16/09/2025
En todos los sectores, la escasez de personal cualificado se está convirtiendo en un problema estructural, más que cíclico. La banca, los seguros, la industria manufacturera y el comercio minorista se enfrentan a carencias persistentes en capacidades críticas como la ciberseguridad, el cumplimiento normativo, la ingeniería, el análisis de datos y las operaciones digitales.
Como resultado, los directores de informática recurren cada vez más a la IA, no como sustituto del talento, sino como multiplicador de fuerzas. La cuestión estratégica ya no es si la IA puede apoyar el desarrollo de habilidades, sino cómo las organizaciones pueden implementarla de manera que refuerce la experiencia humana en lugar de erosionarla.
Este artículo examina cómo la IA puede amplificar realmente la capacidad de la fuerza laboral, y qué condiciones deben darse para que esa amplificación tenga éxito.
El déficit de talento está aquí para quedarse
La escasez de personal cualificado está frenando el crecimiento de la banca, los seguros, la industria y el comercio minorista, sectores dinámicos que dependen de un personal flexible y bien formado.
El déficit de talento no da señales de desaparecer. Las previsiones del sector indican sistemáticamente que la escasez de personal cualificado 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 personal. Los directores de informática de los cuatro sectores ya afirman que la falta de personal cualificado en informática y datos es uno de los principales obstáculos para cumplir las expectativas empresariales.
Incluso en áreas como la GenAI y agentic AI, donde los presupuestos crecen de forma constante, los directivos luchan por cerrar la brecha. Los CIO de seguros afirman que la escasez de competencias es uno de los mayores obstáculos para ampliar los proyectos de IA, mientras que los CIOs del sector minorista afirman que la habilitación de primera línea se está viendo frenada por la falta de personal que pueda interpretar o confiar en los resultados de la IA, razón por la cual la necesidad de multiplicar las competencias en el lugar de trabajo es más importante que nunca.
Las organizaciones se encuentran cada vez más en una situación difícil: por un lado, quieren adoptar rápidamente la IA para multiplicar las competencias críticas para el negocio dentro de su plantilla. Por otro, la escasez de competencias hace que la adopción de la IA sea menos eficaz. Veamos cómo los líderes de cada sector pueden romper el círculo vicioso y implantar realmente la IA.
Banca: reforzando el cumplimiento y la gestión de riesgos
Los bancos están realizando importantes inversiones en IA para reforzar las funciones de cumplimiento normativo y gestión de riesgos. Sin embargo, traducir la inversión en valor cuantificable sigue siendo un reto. Muchas iniciativas tropiezan 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 implementando.
Esto nos lleva a preguntarnos: ¿qué están haciendo bien esos CIOs que todos los demás están haciendo mal? En primer lugar, se centran en el aspecto humano de la adopción de la IA.
Las iniciativas de IA más eficaces en banca no pretenden sustituir a los humanos ni devaluar su trabajo. Al contrario, sitúan la toma de decisiones humana como el patrón oro. La IA y el aprendizaje automático pueden acelerar la detección del fraude y reducir los falsos positivos, pero estas tecnologías deben servir de filtro, no de juez. El valor real llega cuando la IA detecta y escala los casos que merecen atención, y el personal formado toma la decisión final.
Seguros: más allá de la automatización
Muchas aseguradoras ya han implementado herramientas de IA o IA generativa y continúan aumentando la inversión. A medida que las implementaciones maduran, la atención se está desplazando de la automatización por sí sola a la gobernanza, la explicabilidad y la preparación de la fuerza laboral. Por ejemplo, Aviva ha implementado más de 80 modelos de IA, lo que ha reducido el tiempo de evaluación de responsabilidad en casos complejos en 23 días de media, al tiempo que ha mejorado la precisión de enrutamiento en un 30 %. Como resultado, han experimentado una reducción del 65 % en las quejas de los clientes.
La automatización acelera claramente 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 maduran los casos de uso de la IA, los CIO con visión de futuro se centran en posibles inconvenientes como la parcialidad, la desviación de la precisión y la escasa explicabilidad.
Para mitigar el riesgo, las aseguradoras deben realizar comprobaciones de sesgo, establecer normas claras sobre cuándo intervienen los humanos y mantener registros adecuados para que los reguladores y los clientes puedan ver exactamente cómo se toma cada decisión. La capacitación en IA también debe ser un aspecto clave: para lograr sus impresionantes resultados con la IA, Aviva invirtió más de 40.000 horas de formación de sus empleados.
Fabricación: Fortalecimiento de la resiliencia operativa
Los fabricantes se enfrentan a una escasez crónica de ingenieros y otros puestos clave. No es de extrañar, por tanto, que el 83% de los directores de sistemas de información de los fabricantes estén invirtiendo en IA, según Gartner, en áreas como la optimización del ciclo del producto, los informes de cumplimiento automatizados y la supervisión de la calidad.
El mantenimiento predictivo se ha convertido en un caso de uso obligado, y grandes fabricantes como Agilent informan de una reducción de hasta el 51% en el tiempo de inactividad como resultado. La IA detecta patrones que las personas pasarían por alto, señalando los fallos antes de que provoquen averías. Para los responsables de planta, esto significa menos paradas inesperadas, lo que libera al personal para centrarse en trabajos de mayor valor en lugar de en la resolución constante de problemas.
Aunque las ganancias en eficiencia impulsadas por la IA son significativas, los fabricantes siguen mostrándose cautelosos ante una dependencia excesiva. Mantener los conocimientos especializados básicos y la experiencia práctica sigue siendo esencial, especialmente en entornos críticos para la seguridad. A algunos les preocupa que una dependencia excesiva de la IA erosione con el tiempo los conocimientos especializados básicos. Para asegurarse de que siempre cuentan con un plan de respaldo, están invirtiendo en la multiplicación de habilidades en el lugar de trabajo para garantizar que siguen adquiriendo experiencia práctica, incluso a medida que aumentan la inversión en mantenimiento impulsado por la IA.
Comercio: creación de una plantilla capacitada para la IA
El comercio minorista es uno de los sectores del mundo más orientados a los datos y ha sido pionero en muchos 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 mundial para formar a 2 millones de personas con competencias en IA críticas y preparadas para el futuro.
Dentro de la empresa, Amazon Web Services (AWS) adopta un enfoque sencillo para la mejora de la IA:
- La IA generativa beneficia a todos
- La ingeniería rápida es una habilidad imprescindible
- Utilizar las redes sociales como plataforma educativa
- No hay nuevas herramientas sin nueva formación
Aunque estas reglas parecen bastante sencillas, sorprendentemente pocas empresas las aplican correctamente. Gartner informa de que el 69 % de las organizaciones sospechan o tienen pruebas de que sus empleados utilizan herramientas de IA no autorizadas en el trabajo, lo que es una clara señal de que faltan políticas y marcos oficiales en materia de IA. Las organizaciones del sector minorista y otros sectores pueden aprender del enfoque inclusivo y centrado en los empleados de AWS para la adopción de la IA y la gestión del cambio.
Afrontar la verdad
Las organizaciones que generan un valor cuantificable a partir de la IA la consideran un amplificador de capacidades, no un atajo. Para que su implementación sea satisfactoria, se requieren tres elementos: integración en los flujos de trabajo existentes, 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 la capacidad humana, acelerando las curvas de aprendizaje, mejorando la calidad de las decisiones y permitiendo a los equipos operar a un nivel más alto de rendimiento sin disminuir el criterio profesional.
Preguntas frecuentes
Significa utilizar herramientas y sistemas de inteligencia artificial no para sustituir las capacidades humanas, sino para mejorar, acelerar y ampliar lo que los empleados pueden ofrecer, 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 un trabajo de mayor valor.
Muchos sectores, como la banca, los seguros, la industria o el comercio minorista, se enfrentan a una escasez crónica de personal en puestos críticos como la informática, la ciberseguridad o el análisis de datos, entre otros. La IA ayuda a salvar la brecha al permitir una mayor eficiencia, acelerar los procesos y permitir que el personal aprenda o aplique habilidades de formas novedosas.
Entre los riesgos cabe citar la dependencia excesiva de la automatización, la toma de decisiones sin suficiente supervisión humana, los problemas de parcialidad y precisión, y la pérdida de experiencia básica si no se mantiene a los empleados comprometidos o no se les forma adecuadamente. Garantizar una gobernanza clara, el juicio humano, la transparencia y la formación continua ayuda a mitigar estos riesgos.
