Niveles de adopción de la IA en las empresas

La Inteligencia Artificial está cada vez más presente en las empresas, pero sus resultados no son iguales para todas. Mientras algunas logran mejoras reales en productividad y ventaja competitiva, otras apenas obtienen impactos más allá de usos puntuales, incluso utilizando herramientas similares.

La diferencia se hace evidente cuando analizamos hasta qué punto la IA se integra en los procesos, las decisiones y la forma de trabajar. Los usos ocasionales e individuales, generan beneficios limitados, y las soluciones avanzadas sin una base organizativa y formativa sólida rara vez ofrecen retorno. Por eso, hablar de “empresas que usan IA” es simplificar en exceso. En la práctica existen distintos niveles de adopción, y cada uno determina los beneficios que puede obtener la organización.

En este artículo analizamos los principales niveles de adopción de la IA en las empresas, con especial foco en RR. HH. Analizamos desde los primeros usos individuales hasta la creación de ecosistemas de IA integrados, para ayudarte a identificar tu situación actual y entender qué tipo de resultados puedes esperar en cada fase.

Nivel 1. Empresas cuyos trabajadores hacen un uso individual de herramientas de IA

En este primer nivel, la IA se utiliza de forma puntual y personal, no hay una estrategia alineada para su uso. Cada empleado accede directamente a herramientas como ChatGPT, Gemini u otros proveedores de IA para resolver tareas concretas.

Usos habituales

• Redacción de textos y correos

• Generación de ideas

• Resúmenes de documentos

• Consultas rápidas

La persona controla todo el proceso: define el prompt, revisa el resultado y decide cómo utilizarlo. No hay integración con sistemas corporativos ni con procesos definidos. El resultado se traduce en un ahorro de tiempo a nivel individual. No existe impacto estructural en procesos formativos, gestión del talento ni toma de decisiones.

Cómo avanzar al siguiente nivel

El progreso no pasa por introducir nuevas herramientas, sino por ordenar el uso existente:

• Identificar tareas repetibles donde la IA aporta valor

• Definir usos comunes para los equipos

• Ofrecer formación básica compartida

El objetivo es pasar del uso ocasional al uso habitual en tareas concretas.

Nivel 2. Uso sistemático de IA en tareas funcionales

En este nivel, la IA deja de utilizarse de forma puramente individual y empieza a incorporarse de manera habitual en determinadas funciones o equipos de la empresa. Su uso ya no es esporádico, sino recurrente, aunque sigue centrado en tareas concretas dentro de cada área.

Aparecen herramientas especializadas que apoyan el trabajo diario de equipos como formación, marketing, comunicación interna, atención al cliente o RR. HH. Los resultados generados por la IA pueden integrarse posteriormente en otros sistemas, pero la IA todavía no forma parte del proceso completo, sino que actúa como apoyo puntual dentro de él.

Usos habituales

• Apoyo a equipos en la generación de contenidos, documentación y materiales operativos.

• Automatización parcial de tareas repetitivas en funciones concretas.

• Soporte a la comunicación interna y a la atención a empleados o clientes.

• Preparación de recursos que luego se incorporan a otros sistemas corporativos.

Aunque la persona sigue controlando el proceso, la IA ya forma parte del trabajo diario de determinados equipos. Esto se traduce en una mejora clara de la productividad en áreas concretas. Sin embargo, la IA sigue trabajando en paralelo a los sistemas y procesos, por lo que su impacto es limitado y difícil de escalar al conjunto de la organización.

Cómo evolucionar al siguiente nivel

El salto al siguiente nivel no consiste en añadir más herramientas, sino en pasar de tareas a procesos:

• Analizar procesos completos y no solo actividades aisladas.

• Integrar la IA en los flujos habituales de trabajo y en los sistemas corporativos.

• Definir criterios comunes de uso que vayan más allá de cada equipo o función.

Nivel 3. IA integrada en procesos formativos y de gestión de personas (primeros agentes)

En este nivel, la IA deja de actuar como apoyo puntual y pasa a estar integrada en los procesos habituales de la empresa, bajo un marco común. Ya no depende de iniciativas individuales o de equipos aislados, sino que se incorpora en los flujos de trabajo diarios de distintos perfiles: empleados, responsables de equipo, responsables de formación y áreas de gestión de personas.

Las personas pueden generar contenidos, recursos, evaluaciones o apoyos directamente desde los sistemas que ya utilizan en su trabajo, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. En este contexto comienzan a aparecer los primeros agentes de IA, que actúan de forma continua dentro de los procesos, aunque no siempre se identifiquen explícitamente como tales.

Usos habituales

• IA integrada en los sistemas habituales de la empresa para apoyar procesos de trabajo, aprendizaje y desarrollo.

• Apoyo a empleados en la ejecución de tareas vinculadas a su rol y a su desarrollo profesional.

• Generación de contenidos y recursos asociados a procesos internos, formación y gestión del conocimiento.

• Alertas, recomendaciones y asistencia operativa para responsables y managers en la gestión de personas y equipos.

Este nivel implica una mejora de procesos completos, no solo de tareas. La IA aporta coherencia, reduce errores y apoya la toma de decisiones operativas, permitiendo escalar su impacto. Marca la frontera entre una IA que actúa como complemento y una IA realmente transformadora para la organización.

Cómo avanzar al siguiente nivel

Para evolucionar más allá de este punto, la IA debe alinearse con objetivos organizativos más amplios, como:

• Coordinar los distintos usos y agentes de IA en la empresa.

• Conectar los datos generados por los procesos con objetivos de talento y negocio.

• Implicar a perfiles de decisión en la definición y gobernanza del uso de la IA.

A partir de aquí, el foco deja de ser la eficiencia operativa y pasa a situarse en el impacto real de la IA en la organización.

Nivel 4. IA como motor estratégico en la organización

En este nivel, la IA se utiliza para apoyar decisiones estratégicas que afectan al conjunto de la empresa, no solo a un área concreta. La inteligencia artificial comienza a influir en cómo se desarrollan las personas, cómo se organizan los equipos y cómo se anticipan las necesidades de capacidades en distintos roles: técnicos, operativos, mandos y perfiles especializados.

La IA deja de centrarse únicamente en optimizar procesos aislados y pasa a integrarse en la planificación  del trabajo, alineandose con las necesidades del negocio. RR. HH. actúa como orquestador, pero el impacto se produce en todos los colectivos de la organización.

Usos habituales

• Análisis de capacidades y necesidades futuras en distintos perfiles (operarios, técnicos, desarrolladores, mandos intermedios, etc.).

• Diseño de itinerarios de desarrollo, reskilling y upskilling adaptados a roles y funciones reales de la empresa.

• Apoyo a decisiones estratégicas sobre organización del trabajo, movilidad interna y evolución de perfiles profesionales.

• Priorización de inversiones en formación y desarrollo en función del impacto en productividad, adaptación y negocio.

Este nivel permite una mejor alineación entre personas, trabajo y estrategia, y dota a la empresa de mayor capacidad para anticiparse a cambios tecnológicos y organizativos.

Cómo avanzar al siguiente nivel

Para evolucionar, la IA debe consolidarse como capacidad transversal de la empresa:

• Definir criterios comunes de gobierno del dato, seguridad y ética aplicables a toda la organización.

• Conectar los distintos sistemas y usos de IA que afectan a personas, equipos y operaciones.

• Integrar la IA en los procesos de decisión tanto de RR. HH. como de dirección y responsables de área.

Nivel 5. Ecosistemas de IA integrados en la empresa

En este nivel, la empresa opera con un ecosistema de agentes de IA interconectados que apoyan de forma coordinada los distintos procesos, independientemente del rol o función. La IA se convierte en parte de la infraestructura organizativa, dando soporte tanto a perfiles operativos como técnicos y de gestión.

RR. HH. coordina y gobierna el marco, pero la IA está presente en el día a día de toda la organización.

Usos habituales

• Agentes de IA especializados por función y rol, que apoyan el aprendizaje, la ejecución del trabajo, la evaluación y el desarrollo profesional.

• Integración de sistemas de personas, formación, operaciones y planificación con agentes de IA conectados entre sí.

• Automatización y recomendaciones basadas en datos reales sobre desempeño, capacidades y necesidades organizativas.

En este nivel, la IA permite una gestión continua y adaptativa del talento y del trabajo, mejorando la toma de decisiones tanto operativas como estratégicas en toda la empresa.

Reto principal

Mantener el control, la coherencia y la alineación estratégica del ecosistema de IA, garantizando que la inteligencia artificial refuerza el criterio humano en todos los niveles y roles, sin generar dependencia ni fragmentación.

Cómo operan niveles avanzados de IA en RR.HH.

En los niveles ya más avanzados de adopción, la IA pasa a formar parte de la forma en que RR. HH. diseña sus procesos. Las organizaciones que avanzan en estos niveles no suelen desarrollar tecnología desde cero, sino que incorporan soluciones que ya integran inteligencia artificial, procesos y datos. Ya no actúa en paralelo, sino dentro de los flujos habituales de trabajo del departamento

La formación corporativa se convierte en un área de actuación habitual, porque es uno de los espacios donde la adopción resulta más tangible y medible ya que impacta directamente en el desarrollo de competencias, el seguimiento de la formación y la toma de decisiones sobre talento.

Esta integración suele apoyarse en plataformas que centralizan la gestión del aprendizaje y el desarrollo, como el LMS, sobre las que se añade una capa de inteligencia. Soluciones como RAY, la IA de eLysa, actúan precisamente en este nivel de madurez: no sustituyen los procesos de la empresa, pero si los refuerzan haciéndolos más eficientes.

El verdadero avance no está en incorporar más tecnología, sino en consolidar cada fase de adopción, integrando la IA de forma coherente en los procesos de formación y en la estrategia del negocio. Solo así la inteligencia artificial deja de ser un experimento y pasa a convertirse en una capacidad real para la organización.