La nueva frontera del talento
Diario de Innovación #267
Hay una escena que se repite en todas las empresas que quieren subirse al tren de la inteligencia artificial: un grupo de directivos en una sala, mirando dashboards, pruebas de concepto y promesas de ROI que nunca terminan de materializarse.
Todos quieren “hacer algo con IA”, pero pocos saben por dónde empezar.
Hasta ahora, ese vacío entre el modelo y el negocio lo llenaban consultores.
Hoy, lo están haciendo ingenieros.
OpenAI, Anthropic y Cohere han comenzado a contratar a un nuevo tipo de perfil que se está convirtiendo en la pieza más codiciada del ecosistema: los forward-deployed engineers (FDEs).
Ingenieros capaces de escribir código, hablar con clientes y lo más importante hacer de traductor entre ambos mundos. Esa suerte de perfiles híbridos que poco abundan en el entorno corporativo.
No son sales engineers ni solution architects al uso. Son un híbrido entre el tecnólogo que entiende la complejidad del modelo y el estratega que sabe identificar un problema empresarial real donde aplicarlo.
De Palantir a OpenAI: la herencia del campo de batalla
El término “forward-deployed” viene del ámbito militar: tropas desplegadas en primera línea.
Palantir lo adoptó hace dos décadas para describir a los ingenieros que no se quedaban en la oficina, sino que se desplazaban al terreno: bases militares, fábricas, refinerías.
Allí entendían las operaciones, hablaban con los usuarios y diseñaban soluciones que no solo “funcionaban”, sino que resolvían algo tangible.
El código era secundario. El contexto, lo esencial.
Esa filosofía ha sido absorbida ahora por los líderes de la IA generativa. OpenAI ya tiene un equipo dedicado de FDEs en expansión (hasta 50 personas en 2025). Anthropic multiplicará por cinco su equipo aplicado. Cohere, por su parte, ha hecho del despliegue temprano la base de su estrategia de retención.
El mensaje subyacente es claro: la adopción de IA no se acelera con más modelos, sino con más contexto operativo.
Cuando la IA se vuelve negocio
El caso de John Deere lo ilustra perfectamente.
OpenAI integró un equipo de ingenieros en la empresa para personalizar sus modelos en tareas agrícolas, ayudando a los agricultores a reducir el uso de químicos entre un 60 y un 70 %.
No fue una “demo de GPT-4”; fue un proyecto de eficiencia real con impacto medible.
Detrás de esa colaboración hay una lección estratégica:
El valor de la IA no está en lo que predice, sino en lo que transforma.
Empresas tradicionales que intentan adoptar IA sin comprender sus palancas operativas suelen caer en dos trampas: la del laboratorio (experimentos sin retorno) y la del marketing (proyectos sin alma).
Los FDEs son un antídoto contra ambas.
Del laboratorio al terreno
Lo interesante de este movimiento es que cambia el mapa de poder en la industria.
Hasta ahora, las grandes empresas de IA se centraban en construir los modelos más potentes y vender acceso vía API.
Ahora, están construyendo capacidad de ejecución directa, lo que las acerca más al negocio final.
En cierto modo, OpenAI o Anthropic están replicando el modelo de consultoría integrada, pero con un matiz: el delivery ya no depende de PowerPoints, sino de fine-tuning, prompt engineering y pipelines de datos.
Y en ese cambio se está definiendo una nueva ventaja competitiva: quien domine la implementación dominará la adopción.
¿Qué significa esto para las empresas?
La frontera ya no está en el algoritmo, sino en el contexto de uso. Las compañías que entiendan su flujo de datos y su cultura de decisión podrán beneficiarse antes.
La IA necesita intérpretes, no solo desarrolladores. Roles como los FDEs o los Applied AI Engineers serán esenciales para convertir promesas en productos reales.
Las alianzas serán más profundas. No bastará con firmar un contrato de API; habrá que co-crear, integrar y medir juntos.
En este sentido, el auge de los FDEs es una señal de madurez.
El sector está pasando de la fase del hype a la de la implementación, del modelo al impacto.
Y como toda transformación tecnológica, lo que antes era una curiosidad técnica hoy se está convirtiendo en una función estratégica de negocio.
Food for thought
La IA no se vende, se instala.
Y los forward-deployed engineers son su nuevo ejército silencioso: profesionales que entienden que el valor no está en el modelo que brilla, sino en el que resuelve algo real.
Porque, al final, la inteligencia más poderosa no es la que se entrena en la nube, sino la que aprende en el terreno.
🌍 El eco del mercado
🤖 ChatGPT deja de competir con otras IAs y entra en la liga de las redes sociales. OpenAI gana la batalla menos obvia: distribución y hábito. El valor ya no está solo en el modelo, sino en convertirse en infraestructura social.
📉 ¿Estamos ante una burbuja de la IA? El mercado empieza a separar promesas de flujos de caja. Menos épica, más métricas reales. Corrección del mercado o realidad tecnológica.
⚖️ La IA no viene a por los abogados (todavía). La adopción por verticales profesionales avanza más despacio de lo esperado: el cuello de botella no es técnico, es organizativo y cultural.
🚀 Nvidia lanza Nemotron 3 para la era de la IA agéntica. Arquitecturas híbridas (MoE + Mamba) apuntan a eficiencia y autonomía: la próxima ventaja competitiva será ejecutar, no responder.
🎬 Google retira vídeos de IA con personajes Disney (después del acuerdo con OpenAI). El copyright vuelve a marcar límites claros: la creatividad generativa choca con el poder de los grandes catálogos.
🛩️ China bate récord con un dron de hidrógeno de largo alcance. La combinación de energía limpia y capacidades militares/industriales redefine el liderazgo tecnológico chino.
🚨 Grok difunde desinformación tras el tiroteo de Bondi Beach. El problema ya no es la alucinación, es la responsabilidad editorial de los modelos en tiempo real. Cuando los sesgos y la narrativa condicionan el desarrollo de la tecnología.
📱 Un juez falla a favor de un usuario de Verizon por negarse a desbloquear su iPhone. Los derechos digitales del consumidor empiezan a tener recorrido legal. Mal precedente para los walled gardens.
💰 El mercado lanza su “AI Hype Correction”. Se acaba el cheque en blanco: ahora toca demostrar retorno, eficiencia y casos de uso sostenibles.
🧬 Expanded carrier screening: ¿prevención médica o dilema ético? La biotecnología avanza más rápido que el debate social que debería acompañarla.
🤖 El MIT enseña a los robots a agarrar objetos pesados y frágiles sin romperlos. El nuevo enfoque de loop closure grasping evita el dilema clásico entre fuerza y delicadeza. El agarre pasa de ser rígido a funcionar por tensión, como una eslinga, permitiendo manipular objetos complejos sin puntos de presión destructivos. Un avance clave para robótica industrial, logística y entornos no estructurados.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
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Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1. Si te interesa este tema, te recomiendo revisar el caso de Palantir y su estructura “Echo & Delta”, una joya de diseño organizativo para conectar ingeniería y propósito.
PD2. En la misma línea, el libro The AI Playbook (Guía práctica de la IA) de Eric Siegel profundiza en cómo convertir proyectos de IA en resultados tangibles.
PD3. Y si quieres entender el lado humano de esta transformación, Essential (Smith y Monahan) es una lectura obligatoria sobre liderazgo en la era de la IA.