El Futur del Talent i la Intel·ligència Artificial:
Impacte i Reptes en el Mercat Laboral
Ateneu Barcelonès, Sala VERDAGUER · 22 de setembre de 2026 · 18.30
La integració de la intel·ligència artificial en l’entorn laboral no representa només una automatització de tasques, sinó un canvi fonamental en la gestió del talent i els models pedagògics. Les conclusions principals són:
Automatització vs. Valor Humà
La IA està absorbint les tasques més operatives i repetitives, permetent que aflorin capacitats exclusivament humanes com el pensament crític, la creativitat i la presa de decisions complexas.
Transformació del perfil "Júnior"
Existeix un debat sobre si la IA elimina els perfils júniors. El consens apunta que aquests no desapareixen, sinó que es transformen: s'exigeixen noves competències ("power skills") i una capacitat nativa d'adaptació al canvi.
"Aprendre a aprendre"
Aquesta esdevé la competència clau. Els models educatius tradicionals estan en qüestió, necessitant una transició cap a l'autopedagogia i l'aprenentatge entre iguals (peer-to-peer).
Barreres d'implementació
Tot i el hype actual, existeixen barreres econòmiques, legals, formatives i una gran quantitat de "soroll" o desinformació que frena una implementació eficient i real.
Urgència de Reskilling
Tant les empreses com l'administració pública estan impulsant programes intensius per evitar la bretxa digital, amb especial focus en la humanització de la tecnologia.
Participants i Perspectives
El futur del talent i la IA
Josuè Sallent
Director dels estudis de ciberseguretat, ENTI- UB
Maria Mirabet
CEO i Fundadora, A2D INNOVA CONSULTORIA
Raquel Pont
Directora general, NTT Data Zona Mediterrani
Salvador Pedraza
Director Centre diagnòstic per la imatge, Hospital Clínic de Barcelona
Eixos Temàtics i Anàlisi Detallada
L'Impacte de la IA en l'Estructura de l'Empresa
L’adopció de la IA s’està produint a dos nivells: intern (processos i gestió) i extern (productes i clients).
- Retidència i Inversió: Mentre que el client final sovint està disposat a pagar per solucions d’IA, les empreses mostren més reticència a invertir en la transformació interna del seu propi talent.
- Automatització de Processos: La IA permet eliminar tasques administratives i repetitives. Per exemple, a Barcelona Activa s’utilitza per a la gestió de coneixement, respostes a oposicions i automatització de notes, millorant l’eficiència operativa.
- Democratització del Talent: La tecnologia posa en valor les anomenades power skills (habilitats essencials), que abans es consideraven secundàries, situant-les al centre de la competència professional.
El Debat sobre el Talent Júnior i Sènior
S’ha qüestionat si la IA pot fer desaparèixer la base de la piràmide laboral (els júniors que fan tasques rutinàries).
-
Nadius de l’Adaptació: Els perfils júniors posseeixen una capacitat nativa per assumir la incertesa i el canvi tecnològic constant, un avantatge competitiu respecte als sèniors.
Redefinició del Júnior: No es tracta només d’edat, sinó d’un moment vital o professional. El reskilling està portant persones de 36-40 anys a posicions júnior en el sector digital amb un bagatge d’experiència previ molt valuós.
Risc de Substitució: Tot i que hi ha una demanda alta (NTT Data incorpora entre 500 i 700 perfils l’any), els júniors que només realitzen tasques de poc valor afegit són fàcilment substituïbles. El repte és que evolucionin ràpidament cap a funcions de consultoria i gestió d’expectatives.
La Revolució en l'Aprenentatge: "Aprendre a Aprendre"
Davant d’una tecnologia inestable que canvia cada pocs mesos, el coneixement específic (com saber un llenguatge de programació concret) perd valor davant la capacitat d’aprenentatge continu.
Crítica al Model Tradicional: Els experts assenyalen que ni l’escola ni la universitat ensenyen a «aprendre a aprendre», sinó a passar exàmens.
Models Disruptius: Projectes com Campus 42 proposen un aprenentatge sense professors, basat en reptes i en el treball en equip (peer-to-peer), fet que obliga a l’estudiant a buscar-se la vida i desenvolupar resiliència.
Desaprendre: Innovar requereix sovint «desaprendre» patrons heretats i models de treball antics que ja no són eficients en l’era de la IA.
La IA en el Sector Sanitari: L'Exemple de la Radiologia
El sector salut porta anys aplicant IA (especialment en el cribratge de mama i l’acceleració de ressonàncies), però s’enfronta a reptes específics:
Diferenciació de «Fum»: Existeix molt soroll mediàtic. Cal diferenciar els algoritmes amb evidència científica del que és simple màrqueting.
Gestió del Canvi: Dins d’un hospital, hi ha un 20% de perfils («haters») que es resistiran sempre al canvi, mentre que els radiòlegs s’estan convertint en experts que lideren la implementació.
Medicina Personalitzada: El futur passa per integrar dades genòmiques, clíniques i d’imatge mitjançant la IA per oferir tractaments a mida, superant les limitacions de la «intel·ligència natural» humana per processar volums tan grans de dades.
Perspectives de Futur
(Horitzó 2 anys)
L’anàlisi conclou amb una visió del que s’espera a curt termini:
Professionalització de l’oferta de valor: Les empreses hauran après a explicar i vendre la IA de manera més realista, superant l’etapa actual de hype.
Entorns més amables i inclusius: S’espera que la IA permeti que el talent se centri en la seva singularitat, eliminant el que no agrada als treballadors.
Sobirania Tecnològica: Europa es troba en un moment clau per decidir com es desenvolupa la IA en el territori per no dependre exclusivament dels models dels Estats Units o la Xina.
COM ARRIBAR
INSCRIU-TE
COL·LABORADORS
Patrocinadors or
Patrocinadors ARGENT
Patrocinadors BRONZE
Patrocinadors BRONZE PIME
