La estrategia de IA pierde talento sin personas en el centro

Cuestión de fallos en la medición. Así quiere comenzar Alberto Bellé, analista principal de Foundry España, este reportaje dedicado a las estrategias de IA de las empresas y el peligro de desarrollarlas sin poner a las personas en el centro.

Gartner lo advierte en uno de sus últimos informes: para 2027, el 50% de las empresas sin una estrategia de inteligencia artificial (IA) centrada en las personas perderá su talento de inteligencia artificial.

Swagatam Basu, analista senior de la consultora, no puede ser más claro: “En el cambio a una fuerza laboral impulsada por IA, la mayoría de los líderes están confundiendo el acceso básico o las métricas de adopción para la transformación”. En consecuencia, Basu lo tiene claro: “Esta “ilusión de habilitación” está ocultando riesgos y agotando el ROI”.

El dedo en la llaga

Eso es lo que hace Alberto Bellé a petición de CIO España. Al ser reclamada su opinión por esta cuestión, responde a través de correo electrónico que “la IA llegó con la promesa de igualar capacidades a gran velocidad, y democratizar”.

“De hecho, lo puede hacer —recalca—. Sin embargo, está concentrando las mejoras de productividad en la parte alta de la jerarquía. Es decir, está haciendo lo contrario: aumentar las diferencias. El informe apunta a la formación y el soporte, pero el problema no es solo de capacidades. Es de libertad de uso”.

Bellé considera un error tratar de entender la IA con análisis parciales. “Debatimos si hay que usarla en muchas tareas o en pocas, si el ahorro de horas es la métrica correcta, si la adopción se mide en licencias o en profundidad de uso. Son conversaciones tácticas sobre una tecnología con un impacto que todavía no hemos entendido”, explica al respecto.

Lo que le lleva a concluir que “no lo entendemos porque la estamos interpretando con un esquema mental anterior: el de la herramienta que se compra, se despliega, se mide y se amortiza”.

Para que todos lo entendamos claro, “la IA no encaja en ese molde”, destaca este analista. No se puede concebir como una herramienta más en el catálogo de la empresa. “Es un cambio radical en cómo la organización decide y organiza y realiza el trabajo”, apostilla.

Su conclusión es diáfana: “Seguir midiéndola [la IA] con reglas de ofimática es el verdadero espejismo”.

No, no es transformación real del trabajo

Existe una tendencia cada vez mayor en las empresas de confundir adopción de la IA con trasformación real del trabajo.

“Muchas empresas confunden adopción de IA con transformación porque están comprando herramientas, no rediseñando el trabajo”, defiende Cristina Villanova, directora general de TalentHackers del Grupo Catenon.

Villanova expone a continuación que la IA no transforma por sí sola: hay que revisar procesos, roles, capacidades y cultura.

“Si sólo se incorpora tecnología sin formación, sin acompañamiento y sin explicar cómo va a cambiar el trabajo de las personas, aparecen la desconfianza, el miedo y el uso descontrolado de herramientas externas”, añade.

En opinión de la directora general de TalentHackers del Grupo Catenon, la verdadera transformación ocurre cuando la IA se integra en la estrategia de talento: qué tareas automatizar, qué capacidades desarrollar y cómo convertir a los equipos en profesionales aumentados, no sustituidos.

“La pregunta no es sólo “qué IA vamos a usar”, sino “qué organización queremos construir con IA”, dice de nuevo.

Pero ¿puede existir una transformación efectiva? Sí. Y así lo defiende David López, director de Operaciones y Preventa de Factum: “Aparece cuando la IA se acompaña de formación, gobierno, adaptación cultural y una estrategia clara sobre cómo potenciar el trabajo humano”.

David López explica que el valor no está únicamente en automatizar, sino en aumentar capacidades, acelerar decisiones y mejorar la eficiencia de forma sostenible.

“Una pregunta sencilla suele aclarar dónde está cada compañía: ¿qué procesos hace ahora que antes no podía hacer? Si la respuesta es “lo mismo, pero más rápido”, es adopción; si es “algo nuevo”, es transformación”, añade.

Escenarios

Antonio Cruz, director de AI Workforce de Microsoft España, interviene en este punto del reportaje para explicar en qué forma han de transformar las empresas la organización de su trabajo.

“En Microsoft observamos que ambos escenarios responden a niveles de madurez muy diferentes. La productividad individual es únicamente el punto de partida, no el objetivo final de la transformación”.

Cruz defiende que, en numerosas organizaciones, la implantación de la IA se limita todavía a proporcionar herramientas aisladas para acelerar tareas concretas, como resumir reuniones, redactar documentos o generar presentaciones.

“La adopción real —dice— no se mide por el número de licencias activas, sino por la capacidad de rediseñar procesos completos alrededor de la tecnología. El principal riesgo para muchas organizaciones es quedarse únicamente en esa primera capa de automatización”.

Entonces, ¿cuándo se puede hablar de transformación real del trabajo? “Se produce cuando las organizaciones evolucionan hacia lo que nosotros definimos como Frontier Transformation, un modelo operativo en el que la inteligencia artificial deja de ser una herramienta puntual y pasa a integrarse de forma estructural en la manera en la que las personas trabajan, colaboran y toman decisiones”.

Cambio que, según sostiene, implica rediseñar procesos, modelos de colaboración y formas de trabajo alrededor de la IA.

Detalle este muy a tener en cuenta, pues no hace más que reflejar la denominada “paradoja de la transformación”, tal y como defiende el director de AI Workforce de Microsoft España.

El informe Work Trend Index 2026 de Microsoft destaca que, mientras el 65% de los profesionales teme quedarse atrás si no adopta rápidamente la IA, un 45% reconoce sentirse más seguro manteniendo sus métodos actuales de trabajo en lugar de transformarlos.

“Asimismo, sólo un 13% percibe que realmente se recompensa el rediseño de procesos y nuevas formas de trabajo impulsadas por la inteligencia artificial”, apunta de nuevo.

Riesgo de perder perfiles valiosos

“La pérdida de capital humano especializado sitúa a las empresas en una posición de desventaja operativa y competitiva”, determina Antonio Cruz.

“De hecho —prosigue—, la escasez de talento ya se ha convertido en uno de los principales cuellos de botella de la transformación digital. Según datos de IndesIA, el 50% de las ofertas de empleo relacionadas con IA en España no pudieron cubrirse el pasado año por falta de perfiles adecuados”.

En opinión de este especialista de Microsoft, prescindir de profesionales cualificados ralentiza los proyectos de innovación y también puede dificultar seriamente la transición desde la experimentación hacia la producción real.

“Muchas compañías quedan atrapadas en el denominado piloto eterno, es decir, organizaciones capaces de lanzar pruebas de concepto, pero incapaces de industrializar la IA por falta de perfiles que gobiernen el dato, integren la tecnología en los procesos, garanticen el cumplimiento regulatorio o gestionen arquitecturas seguras y escalables”, dice Antonio Cruz.

Porque perder perfiles especializados en IA implica perder mucho más que capacidad técnica. “Supone perder criterio estratégico”, sentencia Cristina Villanova.

“Son quienes pueden traducir la tecnología en casos de uso reales, seguros y con impacto en negocio”.

Además, la directora general de TalentHackers del Grupo Catenon reconoce que el riesgo es quedarse con herramientas, pero sin el talento capaz de aplicarlas bien. “Eso puede ralentizar la innovación, aumentar la dependencia de proveedores externos, generar errores en la adopción y dificultar la atracción de nuevo talento”, prosigue.

Y lo que es peor: “Perder a estos perfiles puede convertirse en una pérdida directa de competitividad en un mercado donde la IA redefine productos, procesos y modelos operativos”, concluye este apartado.

Y no hay que olvidar, como apunta Ismael Benito, ingeniero de Ventas en Applivery, la fuga de talento que más duele no es la del científico de datos que se va a otra empresa, sino la del responsable IT con 10 años conociendo tu infraestructura, que se frustra porque le prohíben usar herramientas de IA “por política de seguridad”, mientras en su casa resuelve en minutos lo que en la oficina le lleva días.

“El talento crítico hoy no es quien sabe programar IA —asegura—, sino quien sabe combinar conocimiento de dominio (UEM/MDM, infraestructura, procesos) con herramientas de IA para resolver problemas reales.

El valor de los referentes…

Un escenario particular, con múltiples interpretaciones. Joseba Bilbao, director de desarrollo de Negocio del Grupo LKS Next, considera que a corto plazo los “referentes en IA” son un valor relevante para las organizaciones, pero no tanto desde el enfoque que se adivina en la pregunta referido a potencial pérdida de conocimiento diferencial.

“Son un valor relevante —dice— porque han de ser los anclajes sobre los que pivotar la diseminación del conocimiento y uso de la IA en todos los departamentos de la compañía”.

No hay que olvidar, como expone este experto, que la IA se va a convertir, progresivamente, en una comodity. De ahí que sostenga que la construcción de productos y soluciones ad hoc, como es el caso de copilotos, agentes, flujos adecuados a cada realidad empresarial y a cada función generados desde el conjunto de profesionales de la empresa, “va a decantar la ventaja competitiva frente a la competencia”.

… y de invertir en formación y recualificación personal

De todas formas, Antonio Cruz quiere apuntar que esta situación también está acelerando la necesidad de invertir en formación y recualificación dentro de las propias organizaciones.

A modo de ejemplo, explica que, según un estudio de LinkedIn, cerca del 70% de las habilidades requeridas para muchos puestos de trabajo en 2030 todavía no forman parte de las competencias actuales, lo que convierte la capacitación continua en un elemento estratégico para que las empresas puedan mantener su competitividad y aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.

Miedo a la sustitución laboral

Miedo. Esa sensación a que lo desconocido traiga consigo desgracias. En este caso, eliminación de empleos, sustituciones laborales.

Así que es lógico que, cuando las personas sienten que la IA llega para reemplazarlas, no experimentan, no comparten aprendizajes y pueden percibir la tecnología como una amenaza”, según dice Cristina Villanueva. “En cambio, cuando la compañía explica cómo la IA va a aumentar sus capacidades, qué nuevas habilidades serán necesarias y cómo les va a acompañar, la adopción es mucho más natural”, admite también.

Por eso la clave para esta especialista está en pasar del mensaje “la IA sustituye tareas” al de “la IA aumenta profesionales”.

“El miedo a la sustitución laboral frena la adopción real de la IA porque genera resistencia, ocultación y baja participación de los equipos”, expone.

El resultado es un contexto que puede generar resistencia al cambio, menor colaboración y uso poco transparente de herramientas externas.

“Por el contrario, las organizaciones que comunican la IA como una capacidad orientada a reforzar productividad, creatividad y especialización suelen lograr una adopción más madura y alineada con negocio. Aquí pesa especialmente el papel del mando intermedio: una misma realidad cambia por completo si se transmite como “la IA va a hacer este trabajo” o como “la IA se va a hacer cargo de la parte repetitiva para que dediques tiempo a X”, defiende David López

Para el director de Operaciones y Preventa de Factum, la clave está en integrar la IA dentro de un modelo donde las personas mantengan un papel central en supervisión, criterio y toma de decisiones, y donde existan espacios seguros para experimentar sin que ello penalice los resultados del empleado.

“Shadow” AI

Y es aquí cuando nos encontramos con el Shadow AI o IA en la sombra, en su acepción en español. Con esta expresión anglosajone se explica el uso de herramientas de inteligencia artificial dentro de una organización sin el conocimiento, control o aprobación oficial de la empresa. Ejemplo, un trabajador usando ChatGPT o un generador de código con datos de la empresa sin autorización.

El informe Cyber Pulse de Microsoft concluye que el 29% de los empleados reconoce haber utilizado agentes de IA no autorizados para realizar tareas laborales, mientras que únicamente el 47% de las organizaciones afirma haber implantado controles de seguridad específicos para la IA generativa.

“Esta brecha entre la velocidad de adopción y la capacidad de gobernanza es precisamente lo que está disparando la preocupación dentro de las compañías”, reconoce Antonio Cruz.

“Este uso indiscriminado puede dar lugar a brechas de seguridad, responsabilidades ante terceros —clientes— para los que hay que cumplir determinados requisitos contractuales o de homologación; o responsabilidades legales por incumplimiento de la normativa vigente por ejemplo relativa a protección de datos; o finalmente por pérdida de secretos profesionales o de propiedad industrial o intelectual”, añade también el director de desarrollo de negocio del Grupo LKS Next.

“Como siempre, la sensibilización y la formación son el primer paso para evitarlos”, apostilla.

No obstante, Alberto Bellé regresa a este punto del reportaje para aclarar que el Shadow AI no es un fallo de gobernanza.

“Hay que verlo como una reseña no oficial del producto corporativo”, dice, para desarrollar su explicación: “Si interpretamos el uso de IA personal como una indisciplina que hay que controlar, estamos mirando el efecto y no la causa”.

Es más, el analista principal de Foundry España defiende que el empleado tiene razones para preferir su propia herramienta. “La solución está en conocerlas, mejor que en aplicarle restricciones”, recomienda.

O como también recomienda Cristina Villanueva, “el reto no es prohibirlo, sino canalizarlo con gobernanza, formación y una estrategia clara de adopción”.

De todas formas, Antonio Cruz reconoce también que las organizaciones más avanzadas ya están entendiendo que la respuesta pasa por ofrecer entornos autorizados, seguros y gobernados que permitan experimentar con esta tecnología sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento normativo.

“El reto real —dice— no es impedir que los empleados utilicen IA, sino conseguir que lo hagan dentro de un marco corporativo seguro, transparente y alineado con los objetivos del negocio”.

Necesidad de un liderazgo y cultura empresarial

¿Y todo esto cómo encaja en la realidad cultural de cada empresa? ¿Quién debe dar el paso a la hora de dirigir su implantación?

“Las compañías que quieran integrar la inteligencia artificial sin deteriorar el talento humano necesitan entender que esta transformación es mucho más cultural y organizativa que tecnológica”, admite el director de AI Workforce de Microsoft España.

En su opinión, la cultura corporativa, el apoyo de los directores o las políticas de talento tienen más del doble de impacto en la adopción efectiva de la IA que las capacidades individuales de los empleados.

“Esto obliga a evolucionar hacia modelos de trabajo híbridos donde personas y agentes inteligentes colaboran de forma coordinada”, dice, por lo que, en su opinión, “el liderazgo deja así de centrarse únicamente en supervisar tareas para pasar a dirigir sistemas de colaboración entre personas y agentes, fijando objetivos, límites y criterios de decisión”.

O como expone Joseba Bilbao, “aquellas compañías que se caracterizan por la transparencia real en las estrategias y en la toma de decisiones; son conscientes de que su valor añadido, cuando toda su competencia utilice de manera ordinaria las distintas herramientas y soluciones de IA, estará en el saber hacer y la visión de sus profesionales; y tenga la flexibilidad suficiente para evolucionar e incluso transformarse radicalmente sabiendo que su sostenibilidad descansa en el valor aportado a su compañía, a sus trabajadores y a su entorno social, contará mayoritariamente con su talento humano”.

Cultura corporativa que, además, debe impulsar aprendizaje continuo, adaptación y participación activa de los equipos en la evolución tecnológica, tal y como cree David López.

“Los empleados necesitan comprender cómo impacta la IA en su trabajo y qué capacidades les permitirán evolucionar junto a ella”, explica, para decir a continuación que el mando intermedio es casi siempre la palanca decisiva. “Es la capa con mayor influencia sobre la conducta diaria del equipo y la que más necesita acompañamiento específico, formación práctica y métricas que reconozcan a quienes redistribuyen trabajo con apoyo de la IA”.

Y sin olvidar la transparencia, que en este escenario adquiere una relevancia fundamental según el director de Operaciones y Preventa de Factum.

“Las compañías que explican objetivos, límites y modelos de uso generan mayor confianza y aceleran la adopción. La IA ofrece mejores resultados cuando se integra como una capacidad que amplía el potencial humano y fortalece la toma de decisiones dentro de la organización”, dice para concluir este reportaje.