03/11/2025
Bienvenido de nuevo a nuestra serie sobre cinco verdades reales sobre la IA en el lugar de trabajo. Hasta ahora, hemos tratado temas como la confianza y las habilidades de los empleados. Esta vez, nos ponemos personales. Es hora de analizar cómo la personalización de la IA puede ser un factor clave para crear experiencias de usuario más personalizadas.
La mayor parte de lo que se dice sobre la personalización de la IA sigue centrándose en los clientes. Mejor segmentación, sugerencias de productos más inteligentes, precios dinámicos, etcétera. Pero hay muchas oportunidades reales de crear una personalización de IA significativa en el lugar de trabajo. Irónicamente, los equipos que trabajan cada día para diseñar experiencias hiperpersonales para los clientes a menudo no tienen el mismo nivel de UX, soporte en vivo o flexibilidad en el trabajo. Sus herramientas, flujos de trabajo e incluso planes de formación siguen pareciendo de talla única.
¿Qué pasaría si la IA pudiera personalizar el trabajo? No de forma futurista, sino en el día a día, empezando por la forma en que tus empleados aprenden, toman decisiones y colaboran.
Por qué la personalización sigue siendo el futuro
En todos los sectores, las expectativas crecen más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden seguir. Los clientes quieren servicios personalizados que se adapten perfectamente a sus intereses y necesidades. ¿Por qué no iban a merecer lo mismo los empleados? Por desgracia, la mayoría de los empleados se sienten atrapados en sistemas, datos y procesos heredados que se basan en la uniformidad.
La IA puede ayudar a cerrar esa brecha, pero sólo funciona cuando se basa en un contexto real. Si sus datos siguen aislados o sus procesos no pueden adaptarse, ningún algoritmo puede crear una personalización significativa. La Agenda del CIO 2025 de Gartner señala que, aunque la mayoría de las organizaciones están experimentando con la IA, solo una minoría consigue convertir esos proyectos piloto en resultados coherentes. Casi siempre, el reto reside en cómo hacer que la IA sea relevante para la forma en que su gente trabaja y busca información. Esto significa cosas distintas en cada sector, como demuestran los casos de uso que se exponen a continuación.
Banca: Personalizar el conocimiento
Los bancos conocen la importancia de la confianza y la conexión personal, pero muchos siguen ofreciendo experiencias digitales estandarizadas a sus empleados. La IA puede cambiar esta situación, pero solo si ayuda a los empleados a hacer su trabajo mejor y más rápido.
Imagine a un gestor de relaciones que puede ver al instante qué clientes necesitan asesoramiento porque han cambiado sus hábitos de gasto o sus acontecimientos vitales. O un analista de cumplimiento que obtiene información personalizada sobre la exposición al riesgo sin tener que sentarse a leer cientos de páginas de informes. Eso es lo que la IA puede hacer posible cuando se entrena con datos de calidad y se combina con el criterio humano.
Ahora mismo, el 92% de los bancos está invirtiendo en IA para riesgos y cumplimiento, pero solo un tercio dice que está cumpliendo las expectativas de sus directivos (Gartner, CIO Agenda 2025). ¿Es una señal de que han elegido las herramientas equivocadas? Es mucho más probable que los empleados no vean claramente el valor añadido. Para que las inversiones en IA merezcan la pena, hay que empezar por elegir los casos de uso pertinentes, pero también es necesaria una comunicación y una gestión del cambio abundantes para conseguir que la gente se suba al carro.
Seguros: Personalizar para comprender mejor
Las aseguradoras llevan años trabajando para personalizar la experiencia del cliente, pero no siempre con éxito. Muchas pólizas siguen siendo más o menos iguales y el contacto con el cliente tiende a seguir guiones fijos. La IA podría cambiar esta situación al ofrecer a los empleados una visión de 360 grados de la situación de cada cliente.
Los grandes modelos lingüísticos pueden aprender del comportamiento real de los clientes y de los patrones de siniestralidad. Esto permite a las aseguradoras adaptar la cobertura o el asesoramiento a las necesidades reales del cliente. Lo mismo ocurre a nivel interno. Un gestor de siniestros puede obtener un contexto que se ajuste a su forma de abordar las evaluaciones, o un suscriptor puede ver patrones vinculados a su cartera en lugar de un cuadro de mandos estándar.
Pero la personalización sólo funciona cuando todos los implicados entienden cómo se producen esas sugerencias. Una recomendación "personalizada" que parece genérica erosiona la confianza. Todo se reduce a la transparencia. Si tus empleados pueden ver cómo funciona una herramienta de IA, es mucho más probable que la utilicen y confíen en ella.
Fabricación: de las líneas de producción al aprendizaje personalizado
Los fabricantes comprenden el valor de los productos personalizados. Pero hasta ahora, la industria no ha dado prioridad a las experiencias personalizadas de los empleados. Los ingenieros y los operarios siguen formándose con módulos estáticos o manuales que no reflejan sus niveles reales de equipamiento o experiencia.
La personalización de la IA puede cambiar esta situación. Los gemelos digitales y los sistemas predictivos ya están transformando el mantenimiento, pero la misma tecnología también puede adaptar el aprendizaje y la planificación de turnos. Si un técnico tiende a hacer ciertos ajustes más rápido o detecta fallos con más precisión, el sistema puede adaptar la formación en consecuencia. Esto genera confianza y acelera el progreso sin añadir más presión.
Empresas como Siemens y Beko ya utilizan la IA en la producción para ahorrar energía y reducir los tiempos de inactividad. El siguiente paso es llevar esa inteligencia a las rutinas diarias de las personas. Un buen punto de partida sería utilizar los conocimientos de la IA para personalizar el aprendizaje y el desarrollo. De este modo se mantienen actualizadas las habilidades y se crean experiencias de usuario positivas y significativas.
Comercio minorista: La personalización entre bastidores
Los minoristas han liderado la creación de casos innovadores de uso de la IA, pero se han centrado sobre todo en los clientes, no en los empleados. Se ha convertido en una práctica habitual volver a dirigirse automáticamente a los clientes con ofertas personalizadas. Pero los empleados del sector minorista suelen trabajar con procedimientos estándar rígidos y herramientas poco flexibles.
Todo el mundo se beneficia cuando las herramientas son transparentes y se entienden bien. Sin embargo, incluso en el sector minorista, Gartner señala que casi el 70% de las empresas sospechan del uso de "IA en la sombra", una señal de que los empleados desean una asistencia más inteligente pero no siempre la obtienen. Por eso es importante ofrecer al personal de tienda y de asistencia formas sencillas y visibles de utilizar la IA en sus decisiones diarias. Si sus clientes se benefician de las recomendaciones personalizadas, sus empleados también pueden hacerlo.
Personalización real
Las experiencias de usuario verdaderamente personalizadas tienen algo en común: la relevancia. La IA debe ofrecer a las personas el contexto que necesitan, cuando lo necesitan, y luego quitarse de en medio. En la práctica, esto puede significar menos tareas repetitivas y más espacio para el juicio humano. También significa una incorporación más inteligente que se adapte a los antecedentes de cada persona. O asistentes genAI y herramientas de apoyo que siempre están ahí cuando los empleados los necesitan.
La personalización va más allá de la experiencia del cliente y se está convirtiendo rápidamente en una expectativa en el lugar de trabajo. Con el enfoque y la mentalidad adecuados, puede hacer que el trabajo resulte más personal, más apoyado y más conectado con un propósito.
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