Hay una pregunta que cada vez escuchamos más en comités, foros y conversaciones empresariales: “¿Cómo podemos adoptar la Inteligencia Artificial?”. Y, probablemente, la pregunta ya no sea esa. El verdadero reto no es adoptar una tecnología, sino cambiar hábitos, procesos, formas de decidir y maneras de trabajar.
La Inteligencia Artificial (IA) no es una capa mágica que se instala sobre una organización para hacerla automáticamente más eficiente. Solo genera impacto cuando conecta con problemas reales, cuando las personas confían en ella y cuando se incorpora de forma natural al trabajo cotidiano.
Esta fue una de las ideas centrales que compartí en la mesa redonda organizada por APD y Holístic sobre la adopción de la IA en la empresa, en la que participaron profesionales de sectores tan distintos como la banca, la logística, el ámbito legal y la educación digital. La conversación dejó una conclusión clara: ya no estamos en el momento de hablar solo de potencial. Ha llegado el momento de convertir la IA en valor real.
La IA como palanca de productividad y valor para las personas
En el sector financiero, el uso de modelos analíticos avanzados no es nuevo; lleva años aplicándose en el análisis de riesgos, la optimización de procesos internos y la detección del fraude. Lo que ha cambiado radicalmente es la irrupción de la IA generativa y su capacidad para democratizar herramientas avanzadas, poniéndolas al alcance de perfiles muy diversos dentro de las organizaciones.
Hoy ya no hablamos solo de equipos técnicos especializados. Hablamos de profesionales que se apoyan en la IA en su agenda diaria para:
- Sintetizar grandes volúmenes de información.
- Redactar primeros borradores y estructurar documentación.
- Ordenar ideas o extraer conclusiones accionables de una reunión.
Ahí empieza la verdadera transformación digital: en liberar tiempo de tareas mecánicas para reinvertirlo en un mejor asesoramiento, una atención personalizada y decisiones más estratégicas que refuercen la confianza del cliente. La visión no es sustituir a las personas, sino capacitarlas, devolviéndoles foco y capacidad de criterio.
En ningún caso nuestra visión es sustituir a las personas, sino capacitarlas para que puedan hacer cosas de más valor y dejar de lado todas estas manualidades que les hacen perder el tiempo. La IA no debe entenderse como una amenaza, sino como una oportunidad para devolver tiempo, foco y capacidad de criterio a las personas.
Aprendizajes compartidos para una adopción responsable de la IA
En nuestra aproximación distinguimos tres grandes áreas de desarrollo: herramientas de productividad para empleados, proyectos de IA aplicados a procesos concretos y usos en canales de interacción con clientes.
Este último punto requiere especial prudencia: la IA puede aportar agilidad en gestiones mecánicas, como localizar una oficina o bloquear una tarjeta, pero no debe sustituir el asesoramiento humano cuando el cliente necesita acompañamiento, criterio y personalización.
La mesa redonda permitió contrastar esta visión con experiencias muy diferentes. Eugeni Fibla (Bolian / Akoma), desde el ámbito logístico, explicó cómo la IA predictiva les ayuda a anticipar demanda y optimizar un almacén altamente automatizado.
Su aprendizaje fue muy claro: empezar por un problema concreto que “duela”, con impacto económico directo y con datos suficientemente estructurados. Sin calidad del dato, la tecnología pierde utilidad.
El verdadero desafío no es técnico, es humano
Desde el sector legal, Delia Rodríguez (Roca Junyent) subrayó la importancia de la gobernanza, la revisión humana y el control del denominado Shadow AI: el uso de herramientas externas sin supervisión corporativa. Su reflexión conecta especialmente con sectores regulados como el financiero, donde innovar exige hacerlo bajo un marco claro de seguridad, cumplimiento y protección de la información.
Eloi Noya (Founderz), aportó una visión muy práctica sobre formación y automatización. En su caso, la IA está permitiendo escalar servicios de atención a comunidades muy amplias, así como personalizar propuestas y experiencias de aprendizaje. También puso el foco en un punto clave: los mandos intermedios necesitan entender qué puede hacerse realmente con IA para poder repensar los flujos de trabajo de sus equipos.
Esta idea es fundamental. En una gran organización, el reto no es solo técnico. Es profundamente humano. Tiene que ver con el miedo a equivocarse, con la incertidumbre sobre qué se puede hacer y qué no, con la dificultad de cambiar rutinas consolidadas y con la necesidad de demostrar utilidad de forma muy práctica.
De aquí a dos o tres años la IA a nivel de productividad personal se volverá invisible, transparente e integrada en nuestro trabajo diario. La pregunta ya no será si la estás utilizando, sino cómo éramos capaces de trabajar antes sin ella.
La adopción empieza por la utilidad percibida
En Banco Sabadell estamos viendo que la adopción no va de edad, sino de utilidad percibida. Conviven profesionales con décadas de experiencia bancaria y personas más jóvenes que han incorporado la IA con mayor naturalidad. La clave está en conectar ambos mundos: conocimiento profundo del negocio y nuevas capacidades digitales. Por eso impulsamos formación, workshops, acompañamiento y comunidades internas (Engage) en las que los propios compañeros comparten casos de uso y aprendizajes.
Cuando alguien ve que una tarea que antes le llevaba dos horas puede resolverse en cinco minutos, siempre con supervisión y criterio profesional, la barrera de entrada desaparece. La adopción no se produce por decreto. Se produce cuando una persona entiende para qué le sirve la herramienta y cómo puede aplicarla mañana en su trabajo.
Por eso, el retorno de la IA no estará únicamente en grandes proyectos estratégicos. También estará en lo cotidiano: resumir mejor, preparar mejor una visita, reducir fricción documental, mejorar la calidad de un borrador, acelerar la búsqueda de información o transformar una reunión larga en conclusiones accionables.
De proyectos aislados a hábitos de trabajo con IA
En una organización grande, pequeñas mejoras bien adoptadas y replicables pueden generar un impacto extraordinario. Pero para conseguirlo hay que priorizar bien. No todas las ideas merecen convertirse en proyecto. En nuestro caso, los casos de uso deben responder a criterios claros: retorno, viabilidad, seguridad, escalabilidad y encaje regulatorio. Y, cada vez más, deben nacer desde las áreas de negocio, porque son quienes conocen mejor los procesos, los dolores y las oportunidades reales.
Mirando hacia los próximos años, compartí también una convicción: la IA aplicada a la productividad personal se volverá invisible, formará parte natural de nuestro trabajo diario. Igual que hoy no nos preguntamos si usamos internet, correo electrónico o herramientas colaborativas como Teams, llegará un momento en que la pregunta ya no será si utilizamos IA, sino cómo éramos capaces de trabajar antes sin ella.
La Inteligencia Artificial no necesita siempre grandes titulares. Necesita buenos hábitos. Necesita confianza, método, criterio y personas capaces de incorporar de una manera responsable a su día a día.
