IA y empleo: 93% la usa, solo 5% ve resultados

La IA ya es un requisito de contratación, no una ventaja

El 93 % de las personas usa inteligencia artificial en su trabajo diario, pero solo alrededor del 5 % de las empresas reporta beneficios de negocio significativos por esa adopción. La brecha la puso sobre la mesa Pham Thi Tuyen, directora de Soluciones de Transformación Digital Empresarial de MISA, y resume el problema que hoy enfrenta cualquier founder: la herramienta llegó antes que el proceso.

Un reportaje del Periódico XC sobre el mercado laboral de Hanói muestra cómo se ve esa transición desde el lado del talento. En una feria de empleo en el distrito de Dong Da, a Nguyen Thuy Linh, estudiante de cuarto año de la Universidad de Sindicatos, no solo le preguntaron por contabilidad: las empresas reclutadoras también querían saber su dominio de software contable y de IA.

El patrón se repite. Le Phuong Thao, estudiante de tercer año de marketing en la Universidad de Comercio, contó que todos los puestos a los que se postula exigen aplicaciones de diseño basadas en IA. Lo que antes era un diferencial en el currículum hoy funciona como filtro de entrada.

Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?

Un agente de IA puede quedarse con parte de tu día: ordenar lo pendiente y pedirte el OK antes de actuar. El Kit «tu mano derecha con IA» trae un video de 11 minutos y una ficha para dejar al tuyo trabajando. CAR está cerrada por ahora; al anotarte, te avisamos cuando abra.

👥 Quiero el Kit →

El otro lado: quien ya está dentro y no se adapta

La presión no golpea solo a los recién egresados. En el Centro de Servicios de Empleo de Hanói aparecen casos de personas que salieron del mercado tras una reestructuración.

Nguyen Thi Hong, nacida en 1975 en el distrito de Cau Giay, trabajaba como representante de ventas en una compañía de seguros. Cuando la empresa se reorganizó, los requisitos del puesto sumaron creación de imagen mediática y aplicación de tecnología de IA. No pudo cumplirlos y renunció para buscar otro trabajo.

Para Mac Quoc Anh, vicepresidente y secretario general de la Asociación de Pequeñas y Medianas Empresas de Hanói (HANOISME), la IA impacta de forma directa el aprendizaje, la búsqueda de empleo, los métodos de trabajo y los criterios de contratación. La lectura para un founder es incómoda: si tu equipo actual no tiene un plan de recapacitación, tu próxima ronda de contratación va a ser más cara y más lenta de lo necesario.

Casos concretos: la IA reduce tareas, no plantillas enteras

Bestprice Travel es el ejemplo más medible del reportaje. Su director de marketing, Bui Thanh Tu, explicó que la empresa automatizó la producción de contenido e imágenes y redujo en un 60 % el personal involucrado en esa tarea. En atención al cliente, la integración del asistente virtual multiplataforma "AI Assistant for Tourism" le permitió optimizar cerca del 40 % de su plantilla de consultores y ahorrar costos operativos.

El matiz importa: el propio directivo aclaró que la tecnología cumple un papel de apoyo inicial y que los valores culturales siguen siendo el factor decisivo para crear productos turísticos atractivos.

El segundo caso es más radical. Vu Thanh Thang, presidente de AIZ, describió el modelo de "fuerza laboral digital con IA" aplicado en Chan Long Fitness: la solución "Centralized Data Brain" consolidó 50 tiendas en Shopee, TikTok y Lazada en un único centro de datos y reemplazó la carga manual. Donde antes hacían falta cinco contadores para ingresar y conciliar datos, hoy alcanza con un contador operativo que supervisa los resultados generados por la IA. Según AIZ, la eficiencia del negocio subió un 500 %.

Ngo Minh Anh, directora de MCG Management Consulting, aporta el contrapeso conceptual: muchas empresas solo usan herramientas de IA genéricas para tareas sueltas, cuando el valor real está en reestructurar toda la operación. Su tesis es que la IA no reemplaza a las personas, sino que transforma la forma de trabajar, y que para aprovecharla hay que estandarizar datos, mejorar las capacidades del equipo y diseñar nuevos procesos de gestión antes de invertir en tecnología.

La brecha entre grandes y pymes se está agrandando

El Dr. Nguyen Anh Tuan, subdirector del Departamento de Ciencia y Tecnología de Hanói, dio la cifra que mejor explica por qué la adopción no se reparte parejo: el 52 % de las grandes empresas ya implementó IA, mientras que en las pymes la tasa es de apenas el 17,4 %.

Ese desequilibrio no es exclusivo de Vietnam. En España, el 15,7 % de las empresas gallegas de más de diez empleados ya usa tecnologías de IA, tras un crecimiento superior al 51 % en el último año, según datos del INE recogidos por la Xunta y publicados por El Correo Gallego. Un estudio conjunto de Google e INCO citado en ese mismo artículo sitúa la adopción en el 9,3 % de las pymes españolas y el 8 % de las europeas. Y el Barómetro IndesIA 2025, recogido por La Razón, encontró que solo el 2,9 % de las pymes industriales españolas emplea IA en sus procesos.

La traducción para un founder es directa: la ventana de ventaja competitiva por "usar IA" se está cerrando rápido entre las grandes, pero sigue abierta entre las pequeñas. Quien estandariza datos y procesos ahora, corre con ventaja.

Qué dicen los datos globales sobre empleo e IA

Dos informes publicados este mes confirman que el fenómeno es global y no una particularidad vietnamita.

El 2026 World at Work Report de G-P, basado en 7.100 líderes y profesionales de seis mercados, encontró que el 62 % de los empleados está buscando activamente o probablemente buscará un nuevo empleo en los próximos seis meses, frente al 52 % del año anterior. Además, el 58 % rechazaría una oferta si los valores de IA de la empresa no coinciden con los suyos, y el 35 % señala a los "compañeros de trabajo de IA" como la tendencia de mayor impacto en la próxima década, seguida de la contratación por habilidades (32 %). Entre las habilidades humanas más valoradas aparecen el pensamiento crítico (42 %), la creatividad (37 %) y la comunicación (35 %).

El 2026 Global AI Talent Report de Oyster va en la misma dirección desde el lado de recursos humanos: el 95 % de los profesionales de RR. HH. dice que sus empleados usan herramientas de IA a diario en puestos donde esa tarea no figura en la descripción oficial. Dos tercios agregaron requisitos de IA a roles tradicionalmente no técnicos como marketing, RR. HH. y operaciones, y de esas empresas el 46 % no comunicó formalmente el cambio.

El ajuste también se ve en los despidos. Un recuento de eWeek sobre los mayores recortes de 2026 registra aproximadamente 4.800 posiciones eliminadas en Microsoft en julio, cerca del 10 % de la plantilla en Atlassian, unas 1.000 en Snap y reducciones reconocidas por Oracle en su reporte anual. Un análisis del Financial Times citado en ese artículo cifra en casi 140.000 los empleos tecnológicos recortados durante 2026, mientras Indeed Hiring Lab observa que las ofertas que mencionan IA siguen creciendo.

¿Qué significa esto para tu startup?

La conclusión del reportaje vietnamita aplica igual en Ciudad de México, Bogotá o Madrid: la ventaja ya no la tienen solo quienes acumulan experiencia, sino quienes combinan esa experiencia con tecnología y se adaptan rápido. Cinco movimientos concretos:

Escribe la expectativa de IA en la descripción del puesto. Dos tercios de las empresas ya exigen habilidades de IA en roles no técnicos, pero casi la mitad no lo comunicó formalmente, según Oyster. Si tu equipo tiene que usar IA, dilo en la vacante y en la evaluación de desempeño. Lo que no se nombra no se mide.
Estandariza datos antes de comprar herramientas. El caso de Chan Long Fitness funciona porque consolidó 50 tiendas en un solo centro de datos. Comprar licencias de IA sobre datos dispersos es exactamente la razón por la que solo el 5 % reporta beneficios, según MISA.
Define un KPI antes de escalar. Ngo Minh Anh recomienda medir la efectividad con indicadores clave de rendimiento. Elige una tarea (atención al cliente, generación de contenido, conciliación de datos), mide el antes y el después, y recién entonces decide si amplías.
Contrata por juicio, no por herramienta. Los datos de G-P ponen al pensamiento crítico, la creatividad y la comunicación por encima de la destreza técnica. La IA ejecuta; alguien tiene que decidir si el resultado sirve.
Recapacita a quien ya tienes. El caso de Nguyen Thi Hong muestra el costo de no hacerlo: perder talento con contexto de negocio porque los requisitos cambiaron sin un plan de formación. Un plan de tres meses de formación interna suele salir más barato que reemplazar esa persona.

Conclusión

La IA está impactando los dos lados del mercado laboral al mismo tiempo: las empresas tienen que rediseñar procesos, organización del trabajo y gestión de personas; los trabajadores, adquirir habilidades nuevas. El dato que debería inquietar a un founder no es el de los despidos, sino el del 5 %: la enorme mayoría de las empresas usa IA sin obtener resultados de negocio.

La diferencia entre ese 5 % y el resto no está en la herramienta que compran, sino en el orden en que hacen las cosas. Primero datos ordenados, después procesos definidos, después IA, y siempre con un KPI que diga si funcionó. Quien invierta ese orden va a terminar con licencias pagadas y ninguna mejora medible.