La adopción de la Inteligencia Artificial en las empresas no se va a decidir solo por licencias, modelos, automatización o inversión tecnológica. Gartner advierte de que, para 2027, la mitad de las compañías que no tengan una estrategia de IA centrada en las personas perderán a sus mejores perfiles de IA frente a competidores que prioricen la capacitación real de sus equipos.

El aviso llega en plena carrera por incorporar herramientas generativas, agentes y automatizaciones a los procesos internos. Muchas organizaciones están midiendo el avance por el número de empleados con acceso a herramientas de IA o por las horas supuestamente ahorradas. Para Gartner, ese enfoque se queda corto y puede ocultar un problema más serio: los trabajadores no siempre están preparados, no siempre confían en las herramientas corporativas y no siempre entienden cómo cambiará su puesto.

El error de medir la IA solo por horas ahorradas

El informe parte de la Gartner Global Labor Market Survey, realizada en el primer trimestre de 2026 a 12.004 empleados y managers de 40 países. La consultora detecta una distancia clara entre acceso, uso y transformación. De hecho, un 19 % de los empleados encuestados afirma que no ha ahorrado tiempo con la IA, pese a que muchas empresas presentan el ahorro horario como la principal métrica de éxito.

El dato obliga a matizar una narrativa muy extendida. Tener una herramienta de IA disponible no significa que el trabajador la use bien. Y ahorrar unos minutos en una tarea no equivale necesariamente a mejorar la calidad, rediseñar procesos o generar más valor. Gartner sostiene que las empresas deben fijarse más en la profundidad y variedad de usos de la IA que en métricas simples de adopción.

Según sus datos, los empleados con dominio de la IA en múltiples casos de uso tienen el doble de probabilidades de ser altamente productivos, 2,3 veces más probabilidades de entregar trabajo de alta calidad y 3,2 veces más probabilidades de mejorar procesos de forma 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 tareas distintas, con supervisión, contexto y aprendizaje acumulado.

La recomendación de Gartner pasa por crear un índice de retorno más realista, centrado en la diversidad y profundidad del uso. También propone disponer de un repositorio común de casos de uso para capturar aprendizajes, evitar duplicidades y acelerar la transferencia de conocimiento dentro de la empresa.

La sombra de la IA personal en el trabajo

Uno de los puntos más delicados del informe es el uso de herramientas personales. Gartner señala que el 88 % de los empleados con acceso a IA empresarial también utiliza herramientas personales de IA para tareas de trabajo. Este comportamiento no sorprende. Muchas herramientas públicas son más rápidas, familiares o cómodas que las soluciones corporativas, y los trabajadores recurren a ellas para resolver tareas urgentes.

El problema es que esa comodidad abre 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 privacidad, cumplimiento y seguridad. El fenómeno de la “shadow AI” se parece al viejo “shadow IT”, pero con una diferencia: la IA puede procesar, resumir y reusar información sensible con una facilidad mucho mayor.

Gartner también advierte de un riesgo de talento. Los usuarios híbridos, que combinan herramientas personales y corporativas, tienen 1,7 veces más probabilidades de reportar un ahorro importante de tiempo frente a quienes solo usan soluciones empresariales. Si las herramientas internas son peores, lentas o demasiado limitadas, los mejores perfiles pueden sentirse frenados por su propia organización.

Ahí aparece una responsabilidad compartida entre CIO y CHRO. Tecnología debe mejorar experiencia de uso, seguridad e integración de las herramientas. Recursos Humanos debe participar en la gobernanza, definir derechos de decisión, gestionar expectativas y reducir los riesgos relacionados con personas, cultura y organización.

La IA no está llegando igual a toda la plantilla

Gartner detecta además una distribución desigual de los beneficios. Aunque muchas empresas ofrecen IA corporativa, el 73 % de los usuarios altamente productivos son managers o ejecutivos. Los empleados individuales, que suelen asumir buena parte de las tareas automatizables, reciben menos guía, menos soporte y menos acompañamiento.

Esto puede crear una brecha interna. La dirección usa la IA para preparar documentos, analizar información, resumir reuniones o acelerar decisiones, mientras los equipos operativos siguen sin saber cómo aplicarla en su trabajo diario. Si ocurre eso, la IA mejora la productividad de la capa directiva, pero no transforma de verdad la organización.

La solución no pasa solo por impartir cursos genéricos. Los managers deben actuar como puente entre estrategia y práctica. Son quienes conocen el trabajo real de sus equipos, los procesos que se atascan, las tareas repetitivas y las dudas que bloquean la adopción. Para que la IA entre en la rutina diaria, los mandos intermedios necesitan formación, ejemplos concretos y capacidad para adaptar el uso de las herramientas a su área.

La otra gran barrera es psicológica. Gartner señala que la ansiedad por la pérdida de empleo está frenando la adopción y reduciendo productividad. Sus datos indican que los empleados con una visión positiva de la IA tienen 3,4 veces más probabilidades de ser altamente productivos. No basta con enseñar a usar un prompt. La empresa debe explicar cómo cambiarán los puestos, qué tareas se automatizarán, qué competencias ganarán peso y dónde seguirá siendo imprescindible el criterio humano.

Este punto es clave para la retención. Los profesionales de IA, datos, automatización y tecnología tienen hoy muchas opciones. Si perciben que su empresa improvisa, mide mal, no protege datos o no entiende el impacto humano de la IA, pueden marcharse a organizaciones con una estrategia más madura.

La encuesta de Gartner a 197 CxO y altos directivos en diciembre de 2025 muestra que la preparación todavía es limitada: solo el 27 % de los ejecutivos declara tener una estrategia completa de IA y apenas el 20 % cree que su plantilla está realmente preparada. La brecha entre ambición y capacidad interna es evidente.

Para las empresas, el mensaje es incómodo pero útil. La IA no se implanta solo comprando herramientas. Se implanta rediseñando procesos, formando con casos reales, construyendo confianza, cuidando los datos y dando a los empleados motivos para usar las soluciones corporativas. Quien lo reduzca a acceso, licencias y ahorro de tiempo puede encontrarse con una paradoja: mucha IA disponible, poco impacto real y el talento clave mirando hacia la competencia.

Preguntas frecuentes

¿Qué predice Gartner sobre IA y talento?

Gartner prevé que, para 2027, la mitad de las empresas sin una estrategia de IA centrada en las personas perderán a sus mejores perfiles de IA frente a competidores más enfocados en la capacitación real de sus equipos.

¿Por qué no basta con medir horas ahorradas?

Porque el ahorro de tiempo no refleja por sí solo calidad, productividad ni mejora de procesos. Gartner recomienda medir la profundidad y variedad de usos de la IA dentro de la organización.

¿Qué es la shadow AI?

Es el uso de herramientas personales o no aprobadas de IA para tareas laborales. Puede mejorar la productividad individual, pero también aumenta riesgos de privacidad, seguridad y cumplimiento.

¿Qué deben hacer las empresas para retener talento de IA?

Mejorar sus herramientas internas, formar con casos de uso reales, definir gobernanza, comunicar cómo evolucionarán los puestos y crear un entorno donde los empleados confíen en la IA y sepan trabajar con ella.

vía: gartner