En esta entrevista, Antonio Alonso, director y experto en IA y Talento de NTT Data, analiza los principales desafíos culturales que enfrentan las organizaciones para integrar la inteligencia artificial en los procesos de talento. Destaca la importancia de contar con una estrategia clara y del apoyo de la alta dirección para asegurar que la adopción tecnológica no quede en un cambio superficial, sino que impulse una transformación profunda en los roles y estructuras organizativas.
- ¿Cuáles son, a su juicio, los principales frenos culturales que siguen dificultando una integración real de la IA en las áreas de talento?
- ¿Qué debería cambiar dentro de las organizaciones para que esta evolución no se quede solo en la adopción tecnológica?
- ¿Qué retos plantea este acceso creciente a la IA generativa desde el punto de vista de la formación, la gobernanza y el uso responsable dentro del ámbito de talento?
- ¿Qué papel deben asumir las áreas de talento para acompañar a los equipos, reducir resistencias y fomentar una adopción que genere valor real para las personas y para el negocio?
- ¿Por qué cree que Banca y Energía lideran la madurez en IA frente a sectores como la Administración Pública y la Industria? ¿Qué factores marcan hoy esa diferencia en la capacidad de adopción?
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¿Cuáles son, a su juicio, los principales frenos culturales que siguen dificultando una integración real de la IA en las áreas de talento?
Si nos referimos a las áreas de talento, es decir, a aquellas que dependen de lo que ahora comúnmente denominamos “Personas” (antes conocido como Recursos Humanos), vemos que todavía la penetración de la IA es muy baja en todos los procesos relacionados con talento, así como la adquisición o retención del mismo. También en áreas como la comunicación o la parte administrativa de los recursos humanos, la gestión del tiempo, las vacaciones, entre otros.
En este sentido, la principal dificultad es que en los recursos humanos la complejidad es mayor debido a que estamos tratando con datos sensibles. Esto hace que, a pesar de la gran cantidad de datos, las soluciones de IA no avancen al ritmo que las organizaciones requieren. No es una cuestión de capacidad, sino de velocidad. Las soluciones deben estar bien diseñadas para poder gestionar adecuadamente la interacción con las personas trabajadoras, que en muchos casos puede tratarse de miles de personas. Esta complejidad hace que, por ejemplo, establecer un proceso administrativo sencillo como la comparación de contratos, no sea tan inmediato.
Por otro lado, la IA aplicada al talento de la compañía puede plantearse en otros términos. Aunque cada vez son más empresas que incorporan herramientas de inteligencia artificial, la transformación profunda del modelo organizacional en cuanto a roles, estructuras y dinámicas de trabajo avanza lentamente.
¿Qué debería cambiar dentro de las organizaciones para que esta evolución no se quede solo en la adopción tecnológica?
Este año, en el Barómetro de la IA y el Talento, se ha observado que la mayoría de las organizaciones que participaron ya se encuentran en una fase de adopción estratégica de la IA. Esto significa que el planteamiento estratégico respecto a la IA ya está muy asimilado en las empresas y existen planes que están permeando por toda la organización. Este es un paso crucial para que el proceso avance. La cultura debe estar patrocinada por la alta dirección y los stakeholders de la compañía, incluidos los accionistas.
Además, respecto a la reorganización de los roles, es necesario definir claramente qué expectativas tiene la empresa sobre la IA y cómo afectará a sus operaciones en toda la cadena de valor y en las áreas de soporte. Una vez se tenga claridad sobre esto, se valorarán las necesidades de reskilling, es decir, el replanteamiento de las habilidades de las personas o la reordenación de roles. Actualmente, ya empezamos a ver cómo los roles técnicos deben extenderse a toda la empresa, y cómo surgirán nuevos roles necesarios para gestionar la revolución de la IA, como expertos en IA o en datos.
Una vez definida esta parte, el siguiente paso es trabajar desde el punto de vista de la infraestructura, acompañando el reskilling con un cambio cultural, apoyando a las personas que tienen que realizar este reskilling o un upskilling (mejora de habilidades), tanto en formación como en el aspecto cultural. También se debe acompañar a los managers, que son una de las piezas clave en el nuevo liderazgo de la IA.
¿Qué retos plantea este acceso creciente a la IA generativa desde el punto de vista de la formación, la gobernanza y el uso responsable dentro del ámbito de talento?
El acceso creciente a la IA generativa trae varios retos. Desde el punto de vista de la formación, uno de los principales desafíos es que esta tecnología requiere habilidades que, en muchos casos, aún no están presentes en las organizaciones. Existe una gran competencia por captar expertos en IA, lo que genera presión en el mercado laboral para cubrir estos roles.
Por otro lado, la IA generativa también plantea la necesidad de abordar cuestiones que, aunque ya eran importantes, ahora adquieren mayor relevancia, como el grado de digitalización de la empresa o la formación en seguridad y calidad de los datos. Estos aspectos son cruciales cuando se gestionan tecnologías como la IA generativa, que manejan grandes volúmenes de información sensible.
En cuanto a la gobernanza, no basta con establecer políticas; estas deben ser comunicadas y constantemente reforzadas dentro de la organización. Muchas empresas ya tienen políticas, pero la falta de comunicación o de formación sobre ellas es algo que aún necesita ser atendido. Además, la adopción de la IA implica un cambio cultural, ya que no solo es una cuestión técnica, sino también de comportamiento y forma de trabajo.
El uso responsable de la IA también requiere un enfoque cultural, en el que los empleados apliquen las normas de uso responsable. Esto implica formar a las personas y gestionar el cambio cultural de manera efectiva para asegurar que la adopción de la IA sea beneficiosa tanto para las personas como para la organización.
¿Qué papel deben asumir las áreas de talento para acompañar a los equipos, reducir resistencias y fomentar una adopción que genere valor real para las personas y para el negocio?
Las áreas de talento deben jugar un papel crucial en la formación y el acompañamiento de los empleados durante la integración de la IA. Es fundamental que la formación no solo se enfoque en el uso de herramientas, sino también en un cambio de paradigma en la forma en que los empleados interactúan con la tecnología. La IA no es solo un software, implica un cambio en las formas de trabajo y en el entorno laboral.
También es importante que las áreas de talento comuniquen, de manera clara, los cambios que se produzcan en la forma de trabajar en la empresa. Aunque no se sepa aún cómo se desarrollará todo, es fundamental transmitir que la transformación es inevitable y que las personas deben prepararse para ello. En esta línea, se puede generar una cultura de IA dentro de las organizaciones, un proceso de adaptación que debe ser liderado por el área de talento.
De hecho, algunas organizaciones ya se están definiendo como “empresas de IA”, lo cual es un paso importante en la evolución de sus modelos de negocio. Las áreas de talento deben generar procesos que no solo utilicen la tecnología, sino que también transmitan confianza a los empleados, mostrándoles que la compañía está comprometida con los cambios tecnológicos. Así, se puede crear un entorno de trabajo dinámico y alineado con los objetivos de la transformación digital.
¿Por qué cree que Banca y Energía lideran la madurez en IA frente a sectores como la Administración Pública y la Industria? ¿Qué factores marcan hoy esa diferencia en la capacidad de adopción?
La madurez de la IA varía según los sectores debido a varios factores clave. En primer lugar, la competitividad es un factor importante. Sectores como Banca y Energía enfrentan una presión constante por avanzar en digitalización, y no quedarse atrás respecto a sus competidores. La inversión sostenida en tecnología también es relevante, ya que estos sectores han comprendido que invertir en IA ofrece retornos claros, facilitando su adopción.
Un tercer factor es la regulación del mercado. Aunque Banca y Energía están altamente regulados, esta regulación no impide la adopción de nuevas tecnologías. De hecho, saben gestionar las restricciones de la regulación, lo que les permite avanzar rápidamente en su transformación digital.
Por otro lado, en sectores como la Administración Pública, aunque se están haciendo avances, el proceso de transformación digital es más lento debido a la complejidad burocrática y la necesidad de cumplir con normativas estrictas. En la Industria, la adopción de IA está más centrada en aplicaciones como la robótica, donde los procesos son más complejos y requieren mayores niveles de seguridad física.
En resumen, la competitividad, la inversión sostenida y la regulación son factores determinantes en la rapidez con que la IA es adoptada. Los sectores con alta presión competitiva, como Banca y Energía, avanzan de manera más decidida, mientras que en otros sectores, como la Administración Pública y la Industria, la adopción se ve condicionada por factores externos específicos de cada sector.
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