El factor humano decide el ROI de la IA

Cuando una empresa decide poner orden en su uso de la IA, casi siempre empieza por lo mismo: herramientas, permisos, políticas, etc. Se elige la plataforma, se configura el acceso y se redacta un documento de uso aceptable. Todo necesario. Pero quien pega un contrato en un chatbot no es una herramienta, es una persona. Y quien decide usar (o ignorar) el asistente corporativo que tanto ha costado desplegar, también.

Ahí está la paradoja que casi nadie gobierna. Las personas son a la vez el principal riesgo de la IA en la empresa y el factor que decide el ROI. Se puede tener la mejor arquitectura de seguridad y el mejor modelo del mercado. Pero, si el equipo no sabe qué puede hacer, qué no y por qué, el proyecto falla por los dos lados a la vez.

El riesgo no viene de donde crees: viene de la buena intención

Cuando pensamos en fugas de información imaginamos ataques sofisticados o empleados desleales. La realidad es mucho más mundana. Según el Data Breach Investigations Report 2026 de Verizon, el 62 % de las brechas de seguridad implica al factor humano: errores, manipulación mediante ingeniería social o usos indebidos sin intención de dañar.

En el contexto de la IA, esto tiene una cara muy concreta. Nadie pega un listado de clientes en un chatbot público para perjudicar a la empresa. Lo hace para terminar antes un informe. Como vimos al hablar de la shadow AI, casi la mitad del uso de IA generativa en el trabajo pasa por cuentas personales, fuera de cualquier control. El patrón se repite. Las fugas no vienen de gente malintencionada. Estos vienen de gente bien intencionada sin criterio claro sobre qué datos pueden salir del perímetro.

Esto cambia la naturaleza de la solución. Contra un atacante externo funcionan los controles técnicos. Contra la buena intención mal informada, la única defensa que escala es que cada persona sepa distinguir, sin dudar, qué información puede entrar en qué herramienta.

Y el retorno también depende de ellas

La otra cara de la misma moneda es el retorno. El estudio The GenAI Divide del MIT llegó a una conclusión incómoda. El 95 % de los pilotos de IA generativa en empresas no genera un impacto medible en la cuenta de resultados. Y la causa principal no es tecnológica. Los investigadores lo llaman el learning gap. Se trata dela incapacidad de integrar la IA en los flujos de trabajo, las estructuras y la cultura de la organización. Es decir, en las personas.

Boston Consulting Group lo resume en una proporción que debería figurar en cualquier presupuesto de IA: la regla del 10-20-70. El 10 % del esfuerzo de una transformación con IA está en los algoritmos. El 20 % en la tecnología y los datos, y el 70 % restante en las personas y los procesos. La mayoría de las empresas invierte exactamente al revés. Casi todo en licencias y plataforma, casi nada en cambiar cómo trabaja la gente.

El resultado se ve cada día. Licencias de asistentes de IA compradas para toda la plantilla que solo usa de verdad un puñado de personas. La herramienta está; el retorno, no. Porque el retorno no lo genera la licencia, lo genera la persona que ha cambiado su forma de trabajar gracias a ella.

Formar no es enviar un PDF con la política de uso

Si el 70 % del éxito está en las personas, la pregunta es qué significa invertir en ese 70 %. Y no significa enviar un documento de veinte páginas y dar el tema por cerrado. Lo que funciona tiene tres ingredientes:

• Criterio antes que normas. Una política útil no es una lista de prohibiciones, es un marco que cualquiera pueda aplicar en tres segundos. Qué tipos de datos existen en la empresa, cuáles pueden entrar en qué herramientas y a quién preguntar en caso de duda.
• Formación por rol, no genérica. El equipo comercial, el financiero y el de desarrollo no usan la IA para lo mismo ni se juegan lo mismo. La formación que cambia comportamientos es la que trabaja con los casos de uso reales de cada equipo, con sus datos y sus riesgos.
• Referentes internos. La gente aprende a usar la IA sobre todo viendo a compañeros que la usan bien. Identificar y apoyar a esos perfiles acelera la adopción mucho más que cualquier campaña interna.

Y un cuarto ingrediente que lo sostiene todo: una alternativa corporativa que el equipo quiera usar de verdad. La formación empuja, pero si la herramienta aprobada es peor que la que cada uno tiene en el móvil, la batalla está perdida de antemano.

Las preguntas que toda organización debería poder responder

Igual que con las herramientas y los datos, con las personas también hay una foto de partida que vale la pena hacerse. Una organización que gobierna el factor humano de la IA debería poder responder, sin dudar:

• ¿Sabe cada persona del equipo qué datos puede introducir en una IA y cuáles no?
• ¿Quién ha recibido formación práctica, con sus casos de uso reales, y quién solo ha firmado una política?
• ¿Existe un canal para que el equipo proponga nuevos usos de la IA en lugar de adoptarlos por su cuenta?
• ¿Medimos la adopción real de las herramientas que pagamos, o solo las licencias activadas?

Si alguna respuesta es ‘no lo sé con certeza’, ahí está el trabajo por hacer. En Itequia ayudamos a las organizaciones a cubrir ese 70 % que decide el resultado. Desde la adopción de Microsoft Copilot con planes de gestión del cambio hasta la formación a medida en productos Microsoft por roles y equipos. Si quieres saber en qué punto está tu organización, contacta con nosotros.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo se tarda en ver el retorno de una inversión en IA?

Los primeros resultados individuales de la IA generativa, tiempo ahorrado en redacción, resúmenes o análisis; aparecen en cuestión de semanas si la formación es práctica y por rol. El retorno a nivel de proceso, como un ciclo comercial más corto o menos costes externalizados, se mide en trimestres. Así se exige rediseñar el flujo de trabajo y no solo añadir la IA encima. Fijar hitos de revisión a los tres y a los seis meses evita tanto el abandono prematuro como mantener por inercia una inversión que no funciona.

¿Es obligatoria la formación en IA para los empleados según el Reglamento europeo de IA?

Sí. Desde el 2 de febrero de 2025, el artículo 4 del Reglamento europeo de IA (AI Act) obliga a las empresas que utilizan sistemas de IA a garantizar un nivel suficiente de "alfabetización en IA". En concreto, de su personal, adaptado a su contexto y a los sistemas que emplean. La norma no prescribe un curso concreto ni un número de horas. Pero, convierte la formación en una obligación de cumplimiento, no en una buena práctica opcional. Documentar qué formación ha recibido cada empleado es la forma más sencilla de acreditarlo.

¿Cómo se puede medir el retorno de la inversión en IA en una empresa?

El ROI de la IA se mide comparando una línea de base previa al despliegue con métricas de impacto en tareas concretas: horas ahorradas por proceso (preparar una propuesta, cerrar un informe mensual), reducción de costes de trabajo externalizado o acortamiento de plazos de entrega. Sin línea de base previa, cualquier cifra posterior es una estimación. En entornos Microsoft 365, los informes de uso de Microsoft 365 Copilot y los paneles de adopción de Microsoft 365 permiten cruzar esa línea de base con el uso real de cada equipo.