La adopción de la inteligencia artificial en las empresas no se decidirá simplemente por licencias, modelos, automatización o inversión en tecnología. Gartner advierte que, para 2027, la mitad de las compañías que no tengan una estrategia de IA centrada en las personas perderán a sus mejores perfiles en inteligencia artificial frente a competidores que prioricen la capacitación real de sus equipos.
Este aviso llega en plena carrera por incorporar herramientas generativas, agentes y automatizaciones en los procesos internos. Muchas organizaciones miden su avance según el número de empleados con acceso a herramientas de IA o las horas supuestamente ahorradas. Para Gartner, ese enfoque resulta insuficiente y puede ocultar un problema más grave: los trabajadores no siempre están preparados, no siempre confían en las herramientas corporativas y no siempre entienden cómo cambiará su puesto de trabajo.
El error de medir la IA solo por horas ahorradas
El informe se basa en la Gartner Global Labor Market Survey, realizada en el primer trimestre de 2026 a 12.004 empleados y gerentes en 40 países. La consultora detecta una clara disparidad entre acceso, uso y transformación. De hecho, el 19 % de los empleados encuestados afirma que no ha ahorrado tiempo con la IA, a pesar de que muchas empresas promocionan el ahorro horario como la principal métrica de éxito.
Este dato obliga a matizar una narrativa muy extendida. Que una herramienta de IA esté disponible no significa que el trabajador la use correctamente. Y ahorrar unos minutos en una tarea no implica necesariamente mejorar la calidad, rediseñar procesos o generar más valor. Gartner sostiene que las empresas deben enfocarse más en la profundidad y variedad de usos de la IA que en métricas simples de adopción.
Según sus datos, los empleados que dominan la IA en múltiples casos de uso tienen el doble de probabilidades de ser altamente productivos, 2,3 veces más propensos a entregar trabajos de alta calidad y 3,2 veces más posibilidades de mejorar procesos de manera eficaz. La diferencia no está, por tanto, en usar IA una vez a la semana para resumir un texto, sino en integrarla con criterio en distintas tareas, con supervisión, contexto y aprendizaje acumulado.
La recomendación de Gartner es crear un índice de retorno más realista, centrado en la diversidad y profundidad del uso de la IA. También propone disponer de un repositorio común de casos de uso para capturar aprendizajes, evitar duplicidades y acelerar la transferencia de conocimientos dentro de la organización.
La sombra de la IA personal en el trabajo
Uno de los aspectos más delicados del informe es el uso de herramientas personales. Gartner señala que el 88 % de los empleados con acceso a IA empresarial también utilizan herramientas de IA personales para tareas laborales. Este comportamiento no resulta sorprendente. Muchas herramientas públicas son más rápidas, familiares o cómodas que las soluciones corporativas, y los empleados acuden a ellas para resolver tareas urgentes.
El problema radica en que esa comodidad genera riesgos de datos. Cuando un empleado copia información corporativa, documentos internos, código, contratos, hojas de cálculo o datos de clientes en una herramienta no aprobada, la empresa pierde control sobre la privacidad, el cumplimiento y la seguridad. El fenómeno de la “shadow AI” se asemeja al antiguo “shadow IT”, pero con una diferencia: la IA puede procesar, resumir y reutilizar información sensible con mucha mayor facilidad.
Gartner también advierte sobre un riesgo para el talento: los usuarios híbridos, que combinan herramientas personales y corporativas, tienen 1,7 veces más probabilidades de reportar ahorros importantes de tiempo que quienes solo utilizan soluciones empresariales. Si las herramientas internas son deficientes, lentas o demasiado limitadas, los mejores perfiles pueden sentirse frustrados por la organización.
Aquí surge una responsabilidad compartida entre CIO y CHRO. La tecnología debe mejorar la experiencia de uso, la seguridad y la integración de las herramientas. Recursos Humanos debe participar en la gobernanza, definir derechos de decisión, gestionar expectativas y reducir los riesgos relacionados con las personas, la cultura y la organización.
La IA no llega igual a toda la plantilla
Gartner detecta también una distribución desigual en los beneficios. Aunque muchas empresas ofrecen IA corporativa, el 73 % de los usuarios altamente productivos son gerentes o ejecutivos. Los empleados individuales, que suelen realizar muchas tareas automatizables, reciben menos orientación, soporte y acompañamiento.
Esto puede crear una brecha interna. La dirección utiliza la IA para preparar documentos, analizar información, resumir reuniones o acelerar decisiones, mientras que los equipos operativos aún no saben cómo aplicarla en su trabajo diario. Si esto ocurre, la IA aumenta la productividad de los niveles superiores, pero no transforma realmente la organización.
La solución no solo pasa por ofrecer cursos genéricos. Los gerentes deben actuar como puente entre estrategia y práctica. Son quienes mejor conocen el trabajo real de sus equipos, los procesos que se bloquean, las tareas repetitivas y las dudas que dificultan la adopción. Para que la IA convierta en rutina diaria, los mandos intermedios necesitan formación, ejemplos concretos y capacidad para adaptar el uso de las herramientas a su área.
Otra gran barrera es la psicológica. Gartner señala que la ansiedad por la pérdida de empleo está frenando la adopción y reduciendo la productividad. Sus datos muestran que los empleados con una visión positiva de la IA tienen 3,4 veces más probabilidades de ser altamente productivos. No basta con enseñar cómo usar un prompt; la empresa debe explicar cómo cambiarán los puestos, qué tareas se automatizarán, qué competencias adquirirán y dónde seguirá siendo imprescindible el criterio humano.
Este aspecto es clave para la retención del talento. Los profesionales en IA, datos, automatización y tecnología tienen muchas opciones en el mercado. Si perciben que su empresa improvisa, mide mal, no protege los datos o no comprende el impacto humano de la IA, podrían buscar oportunidades en organizaciones con una estrategia más madura.
Según una encuesta de Gartner realizada en diciembre de 2025 a 197 altos directivos, la preparación todavía es limitada: solo el 27 % afirma tener una estrategia completa de IA y apenas el 20 % considera que su plantilla está realmente preparada. La brecha entre la ambición y la capacidad interna es evidente.
Para las empresas, el mensaje puede ser incómodo, pero es clave: la IA no se implementa solo comprando herramientas. Requiere rediseñar procesos, capacitar con casos reales, generar confianza, cuidar los datos y motivar a los empleados a usar las soluciones corporativas. Reducirlo solo a acceso, licencias y ahorro de tiempo conduce a una paradoja: demasiada IA disponible, poco impacto real y talento clave migrando a otras organizaciones.
Preguntas frecuentes
¿Qué predice Gartner sobre IA y talento?
Que para 2027, la mitad de las empresas sin una estrategia de IA centrada en las personas perderán a sus mejores perfiles en IA frente a competidores más enfocados en la capacitación del equipo.
¿Por qué no basta con medir horas ahorradas?
Porque el ahorro de tiempo por sí solo no refleja calidad, productividad o mejora de procesos. Gartner recomienda evaluar la profundidad y variedad en los usos de la IA.
¿Qué es la shadow AI?
Es el uso de herramientas de IA personales o no aprobadas para tareas laborales. Aunque puede aumentar la productividad individual, conlleva riesgos de privacidad, seguridad y cumplimiento.
¿Qué deben hacer las empresas para retener talento en IA?
Mejorar las herramientas internas, capacitar con casos reales, definir gobernanza, comunicar cómo evolucionarán los roles y crear un entorno de confianza donde los empleados quieran integrar la IA en su trabajo.
vía: gartner