Ingenia en conjunto con la Universidad del Salvador (USAL), realizaron una investigación que evalúa cómo la Inteligencia Artificial (IA) está transformando los procesos de aprendizaje y el desarrollo de habilidades en organizaciones latinoamericanas.
El estudio arrojó que la mayoría de las organizaciones están generando valor con Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), no a través de grandes disrupciones, sino mediante mejoras incrementales que reducen riesgos y permiten construir capacidades organizacionales de forma gradual.
Este enfoque reconoce que las transformaciones masivas requieren tiempo, inversión en datos e infraestructura, y un marco ético sólido, por lo que las empresas optan por comenzar con aplicaciones de bajo riesgo y alto impacto inmediato.
Según la investigación, que fue realizada por un grupo de alumnas de la carrera de Psicopedagogía de la Universidad del Salvador, bajo la supervisión de las docentes Natalia Castro y Graciela Monterroso, la adopción de GenAI en el contexto latinoamericano avanza de forma incremental, priorizando la automatización de tareas y la eficiencia operativa, antes que una transformación estratégica profunda.
Los hallazgos variaron en función al público encuestado: en primer lugar, entre los colaboradores se observó una incorporación incipiente de GenAI, centrada en tareas operativas como redacción, síntesis de información o automatización de documentos. Si bien existe una valoración positiva del potencial de estas herramientas, también emergen barreras significativas: miedo al reemplazo, baja capacitación técnica, y desconocimiento sobre el uso ético y seguro de la IA.
“Las habilidades más necesarias en este nivel incluyen la formulación efectiva de prompts, la interpretación crítica de resultados generados por IA, y la capacidad de integración con herramientas de uso cotidiano. La tendencia muestra que quienes experimentan con estas herramientas de forma autónoma obtienen mayor provecho, aunque aún sin una estructura formal que los acompañe”, sostuvo Castro.
Por su parte, los líderes muestran un nivel intermedio de adopción, con un enfoque más estratégico y orientado a la mejora de procesos, la toma de decisiones basadas en datos y la exploración de casos de uso con potencial transformador.
Un hallazgo clave es la dualidad entre entusiasmo por la innovación y prudencia frente a los riesgos reputacionales, regulatorios o de escalabilidad.
“La mayoría aún espera señales claras de retorno antes de promover proyectos de mayor envergadura. La tendencia emergente apunta a líderes que funcionan como patrocinadores de pilotos, promoviendo una cultura de experimentación responsable”, añadió la experta.
Por último, el área de Recursos Humanos es identificada como clave en la transición hacia una organización habilitada por IA.
Su adopción está creciendo, especialmente en funciones de analítica predictiva del talento, automatización de evaluaciones, y rediseño de procesos de selección.
Sin embargo, enfrentan desafíos particulares: falta de marcos éticos claros, escasa capacitación específica y un rol aún reactivo frente al cambio.
“En la actualidad la adopción de GenAI es desigual entre los distintos públicos organizacionales, con niveles, necesidades y barreras específicas por rol. La ausencia de estrategias segmentadas de formación, el temor al reemplazo y la falta de marcos de gobernanza limitan el impacto transformador de la tecnología”, mencionó Castro.
Al mismo tiempo, se observa una tendencia clara: quienes experimentan con GenAI desde la práctica, con cierto nivel de autonomía, suelen liderar el cambio desde abajo, en paralelo a la estrategia formal.
Esto refuerza la necesidad de diseñar intervenciones diferenciadas por perfil, promover comunidades de aprendizaje y construir capacidades internas que permitan escalar el valor de la IA de forma segura, ética y sostenida.
Ante estos resultados, y para acelerar la madurez digital, los expertos recomiendan impulsar pilotos con objetivos medibles y escalables, acompañados por espacios de reflexión interfuncionales que permitan convertir pequeñas pruebas en aprendizajes organizacionales sostenidos.
“Una estrategia efectiva consiste en diseñar experiencias de capacitación breves y prácticas, integradas al flujo de trabajo, “learning in the flow”, que combinen recursos asincrónicos con dinámicas colaborativas, al tiempo que se comunica con claridad el propósito de la IA como herramienta de apoyo y no de reemplazo”, sentenció Castro.
Además, hoy es fundamental adoptar un enfoque segmentado según perfiles, ya que cada rol cuenta con diferentes niveles de adopción, habilidades requeridas y desafíos específicos.
“La transformación digital no se trata solo de incorporar tecnología, sino de rediseñar las formas en que aprendemos, colaboramos y lideramos. El verdadero desafío no es adoptar IA, sino construir organizaciones donde el aprendizaje humano y la inteligencia artificial evolucionen de forma conjunta”, finalizó Castro.
