La transformación real ocurre cuando logras cambios en la forma de trabajar en el día a día

¿Cómo definiría la propuesta de valor de Elev8 para las organizaciones con las que trabaja?

Elev8 es el partner que acompaña a las empresas en su transformación AI de principio a fin. No vendemos cursos, diseñamos el camino para que una organización pase de tener herramientas de IA compradas a tener equipos que realmente trabajan con IA en su día a día. En la práctica, esto se traduce en cuatro fases: primero diagnosticamos dónde está la empresa, qué procesos son automatizables y qué gaps de competencia existen. Después capacitamos al equipo con formación específica ligada a objetivos reales de negocio. Luego, implementamos los workflows y automatizaciones para que todo funcione. Y, finalmente, acompañamos de forma continua para que la adopción sea sostenible.

La diferencia con un proveedor de formación clásico es clara. No desaparecemos después de un curso de ocho horas. Nos quedamos hasta que el cambio se ha producido de verdad.

Elev8 ha evolucionado de escuela de formación en IA a partner de transformación AI. ¿Qué les llevó a dar ese paso y qué implica en la práctica?

Veíamos un patrón que se repetía: una empresa nos contrataba un programa de formación en IA, los asistentes salían entusiasmados, y tres meses después la adopción real no era la deseada. El conocimiento estaba, pero nadie había cambiado los procesos. Ahí entendimos que la formación sola no mueve la aguja. Lo que de verdad transforma es combinar la capacitación con un diagnóstico previo que identifique oportunidades concretas, y una implementación posterior que lleve esas oportunidades a la realidad operativa del cliente. Para este, implica pasar de comprar un servicio puntual a tener un socio que entiende su negocio y se compromete con resultados medibles. Para nosotros, implicó incorporar perfiles nuevos (gente que sabe construir agentes de IA, automatizaciones, integraciones) además de los formadores que ya teníamos.

Las empresas suelen buscar formación en IA, pero ¿es realmente formación lo que necesitan? ¿Qué descubren cuando profundizan en su situación?

Casi siempre llegan diciendo: “Queremos formar a nuestro equipo en IA”. Pero cuando rascas un poco, descubres que el problema real no es falta de conocimiento, sino falta de un plan. Tienen herramientas compradas (muchas veces, Copilot) pero nadie ha rediseñado los procesos para aprovecharlas. Pagan la licencia y esperan que la magia ocurra sola.

 Lo que realmente necesitan muchas empresas es alguien que les ayude a ‘mapear’ qué procesos concretos pueden mejorar con IA, priorizar por impacto, y luego sí, formar al equipo

A veces incluso tienen dudas con las licencias, qué necesitan comprar, qué herramientas son útiles, etc. Nosotros usamos un test muy básico para detectar esto: preguntamos cuál es la primera aplicación que abre el equipo al encender el ordenador. Si la respuesta sigue siendo Outlook o Gmail, no hay transformación real, independientemente de cuántas licencias de IA hayan comprado.

Lo que realmente necesitan es alguien que les ayude a mapear qué procesos concretos pueden mejorar con IA, priorizar por impacto, y luego sí, formar al equipo, pero con un objetivo operativo claro. No “aprende a usar ChatGPT” sino “vas a automatizar el flujo de validación de facturas y aquí te enseñamos cómo”.

¿Cómo se adaptan sus servicios a las particularidades de cada organización? Y ¿cómo garantizar que responden a las necesidades de la estrategia de negocio de la empresa?

Todo empieza por el diagnóstico. No proponemos nada hasta que no entendemos la operativa real del cliente: sus procesos, sus herramientas, sus restricciones de compliance y, sobre todo, el nivel de madurez AI de sus equipos. Ese diagnóstico genera un roadmap personalizado que el cliente puede implementar solo o con nosotros.

La clave es que cada fase del proceso está vinculada a métricas de negocio, no a métricas de aprendizaje. No medimos si alguien “completó el módulo 3”. Medimos si el equipo ha reducido las horas manuales de reporting, o si el departamento de compras ha automatizado la conciliación. Eso nos obliga a entender el negocio antes de proponer nada.

Hay un tema práctico importante. Muchas grandes empresas nos dicen que por compliance solo pueden usar Microsoft Copilot. Perfecto. No imponemos herramientas. Trabajamos con lo que el cliente tiene y le sacamos el máximo partido. El error es pensar que por pagar una licencia la gente va a cambiar su forma de trabajar.

¿Cómo se mide el éxito de una transformación AI? ¿Ha cambiado lo que las empresas consideran “buenos resultados” respecto a hace un año? 

Ha cambiado radicalmente. Hace un año el éxito era “hemos formado a 200 personas” o “el 85 % dio una valoración positiva en la encuesta de satisfacción”. Hoy eso no le vale a nadie. Los indicadores que importan ahora son operativos: horas semanales ahorradas en tareas automatizables, reducción de errores en procesos repetitivos, velocidad de ejecución. Y, sobre todo, un indicador que nosotros miramos mucho: el porcentaje de empleados que usa IA a diario. Según los datos más recientes, apenas un 10 % de los empleados usa la IA de forma diaria. Ese dato duele, pero es el termómetro real de si la transformación está funcionando o es solo cosmética.

El cambio de mentalidad que estamos viendo es que las empresas han dejado de medir inputs (cuánto invertimos en formación) y empiezan a medir outputs (cuánto ha cambiado la forma de trabajar). Eso para nosotros es muy buena noticia, porque nuestro modelo está diseñado exactamente para eso.

La adopción real de la IA en el día a día implica un cambio de mindset que no siempre se consigue. ¿Cómo ayudan a sus clientes a gestionarlo?

El cambio de mindset es probablemente el reto más difícil, y no se resuelve con un curso de ocho horas. La tecnología cambia cada semana, así que lo que funciona es el acompañamiento continuo, lo que llamamos lifelong learning aplicado a IA.

En la práctica hacemos tres cosas. Primero, identificamos a los early adopters dentro de la organización (ese 10 % que ya está usando IA por su cuenta) y los convertimos en champions internos. Son los mejores embajadores del cambio porque hablan el idioma de sus compañeros. Segundo, trabajamos con los mandos intermedios, que son donde el cambio se frena o se acelera. Si el manager no entiende cómo la IA cambia los workflows de su equipo, todo se queda en buenas intenciones. Y tercero, intervenimos directamente en los procesos: no solo enseñamos, implementamos. Cuando alguien ve que una tarea que le costaba dos horas ahora se resuelve en quince minutos, el mindset cambia solo.

El gran enemigo no es la resistencia al cambio en sí. Es el miedo. Al compliance, a la seguridad de datos, a equivocarse. Nuestro trabajo es crear un entorno donde experimentar con IA sea seguro y tenga apoyo.

¿Qué papel debería jugar el departamento de RRHH en la transformación AI de una organización?

RRHH tiene una oportunidad histórica que no puede dejar pasar. Hasta ahora, la transformación AI en muchas empresas la está liderando IT o el CTO. Y cuando eso pasa, la transformación es tecnológica, pero no humana. Se compran herramientas, se despliegan licencias, y nadie acompaña a las personas en el cambio.

El rol natural de RRHH en este contexto es ser el arquitecto de la capacidad organizativa. No se trata de gestionar estructuras o justificar nuevas contrataciones. Se trata de multiplicar el impacto del talento que ya existe. La obsesión por crecer añadiendo headcount es una trampa: la prima salarial para perfiles con habilidades de IA se ha disparado y contratar talento nuevo es carísimo. El reto real es escalar sin engordar la estructura.

RRHH debería sentarse con Operaciones y Finanzas para ‘mapear’ qué procesos son automatizables, qué competencias faltan, y diseñar un roadmap de transformación. Si RRHH no lidera esto, lo hará IT. Y entonces la transformación será de herramientas, no de personas. Y las herramientas sin personas que las usen bien no sirven de nada.

¿Puede compartir un ejemplo concreto de cómo una empresa ha pasado de “usar IA como herramienta” a trabajar de forma AI-native?

Sin dar nombres, puedo hablar de un caso reciente con una empresa de ecommerce que nos llamó inicialmente para un programa de formación en IA para su equipo de operaciones. Cuando hicimos el diagnóstico, descubrimos que había tres procesos clave en su operativa diaria (gestión de catálogo, atención al cliente y reporting interno) que consumían una cantidad desproporcionada de horas manuales. El equipo conocía las herramientas de IA, pero nadie había conectado los puntos entre esas herramientas y sus procesos concretos.

Según los datos más recientes, apenas un 10 % de los empleados usa la IA de forma diaria. Ese dato duele, pero es el termómetro real de si la transformación está funcionando o es solo cosmética

Lo que hicimos fue diseñar un plan que combinaba formación con implementación. Formamos al equipo en las competencias que necesitaban para los nuevos workflows, y en paralelo construimos las automatizaciones y configuramos los agentes. En seis semanas, el equipo pasó de hacer tareas manuales repetitivas a supervisar workflows automáticos. No eliminamos puestos, redistribuimos el tiempo hacia tareas de mayor valor.

La clave fue que no les enseñamos IA en abstracto. Les enseñamos a resolver sus problemas concretos con IA. Y luego les entregamos la solución funcionando.

¿Qué aprendizajes extraen de la experiencia con distintas organizaciones?

Hay tres que se repiten en casi todas las empresas con las que trabajamos. El primero es que la tecnología nunca es el cuello de botella. Las herramientas están ahí y cada vez son mejores. Lo que frena la transformación es la combinación de procesos no rediseñados, mandos intermedios que no saben qué hacer con la inteligencia artificial, y una falta de acompañamiento continuo una vez que termina la formación inicial.

El segundo es que las empresas que más avanzan son las que empiezan poco a poco, pero con impacto visible. No las que lanzan un programa de formación masivo para 500 personas, sino las que eligen un departamento, automatizan dos o tres procesos concretos, y luego usan ese caso de éxito interno para extenderlo al resto de la organización.

Y el tercero, que para mí es el más importante: no compres herramientas, cambia hábitos. Muchas empresas se gastan fortunas en licencias y luego esas herramientas son un icono más en la barra de tareas que nadie toca. La transformación real ocurre cuando consigues que la gente cambie su forma de trabajar en el día a día. Y eso no es un proyecto de IT. Es un proyecto de Personas.

¿Cree que la formación corporativa tal como la conocemos tiene los días contados?

La formación como evento puntual (el curso de ocho horas del que sales con un diploma y un PDF) sí, tiene los días contados. Y debería tenerlos. No porque la formación no sea importante, sino porque el formato no responde a la velocidad del cambio actual.

Lo que funciona es un modelo donde la formación es una pieza dentro de un proceso más largo de transformación. Diagnosticar, capacitar, implementar, acompañar. En ese orden y sin saltarse ningún paso. El aprendizaje se integra en el flujo de trabajo, no es algo que pasa fuera de él.

Creo que las organizaciones que van a liderar los próximos años son las que entiendan que ser AI-native no es comprar herramientas ni dar cursos. Es rediseñar cómo trabaja cada equipo. Y eso empieza por las personas, que es exactamente donde RRHH tiene la llave.

Mi mensaje a los directores de RRHH que lean esta entrevista es claro: no esperéis a que IT os diga qué hacer con la IA. Liderad vosotros. Porque si la transformación no pasa por las personas, no es transformación. Es solo tecnología.