Convertirse en Nativo en IA: La Perspectiva de un Líder de RR. HH.
Johannes Sundlo ha liderado equipos de recursos humanos durante 15 años. Y ahora, está ayudando a las organizaciones a implementar la inteligencia artificial con éxito. La palabra clave aquí es "con éxito". Hay una gran diferencia entre una implementación exitosa de la IA y lo que el 90% de las empresas están haciendo.
Cambio en el Liderazgo: El liderazgo está evolucionando, pasando de la delegación de tareas a la identificación de competencias en un entorno laboral impulsado por la IA.
IA en la Práctica: La IA transforma tareas como evaluaciones de desempeño y reclutamiento, mejorando la coherencia y reduciendo el sesgo de manera efectiva.
Barreras de Adopción: La adopción de IA enfrenta dificultades con la confianza y la claridad, a menudo obstaculizada por flujos de trabajo anticuados y políticas poco claras.
Diseño Nativo en IA: Las empresas reconstruyen procesos para una operación nativa en IA, integrando la inteligencia artificial en las prácticas fundamentales del negocio.
Liderazgo Futuro: Surgirán gerentes de IA, automatizando la asignación de tareas y el seguimiento del desempeño, transformando los roles de gestión.
Esto es lo que Johannes compartió sobre cómo hacer bien la inteligencia artificial.
Del servicio militar al liderazgo en RR. HH.
Me gusta pensar que el liderazgo es la parte más crucial en la formación de una organización.
Inicié mi camino como líder en el ejército sueco. En Suecia, todos deben realizar el servicio militar. Yo cumplí el mío durante 15 meses, fue mi primera experiencia en liderazgo y despertó mi curiosidad.
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Con el tiempo, esa curiosidad me llevó a Recursos Humanos, y es a lo que me he dedicado durante los últimos 15 años, de una u otra forma. Ahora mismo, soy consultor y apoyo a organizaciones y líderes a comprender los entresijos de la inteligencia artificial.
Cómo la inteligencia artificial está transformando el liderazgo y la gestión de equipos
¿Está cambiando el liderazgo en un mundo donde la IA es lo primero? Sí y no.
Por un lado, el trabajo sigue consistiendo en delegar la solución de problemas entre diferentes personas.
Por otro, ahora los empleados cuentan con nuevas capacidades que les permiten trabajar de manera más eficaz. Pueden resolver más tareas, ser más creativos, más innovadores, liberar tiempo y, en teoría, asumir más trabajo. Eso exige un nuevo enfoque de la gestión.
El liderazgo se centra menos en “¿A quién le doy este problema?” y más en “¿Qué tipo de competencias necesito para esto y dónde puedo encontrarlas?”
El liderazgo se está volviendo menos sobre, ‘¿A quién le doy este problema?’ y más sobre, ‘¿Qué tipo de competencia necesito para esto y dónde puedo encontrarla?’
Antes, las organizaciones escalaban contratando a más personal para abarcar más trabajo.
Pero esa ecuación está cambiando. La IA permite que menos personas hagan más y, en algunos casos, puede encargarse de parte del trabajo por sí sola.
Ese cambio exige una perspectiva distinta sobre el liderazgo. Una donde los líderes deben reevaluar constantemente cómo se resuelven los problemas y por quién... o por qué.
El punto de inflexión: cuando la IA transformó mi enfoque de liderazgo
Al principio pensé que la IA sería solo una herramienta auxiliar que usaría de vez en cuando. Pero en cuestión de semanas, me sorprendí usándola por defecto para cosas que nunca había planeado: redactar esquemas, verificar suposiciones e incluso validar decisiones.
Recuerdo la primera vez que le pedí a GPT-5 que resumiera una pila de informes complejos sobre IA.
Normalmente, reservaba un fin de semana, con subrayadores y café, intentando entender tendencias y conclusiones. En su lugar, los introduje, pedí una visión consolidada y devolvió un análisis estructurado, temas claros e incluso comparaciones entre fuentes.
Eso me cambió algo. No solo porque me ahorró tiempo, sino porque comencé a pensar diferente sobre mi propio rol.
Mi trabajo ya no es leerlo todo; ahora se trata de formular mejores preguntas y luego interpretar lo que recibo. Ese es un cambio de liderazgo, de ser quien procesa todo el material a ser quien plantea los problemas con suficiente claridad para que la IA ayude a resolverlos.
Mi trabajo ya no es leerlo todo; ahora se trata de formular mejores preguntas y después interpretar lo que recibo. Ese es un cambio de liderazgo: dejar de ser quien procesa todo el material para pasar a ser quien plantea los problemas con claridad suficiente para que la IA ayude a resolverlos.
Ese giro cambió también a mi equipo. Las personas se volvieron más abiertas a probar y menos temerosas de “no ser expertas”. Después de ver que la IA podía hacerse cargo de las tareas tediosas, comenzaron a pensar de manera más creativa en lo que era posible.
Entonces, si tuviera que señalar un momento que cambió mi manera de liderar, fue cuando comprendí que no necesito demostrar mi valor consumiendo toda la información yo mismo. Necesito liderar definiendo qué es importante, y dejar que la IA se encargue del resto.
Competencias esenciales para una integración exitosa de la IA
Comenté antes que los líderes deben identificar las competencias necesarias para la integración de la IA. Hacerlo es a la vez simple y difícil.
Es simple, porque generalmente conocemos lo básico: necesitas habilidades técnicas, alfabetización de datos y la capacidad de trabajar con proveedores y herramientas.
Es difícil, porque la IA atraviesa todos los roles, y lo que es “necesario” no es solo programar o diseñar instrucciones.
Este es mi proceso:
Comienzo por el propio trabajo. ¿Qué están intentando lograr realmente las personas?
Luego, observo los puntos de fricción. ¿Dónde se pierde tiempo? ¿Dónde son lentas las decisiones? ¿Y dónde obtenemos una calidad inconsistente? Ahí es donde la IA puede encajar, y también donde hay que desarrollar competencias.
Así que, a veces se trata de enseñar a los managers a hacer mejores preguntas. A veces es dar a las personas de RRHH la confianza para experimentar con herramientas. Y a veces, se trata de tener a alguien en el equipo que pueda conectar los puntos entre IT, cumplimiento normativo, y los usuarios finales.
En otras palabras, no miro una lista fija de habilidades. Observo la organización y digo: "¿Qué necesitamos para avanzar sin tropezar con nuestros propios pies?" Eso normalmente me da una imagen mucho más clara que cualquier marco teórico en papel.
Cómo la IA mejora las evaluaciones de desempeño y la selección de personal
Dos áreas que realmente he transformado con la IA son las evaluaciones de desempeño y la selección de personal.
Evaluaciones de desempeño
En las evaluaciones de desempeño, la IA me ayuda a descubrir patrones en la retroalimentación. En vez de que los managers pasen horas tratando de juntar comentarios, la IA identifica temas recurrentes, resalta fortalezas e incluso encuentra puntos ciegos. Eso significa que las conversaciones pueden centrarse menos en “qué ocurrió” y más en “qué hacemos ahora”. Las evaluaciones se han vuelto más rápidas y, sinceramente, más útiles.
Así es como se ve en la práctica. Supongamos que tienes un documento compartido con tu empleado, preferiblemente con notas transcritas de reuniones. Pídele a una herramienta de GenAI que resuma los últimos seis meses. Así podrás, con ayuda de la IA, ver qué ha pasado en los últimos seis meses: de qué hablaron, qué ha ido bien, qué ha ido mal, etc. También es una gran herramienta para darte feedback sobre ti mismo.
Selección de personal
En selección de personal, he utilizado la IA para redactar ofertas de empleo, filtrar solicitudes según el perfil y hasta replantear la retroalimentación de candidatos para los managers de contratación. El gran beneficio no es la automatización per se; es la consistencia. Todos reciben la misma información estructurada, lo que reduce el sesgo y agiliza el proceso.
Por supuesto, es importante recordar que la IA no reemplaza el juicio humano; solo elimina el ruido. Los managers pueden pasar más tiempo tomando decisiones y menos tiempo revisando textos. Ese cambio por si solo ha hecho que tanto la selección como las evaluaciones sean más estratégicas, en vez de puramente administrativas.
Por qué se estanca la adopción de la IA y cómo superar las barreras
Todavía existe una gran brecha entre la promesa de la IA y la realidad desordenada de las organizaciones.
Persiste la idea brillante de que la IA es una máquina mágica de productividad. La mayoría de los líderes habla de ganancias en eficiencia, pero en el día a día aún tienes procesos obsoletos, preocupaciones de cumplimiento y personas que no saben cuándo “pueden” usar las herramientas.
Así que la desconexión no se trata realmente de tecnología. Es un tema de confianza, claridad y diseño. Las organizaciones compran licencias y creen que ya “están usando IA”, pero no la integran en sus flujos de trabajo, políticas o cultura. Por eso la adopción se estanca.
En mi propio liderazgo, trato de hacerlo menos abstracto.
En vez de decirle al equipo, "La IA nos ahorrará tiempo", prueba preguntando, "¿Cuáles son las tres tareas más aburridas que hacemos cada semana? Veamos cómo la IA puede reducirlas". Ese pequeño cambio reduce el miedo y hace visible el valor.
Y en el diseño organizacional, abogo por una clara asignación de responsabilidades. Alguien debe servir de puente entre RRHH, IT y legal, para que los empleados no duden sobre lo que está bien hacer.
Así que, para mí, la verdadera brecha está entre la aspiración y el permiso. La IA promete el futuro del trabajo, pero aún se necesita alguien que rediseñe el presente para que realmente pueda usarse.
Consejo de Johannes
La IA promete el futuro del trabajo, pero aún se necesita alguien que rediseñe el presente para que realmente pueda usarse.
Estrategias comprobadas para hacer que la adopción de la IA sea duradera en las organizaciones
Vamos a profundizar en eso.
Para mí, estar “preparado para la IA” no es solo una imagen en una diapositiva. Es cuando los equipos realmente cambian la forma en que trabajan. Ese es el espacio en el que me enfoco: ayudar a las organizaciones a pasar de la estrategia a la práctica. No se trata solo de hablar sobre lo que la IA podría hacer, sino de sentarse con los equipos, rediseñar sus flujos de trabajo y mostrarles cómo usar la IA en el momento, ahí mismo.
He hecho esto con equipos de liderazgo, de RRHH, de finanzas — tú lo nombras — en diferentes industrias, y el patrón es el mismo: la gente no necesita más teoría, necesita ver cómo la IA se conecta con su realidad.
Cuando experimentan eso, la adopción despega.
El problema es que la mayoría de las organizaciones trata la IA como otra implementación de TI: comprar las licencias, enviar un correo y esperar que la gente se adapte. Eso nunca funciona.
Tienes que fomentar la confianza, la competencia y la cultura para que las personas se sientan realmente listas para usar la IA en sus trabajos. Eso es lo que hace que una organización esté realmente preparada para la IA.
Concéntrate en el lado práctico. Siéntate con los equipos, rediseña los procesos y muestra cómo se ve en su trabajo real. Cuando las personas experimentan eso, el cambio perdura — especialmente si logras que el trabajo deje de ser aburrido. Pocos pueden resistirse a eliminar el trabajo monótono.
Concéntrate en el lado práctico. Siéntate con los equipos, rediseña los procesos y muestra cómo se ve en su trabajo real. Cuando las personas experimentan eso, el cambio perdura. Sin eso, la IA se convierte en otra herramienta más sin uso en el conjunto de aplicaciones.
Con eso, cambias la conversación y los sentimientos de tu equipo hacia la IA. Y lenta pero continuamente, transforma la cultura.
Sin eso, la IA se convierte en otra herramienta más sin uso en el conjunto de aplicaciones.
Por qué la experimentación es clave para la adopción de la IA
Tu equipo no necesita una formación perfecta para empezar. Cuando ven un caso de uso real que les ahorra tiempo, lo adoptan rápidamente. La adopción se difunde más por la curiosidad y los pequeños logros que por una implementación vertical desde la dirección.
Eso también aplica a los líderes. Si pudiera darte un consejo, sería este: deja de esperar a tener claridad total. La tecnología avanza demasiado rápido para eso. En lugar de eso, elige algunas áreas donde puedas experimentar de forma segura y empieza a desarrollar experiencia práctica.
Deja de esperar a tener claridad total. La tecnología avanza demasiado rápido para eso. En lugar de eso, elige algunas áreas donde puedas experimentar de forma segura y empieza a desarrollar experiencia práctica.
Deja de esperar a tener claridad total. La tecnología avanza demasiado rápido para eso. En lugar de eso, elige algunas áreas donde puedas experimentar de forma segura y empieza a desarrollar experiencia práctica.
Los líderes suelen pensar que necesitan una estrategia completa antes de actuar, pero en este ámbito, el aprendizaje surge de la acción. Tu labor es crear las condiciones para que las personas puedan probar, fallar y aprender sin miedo. Así se fomenta la alfabetización y la adopción.
Y recuerda: no confundas adquirir herramientas con liderar una transformación. El trabajo real es cultural: dar permiso, establecer directrices y mostrar con el ejemplo que la IA forma parte de cómo funciona la organización.
Si haces eso, estarás por delante del 90% de las organizaciones que siguen estancadas en la etapa de PowerPoint.
Qué significa convertirse en una organización verdaderamente nativa de la IA
Ahora mismo, la mayoría de las organizaciones no están funcionando con sistemas realmente agénticos. Lo que veo más bien es automatización, encadenar herramientas, agilizar flujos de trabajo y reducir pasos manuales. Ese es el punto de partida.
Donde realmente se pone interesante es con las empresas que están rediseñando todo desde cero como nativas de la IA. Ese es un enfoque muy diferente. Y es exactamente el espacio en el que trabajo ahora: ayudar a las compañías a repensar sus procesos, estructuras e incluso modelos de negocio para que la IA no sea un añadido, sino parte del diseño.
Aquí tienes un ejemplo. Uno de mis clientes reconstruyó todo su proceso de contratación desde cero. En lugar de que los reclutadores pasaran horas filtrando, incorporamos IA que crea listas cortas y redacta mensajes iniciales. Los reclutadores ahora dedican su tiempo a las relaciones con candidatos y a la estrategia.
El objetivo es el mismo, pero el proceso y los roles se ven diferentes cuando la IA forma parte integral del diseño.
Dentro de mi stack de herramientas de IA: uso diario y experimentos
En este momento, mi stack es una especie de mezcla: herramientas principales en las que confío a diario, además de algunas que estoy probando.
Las que más utilizo son ChatGPT Pro, Claude y Gemini. Cambio entre ellas según el tipo de tarea.
ChatGPT para mi trabajo diario, así como para investigaciones a fondo.
Claude para todo lo relacionado con programación y visualizaciones, como crear paneles para KPIs.
Y tengo a Gemini integrado en mis productos de Google. Además, ¡me encanta el nuevo generador de imágenes, Nano Banana!
Para construir y experimentar, he estado usando Lovable y Replit. He creado mi propio ATS, mi propia encuesta de compromiso laboral y ahora estoy probando un portal para gerentes.
Y para el contenido, trabajo mucho con ElevenLabs para voz y Gamma para presentaciones.
La gran clave: Encadenar herramientas de IA para flujos de trabajo de extremo a extremo
El gran cambio aquí es que ahora estoy avanzando hacia el encadenamiento de herramientas. En lugar de preguntar “¿Cuál es la mejor herramienta?”, me pregunto “¿Cómo conecto estas herramientas para que el flujo de trabajo funcione de principio a fin sin que yo tenga que intervenir?”
Eso ha sido el gran desbloqueo recientemente.
Por ejemplo, para los correos electrónicos, he conectado mi Gmail a un agente de ChatGPT que determina si se trata de un correo de marketing o de uno que requiere mi respuesta. Si es lo segundo, también redacta una respuesta. Al haber entrenado con mis datos, conoce mi tono, etc. Solo eso ya supuso un gran cambio para mí.
La herramienta de IA más impactante en mi flujo de trabajo
Si tuviera que escoger una herramienta, sería GPT-5 Pro y su capacidad de manejo de datos. Como dije, le he dado enormes conjuntos de datos, informes extensos y documentos largos, y los gestiona sin problemas.
El impacto es doble. Primero, la velocidad. Puedo pasar de material en bruto a un análisis estructurado en horas en lugar de días. Segundo, la perspectiva. No solo resume; destaca patrones que yo podría pasar por alto si estuviera inmerso en los detalles. Eso cambia cómo me preparo para los clientes y cómo tomo decisiones.
Así que sí, estoy un poco obsesionado. Es la primera vez que siento que el cuello de botella no es ni la información ni el tiempo de lectura; sólo depende de lo buena que sea la pregunta que puedo hacer.
El auge de los gerentes IA y el futuro del liderazgo
Todo esto es solo el principio. En los próximos cinco años, empezaremos a ver gerentes de IA.
En ciertos aspectos, ya los tenemos. Piensa en Uber: nadie te asigna manualmente a un conductor; el sistema toma esa decisión. Eso es gestión. Las tareas se asignan, se monitorea el rendimiento y se optimizan los recursos, todo sin un gerente humano de por medio.
Creo que veremos esa lógica trasladarse a más trabajos del conocimiento. No solo asignar viajes, sino asignar proyectos, equilibrar cargas de trabajo, incluso encargarse de partes de la gestión del desempeño. Los humanos seguirán liderando, pero la IA asumirá grandes bloques de coordinación y toma de decisiones.
Ese cambio obligará a los líderes a redefinir su papel una vez más. Y será menos sobre “quién hace qué” y más sobre “por qué hacemos esto y cómo lo hacemos significativo”. En otras palabras, el liderazgo será menos operacional y más sobre propósito, confianza y contexto – pasando de evaluaciones anuales a la retroalimentación continua.
Más información
Puedes aprender más de Johannes en su newsletter, FullStack HR, donde habla sobre el futuro del trabajo y el liderazgo.
