Cómo establecer una relación de trabajo con la IA

¿Recuerdas cuando el lugar de trabajo evolucionaba gradualmente? Había una nueva plataforma o herramienta digital cada pocos años, nuevos procesos y flujos de trabajo de vez en cuando, quizá algún cambio ocasional en las líneas jerárquicas...

Desde que la IA ha entrado en el mercado laboral, a menudo parece que los días de cambios graduales en el lugar de trabajo han terminado. Esto puede deberse a que las capacidades de la IA ya se están duplicando cada siete meses. Tareas cotidianas como el análisis de datos y la atención al cliente pueden realizarse de repente de forma automática y en una fracción del tiempo que antes llevaban.

Para los directivos, la cuestión no es si la IA cambiará el lugar de trabajo. La cuestión es qué tipo de lugar de trabajo se quiere crear cuando lo haga, uno en el que las personas puedan prosperar a través de una sólida relación de trabajo con la IA.

El "qué" frente al "cómo" de la IA

Todos hemos visto los innumerables artículos de LinkedIn, blogs y noticias sobre la IA: cómo libera a los empleados de tareas repetitivas, agudiza la toma de decisiones y acelera la innovación. O, por el contrario, cómo genera desconfianza, resistencia y el riesgo de perder a los mejores talentos en favor de organizaciones que lo hacen mejor.

Sin duda, todas estas afirmaciones son ciertas. Pero cuando dedicamos toda nuestra atención al "qué" de la IA (el resultado final), es peligrosamente fácil perder de vista el "cómo". Este es un riesgo importante si quieres convertir a los agentes de IA en compañeros de trabajo productivos junto a tu plantilla actual.

Stephen Homer, Global Portfolio Manager para Digital Workplace de Getronics, sostiene que la IA es algo más que una nueva herramienta para el lugar de trabajo. En su opinión, las empresas deberían tratarla como un nuevo tipo de compañero de trabajo. Para implantar correctamente la IA, es hora de centrarse en el "cómo" integrar eficazmente los agentes de la IA en tus equipos y lugares de trabajo y establecer una relación laboral sostenible con la IA.

Hacer el trabajo más claro, no más complicado

La mayoría de los empleados pasan horas a la semana rebuscando en informes, cuadros de mando y correos electrónicos, tratando de dar sentido a la información que tienen a mano. Ahora la IA puede actuar como navegador, conectando rápidamente los puntos y ofreciendo conclusiones útiles, ya sea resumiendo reuniones, detectando tendencias de ventas o señalando riesgos de cumplimiento en los contratos.

Como dice Stephen:

"Los nuevos agentes de IA son colaboradores racionales y orientados a objetivos. No se limitan a seguir reglas estáticas: piensan, razonan y conectan las decisiones con las acciones. Eso significa que pueden completar las tareas de principio a fin, para que sus empleados puedan centrarse en los juicios y la resolución creativa de problemas que los humanos hacen mejor."

La diferencia radica en cómo se integran los agentes de IA. Si se integran directamente en herramientas cotidianas como Teams, pueden señalar problemas recurrentes de los clientes, extraer la política adecuada en un chat o generar resúmenes de reuniones en el acto. Integrados en flujos de trabajo de documentos, pueden comprobar en segundos si los contratos presentan riesgos de cumplimiento. Pero si se dejan de lado como una plataforma más en la que iniciar sesión, añaden complejidad en lugar de claridad.

Liberar capacidades y multiplicar el talento

Una de las mayores aportaciones de la IA al lugar de trabajo es la forma en que amplifica la capacidad humana. Como dice Stephen: "Piensa en los agentes de IA como inteligencia a la carta. Ofrecen a tus empleados la oportunidad de aprender continuamente, ampliar tus conocimientos, hacer preguntas de seguimiento y obtener exactamente la ayuda que necesitan en tiempo real."

Los robots-entrenadores de IA son un buen ejemplo. Ya estamos viendo el impacto en las empresas que despliegan herramientas de IA de apoyo al trabajo para empleados, como Nadia, de Valence, y Aimy, de CoachHub, que pueden entrenarse con las políticas, los contratos y otros datos empresariales de la empresa.

WPP, la mayor empresa de publicidad del mundo, ha implantado Nadia para ayudar a sus empleados en 36 idiomas diferentes. Nadia ofrece un apoyo totalmente personalizado en el puesto de trabajo y responde a preguntas complejas cuando y donde el personal lo necesite. En lugar de depender de las anticuadas funciones de búsqueda y preguntas frecuentes, el personal puede ahora obtener respuestas fácilmente a través de interacciones rápidas y conversacionales.

Crear confianza en los sistemas de IA

Un estudio reciente de BCG revela que casi la mitad de los empleados (46%) considera la IA una amenaza para su puesto de trabajo. Al mismo tiempo, la adopción de la IA ha tocado techo, y solo la mitad de los empleados utiliza herramientas de IA con regularidad.

Si queremos que los empleados vean a la IA como un compañero de trabajo de confianza en lugar de una amenaza, tenemos que crear confianza y transparencia en las implementaciones de IA desde el primer día. Esto implica estrategias como integrar los agentes en los flujos de trabajo existentes, garantizar la aprobación humana de los resultados de baja confianza y mantener un registro de auditoría completo de las acciones de los agentes de IA.

Como explica Stephen Homer, "es difícil generar confianza si se pide a la gente que cambie todo lo que hace. En lugar de eso, deberíamos aumentar los procesos que la gente ya conoce y asegurarnos de que siempre haya una clara supervisión humana. De ese modo, los agentes de IA se sienten como colegas de confianza, no como cajas negras".

Eficacia donde realmente importa

Con los márgenes bajo presión, muchas empresas ven en la IA una oportunidad para hacer más con menos. Pero no todas las tareas se benefician de la automatización y, según el informe 2025 AI Hype Cycle de Gartner, solo el 30% de los responsables de proyectos de IA afirman que sus CEO están satisfechos con los resultados de la implantación de la IA.

Los verdaderos beneficios se obtienen eligiendo sabiamente. Stephen sugiere tener en cuenta tres factores: la frecuencia con la que se realiza una tarea, su complejidad y si sigue un proceso claro. "La mayor eficiencia se consigue con tareas que se hacen a menudo, que siguen un proceso relativamente complejo y que requieren esfuerzo", explica.

Es decir, actividades como la gestión de consultas estándar de recursos humanos, la comprobación de facturas o la elaboración de informes periódicos. Son demasiado exigentes para una automatización básica, pero lo suficientemente estructuradas como para que los agentes de IA las gestionen con fiabilidad.

Crear relaciones de trabajo con la IA

El cambio más poderoso que la IA aporta al lugar de trabajo es un nuevo tipo de relación laboral con la IA. Los empleados colaboran ahora con agentes no humanos que pueden aprender, adaptarse y mejorar con el tiempo. Esto está cambiando la forma en que las personas ven sus propias funciones.

Como dice Stephen:

"Fundamentalmente, el empleado pasa de estar centrado en la recopilación y el procesamiento de datos a la toma de decisiones y la resolución creativa de problemas. Todo el mundo se convierte en líder, gestor y entrenador de su propio equipo de agentes de IA".

Esta dinámica abre la puerta a experiencias de trabajo más personalizadas. Con el tiempo, los agentes de IA se adaptan a las preferencias personales de cada empleado. Cuando los agentes de IA están bien diseñados y son realmente útiles, los empleados los perciben menos como herramientas de software y más como colegas de confianza.

Acertar con el "cómo

Todos estamos entusiasmados con la promesa de la IA de transformar nuestra forma de trabajar. Pero obtener un valor real de la IA requiere una planificación cuidadosa y una estrategia de implementación centrada en los empleados. Stephen recomienda adaptar este enfoque de 5 pasos a las necesidades reales de tus empleados y a los objetivos de IA de tu organización:

Prioriza las tareas adecuadas. Céntrate primero en actividades frecuentes, moderadamente complejas y que sigan un proceso claro. En ellas es donde los agentes de IA pueden aportar valor de forma rápida y segura.

Crea una cultura de confianza. Comunica claramente que la responsabilidad recae en las personas. Celebra a los empleados que aprenden a colaborar con los agentes. Mostrar a los empleados que la IA es su sistema de apoyo personal y no un sustituto.

Establece prácticas de datos sólidas. Una IA fiable depende de datos precisos y bien gestionados. Asegúrate de que los equipos entienden su papel a la hora de mantener la información limpia, estructurada y accesible.

Ejecuta proyectos piloto contenidos. Empieza con poco, mide los resultados y recaba la opinión de los empleados que utilizan los agentes a diario antes de ampliar la escala.

Crea una función de operaciones de IA. Trata a los agentes de IA como empleados digitales que necesitan supervisión, autenticación, registros de auditoría y mejora continua. Un centro de excelencia de operaciones de IA garantiza la responsabilidad y el éxito a largo plazo.

Al adaptar el "cómo" a la cultura, los flujos de trabajo y las ambiciones propias de tu organización, posicionarás a la AI como un colaborador de confianza que aportará un valor duradero a través de una sólida relación de trabajo.

Habla con nuestro equipo sobre cómo prepararte. Te ayudaremos a poner a trabajar a los agentes de IA para ti.

Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de tareas se benefician más de la IA?
Las tareas que son frecuentes, siguen un proceso claro y son moderadamente complejas tienden a producir las mejores ganancias de eficiencia. Algunos ejemplos son los informes recurrentes, las consultas estándar de Recursos Humanos, la comprobación de facturas o las tareas relacionadas con el cumplimiento normativo.

¿Qué pasos deben seguir las organizaciones para implantar con éxito los agentes de IA?
Un enfoque recomendado en cinco pasos:

1. Dar prioridad a las tareas adecuadas (frecuentes, moderadamente complejas, estructuradas).
2. Crear una cultura de confianza (comunicación, responsabilidad, supervisión humana).
3. Establecer prácticas rigurosas en materia de datos (datos limpios y estructurados; gobernanza).
4. Ejecutar proyectos piloto contenidos para probarlos y perfeccionarlos antes de ampliarlos.
5. Crear una función de tipo AI Ops (o centro de excelencia) para supervisar, auditar y mejorar continuamente.