Buk: la IA exige repensar procesos, no solo automatizar

Automatizar no es transformar: el mensaje central del People Day 2026

Solo el 9,1% de las empresas de América Latina y el Caribe usa inteligencia artificial en sus procesos, según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026 que presentaron la Cepal y el Cenia de Chile. La cifra sube al 27,6% entre las grandes compañías y cae al 6,8% entre las pequeñas, y explica por qué el debate ya no gira en torno a «adoptar IA» sino a cómo hacerlo sin destruir valor.

En el People Day 2026 de Buk, el festival de gestión de personas que organiza la empresa de software integral de recursos humanos, el diagnóstico fue directo: la mayoría de las organizaciones está automatizando tareas sueltas en lugar de rediseñar sus procesos.

«Si automatizas lo que existe hoy, probablemente vas ahorrar un par de horas, pero el proceso seguirá siendo el mismo», afirmó Tabatha Arredondo, vicepresidenta de Recursos Humanos de Stori, durante el panel El impacto humano de la IA: ansiedad, adaptación y el futuro del trabajo.

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La directiva propuso invertir el orden habitual: primero reimaginar cómo se hace el trabajo y después decidir qué se automatiza. «Se trata de reimaginar los procesos, las actividades y no tanto automatizar. Si reimaginas cómo haces las cosas, es más fácil replantear las actividades y también ayuda a que no se sienta una presión constante por automatizar», dijo.

¿Cuánto tarda una empresa en adaptarse a la IA?

Diego Halffert, fundador y CEO de Nyvia, puso sobre la mesa un dato que suele omitirse en los planes de transformación: la curva de adaptación real ronda los seis meses. En ese periodo los procesos se reescriben y la operación se resiente antes de mejorar.

«Esto no es magia, más inteligencia artificial implica más trabajo al menos de inicio (…) es una curva de adaptación, por lo menos seis meses en los que se cambian los procesos y se sufre un poco», señaló.

Su preocupación principal no es el desempleo tecnológico, sino algo menos visible: la pérdida de criterio. Halffert lo enmarcó en la neuroplasticidad y lo describió como el riesgo de dejar de forzar el juicio crítico y delegar las decisiones en el sistema. «Si nosotros dejamos de forzar nuestro juicio crítico, de pensar en las decisiones que estamos tomando, de delegar nuestro criterio, nos vamos a volver brutos», advirtió.

Para Arredondo, el pensamiento crítico y la interacción humana no son lo que se sacrifica, sino lo que hay que potenciar. Desde Recursos Humanos, su propuesta es definir explícitamente tres listas: qué procesos se pueden automatizar, qué decisiones no se pueden delegar y qué actividades requieren contacto humano.

El fracaso como parte del proceso (y cómo premiarlo)

Brenda Hernández, CEO y fundadora de SKALA, sostuvo que la adopción de IA depende menos de la tecnología que de la cultura. Sin propósito, seguridad psicológica y tolerancia al error, los equipos no experimentan.

«Debemos abrir la mente a que innovar tiene que ver con fracasar también y así eliminas esa barrera de pensar que si te equivocas va a estar mala y habrá una mala consecuencia. Incluso yo he provocado que en ciertas empresas el fracaso se premie», afirmó.

En El Palacio de Hierro, la estrategia de inteligencia artificial forma parte de los pilares hacia 2030 y el factor decisivo fue el involucramiento del liderazgo y la figura de promotores de adopción dentro de los equipos, según compartió Salvador Reyes, director de Recursos Humanos de la compañía. Un detalle relevante para cualquier founder: en los equipos de ventas, la eficiencia que aporta la IA eleva directamente los ingresos por comisiones, lo que alinea el incentivo individual con la adopción.

¿Qué dicen los datos sobre adopción en LATAM y España?

El panorama regional es desigual. El ILIA 2026 muestra que Uruguay lidera la adopción en grandes empresas con un 49,8%, seguido por Chile (42,1%), Brasil (41,4%), Colombia (39%) y Argentina (34,7%). En pequeñas empresas, ninguno de esos países supera el 12,2%.

En España, el INE reportó que el 33,6% de las empresas de diez o más empleados utilizó IA en el primer trimestre de 2026. El Informe Emprende 2026 de Holded encontró que el 31% de las pymes españolas ya la usa, que el 75% de los emprendedores la considera clave y que quienes la adoptan estiman un ahorro medio de 13,3 horas semanales en tareas operativas y administrativas.

Pero el mismo informe revela el techo actual: el 42% de quienes usan IA reporta más productividad y el 33% automatización de tareas repetitivas, mientras que solo el 22% menciona más ventas y el 20% nuevos productos o servicios. La IA está entrando como herramienta de eficiencia, no como motor de crecimiento.

Los frenos también están identificados. Un análisis del Banco de España de 2025 señala la falta de personal cualificado, los costes de implantación y la dificultad para disponer de los datos como principales obstáculos. En el Informe Emprende, el 37% de las pymes que ya usan IA apunta a los costes económicos y el 28,6% a la falta de conocimiento.

¿Qué significa esto para tu startup?

El mensaje del People Day 2026 aterriza en decisiones concretas que puedes tomar esta semana.

1. Mapea el proceso antes de elegir la herramienta. Antes de comprar cualquier licencia, documenta cómo se hace hoy la tarea y pregúntate si el diseño tiene sentido. Si el proceso es malo, automatizarlo solo lo hace más rápido y más caro de corregir después.

2. Define por escrito qué decisiones no se delegan. Arma la lista que propone Arredondo: procesos automatizables, decisiones que requieren criterio humano y puntos de contacto obligatorios con el cliente o el equipo. Esa lista funciona como tu política de IA y evita que la pérdida de juicio crítico ocurra por default.

3. Presupuesta la curva de adaptación. Si la transición ronda los seis meses, planifica el impacto en la operación y en el ánimo del equipo. Un piloto acotado, con indicadores definidos desde el inicio —tiempo ahorrado, errores reducidos, coste de operación—, es más defendible ante el board que un despliegue total sin métricas.

Y una cuarta, cultural: si el equipo no puede equivocarse sin consecuencias, no va a experimentar. La tolerancia al fracaso no es un valor decorativo; es la condición que permite que la IA pase de la demo a la operación real.

Conclusión

La IA no falla por falta de herramientas, sino por falta de rediseño. Los datos de adopción en LATAM y España muestran que la mayoría de las empresas está en la fase de eficiencia, y el panel del People Day 2026 de Buk apunta a por qué: automatizar lo existente es fácil y visible, repensar el proceso es incómodo y lento. Para un founder, la diferencia entre ambas rutas se mide en si la inteligencia artificial le da una ventaja competitiva o solo una factura más.