La IA ya está en las empresas, y en muchas nadie ha decidido cómo

La inteligencia artificial ya está en las empresas, y en muchas nadie ha decidido cómo se va a usar. Esa falta de decisión deja a Gestión Humana frente a un trabajo que nadie le asignó y que le corresponde.

Entre colegas circula la idea de que los equipos de Gestión Humana están paralizados ante la IA. Antes de usarla como punto de partida buscamos datos que la respalden, y no encontramos ninguna medición de cuántos equipos están detenidos ni de por qué. Lo que sí encontramos son datos sobre el espacio que deja esa quietud, y de eso trata este texto.

La IA ya está adentro, y sin plan

En 2024, Microsoft y LinkedIn encuestaron a 31 000 personas en 31 países sobre el uso de IA en el trabajo. En 2025, Gartner le preguntó a líderes de Recursos Humanos si sus organizaciones estaban obteniendo valor de estas herramientas.

Importa saber quién pregunta. Microsoft y LinkedIn promueven estas herramientas, y Gartner vende asesoría a áreas de RR. HH. Eso no invalida los datos, pero forma parte de su contexto. La encuesta de Microsoft y LinkedIn recoge lo que cada persona declara. La de Gartner a líderes de RR. HH. fue de 114 personas, una muestra pequeña. Tampoco todo apunta hacia el riesgo: en otra encuesta de Gartner, a casi 3 000 empleados, el 62% dijo que la IA le había ahorrado tiempo.

Nuestra lectura, que es una interpretación y no un dato: si la mayoría de quienes usan IA la trae por su cuenta y los propios líderes reconocen que falta un plan, las decisiones sobre cómo se usa se van acumulando una por una, persona por persona. Varias de esas decisiones son de Gestión Humana aunque no lleguen con ese rótulo. Qué información de colaboradores o de candidatos se pega en una herramienta externa. Qué se les dice cuando interviene un sistema. Quién responde si falla.

Donde el error tiene nombre y apellido

Equivocarse al resumir una reunión cuesta poco. Equivocarse al ordenar candidatos cuesta una oportunidad de empleo, y los casos documentados que encontramos vienen de ahí.

Amazon empezó a construir una herramienta interna de reclutamiento en 2014. Según el reporte de Reuters de 2018, la entrenó con los CV recibidos durante diez años, en su mayoría de hombres, y el sistema aprendió a penalizar currículos que incluían la palabra "women's" y a graduadas de dos universidades de mujeres. Amazon intentó corregirlo y no pudo garantizar que no encontrara otros patrones. El equipo se disolvió a inicios de 2017. Los reclutadores, según el mismo reporte, nunca se basaron solo en sus rankings.

En 2024, dos investigadoras de la Universidad de Washington probaron tres modelos abiertos de lectura de texto con 554 CV, 571 descripciones de puesto y 120 nombres, cerca de tres millones de combinaciones. Los modelos favorecieron los CV con nombres asociados a personas blancas el 85% de las veces. Fue un experimento con modelos abiertos y no una prueba de las herramientas comerciales que usa una empresa en particular.

Los tres casos dejan una lección que es interpretación nuestra: una herramienta aprende de lo que se le muestra, y lo que le mostramos suele ser nuestra historia de contratación, con sus preferencias incluidas. Quien conoce esa historia, y sabe qué decisiones del pasado no se repetirían hoy, es quien estuvo en las entrevistas y en los comités de selección.

Lo que sabemos y lo que no

Por qué le toca a Gestión Humana

Gartner, en su informe de 2025, plantea que Recursos Humanos debería ayudar a los empleados a identificar usos de la IA, trabajar con tecnología en la formación de habilidades, acordar con la alta dirección qué resultados se esperan del tiempo ahorrado y rediseñar los procesos y los roles, en lugar de esperar que las personas se adapten solas. Son recomendaciones de la firma y no un resultado estadístico.

Nuestra posición, que es una opinión, tiene otro punto de partida. Le toca porque las decisiones que se quedan sin dueño son decisiones sobre personas: sus datos, sus oportunidades de empleo y sus puestos. Ningún otro cargo de la empresa tiene eso como función.

Prudencia o parálisis

Si lo que frena a un equipo es el miedo a equivocarse con datos de personas, ese miedo está bien dirigido. Lo que separa a la prudencia de la parálisis es si existe un siguiente paso con fecha.

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La prudencia tiene fecha de revisión. La parálisis no.

Lo que dice la regulación, donde ya existe

Esa norma no nos obliga en República Dominicana. La traemos porque muestra cómo se clasifica la selección con IA en otro lugar, como un espacio donde un error le hace daño a una persona. Qué regulación local aplica es una pregunta para el área legal de cada empresa.

Por dónde empezar

No hace falta saber programar para dar el primer paso. Hace falta conocer el proceso que se va a tocar, y esa parte ya la conocemos.

Preguntarle a un equipo de Gestión Humana si ya usa IA dice poco. Preguntarle quién decidió cómo, con qué datos de personas y quién responde si falla dice bastante más. Escribimos antes sobre lo que no debería automatizarse, sobre los datos que no deciden por nosotros y sobre el desgaste de hacer Gestión Humana a la carrera.

Fuentes

1. Microsoft y LinkedIn (2024). 2024 Work Trend Index on the state of AI at work.
2. Gartner (2025). Gartner Survey Shows 88% of HR Leaders Say Their Organizations Have Not Realized Significant Business Value from AI Tools. Encuestas de julio de 2025 a 114 líderes de RR. HH. y 2 986 empleados.
3. Reuters (2018). Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. Versión publicada por Euronews.
4. GeekWire (2024). AI overwhelmingly prefers white and male job candidates in new test of resume screening bias. Estudio de K. Wilson y A. Caliskan, Universidad de Washington.
5. Holland & Knight (2025). Federal Court Allows Collective Action Lawsuit Over Alleged AI Hiring Bias.
6. Gibson Dunn (2026). EU AI Act Omnibus Agreement: Postponed High-Risk Deadlines and Other Key Changes.
7. Usercentrics (2026). EU AI Act Deal: Digital Omnibus Now in Force.