La Inteligencia Artificial (IA) está presente en el día a día de miles de profesionales. Se utiliza para redactar textos, analizar información, preparar presentaciones, generar código, resumir documentos o acelerar decisiones. La pregunta no es si los empleados van a usar IA, sino cómo y bajo qué marco lo harán. Aquí es donde surge una pregunta crítica:
¿Dejamos que cada empleado adopte la IA por su cuenta (BYOAI) o guiamos el aprendizaje desde la dirección?
La respuesta marcará la diferencia entre ventaja competitiva o riesgo operativo.
BYOAI: adopción rápida, pero desordenada
estudios muestran que los empleados ya están usando herramientas de IA, incluso cuando la empresa no las ha implantado oficialmente. Informes como el Work Trend Index de Microsoft y LinkedIn evidencian que muchos profesionales recurren a herramientas externas para ganar productividad ante la presión del día a día.
Este uso espontáneo tiene un lado positivo ya que demuestra iniciativa y necesidad, pero también genera riesgos claros tales como: uso de herramientas no autorizadas, introducción de datos sensibles o confidenciales, resultados no verificados o sesgados, dependencia de soluciones sin control ni trazabilidad, desigualdad de capacidades entre equipos.
El problema no es que los empleados usen IA. El problema es que la usen sin guía, sin criterios comunes y sin alineación estratégica.
La IA es una competencia transversal clave para el negocio
Organismos internacionales como el World Economic Forum advierten que las competencias vinculadas a IA y análisis de datos serán esenciales en prácticamente todos los roles profesionales en los próximos años. No hablamos solo de perfiles técnicos, sino de marketing, finanzas, RR. HH., operaciones, legal o formación.
Por eso, aprender a usar IA no puede quedar en manos de la curiosidad individual. Debe tratarse como lo que es: una competencia transversal clave para el negocio.
Al igual que no se deja al azar la formación en compliance, ciberseguridad o calidad, tampoco debería improvisarse la formación en IA.
El papel de la dirección: de espectadores a impulsores
La diferencia entre empresas que “experimentan” con IA y aquellas que obtienen resultados reales está en el liderazgo. Cuando la dirección se implica, ocurren cuatro cosas fundamentales:
- Se marca una visión clara:
- La dirección define para qué se quiere usar la IA: ¿Productividad? ¿Calidad? ¿Mejor toma de decisiones? ¿Innovación en servicios o productos? Sin visión, la IA se convierte en una suma de usos aislados sin impacto medible.
- Se establecen reglas y confianza:
- Un marco claro de uso evita el miedo y el descontrol. ¿Qué herramientas están aprobadas? ¿Qué datos pueden usarse y cuáles no? ¿Cómo validar resultados? ¿Cuándo escalar decisiones críticas? Esto protege a la empresa y da seguridad a los equipos.
- Se reduce el riesgo operativo y legal:
- Organizaciones como la OECD insisten en que la adopción de IA debe ir acompañada de políticas de habilidades, ética y gobernanza. Formar a las personas es una de las mejores formas de mitigar riesgos antes de que se conviertan en incidentes.
- Se acelera el impacto real:
- Cuando la formación es guiada por los directivos: los equipos comparten buenas prácticas, se reutilizan prompts y flujos de trabajo, se mide el impacto en tiempo, calidad y costes, la IA se integra en procesos, no solo en tareas sueltas.
De BYOAI a “AI-enabled workforce”
El objetivo no es prohibir ni frenar la iniciativa individual, sino canalizarla. Las empresas más maduras están evolucionando desde el BYOAI hacia un modelo de trabajador aumentado por IA, donde:
Todos tienen una base común de alfabetización en IA
- Cada rol aprende casos de uso aplicables a su trabajo
- Existen guías claras de seguridad y cumplimiento
- La dirección impulsa una cultura de mejora continua
En este modelo, la IA no sustituye a las personas, sino que amplifica su criterio, su experiencia y su capacidad de aportar valor.
Conclusión
La adopción de la IA en la empresa va a ocurrir, con o sin plan. La verdadera decisión estratégica es quién lidera ese proceso. Si lo lidera cada empleado de forma individual, tendremos rapidez; pero también riesgo y fragmentación.
Si lo lidera la dirección, tendremos alineación, seguridad, aprendizaje compartido y ventaja competitiva sostenible. La IA no es solo una herramienta tecnológica, es una capacidad organizativa. Y como toda capacidad crítica, debe aprenderse, gobernarse y evolucionar desde el liderazgo.
¿Cómo llevar este enfoque a la práctica?
Pasar del discurso a la acción requiere formación aplicada, alineada con el negocio y guiada desde la dirección. No basta con cursos genéricos sobre IA: los empleados necesitan aprender cómo usarla en su contexto real de trabajo, con casos, ejemplos y herramientas directamente aplicables a su día a día.
En este punto, Unikemia puede acompañar a las empresas en el desarrollo de estas competencias clave, diseñando programas de formación en IA con enfoque práctico y por áreas funcionales, entre ellas:
- C-level y dirección: uso estratégico de la IA para la toma de decisiones, productividad y liderazgo
- RR. HH.: apoyo a procesos de selección, análisis de talento, formación y gestión del cambio.
- Manufactura: análisis de datos operativos, mejora de procesos y apoyo a la toma de decisiones
- Procurement y compras: análisis de proveedores, optimización de decisiones y gestión de información
- Logística y operaciones: previsión, análisis de datos y mejora de la eficiencia
- Administración y finanzas: automatización de tareas, análisis y reporting.
Los programas pueden adaptarse en formato in-company, alineándose con los procesos, herramientas y objetivos estratégicos de cada organización, evitando así el enfoque BYOAI y construyendo una adopción coherente, segura y medible. Explora ejemplos de cursos y enfoques formativos que sirven como base para adaptaciones corporativas en formato in-company: Data Analytics e Inteligencia Artificial
