Para capturar plenamente el valor de la IA, las organizaciones deben transformar su fuerza laboral, sus modelos operativos y su gobernanza.
La creación de valor con la IA debe pasar de los servicios y las herramientas aisladas a soluciones basadas en la propiedad intelectual, desarrolladas y escaladas mediante ecosistemas coordinados de tecnología e industria.
El despliegue responsable de la IA, que corrija la subrepresentación histórica, determinará hasta qué punto puede escalarse.
La inteligencia artificial está transformando la forma en que se realiza el trabajo en todas las funciones y puestos. Para los CEO, la cuestión ya no es la rapidez con la que la IA escalará, sino la rapidez con la que las organizaciones pueden alinear su fuerza laboral, sus modelos operativos y su gobernanza para convertir esa escala en valor empresarial sostenido.
La evidencia es clara. A través de su iniciativa Reskilling Revolution, el Foro Económico Mundial estima que alrededor de 1.100 millones de empleos podrían transformarse por la tecnología en la próxima década. Su Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 sugiere que la IA y el procesamiento de la información afectarán al 86% de las empresas para 2030. Otros análisis sostienen que la IA creará más empleos de los que destruya, pero solo si las empresas invierten deliberadamente en las personas y rediseñan el trabajo, en lugar de limitarse a superponer tecnología sobre estructuras antiguas.
De las competencias a la propiedad intelectual: un nuevo contrato social para el aprendizaje
En una empresa intensiva en IA, la transformación debe partir de una visión clara de cómo puede evolucionar una organización, y no solo de qué herramientas desplegar. Los líderes deben comprender qué capacidades generan diferenciación, cómo cambiarán los puestos a medida que la IA se integre en el trabajo cotidiano y cómo las nuevas vías de aprendizaje pueden ayudar a los empleados a pasar de la ejecución de servicios a la resolución de problemas de mayor valor y a la creación de propiedad intelectual.
Los empleados reconocen cada vez más que el aprendizaje continuo forma parte de su trabajo. A cambio, esperan claridad sobre qué competencias importan, acceso al aprendizaje pertinente y oportunidades reales para aplicar esas competencias. Pasar de la formación para puestos a la construcción de capacidades que puedan recombinarse en nuevas soluciones es el cambio donde la IA empieza a transformar la economía del trabajo.
A nivel empresarial, tres elementos están demostrando ser prácticos:
Una base sólida de competencias: Una taxonomía de competencias compartida, vinculada a grupos de valor como las operaciones habilitadas por IA, las soluciones de IA específicas de cada sector o la ingeniería inteligente, proporciona a los líderes de negocio, recursos humanos y tecnología un lenguaje común.
Rediseño de puestos vinculado al aprendizaje: Cuando la IA cambia de forma significativa un puesto, los empleados necesitan trayectorias visibles, como el aprendizaje modular, credenciales reconocidas y la progresión hacia puestos adyacentes, para que las competencias evolucionen más rápido que las descripciones de puesto
Movilidad interna con demanda real: Los mercados de talento y la asignación de personal por proyectos garantizan que las nuevas capacidades se desplieguen con rapidez y no queden sin utilizar.
En HCLTech, la estrategia de fuerza laboral y la estrategia de IA se gestionan cada vez más de forma conjunta. Durante el último año, casi el 80% de los empleados ha recibido formación en competencias básicas, más de 115.000 han desarrollado capacidades digitales y más de 116.000 se han formado en IA generativa. Este impulso continuó en el trimestre más reciente, con más de 38.000 empleados formados en GenAI y más de 600 en IA responsable, mientras que tenemos el mayor número de expertos con certificación de OpenAI entre todos los socios de OpenAI. La intención no es la formación por sí misma, sino un cambio estructural hacia la creación de valor basada en soluciones y propiedad intelectual, en lugar de competencias puramente orientadas a los servicios.
Rediseñar el trabajo para equipos humanos y de IA
A medida que la inteligencia artificial se integra en la transformación de los servicios, la IA avanzada y la automatización, la mayoría de los puestos pueden desglosarse hoy en tareas que las máquinas pueden realizar y en tareas que requieren juicio humano. Hacer explícita esta distinción es esencial para garantizar que el trabajo humano adquiera más valor, y no menos.
Crece la demanda de ingenieros de IA, especialistas en datos y arquitectos de soluciones con conocimiento de dominio, junto con las necesidades permanentes de liderazgo, pensamiento analítico y competencias socioemocionales. El resultado es un tránsito hacia equipos liderados por personas y habilitados por IA, donde las ganancias de productividad provienen de la orquestación y no de la sustitución.
En operaciones, experiencia del cliente, riesgos e I+D, un rediseño eficaz suele seguir tres principios:
La IA se encarga del trabajo repetitivo e intensivo en datos, como la extracción de información, la generación de borradores iniciales y el apoyo rutinario a la toma de decisiones.
Las personas se centran en el juicio, las relaciones y las compensaciones; ámbitos en los que el contexto, la responsabilidad y la confianza son determinantes.
Los mecanismos de control se integran en los flujos de trabajo, con umbrales de calidad definidos, verificaciones de sesgo y vías de escalado, en lugar de una supervisión constante.
Los ecosistemas tecnológicos son fundamentales para hacer realidad este enfoque, y muchas organizaciones están escalando ya la IA en producción al alinear la profundidad de la ingeniería con el contexto sectorial.
Un ejemplo europeo es Cynergy Bank, que trabajó con HCLTech para modernizar su ecosistema de atención al cliente. Mediante la digitalización de los flujos de trabajo repetitivos de los centros de contacto y de la back office, e integrando la gestión de casos, el análisis de voz y la asistencia a agentes basada en GenAI, el banco automatizó el trabajo rutinario y liberó a los empleados para centrarse en interacciones con clientes de mayor valor. El resultado fue un modelo operativo más eficaz, con una reducción de más del 50% de las reclamaciones, un aumento del 8% de la productividad y una mejora del 25% en las puntuaciones de experiencia del cliente.
Ecosistemas, no experimentos
El reto para los líderes es ahora acelerar la adopción de la IA sin abrumar a la organización ni erosionar la rendición de cuentas. Las organizaciones más eficaces convergen en un enfoque disciplinado: centrarse en un número reducido de misiones de IA directamente vinculadas a los resultados empresariales, respaldadas por sólidos cimientos de ingeniería y alianzas con ecosistemas.
Estas misiones —ya sea reducir los tiempos de ciclo, mejorar la satisfacción del cliente o acelerar la ingeniería de productos— son cada vez más lideradas por la IA desde su diseño. Cada una tiene un patrocinador empresarial sénior, y los responsables de tecnología, riesgos y personas comparten la responsabilidad de la ejecución, las salvaguardas y las competencias. Y, fundamentalmente, la IA se despliega en producción con una cadencia regular, con beneficios visibles para los equipos afectados.
Este cambio también está modificando la forma en que las organizaciones trabajan con sus socios. Hoy, la IA tiene menos que ver con herramientas aisladas y más con plataformas coordinadas que abarcan la nube, los datos, el hardware, el software y las soluciones sectoriales, que pueden repetirse y escalarse. Los modelos operativos alineados con los ecosistemas permiten a los equipos colaborar más allá de las fronteras y pasar con mayor rapidez de la idea al impacto.
Confianza desde el diseño: IA responsable a escala
La confianza determinará hasta dónde y con qué rapidez puede escalar la IA. Los empleados, los clientes, los reguladores y la sociedad juzgarán a los líderes no solo por lo que la IA aporta, sino por la responsabilidad con la que se despliega.
La era de la IA también ofrece la oportunidad de corregir la subrepresentación histórica arraigada en el lugar de trabajo actual. A medida que las organizaciones avanzan hacia una fuerza laboral impulsada por la IA, una representación inclusiva en el diseño, la prueba y la gobernanza de los sistemas de IA es esencial para garantizar que la tecnología refleje todo el espectro de la experiencia humana.
Tres elementos destacan:
Transparencia: Comunicación clara sobre dónde se utiliza la IA, qué decisiones informa y cómo se gobiernan los datos.
Supervisión humana para decisiones de alto riesgo: En ámbitos como la contratación, el crédito y las operaciones críticas para la seguridad, la IA debe complementar, y no sustituir, el juicio humano.
Diseño inclusivo y recualificación: Los sistemas deben funcionar para usuarios y contextos diversos, con oportunidades de aprendizaje que lleguen a todos los niveles de la fuerza laboral.
Esta responsabilidad va más allá de las organizaciones individuales. Las empresas, los gobiernos y los educadores deberán alinearse en torno a marcos de competencias compartidos, credenciales de aprendizaje y principios para una IA confiable, de modo que el talento y la innovación puedan circular entre sectores y regiones.
Cómo ayuda el Foro a los líderes a comprender la IA y a colaborar en la innovación responsable
El Centro de Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Apoya el diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios construir una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
La IA seguirá avanzando. El factor diferenciador serán las decisiones de liderazgo: conectar la estrategia con las competencias, pasar de los servicios a la creación de valor basada en la propiedad intelectual, rediseñar el trabajo para que las personas y la IA rindan juntas, escalar a través de los ecosistemas e integrar la confianza desde el principio. Los CEO que adopten este enfoque estarán en mejor posición para construir una IA que genere retorno de la inversión, incluidas una productividad, un crecimiento y un futuro del trabajo más inclusivo sostenidos.
