"Automatizar con IA, pero sin criterio: el error que las empresas deben evitar"

Cuando la adopción se vuelve masiva, la pregunta deja de ser qué puede hacer la IA y pasa a ser qué ocurre cuando la implementamos a escala. No es un desafío técnico, sino organizativo. Y muchas empresas podrían equivocarse si no rediseñan el trabajo a tiempo.

La IA ya está generando ahorros de tiempo relevantes. Tareas que antes llevaban horas ahora se resuelven en minutos: preparación de documentos, síntesis de información, análisis preliminares, comparación de escenarios. La productividad aumenta. Pero ese efecto, por sí solo, no garantiza la creación de valor sostenible. Porque cuando una tecnología cambia la forma de producir, también cambia la forma de organizar el trabajo. Y si ese rediseño no se hace de manera deliberada, lo acaba imponiendo la inercia: automatizaciones mal planteadas, roles que se vacían de contenido y decisiones cortoplacistas que comprometen el desarrollo de talento a medio plazo.

Un ejemplo empieza a ser visible en áreas muy expuestas a la automatización. Si la IA asume parte del trabajo de entrada, la tentación es concluir que sobran determinados perfiles, especialmente los más junior. Sin embargo, además de ser una mala estrategia de construcción de capacidades, es una forma poco realista de afrontar el futuro del trabajo. Se puede ganar eficiencia hoy y perder resiliencia mañana.

Para evitar enfoques erróneos conviene partir de la premisa de que humanos e IA no compiten por las mismas tareas. La IA es especialmente eficaz en velocidad, consistencia, síntesis y ejecución repetible. Las personas lo seguimos siendo en juicio, criterio, contexto, negociación, empatía y responsabilidad. El mayor valor aparece cuando se diseñan modelos de complementariedad, no de sustitución indiscriminada.

En funciones complejas como riesgos, legal, estrategia o negocio, la IA puede estructurar información, detectar señales o preparar escenarios. Así lo estamos haciendo en BBVA. Pero el juicio final, la rendición de cuentas y el porqué de las decisiones siguen siendo humanos, porque la IA desplaza trabajo, sí, pero sobre todo lo reubica hacia tareas de mayor valor.

Y aquí aparece otro punto crítico que suele pasarse por alto: el ahorro de tiempo no se convierte automáticamente en valor. El tiempo liberado puede reinvertirse en calidad, innovación o mejor servicio, traducirse en mayor capacidad productiva o… diluirse en más urgencias, más reuniones y más trabajo irrelevante. La diferencia no la marca la tecnología, sino las decisiones organizativas.

Por eso, el siguiente paso no es solo usar más IA, sino organizar mejor el trabajo con ella. En esa reflexión nos encontramos ahora en nuestra organización: ¿dónde tiene sentido automatizar?, ¿dónde conviene colaborar?, ¿dónde hay que mantener una agencia humana alta? Porque un debate realmente maduro sobre IA no abordará la automatización de roles, sino la de tareas. El matiz es importante, ya que en vez de hablar de puestos que desaparecen deberíamos hablar de conjuntos de tareas que se redistribuyen entre personas y sistemas inteligentes, haciendo que los roles evolucionen en lugar de vaciarse de contenido. Este cambio de enfoque transforma la conversación sobre empleo y productividad.

También hay cada vez más evidencias que sugieren que los impactos de la IA no serán homogéneos. Las ocupaciones con tareas muy estructuradas y repetitivas son más vulnerables cuando la IA se utiliza solo para sustituir. Cuando se emplea para aumentar capacidades humanas, los resultados son muy distintos porque la IA no simplifica el trabajo, sino que lo vuelve más intencional, obligando a personas y organizaciones a decidir conscientemente qué trabajo quieren asumir y cuál delegar.

Todo ello exige un ‘reskilling’ profundo de los empleados, es decir, una recualificación de sus capacidades, en dos direcciones. Por un lado, aprender a trabajar de forma efectiva con la IA, que no solo consiste en saber cómo redactar ‘prompts’, sino también en decidir qué tareas delegar y cuáles no, cómo validar resultados, cómo construir asistentes útiles e integrar la IA en los flujos de trabajo sin perder control ni calidad. Por otro, reforzar las capacidades humanas que más valor ganan en este contexto, como el criterio y el juicio profesional, la comunicación y la empatía, la capacidad de coordinar y priorizar trabajo, negociar y alinear intereses, y el sentido de propósito para decidir qué merece la pena hacer, y no solo cómo hacerlo más rápido.

La IA ya no es un reto tecnológico, sino organizativo. Las empresas que lo entiendan así podrán capturar su verdadero valor. Las que no, descubrirán demasiado tarde que automatizar sin rediseñar el trabajo no es transformación, es solo una eficiencia mal entendida.