La IA en el entorno laboral sigue generando debates encendidos entre quienes la abrazan y quienes la rechazan de plano. Verenice Amante Díaz, Head of AI Transformation Bureau para Minsait, lo resume con un patrón que ya vimos con otras tecnologías: los early adopters se lanzan a explorar su potencial, otros esperan a que madure y algunos se niegan de raíz a usarla.
Según estimaciones de Gartner, para 2025 la mitad de las empresas tendrá alguna plataforma de IA en marcha en distintas áreas: diseño y producción, distribución y logística, o tareas administrativas repetitivas. Esa expansión es coherente con lo que apunta la propia consultora sobre la nueva ola de agentes autónomos.
Cuanto más crece la adopción, más se nota también el rechazo de quien teme perder su empleo por la automatización, y más resistencia interna encuentra quien intenta llevar la IA a su empresa, por la incertidumbre sobre cómo afectará a los puestos ya existentes. En España, sin embargo, las previsiones apuntan más a la creación de empleo que a su destrucción: hablamos de 1,6 millones de nuevos puestos ligados a la IA según las estimaciones del sector.
En paralelo, cuantas más decisiones importantes se apoyan en la IA, más crece la preocupación por la ética, la transparencia y el cumplimiento normativo. Las empresas están bajo la lupa para garantizar que sus algoritmos sean justos, imparciales y no discriminatorios, un debate que ya tiene cuatro principios básicos identificados para un desarrollo responsable.
Con todo, la tendencia de fondo de los últimos años apunta a que la IA genera nuevos empleos y transforma buena parte de las industrias en positivo. Las empresas ya la ven como una herramienta que ayuda a ganar eficiencia, tomar mejores decisiones y abrir nuevas líneas de negocio. Al automatizar las tareas repetitivas, el personal puede dedicarse a lo que requiere más creatividad y visión estratégica. El Informe sobre el Futuro del Empleo 2023 del Foro Económico Mundial ya señalaba qué perfiles crecerán más con el avance de la IA en la empresa: especialistas en IA y machine learning, en sostenibilidad, analistas de inteligencia de negocio y de seguridad de la información, científicos de datos, ingenieros en robótica, operadores de maquinaria agrícola y especialistas en transformación digital.
La idea de fondo no es reemplazar a los trabajadores, sino integrar la IA en su trabajo diario para mejorar la productividad y la calidad, combinando habilidades humanas con capacidades de máquina.
Selección de personal más inteligente y menos sesgada
De todos los ámbitos donde la IA ya se aplica en la empresa, vale la pena detenerse en uno concreto a modo de ejemplo: recursos humanos. Hoy la IA contribuye de forma notable a la selección de candidatos para puestos que exigen conocimientos avanzados.
El reclutamiento se ha automatizado porque la IA analiza volúmenes enormes de currículos y perfiles en línea para identificar a los candidatos que encajan con los requisitos de un puesto, lo que acelera el proceso y reduce el trabajo manual del equipo de RR. HH. Con algoritmos predictivos, además, se puede estimar qué candidatos tienen más probabilidades de rendir bien en un rol concreto, a partir de modelos entrenados con datos históricos sobre habilidades, experiencia y otras variables.
La IA también ayuda a reducir sesgos en la selección, al centrar el foco en la objetividad y la igualdad de oportunidades para tomar decisiones de contratación más justas. Eso sí, ese beneficio depende por completo de que los datos usados para entrenar los algoritmos estén ya libres de sesgo, porque un modelo entrenado con datos sesgados solo reproduce el mismo problema a mayor escala.
Velocidad y precisión
La integración de la IA en los procesos de una organización trae varias ventajas concretas:
- Procesos más rápidos: procesar grandes volúmenes de datos en poco tiempo permite analizar y decidir con más agilidad.
- Análisis predictivo: la IA cruza datos históricos para anticipar tendencias y apoyar decisiones estratégicas.
- Personalización: analiza el comportamiento pasado del cliente para ofrecer recomendaciones a su medida.
- Chatbots y asistentes virtuales: agilizan la interacción con el cliente al responder consultas frecuentes con rapidez y precisión.
- Automatización de procesos: reduce tiempos de respuesta y aumenta la productividad en flujos de trabajo repetitivos.
- Desarrollo de producto: procesar información a gran escala ayuda a diseñar productos y servicios nuevos con ventaja competitiva.
- Análisis de seguridad: identifica patrones anómalos en grandes conjuntos de datos, útil para detectar ciberamenazas y fraudes a tiempo.
Adoptar la IA es un paso crítico para cualquier empresa, pero no está libre de retos. Hay que abordar de frente las preocupaciones éticas, como la equidad y la transparencia de los algoritmos, y a la vez invertir en formar a los equipos humanos para que colaboren de verdad con la IA en lugar de limitarse a convivir con ella.
Con esos dos frentes cubiertos, la integración de la IA puede sostenerse en el tiempo y sumar innovación y competitividad a una empresa que ya opera en un entorno que cambia constantemente. La clave está en un enfoque que equilibre la eficiencia tecnológica con la responsabilidad ética y el desarrollo continuo de las habilidades humanas.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas empresas tendrán una plataforma de IA según Gartner?
Gartner estima que para 2025 el 50% de las empresas tendrá alguna plataforma de inteligencia artificial en funcionamiento en distintas áreas.
¿La IA reduce de verdad el sesgo en la selección de personal?
Puede reducirlo si se centra en criterios objetivos, pero solo si los datos usados para entrenar el algoritmo ya están libres de sesgo previo.
¿Qué perfiles profesionales crecerán más con la IA en la empresa?
Según el Foro Económico Mundial, especialistas en IA y machine learning, en sostenibilidad, analistas de datos y de seguridad de la información, científicos de datos e ingenieros en robótica, entre otros.
¿La IA sustituye a los trabajadores o los complementa?
Según Minsait, el objetivo no es reemplazar a los trabajadores, sino integrar la IA en su trabajo diario para mejorar la productividad combinando habilidades humanas y capacidades de máquina.
Nota: Verenice Amante es científica de datos especializada en diseñar y ejecutar estrategias que optimizan rendimientos y minimizan riesgos. Cuenta con más de 17 años de experiencia con instituciones financieras de México y actualmente es Head of AI Transformation Bureau para Minsait, una empresa de Indra en México.
