La necesidad imperiosa de la personalización mediante la IA: dar prioridad a las personas con la IA

El estudio de McKinsey sobre la IA en el ámbito laboral sugiere que, aunque su adopción está muy extendida, la verdadera madurez sigue siendo poco frecuente, y que el mayor obstáculo para su implantación a gran escala suele ser de carácter organizativo, no técnico. Esto convierte la personalización en una cuestión práctica de liderazgo: ¿cómo puede la IA ayudar a las personas a encontrar la información adecuada más rápidamente, reducir las dificultades en el trabajo diario y tomar mejores decisiones sin añadir complejidad ni riesgo?

En este artículo, analizamos cómo se aplica la «personalización centrada en las personas» en distintos sectores, y cómo las organizaciones pueden sentar las bases necesarias para hacerla realidad.

Por qué la personalización sigue siendo el futuro 

En todos los sectores, las expectativas crecen más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden seguir el ritmo. Los clientes quieren servicios a medida que parezcan perfectamente seleccionados y adaptados a sus intereses y necesidades. Entonces, ¿por qué no iban a merecer lo mismo los empleados? Por desgracia, la mayoría de los empleados se sienten atrapados trabajando con sistemas, datos y procesos obsoletos que se basan en la uniformidad.

La IA puede ayudar a cerrar esa brecha, pero solo cuando se basa en un contexto real. Si los datos están aislados, el contenido está desactualizado o los flujos de trabajo no pueden adaptarse, la personalización se vuelve superficial y erosiona rápidamente la confianza.

Las organizaciones que logran implementar con éxito la personalización a gran escala se centran menos en «más IA» y más en las condiciones que hacen que la IA sea relevante: conocimientos de alta calidad, datos integrados, una gobernanza clara y equipos que entiendan cómo se generan las recomendaciones. Los casos de uso que se muestran a continuación ilustran cómo se aplica esto en la práctica en distintos sectores.

Sector bancario: Personalizar el conocimiento 

Los bancos son conscientes de la importancia de la confianza y la relación personal, pero muchos siguen ofreciendo a sus empleados experiencias digitales estandarizadas. La inteligencia artificial puede cambiar esta situación, pero solo si ayuda a las personas a realizar su trabajo mejor y más rápido.

Imagina a un gestor de relaciones con los clientes capaz de detectar al instante qué clientes necesitan asesoramiento porque han cambiado sus hábitos de gasto o se han producido cambios en su vida. O a un analista de cumplimiento normativo que obtiene información personalizada sobre la exposición al riesgo sin tener que sentarse a leer cientos de páginas de informes. Eso es lo que la inteligencia artificial puede hacer cuando se entrena con datos de calidad y se combina con el criterio humano.

En muchos bancos, la inversión está aumentando —especialmente en materia de riesgo y cumplimiento normativo—, pero el valor percibido suele quedar por debajo de las expectativas. Esa brecha rara vez se debe únicamente a «elegir la herramienta equivocada». Lo más habitual es que los empleados no vean una relevancia clara en su trabajo diario, que las recomendaciones no estén lo suficientemente bien explicadas como para ponerlas en práctica o que se subestime el esfuerzo que supone el cambio.

Para que la personalización del lugar de trabajo resulte útil, hay que empezar por seleccionar casos de uso que eliminen obstáculos reales (búsquedas, incorporación de nuevos empleados, preparación de expedientes, interpretación de normas de cumplimiento) y respaldarlos con una gestión del cambio adecuada: comunicación clara, formación y ciclos de retroalimentación que mejoren la pertinencia con el paso del tiempo.

Seguros: Personalización a través de una mejor comprensión
Las aseguradoras llevan años trabajando para personalizar la experiencia del cliente, pero no siempre con éxito. Muchas pólizas siguen siendo más o menos iguales, y la atención al cliente tiende a seguir guiones fijos. La inteligencia artificial podría cambiar por fin esta situación, al proporcionar a los empleados una visión de 360 grados de la situación de cada cliente.

Los modelos de lenguaje a gran escala pueden aprender del comportamiento real de los clientes y de los patrones de siniestralidad. Esto proporciona información que puede ayudar a las aseguradoras a adaptar la cobertura o el asesoramiento a las necesidades reales del cliente. Lo mismo se aplica a nivel interno. Un gestor de siniestros podría obtener información contextual que se ajuste a su forma de abordar las evaluaciones, o un suscriptor podría ver patrones relacionados con su cartera en lugar de un panel de control estándar.

Pero la personalización solo funciona cuando todas las personas implicadas comprenden cómo se generan esas sugerencias. Una recomendación «personalizada» que parece genérica merma la confianza. Todo se reduce a la transparencia. Si tu personal puede ver cómo funciona una herramienta de IA, es mucho más probable que la utilice y confíe en ella.

Fabricación: de las líneas de producción al aprendizaje personalizado
Los fabricantes son conscientes del valor de los productos personalizados. Sin embargo, hasta ahora no se ha dado la prioridad suficiente a las experiencias personalizadas de los empleados en este sector. Los ingenieros y los operarios de línea siguen formándose mediante módulos estáticos o manuales que no reflejan ni los equipos con los que trabajan ni sus niveles de experiencia reales.

La personalización basada en la inteligencia artificial puede cambiar eso. Los gemelos digitales y los sistemas predictivos ya están transformando el mantenimiento, pero esa misma tecnología también puede adaptar la formación y modificar la planificación. Si un técnico tiende a realizar ciertos ajustes más rápidamente o detecta averías con mayor precisión, el sistema puede adaptar la formación en consecuencia. Esto fomenta la confianza y acelera el progreso sin añadir más presión.

Empresas como Siemens y Beko ya están utilizando la inteligencia artificial en la producción para ahorrar energía y reducir el tiempo de inactividad. El siguiente paso es llevar esa inteligencia a la vida cotidiana de las personas. Un buen punto de partida sería utilizar los conocimientos que aporta la inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje y el desarrollo. De este modo, se mantienen las competencias al día y se crean experiencias de usuario positivas y significativas.

Comercio minorista: la personalización entre bastidores
Los minoristas han sido pioneros a la hora de idear casos de uso innovadores de la inteligencia artificial, pero estos se han centrado principalmente en los clientes, no en los empleados. Se ha convertido en una práctica habitual volver a dirigirse automáticamente a los clientes con ofertas personalizadas. Sin embargo, los empleados del sector minorista suelen verse obligados a trabajar con procedimientos rígidos y estandarizados, así como con herramientas poco flexibles.

Todo el mundo sale ganando cuando las herramientas son transparentes y se comprenden bien. Sin embargo, incluso en el sector minorista, la señal es clara: según Gartner, el 69 % de las organizaciones sospecha o tiene pruebas de que sus empleados están utilizando herramientas públicas de IA generativa prohibidas («IA en la sombra»). Esto es un claro indicio de que la gente quiere un apoyo más inteligente, pero que eludirá los controles cuando las herramientas autorizadas no satisfagan sus necesidades reales.

Cómo es la verdadera personalización
Las experiencias de usuario verdaderamente personalizadas tienen todas una cosa en común: la relevancia. La IA debería proporcionar a las personas el contexto que necesitan, cuando lo necesitan, y luego mantenerse al margen. En la práctica, eso puede significar menos tareas repetitivas y más margen para el criterio humano. También implica un proceso de incorporación más inteligente que se adapte a los antecedentes de cada persona. O asistentes y herramientas de apoyo basados en IA generativa que estén siempre disponibles cuando los empleados los necesiten.  

La personalización va más allá de la experiencia del cliente y se está convirtiendo en una expectativa en el ámbito laboral. Lo que marcará la diferencia no será quién implemente más funciones de inteligencia artificial, sino quién ofrezca la asistencia más relevante y comprensible en el momento en que las personas realmente la necesiten.

Si estás estudiando cómo implementar de forma responsable la personalización mediante IA centrada en las personas, empieza por plantearte tres preguntas: ¿Qué obstáculos laborales estamos eliminando? ¿Qué datos y conocimientos aportan credibilidad a las recomendaciones? ¿Y qué mecanismos de gobernanza garantizan la transparencia, la privacidad y la rendición de cuentas a medida que la personalización se va ampliando?

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