La inteligencia artificial generativa ha transformado la manera en que trabajamos en muchas organizaciones, pero todavía nos encontramos con algunas empresas que están a años luz de adoptar la IA.
Hace unos meses nos encontramos con este titular: “BBVA logra una explosión de innovación entre sus empleados con el despliegue de ChatGPT Enterprise”. Los datos que presenta el artículo son bastante contundentes. Solo cinco meses después de distribuir 3.000 licencias entre sus empleados:
- El 83% ha incorporado la herramienta a su rutina de trabajo y la utiliza semanalmente.
- Se han creado 3.000 GPTs, uno por usuario. De ellos, 700 están disponibles en un GPT Store propio de la compañía, abierto a todos los empleados que usan la herramienta.
Esta iniciativa impulsó el aprendizaje en el uso de la IA generativa y, sobre todo, produjo una mejora de habilidades en tiempo récord. La clave fue la distribución de la herramienta en un gran volumen de empleados, lo que generó un efecto de arrastre: todo el mundo quiso formar parte de esta transformación, y la curva de adopción creció exponencialmente.
Las Empresas «Anti-Adopción»
Muchas compañías todavía no han dado este paso, y la adopción de la IA está en punto muerto.
En estas empresas, el proyecto de IA corporativo suele estar en manos del departamento de IT, que no libera las herramientas al resto de la organización por alguno de los siguientes motivos:
- Elevado coste de las licencias (ChatGPT o Copilot). A primera vista, el precio de las licencias de herramientas como ChatGPT o Copilot puede parecer un gasto significativo. Sin embargo, si cada empleado que las utiliza logra incrementar su productividad en un 15-20%, el retorno de la inversión cambia por completo la ecuación. Más que un coste elevado, podría considerarse una inversión en eficiencia y optimización del trabajo diario.
- Miedo a pérdida del control de la información corporativa. Muchas organizaciones temen que el uso de herramientas de IA implique riesgos en la gestión y seguridad de los datos. La preocupación por la posible filtración de información sensible o el acceso de terceros a datos críticos puede frenar la adopción de estas tecnologías. No obstante, las soluciones actuales ofrecen opciones de configuración y seguridad que permiten un control riguroso del uso de la IA dentro de la empresa, minimizando los riesgos sin renunciar a sus beneficios.
- Procesos largos de revisión y aprobación. La implementación de nuevas herramientas tecnológicas suele enfrentarse a circuitos de validación extensos y burocráticos. La necesidad de alinear múltiples áreas, obtener aprobaciones de diferentes niveles y asegurar el cumplimiento normativo puede retrasar la adopción de soluciones que ya han demostrado su efectividad. Agilizar estos procesos sin comprometer el rigor puede marcar la diferencia entre una innovación que se integra con éxito y una oportunidad desperdiciada.
- Pruebas piloto que nunca escalan. En muchas empresas, los proyectos de IA comienzan con entusiasmo a través de pruebas piloto bien estructuradas. Sin embargo, estas pruebas suelen quedarse en una fase inicial y no llegan a implementarse a gran escala. Las causas pueden ser diversas: falta de una estrategia clara de adopción, resistencia al cambio o ausencia de métricas que demuestren el impacto real en el negocio. Diseñar pilotos con una visión clara de escalabilidad y con objetivos medibles es clave para convertir estas pruebas en transformaciones reales.
¿El resultado? Equipos con alta motivación hacia el uso de la IA que no pueden beneficiarse del potencial de estas tecnologías, perdiendo la oportunidad de mejorar su productividad y generar mayor valor para sus clientes.
IA: el verdadero reto no es tecnológico, sino cultural
Hace poco escuché una frase en una charla que me pareció muy acertada: “La IA no va a generar un problema tecnológico en las compañías, sino de adopción”.
La resistencia al cambio, la falta de formación y la burocracia interna son los verdaderos obstáculos que impiden que la IA se convierta en un motor de crecimiento y eficiencia. No se trata solo de implementar una herramienta, sino de transformar la cultura organizativa para que los empleados la integren en su trabajo diario.
En algunos casos, la barrera es directamente la implantación de la herramienta: la parálisis de los equipos de IT está limitando la evolución de sus compañías.
IA para Upskilling y Reskilling
Adoptar IA no es solo una cuestión de eficiencia, sino de desarrollo de talento. La curva de aprendizaje de estas herramientas es sorprendentemente baja, pero su impacto en la mejora de habilidades es enorme.
La IA generativa permite a los empleados aprender más rápido, automatizar tareas repetitivas y dedicar más tiempo a actividades estratégicas. Además, se convierte en un aliado clave para los programas de upskilling y reskilling, ayudando a los equipos a desarrollar nuevas competencias de forma autónoma y ágil.
Pasar a la acción: claves para una adopción exitosa
Si una organización quiere acelerar la adopción de IA y maximizar su impacto, hay tres claves fundamentales:
- Acceso abierto y seguro: la tecnología debe estar al alcance de los empleados, con protocolos de seguridad adecuados, pero sin restricciones innecesarias.
- Casos de uso tangibles por departamento: trabajar ejemplos concretos de cómo la IA puede mejorar el trabajo diario en cada área, genera confianza y motiva a los equipos a usarla.
- Formación y acompañamiento: No basta con dar acceso. Es clave acompañar con formación práctica para que los empleados integren la IA en su día a día.
Las empresas que entiendan que la adopción de IA es una cuestión de negocio y no solo un reto de IT estará mejor posicionadas para aprovechar su potencial. No se trata de preguntarse si es momento de incorporar IA en el trabajo, sino de cómo hacerlo de manera estratégica y efectiva.
Así que tú decides: ¿quieres darle herramientas a tus equipos para que exploren e innoven, o vas a seguir esperando a que llegue la herramienta ideal mientras tus competidores te dejan atrás?
