03/11/2025
La personalización mediante IA suele discutirse en el contexto de los clientes, pero la próxima frontera competitiva se encuentra dentro del lugar de trabajo. Los empleados esperan cada vez más herramientas y apoyo que se adapten a su función, contexto y urgencia, en lugar de obligar a todos a seguir flujos de trabajo uniformes.
La investigación de McKinsey sobre la IA en el lugar de trabajo sugiere que, aunque su adopción está muy extendida, su verdadera madurez sigue siendo poco frecuente, y que el mayor obstáculo para su expansión suele ser organizativo, no técnico. Esto convierte la personalización en una cuestión práctica de liderazgo: ¿cómo puede la IA ayudar a las personas a encontrar la información adecuada más rápidamente, reducir las fricciones en el trabajo diario y tomar mejores decisiones sin añadir complejidad ni riesgos?
En este artículo, exploramos cómo es la «personalización centrada en las personas» en distintos sectores y cómo las organizaciones pueden sentar las bases para hacerla realidad.
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 solo cuando se basa en un contexto real. Si los datos están aislados, el contenido está desactualizado o los flujos de trabajo no se pueden adaptar, la personalización se vuelve superficial y erosiona rápidamente la confianza.
Las organizaciones que escalan bien la personalización se centran menos en «más IA» y más en las condiciones que hacen que la IA sea relevante: conocimientos de alta calidad, datos integrados, una gobernanza clara y equipos que entienden cómo se generan las recomendaciones. Los casos de uso que se muestran a continuación muestran cómo se aplica esto en la práctica en diferentes sectores.
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.
En muchos bancos, la inversión está aumentando, especialmente en materia de riesgo y cumplimiento normativo, pero el valor percibido suele quedar por debajo de las expectativas. Esa brecha rara vez se debe únicamente a la «elección de la herramienta equivocada». Lo más habitual es que los empleados no vean una relevancia clara en su trabajo diario, que las recomendaciones no sean lo suficientemente claras como para actuar en consecuencia o que se subestime el esfuerzo que supone el cambio.
Para que la personalización del lugar de trabajo merezca la pena, hay que empezar por seleccionar casos de uso que eliminen fricciones reales (búsqueda, incorporación, preparación de casos, interpretación del cumplimiento normativo) y respaldarlos con una gestión del cambio: comunicación clara, formación y bucles de retroalimentación que mejoren la relevancia con el tiempo.
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 comprenden bien. Sin embargo, incluso en el sector minorista, la señal es clara: Gartner informó de que el 69 % de las organizaciones sospechan o tienen pruebas de que sus empleados utilizan herramientas GenAI públicas prohibidas («IA en la sombra»). Esto es un claro indicio de que la gente quiere un soporte más inteligente, pero que eludirá los controles cuando las herramientas aprobadas no satisfagan sus necesidades reales.
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 en una expectativa en el lugar de trabajo. El factor diferenciador no será quién implemente más funciones de IA, sino quién ofrezca el soporte más relevante y comprensible en el momento en que las personas realmente lo necesiten.
Si estás explorando cómo implementar de forma responsable la personalización de la IA centrada en las personas, empieza por plantearte tres preguntas: ¿Qué fricciones laborales estamos eliminando? ¿Qué datos y conocimientos hacen que las recomendaciones sean creíbles? ¿Y qué gobernanza garantiza la transparencia, la privacidad y la responsabilidad a medida que aumenta la personalización?
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