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title: "Adopción de IA: cómo cambian las capacidades dentro de las organizaciones"
description: La adopción de IA en las organizaciones crea brechas de capacidades. Es esencial mapear habilidades y fomentar la alfabetización para mejorar la colaboración y productividad.
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# Adopción de IA: cómo cambian las capacidades dentro de las organizaciones

 3 min de lectura

Publicado el 08/10/26

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**Mientras algunos equipos utilizan IA para automatizar tareas, analizar información o desarrollar soluciones, otros todavía están construyendo las capacidades necesarias para incorporarla.**

Cuánto están invirtiendo las empresas en inteligencia artificial (IA), qué tipo de talentos deben sumar o qué tareas pueden automatizarse son los temas que vienen dominando las conversaciones corporativas, sin embargo, asoma una problemática: no todas las personas ni todos los equipos están avanzando al mismo ritmo en la adquisición de las capacidades que demanda este momento.

 La adopción acelerada de IA está creando diferencias de capacidades dentro de las propias organizaciones. Mientras algunos profesionales incorporan herramientas de IA generativa en sus tareas cotidianas, otros todavía no saben cómo utilizarlas, no cuentan con acceso a ellas o no tienen claro cómo integrarlas a sus procesos de trabajo.

El resultado es una nueva dimensión de la brecha de talento: ya no se trata solamente de encontrar en el mercado a los profesionales que tienen determinadas habilidades, sino de lograr que las capacidades necesarias para trabajar con IA se distribuyan dentro de toda la organización.

**Tecnología vs capacidades**

La *Encuesta de Escasez de Talento 2026*, de ManpowerGroup, señala que el 72% de las organizaciones tiene dificultades para encontrar el talento que necesita. Y todavía hay más, por primera vez, las capacidades vinculadas con la IA encabezan el listado de las más difíciles de conseguir: desarrollo de modelos y aplicaciones de IA representa el 20%, mientras que alfabetización en IA alcanza el 19%.

En sintonía, una investigación de Talent Solutions, desarrollada junto con Everest Group, detalló que solo el 17% de las organizaciones considera que tiene una preparación de fuerza laboral avanzada o transformacional para trabajar con IA. Es decir, la mayoría todavía se encuentra en etapas anteriores de preparación.

La situación también alcanza a los líderes: apenas el 3% de las organizaciones encuestadas considera que sus líderes están altamente preparados para gestionar nuevas formas de trabajo habilitadas por IA.

La tecnología, entonces, puede estar disponible antes de que la organización esté preparada para aprovecharla.

**Una brecha interna**

La diferencia de capacidades no necesariamente se produce entre empresas tecnológicas y compañías tradicionales. Puede aparecer entre dos equipos de una misma organización. Un área puede utilizar IA para analizar información, automatizar procesos o generar contenidos, mientras otra continúa realizando esas mismas tareas de manera manual.

También pueden existir diferencias entre profesionales con roles similares. Algunos desarrolladores utilizan herramientas de IA para acelerar la programación y el testing, algunos especialistas de marketing las incorporan para analizar datos y generar contenidos, algunos equipos de atención las utilizan para asistir a clientes. Otros trabajadores, en cambio, pueden tener poca experiencia o incluso resistencia frente a estas herramientas.

Esto plantea un tema importante: sentirse preparado para el trabajo que una persona realiza hoy no significa necesariamente sentirse preparado para el trabajo que tendrá que realizar mañana.

**Alfabetizar**

Frente a este escenario, la respuesta no pasa por convertir a todos los empleados en especialistas en IA. La alfabetización en esta herramienta irá adquiriendo nuevos formatos conforme evolucione su uso, su aplicación en proyectos y hasta sus funciones.

Por eso, la alfabetización en IA no debería limitarse a enseñar comandos o herramientas específicas. Tiene que incluir pensamiento crítico, comprensión de datos, seguridad, privacidad y criterios de uso responsable.

También es preciso observar las necesidades de cada área, porque si no se corre el riesgo de generar “islas de conocimiento”: equipos muy avanzados en el uso de IA que conviven con otros que todavía no incorporaron las nuevas capacidades.

Esto puede afectar la productividad, pero también la colaboración. Si dos áreas trabajan con niveles muy diferentes de madurez tecnológica, puede resultar más difícil integrar procesos, compartir información o establecer estándares comunes.

Entonces, es recomendable que las empresas puedan mapear las capacidades actuales, identificar las nuevas necesidades, diseñar programas de aprendizaje y garantizar que la adopción tecnológica no quede concentrada en unos pocos equipos.

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