Para aprovechar al máximo el valor de la IA, invierta en su personal
La siguiente contribución corresponde al portal de BCG (Boston Consulting Group) que se define así: Boston Consulting Group es una empresa que ofrece igualdad de oportunidades de empleo. Todos los solicitantes cualificados serán considerados para un puesto de trabajo sin distinción de raza, color, edad, religión, sexo, orientación sexual, identidad o expresión de género, origen nacional, condición de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley federal, estatal o local, según corresponda. Asimismo, las personas con antecedentes penales serán consideradas de conformidad con las leyes estatales y locales aplicables.
La autoría es de Julie Bedard, Jessica Beidelman, Elizabeth Lyle y Reinhard Messenböck
Julie Bedard
Directora General y Socia; Miembro del BCG Institute, Boston
Jessica Beidelman
Directora asociada
Brooklyn
Elizabeth Lyle
Directora gerente y socia, Boston
Reinhard Messenböck
Director gerente y socio sénior, líder de Business Transformation Suite, Berlín
Puntos clave
Transformar la forma en que las personas trabajan y centrarse en las áreas de mayor valor es el puente entre la adopción de la IA y la obtención de ventajas competitivas. Para lograrlo, las organizaciones deben guiar a sus empleados a través de un proceso de aprendizaje —que abarca desde los fundamentos hasta la aplicación práctica y la integración profunda—, capaz de generar un cambio de comportamiento duradero. Además de que los líderes establezcan una visión compartida y sirvan de modelo para los comportamientos deseados, esta transformación requiere acciones como:
Partir de una base realista, considerando las capacidades de IA ya existentes.
Diseñar itinerarios de aprendizaje específicos para cada rol, en lugar de aplicar un enfoque único para todos.
Fomentar la confianza y la motivación de los empleados mediante la empatía y la transparencia.
Medir el éxito en función del valor generado, y no solo de las herramientas adoptadas.
La IA está presente en todas partes y ofrece un potencial revolucionario para el mundo laboral. Sin embargo, la transformación necesaria para materializar este potencial avanza con lentitud. Aunque la mayoría de las organizaciones han adoptado herramientas de IA, pocas han logrado cambios significativos en la forma de trabajar de sus empleados que permitan desbloquear las áreas de mayor valor: aquellos ámbitos del negocio donde la IA genera los rendimientos más elevados y rápidos.
Un estudio reciente de BCG revela que, si bien la mayoría de las empresas están experimentando con la IA, solo alrededor del 5 % está generando valor a gran escala; de hecho, cerca del 60 % afirma haber obtenido un impacto escaso o nulo hasta la fecha. Ante esta brecha, muchas organizaciones optan por intensificar la adopción de más herramientas de IA, en lugar de desarrollar las capacidades humanas necesarias para transformar dicha adopción en valor real para el negocio.
La formación tradicional resulta insuficiente ante la magnitud y la urgencia que exige la era de la IA generativa. Las empresas más exitosas están creando sistemas de capacitación integrales a nivel corporativo, que incorporan la IA en la forma en que las personas piensan, trabajan y lideran. Además, sus esfuerzos se concentran en aquellas áreas del negocio donde el potencial transformador del trabajo potenciado por la IA es mayor.
Aprovechar todo el potencial de valor de la IA requiere un cambio cualitativo en las capacidades de una organización: una combinación de dominio técnico y habilidades humanas, respaldada por comportamientos, mentalidades y sistemas que permitan a las personas trabajar de manera distinta —y más eficaz— con la IA.
BCG U ayuda a las organizaciones a desarrollar las capacidades que su personal necesita para prosperar en la era de la IA
Hemos guiado a ejecutivos a través de complejos cambios de mentalidad relacionados con la IA, hemos ayudado a organizaciones globales a desarrollar competencias en IA a gran escala, y hemos diseñado laboratorios prácticos e intervenciones conductuales —integradas en el flujo de trabajo diario— que aceleran el uso de la IA generativa (GenAI) para transformar la forma en que se realiza el trabajo, traduciéndose en valor para el negocio.
A partir de estas experiencias, hemos observado que el desarrollo de capacidades solo genera un impacto real cuando las organizaciones van más allá de los programas de formación tradicionales. Lo que mejor funciona es una progresión de aprendizaje en tres etapas que logra un cambio de comportamiento duradero:
Fundamentos. Adquisición de nuevos conocimientos mediante conceptos clave, marcos de trabajo, vocabulario y momentos de revelación («¡ajá!»).
Aplicación. Transformar el saber en hacer mediante la práctica en el puesto de trabajo, vinculada directamente a los flujos de trabajo reales.
Integración. Convertir el hacer en un hábito, incorporando las nuevas prácticas en las formas de trabajar, las expectativas de los roles, las estructuras de apoyo y los incentivos.
La formación tradicional no logra generar impacto porque se detiene en la primera etapa
Sin embargo, completar las tres etapas es un proceso complejo que requiere muchos recursos. Por ello, las organizaciones deben priorizar el desarrollo de capacidades en aquellas áreas del negocio donde el potencial de valor de la IA —una vez materializado— pueda generar el mayor retorno de la inversión.
En este artículo, ofrecemos perspectivas sobre cómo desarrollar capacidades en IA dentro del entorno laboral, así como lecciones aprendidas al ayudar a nuestros clientes a recorrer el camino desde la experimentación con la IA hasta la obtención de resultados tangibles.
Establecer el desarrollo de capacidades en IA dentro de un contexto claro
Para lograr un impacto real al desarrollar capacidades en IA, es fundamental definir claramente el contexto de la iniciativa, identificando áreas con un alto potencial de valor y rediseñando los flujos de trabajo correspondientes. Asimismo, la organización debe evaluar sus capacidades actuales en IA para establecer un punto de partida realista. La mayoría de las organizaciones —e incluso los equipos y flujos de trabajo dentro de ellas— se encuentran en distintas etapas de madurez en materia de IA, a menudo abarcando más de una etapa a la vez. (Véase el anexo 1). En la práctica, partir de un punto inicial implica comprender en qué fase de su trayectoria en IA se encuentra la organización. El siguiente paso consiste en definir dónde se desea estar, ya sea a nivel de equipo o de flujo de trabajo. Solo entonces es posible desarrollar las capacidades específicas necesarias para avanzar en la curva y aprovechar las fuentes de valor con mayor potencial.
De la Adopción a la Ventaja: Desarrollando Capacidades para la IA | Anexo 1
Colaboramos con un banco minorista europeo líder en su proceso de reinventar sus operaciones de crédito, integrando la IA GenAI en flujos de trabajo integrales para mejorar tanto la eficiencia como la experiencia del cliente. La organización simplificó radicalmente sus procesos centrales de crédito e implementó un «Agente de IA Operativa» para automatizar la validación de documentos, las comprobaciones de plausibilidad y las transferencias de datos.
Los resultados fueron transformadores: el banco logró un aumento de productividad de más del 50 % en todos los flujos de trabajo de crédito, redujo el tiempo de procesamiento manual en un 70 % y acortó los ciclos de aprobación de días a menos de 30 minutos en algunos casos. Los empleados pudieron centrarse en tareas de mayor valor, mientras que los clientes se beneficiaron de interacciones más rápidas y transparentes.
Varias actividades clave impulsaron esta transformación. El banco comenzó centrándose en un segmento de valor claro con el mayor potencial de impacto empresarial: en este caso, las operaciones de crédito, donde la automatización podría reducir costes y mejorar la experiencia del cliente. A continuación, rediseñaron los flujos de trabajo en torno a esta oportunidad, reconstruyendo los procesos de crédito para potenciar la eficiencia mediante IA, identificando puntos de fricción, rediseñando las transferencias de información y codificando nuevas formas de trabajar. Finalmente, el banco identificó su punto de partida evaluando sus capacidades de IA, definió una visión ambiciosa del futuro y desarrolló una hoja de ruta para crear las capacidades necesarias para aprovechar este valor.
Desarrollar capacidades específicas para cada rol
La transformación mediante IA requiere la participación de todos. Sin embargo, no todos los participantes tienen el mismo nivel de implicación. Para optimizar el aprendizaje, nuestra filosofía de diseño en BCG U se basa en un enfoque por roles que abarca cuatro arquetipos relacionados con la IA:
Creadores: Ejecutivos y altos directivos que definen la visión de la IA para la organización.
Líderes: Gerentes que crean las condiciones para la escalabilidad de la IA.
Transformadores: Jefes de equipo que reestructuran los flujos de trabajo para incorporar nuevas herramientas de IA.
Colaboradores de primera línea: Personas que utilizan herramientas de IA en su trabajo diario.
Nuestra experiencia ha demostrado que si se desarrolla la fluidez y la confianza adaptadas a las exigencias específicas de cada rol, el impulso es inevitable. (Véase la Figura 2).
De la adopción a la ventaja: Desarrollo de capacidades para la IA | Figura 2
Por ejemplo, una empresa global de bienes de consumo de alta rotación (FMCG, por sus siglas en inglés) reconoció desde el principio que la IA generativa (GenAI) transformaría la competencia en áreas como el marketing, la cadena de suministro, la I+D y la innovación de productos. A pesar de algunas experiencias iniciales con diversas herramientas, el avance fue desigual y el impacto permaneció fragmentado. Los líderes tomaron una decisión audaz: apostar a que el desarrollo rápido de capacidades en IA en toda la organización generaría una ventaja competitiva.
En conjunto, diseñamos un «Acelerador de IA» (AI Accelerator) a medida, que incluye itinerarios de aprendizaje para perfiles clave basados en arquetipos específicos:
Perfil estratégico: Directivos de alto nivel que deben motivar, inspirar y servir de modelo en el uso de la IA
Su itinerario se centra en construir una narrativa compartida y en practicar cómo liderar equipos durante procesos de cambio. Estos líderes participan en sesiones virtuales en vivo, análisis de casos prácticos y laboratorios inmersivos donde aplican la IA generativa a desafíos empresariales reales.
Perfil de implementación: Gerentes y personal operativo que necesitan integrar la IA en su trabajo diario. Su itinerario pone énfasis en simulaciones prácticas y casos de uso vinculados directamente a los flujos de trabajo en marketing, cadena de suministro e I+D. Esto permite a los colaboradores pasar de aprender los fundamentos de la IA a incorporar nuevos hábitos en su labor cotidiana.
Para garantizar que el programa resulte auténtico, desarrollamos lecciones personalizadas que destacan historias de transformación dentro de la propia empresa; esto permite mostrar los primeros logros, compartir lecciones aprendidas y resaltar a compañeros que ya están reimaginando cómo la IA genera valor.
El «Acelerador de IA» se ha implementado con varios miles de empleados (y la cifra sigue aumentando)
Como resultado, la empresa no solo está experimentando un mayor uso de herramientas de IA, sino también mejoras medibles en la productividad y la confianza.
Los empleados perciben un claro impulso: a través del programa, desarrollan un lenguaje común en torno a la IA y sus beneficios, comprenden cómo integrar estas herramientas en sus tareas y entienden la lógica empresarial detrás de su implementación. Hemos observado un cambio de comportamiento constante, lo que está logrando que las unidades de negocio de toda la organización global se involucren más en la transformación mediante IA.
Como otro ejemplo, recientemente colaboramos con una empresa biofarmacéutica global para poner en práctica este enfoque, segmentando a más de 100 000 empleados según cuatro arquetipos de IA, cada uno con un itinerario de aprendizaje adaptado. Los líderes recibieron apoyo para definir la visión, así como guías prácticas para actuar como modelos a seguir. Las personas más cercanas a la primera línea participaron en simulaciones prácticas y talleres basados en casos de uso reales. Como resultado, la empresa logró aumentar la adopción de herramientas de IA de aproximadamente un 20 % a casi un 90 %.
Estas experiencias demuestran que los itinerarios de aprendizaje cuidadosamente diseñados pueden transformar la curiosidad en participación, la participación en un cambio de comportamiento sostenido y dicho cambio en beneficios empresariales concretos.
Los líderes deben compartir —y ejemplificar— una visión unificada
Las transformaciones basadas en IA más eficaces comienzan cuando los líderes están preparados para encabezar el proceso, ejemplificando los comportamientos que desean ver en toda la organización. Sin embargo, a veces, los distintos grupos dentro de una misma organización parecen hablar «idiomas» diferentes. Para que el liderazgo mediante el ejemplo sea efectivo, todos los directivos deben estar alineados respecto a la transformación, desde los procesos hasta los objetivos. Esto requiere mucho más que una comprensión básica: implica explicitar los comportamientos deseados, ponerlos en práctica de manera visible y reforzarlos mediante estructuras de responsabilidad claras.
En palabras de Kaye Foster, coach ejecutiva en BCG y exdirectora de recursos humanos (CHRO) en Johnson & Johnson: «A menudo asumimos que, si los líderes saben qué hacer, lo harán. Pero eso no es cierto.
La mayoría de las veces, los líderes vuelven a adoptar los comportamientos que reciben refuerzos, no aquellos que aprendieron durante una sesión de formación».
Trabajamos con el equipo ejecutivo de un cliente para fortalecer su dominio de la IA, permitiéndoles dirigir la transformación de su organización de una manera coherente y convincente. A los ejecutivos les resultaba difícil abordar cuestiones técnicas, mientras que a los líderes tecnológicos les costaba plantear soluciones en términos de valor para el negocio. Como consecuencia, las conversaciones entre ambos grupos solían centrarse en soluciones puntuales, en lugar de en las inversiones fundamentales necesarias para transformar la empresa.
Reunimos a los líderes para una experiencia de aprendizaje inmersiva, impulsada por el director ejecutivo (CEO). La cumbre combinó lo último en formación sobre tecnología de IA con estrategia empresarial, liderazgo y ejecución. El encuentro brindó al equipo ejecutivo un espacio para tomar distancia, cuestionar supuestos arraigados y participar en un diálogo honesto y transversal. Los líderes analizaron casos de uso reales y se enfrentaron a la realidad de transformar una gran organización consolidada —con sistemas heredados— bajo una intensa presión competitiva. Las conversaciones se centraron en la transformación empresarial y su impacto.
El impacto fue inmediato: tanto los líderes de negocio como los de tecnología adquirieron mayor confianza y un lenguaje común para orientar la toma de decisiones.
Los ejecutivos ganaron fluidez técnica, mientras que los líderes tecnológicos obtuvieron una perspectiva más profunda sobre los objetivos de negocio. Juntos, convergieron en una premisa fundamental: no existe una «estrategia de IA» independiente, sino una estrategia empresarial potenciada por la IA. Esta visión compartida transformó conversaciones fragmentadas en un proceso estratégico y colaborativo de resolución de problemas, enfocado en escalar la generación de valor. Al marcar la pauta desde la alta dirección, estos líderes ejemplificaron los comportamientos que esperaban ver en toda la organización: curiosidad, colaboración y aprendizaje continuo. Este compromiso visible con el cambio convirtió la alineación en acción concreta.
La confianza y la motivación son clave para la transformación mediante IA
La implementación de la IA puede provocar reacciones emocionales. Algunas personas se muestran profundamente escépticas ante esta tecnología, especialmente por el temor a cómo pueda afectar a la seguridad de sus empleos. Otras expresan inquietudes sobre la calidad de los resultados generados por la IA o sobre cómo utilizar las nuevas herramientas de manera responsable. Para que los programas de transformación basados en IA tengan éxito, las organizaciones deben abordar estas preocupaciones de forma directa.
Si no se construye primero esa confianza, ninguna iniciativa de IA tendrá éxito
Según Brad Strock, coach ejecutivo en BCG y exdirector de tecnología (CIO) de PayPal: «El verdadero desafío de la IA no es la tecnología en sí, sino lograr que las personas confíen en ella. Si no se construye primero esa confianza, ninguna iniciativa de IA tendrá éxito».
Recientemente, colaboramos con BCG X para ayudar a una empresa tecnológica global a diseñar y poner a prueba un programa de capacitación destinado a acelerar la adopción de la IA generativa (GenAI) entre sus equipos de ingeniería de software. Al principio, los desarrolladores abordaron el proyecto piloto con escepticismo e incertidumbre sobre cómo la IA afectaría a sus roles; esta reticencia se tradujo en una baja participación en cualquier iniciativa relacionada con la IA. Para generar confianza y reducir la inquietud, primero capacitamos a los gerentes en el manejo de la IA generativa (GenAI) y en habilidades de gestión del cambio. Esto les permitió establecer expectativas, orientar a sus equipos, servir de ejemplo en el uso responsable de la IA y abordar las preocupaciones con empatía, al tiempo que reforzaban una justificación empresarial clara para el cambio. Asimismo, trabajamos con los gerentes para guiar a sus equipos a través de «ciclos de adopción» (sprints) que combinaban la experimentación práctica con la revisión de las instrucciones (prompts) de IA entre colegas y sesiones de trabajo en grupos reducidos.
Esta combinación de apoyo directivo —de arriba hacia abajo— e implicación activa de los equipos —desde la base— creó un entorno seguro en el que los empleados pudieron probar nuevos flujos de trabajo, compartir sus éxitos y aprender de los contratiempos. Además, demostró que la dirección comprendía sus sentimientos, dudas e inquietudes. Como resultado, los equipos que participaron en la prueba piloto no solo adoptaron las herramientas de IA en mayor medida, sino que también mostraron una mayor confianza y motivación; empezaron a ver una tecnología que inicialmente parecía amenazante como una fuente de empoderamiento y orgullo.
En definitiva, las emociones siempre están presentes en los procesos de transformación. Los programas más exitosos no las ignoran, sino que las reconocen: anticipan el escepticismo, abren espacios para el diálogo y permiten que las personas participen con un propósito claro. Solo así la capacidad puede transformarse en confianza, y la confianza, en acción.
Medir lo que realmente importa: el valor
Medir el nivel de adopción de la IA en una organización es fundamental, pero es solo el punto de partida. El verdadero éxito con la IA reside en evaluar cómo las nuevas capacidades generan valor en distintas áreas de la empresa.
En palabras de Marty Gilbert, coach ejecutivo en BCG y ex alto directivo de Kaiser Permanente: «Uno de los mayores errores en la transformación digital es creer que la adopción es el objetivo. No lo es. El objetivo es lograr que la tecnología sea valiosa para las personas que la utilizan».
Quienes trabajan en la primera línea pueden adoptar una herramienta de IA sin aprovechar al máximo sus beneficios, o bien dejar de obtener valor al utilizarla solo de forma temporal. Para fomentar el éxito, los líderes deben centrarse en métricas que reflejen el impacto en el negocio y los resultados tangibles, como una mayor rapidez en el lanzamiento de productos al mercado, una mejor toma de decisiones, el ahorro de costes o una mejor experiencia para el cliente.
En BCG U, abordamos la medición como una parte integral del diseño de nuestros programas. Comenzamos definiendo los resultados empresariales deseados; luego, profundizamos en los comportamientos que deben transformarse, las competencias que es necesario desarrollar y las experiencias de aprendizaje requeridas para facilitarlo. (Véase el Anexo 3). Una vez que el programa se pone en marcha, evaluamos su impacto siguiendo el proceso a la inversa: analizamos la experiencia de los participantes, verificamos los conocimientos adquiridos, observamos los cambios en el comportamiento y, finalmente, determinamos si el programa logró los resultados empresariales previstos.
De la adopción a la ventaja competitiva: desarrollo de capacidades para la IA | Anexo 3
Las métricas de aprendizaje tradicionales, como las tasas de finalización de programas o las calificaciones en cuestionarios, resultan insuficientes para captar el valor real de la transformación. En su lugar, las empresas deberían realizar un seguimiento de la profundidad y variedad en el uso de herramientas, las tasas de experimentación, los cambios observados en el comportamiento (por ejemplo, una mejor formulación de instrucciones o una mayor calidad en los procesos) y los resultados empresariales tangibles, tales como el ahorro de tiempo, la reducción de errores y la agilización en la toma de decisiones.
Recientemente, colaboramos con un grupo líder en servicios financieros para capacitar a cientos de empleados en IA generativa (GenAI). Además de medir la adopción, analizamos el volumen de nuevos casos de uso generados, la tasa de experimentación y el valor empresarial derivado del ahorro de tiempo y la reducción de errores. Los resultados fueron impresionantes: el 98 % de los participantes generó ideas para nuevos casos de uso, el 80 % aplicó lo aprendido directamente a la gestión de proyectos y el 85 % informó que utiliza la IA con mayor frecuencia en su trabajo diario.
Estas métricas evidenciaron un cambio más profundo en las capacidades y el inicio de un impacto empresarial duradero, yendo mucho más allá de una adopción superficial. Los empleados comenzaron a utilizar la IA a diario, a orientar a sus compañeros, a generar dinamismo y a obtener resultados en toda la organización. Si nos hubiéramos limitado a medir únicamente las tasas de adopción de las herramientas de IA, habríamos pasado por alto el valor más significativo que el programa estaba desbloqueando.
Desarrollo de capacidades en IA para estar a la altura del momento actual
El auge de la IA generativa exige una transformación en múltiples niveles. Las organizaciones pueden obtener los mayores beneficios mediante la implementación de un sistema integral de capacitación en IA a escala empresarial, que empodere a sus empleados y esté estrechamente vinculado al valor para el negocio. Esto debería incluir itinerarios de aprendizaje personalizados según el rol, que evolucionen a la par de la madurez de la organización en materia de IA; intervenciones conductuales que ayuden a los empleados a replantear su forma de trabajar; herramientas tecnológicas y de gestión del cambio que supervisen el uso, identifiquen puntos de fricción y permitan realizar ajustes en tiempo real; así como sistemas de medición integrales que realicen un seguimiento de la evolución de las capacidades, los cambios en el comportamiento y el retorno de la inversión (ROI).
En conjunto, estos elementos constituyen la base de un motor de capacitación en IA de nueva generación, capaz de llevar a las organizaciones más allá de la simple adopción, permitiéndoles desarrollar y escalar las competencias necesarias para generar un impacto empresarial significativo y duradero.
Las habilidades humanas serán más importantes que nunca en la era de la IA
La siguiente contribución corresponde al portal de McKinsey Global Institute que se define así: La misión de MGI es proporcionar una base de datos y hechos que facilite la toma de decisiones sobre cuestiones económicas y empresariales de máxima importancia para las empresas y los líderes políticos de todo el mundo.
El McKinsey Global Institute (MGI) se fundó en 1990. Nuestra misión consiste en ofrecer una base de datos y hechos que ayude en la toma de decisiones sobre temas económicos y empresariales fundamentales para las empresas y los líderes políticos a nivel mundial. Nos beneficiamos de todo el espectro de conocimientos de McKinsey —tanto a nivel regional y sectorial como funcional—, así como de sus capacidades y experiencia. No obstante, la dirección editorial y las decisiones al respecto son responsabilidad exclusiva de los directores y socios de MGI.
Actualmente, nuestra investigación se articula en torno a cinco grandes ejes temáticos:
Productividad y prosperidad: crear y aprovechar los activos mundiales de la manera más productiva.
Recursos mundiales: desarrollar, abastecer de energía y alimentar al mundo de forma sostenible.
Potencial humano: maximizar y alcanzar el potencial del talento humano.
Conexiones globales: analizar cómo los flujos de bienes, servicios, personas, capital e ideas configuran las economías.
Tecnologías y mercados del futuro: explorar los próximos grandes ámbitos de creación de valor y competencia.
Nuestro objetivo es realizar investigaciones independientes y basadas en hechos. Ninguno de nuestros trabajos es encargado ni financiado por empresas, gobiernos u otras instituciones; compartimos nuestros resultados públicamente y de forma gratuita, y nuestra financiación proviene íntegramente de los socios de McKinsey. Si bien contamos con la colaboración de diversos asesores externos de gran prestigio, los análisis presentados en nuestras publicaciones son responsabilidad exclusiva de MGI, y cualquier error que pudiera existir es nuestra propia responsabilidad.
La autoría es de Alexis Krivkovich y Anu Madgavkar
Sobre los autores
Alexis Krivkovich es socia sénior, codirectora global y líder para Norteamérica de la práctica de Personas y Desempeño Organizacional (People & Organizational Performance) en McKinsey & Company.
Anu Madgavkar es socia en el McKinsey Global Institute.
Resumir
Aunque la IA automatiza muchas tareas, las empresas que inviertan en habilidades humanas obtendrán una ventaja competitiva, señalan Alexis Krivkovich y Anu Madgavkar en *Custom Content* de *WSJ*.
El auge de la IA resulta, comprensiblemente, inquietante para los trabajadores. Sin embargo, una nueva investigación del McKinsey Global Institute revela que su impacto es mucho más complejo —y mucho menos alarmante— de lo que sugieren los titulares. Según el estudio, las tecnologías actuales podrían automatizar tareas que representan más de la mitad de las horas de trabajo en Estados Unidos hoy en día. Es una cifra elevada, pero no implica la desaparición masiva de empleos. Más bien, el cambio consistirá, en gran medida, en que las personas realizarán actividades distintas durante su jornada laboral. La fuerza laboral no quedará obsoleta, pero deberá enfocarse en desarrollar competencias diferentes, y hacerlo con rapidez.
Para comprender cómo es probable que evolucione el trabajo humano, McKinsey analizó miles de habilidades laborales —frecuentemente presentes en las ofertas de empleo— y las vinculó con las tareas para las que suelen utilizarse. Más del 70 % de las competencias que buscan los empleadores hoy en día son relevantes tanto para tareas automatizables como para aquellas que no lo son, mientras que otro 12 % sigue siendo exclusivamente humano (por ahora). En resumen, la gran mayoría de las capacidades humanas perduran en la era de la IA; lo que cambia es el contexto en el que se aplican y la forma en que las personas las combinan con herramientas inteligentes. A medida que la IA asume más tareas —como filtrar información, organizar datos o redactar contenidos básicos—, los trabajadores deberán apoyarse cada vez más en capacidades que las máquinas aún no poseen: criterio, establecimiento de relaciones, pensamiento crítico y empatía.
Las herramientas de IA no eliminan la necesidad de habilidades humanas, sino que transforman las competencias en las que las personas deben destacar.
Estos cambios en el ámbito laboral conllevan un enorme potencial económico. Según nuestras estimaciones, los agentes de IA y los robots podrían generar cerca de 3 billones de dólares en valor anual para la economía estadounidense de aquí a 2030. No obstante, materializar este potencial exige decisiones de liderazgo audaces. Rediseñar los flujos de trabajo para que los humanos y la IA generen valor conjuntamente
La adopción de la IA se encuentra aún en sus primeras etapas. Muchas empresas han comenzado simplemente incorporando nuevas herramientas a flujos de trabajo diseñados para una era anterior. No es de extrañar que menos del 40 % informe de ganancias medibles en sus beneficios. La tecnología por sí sola no genera productividad; es necesario cambiar la forma en que trabajamos con ella. Esto implica rediseñar los procesos en torno a la IA, de modo que las personas, los agentes de IA y los robots operen como un sistema integrado, en lugar de como elementos desconectados.
¿Cómo pueden lograrlo las empresas?
En primer lugar, deben identificar los flujos de trabajo en los que gran parte de las funciones actuales puedan replantearse, definiendo cómo contribuirán los seres humanos dentro de esos procesos rediseñados. Los agentes de IA pueden encargarse de numerosas tareas rutinarias relacionadas con el entorno digital, la información y la comunicación, mientras que los robots pueden realizar muchas tareas de carácter físico. Sin embargo, las personas siguen siendo fundamentales en áreas que aún suponen un desafío para las máquinas: el juicio matizado, la creatividad, la percepción del contexto y las habilidades socioemocionales. En el ámbito de la atención al cliente, por ejemplo, los agentes de IA pueden gestionar consultas rutinarias, mientras que el personal humano resuelve cuestiones complejas o delicadas. En el sector sanitario, la IA puede redactar documentación clínica o señalar anomalías en pruebas de imagen, pero son los profesionales de la salud quienes interpretan los resultados, aplican el contexto y tratan a los pacientes. Encontrar el equilibrio adecuado requiere fomentar una cultura de experimentación y aprendizaje.
Desarrolla las competencias y el liderazgo necesarios para prosperar con la IA
En segundo lugar, identifica las competencias que los trabajadores —y, en particular, los directivos— necesitarán para colaborar eficazmente con la IA. Esto incluye tanto la fluidez técnica como capacidades específicas para la interacción entre humanos y máquinas: definir problemas, supervisar los resultados generados por la IA, interpretar dichos resultados, gestionar excepciones y saber cuándo escalar la toma de decisiones. El éxito debe medirse por la capacidad de las personas y la IA para generar valor de forma conjunta, y no por la cantidad de herramientas implementadas.
En tercer lugar, elabora un plan de mapeo de competencias y recualificación (reskilling) que ayude a los trabajadores a transitar hacia los roles del futuro. Esto implica reforzar las capacidades humanas más relevantes, crear itinerarios hacia puestos afines e invertir en formación que permita a las personas aplicar sus fortalezas en nuevos contextos. No basta con actualizar las descripciones de los puestos de trabajo; los trabajadores necesitan orientación y apoyo para desarrollar las competencias que les permitirán avanzar.
Si bien las herramientas de IA pueden sustituir algunas de las tareas que realizan las personas, su impacto fundamental reside en que transforman las habilidades en las que es necesario destacar. La demanda de trabajadores capaces de colaborar con herramientas de IA está creciendo con fuerza: en solo dos años, el número de ofertas de empleo que exigen fluidez en el uso de la IA se ha multiplicado casi por siete, un ritmo superior al de cualquier otra competencia. Esto apunta a cambios mucho más profundos en el horizonte.
Es indudable que, en la era de la IA, algunos empleos perderán peso. Otros, en cambio, evolucionarán o se transformarán, y surgirán nuevas ocupaciones. Esta transición supondrá un desafío tanto para los trabajadores como para las empresas. No obstante, aquellas organizaciones que ayuden a su personal a adquirir las competencias necesarias para trabajar con la IA obtendrán un valor mucho mayor que aquellas que se limiten a implementar nuevas herramientas.
La IA transformará las tareas, pero el trabajo humano seguirá siendo esencial. Las empresas que alcancen el éxito serán aquellas que inviertan en su capital humano —considerándolo un activo fundamental—, y no solo en tecnología.
Este artículo apareció originalmente en The Wall Street Journal. La organización periodística The Wall Street Journal no ha participado en la creación de este contenido.
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La IA está transformando el trabajo: es el momento de apostar por la capacitación estratégica
La siguiente contribución corresponde al portal del World Economic Forum y la autoría es de Sue Duke que es Directora general para EMEA y LATAM, y responsable de políticas públicas globales en LinkedIn
Los trabajadores deben actualizar sus competencias para progresar en el mercado laboral.
Los empleos que desempeñamos y las competencias necesarias para realizarlos están experimentando una rápida transformación.
Tanto las personas como las empresas han comenzado a actualizar sus competencias, pero cabe preguntarse si este proceso avanza a la velocidad suficiente.
Los gobiernos deben actuar de inmediato en materia de capacitación en IA e invertir en programas de desarrollo de talento, para garantizar que cada trabajador pueda alcanzar su máximo potencial.
El informe *Future of Jobs* (El futuro del empleo) del Foro Económico Mundial de este año revela que los líderes empresariales y sus empleados se enfrentan a fuerzas macroeconómicas sin precedentes —principalmente el avance tecnológico impulsado por la inteligencia artificial (IA) y la IA generativa (IAg)—, las cuales transformarán el mercado laboral en los próximos cinco años.
Los líderes empresariales y los profesionales están sintiendo el impacto de estos rápidos cambios en el entorno laboral. El informe *Work Change* de LinkedIn señala que, a nivel mundial, siete de cada diez ejecutivos afirman que el ritmo de cambio en el trabajo se está acelerando. Casi dos tercios de los profesionales admiten sentirse abrumados por la rapidez con la que evolucionan sus puestos de trabajo.
Esto no resulta sorprendente. Como muestran los datos de LinkedIn, tanto los empleos que desempeñamos como las competencias necesarias para llevarlos a cabo están cambiando. Sabemos que, por cada diez profesionales, al menos uno ocupa un puesto que no existía en el año 2000. Podría tratarse de un científico de datos o un ingeniero de IA; hace 25 años, esas opciones ni siquiera existían.
Asimismo, se prevé que, para 2030, las competencias necesarias para el trabajo habrán cambiado en un 70 %. Este cambio profundo se está viendo acelerado por la IA. El informe *Future of Jobs* indica que seis de cada diez líderes empresariales esperan que la IA y la IA generativa transformen sus organizaciones. Esta tecnología ofrece un enorme potencial, y las empresas que no la adopten corren el riesgo de quedarse atrás. ¿Cómo está estableciendo el Foro Económico Mundial mecanismos de salvaguarda para la inteligencia artificial?
La IA generativa (GenAI) tendrá un impacto en diversas competencias laborales.
Tanto las personas como las empresas están empezando a desarrollar competencias en IA en una carrera por mantenerse al día; la cuestión es si este proceso ocurre con la rapidez y el alcance necesarios para afrontar este momento de transformación.
A nivel mundial, la proporción de trabajadores con competencias en IA ha aumentado al menos un 100 % en todos los sectores desde 2016, lo que demuestra que un amplio espectro de profesionales se está preparando para el nuevo futuro del trabajo. Sin embargo, la concentración de talento especializado en IA sigue siendo comparativamente baja, y no se está prestando suficiente atención a una capacitación más integral que permita a los trabajadores aprovechar al máximo la transición hacia la IA.
Los líderes empresariales deben reflexionar detenidamente sobre el diseño de estrategias eficaces para dotar a los trabajadores de las herramientas necesarias para liberar el potencial de la IA. Esto requiere una comprensión detallada de las competencias que poseen los profesionales, las que desean adquirir y las que realmente necesitan.
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LinkedIn ha identificado tres grupos fundamentales de competencias que se verán afectados por la IA, especialmente por la IA generativa (GenAI). Las tecnologías de IA generativa exigen una «alfabetización en IA» que permita a los profesionales utilizar herramientas como ChatGPT y Microsoft 365 Copilot, las cuales ya están transformando nuestra forma de trabajar. Los datos indican que la alfabetización en IA es un eje prioritario en los procesos de capacitación. En la Unión Europea, por ejemplo, el número de profesionales que añadieron estas competencias a sus perfiles fue 80 veces mayor en 2023 que en 2022.
Si bien la IA generativa es capaz de aprender cientos de habilidades —como la redacción, la edición y el análisis de datos—, existen muchas otras que no posee. Se trata, fundamentalmente, de habilidades interpersonales, tales como el liderazgo, el trabajo en equipo, la negociación y la capacidad de establecer relaciones. Estas competencias resultan cruciales tanto para la implementación de tecnologías de IA como para el éxito de las operaciones empresariales en general. Las políticas de capacitación eficaces serán aquellas que formen a los trabajadores en el uso de tecnologías de IA y de IA generativa, ayudándoles, al mismo tiempo, a preparar sus roles y su posición en el mercado laboral mediante el fomento de sólidas habilidades interpersonales.
La mejora de las competencias (upskilling) es una prioridad para los gobiernos que buscan el crecimiento.
El éxito en el ámbito de la IA no depende únicamente de la inversión en nuevas tecnologías. De nada sirve contar con la mejor tecnología de IA si nadie sabe cómo utilizarla. Por ello, es necesario diseñar estratégicamente políticas de capacitación que prioricen el aprendizaje continuo y que integren tanto las competencias relacionadas con la IA como las habilidades interpersonales. Asimismo, un elemento central de estas políticas es disponer de datos precisos y en tiempo real que muestren cómo evoluciona el talento y dónde se está integrando dentro de la economía.
Unas políticas de capacitación eficaces son fundamentales para lograr una transición hacia la IA que sea rápida y equitativa. Los gobiernos de todo el mundo deben actuar de inmediato en la formación sobre IA e invertir en programas de desarrollo del talento, de modo que cada trabajador pueda alcanzar su máximo potencial. Solo así podremos garantizar que aprovechamos todo el potencial de la IA para impulsar el crecimiento económico.
Cómo pueden los empleados mantenerse relevantes en la era de la IA
La siguiente contribución corresponde al portal de Aya Data que se define así: Aya Data es una firma líder en consultoría de IA que ayuda a las organizaciones a aprovechar el potencial de los datos en sectores como la atención sanitaria, el comercio minorista, los servicios públicos, la agricultura y el ámbito geoespacial. Nuestros servicios integrales abarcan la recopilación y anotación de datos, el desarrollo de modelos, su implementación y su optimización.
Gracias a nuestra experiencia en visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y modelado estadístico, creamos soluciones de vanguardia: desde chatbots hasta sistemas de gestión agrícola basados en IA. Comprometidos con la asequibilidad, la seguridad y la calidad, cumplimos con las normas ISO, GDPR, HIPAA y SOC2, superando constantemente las expectativas de nuestros clientes en el dinámico mundo de la IA.
La autoría es del equipo.
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La aceleración de la inteligencia artificial (IA) está transformando el mercado laboral global a un ritmo que resulta, a la vez, estimulante e intimidante para los empleados. A medida que la IA se integra más profundamente en las operaciones empresariales, algunos puestos de trabajo se transforman o desaparecen, mientras surgen categorías laborales completamente nuevas. Comprender qué empleos y habilidades están en riesgo, y cuáles tienen probabilidades de prosperar, es fundamental para cualquiera que desee seguir siendo relevante en un entorno laboral en constante evolución.
La naturaleza cambiante del trabajo
La influencia de la IA es hoy omnipresente y se extiende mucho más allá del sector tecnológico. Según el *Global AI Jobs Barometer 2025* de PwC, sectores de todo tipo —incluidos aquellos en los que el impacto no resulta tan evidente, como la minería o la agricultura— están acelerando la adopción de la IA[1]. El informe destaca que, desde el lanzamiento de ChatGPT 3.5 en 2022, el crecimiento de los ingresos en los sectores expuestos a la IA casi se ha cuadruplicado, y las competencias necesarias para estos empleos están cambiando más rápido que nunca. Esta transformación no se limita a la automatización; también implica una «aumentación»: la IA hace que los trabajadores sean más productivos y valiosos, incluso en puestos que anteriormente se consideraban altamente automatizables.
Esta tendencia se ve reflejada en los datos de Aura, que señalan que las ofertas de empleo relacionadas con la IA alcanzaron un máximo de 16 000 en octubre de 2024. La demanda abarca sectores como la atención sanitaria, la consultoría de gestión y la investigación, y no se limita únicamente al ámbito tecnológico[2]. La diversidad de sectores que buscan talento especializado en IA pone de manifiesto que esta tecnología ya no es una cuestión de nicho, sino una fuerza universal que está reconfigurando la fuerza laboral a nivel mundial[2].
Empleos y habilidades en riesgo debido a la IA
Investigaciones recientes de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y otros analistas destacados ofrecen una visión matizada sobre qué empleos están más expuestos a los cambios impulsados por la IA. La actualización de 2025 de la OIT revela que uno de cada cuatro trabajadores en todo el mundo desempeña una ocupación con cierto grado de exposición a la IA generativa[3]. Si bien las puntuaciones de automatización han disminuido ligeramente desde 2023, la variabilidad en el grado de exposición entre las distintas tareas se ha reducido; esto significa que, si bien un mayor número de empleos se ve afectado, el impacto suele traducirse más en una transformación que en una sustitución total[3].
Ciertos puestos son especialmente vulnerables. Los trabajos rutinarios, basados en reglas y orientados al manejo de datos —como la introducción de datos, el apoyo administrativo básico y el análisis de datos sencillo— siguen estando en alto riesgo[3]. Un análisis de 2025 de la Reserva Federal de Dallas señala que, entre los empleos susceptibles de ser automatizados por la IA basada en modelos de lenguaje, se encuentran los teleoperadores, diversos perfiles docentes, sociólogos, politólogos y árbitros. Por su parte, la IA generadora de imágenes supone una amenaza para profesiones como el diseño de interiores, la arquitectura, la ingeniería química y la dirección artística[4]. Geoffrey Hinton, pionero en el campo de la IA, ha advertido que el «trabajo intelectual rutinario» es el que corre mayor peligro, citando como ejemplos a los asistentes jurídicos y al personal de centros de atención telefónica[5].
Desplazar nueve millones de puestos de trabajo en los próximos cinco años, pero también generar 11 millones de nuevos empleos para 2030
El informe *Future of Jobs* (El futuro del empleo) de 2025, elaborado por el Foro Económico Mundial, proyecta que la IA y otras tecnologías emergentes podrían desplazar nueve millones de puestos de trabajo en los próximos cinco años, pero también generar 11 millones de nuevos empleos para 2030[6]. Esto apunta a un saldo neto positivo en el empleo; no obstante, la transición resultará disruptiva para muchos trabajadores, especialmente para aquellos que desempeñan funciones fácilmente automatizables.
Empleos y competencias con mayores probabilidades de prosperar en la era de la IA
A pesar del riesgo de desplazamiento, la IA también está creando nuevas y prometedoras oportunidades. Los puestos que requieren creatividad, inteligencia emocional y capacidad para resolver problemas complejos son menos susceptibles de ser automatizados[7]. Se espera que profesiones vinculadas a la salud, la educación y las industrias creativas —como la enfermería, la docencia y el diseño— sigan teniendo demanda, ya que estas funciones dependen de cualidades exclusivamente humanas.
Además, el auge de la IA está dando lugar a categorías laborales totalmente nuevas. Perfiles emergentes como los ingenieros de *prompts* (instrucciones para IA), especialistas en ética de la IA, expertos en experiencia del cliente mediante IA y especialistas en seguridad de la IA gozan de una gran demanda[8]. Estos puestos reflejan la creciente complejidad de los sistemas de IA y la necesidad de contar con conocimientos especializados que garanticen su implementación responsable y eficaz.
El crecimiento del empleo relacionado con la IA se está acelerando en todos los sectores. Según el análisis del mercado laboral del primer trimestre de 2025 realizado por Veritone, solo en Estados Unidos existían 35 445 puestos relacionados con la IA, lo que supone un incremento del 25,2 % respecto al primer trimestre de 2024[9]. Entre los perfiles profesionales con mayor crecimiento se encuentran los de científico de datos, ingeniero de IA/aprendizaje automático (machine learning) e ingeniero de macrodatos (big data). Sectores tradicionales ajenos al ámbito tecnológico, como la consultoría y la atención sanitaria, también están contratando activamente a profesionales de la IA, lo que refleja una demanda generalizada de competencias en este campo.
El auge de las competencias digitales y en IA
A medida que la inteligencia artificial (IA) se vuelve más omnipresente, la alfabetización digital y en IA deja de ser opcional para convertirse en algo esencial. Según Forbes, la IA generativa es actualmente la competencia profesional de más rápido crecimiento; la demanda de formación en IA ha experimentado un aumento interanual del 866 % [10]. El informe *Job Skills Report 2025* de Coursera revela que la inscripción en cursos sobre IA se ha disparado un 1100 % entre los profesionales en activo, un 500 % entre los estudiantes y un 1600 % entre quienes buscan empleo [10]. Los empleadores priorizan cada vez más a los candidatos con competencias en IA: el 73 % de las empresas encuestadas lo considera una prioridad, y el 62 % espera que su plantilla cuente, al menos, con cierto nivel de familiaridad con esta tecnología.
La prima salarial asociada a las competencias en IA es considerable. Los datos de Indeed indican que las habilidades en IA generativa pueden incrementar los salarios hasta en un 47 %; los mayores aumentos se observan en áreas como ventas y marketing (43 %), finanzas (42 %), operaciones empresariales (41 %), legal y cumplimiento normativo (37 %), y recursos humanos (35 %) [10]. El informe de 2025 de PwC confirma esta tendencia, señalando que los trabajadores con competencias en IA obtienen una prima salarial significativa en todos los sectores analizados. El valor de los profesionales que saben aprovechar la IA es evidente: los salarios están creciendo el doble de rápido en los sectores más expuestos a la IA en comparación con aquellos menos expuestos.
Prepararse para el futuro: estrategias para los empleados
Dada la rapidez del cambio, los empleados deben adoptar un enfoque proactivo respecto a su desarrollo profesional. La mejora de las competencias actuales (*upskilling*) y la adquisición de nuevas habilidades (*reskilling*) son hoy requisitos indispensables para la longevidad profesional. Plataformas en línea como Coursera, Udemy y la iniciativa *Grow with Google* ofrecen una amplia gama de cursos sobre competencias digitales y de IA, muchos de ellos gratuitos o de bajo coste [10].
El aprendizaje continuo y la adaptabilidad son fundamentales. Los empleados deben cultivar una mentalidad basada en la curiosidad y la mejora constante, buscando oportunidades para aprender y experimentar con nuevas tecnologías. Desarrollar habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad y la inteligencia emocional también puede proporcionar una ventaja competitiva, ya que son áreas en las que la IA aún está por detrás de los seres humanos.
Construir un portafolio de competencias digitales y en IA constituye otra estrategia eficaz. Esto podría incluir la obtención de certificaciones en herramientas y tecnologías relevantes, la realización de proyectos prácticos o la contribución a iniciativas de código abierto. Para quienes trabajan en sectores vulnerables, explorar cambios de trayectoria hacia campos emergentes —como la ciencia de datos, la ciberseguridad o la transformación digital— puede abrir nuevas vías profesionales.
Casos prácticos y ejemplos reales
Los profesionales que han logrado adaptarse a un entorno laboral impulsado por la inteligencia artificial (IA) ofrecen lecciones valiosas. Por ejemplo, un representante de atención al cliente que adquiere competencias en análisis de datos puede pasar a desempeñar un puesto como especialista en análisis de clientes, utilizando herramientas de IA para examinar opiniones y mejorar la prestación del servicio. Del mismo modo, un diseñador gráfico puede aprovechar herramientas de diseño basadas en IA para potenciar su creatividad y eficiencia, volviéndose así indispensable para sus empleadores.
En las economías avanzadas, observamos cómo asistentes jurídicos se reciclan profesionalmente para convertirse en especialistas en tecnología legal, ayudando a los bufetes de abogados a implementar sistemas de revisión de documentos basados en IA. En el sector sanitario, el personal de enfermería y los técnicos están aprendiendo a utilizar herramientas de diagnóstico impulsadas por IA, lo que mejora los resultados para los pacientes y amplía sus propias oportunidades profesionales.
Perspectiva global y local
El impacto de la IA en el mercado laboral varía según la región. En las economías avanzadas, la transición suele ser más rápida y disruptiva, provocando un desplazamiento significativo de empleos en algunos sectores. No obstante, en países como Ghana, aunque el ritmo del cambio pueda ser más lento, la dirección es clara: la transformación digital es inevitable, y quienes se preparen estarán mejor posicionados para prosperar.
Para los trabajadores ghaneses, esto significa mantenerse informados sobre las tendencias globales y buscar oportunidades para desarrollar habilidades con gran demanda. Las instituciones educativas y los centros de formación locales ofrecen cada vez más cursos sobre inteligencia artificial (IA), ciencia de datos y competencias digitales, lo que facilita que los empleados mejoren sus capacidades. Además, el creciente ecosistema tecnológico en Ghana —donde tanto empresas emergentes (startups) como multinacionales invierten en innovación digital— genera nuevas oportunidades profesionales para quienes poseen las competencias adecuadas.
Conclusión
El auge de la IA está transformando el mundo laboral, planteando tanto desafíos como oportunidades para los trabajadores. Si bien algunos empleos corren el riesgo de ser automatizados, están surgiendo nuevos roles y perfiles de habilidades que ofrecen perspectivas profesionales prometedoras. Al adoptar el aprendizaje continuo, desarrollar competencias digitales y relacionadas con la IA, y mantener una mentalidad adaptable, los empleados no solo pueden sobrevivir, sino prosperar en un entorno laboral impulsado por la IA.
Para los profesionales ghaneses, el mensaje es claro: el futuro pertenece a quienes están preparados para aprender, adaptarse y crecer. Al tomar medidas proactivas para mejorar sus competencias o adquirir nuevas habilidades, los trabajadores pueden asegurarse un lugar en un mercado laboral en constante evolución y contribuir a la transformación digital del país.
Fuentes clave citadas:
Forbes (2025): 10 habilidades en IA para aumentar tu salario hasta un 47 % en 2025
PwC: Barómetro global de empleos en IA 2025
Aura (2025): Tendencias laborales en IA para 2025
OIT (2025): La IA generativa y el empleo: una actualización de 2025
Banco de la Reserva Federal de Dallas: ¿Reemplazará la IA tu puesto de trabajo? Quizás no en la próxima década
Geoffrey Hinton (2025): El «padrino» de la IA revela qué empleos son los más seguros
Foro Económico Mundial (2025): Informe sobre el futuro del empleo
US Career Institute: Los 65 empleos más protegidos frente a la IA y la automatización robótica
Universidad Estatal de Colorado (2025): Estos son los empleos relacionados con la IA que todos querrán en 2025
Veritone (2025): Empleos en IA en auge: análisis del mercado laboral del primer trimestre de 2025
Este artículo forma parte de la serie semanal de *Business & Financial Times* titulada «Embracing AI» (Adoptando la IA), a cargo de Gillian Hammah.
La Dra. Gillian Hammah es directora de marketing (CMO) en Aya Data, una consultora de IA con sede en el Reino Unido y Ghana que ayuda a empresas a aprovechar la IA mediante la recopilación y anotación de datos, así como el desarrollo e implementación de modelos de IA personalizados. Puedes contactar con ella a través de gillian@ayadata.ai o en www.ayadata.ai.
La IA está transformando las competencias laborales: cómo prepararse para el mercado de trabajo del futuro
La siguiente contribución corresponde al portal de Illuminem que se define así: Bienvenidos a illuminem, el «hogar» de un mundo sostenible.
Impulsando juntos la transición sostenible.
La autoría es de Yury Erofeev que es gerente de Investigación y Desarrollo en Sostenibilidad en SQUAKE, especializado en análisis de mercado, metodologías de cálculo de emisiones de carbono y desarrollo de productos dentro de los sectores de transporte y viajes. Con una sólida formación en física, matemáticas y desarrollo sostenible, le apasiona impulsar cambios significativos mediante el uso de información basada en datos e innovación estratégica.
La IA está transformando las competencias laborales: cómo prepararse para el mercado de trabajo del futuro
Illuminem Voices
IA · Gobernanza pública · Sostenibilidad corporativa
La rápida expansión de la inteligencia artificial está transformando los flujos de trabajo cotidianos, así como la forma en que las empresas contratan, desarrollan y retienen a sus empleados. A medida que la IA se integra en más procesos empresariales, los trabajadores necesitarán actualizar sus competencias con mayor frecuencia; por su parte, los empleadores deberán replantearse qué tareas pueden automatizarse, cuáles pueden potenciarse mediante la tecnología y cuáles deben seguir siendo realizadas por personas.
Las principales tendencias que están transformando el mercado laboral
Dos fuerzas fundamentales están reconfigurando los mercados laborales en toda Europa: la rápida adopción de la inteligencia artificial y la persistente escasez de mano de obra y de competencias específicas.
La adopción de la IA entre las empresas europeas se está acelerando. En 2025, el 20 % de las empresas de la UE con al menos diez empleados utilizaban tecnologías de IA, frente al 13,5 % registrado en 2024. En el caso de las grandes empresas, la tasa de adopción alcanzó el 55 %. Dinamarca encabezó la lista en la UE con un 42 %, seguida de Finlandia con un 38 %, mientras que Suecia y Bélgica se situaron, en ambos casos, en torno al 35 %.
Al mismo tiempo, la tecnología está modificando las competencias asociadas a los puestos de trabajo existentes, en lugar de limitarse a eliminar profesiones por completo.
El «Barómetro Global de Empleo e IA 2026» de PwC, basado en el análisis de más de mil millones de ofertas de empleo en seis continentes, reveló que las competencias requeridas en las ocupaciones más expuestas a la IA están evolucionando a una velocidad más del doble de rápida que en aquellas menos expuestas a esta tecnología. El ritmo de esta transformación de las competencias también se ha acelerado considerablemente en comparación con el año anterior.
El estudio sugiere una distinción importante entre los puestos de trabajo en los que la IA aumenta la productividad de los especialistas y aquellos en los que la tecnología permite que más personas realicen tareas que, anteriormente, requerían conocimientos especializados profundos.
La IA también está transformando las expectativas de los empleadores respecto a quienes se incorporan al mercado laboral.
PwC descubrió que, en los puestos de nivel inicial (junior) con una alta exposición a la IA, la probabilidad de que se requirieran competencias tradicionalmente asociadas a perfiles más sénior —como el criterio propio y el liderazgo— era siete veces mayor. Al mismo tiempo, las nuevas tareas que surgen en los empleos expuestos a la inteligencia artificial (IA) tienen 2,5 veces más probabilidades de requerir capacidades como la empatía, el criterio y la creatividad.
Esto implica que las competencias relacionadas exclusivamente con la IA no serán suficientes. A medida que las máquinas adquieren mayor capacidad para realizar tareas cognitivas rutinarias, las facultades propiamente humanas pueden volverse más —y no menos— importantes.
Investigaciones internacionales más amplias apuntan en la misma dirección. Según el informe *Future of Jobs Report 2025* (Informe sobre el futuro del empleo 2025) del Foro Económico Mundial, los empleadores prevén que, para 2030, el 39 % de las competencias fundamentales que poseen actualmente los trabajadores habrán cambiado o quedado obsoletas. El pensamiento analítico sigue siendo la competencia más demandada, mientras que la IA y el *big data*, la alfabetización tecnológica, el pensamiento creativo, la resiliencia y el aprendizaje a lo largo de toda la vida son algunas de las capacidades cuya importancia se espera que aumente.
Esto plantea un desafío importante para la educación y el desarrollo de la fuerza laboral. Las capacidades que exigen los empleadores pueden evolucionar mucho más rápido que los títulos universitarios tradicionales o los programas de formación profesional. Sin sistemas más flexibles de aprendizaje a lo largo de toda la vida, la brecha entre las cualificaciones formales y las necesidades reales del entorno laboral podría ampliarse.
La IA llega en un momento en que Europa ya se enfrenta a la escasez de mano de obra.
Esta transformación tecnológica se produce en un contexto marcado por otro desafío estructural: Europa no cuenta con una oferta ilimitada de trabajadores.
Un análisis de 2025 de la Autoridad Europea del Trabajo identificó 2.617 casos de escasez de mano de obra en los países que integran la red EURES; dicha escasez resulta especialmente acusada entre profesionales, trabajadores cualificados y operarios de maquinaria. El cambio demográfico, el desajuste de competencias, las condiciones laborales y la limitada movilidad de los trabajadores son factores que contribuyen a estos desequilibrios.
El sector sanitario y de los cuidados ofrece un ejemplo especialmente claro. Alrededor de 25 millones de personas trabajan ya en el sector de la salud y los cuidados en Europa; sin embargo, sigue habiendo una escasez generalizada de médicos, enfermeros y personal de atención. Otros sectores que también sufren una escasez persistente son la construcción, la ingeniería y los oficios especializados.
Por tanto, la inteligencia artificial (IA) llega en un momento singular. En algunas ocupaciones, podría reducir la demanda de tareas específicas. En otras, podría ayudar a los empleados actuales a gestionar una carga de trabajo creciente, a pesar de la falta de personal.
Para los trabajadores, adaptarse requerirá, cada vez más, algo que va más allá de aprender a utilizar una aplicación de IA concreta. Deberán comprender qué partes de su trabajo pueden delegarse a la IA, cuáles pueden realizarse con mayor rapidez mediante la asistencia de esta tecnología y cuáles siguen requiriendo supervisión humana, experiencia y responsabilidad.
Por consiguiente, es probable que sigan siendo especialmente importantes competencias como el pensamiento crítico, el conocimiento especializado en un ámbito concreto, la comunicación interpersonal, el criterio y la capacidad para evaluar la información generada por la IA.
Cómo puede la tecnología mejorar la productividad de la fuerza laboral
La transformación del mercado laboral también genera oportunidades significativas.
La IA puede automatizar tareas administrativas repetitivas, buscar y sintetizar grandes volúmenes de información, elaborar borradores iniciales, ayudar en la programación y el análisis de datos, y servir de apoyo en la toma de decisiones. Esto permite a los empleados dedicar una mayor parte de su tiempo a tareas de mayor valor.
Datos recientes sugieren que este efecto ya es visible a nivel empresarial. Un análisis de PwC reveló que las empresas más expuestas a la IA registraron un crecimiento de la productividad un 40 % superior al de aquellas menos expuestas. Asimismo, las compañías que hicieron un mayor uso de la IA experimentaron un crecimiento más rápido tanto en el empleo como en los salarios durante el periodo analizado.
La demanda de competencias relacionadas con la IA está aumentando con especial rapidez. En el conjunto de datos de PwC, los puestos de trabajo que requerían específicamente habilidades en IA crecieron a un ritmo sustancialmente mayor que el mercado laboral en general; además, los trabajadores que poseían dichas competencias siguieron percibiendo una remuneración significativamente más elevada.
Para los empleadores, la prioridad no es, por tanto, limitarse a introducir la IA, sino comprender cómo está cambiando la demanda de competencias específicas.
En lugar de preguntarse si una profesión será «automatizada», las organizaciones pueden analizar los puestos de trabajo desglosándolos por tareas:
¿Qué tareas repetitivas o que requieren un uso intensivo de información pueden automatizarse ya?
¿Qué actividades pueden acelerarse mediante la IA, manteniendo al mismo tiempo el control humano?
¿Qué competencias cobran mayor importancia cuando se automatiza el trabajo rutinario? ¿En qué áreas deberían las organizaciones invertir en la recapacitación (reskilling) de su personal, en lugar de contratar a nuevos empleados?
¿Qué nuevas responsabilidades surgirán a medida que los empleados comiencen a supervisar sistemas y agentes de inteligencia artificial (IA)?
Este enfoque basado en tareas puede hacer que la planificación de la fuerza laboral sea más precisa y ayudar a las empresas a identificar brechas de habilidades emergentes antes de que se conviertan en problemas de contratación.
La IA también está transformando el proceso de selección de personal.
La contratación es una de las áreas donde esta transformación ya resulta muy evidente.
Los sistemas de IA pueden buscar candidatos potenciales, comparar perfiles con los requisitos de los puestos, redactar mensajes de contacto, organizar la información de los candidatos y ayudar a los reclutadores a elaborar listas iniciales de preselección. El objetivo es, cada vez más, automatizar las tareas repetitivas del proceso de selección, permitiendo así que los profesionales de Recursos Humanos dediquen más tiempo a comunicarse con los candidatos y con los responsables de las áreas que realizan las contrataciones.
Un ejemplo de ello es «Hiring Assistant» de LinkedIn, un agente de IA diseñado para reclutadores y utilizado por organizaciones como Siemens, Microsoft, AMD y otras grandes empresas.
Según LinkedIn, quienes adoptaron el sistema desde sus inicios lograron ahorrar más de cuatro horas de trabajo por cada vacante y revisar un 62 % menos de perfiles de candidatos antes de llegar a una lista de preselección. Asimismo, LinkedIn informó de una mejora del 69 % en las tasas de respuesta a los mensajes enviados por los reclutadores entre los usuarios de este sistema.
El ejemplo ilustra cómo la automatización de la selección de personal es algo distinto a la sustitución completa de los reclutadores. Tareas como la búsqueda de candidatos, el filtrado inicial y la preparación administrativa pueden ser gestionadas, cada vez más, mediante software; esto permite que los reclutadores se centren en realizar entrevistas, evaluar el contexto, asesorar a los responsables de contratación y comunicarse con los candidatos.
No obstante, el uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral conlleva también nuevas responsabilidades.
Según la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, ciertos sistemas de IA utilizados en el empleo y la gestión de trabajadores se clasifican como de «alto riesgo», dado que sus decisiones pueden afectar de manera significativa a la trayectoria profesional y a los medios de vida de las personas. Tras las modificaciones en el calendario de implementación, está previsto que los requisitos aplicables a estos sistemas entren en vigor el 2 de diciembre de 2027.
Por consiguiente, los empleadores europeos que adopten la IA para procesos de selección, gestión del desempeño u otras decisiones laborales deberán, cada vez más, conjugar la eficiencia con una gobernanza adecuada, transparencia y supervisión humana.
Prepararse para el mercado laboral del futuro
La cuestión central en el mercado laboral ya no es tanto si la IA «suplantará» los puestos de trabajo, sino con qué rapidez evolucionará el contenido de dichos empleos.
Para los trabajadores, el desarrollo continuo de competencias resulta probablemente más útil que intentar identificar profesiones supuestamente inmunes a la automatización. Aprender a utilizar la IA de forma eficaz, comprender sus limitaciones y desarrollar capacidades humanas complementarias cobrará una importancia creciente, tanto en ocupaciones técnicas como no técnicas.
Existen, además, indicios de que las empresas están reaccionando. El Foro Económico Mundial señala que el 50 % de los trabajadores incluidos en su encuesta a empleadores ya habían participado en iniciativas de formación, reciclaje profesional (*reskilling*) o mejora de competencias (*upskilling*) —como parte de las estrategias a largo plazo de sus organizaciones—, frente al 41 % registrado en la edición anterior.
Para los empleadores, la planificación de la fuerza laboral deberá volverse más dinámica. Las organizaciones tendrán que identificar las competencias emergentes, determinar qué tareas son susceptibles de automatización y ofrecer a sus empleados oportunidades para adquirir nuevas capacidades antes de que el cambio tecnológico deje obsoletas las actuales.
La combinación de la adopción de la IA, los cambios demográficos y la persistente escasez de mano de obra sugiere que el futuro en Europa no será un escenario sencillo en el que las máquinas simplemente sustituyan a las personas. Por el contrario, es probable que el mercado laboral se fragmente cada vez más entre tareas realizadas por humanos, tareas ejecutadas por la IA y —quizás lo más importante— tareas llevadas a cabo por personas que colaboran con la IA.
La capacidad de adaptarse a esta transición podría convertirse en una de las competencias más valiosas de todas. «illuminem Voices» es un espacio democrático que presenta las opiniones de destacados referentes en el ámbito de la sostenibilidad; sus puntos de vista no representan necesariamente los de illuminem.
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Sobre el autor
Yury Erofeev es gerente de Investigación y Desarrollo en Sostenibilidad en SQUAKE, especializado en análisis de mercado, metodologías de cálculo de emisiones de carbono y desarrollo de productos dentro de los sectores de transporte y viajes. Con una sólida formación en física, matemáticas y desarrollo sostenible, le apasiona impulsar cambios significativos mediante el uso de datos y la innovación estratégica.
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Índice
La inteligencia artificial está transformando el trabajo
El papel fundamental de la recapacitación (reskilling)
Cómo implementar una recapacitación eficaz en la era de la IA
Desafíos en el desarrollo de competencias relacionadas con la IA
El futuro de la recapacitación y la IA
Conclusión
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Un grupo diverso de asistentes en un seminario o taller; en primer plano, una mujer toma notas en un cuaderno. Tiene el cabello rizado y viste una chaqueta de color verde azulado. Otros asistentes, tanto hombres como mujeres, participan activamente en la sesión; algunos miran hacia adelante, mientras que otros parecen estar reflexionando. El entorno es luminoso y moderno.
La IA no es algo que esté por llegar al mundo laboral; ya está aquí, transformando sectores y redefiniendo puestos de trabajo a una velocidad que supera la capacidad de adaptación de la mayoría de las empresas. Desde la automatización de modelos financieros hasta campañas de marketing generadas por IA, las organizaciones están viendo cómo funciones enteras se transforman de la noche a la mañana.
Según una encuesta de Gallup de 2024 sobre la capacitación de los empleados para adaptarse a la revolución de la IA, el 22 % de los trabajadores teme que sus puestos de trabajo queden obsoletos debido a la IA, y el 72 % de los directores de Recursos Humanos (CHRO) prevé que, en un plazo de tres años, la IA provocará la sustitución de ciertos empleos.
Sin embargo, la IA no tiene por qué ser una amenaza; puede convertirse en una oportunidad de crecimiento. ¿La clave? La capacitación y la recapacitación (upskilling y reskilling) en IA.
Las empresas más exitosas no se limitarán a sustituir empleos por IA; en su lugar, capacitarán a sus empleados para trabajar junto a ella, desarrollando competencias clave en áreas como la automatización, el análisis de datos y la toma de decisiones basada en IA. Al invertir en la mejora de competencias (*upskilling*) y la reconversión profesional (*reskilling*) en la era de la IA, las empresas pueden preparar a su fuerza laboral para el futuro, retener al mejor talento y mantenerse por delante de la competencia.
Brinda a tu equipo las habilidades necesarias para seguir el ritmo de la IA
Este informe de Workhuman iQ analiza la situación actual de las empresas en cuanto a la mejora de competencias y señala áreas de mejora para que tanto tu personal como tu negocio puedan crecer.
Resultados de una encuesta sobre la situación real de las empresas frente a la IA y la mejora de competencias.
Áreas clave de mejora para impulsar el crecimiento de tus empleados y de tu negocio.
La inteligencia artificial está transformando el trabajo
La IA ha pasado de ser un concepto futurista a convertirse en una herramienta potente y cotidiana, marcando un cambio fundamental en la cuarta revolución industrial. Aunque antes estaba reservada para grandes corporaciones, hoy la IA es accesible en todos los sectores, transformando la forma en que operan las empresas y cómo los empleados se relacionan con su trabajo.
Tradicionalmente, la IA se ha utilizado para automatizar tareas repetitivas, como la introducción de datos o la gestión de agendas. Sin embargo, gracias a los avances recientes, la IA es ahora capaz de realizar tareas más complejas, como redactar textos, crear modelos predictivos e incluso programar código.
Si bien la adopción de la IA impulsa la eficiencia y optimiza los procesos, también está reconfigurando el panorama laboral. Algunos roles tradicionales están desapareciendo, mientras surgen otros nuevos que requieren competencias específicas en IA.
Aquí tienes algunos ejemplos de cómo la IA está transformando puestos de trabajo concretos:
Comercio minorista (*Retail*): La gestión de inventarios mediante IA reduce la necesidad de personal de almacén, al tiempo que genera demanda de analistas logísticos y expertos en cadena de suministro.
Marketing: La IA automatiza la segmentación de anuncios y la creación de contenidos, permitiendo que los profesionales del marketing se centren en la personalización basada en IA y en la estrategia.
Finanzas: Los algoritmos de IA se encargan de la detección de fraudes y la evaluación de riesgos, lo que disminuye la necesidad de analistas humanos, pero aumenta la demanda de estrategas financieros con conocimientos en IA.
Atención sanitaria: La IA mejora los diagnósticos y las cirugías robóticas, reduciendo los roles administrativos y creando nuevas oportunidades para profesionales médicos formados en IA.
Atención al cliente: Los *chatbots* basados en IA gestionan las consultas básicas, lo que reduce los puestos de nivel inicial, pero aumenta la demanda de gestores de sistemas de IA y especialistas en experiencia del cliente.
Desarrollo de software: El código generado por IA acelera el desarrollo, desplazando el enfoque hacia la ingeniería potenciada por IA y la supervisión de la ética en la IA. A medida que estas capacidades sigan desarrollándose, las empresas necesitarán empleados que hayan adquirido nuevas competencias y sepan cómo utilizarlas; esto permitirá obtener múltiples beneficios, como una mayor eficiencia, innovación y competitividad, especialmente al aprovechar la IA en la inteligencia de negocios para obtener perspectivas estratégicas.
Gráfico que muestra que el 72 % de los directores de recursos humanos (CHRO, por sus siglas en inglés) prevé que la IA sustituirá puestos de trabajo en sus organizaciones en los próximos tres años.
¿Qué significa esto para los trabajadores y los empleadores?
A medida que estas tecnologías asumen tareas repetitivas, brindan a los empleados la oportunidad de centrarse en labores de mayor valor. La recapacitación (*reskilling*) permite a los trabajadores adaptarse, desarrollar nuevas competencias y seguir siendo perfiles demandados, a la par que las empresas evolucionan ante las transformaciones impulsadas por la inteligencia artificial (IA).
Para las empresas, invertir en programas estratégicos de recapacitación ya no es opcional: es una necesidad competitiva. Aquellas organizaciones que prioricen la preparación de su fuerza laboral para la IA estarán mejor posicionadas para innovar, adaptarse y liderar en una economía impulsada por esta tecnología.
El papel fundamental de la recapacitación
Invertir en la mejora de competencias (*upskilling*) y en la recapacitación (*reskilling*) resulta esencial en un contexto donde la IA está transformando los sectores industriales. Sin estos programas, las organizaciones corren el riesgo de quedarse atrás a medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones empresariales. No se trata solo de seguir el ritmo del cambio, sino de mantener la competitividad en un mundo marcado por la IA.
Potenciar la competitividad
La recapacitación fomenta directamente la innovación, la agilidad y la adaptabilidad, otorgando a las empresas una ventaja competitiva. Un informe de Gartner sobre los desafíos y beneficios de la IA en el ámbito de los recursos humanos reveló que el 76 % de los líderes de RR. HH. considera que sus organizaciones quedarán rezagadas si no adoptan soluciones de IA —incluida la IA generativa— en los próximos 12 a 24 meses.
Más concretamente, la recapacitación en IA puede ayudar a su empresa a obtener una ventaja competitiva al permitirle identificar y cubrir brechas de competencias. Algunas empresas líderes ya están obteniendo resultados positivos:
Ericsson inició su programa de recapacitación en 2018, dotando a miles de empleados de competencias técnicas en IA y automatización.
Verizon lanzó en 2021 un programa de recapacitación centrado en la tecnología, con el objetivo de preparar a medio millón de personas para los empleos del futuro de cara al año 2030.
Bank of America invirtió 25 millones de dólares en programas de mejora de competencias y recapacitación para abordar las brechas de habilidades y facilitar la incorporación de colectivos subrepresentados al mercado laboral tecnológico.
El resultado de estas y otras iniciativas con visión de futuro ha permitido a estas empresas lograr un crecimiento económico y fortalecer su posición en la economía global.
Gráfico que muestra que el 22 % de los trabajadores teme que sus puestos de trabajo queden obsoletos debido a la IA.
Mayor seguridad laboral
Si bien el auge de la IA puede generar preocupaciones sobre el desplazamiento laboral, la recapacitación (*reskilling*) ofrece una solución proactiva que transforma los riesgos potenciales en oportunidades de crecimiento. Los empleados que adquieren nuevas competencias se vuelven más ágiles, están mejor preparados para roles en constante evolución y cuentan con las herramientas necesarias para satisfacer las necesidades dinámicas de la empresa.
Cerrar la brecha entre el uso de la IA y el conocimiento sobre la misma requiere educación y formación directas. Un programa de recapacitación fomenta que los trabajadores integren la IA en sus flujos de trabajo. Esto los hace más adaptables a los cambios en el entorno laboral, aumenta su valor para la organización y los prepara para un mercado laboral y unas demandas sectoriales en constante transformación.
En conjunto, estas mejoras reducen el riesgo de obsolescencia profesional y favorecen una mayor seguridad laboral. Si la IA llegara a provocar despidos, los empleados recapacitados estarían en una mejor posición para aprovechar la movilidad interna, transitando hacia nuevos roles dentro de la compañía en lugar de enfrentarse a la pérdida de su empleo.
Cómo implementar una recapacitación eficaz en la era de la IA
Un programa de recapacitación exitoso requiere un enfoque estructurado y estratégico que esté alineado con los objetivos de la empresa y prepare a los empleados para el futuro.
Para garantizar que su plantilla esté preparada para adaptarse, siga este marco de ocho pasos para implementar un programa eficaz de recapacitación en IA.
Paso 1: Realice una auditoría interna de la brecha de competencias en IA
En primer lugar, lleve a cabo un análisis de la brecha de competencias para identificar qué carencias deben abordarse en su plantilla. Además de cubrir esas brechas, los empleados necesitarán desarrollar nuevas habilidades, como visualización de datos, aprendizaje automático (*machine learning*) e infraestructura en la nube.
Su equipo también debería desarrollar competencias en áreas que la IA no puede replicar:
Pensamiento crítico
Comunicación
Análisis y comprensión de la ética
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Colaboración
Resolución de conflictos
Las personas que destacan en estas áreas poseen un gran valor, ya que prosperan en situaciones en las que la IA aporta poco o ningún beneficio.
Tome decisiones de desarrollo más inteligentes aprovechando la combinación de la IA y el reconocimiento —lo que denominamos *Human Intelligence®*— para obtener información auténtica y sostenible sobre las competencias existentes.
La última innovación de producto de Workhuman le permite mapear y realizar un seguimiento sencillo de las competencias de sus empleados mediante datos de reconocimiento. Utilice el asistente de IA para identificar brechas o localizar a empleados que ya han sido reconocidos por sus habilidades clave. Emplee consultas abiertas para responder a preguntas como: «¿Quién en mi equipo está cualificado para X?» o para encontrar posibles mentores. Paso 2: Diversificar los enfoques de aprendizaje
No hay dos personas que aprendan exactamente igual; por tanto, sus trayectorias de aprendizaje tampoco deberían ser idénticas. Incorporar una variedad de enfoques en su programa de recualificación (reskilling) aumenta la participación y el compromiso, lo que hace que la experiencia sea más valiosa para todos los involucrados.
Al desarrollar sus cursos de recualificación, considere incluir elementos como:
Tareas interactivas
Lecciones en video
Cuestionarios
Simulaciones basadas en IA
Estas actividades brindan a los empleados —con sus distintos estilos de aprendizaje— más oportunidades para conectar con el material y comprender la información en diversos contextos.
Paso 3: Desarrollar un aprendizaje adaptado a distintas trayectorias profesionales
Aunque algunos temas en la recualificación sobre IA son universales, otros son específicos para determinados roles. Obligar a los empleados a aprender contenidos que no se alinean con sus objetivos de desarrollo profesional suele derivar en una falta de compromiso y en una menor retención de talento.
En su lugar, cree una formación personalizada que aborde los temas más relevantes para los diferentes roles y aspiraciones profesionales.
Las estadísticas indican que el 58 % de los empleados prefiere aprender a su propio ritmo.
Paso 4: Desarrollar nuevas competencias mediante la formación en el puesto de trabajo
Otra preocupación habitual respecto a la recapacitación (reskilling) es cuánto tiempo mantendrá a los empleados alejados de sus tareas actuales. Si bien preparar a los trabajadores para el futuro es fundamental, esto no debe hacerse a costa de la productividad actual.
La formación en el puesto de trabajo permite reforzar la adquisición de competencias sin interrumpir las operaciones de la empresa. En lugar de pasar horas frente a un ordenador o en un aula, los empleados pueden aprender mientras realizan tareas que contribuyen al éxito de la organización.
Paso 5: Fomentar el intercambio de conocimientos
Los empleados suelen tener distintos niveles de experiencia y competencias en IA, por lo que pueden aprender mucho unos de otros. Crear oportunidades para que compartan sus conocimientos y talentos fomenta un entorno de aprendizaje colaborativo.
Los miembros de tu equipo pueden ayudarse mutuamente a comprender conceptos complejos e identificar las mejores prácticas para utilizar estas nuevas tecnologías.
Paso 6: Aprovechar las herramientas de IA
Crear un programa de recapacitación en IA desde cero es una tarea que requiere mucho tiempo y puede resultar costosa; sin embargo, las herramientas de IA pueden simplificar y acelerar el proceso. Por ejemplo, existen herramientas de IA para la formación y el desarrollo capaces de crear módulos personalizados en función de las características de tu empresa, tu plantilla y los temas específicos que se deseen abordar.
Muchas herramientas de aprendizaje basadas en IA también pueden analizar el rendimiento de los empleados a medida que avanzan en el programa. El módulo se ajusta a las necesidades de cada persona según su nivel de comprensión de un tema determinado.
Gracias a estas funcionalidades, es posible escalar el programa de recapacitación y ponerlo al alcance de un mayor número de empleados. Asimismo, cabe esperar mejores resultados formativos, como una mayor retención de conocimientos y una mayor implicación de los participantes.
Paso 7: Combinar la mejora de competencias (upskilling) con la recapacitación (reskilling)
Combinar el desarrollo de competencias (upskilling) y la recapacitación (reskilling) en IA ayuda a los empleados a adquirir las habilidades necesarias para futuros puestos, al tiempo que mejora su desempeño en sus funciones actuales. Los programas de desarrollo de competencias centrados en la tecnología hacen que los empleados sean más adaptables a las transformaciones impulsadas por la IA.
Por ejemplo, el desarrollo de competencias en IA puede ayudar a un trabajador a optimizar sus flujos de trabajo y ganar eficiencia. Como resultado, podrá dedicar tiempo a aprender estrategias y habilidades más avanzadas. Además, al contar con conocimientos sobre IA, estará capacitado para analizar datos más complejos y aportar perspectivas más profundas para el negocio. Paso 8: Supervisar el progreso y adaptarse
Un programa sólido de recualificación (reskilling) debe evolucionar constantemente para alinearse con los objetivos empresariales y tener en cuenta el desempeño de los empleados. Utilice evaluaciones de competencias para asegurarse de que los empleados alcancen sus objetivos y comprendan lo que han aprendido.
Otro paso útil consiste en analizar métricas de desempeño, tales como:
Finalización del programa
Tiempo promedio de finalización
Nivel de compromiso de los empleados
Mejora de competencias
Retención de conocimientos
Satisfacción de los empleados
Si detecta que alguna métrica no alcanza los niveles esperados, ajuste el programa para abordar el problema subyacente. Por ejemplo, si los niveles de mejora de competencias son bajos, pruebe a presentar la información utilizando diferentes formatos y estilos.
Desafíos en el desarrollo de competencias en IA
Al diseñar un programa de recualificación en IA, es probable que surjan algunos obstáculos. Muchas empresas enfrentan dificultades durante este proceso, pero es posible mitigarlas mediante una planificación estratégica y el respaldo de la dirección.
Aceleración de los avances tecnológicos
Los avances en IA han cobrado un ritmo acelerado, superando a menudo la velocidad a la que las organizaciones pueden adaptarse. Puede ocurrir que, justo cuando los empleados terminan un programa de recualificación, surjan nuevas tecnologías que requieran un conjunto de competencias distinto. Esto podría dar la impresión de que la recualificación es un esfuerzo interminable en el que resulta imposible mantener actualizadas las competencias del personal.
Esta visión fatalista de la recualificación obstaculiza el progreso dentro de la organización. Las competencias que los empleados adquieren hoy sirven como base para aquellas que necesitarán desarrollar más adelante. Además, al organizar la participación de los empleados en fases —en lugar de realizar todo el proceso de una sola vez—, usted dispone de la oportunidad de actualizar la formación a medida que surgen nuevos avances.
Resistencia al cambio
A veces, los empleados se muestran reacios a participar en procesos de recualificación (reskilling) relacionados con la IA, ya sea porque la tecnología les intimida, porque temen que la IA termine reemplazando sus puestos de trabajo o porque les resulta difícil adaptarse a los nuevos sistemas.
Para superar este obstáculo, sea claro y directo con los empleados sobre cómo les beneficiará esta recualificación. Explíqueles de qué manera favorecerá su desarrollo profesional, abriendo potencialmente puertas a ascensos dentro de la empresa.
Falta de marcos de formación eficaces
A las organizaciones también les resulta difícil establecer marcos escalables y adaptables para implementar programas de recualificación eficaces. Los modelos estandarizados —que pretenden aplicar la misma solución a todos por igual— a menudo no logran motivar a los empleados ni atender sus necesidades específicas y sus distintos estilos de aprendizaje.
Incorporar experiencias de la vida real y proyectos prácticos —en lugar de limitarse a la lectura o a la escucha de información— suele hacer que la recualificación sea mucho más exitosa.
Acceso desigual a la formación
El favoritismo y los sesgos en el entorno laboral pueden generar disparidades en el acceso a las oportunidades de recualificación. Por ejemplo, si un supervisor solo permite que participen unas pocas personas de su preferencia, el programa pierde eficacia en su conjunto y fomenta el resentimiento entre el resto de la plantilla. Encontrar la manera de evitar estos sesgos es fundamental para implementar programas de recualificación.
Integración de herramientas de IA
En la actualidad, la IA carece de una regulación clara, lo que genera preocupaciones en torno a la privacidad de los datos y la seguridad de ciertas herramientas. Asimismo, las organizaciones que no están familiarizadas con estas tecnologías pueden tener dificultades para integrarlas en sus programas, especialmente si no son compatibles con los sistemas y la infraestructura tecnológica ya existentes.
Realizar una investigación previa antes de seleccionar una herramienta de IA para la recualificación evitará muchos de estos problemas. Aunque pueda requerir una inversión inicial, destinar presupuesto a herramientas de IA fiables dará sus frutos a medida que mejoren las competencias y la productividad de los empleados.
Infografía que enumera los desafíos de la recualificación de los empleados en la era de la IA, incluyendo la aceleración de los avances tecnológicos, la resistencia al cambio, la falta de marcos de formación eficaces, el acceso desigual a la capacitación y la integración de herramientas de IA con los sistemas existentes.
El futuro de la recapacitación y la IA
Las organizaciones deben mantenerse al tanto de la evolución continua de la IA y otras tecnologías emergentes para seguir siendo competitivas y sostenibles.
Esto implica estar al tanto de las tendencias venideras, tales como:
Previsión de competencias mediante IA: la IA puede analizar datos para predecir las futuras demandas del mercado laboral e identificar las competencias necesarias.
Entornos de formación basados en realidad aumentada (RA): las soluciones de formación inmersiva permiten a los empleados adquirir nuevas competencias como si estuvieran en el terreno, o bien interactuando con equipos virtuales que no están disponibles físicamente.
Ecosistemas de aprendizaje a lo largo de toda la vida: la IA ofrece experiencias educativas personalizadas durante toda la trayectoria vital de una persona. Esto facilita el acceso a contenidos formativos continuos y adaptables, incluso tras cambiar de puesto de trabajo o de empresa.
A medida que estas tendencias evolucionan, surgirán nuevas herramientas, programas informáticos y servicios que servirán de apoyo a sus iniciativas de recapacitación.
Una ventaja de vanguardia que ofrece Workhuman es la «Inteligencia Humana» (Human Intelligence): la combinación de datos sobre el reconocimiento de los empleados y la IA. Esto permite obtener una comprensión más profunda de las competencias de su plantilla, las oportunidades de movilidad interna y los puntos fuertes de sus programas de recursos humanos.
En conclusión
Muchos perciben la IA como una amenaza que está transformando radicalmente el mundo empresarial tal como lo conocemos; sin embargo, aquellas empresas que decidan ignorarla por completo terminarán quedándose atrás. Un enfoque más saludable y productivo consiste en centrarse en la colaboración entre humanos e IA. Al capacitar a sus empleados para aprovechar la tecnología, les ayuda a crecer profesionalmente y a realizar aportaciones de mayor valor a su organización.
La recapacitación no es solo una estrategia de supervivencia, sino un camino para prosperar en un futuro marcado por la IA. No deje que el cambio le pase de largo. Empiece hoy mismo a desarrollar su programa de recapacitación basado en la IA para potenciar a su fuerza laboral, garantizar la continuidad del negocio y mantener su competitividad.
¿Por qué es importante la formación en IA en el entorno laboral?
La siguiente contribución corresponde al portal de Damar Training que se define así: El sello distintivo de Damar
Somos un solo equipo con un propósito común. Creemos firmemente en el poder de los programas de aprendizaje (apprenticeships) para generar un valor real y duradero, tanto para las personas como para las organizaciones. Compartimos una ambición: que nuestros aprendices, sus empleadores y nuestros propios compañeros alcancen su máximo potencial.
Nuestros valores son el eje de todo lo que hacemos en Damar:
Impacto: Ofrecemos programas de aprendizaje que marcan una diferencia positiva y medible para nuestros estudiantes y las organizaciones empleadoras con las que colaboramos.
Un solo equipo: Trabajamos unidos, actuando siempre con honestidad, integridad y transparencia.
Responsabilidad: Cumplimos con nuestra palabra y honramos nuestros compromisos.
Propósito común: Damos vida a nuestra visión con la pasión necesaria para alcanzar nuestros objetivos.
Estos son los principios que esperamos unos de otros y que tú también puedes esperar de nosotros.
No aspiramos a ser los más grandes, pero sí queremos ser el mejor proveedor de programas de aprendizaje en Inglaterra para los sectores en los que operamos. Nos esforzamos por mantener la coherencia y una alta calidad. Por ello, contamos con expertos en el sector y utilizamos tecnología que garantiza que, sin importar dónde te encuentres, recibas siempre el mismo nivel de servicio y profesionalidad.
Si deseas formar parte de nuestro fantástico equipo —ya sea como organización empleadora, aprendiz o compañero—, nos encantaría saber de ti.
La autoría es del equipo.
Formación en IA en el entorno laboral
Orientación sobre la formación en IA para su organización
La IA ya está transformando la forma en que trabajan los equipos; sin embargo, es la formación en IA en el entorno laboral lo que permite a los empleados utilizarla de manera segura, con confianza y de forma productiva.
La formación en IA proporciona a su personal las herramientas necesarias para trabajar de forma más inteligente —no necesariamente más dura— y prepara a su empresa para el futuro, en un mundo donde el avance tecnológico no muestra señales de desaceleración.
Cuando los empleados comprenden realmente las herramientas de IA, pueden tomar decisiones con mayor rapidez, identificar tendencias que aprovechar (o evitar) y utilizarlas eficazmente para reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas.
Para los empleadores que contratan aprendices o desarrollan talento interno, la formación en IA resulta aún más crucial. Esto evita que las nuevas incorporaciones deban empezar desde cero o queden expuestas a cometer errores al utilizar la IA. Por el contrario, pueden comenzar a trabajar de inmediato y aportar un valor real desde el primer día.
Al comentar sobre el creciente uso de la IA en el trabajo y la importancia de abordar el tema de las herramientas y las mejores prácticas desde las primeras etapas de la contratación, Lee Hill, director comercial de Damar Training, señaló:
«La IA no es algo que se vislumbra en el horizonte; ya está aquí y está transformando nuestra forma de trabajar día a día. Lo que observo constantemente es que, sin la formación adecuada, las personas terminan haciendo un mal uso de ella o, por el contrario, evitándola por completo. La verdadera oportunidad reside en dotar a los equipos de la confianza y los conocimientos necesarios para utilizar la IA correctamente, en lugar de temerla. Si se hace bien, no solo se logra mantener el ritmo, sino que se posiciona a la empresa —y a su personal— para liderar».
Los beneficios de la formación en IA en el entorno laboral
La formación en IA en el entorno laboral consiste en un aprendizaje estructurado que ayuda a los empleados a comprender, utilizar y gestionar eficazmente las herramientas de inteligencia artificial en el desempeño de sus funciones. Esto abarca desde nociones básicas sobre la IA hasta aplicaciones prácticas, manejo de datos y consideraciones éticas.
Al principio, los beneficios de la formación en IA para los empleados pueden parecer algo intangibles. Sin embargo, las investigaciones demuestran que quienes utilizan la IA de forma proactiva y eficaz pueden ahorrar una media de 7,5 horas a la semana, lo que se traduce en beneficios claros:
Menos tiempo, mayor impacto: los empleados pueden automatizar tareas tediosas y centrarse en actividades que realmente marcan la diferencia.
Adaptación más rápida: ante los cambios tecnológicos, el equipo no se queda bloqueado ni desbordado; por el contrario, gana confianza al manejar nuevas herramientas, sin comprometer el cumplimiento normativo ni la calidad.
Mejor retención: los empleados tienden a permanecer en la empresa cuando sienten que esta invierte en su futuro; dado que la IA ha llegado para quedarse —tanto en el entorno laboral como en nuestra vida cotidiana—, este aspecto es fundamental.
Resolución de problemas más inteligente: los empleados adquieren mayor seguridad al utilizar datos generados por IA, sabiendo qué fuentes son fiables y cuándo es necesario seguir investigando.
Al igual que ocurre con la formación tradicional, los beneficios de capacitar al personal en el uso de la IA son tanto inmediatos como a largo plazo, lo que permite a las organizaciones desarrollar una ventaja competitiva con el paso del tiempo.
Los riesgos de no ofrecer formación en IA
No formar al equipo en IA no es un riesgo menor; puede derivar en problemas más graves relacionados con el rendimiento laboral, la seguridad de los datos y la retención del talento:
Pérdida de productividad: los equipos que tienen dificultades para aprovechar las herramientas de IA a menudo obtienen resultados de baja calidad, o bien optan por no utilizarlas en absoluto, perdiendo así la oportunidad de aumentar la productividad y generar nuevas vías de colaboración y resultados.
Quedarse atrás: Todo el mundo está utilizando la IA; la formación te permite mantenerte por delante de la competencia, al tiempo que inviertes en tus equipos y procesos.
Brechas de competencias: En una encuesta, el 75 % de los empleados manifestó su deseo de comprender mejor los riesgos y amenazas asociados a los sistemas de IA, cómo mantener la información segura y privada al utilizarla, y cómo evaluar la precisión y fiabilidad de los datos que proporciona.
Riesgos de seguridad: Es fundamental que todos los empleados entiendan los riesgos que conlleva introducir datos de la empresa o de los clientes en cualquier sistema de IA.
Fuga de talento: Al igual que ocurre con otras oportunidades de formación, los empleados con alto potencial podrían marcharse a otras empresas que inviertan específicamente en capacitación. Aquí es donde los programas de formación y aprendizaje en IA pueden mejorar la retención, demostrando a los empleados que la empresa apuesta por su futuro.
Cómo implementar la formación en IA en el entorno laboral
Implementar formación en IA en el trabajo puede parecer una tarea monumental que requiere una inversión considerable. Nuestro consejo es empezar poco a poco, pero con una visión ambiciosa:
Identifica las carencias: Analiza qué dificultades afronta realmente tu equipo y en qué áreas resultaría más eficaz la formación.
Integra el aprendizaje en el día a día: Mejora las competencias del personal actual o incorpora aprendices para fomentar una cultura de aprendizaje y desarrollo.
Elige el programa adecuado: El curso «IA en el entorno laboral» de Damar —integrado en todos nuestros programas de aprendizaje— está diseñado para desarrollar competencias duraderas. Además, se adapta a cada programa para garantizar resultados de aprendizaje relevantes, prácticos y aplicables.
Mide el impacto: Busca resultados —como una toma de decisiones más ágil, una reducción del tiempo perdido y unos resultados más inteligentes— que evidencien un uso eficaz de la IA.
Incluso una pequeña inversión en competencias de IA puede generar, con el tiempo, una diferencia significativa para tu negocio.
Asimismo, es esencial actualizar y revisar periódicamente la formación en IA, ya que constantemente surgen nuevas herramientas o se actualizan las existentes. El 84 % de los trabajadores no ha recibido ninguna formación relacionada con la IA en los últimos 12 meses; y, sin embargo, existen cientos de herramientas de automatización y redacción de contenidos. Ante estas cifras, no es de extrañar que muchas personas se sientan abrumadas por la cantidad de herramientas disponibles, lo que les lleva a utilizarlas de forma esporádica e ineficaz. Además, solo el 21 % de las personas que respondieron a una encuesta gubernamental afirmaron sentirse seguras al utilizar la IA. Queda claro que existe margen de mejora para dotar a los trabajadores de las competencias necesarias para prosperar en un entorno laboral donde la IA tiene cada vez más presencia.
¿Por qué es importante la formación en IA en los programas de aprendizaje?
En Damar, nuestro objetivo es formar usuarios de IA críticos y éticos: personas que comprendan la tecnología, sepan utilizarla con eficacia y entiendan cuándo y cómo emplearla de manera responsable.
Nuestro curso «La IA en el entorno laboral» está disponible para todos los aprendices que cursan nuestros programas y consta de cuatro módulos breves, dinámicos e interactivos.
Módulo 1: Introducción a la inteligencia artificial
Módulo 2: Herramientas de IA habituales en el entorno laboral
Módulo 3: Oportunidades y riesgos de la IA
Módulo 4: El dilema de los asistentes de IA
Descubre más sobre nuestro curso de introducción a la IA en el entorno laboral.
Preparar a tu plantilla para el futuro mediante la formación en IA
La tecnología no espera a nadie. Las empresas que hoy invierten en competencias relacionadas con la IA contarán con un equipo capaz de adaptarse, innovar y prosperar mañana.
No se trata solo de herramientas, sino de mentalidad. Los empleados que conocen la IA y reciben formación al respecto en su entorno laboral se muestran seguros, proactivos y preparados para afrontar cualquier desafío futuro.
Para los empleadores, un programa como el curso de Damar sobre la IA en el entorno laboral facilita la transformación de ese potencial en resultados, tanto si se trata de contratar aprendices como de mejorar las competencias del equipo actual, o ambas cosas. Ponte en contacto con nosotros hoy mismo para analizar tu enfoque sobre la IA y los programas de aprendizaje.