Hay un elefante en la oficina que nadie quiere ver
Mientras desde la dirección de las organizaciones se debate sobre el futuro de la inteligencia artificial, una revolución silenciosa ya está en marcha en el corazón de sus organizaciones.
La IA no es una tecnología del mañana; es una realidad palpable y cotidiana para una gran parte de los empleados que, sin embargo, operan en la sombra, lejos de la mirada de los que “gestionan”.
Las empresas se enfrentan a un imperativo urgente: gestionar un cambio que no solo es inevitable, sino que ya está ocurriendo. No tomar decisiones quizás sea más cómodo, pero es vivir de espaldas a esta nueva era dónde la velocidad del cambio es la norma.
Las áreas de talento y RRHH deberían ser claves en la creación de una cultura que potencie la adopción y acompañe la revolución organizativa que supone la IA
El Uso Oculto de la IA: Incentivos para la Sombra
Lo que vemos en nuestra práctica en las organizaciones españolas o latinoamericanas, es lo que muestran diferentes estudios recientes más centrados en países anglosajones que pintan un cuadro revelador de esta disonancia.
Un informe global de KPMG y la Universidad de Melbourne de 2025 desvela que un asombroso 57% de los empleados que utilizan IA en su trabajo presentan los resultados como si fueran propios.[1]
A este dato se suma el de una encuesta de Laserfiche indica que el 49% de los trabajadores ocultan a sus supervisores el uso de estas herramientas.
Los motivos detrás de este secretismo son variados y complejos. Según la encuesta de Laserfiche, los empleados temen ser percibidos como perezosos (16%), que su iniciativa sea considerada arriesgada (15%) o que contravenga las políticas de la empresa (16%).
Otro informe de Slack y Ynet News de 2025 señala que el 48% de los profesionales prefieren no admitir que usan IA por miedo a parecer incompetentes o por que prefieren que sus ganancias de productividad queden ocultas.
Esta cultura del silencio se ve agravada por la falta de una guía clara desde la dirección. De hecho, un estudio de KPMG sobre la confianza en la IA en 2025 indica que solo el 47% de los empleados reconocen haber recibido formación formal en la materia.
Esta falta de directrices, el temor a ser juzgados y la preferencia de “silenciar” una ganacia de productividad crean un caldo de cultivo perfecto para lo que se conoce como “Shadow AI” o “IA en la sombra”. Se trata del uso de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial no aprobadas formalmente por la empresa. Un fenómeno que, según un informe de Microsoft de 2024, ya afecta al 71% de los trabajadores en el Reino Unido.
Productividad no declarada y productividad infrautilizada
Los empleados, por su cuenta y riesgo, están descubriendo los beneficios de la IA para aumentar su productividad. La automatización de tareas repetitivas, la generación de ideas o el análisis de datos son solo algunas de las aplicaciones que les permiten ser más eficientes. Sin embargo, al operar sin el conocimiento de la organización, se abren brechas de seguridad y fiabilidad y se pierden oportunidades de escalar estas ganancias de productividad a toda la empresa.
Un reciente índice de la fuerza laboral de Slack revela que el uso diario de la IA entre los trabajadores del conocimiento se ha disparado un 233% en los últimos seis meses, y aquellos que la utilizan reportan ser un 64% más productivos y estar un 81% más satisfechos con su trabajo.
Pero, por otro lado, que esta IA este “en la sombra” trae consigo riesgos significativos. La introducción de datos sensibles de la empresa en herramientas de IA públicas y no verificadas puede tener graves consecuencias para la seguridad y la privacidad. Además, la falta de expertise facilita que se genere información sesgada o incorrecta, con el consiguiente impacto en la toma de decisiones.
Pero, probablemente el principal problema para las empresas es que una herramienta valiosa para el trabajo esta infrautilizada, se están aprovechando una mínima parte de todos los beneficios que pudiera generar.
Maximizar beneficios y minimizar riesgos no pasa por la prohibición de la IA o por un control estricto, sino por una gestión del talento proactiva y estratégica. Políticas de talento que permitan asegurar la adopción y el alineamiento organizativo que va a suponer la IA.
RRHH: Gestionar el cambio y gobernar la adopción de habilidades
Las organizaciones necesitan crear una Cultura Colanorativa en el que los empleados se sientan seguros para experimentar con la IA y, sobre todo compartir sus descubrimientos.
Así que además de establecer políticas claras y flexibles sobre el uso de estas herramientas, dar acceso a herramientas y organizar una arquitectura de datos segura, hay que apostar por acelerar tres procesos relacionados con el talento organizativo:
Desarrollo en habilidades digitales en el flujo de trabajo (más allá de la formación tradicional), identificando y dando visibilidad a los “early adopters” y convirtiéndolos en embajadores de cambio en Comunidades de Prácticas omnipresentes en todos los rincones de la organización,- Cultura colaborativa basada en la microinnovación en red para conseguir que las mejores prácticas puedan ser identificadas y escaladas al resto de la organización, mediante metodologías ágiles se requiere dar más relevancia a los equipos (ágiles) en muchos casos interdicisplinares, sin dañar el funcionamiento de la estructura jerárquica.
- Potenciar un liderazgo que articule con la ayuda de una Oficina de Cambio unas líneas estratégicas que aceleren la adopción y que acompañen los cambios y disrupciones profundas en roles y en los procesos durante los próximos años.
Desarrollo en habilidades digitales en el flujo de trabajo
El principal objetivo de la Gestión de RRHH va más allá de una adopción de la IA segura y fiable, debe ser hacer frente a una revolución organizativa.
Obviamente debe asegurar la seguridad, aspectos éticos, la reducción de riesgos y el impacto real de las iniciativas, así como el aprendizaje de habilidades digitales. Pero el objetivo más estratégico debe ser preparar a la organización creando mecanismos de gobierno para las disrupciones de IA agéntica y la AGI. Un camino que debemos comenzar con la IA generativa y los modelos actuales.
Esta es una tarea que no podemos dejar para mañana, es el imperativo más urgente de hoy
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