Pier Paolo Rossi, Chief Data & AI Officer y Mireia Ranera, HR Digital & IA Director, de Incipy dieron una clara visión sobre qué son y para qué son los Agentes IA y aclararon puntos clave como:

• Un asistente IA responde. Te da información, te resume, te sugiere.
• Un agente IA actúa. Ejecuta pasos. Llama a una API. Mueve datos. Toca procesos.
• Un asistente es soporte.
• Un agente impacta en el negocio.

¿Quién debe liderar el reto de la IA en las organizaciones: CEO, Comité de Dirección, IT, RRHH, CDO y Legal?

Es un desafío sobre todo estratégico, pero también holístico en donde toda la organización tiene que estar involucrada. Porque cuando dejas que la IA ejecute, ya no estás “probando tecnología”, estás cambiando la forma en la que opera la compañía. Es clave que sea un reto top down, con sponsors desde la alta dirección, liderado por los equipos encargados de la Transformación Digital y siempre acompañado por un aliado clave, RRHH, que impulse el cambio y la adopción.

Luciana Gastaldi (Ferrer) explicó algo que estamos viendo en todas las organizaciones: el problema no es la herramienta, es la madurez digital de las personas.

Realidad:

• Las compañías quieren IA.
• Las personas no siempre tienen mentalidad digital para usarla.
• Formación clásica (curso largo y manuales no funcionan) 

Modelo Digital Upskilling Program Ferrer:

• Definición de las competencias digitales mínimas que todo el mundo debe tener (datos, pensamiento crítico, IA básica, adaptabilidad).
• Conectan esas competencias con el plan estratégico, no solo con “formación”.
• Lanzan formatos cortos, prácticos, voluntarios y recurrentes. No un «curso puntual».

Esto tiene una consecuencia clara para RRHH:

• Desarrollo, cultura y negocio dejan de ser áreas separadas.
• Upskilling se convierte en un objetivo corporativo, medido como KPI de transformación.

Álvaro Vázquez (Director de Personas Iberia & Latam en Securitas Direct / Verisure) mostró casos reales y medibles de uso de IA en RRHH.

Ejemplo directo: selección.

Problema típico:

• Miles de candidatos.
• Respuesta lenta.
• Experiencia desigual.
• Sesgos en la primera criba.

Qué han hecho:

• Primer contacto con candidatos a través de un chatbot inteligente (voz y chat).
• Respuesta en segundos, no en días.
• El sistema clasifica, prioriza y ordena candidatos según variables definidas por la empresa (experiencia, ubicación, ajuste al rol).

Esto tiene una consecuencia clara para RRHH:

• Desarrollo, cultura y negocio dejan de ser áreas separadas.
• Upskilling se convierte en un objetivo corporativo, medido como KPI de transformación.

Justo Hidalgo (Director de IA y VP en Adigital) fue muy directo: la IA ya tiene reglas en Europa. Y tienen impacto inmediato en cómo las empresas usan modelos como ChatGPT, Gemini, etc.

Puntos críticos:

Proveedor vs Desplegador

• Proveedor: quien crea el modelo de IA.
• Desplegador: quien usa ese modelo dentro de su producto, proceso o canal.

Por qué importa:

Si tu empresa usa un modelo externo (por ejemplo, un LLM) para lanzar un caso de uso “crítico” (ej. selección de personas, scoring, evaluación de desempeño, recomendación salarial…), puedes pasar automáticamente a ser considerada “proveedor” a ojos de la ley. Aunque no hayas construido el modelo. Eso implica responsabilidad legal directa.

Riesgos altos

Áreas como selección, evaluación de personas, educación, infraestructuras críticas, etc. se consideran “alto riesgo” bajo el Reglamento Europeo de IA.

Esto significa:

• Tienes que documentar.
• Tienes que justificar.
• Tienes que demostrar que no hay sesgos discriminatorios.
• Tienes que saber qué hace el modelo y con qué datos está entrenando.

Conclusión clara:

• No puedes meter IA en RRHH sin hablar con Legal y Compliance desde el minuto 0.

Conclusión aún más clara:

• Compliance debe dejar de de ser “bloqueo” y pasar a ser “acelerador seguro”.

Alberto Terol Conthe (Head of Digital Change Management) lo resumió muy bien:

Claves de su enfoque:

Mapear actores internos

• ¿Quién gana con este cambio?
• ¿Quién cree que pierde?
• ¿Quién decide?
• ¿Quién bloquea en silencio?

Si no tienes esto claro antes de implantar IA, el proyecto muere en la fase piloto.

Propuesta de valor por perfil

• No vale un mensaje único tipo “esta IA nos hará más productivos”.
• Finanzas, Legal, RRHH, Operaciones, Ventas… cada área tiene un dolor distinto y necesita un mensaje distinto.

Comunidades internas

• Crear comunidades internas de práctica / champions / embajadores funciona mejor que un training masivo, pero solas se mueren, hay que dinamizarlas y acompañarlas.
• Motivo: las personas confían más en alguien “como ellas” que ya lo está usando que en una presentación corporativa.

Iteración continua

• La adopción empieza el día de despliegue, no termina ahí.
• Se mide el uso real, barreras reales y se reconfigura el caso de uso. Es un producto vivo, no un proyecto cerrado.

Mensaje directo al comité de dirección:

La IA no es “vamos a digitalizar un proceso”.

La IA es “vamos a cambiar cómo se trabaja aquí”.

Y esto tiene consecuencias en cultura, roles, reporting, estructura y liderazgo.

¿Qué significa todo esto para tu empresa?

Resumen claro para Dirección General, CHRO, CIO y CDO:

1. La IA ya no es un experimento. Está en selección, en soporte, en reporting, en toma de decisiones.
2. La IA necesita impulsar una cultura digital interna (skills, mentalidad, lenguaje común) o no vas a escalar la IA.
3. Vas a necesitar un marco de gobernanza de IA (ética, sesgos, datos, legal). Sí o sí.
4. La gestión del cambio pasa a ser función estratégica. No es comunicación interna. No es “formación”. Es negocio y un proceso de transformación cultural.
5. El objetivo no es “usar IA”. El objetivo es: reducir fricción, mejorar decisión, acelerar la ejecución y demostrar impacto en indicadores de negocio.

La pregunta ya no es “¿vamos a usar IA?”.

La pregunta es “¿estamos preparados para usar IA sin romper cultura, reputación y de forma ética y legal?”.

Esto es lo que separa a las empresas que “prueban cosas de IA” de las empresas que ya están incorporando IA a su modelo operativo.

En INCIPY estamos acompañando a organizaciones en cuatro frentes muy concretos:

• Diseño de pilotos y casos de uso con retorno claro.
• Upskilling digital y adopción.
• Gobierno y marco responsable de IA.
• Gestión del cambio y activación interna.

Porque la IA ya es negocio.

Pero solo es negocio si las personas la adoptan, si Legal valida e impulsa y si la Dirección entiende el porqué.

¿Quieres trabajar estos cuatro frentes en tu organización?

Contacta con Mireia /Joana