Pensemos en hace unos años. La inteligencia artificial (IA) en el lugar de trabajo no siempre era tan emocionante. Era frustrante. Los chatbots fallaban más a menudo de lo que ayudaban. Los asistentes de escritura con IA sonaban robóticos, rígidos y muy genéricos. ¿Las herramientas de transcripción? Quizás tenían una precisión del 70% en un buen día, lo que las convertía en una molestia más que en una ayuda. En lugar de facilitar el trabajo, la IA a menudo parecía una cosa más que gestionar. Era más una novedad que una necesidad.
Pero las cosas están cambiando rápidamente. La IA generativa ha pasado de ser una palabra de moda futurista a algo mucho más práctico y potente. Ahora se sienta a nuestro lado en las reuniones, redacta nuestros correos electrónicos, organiza nuestras ideas e incluso nos ayuda a resolver problemas que no sabíamos cómo articular. No se trata solo de un software más inteligente, es un nuevo tipo de compañero de equipo.
No solo estamos utilizando herramientas. Estamos colaborando con ellas.
Ya sea ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude, Perplexity o LLM internos personalizados para equipos específicos, la IA generativa ya no se queda en el banquillo. Ayuda a redactar propuestas, desentrañar datos, escribir código, analizar informes y actuar como socio colaborador para generar nuevas ideas. Y lo hace sin necesidad de descansos para comer, vacaciones ni dormir.
El ritmo del cambio es rápido con la IA. ¿El impacto? Aún más rápido. Y esto es solo el principio.
La IA en el trabajo: de las tareas rutinarias a la transformación
Esta transformación de la IA ya no es teórica. La IA generativa ya se ha integrado en la forma en que los equipos de todos los sectores realizan su trabajo. Como siempre digo, cada uno se encuentra en un punto diferente de su trayectoria con la IA, pero las personas y organizaciones con visión de futuro ya están viendo los beneficios tangibles de la IA generativa.
En marketing, está ayudando a crear campañas más rápido que nunca. Piensa en la generación instantánea de contenido, las pruebas de titulares, la optimización SEO y la reescritura de entradas de blog cuando no funcionan o necesitan un tono diferente.
Los equipos financieros están utilizando la IA para dar sentido a números desordenados. Las previsiones, los informes y las explicaciones de las variaciones presupuestarias se generan en lenguaje natural, no en fórmulas de hojas de cálculo. Las herramientas basadas en IA están ayudando a los equipos a detectar tendencias, señalar anomalías y comunicar ideas con claridad.
El servicio de atención al cliente también está recibiendo una mejora muy esperada. La IA ahora redacta respuestas personalizadas por correo electrónico en segundos, resume conversaciones con múltiples hilos en un único ticket fácil de entender y deriva los problemas de alta prioridad al agente humano adecuado en cuestión de segundos. Puede detectar el sentimiento del cliente, recomendar las mejores acciones a seguir e incluso generar automáticamente artículos de la base de conocimientos y documentación a partir de tickets resueltos. Al incorporar la IA en las herramientas que ya utilizan los agentes de atención al cliente, la función está evolucionando de un canal de soporte reactivo a una experiencia proactiva e inteligente.
Repensando los roles en la era de la IA
La IA no solo se está integrando en los flujos de trabajo, sino que los está transformando. Y con este cambio, los roles están cambiando de formas sutiles y significativas.
¿Tareas administrativas tediosas? Automatizadas. Las tareas que solían consumir tus mañanas, como actualizar el calendario, clasificar el correo electrónico o introducir datos básicos, ahora las realiza la IA en cuestión de segundos. Ese tiempo ahora se puede reinvertir en lo que realmente importa: pensar, decidir, crear.
Los trabajadores del conocimiento ya no están atascados en tareas rutinarias. Están entrando en espacios de mayor valor. Estrategia. Análisis. Narrativa. El tipo de cosas que la IA puede apoyar, pero no realmente dominar. No se trata de sustitución, se trata de elevación. O, como suelo decir, se trata de inteligencia aumentada en acción, y está sucediendo todos los días.
Los desarrolladores están obteniendo un aumento de la eficiencia que es difícil de ignorar. Las herramientas sugieren fragmentos de código, identifican errores y aceleran los ciclos de compilación. Estas herramientas de IA ayudan al desarrollador a hacer su trabajo más rápido y ágil. No se trata de sustituir el criterio o la creatividad del desarrollador.
El discurso no debería ser «la IA viene a por tu trabajo». En cambio, las personas que saben trabajar con la IA están superando cada vez más a las que no saben.
No se trata de competir con las máquinas. Se trata de colaborar con ellas y mejorar en el proceso.
¿Qué frena a los equipos y qué nos depara el futuro en la era de la IA generativa?
La IA parece estar en todas partes en este momento, pero eso no significa que se esté utilizando bien.
A pesar de todos los titulares y el revuelo mediático, solo un pequeño número de organizaciones afirman haber madurado completamente sus capacidades de IA, según el informe AI at Work 2025 de BCG. Entonces, ¿qué es lo que lo impide?
Empecemos por las habilidades. Muchos empleados aún no se sienten seguros al utilizar herramientas de IA generativa. Las interfaces son fáciles, pero ¿cómo obtener resultados significativos y fiables? Eso requiere práctica y formación. La mayoría de las empresas aún no han realizado la inversión necesaria para proporcionar conocimientos sobre IA y mejorar las habilidades de toda la organización.
Luego está la confianza. A la gente le preocupan las alucinaciones de la IA, los resultados sesgados o las herramientas que hacen conjeturas seguras basadas en una lógica poco sólida. Esa preocupación no es infundada. Los modelos de IA cometen errores. Pero la solución no es ignorar la IA. Es comprenderla, someterla a pruebas de presión y utilizarla con prudencia.
¿Y cuál es quizás la barrera más ignorada? La preparación de la organización. Los líderes están entusiasmados. Hablan de la IA en reuniones con todo el personal e incluso fuera de la empresa con los clientes. Pero, bajo la superficie, la gestión del cambio es lenta. La gobernanza es turbia. Y las políticas suelen estar aún en fase de borrador y no están completamente desarrolladas.
¿Qué ocurre entonces? La IA acaba infrautilizada. Está disponible, pero no integrada. Se queda en la caja de herramientas, no en el banco de trabajo.
Para prosperar en esta nueva ola, las organizaciones necesitan algo más que acceso. Necesitan alineación. Experimentar con intención. No limitarse a probar herramientas. Hacer un seguimiento de lo que funciona, repetir y ampliar a partir de ahí. Desarrollar fluidez en IA. Todos los miembros del equipo, no solo los equipos técnicos, deben saber lo que la IA puede y no puede hacer. Liderar con propósito. Integrar la IA de forma transparente y ética. El objetivo no es la sustitución. Es el empoderamiento.
