La edición más reciente de la Workforce Hopes and Fears Survey 2025, capítulo México reveló hallazgos relevantes sobre cómo el talento está adoptando la inteligencia artificial (IA) en las empresas.
Siete de cada 10 colaboradores encuestados reportaron mejoras en la calidad de su trabajo, su creatividad y productividad al usar esta tecnología. Al mismo tiempo, un 45% señaló un aumento de las tareas adicionales de gestión y validación, una consecuencia natural del estado de madurez de estas herramientas, que aún requieren supervisión humana para promover su precisión y pertinencia.
Esto plantea una reflexión: la productividad neta depende de que cada implementación de IA esté orientada a los objetivos del negocio. Solo desde esa perspectiva es posible rediseñar flujos con propósito y definir los indicadores correctos para medir resultados tangibles.
El impacto no se limita a la tecnología. El 40% de los puestos gerenciales anticipa que la inteligencia artificial reducirá los roles entry-level en los próximos tres años. Esto puede representar una oportunidad para reconfigurar estructuras y orientar la inversión hacia competencias críticas.
Conectar cada iniciativa al valor es clave. El 46% de los encuestados observa cambios en su forma de trabajar por la tecnología y el 49% por ajustes en metas y objetivos del negocio. Orquestar un portafolio de casos de uso y revisarlo continuamente puede ayudar a dirigir recursos hacia proyectos con evidencia de retorno a largo plazo.
México cuenta con ventajas competitivas para esta transformación. El 57% de los trabajadores dijo haber desarrollado nuevas habilidades en los últimos 12 meses (vs. 56% a nivel global). Este capital de apertura al aprendizaje puede ofrecer una base sólida para implementar cambios con menor resistencia.
En los siguientes puntos, exploraremos enfoques que pueden contribuir a convertir el optimismo sobre la IA en una transformación medible.
Medir el retorno real de las iniciativas de IA
Tanto las empresas como el talento buscan traducir las expectativas de la IA en resultados. Los siguientes puntos pueden ayudar a decidir dónde concentrar los esfuerzos, simplificar la ejecución y evidenciar mejor el desempeño de esta tecnología.
Estructuras de gobernanza para decidir con evidencia
Priorizar iniciativas de IA con criterio y coherencia requiere estructuras claras. ¿Quién decide qué proyectos avanzan? ¿Con qué evidencia? ¿Bajo qué umbrales de riesgo?
La encuesta reveló que el 68% de los colaboradores en México confía en su gerente directo (vs. 58% de global) y el 64% en la alta dirección (vs. 51% de global) para guiar su desarrollo y el rumbo de la empresa. Este capital de credibilidad puede facilitar la adopción de estructuras de gobernanza, siempre que se sostenga con transparencia y comunicación constante.
Los siguientes enfoques pueden contribuir a responder estas preguntas.
- Definir quién prioriza y con qué criterios
- Traducir la estrategia en responsabilidades verificables
- Establecer umbrales para escalar, pausar o retirar iniciativas
Definir quién prioriza y con qué criterios
Incorporar roles que alineen criterios, coordinen estándares y prioricen casos de uso puede contribuir a reducir las cargas operativas. Definir mandatos claros e indicadores económico-operativos facilita el seguimiento del retorno sobre la inversión (ROI) y la identificación de horas no productivas.
Acción clave: considerar un financiamiento por etapas, condicionado a hitos con resultados concretos, puede ayudar a alinear los desembolsos con la generación de valor de iniciativas de IA.
Traducir la estrategia en responsabilidades verificables
Articular propósito, estrategia y procesos cobra fuerza cuando se convierte en un modelo operativo con roles, límites de decisión y acuerdos de servicio explícitos. Esta formalización contribuye a evitar transformaciones desconectadas y a mejorar la planeación de recursos.
Acción clave: establecer prácticas de retroalimentación transversal que vinculen objetivos de cada equipo con indicadores de impacto financiero del negocio.
Establecer umbrales para escalar, pausar o retirar iniciativas
Definir criterios de valor, riesgos y métricas comparables puede ser una vía para concentrar recursos donde las mejoras sean consistentes. Contar con umbrales claros puede facilitar la protección del estado de resultados y la eliminación o cancelación de iniciativas con evidencia de valor insuficiente.
Acción clave: condicionar la continuidad de las iniciativas a resultados y casos de negocio actualizados.
Optimizar la estructura de costos laborales ante la transformación
La adopción de la inteligencia artificial está ayudando a reconfigurar la estructura de costos laborales. Un esquema que conecte estructura de roles, compensación y desarrollo de habilidades suele convertir la eficiencia operativa en productividad sostenible y resiliencia financiera.
El 47% de los colaboradores no planea cambiar de empleador en el siguiente año, 10 puntos porcentuales más que en 2024. Además, el 80% considera prioritario desarrollar habilidades transferibles con seguridad laboral razonable. Este contexto puede favorecer estrategias de retención basadas en desarrollo interno, que suelen ser menos costosas que ciclos de contratación y onboarding.
Capitalizar la experiencia senior para acelerar la adopción de IA
La velocidad de cambio que conlleva la inteligencia artificial requiere que el aprendizaje ocurra mientras se ejecutan proyectos. Las estrategias que combinan mentoría, la mejora de las habilidades existentes (upskilling) y rutas de carrera pueden contribuir a acortar las curvas de adopción y retener el conocimiento.
Un hallazgo contraintuitivo de la encuesta: en México, la adopción de la inteligencia artificial aumenta con la edad. El 59% de la Generación X ha utilizado IA en el trabajo, frente al 49% de la Generación Z. Esto posiciona al talento senior como un activo para acelerar la transferencia de conocimiento.
- Activar la mentoría para transferir conocimiento de IA
- Integrar la capacitación al flujo de trabajo
- Favorecer la movilidad interna para retener perfiles clave
Activar la mentoría para transferir conocimiento de IA
Crear espacios donde el personal con mayor experiencia transfiera prácticas de IA al talento más joven puede acelerar la captura de valor de las inversiones tecnológicas. En México, la Generación X muestra mayor tasa de adopción, lo que los posiciona como candidatos naturales para liderar esta transferencia de conocimiento.
Acción clave: crear un repositorio de prompts y procedimientos validado, con revisiones periódicas lideradas por expertos.
Integrar la capacitación al flujo de trabajo
Vincular la formación a procesos prioritarios y verificar su aplicación puede aumentar el uso efectivo de la inteligencia artificial. Esto permite reducir el gasto en capacitación de bajo impacto: menos cursos genéricos, menos horas fuera de producción, menos retrabajos.
- Acción clave: integrar microcredenciales ligadas a resultados, con seguimiento en el sistema Enterprise Resource Planning (ERP) para medir y ajustar el presupuesto.
Favorecer la movilidad interna para retener perfiles clave
Cubrir vacantes con talento desarrollado internamente puede reducir los costos de reemplazo y mejorar la previsibilidad de la masa salarial. Un mapeo de avances basado en habilidades puede contribuir a sostener la adopción de la IA y retener perfiles calve para la operación.
Acción clave: considerar un fondo plurianual de recapacitación condicionado a metas de movilidad interna y ahorro por reemplazo evitado.
Gestionar el portafolio de IA como un sistema conectado al negocio
Orquestar iniciativas con conexión directa al negocio puede reducir la fragmentación de esfuerzos y gasto. Las siguientes acciones buscan equilibrar la disciplina presupuestaria con los espacios para la experimentación.
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