Para aprovechar al máximo el valor de la IA, invierta en su personal
La siguiente contribución corresponde al portal de BCG (Boston Consulting Group) que se define así: Boston Consulting Group es una empresa que ofrece igualdad de oportunidades de empleo. Todos los solicitantes cualificados serán considerados para un puesto de trabajo sin distinción de raza, color, edad, religión, sexo, orientación sexual, identidad o expresión de género, origen nacional, condición de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley federal, estatal o local, según corresponda. Asimismo, las personas con antecedentes penales serán consideradas de conformidad con las leyes estatales y locales aplicables.
La autoría es de Julie Bedard, Jessica Beidelman, Elizabeth Lyle y Reinhard Messenböck
Julie Bedard
Directora General y Socia; Miembro del BCG Institute, Boston
Jessica Beidelman
Directora asociada
Brooklyn
Elizabeth Lyle
Directora gerente y socia, Boston
Reinhard Messenböck
Director gerente y socio sénior, líder de Business Transformation Suite, Berlín
Puntos clave
Transformar la forma en que las personas trabajan y centrarse en las áreas de mayor valor es el puente entre la adopción de la IA y la obtención de ventajas competitivas. Para lograrlo, las organizaciones deben guiar a sus empleados a través de un proceso de aprendizaje —que abarca desde los fundamentos hasta la aplicación práctica y la integración profunda—, capaz de generar un cambio de comportamiento duradero. Además de que los líderes establezcan una visión compartida y sirvan de modelo para los comportamientos deseados, esta transformación requiere acciones como:
Partir de una base realista, considerando las capacidades de IA ya existentes.
Diseñar itinerarios de aprendizaje específicos para cada rol, en lugar de aplicar un enfoque único para todos.
Fomentar la confianza y la motivación de los empleados mediante la empatía y la transparencia.
Medir el éxito en función del valor generado, y no solo de las herramientas adoptadas.
La IA está presente en todas partes y ofrece un potencial revolucionario para el mundo laboral. Sin embargo, la transformación necesaria para materializar este potencial avanza con lentitud. Aunque la mayoría de las organizaciones han adoptado herramientas de IA, pocas han logrado cambios significativos en la forma de trabajar de sus empleados que permitan desbloquear las áreas de mayor valor: aquellos ámbitos del negocio donde la IA genera los rendimientos más elevados y rápidos.
Un estudio reciente de BCG revela que, si bien la mayoría de las empresas están experimentando con la IA, solo alrededor del 5 % está generando valor a gran escala; de hecho, cerca del 60 % afirma haber obtenido un impacto escaso o nulo hasta la fecha. Ante esta brecha, muchas organizaciones optan por intensificar la adopción de más herramientas de IA, en lugar de desarrollar las capacidades humanas necesarias para transformar dicha adopción en valor real para el negocio.
La formación tradicional resulta insuficiente ante la magnitud y la urgencia que exige la era de la IA generativa. Las empresas más exitosas están creando sistemas de capacitación integrales a nivel corporativo, que incorporan la IA en la forma en que las personas piensan, trabajan y lideran. Además, sus esfuerzos se concentran en aquellas áreas del negocio donde el potencial transformador del trabajo potenciado por la IA es mayor.
Aprovechar todo el potencial de valor de la IA requiere un cambio cualitativo en las capacidades de una organización: una combinación de dominio técnico y habilidades humanas, respaldada por comportamientos, mentalidades y sistemas que permitan a las personas trabajar de manera distinta —y más eficaz— con la IA.
BCG U ayuda a las organizaciones a desarrollar las capacidades que su personal necesita para prosperar en la era de la IA
Hemos guiado a ejecutivos a través de complejos cambios de mentalidad relacionados con la IA, hemos ayudado a organizaciones globales a desarrollar competencias en IA a gran escala, y hemos diseñado laboratorios prácticos e intervenciones conductuales —integradas en el flujo de trabajo diario— que aceleran el uso de la IA generativa (GenAI) para transformar la forma en que se realiza el trabajo, traduciéndose en valor para el negocio.
A partir de estas experiencias, hemos observado que el desarrollo de capacidades solo genera un impacto real cuando las organizaciones van más allá de los programas de formación tradicionales. Lo que mejor funciona es una progresión de aprendizaje en tres etapas que logra un cambio de comportamiento duradero:
Fundamentos. Adquisición de nuevos conocimientos mediante conceptos clave, marcos de trabajo, vocabulario y momentos de revelación («¡ajá!»).
Aplicación. Transformar el saber en hacer mediante la práctica en el puesto de trabajo, vinculada directamente a los flujos de trabajo reales.
Integración. Convertir el hacer en un hábito, incorporando las nuevas prácticas en las formas de trabajar, las expectativas de los roles, las estructuras de apoyo y los incentivos.
La formación tradicional no logra generar impacto porque se detiene en la primera etapa
Sin embargo, completar las tres etapas es un proceso complejo que requiere muchos recursos. Por ello, las organizaciones deben priorizar el desarrollo de capacidades en aquellas áreas del negocio donde el potencial de valor de la IA —una vez materializado— pueda generar el mayor retorno de la inversión.
En este artículo, ofrecemos perspectivas sobre cómo desarrollar capacidades en IA dentro del entorno laboral, así como lecciones aprendidas al ayudar a nuestros clientes a recorrer el camino desde la experimentación con la IA hasta la obtención de resultados tangibles.
Establecer el desarrollo de capacidades en IA dentro de un contexto claro
Para lograr un impacto real al desarrollar capacidades en IA, es fundamental definir claramente el contexto de la iniciativa, identificando áreas con un alto potencial de valor y rediseñando los flujos de trabajo correspondientes. Asimismo, la organización debe evaluar sus capacidades actuales en IA para establecer un punto de partida realista. La mayoría de las organizaciones —e incluso los equipos y flujos de trabajo dentro de ellas— se encuentran en distintas etapas de madurez en materia de IA, a menudo abarcando más de una etapa a la vez. (Véase el anexo 1). En la práctica, partir de un punto inicial implica comprender en qué fase de su trayectoria en IA se encuentra la organización. El siguiente paso consiste en definir dónde se desea estar, ya sea a nivel de equipo o de flujo de trabajo. Solo entonces es posible desarrollar las capacidades específicas necesarias para avanzar en la curva y aprovechar las fuentes de valor con mayor potencial.
De la Adopción a la Ventaja: Desarrollando Capacidades para la IA | Anexo 1
Colaboramos con un banco minorista europeo líder en su proceso de reinventar sus operaciones de crédito, integrando la IA GenAI en flujos de trabajo integrales para mejorar tanto la eficiencia como la experiencia del cliente. La organización simplificó radicalmente sus procesos centrales de crédito e implementó un «Agente de IA Operativa» para automatizar la validación de documentos, las comprobaciones de plausibilidad y las transferencias de datos.
Los resultados fueron transformadores: el banco logró un aumento de productividad de más del 50 % en todos los flujos de trabajo de crédito, redujo el tiempo de procesamiento manual en un 70 % y acortó los ciclos de aprobación de días a menos de 30 minutos en algunos casos. Los empleados pudieron centrarse en tareas de mayor valor, mientras que los clientes se beneficiaron de interacciones más rápidas y transparentes.
Varias actividades clave impulsaron esta transformación. El banco comenzó centrándose en un segmento de valor claro con el mayor potencial de impacto empresarial: en este caso, las operaciones de crédito, donde la automatización podría reducir costes y mejorar la experiencia del cliente. A continuación, rediseñaron los flujos de trabajo en torno a esta oportunidad, reconstruyendo los procesos de crédito para potenciar la eficiencia mediante IA, identificando puntos de fricción, rediseñando las transferencias de información y codificando nuevas formas de trabajar. Finalmente, el banco identificó su punto de partida evaluando sus capacidades de IA, definió una visión ambiciosa del futuro y desarrolló una hoja de ruta para crear las capacidades necesarias para aprovechar este valor.
Desarrollar capacidades específicas para cada rol
La transformación mediante IA requiere la participación de todos. Sin embargo, no todos los participantes tienen el mismo nivel de implicación. Para optimizar el aprendizaje, nuestra filosofía de diseño en BCG U se basa en un enfoque por roles que abarca cuatro arquetipos relacionados con la IA:
Creadores: Ejecutivos y altos directivos que definen la visión de la IA para la organización.
Líderes: Gerentes que crean las condiciones para la escalabilidad de la IA.
Transformadores: Jefes de equipo que reestructuran los flujos de trabajo para incorporar nuevas herramientas de IA.
Colaboradores de primera línea: Personas que utilizan herramientas de IA en su trabajo diario.
Nuestra experiencia ha demostrado que si se desarrolla la fluidez y la confianza adaptadas a las exigencias específicas de cada rol, el impulso es inevitable. (Véase la Figura 2).
De la adopción a la ventaja: Desarrollo de capacidades para la IA | Figura 2
Por ejemplo, una empresa global de bienes de consumo de alta rotación (FMCG, por sus siglas en inglés) reconoció desde el principio que la IA generativa (GenAI) transformaría la competencia en áreas como el marketing, la cadena de suministro, la I+D y la innovación de productos. A pesar de algunas experiencias iniciales con diversas herramientas, el avance fue desigual y el impacto permaneció fragmentado. Los líderes tomaron una decisión audaz: apostar a que el desarrollo rápido de capacidades en IA en toda la organización generaría una ventaja competitiva.
En conjunto, diseñamos un «Acelerador de IA» (AI Accelerator) a medida, que incluye itinerarios de aprendizaje para perfiles clave basados en arquetipos específicos:
Perfil estratégico: Directivos de alto nivel que deben motivar, inspirar y servir de modelo en el uso de la IA
Su itinerario se centra en construir una narrativa compartida y en practicar cómo liderar equipos durante procesos de cambio. Estos líderes participan en sesiones virtuales en vivo, análisis de casos prácticos y laboratorios inmersivos donde aplican la IA generativa a desafíos empresariales reales.
Perfil de implementación: Gerentes y personal operativo que necesitan integrar la IA en su trabajo diario. Su itinerario pone énfasis en simulaciones prácticas y casos de uso vinculados directamente a los flujos de trabajo en marketing, cadena de suministro e I+D. Esto permite a los colaboradores pasar de aprender los fundamentos de la IA a incorporar nuevos hábitos en su labor cotidiana.
Para garantizar que el programa resulte auténtico, desarrollamos lecciones personalizadas que destacan historias de transformación dentro de la propia empresa; esto permite mostrar los primeros logros, compartir lecciones aprendidas y resaltar a compañeros que ya están reimaginando cómo la IA genera valor.
El «Acelerador de IA» se ha implementado con varios miles de empleados (y la cifra sigue aumentando)
Como resultado, la empresa no solo está experimentando un mayor uso de herramientas de IA, sino también mejoras medibles en la productividad y la confianza.
Los empleados perciben un claro impulso: a través del programa, desarrollan un lenguaje común en torno a la IA y sus beneficios, comprenden cómo integrar estas herramientas en sus tareas y entienden la lógica empresarial detrás de su implementación. Hemos observado un cambio de comportamiento constante, lo que está logrando que las unidades de negocio de toda la organización global se involucren más en la transformación mediante IA.
Como otro ejemplo, recientemente colaboramos con una empresa biofarmacéutica global para poner en práctica este enfoque, segmentando a más de 100 000 empleados según cuatro arquetipos de IA, cada uno con un itinerario de aprendizaje adaptado. Los líderes recibieron apoyo para definir la visión, así como guías prácticas para actuar como modelos a seguir. Las personas más cercanas a la primera línea participaron en simulaciones prácticas y talleres basados en casos de uso reales. Como resultado, la empresa logró aumentar la adopción de herramientas de IA de aproximadamente un 20 % a casi un 90 %.
Estas experiencias demuestran que los itinerarios de aprendizaje cuidadosamente diseñados pueden transformar la curiosidad en participación, la participación en un cambio de comportamiento sostenido y dicho cambio en beneficios empresariales concretos.
Los líderes deben compartir —y ejemplificar— una visión unificada
Las transformaciones basadas en IA más eficaces comienzan cuando los líderes están preparados para encabezar el proceso, ejemplificando los comportamientos que desean ver en toda la organización. Sin embargo, a veces, los distintos grupos dentro de una misma organización parecen hablar «idiomas» diferentes. Para que el liderazgo mediante el ejemplo sea efectivo, todos los directivos deben estar alineados respecto a la transformación, desde los procesos hasta los objetivos. Esto requiere mucho más que una comprensión básica: implica explicitar los comportamientos deseados, ponerlos en práctica de manera visible y reforzarlos mediante estructuras de responsabilidad claras.
En palabras de Kaye Foster, coach ejecutiva en BCG y exdirectora de recursos humanos (CHRO) en Johnson & Johnson: «A menudo asumimos que, si los líderes saben qué hacer, lo harán. Pero eso no es cierto.
La mayoría de las veces, los líderes vuelven a adoptar los comportamientos que reciben refuerzos, no aquellos que aprendieron durante una sesión de formación».
Trabajamos con el equipo ejecutivo de un cliente para fortalecer su dominio de la IA, permitiéndoles dirigir la transformación de su organización de una manera coherente y convincente. A los ejecutivos les resultaba difícil abordar cuestiones técnicas, mientras que a los líderes tecnológicos les costaba plantear soluciones en términos de valor para el negocio. Como consecuencia, las conversaciones entre ambos grupos solían centrarse en soluciones puntuales, en lugar de en las inversiones fundamentales necesarias para transformar la empresa.
Reunimos a los líderes para una experiencia de aprendizaje inmersiva, impulsada por el director ejecutivo (CEO). La cumbre combinó lo último en formación sobre tecnología de IA con estrategia empresarial, liderazgo y ejecución. El encuentro brindó al equipo ejecutivo un espacio para tomar distancia, cuestionar supuestos arraigados y participar en un diálogo honesto y transversal. Los líderes analizaron casos de uso reales y se enfrentaron a la realidad de transformar una gran organización consolidada —con sistemas heredados— bajo una intensa presión competitiva. Las conversaciones se centraron en la transformación empresarial y su impacto.
