguiente salto no es tecnológico, es organizativo.
Supongo que habrá sectores que no podrán adaptarse y trabajadores que corren el riesgo de perder su empleo. ¿Cuáles serían?
Las tareas más expuestas son las clericales y administrativas repetitivas: entrada y procesamiento de datos, back-office de bajo valor, ciertas funciones contables y contact centers puramente guionizados. La evidencia académica coincide: los modelos de lenguaje afectan primero a lo rutinario. Pero no es un meteorito; es un rediseño. Si tu valor es copiar-pegar, el futuro te copia y te pega. Si tu valor es decidir con contexto, la IA te sube de división.
--¿Cuáles son los sectores que más pueden beneficiarse de estas nuevas tecnologías?
--Salud y farma, con modelos que aceleran hipótesis de I+D; materiales y energía, donde la exploración computacional ya descubre compuestos prometedores para baterías y semiconductores; operaciones y eficiencia energética, con recortes medibles en consumo de refrigeración en grandes centros de datos; logística y planificación, gracias a pronósticos más precisos. Cuando hay datos de calidad y un problema con dinero detrás, la IA deja de ser promesa y empieza a ser caja.
--Existe ruido y hasta sensación de burbuja. ¿Cómo distinguir lo necesario de lo que no, como trabajadores?
Con criterios de adulto y cero hype. Pregúntate: ¿mejora una métrica que importa —tiempo, errores, conversión, coste— y se nota en la cuenta de resultados? ¿De dónde salen los datos y quién los gobierna? ¿Hay pruebas controladas y umbrales de calidad con humano en el bucle? ¿Conozco el coste total —no solo la demo bonita-? ¿Escala más allá del piloto? A los krugerianos —los expertos exprés— se les combate con proceso y medición. Bienvenidos, youtubers, pero la nómina la paga el KPI.
--En un mercado con edadismo, ¿existe espacio para la reinvención profesional de los mayores de 45? ¿Cómo?
No solo existe: es urgente. La productividad no cae por cumplir años; cae por dejar de aprender. La vía rápida es reposicionarse en tareas que la IA no hace sola: evaluación y ética de modelos, control de calidad, diseño de workflows y comunicación con negocio. Tres pasos prácticos: dominar prompting con verificación, entender el dato de tu área y documentar un portafolio de micro-proyectos con antes/después. No compitas contra la máquina: dirígela.
«Si no te sumas a la IA, corres el riesgo de que no te sume, sino que te divida y de acabará extinguiendo»
--Algunos gobiernos plantean restricciones y regulaciones a la IA. ¿Puede restar ventaja competitiva o es necesario?
--Es necesaria si es proporcional al riesgo. La regulación europea de IA avanza con un calendario claro y enfoque por niveles de riesgo. Eso no frena; ordena. Da seguridad jurídica para invertir, fija obligaciones de transparencia y establece barandillas en sectores críticos. Lo que sí resta competitividad es la opacidad: improvisar hoy, pagar multas mañana.

Javier Sirvent ofrecerá este martes una conferencia invitado por el Club de Recursos Humanos de Castellón / v
--¿Qué necesitan las empresas y los trabajadores para adaptarse a este contexto?
--Las empresas necesitan un mapa de procesos con casos que impacten resultados, gobierno del dato, MLOps, humano en el bucle, auditorías y formación por rol. Traducido: integrar la IA en el flujo real de trabajo y medir con indicadores serios —tiempo, calidad, errores, NPS, euros—. Las personas necesitan un stack mínimo —datos, prompting y evaluación— y un portafolio de pruebas con resultados. Si no mejora el proceso, no es IA: es merchandising.
--¿Con qué frase cerraría esta conversación?
--No obedezcas al robot; obedece a la evidencia. Utiliza varios modelos de inteligencia artificial para debatir, hacerte preguntas y jamás usa el «copia y pega», porque eso lo hace mejor una máquina que siempre será más barata, mejor y más rápida que un humano. Cuando la evidencia manda, el poder deja de depender del despacho y pasa a depender del dato. Ahí ganan las personas, las empresas… y también los buenos jefes que se apoyan en la tecnología para mejorar sus decisiones y ser más eficientes. Si no te sumas a la IA, corres el riesgo de que no te sume, sino que te divida y terminará extinguiéndote.
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