La paradoja de la IA en la Gestión de Personas

La primera gran conclusión del estudio desmonta el mito de la pasividad de Recursos Humanos. La función de Personas no está mirando hacia otro lado. Un rotundo 52,4 % de los encuestados afirma que RRHH ya "participa" activamente en la implementación de la IA en sus organizaciones. No obstante, el "liderazgo" real —entendido como la capacidad de pilotar la estrategia de IA desde la propia función— es todavía un territorio reservado para unos pocos: solo el 22,4 % de las empresas otorga a RRHH el papel de líder en este despliegue. 

El factor tamaño es aquí determinante. En las organizaciones de más de 1.000 empleados, el liderazgo de RRHH se dispara hasta el 23,5 %, mientras que en las empresas de tamaño mediano (100-500 empleados) esta cifra se desploma al 13 %. En este último segmento, la posición dominante es la de "esperar y ver" o simplemente participar en proyectos liderados por IT o Transformación Digital.

Por sectores, la industria de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT) confirma las expectativas: un 29 % de sus departamentos de Personas lidera la implementación. En contraste, sectores más tradicionales como el de Servicios a empresas muestran un perfil más colaborativo (70 % de participación), pero con escaso liderazgo estratégico (10 %).

LOS DATOS CLAVE

Tamaño vs adopción: hay una clara correlación positiva entre tamaño de empresa y nivel de inteligencia artificial. Las grandes compañías (>1.000) lideran en casi todos los indicadores (uso de IA en formación, selección, analytics y decisiones estratégicas, porcentajes más altos de presupuesto y mayor proporción de contratación de perfiles IA).

Sector vs adopción: las empresas tecnológicas y de telecomunicaciones sobresalen en la adopción de IA en todos los ámbitos: tienen mayor porcentaje que usan IA en formación (66 %), selección (62 %), evaluación y analytics (54–62 %). Sectores de servicios (empresas/personas) también muestran uso amplio en formación y selección (~70 %). Por el contrario, sectores como energía/agua,
construcción o moda / belleza presentan adopción muy baja en casi todas las áreas.

Sectores vs retos: sectores innovadores (tech, retail, farma) prevén incorporar perfiles IA; sectores tradicionales prevén mayor estabilidad o menos contratación. Por ejemplo, Retail/Distribución: 85,7 % usa IA en selección y el 42 % espera incorporar talento IA. En Banca/Finanzas, el 90 % usa IA en tareas de selecció y en Learning & Development y el 60 % no prevé cambios.

Tamaño vs presupuesto: solo las grandes tienen presupuestos considerables: el 5 % de las empresas de más de 1.000 empleados dispone de más de un millón de euros para invertir en IA.

Procesos estelares y asignaturas pendientes

Si bien el discurso corporativo habla de IA en términos generales, los datos revelan que la tecnología está entrando en RRHH por puertas muy específicas.

Selección y Reclutamiento es, sin duda, el área estrella. Un 54 % de las empresas ya aplica IA en sus procesos de atracción de talento. Pero, ¿cómo lo hacen? El uso es eminentemente práctico y orientado a la productividad: la redacción de ofertas y descripción de puestos es la tarea más automatizada. El 40 % de las grandes empresas (>1.000 empleados) ha dado el salto al análisis predictivo de encaje competencial.

En cuanto a Formación y Desarrollo, el 96 % de las organizaciones utiliza IA en L&D. El uso mayoritario se centra en la generación de contenidos y resúmenes de cursos, mientras que los itinerarios personalizados basados en datos reales de negocio siguen siendo una meta volante para la mayoría.

El 81 % de las organizaciones cuenta con menos de 100.000 euros para implementar IA en 2026, mientras la gran empresa acelera el liderazgo estratégico.

Donde la IA todavía no ha logrado calar es en la toma de decisiones críticas. El 79 % de las empresas confiesa que, en el ámbito de People Analytics, o bien no usan IA, o bien se limitan a reportes descriptivos (lo que pasó, no lo que pasará). La IA prescriptiva —aquella que sugiere acciones para optimizar la plantilla— es un fenómeno residual que apenas roza el 22% de la gran empresa.

La barrera del presupuesto

Este es, quizás, el dato más revelador y crudo del informe: el 72 % de los departamentos de Personas cuenta con un presupuesto inferior a 100.000 euros para IA en 2026. Este dato sugiere que la IA se está gestionando todavía como un "experimento" o bajo el paraguas de licencias generales de software (tipo Microsoft 365 / Copilot) más que como una inversión estratégica propia del área de RRHH.

Además, hay un claro contraste por tamaño. En las empresas de menos de 500 empleados, la inversión superior a 100.000 euros es casi inexistente, incluso en el club de las grandes corporaciones (>1.000 empleados), el 59 % opera con menos de 100.000 euros. Solo un 29 % de la muestra (principalmente en Banca y Tecnología) maneja presupuestos superiores al millón de euros. Esta escasez de recursos propios explica por qué la IA se está utilizando mayoritariamente para tareas de redacción y comunicación (herramientas de bajo coste o gratuitas) y no para desarrollos robustos de analítica predictiva.

El factor humano: ¿Miedo al reemplazo o sed de especialistas?

El debate sobre el impacto de la IA en el empleo suele oscilar entre el catastrofismo y el optimismo ingenuo. Los datos de este estudio aportan una dosis de realismo. En el último año, la implementación de la IA ha sido "silenciosa" en términos de volumen de plantilla: la inmensa mayoría de las empresas reporta que no ha afectado a los niveles de contratación.

Pero la perspectiva de cara a los próximos tres años cambia la situación. Un sólido 46 % prevé la incorporación de perfiles especializados en IA que compensarán o superarán las posibles desvinculaciones. Solo un 17 % de los directivos de RRHH encuestados admite que la IA provocará una reducción neta de la plantilla por automatización de tareas.

La visión del sector tecnológico es más disruptiva: casi la mitad (58 %) de las empresas TMT anticipa que la IA obligará a contratar perfiles con habilidades radicalmente distintas, lo que confirma que el reto no es la "falta de trabajo", sino la "falta de encaje" de las capacidades actuales.

IMPACTO DE LA IA EN LA PLANTILLA

Último año: El 69 % de las empresas indica que la IA no ha afectado sus niveles de contratación. Un 14 % contrató perfiles especializados en IA (compensando bajas) y solo 6 % tuvo desvinculaciones debidas a IA; 8 % redujo nuevas contrataciones.

Próximos tres años: El 46,8 % prevé incorporar nuevos perfiles especializados. Un 25,8 % anticipa menos contrataciones, sin embargo, un 32,0 % cree que no cambiará la contratación. En general, aunque la mayoría espera ajustes de plantilla moderados, las grandes y tecnológicas muestran tendencias hacia una mayor reconfiguración de roles.

El "deseo" cualitativo: ¿Qué sueñan los líderes de RRHH?

Los campos abiertos de la encuesta dejan entrever una aspiración común: la hiper-personalización. Los responsables de Personas no quieren más bots de respuesta automática; sueñan con soluciones que conecten el rendimiento del equipo con la formación personalizada en tiempo real.

Frases como "formación personalizada según rendimiento de equipo y competencias" o "IA prescriptiva que sugiera acciones para optimizar la plantilla" se repiten en el análisis cualitativo. Hay una voluntad clara de pasar de una IA "asistente" a una IA "estratega", aunque el presupuesto actual todavía no acompañe esa ambición.

De la herramienta al ecosistema

Los resultados de esta encuesta dibujan una función de RRHH que ha superado la fase de negación y se encuentra en plena fase de experimentación pragmática. Los datos son claros: hay mucha participación, pero poco presupuesto propio; mucha automatización de textos, pero poca analítica predictiva.

Los patrones comunes indican una expectativa creciente hacia la incorporación de IA en RRHH, con énfasis en automatización de tareas administrativas, personalización de formación y soporte en decisiones. Las diferencias significativas se concentran en el nivel de recursos y madurez tecnológica: empresas grandes/tecnológicas avanzan más rápido, mientras que pymes y sectores tradicionales muestran cautela. Hay mayor consenso en visiones conservadoras (no esperar cambios drásticos) que en roles de liderazgo, mientras que la dispersión es máxima en inversiones (presupuestos muy dispares) y en la gama de herramientas deseadas.

Ante estos datos, el riesgo detectado es el estancamiento en la "eficiencia de bajo coste". Si la función de Personas quiere realmente liderar la transformación digital, deberá romper el techo de cristal de los presupuestos de supervivencia y demostrar que la IA no solo sirve para redactar ofertas de empleo más rápido, sino para entender mejor que nunca el talento que ya tiene en casa.

El futuro de la IA en RRHH no se escribirá con algoritmos, sino con la capacidad de los líderes de Personas para convertir esos algoritmos en decisiones estratégicas que el negocio no pueda ignorar.

USO DE IA EN ÁREAS FUNCIONALES

Selección de talento: es la función donde más empresas reportan uso de IA. El 60,2 % de las encuestadas indican usar inteligencia artificial en selección (por ejemplo, redacción de ads, screening). Respecto a las diferencias: en “Retail/Distribución” alcanza el 85,7 %, en Tecnología 62 %, mientras que en banca o finanzas es solo 40%. Las grandes (más de mil empleados) usan IA en selección un 58 %, las micro solo 38,9%.

Formación y Desarrollo: el 64,3 % de las empresas aplican IA en formación (por ejemplo, generación de contenidos). Por sectores:
Alimentación y Bebidas/Hogar reportan 60 % en generación de contenidos; Tecnología, 66 %; Banca, solo 20 %.

Evaluación y desempeño: menos empresas usan IA aquí: solo el 29,5 % implementan “redacción de feedback estructurado”; 23,4% “análisis de tendencias”; y 19,3 % “modelos predictivos de rendimiento”. La mayoría (57 %) no usa IA en esta área. Y si miramos por sectores, en tecnología solo el 33 % no usa IA (mayor adopción interna), en banca el 50 % no la usa.

Comunicación Interna: un 51 % usa IA para redactar mensajes corporativos. Menos frecuentes son el análisis de clima (11 %) o adaptación por perfil (15 %). El 23,2 % no utiliza IA. Y segmentando por tamaño: pymes medianas (100–500) sobresalen (63,6 % redactan vs 41 % de grandes).