Las organizaciones han avanzado rápidamente para poner las herramientas de inteligencia artificial (IA) en manos de sus colaboradores. Pero, a pesar de toda esta inversión, muchos líderes tienen dificultades para evaluar cómo va realmente. ¿Cómo se ve, en la práctica, un uso exitoso?
Para entender qué diferencia el uso rutinario de la IA generativa de una colaboración avanzada entre humanos y tecnología, KPMG se asoció con investigadores de la Universidad de Texas en Austin. En conjunto, analizamos más de 1.4 millones de prompts y respuestas generados por aproximadamente 2,500 colaboradores durante un periodo de ocho meses.
A partir del análisis, se construyó una definición de uso avanzado que va más allá de la ingeniería de prompts, priorizando instrucciones claras junto con estrategias aplicadas de manera deliberada, y descubrimos un conjunto de indicadores observables y de bajo costo, como el cambio entre modelos y el uso de prompts iniciales estructurados, que predicen un uso de alto nivel. Estos hallazgos ya se están integrando en los sistemas de talento, aprendizaje y desempeño de KPMG, y ofrecen un marco que cualquier organización puede utilizar para desarrollar y medir un uso más avanzado de la IA entre sus colaboradores.
¿Cuál es la estrategia para que los colaboradores hagan un uso exitoso y responsable de la IA?
LEA TAMBIÉN: Cómo esta pastelería peruana logró ser un caso de estudio para Harvard, MIT y Microsoft
Desglosando el uso de la IA
Al identificar quiénes eran los usuarios más avanzados dentro de la organización, encontramos una gran variedad en roles y niveles de antigüedad. Sin embargo, también surgieron patrones claros en común.
Detectamos cuatro comportamientos distintivos que estos usuarios compartían:
- Abordaban el uso de la IA con ambición.
- Trataban a la IA como un socio para razonar.
- Delegaban tareas complejas con objetivos claros.
- Utilizaban la IA como una herramienta cognitiva general, no solo como un atajo de productividad puntual.
La investigación también reveló una tendencia sorprendente: los mejores usuarios solían estar por encima del nivel gerencial. Esto nos tomó por sorpresa, considerando la creencia general de que los colaboradores más jóvenes tienden a sentirse más cómodos con estas herramientas y a usarlas de forma más natural. Sin embargo, los hallazgos muestran que podría existir una diferencia importante entre comodidad y dominio.
LEA TAMBIÉN: Rol del CIO 2026: del backoffice técnico al arquitecto de la estrategia de negocio
Uso de la IA: Qué deben hacer los líderes
Consejo: El uso avanzado de la IA surge cuando las personas aprenden a estructurar problemas con claridad, guiar el razonamiento del modelo, evaluar críticamente los resultados y aplicar la IA de forma flexible en su trabajo. (Foto: iStock)
Los resultados sugieren que las empresas deben cambiar el enfoque de sus esfuerzos en IA: pasar de impulsar la adopción a moldear hábitos.
El uso avanzado de la IA surge cuando las personas aprenden a estructurar problemas con claridad, guiar el razonamiento del modelo, evaluar críticamente los resultados y aplicar la IA de forma flexible en su trabajo.
Esto es en lo que deberían centrarse los líderes:
- Desarrollar buenas prácticas
La investigación identificó comportamientos específicos que KPMG buscaba fomentar, por lo que los líderes los tradujeron en guías prácticas, explicaciones breves y redes de “embajadores” lideradas por pares que enfatizan cómo se ve el uso avanzado en el día a día. El objetivo es crear un entendimiento compartido de “cómo se ve un buen uso” que se refuerce en toda la organización.
- Replantear el desarrollo de habilidades
Los hallazgos redefinieron la forma en que KPMG aborda el desarrollo, con un enfoque en ayudar a las personas a ganar confianza sobre cómo trabajar eficazmente con la IA dentro del flujo natural de su trabajo. La organización invirtió en capacitación práctica, basada en la aplicación, desarrollada por equipos multifuncionales. Tanto en las oficinas como en las aulas virtuales, las sesiones basadas en situaciones reales sumergen a los profesionales en el trabajo real con clientes y en las tareas internas, con un fuerte énfasis en comportamientos avanzados de colaboración.
- Establecer expectativas claras de crecimiento y desarrollo.
Este trabajo no se trata de cambiar los sistemas o procesos de gestión del talento, sino de tener claridad sobre cómo se ve un trabajo de calidad en un entorno habilitado por la IA. A partir de esta investigación, KPMG tradujo lo que implica un desempeño efectivo con IA en expectativas prácticas a nivel de rol y de tarea, reconociendo que el juicio de calidad se manifiesta de forma distinta según la función, el nivel y el contexto de ejecución.
*Por: Anu Puvvada (dirige KPMG Studio), Nick Hallman, Zach Kowaleski y Jaime J. Schmidt (profesores del Departamento Shulkin de Contabilidad de la Escuela de Negocios McCombs de la Universidad de Texas)
