Artículo de opinión en profundidad publicado en **sfeir.com** el 1 de agosto de 2026, escrito por **SFEIR** (la voz editorial de la firma). Reúne **dos publicaciones de julio de 2026** con metodologías opuestas — el experimento de campo preregistrado **"The Cybernetic Teammate"** en **Procter & Gamble** (Dell'Acqua, Ayoubi, Lifshitz, Sadun, **Ethan Mollick** et al., *Organization Science* 37(4), 2026) y el primer informe de la serie **"Work at the Frontier"** de **OpenAI Economic Research** (27 de julio de 2026, >800.000 mensajes de usuarios estadounidenses de ChatGPT) — en una única tesis: *"la IA generativa no solo acelera el trabajo existente, redistribuye quién hace qué"*. La arquitectura se despliega en cuatro etapas: **el mecanismo** (P&G: la IA actúa como un dispositivo *boundary-spanning*, borrando los silos funcionales — un individuo + IA alcanza el nivel de una pareja sin IA, **+0,37 σ**), **la escala** (OpenAI: **43,5%** de los mensajes específicos de una profesión caen fuera de la propia profesión del usuario), **la agenda** (Mollick: los muros se están adelgazando, la división del trabajo debe repensarse, y una recomposición bien orquestada "rinde generosamente"), luego **la respuesta de la firma** — **Skill Based Organisation (SBO)**, adoptada en SFEIR bajo el impulso de **Rosalie Zandona** (VP People & Culture): la **competencia realmente operativa** reemplaza la descripción de puesto como unidad de organización (**hasta 13 competencias identificadas por rol**), pasando de una **identidad basada en el estatus** ("soy manager") a una **identidad operativa** ("sé diseñar arquitecturas complejas"). El movimiento retórico es una prueba por el ejemplo interno: *"hicimos el cambio internamente antes de recomendarlo"*. **Se señalan tres reservas**: el cambio hacia el SBO se remonta a **febrero de 2026**, por lo tanto *precede* al diagnóstico que se supone debe resolver (el orden argumentativo invierte el orden cronológico); **nada en los datos demuestra** que una organización basada en competencias absorba mejor el cruce de tareas que una basada en roles (una hipótesis de diseño no probada); el resultado de P&G circula **desde marzo de 2025** (NBER w33641) — el "unas semanas antes" se aplica a la publicación revisada por pares, no al resultado en sí.
#Skill Based Organisation#SBO#organización basada en competencias
**SFEIR** — ESN française « AI Only » (~850 ingénieurs, 8 agences France & Benelux). Voix éditoriale du cabinet (byline « SFEIR »).
Artículo de opinión en profundidad publicado en **sfeir.com** el 23 de julio de 2026, firmado por **SFEIR** (la voz editorial de la firma). Es un **comentario estratégico sobre la nota Trésor-Éco n.º 391** de la DG Trésor (junio de 2026 — véase [[dgtresor-ia-effets-emploi-2026-06-30]]), leído a través de la doctrina de SFEIR de « **amplificar la IA en lugar de padecerla** ». El artículo elogia el **tono cauteloso de economista** de Bercy (mecanismos más incertidumbre en lugar de una predicción) y extrae de ello una **tesis en tres partes**: (1) **ningún efecto agregado medible** en esta etapa (dos fuerzas que se compensan — desplazamiento vs. productividad — adopción en la UE ~20%); (2) una **única señal empírica sólida, sobre los junior** (−16% de empleo entre los 22-25 años expuestos en EE. UU.); (3) un **peligro a largo plazo que desplaza la pregunta** — el **retraso competitivo** (la no adopción), no la destrucción de empleo. El núcleo analítico que retiene SFEIR: la **elasticidad-precio** determina el efecto sobre el empleo (la paradoja de **Jevons** aplicada al código) → el argumento es **estructuralmente favorable al empleo para los desarrolladores**. El artículo **desmonta el relato de los "despidos por IA"** (4,5-6,2% de los anuncios de despidos en EE. UU., «etiquetado» en el 59%) y señala los **puntos ciegos** de la nota (el escenario agéntico relegado a una nota al pie; la velocidad de difusión no discutida; el hecho de que OpenAI/Anthropic se hayan convertido en fuentes para Bercy = un sesgo de fuente no señalado). La **traducción operativa de SFEIR** (para CIO/CTO): el valor migra hacia la intención/arquitectura/control, formar **ingenieros aumentados** (programas **AI Champions**), y evitar una adopción precipitada (**workslop**, deuda técnica) mediante **context engineering** y gobernanza.
#IA y empleo#retraso competitivo#no adopción
**SFEIR** — ESN française « AI Only » (~850 ingénieurs, 8 agences France & Benelux). Voix éditoriale du cabinet (byline « SFEIR »). Positionnement de la maison sur la transformation IA des DSI ; ce texte prolonge la ligne éditoriale portée notamment par Didier Girard (cf. [[girard-sfeir-ai4it-vs-ai4business-budgets-2027-2026-06-24]]).
Artículo de opinión en profundidad (punto de vista) publicado en **sfeir.com** el 24 de junio de 2026, por **Didier Girard** (Director General, SFEIR). **Tesis central**: en 2024 todos apostaban por **AI4Business** (IA en los procesos de negocio) como el gran yacimiento de valor; en 2026 el panorama se ha **invertido** — es **AI4IT** (IA para producir el sistema de información: código, SDLC, fábrica de software) la que genera valor **medible**. El artículo *fundamenta* esta tesis en la vigilancia tecnológica de la firma: decepción de AI4Business (el estudio del MIT «95% de pilotos sin ROI», cuestionado pero revelador; un bloqueo **organizativo** / el problema hayekiano de Mollick) frente a la evidencia cuantificada de AI4IT (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Explicación mecanicista: **el código se verifica a sí mismo** (compilación, pruebas, CI) mientras que los procesos de negocio no tienen ni compilador ni bucle de retroalimentación inmediato. **Consecuencia presupuestaria 2027**: un desplazamiento **CapEx→OpEx**, la dinámica de precios de los tokens (pico al alza — Fable 5 a 2× Opus — frente a una inferencia ÷280 y presión a la baja de los pesos abiertos/inferencia de escritorio), y un **AI FinOps** guiado por el **coste por resultado**. Cierra con **4 recomendaciones para el COMEX**.
#AI4IT#AI4Business#inversión
**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.