Recursos Inhumanos

Casi el 60 % de los proyectos de IA se quedan en piloto. Funcionan en la prueba y nunca llegan a usarse en el día a día.

Hacer un pastel buenísimo para un cumpleaños es una cosa. Abrir una pastelería que venda doscientos al día, todos igual de buenos, es otra muy distinta. Eso es la ingeniería, el último pilar del modelo de madurez en IA, y Albert Esplugas lo cuenta sin una línea de código.

Qué se compra, qué se construye y cuándo conviene esperar. Por qué cada departamento con su propio proveedor sale caro y lento. Por qué la IA se degrada si nadie la vigila, y la factura también. Y por qué la buena ingeniería es la que alguien de administración usa un martes cualquiera sin pensarlo.

La pregunta de la semana: de todos los pilotos de IA que habéis lanzado este año, ¿cuántos se usan hoy de verdad?

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Menos del 15 % de las organizaciones dicen haber sacado un valor de negocio significativo de la IA. La inversión está en máximos; el retorno, en el aire.

Apuntarse al gimnasio no te pone en forma. Te pone en forma cambiar lo que haces cada semana y medir si avanzas. Con la IA pasa lo mismo, y Albert Esplugas llega al pilar del modelo de madurez que justifica a todos los demás: el valor.

Por qué cada proyecto debería empezar con una frase que diga qué indicador mejora y cuánto. Por qué todo piloto tiene que acabar en una decisión. Por qué repartir herramientas da mejoras pequeñas si nadie rediseña el trabajo, y qué papel tiene ahí Recursos Humanos. Y por qué la factura de la IA crece con el uso.

La pregunta de la semana: de los proyectos de IA que tenéis en marcha, ¿cuántos tienen escrito en una sola frase qué indicador van a mejorar y cuánto?

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Ficha al mejor chef del mundo y dale una nevera con ingredientes caducados. El plato saldrá mal, y no será culpa del chef.

Con la inteligencia artificial pasa lo mismo: la IA es el chef y los datos, los ingredientes. Cuando se pregunta a los directivos por su mayor problema con la IA, la respuesta número uno son los datos, por delante de la tecnología y del presupuesto.

Albert Esplugas llega al pilar de los datos del modelo de madurez y le quita el miedo: los datos solo están listos para la IA en relación con un caso de uso concreto, y por ahí se empieza. También explica por qué los documentos son datos y por qué la calidad de un dato es una cuestión de responsabilidad de negocio.

La pregunta de la semana: si mañana alguien preguntara a una IA por vuestra política de teletrabajo, ¿respondería con la vigente?

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Muchas empresas ya han pagado las licencias de inteligencia artificial y han desplegado las herramientas. Y aun así la música no suena.

Albert Esplugas llega al pilar que considera más importante del modelo de madurez, y también el más olvidado: las personas. Una empresa es tan madura en IA como lo son quienes la usan cada día.

El episodio recorre las cuatro ideas que sostienen este pilar —saber, querer, hacer y liderar—, explica por qué un curso genérico de dos horas no alfabetiza a nadie y qué papel le toca a recursos humanos en este cambio.

Al final deja una pregunta para esta semana: si mañana desapareciera vuestra herramienta de IA, ¿alguien de vuestro equipo lo notaría?

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Cerca de la mitad de las empresas centralizan sus capacidades de inteligencia artificial. Un 20 % las descentraliza y un 30 % trabaja con modelos híbridos.

Albert Esplugas explica por qué esa diversidad tiene sentido: la estructura que toca depende de la ambición de cada empresa y de su madurez real. Por eso copiar la del competidor casi nunca funciona.

El episodio recorre las cinco fases de madurez del pilar de organización, de la comunidad de práctica al centro de excelencia, y explica qué son los equipos de fusión.

Al final deja dos preguntas para el próximo comité de dirección. Una de ellas: ¿quién del negocio está dentro de los equipos de IA, con nombre y apellidos?

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Coge cualquier proyecto de inteligencia artificial que tengas en marcha y pregunta por qué se está haciendo ése y no otro. Si la respuesta es que lo pidió alguien de arriba, que lo propuso un proveedor o que ganó por votación en un taller de ideación, ahí todavía no hay estrategia.

Los modelos están al alcance de cualquiera y cada vez cuestan menos. Lo que separa a una empresa que obtiene resultados de otra que acumula pilotos es la capacidad instalada. Y el pilar de estrategia es el que condiciona lo que se hace con los otros seis.

Albert Esplugas recorre los tres pasos —formular, formalizar, medir— y se detiene en la decisión que más se pospone: cómo se reparte la cartera entre lo rutinario y lo transformador, y entre lo que se queda dentro y lo que llega al cliente.

Una estrategia aprobada por el comité y guardada en una carpeta compartida no cambia el comportamiento de nadie.

Al final, tres preguntas para la próxima reunión de tu comité de dirección. Donde falte una de las tres respuestas, ahí hay trabajo pendiente.

El 88% de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en alguna función de negocio. Alrededor del 1% se considera maduro.

Entre esas dos cifras cabe casi todo lo que hoy llamamos transformación.

La ventaja competitiva casi nunca radica en el modelo que eliges. Está en la organización que lo rodea. Y esa organización se sostiene sobre siete capacidades que rara vez avanzan al mismo ritmo.

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Revisar el borrador de un becario brillante es otra cosa. Darle acceso a la firma electrónica de la empresa y permiso para negociar con proveedores es otra cosa.

Esa es la distancia entre la IA generativa y los agentes. Y ahí es donde muchas organizaciones descubren que su gobernanza tiene huecos que nadie ha visto.

Albert Esplugas explica por qué la gobernanza de la IA no es una casilla que se marca una vez, qué cambia cuando el sistema deja de proponer y empieza a ejecutar, y por qué Recursos Humanos tiene en esta historia un papel que ningún otro departamento puede desempeñar. Aunque sea un papel incómodo.

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El nuevo lenguaje de programación es el lenguaje humano

Durante décadas, entre lo que una persona de negocios necesitaba y la aplicación que lo resolvía, siempre hubo alguien en medio. Y una espera: semanas, a veces meses.

Hoy, ese mismo recorrido puede durar toda una tarde.

Eso no es una mejora de productividad. Es un cambio en quién puede construir dentro de una empresa. Y abre una pregunta incómoda para cualquier comité de dirección: si ahora casi cualquiera puede crear aplicaciones, ¿quién responde por ellas?

En este episodio recorremos los cuatro niveles en los que hoy se crea software en una organización. El que de verdad cambia las reglas no es el que todo el mundo mira.

Y queda una advertencia al final: que el lenguaje de programación sea humano no significa que cualquier forma de explicarse valga.

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En Amazon no se discute: se recurre a los principios. Dieciséis frases que determinan a quién se contrata, cómo se resuelve cualquier debate y quién promociona al final del año.

¿Y si la inteligencia artificial necesitara exactamente lo mismo?

Después de doce años en Estados Unidos entre Apple, Microsoft y Amazon, en este episodio se proponen quince principios para usar la IA en una organización, repartidos en tres ámbitos: tú, tú dentro de la empresa, y la empresa entera.

Algunos incomodan. Uno pide dejar de hacer las tareas que le salen bien. Otro advierte sobre lo que le ocurre a un cerebro al que se le retira el trabajo. Y el último recomienda algo que hoy suena a herejía: saber hacerlo con papel y lápiz.

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