Solo 17% de empresas está listo para la IA: ManpowerGroup

Solo el 17% de las organizaciones tiene una fuerza laboral preparada para la IA

Solo 17% de las organizaciones afirma tener un nivel avanzado o transformador de preparación de su fuerza laboral para la inteligencia artificial. El dato sale de The New Talent Equation: Activating Workforce Confidence at Scale, un estudio elaborado por Everest Group y cedido bajo licencia a ManpowerGroup.

Para un founder, la lectura es incómoda: la mayoría de las empresas ya compró o está comprando herramientas de IA, pero muy pocas han hecho el trabajo paralelo de preparar a las personas que tienen que operarlas. Ese desfase es hoy una de las principales razones por las que los proyectos de IA se estancan después del piloto.

¿Qué dice exactamente el estudio The New Talent Equation?

El informe no se limita al dato de preparación. Construye un mapa de los frenos que aparecen cuando la tecnología ya está instalada y el equipo tiene que usarla.

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78% de las organizaciones reporta temor de sus empleados a perder el empleo por la IA.
63% registra resistencia a usar las herramientas después de que ya fueron implementadas.
51% señala ambigüedad en las funciones y 40% confusión entre los empleados.
63% identifica la readaptación de habilidades y la recolocación como el resultado más habitual para los cargos afectados por la IA.
Solo 3% considera que sus directivos están altamente preparados para gestionar flujos de trabajo habilitados por IA; cerca de 49% los ubica en un nivel moderado.

Ese último punto es el que más debería preocupar a quien lidera un equipo pequeño. En una startup de 20 o 40 personas, el CEO y los tres o cuatro líderes de área son los que definen cómo se usa la IA en el día a día. Si el 97% de los directivos a nivel global no se siente capacitado para rediseñar el trabajo alrededor de la IA, la brecha no se resuelve contratando un consultor: se resuelve formando a quien toma las decisiones.

La paradoja: la colaboración humano-IA rinde más que la automatización total

Uno de los hallazgos más útiles del informe, recogido por El Siglo de Torreón, es una comparación directa de productividad: 34% de las organizaciones identifica sus mayores incrementos en funciones donde existe colaboración estrecha entre personas e IA, frente a apenas 8% en las áreas que fueron completamente automatizadas.

La diferencia es de más de cuatro a uno. Y contradice la intuición con la que muchas startups diseñan sus primeros casos de uso: buscan la tarea que se pueda eliminar por completo y dejarla en manos de un agente.

El estudio propone otra lectura. Los mejores resultados aparecen cuando el trabajador se mueve en flujos cambiantes, colabora con sistemas de IA, aplica criterio cuando la automatización no alcanza y actualiza sus conocimientos de forma continua. Es decir: la ventaja competitiva no está en reemplazar el criterio humano, sino en reubicarlo donde aporta más.

Confianza: el cuello de botella que no aparece en el roadmap

Ricardo Morales, director de Experis Colombia, lo resume así: "La discusión sobre inteligencia artificial no puede limitarse a la tecnología. Las organizaciones necesitan preparar a las personas para trabajar de nuevas maneras, desarrollar habilidades de forma continua y generar confianza durante el proceso de transformación".

Su recomendación es concreta y aplicable sin presupuesto: comunicar con claridad cómo cambiarán las funciones, ofrecer formación y facilitar la movilidad interna. "La confianza debe construirse al mismo tiempo que se implementa la tecnología", añade.

El orden importa. Si primero se anuncia la herramienta y después se explica qué pasa con los roles, el 63% de resistencia que documenta el estudio es casi inevitable. Si primero se explica el rediseño de funciones y luego se introduce la herramienta como soporte, la conversación cambia.

¿Hacia dónde van los modelos de talento?

El informe descarta que la IA esté produciendo, por ahora, una reducción neta de plantilla como resultado dominante. Lo que observa es un rediseño de estructuras: modelos más flexibles, basados en habilidades, movilidad interna y trabajo por proyectos.

El dato que lo sostiene es el 63% que identifica la readaptación y la recolocación como el desenlace más habitual para los empleados cuyos puestos se vieron significativamente afectados por la IA. La consecuencia práctica para una startup es que el organigrama por cargos fijos empieza a quedarse corto frente a un mapa de habilidades que se reasigna según el proyecto.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Mide tu propia preparación antes de comprar otra herramienta. Haz una lista de las cinco funciones donde ya usas IA y pregúntate, para cada una, si el equipo sabe qué se espera de él. Si hay ambigüedad, el problema no es el modelo: es el diseño del rol. El 51% de ambigüedad en funciones del estudio es una advertencia directa.

2. Forma a tus líderes antes que al resto del equipo. Con solo 3% de directivos altamente preparados a nivel global, la probabilidad de que tus mandos medios estén listos es baja. Un taller interno de dos sesiones sobre cómo rediseñar un flujo de trabajo con IA rinde más que licencias adicionales.

3. Diseña los casos de uso como colaboración, no como reemplazo. Si tu equipo propone automatizar por completo un proceso, pide una versión alternativa donde la persona conserve el punto de decisión. Según el estudio, ahí están los incrementos de productividad más altos.

4. Anticipa la conversación sobre empleo. El 78% de temor a perder el puesto no se desactiva con un comunicado. Se desactiva mostrando rutas concretas: qué habilidad se va a formar, qué rol nuevo existe y cómo se accede a él por movilidad interna.

Lo que el estudio todavía no responde

El material difundido no especifica el tamaño de la muestra ni los países incluidos en el relevamiento de Everest Group y ManpowerGroup. Tampoco detalla el desglose por tamaño de empresa, lo que impide saber si las cifras se comportan igual en una compañía de 50.000 empleados que en una startup de 30. Conviene tratar los porcentajes como una señal de dirección del mercado, no como un diagnóstico exacto de tu organización.

Conclusión

La brecha de la IA en 2026 ya no es de acceso a la tecnología: es de preparación humana. Con 17% de organizaciones listas, 78% de temor y 3% de líderes altamente capacitados, el cuello de botella está en cómo se rediseñan los roles y en cuánta confianza se construye durante el proceso. Para una startup, eso es una ventaja posible: con equipos pequeños, cambiar la forma de trabajar es más rápido que en una corporación. La condición es tratar la preparación del talento como parte del proyecto de IA y no como un tema de recursos humanos que se resuelve después.