Cómo potenciar realmente las habilidades en el ámbito laboral gracias a la IA

Como consecuencia, los directores de sistemas de información (CIO) recurren cada vez más a la inteligencia artificial, no como sustituto del talento, sino como un multiplicador de capacidades. La cuestión estratégica ya no es si la inteligencia artificial puede contribuir al desarrollo de competencias, sino cómo pueden las organizaciones implementarla de manera que refuerce la experiencia humana en lugar de mermarla.

Este artículo analiza cómo la inteligencia artificial puede potenciar realmente las capacidades de la plantilla, y qué condiciones deben darse para que esa potenciación tenga éxito.
 

La escasez de talento ha llegado para quedarse
La falta de personal cualificado está frenando el crecimiento en los sectores bancario, de seguros, manufacturero y minorista, sectores dinámicos que dependen de una mano de obra adaptable y bien formada.  

La escasez de talento no da señales de desaparecer. Las previsiones del sector indican de forma sistemática que la falta de personal en puestos digitales y técnicos persistirá hasta bien entrada la próxima década, sobre todo porque la adopción de la inteligencia artificial acelera la demanda de nuevas competencias a un ritmo superior al que las organizaciones pueden reciclar a su plantilla. Los directores de sistemas de información (CIO) de los cuatro sectores ya señalan que la falta de talento en TI y datos es uno de los principales obstáculos para cumplir con las expectativas empresariales.

Incluso en ámbitos como la IA generativa (GenAI) y la IA agentiva, donde los presupuestos crecen de forma constante, los responsables tienen dificultades para reducir la brecha. Los directores de sistemas de información (CIO) del sector de los seguros afirman que la escasez de personal cualificado es uno de los mayores obstáculos para ampliar los proyectos de IA, mientras que los CIO del sector minorista señalan que la capacitación del personal de primera línea se ve frenada por la falta de personal capaz de interpretar o confiar en los resultados de la IA, razón por la cual la necesidad de ampliar las competencias en el lugar de trabajo es más importante que nunca.

Las organizaciones se encuentran cada vez más en una situación complicada: por un lado, quieren adoptar rápidamente la inteligencia artificial para multiplicar las competencias clave para el negocio entre su plantilla; por otro, la escasez de personal cualificado hace que la adopción de la inteligencia artificial resulte menos eficaz. Veamos cómo los líderes de cada sector pueden romper este círculo vicioso y poner realmente en práctica la inteligencia artificial.

Sector bancario: Refuerzo del cumplimiento normativo y la gestión de riesgos
Los bancos están realizando importantes inversiones en inteligencia artificial para reforzar las funciones decumplimiento normativoygestión de riesgos. Sin embargo, sigue siendo un reto traducir esa inversión en valor cuantificable. Muchas iniciativas tropiezan con dificultades, no por limitaciones tecnológicas, sino porque los flujos de trabajo, los modelos de gobernanza y la confianza de los empleados no están alineados con las herramientas que se están implantando.

Esto nos lleva a preguntarnos: ¿qué están haciendo bien esos directores de sistemas de información (CIO) que todos los demás están haciendo mal? Por un lado, se centran en el aspecto humano de la adopción de la inteligencia artificial.

Las iniciativas de IA más eficaces en el sector bancario no pretenden sustituir a las personas ni menospreciar su trabajo. Al contrario, consideran que la toma de decisiones humana es el estándar de referencia. La IA y el aprendizaje automático pueden acelerar la detección de fraudes y reducir los falsos positivos, pero estas tecnologías deben servir como filtro, no como juez. El verdadero valor surge cuando la IA detecta y remite los casos que merecen atención, y el personal cualificado toma la decisión final.
 

Seguros: Más allá de la automatización
Muchas aseguradoras ya han implantado herramientas de IA o de IA generativa y siguen aumentando su inversión. A medida que estas implantaciones maduran, la atención se está desplazando de la mera automatización hacia la gobernanza, la explicabilidad y la preparación de la plantilla. Por ejemplo, Aviva ha implementado más de 80 modelos de IA, lo que le ha permitido reducir en una media de 23 días el tiempo de evaluación de responsabilidades en casos complejos, al tiempo que ha mejorado la precisión en la asignación de casos en un 30 %. Como resultado, han registrado una reducción del 65 % en las reclamaciones de los clientes.

Es evidente que la automatización agiliza los procesos clave, pero en un sector en el que la confianza lo es todo, trabajar más rápido no siempre significa trabajar mejor. A medida que los casos de uso de la IA ganan madurez, los directores de sistemas de información con visión de futuro se centran en posibles inconvenientes como los sesgos, la pérdida de precisión y la escasa explicabilidad.  

Para mitigar el riesgo, las aseguradoras deben implantar controles contra los sesgos, establecer normas claras sobre cuándo deben intervenir las personas y llevar registros adecuados para que los organismos reguladores y los clientes puedan ver exactamente cómo se toma cada decisión. La mejora de las competencias en materia de IA también debe ser un aspecto clave: para lograr sus impresionantes resultados con la IA, Aviva invirtió más de 40 000 horas en formación de sus empleados.
 

Sector manufacturero: Fortalecimiento de la resiliencia operativa
Las empresas manufactureras se enfrentan a una escasez crónica de personal en puestos de ingeniería y otras funciones clave. No es de extrañar, pues, que, según Gartner, el 83 % de los directores de sistemas de información (CIO) del sector manufacturero estén invirtiendo en inteligencia artificial (IA) en áreas como la optimización del ciclo de vida de los productos, la elaboración automatizada de informes de cumplimiento normativo y el control de calidad.

El mantenimiento predictivo se ha convertido en un caso de uso habitual, y grandes fabricantes como Agilent han informado de una reducción de hasta el 51 % en el tiempo de inactividad gracias a él. La inteligencia artificial detecta patrones que a las personas se les pasarían por alto, señalando fallos antes de que provoquen averías. Para los directores de planta, esto se traduce en menos paradas inesperadas, lo que permite a los equipos centrarse en tareas de mayor valor en lugar de dedicarse constantemente a la resolución de problemas.

Aunque las mejoras en la eficiencia impulsadas por la IA son significativas, los fabricantes se muestran cautelosos ante una dependencia excesiva. Mantener los conocimientos especializados y la experiencia práctica sigue siendo esencial, sobre todo en entornos en los que la seguridad es fundamental. A algunos les preocupa que una dependencia excesiva de la IA acabe mermando esos conocimientos especializados con el tiempo. Para asegurarse de contar siempre con un plan de contingencia, están invirtiendo en la diversificación de competencias en el lugar de trabajo, con el fin de garantizar que se siga adquiriendo experiencia práctica, incluso a medida que aumentan la inversión en el mantenimiento basado en la IA.
 

Comercio minorista: Creación de una plantilla totalmente capacitada en IA
El comercio minorista es uno de los sectores más basados en datos del mundo y ha sido pionero en numerosos casos de uso de la IA, desde la fijación dinámica de precios y la previsión de la cadena de suministro hasta la personalización del comercio electrónico y el análisis de mercado. Amazon considera que la IA es tan crucial que ha puesto en marcha un proyecto global para formar a 2 millones de personas en competencias clave en IA , preparadas para el futuro .

Dentro de la empresa, Amazon Web Services (AWS) adopta un enfoque sencillo para la formación en inteligencia artificial:

1. Todo el mundo se beneficia de la IA general 
2. La ingeniería de prompts es una habilidad imprescindible 
3. Utiliza las redes sociales como plataforma educativa 
4. No hay nuevas herramientas sin nueva formación 
    

Aunque estas normas parecen bastante sencillas, es sorprendente que sean pocas las empresas que las aplican correctamente. Según Gartner, el 69 % de las organizaciones sospecha o tiene pruebas de que sus empleados utilizan herramientas de IA no autorizadas en el trabajo, lo que constituye una clara señal de la falta de políticas y marcos oficiales en materia de IA. Las organizaciones del sector minorista y de otros ámbitos pueden aprender del enfoque inclusivo y centrado en los empleados que aplica AWS a la hora de adoptar la IA y gestionar el cambio.

Afrontar la realidad
Las organizaciones que generan un valor cuantificable gracias a la IA la consideran un amplificador de capacidades, no un atajo. Para que su implantación tenga éxito, se requieren tres elementos: la integración en los flujos de trabajo existentes, la formación estructurada de los empleados y una gobernanza clara sobre cuándo y cómo la IA respalda la toma de decisiones.

Cuando se cumplen esas condiciones, la IA puede ampliar las capacidades humanas, acelerando las curvas de aprendizaje, mejorando la calidad de las decisiones y permitiendo que los equipos trabajen a un nivel de rendimiento superior sin mermar el criterio profesional.
 

Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué significa «potenciar las habilidades en el lugar de trabajo con la IA»?
Significa utilizar herramientas y sistemas de inteligencia artificial no para sustituir las habilidades humanas, sino para potenciar, acelerar y ampliar lo que los empleados pueden aportar, desde el aprendizaje de nuevas competencias y la mejora de la toma de decisiones hasta la automatización de tareas repetitivas, de modo que las personas puedan centrarse en tareas de mayor valor.

¿Por qué es importante la IA para hacer frente a la escasez de personal cualificado?
Muchos sectores —como la banca, los seguros, la industria manufacturera y el comercio minorista— se enfrentan a una escasez crónica de personal en puestos clave, como los relacionados con las tecnologías de la información, la ciberseguridad, el análisis de datos y otros. La IA ayuda a subsanar esta carencia al mejorar la eficiencia, agilizar los procesos y permitir que el personal adquiera o aplique habilidades de formas innovadoras.

¿Cuáles son los riesgos más comunes a la hora de adoptar la IA para el desarrollo de competencias?
Entre los riesgos se incluyen la dependencia excesiva de la automatización, la toma de decisiones sin una supervisión humana suficiente, los problemas relacionados con los sesgos y la precisión, y la pérdida de conocimientos especializados fundamentales si no se mantiene el compromiso de los empleados o no se les forma adecuadamente. Garantizar una gobernanza clara, el criterio humano, la transparencia y la formación continua ayuda a mitigar estos riesgos.