El 5 de junio, CIONET España organizó una mesa redonda en colaboración con Prosci bajo el título «Tecnología y conducta: Claves para la asimilación de la IA en tu equipo», en la que exploramos cómo la tecnología debe ser asimilada, no sólo adoptada, por los equipos, requiriendo orientación, contexto y propósito para integrar la IA en los flujos de trabajo diarios. Se trataron temas como el diseño de experiencias de usuario para impulsar los comportamientos deseados desde el primer día; estrategias de adopción desde el primer día para anticiparse a las reacciones negativas, implicar a las personas desde el principio y apoyar el cambio con planes realistas; y la formación de líderes de nivel medio para que actúen como facilitadores del cambio, adaptando la toma de decisiones y las responsabilidades de las funciones para capacitar a los equipos en un entorno impulsado por la IA.
En un entorno donde la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa lejana sino una herramienta presente, la verdadera pregunta que deben hacerse las organizaciones no es "¿deberíamos adoptar IA?", sino "¿estamos preparados para que las personas que forman parte de nuestra organización la adopten de forma efectiva y sostenible?"
Uno de los primeros puntos sobre la mesa fue el nivel de conciencia real que tienen las organizaciones respecto al reto humano de la transformación tecnológica. Si bien muchas compañías ya trabajan con herramientas de IA o han puesto en marcha pilotos, no siempre está claro que comprendan que el verdadero desafío no es tecnológico, sino conductual.
Muchas veces se asume que, con implementar una solución, el cambio se producirá por sí solo. Sin embargo, la realidad es más compleja. La adopción de IA conlleva una reconfiguración profunda de los procesos de trabajo, de las relaciones entre áreas y de las competencias necesarias. No se trata solo de integrar tecnología en los flujos operativos, sino de preparar emocional, cultural y profesionalmente a quienes van a convivir con ella.
La implantación de IA no termina con la puesta en marcha de una herramienta. De hecho, ahí es donde comienza la parte más compleja: el cambio de comportamiento, mentalidad y formas de trabajo de las personas que deben convivir con esa nueva tecnología. Y para que ese cambio ocurra, la gestión del cambio no puede ser una fase secundaria. Debe ser una estrategia transversal e inicial, apoyada por una comunicación clara, objetivos medibles y compromiso desde la dirección.
Del "qué" al "cómo": transformar sin dejar a nadie atrás
A medida que se generaliza el uso de IA, la pregunta ya no es qué hacer, sino cómo hacerlo. Y hacerlo bien significa evitar que la tecnología cree brechas dentro de los equipos. La brecha no siempre es generacional o técnica: muchas veces es emocional o relacional, y surge de la sensación de no participar en el cambio.
Un error común en muchas organizaciones es suponer que la adopción tecnológica es un proceso automático. Nada más lejos de la realidad. La asimilación requiere una combinación de estructura, acompañamiento y participación activa. Es especialmente importante en herramientas dirigidas a mejorar la productividad individual, ya que su impacto es más difícil de medir y su adopción depende en gran parte de la experiencia del usuario.
Además, el "cómo" también implica planificar las fases de despliegue con tiempo, claridad y criterios de priorización. ¿Se empieza por los perfiles más tecnológicos? ¿O por aquellos que más beneficio pueden obtener de la IA? ¿Quién forma a quién? Todas estas preguntas deben resolverse antes de dar el salto.
En este sentido, la velocidad de adopción varía según el perfil del usuario y el contexto del equipo. Por eso es fundamental identificar desde el inicio quiénes son los verdaderos afectados por el cambio y diseñar con ellos las estrategias de acompañamiento. Incluir a los usuarios desde la fase de diseño no solo enriquece el desarrollo, sino que multiplica las posibilidades de éxito.
El valor del acompañamiento
Formar no es lo mismo que acompañar. Una de las ideas más repetidas durante la conversación fue que la formación teórica, por sí sola, no basta. La clave está en el aprendizaje práctico, en permitir que las personas interactúen con la tecnología desde el principio.
Acompañar implica estar disponible, resolver dudas, ofrecer espacios seguros para equivocarse y volver a intentarlo. Implica reconocer que cada persona tiene un ritmo distinto y que el miedo al cambio es tan natural como legítimo. Solo cuando ese miedo se gestiona y se acompaña, puede convertirse en una palanca positiva.
Este enfoque permite no solo mejorar la competencia técnica, sino también reducir resistencias y generar un mayor sentido de pertenencia. El acompañamiento, además, no termina con la implementación. De hecho, el seguimiento posterior a menudo es más largo e importante que la propia fase de despliegue.
Herramientas como las comunidades de práctica, donde los usuarios pueden compartir experiencias, dudas y soluciones, son una vía eficaz para consolidar el cambio y fomentar la cultura de adopción desde dentro. Estas comunidades refuerzan la idea de que la transformación no es algo que "nos hacen" desde fuera, sino un proceso colectivo que construimos desde dentro.
Otro punto clave fue la necesidad de ampliar el foco. No basta con hablar de gestión del cambio como un proceso puntual o aislado. Lo que muchas organizaciones necesitan es un auténtico gobierno de la transformación: una estructura transversal y permanente que asegure la coherencia, la alineación estratégica y la continuidad de los esfuerzos de cambio.
En la práctica, pocas compañías cuentan con áreas específicas dedicadas a esta labor. La mayoría opta por abordarla desde distintas direcciones —IT, RRHH, negocio—, lo que puede resultar en una fragmentación de responsabilidades y en un exceso de autonomía. Esta falta de coordinación provoca que diferentes equipos adopten soluciones dispares, colaboren con proveedores distintos o incluso se solapen esfuerzos sin una hoja de ruta común. En lugar de acelerar la transformación, esto genera ineficiencia, confusión y, en muchos casos, rechazo.
El gobierno de la transformación no implica centralizar todas las decisiones, sino establecer un marco organizativo claro, con principios compartidos, criterios homogéneos y una visión global. Se trata de garantizar que cada iniciativa tecnológica responda a un propósito de negocio definido y medible, y que esté acompañada del soporte humano necesario para que prospere.
La transformación, en definitiva, requiere orden, disciplina organizativa y una gobernanza clara. De lo contrario, el caos tecnológico —aunque bienintencionado— puede acabar neutralizando cualquier avance y afectando a la credibilidad interna de los procesos de cambio. Un gobierno sólido no paraliza la innovación; al contrario, la canaliza con sentido estratégico y visión de largo plazo.
Diversidad de perfiles, diversidad de estrategias
Uno de los prejuicios más frecuentes es suponer que los usuarios jóvenes se adaptarán mejor a las nuevas tecnologías. Pero la experiencia demuestra que la edad no es un factor determinante. Existen perfiles senior altamente curiosos y adaptables, y perfiles jóvenes con mayores resistencias.
Además, el contexto laboral, la carga de trabajo, la experiencia previa o incluso el estilo de liderazgo del equipo influyen más en la adopción que la edad o el cargo. Por eso es fundamental diseñar estrategias adaptadas a cada perfil, más allá de las etiquetas. Escuchar, observar y acompañar son pasos esenciales para asegurar que nadie se quede atrás.
Y una vez más, las comunidades de usuarios pueden ser aliadas potentes para romper silos, compartir aprendizajes y generar referentes internos. Cuando alguien de tu mismo nivel, con tus mismos miedos y tareas, te cuenta cómo ha integrado una herramienta de IA en su día a día, el cambio se vuelve más posible.
Liderazgo desde arriba, impulso desde dentro
El cambio tecnológico necesita liderazgo. Pero no cualquier tipo de liderazgo. Es imprescindible que los proyectos de transformación cuenten con un patrocinio claro desde la alta dirección. No se trata de delegar la adopción en los equipos, sino de liderar desde el ejemplo.
Un liderazgo efectivo en este contexto implica visión, comunicación y coherencia. Significa que los directivos no solo defienden la IA en los discursos, sino que la integran en sus propios procesos y decisiones. Que hacen visibles sus beneficios y legitiman el esfuerzo necesario para adoptarla.
El rol del "sponsor" no es solo el del CEO o CIO. Son también los usuarios avanzados, los impulsores informales, aquellos que comparten los beneficios de la herramienta y motivan a otros a subirse al carro. En organizaciones maduras, este liderazgo compartido es clave para consolidar una cultura de innovación continua.
Más allá del conocimiento: desarrollar habilidades
Una de las afirmaciones más potentes de la sesión fue que el conocimiento en sí mismo no transforma. Lo que transforma es la habilidad. No se trata solo de saber que existe una herramienta, sino de tener la capacidad real de integrarla en el trabajo diario.
Por eso, la formación tradicional debe complementarse con experiencias prácticas, mentorías, retos guiados y espacios donde los errores no penalicen, sino que enseñen. La transferencia de conocimiento solo es efectiva si se traduce en una mejora tangible en el desempeño.
Las organizaciones deben invertir no solo en formación, sino en desarrollo de capacidades, acompañamiento práctico y empoderamiento real de sus equipos. Hacer que las personas pasen de ser usuarias pasivas a protagonistas activas de la transformación.
¿Qué significa que una herramienta de IA se haya adoptado con éxito? ¿Se mide por el número de licencias activas? ¿Por las sesiones iniciadas?
La respuesta es más compleja. La implantación tecnológica debe evaluarse desde una doble perspectiva: el retorno de la inversión en la herramienta (productividad, eficiencia, ahorro) y el retorno del acompañamiento humano (velocidad de adopción, nivel de competencia, satisfacción).
Algunos indicadores objetivos —como el número de interacciones o el uso sostenido— pueden combinarse con métricas cualitativas: barreras encontradas, feedback de usuarios, propuestas de mejora. Escuchar estas voces es tan importante como medir cifras. De hecho, a veces una bajada en el uso puede estar más relacionada con una mala comunicación o con falta de contexto que con la herramienta en sí.
Además, evaluar la transformación implica analizar cómo ha cambiado el flujo de trabajo, qué nuevos aprendizajes han surgido y cómo se percibe la tecnología dentro de la cultura de la organización.