Las organizaciones están comenzando a integrar la productividad impulsada por la inteligencia artificial (IA) dentro de su estrategia de talento, buscando marcos que conecten el tiempo ahorrado con un impacto de negocio medible.

Ahora que la adopción de la IA ya se ha consolidado, las empresas están yendo más allá de las métricas de implementación para enfocarse en un desafío mayor: cómo cuantificar correctamente su verdadero valor.

Si bien la IA está mejorando la eficiencia y liberando tiempo, no siempre los empleados utilizan esas horas adicionales en tareas estratégicas o de alto valor.

Apoyarse únicamente en indicadores basados en tiempo puede reducir la comprensión del verdadero aporte que la IA brinda tanto a las personas como a las organizaciones.

La paradoja de la productividad

Los empleados estiman que ahorran, en promedio, dos horas diarias gracias al uso de herramientas basadas en IA. Sin embargo, los empleadores enfrentan una dificultad recurrente: traducir esos supuestos incrementos de productividad en resultados de negocio concretos.

Las tres áreas donde los trabajadores afirman invertir ese tiempo liberado son el pensamiento estratégico, el control de calidad y el aprendizaje continuo. Si bien todas son actividades valiosas, resultan complejas de medir en términos de retorno directo o impacto financiero.

Solo un tercio logra medir su propio impacto

Apenas el 36% de los empleados puede medir con confianza el impacto de su trabajo. Esta es una zona ciega crítica para las organizaciones.
Cuando las personas no comprenden de qué manera sus acciones contribuyen a los resultados globales, se vuelve difícil optimizar su desempeño, orientar su desarrollo profesional o definir prioridades efectivas.

Hay un grupo denominado “trabajadores preparados para el futuro” (future-ready workers) con perfiles que tienen una combinación de adaptabilidad, dominio tecnológico y actitud proactiva. Estos profesionales no solo reciben una guía más clara sobre el trabajo de alto valor, sino que también entienden cómo sus funciones se alinean con los objetivos estratégicos del negocio.

Además, son quienes asumen mayor control sobre su aprendizaje y planificación de carrera, impulsando su desarrollo de manera autónoma y continua.

Redefinir los KPIs en la era de la IA

A medida que las organizaciones integran la IA en sus procesos, los indicadores de desempeño tradicionales dejan de reflejar el valor real que estas tecnologías generan.

Ya no alcanza con medir eficiencia o reducción de tiempos: el desafío es cuantificar el impacto en la innovación, la calidad de las decisiones y la satisfacción de los clientes y empleados.

Jessica Swank, Chief People Officer, lo expresó claramente en el podcast LHH Talk Talent to Me:

“Siempre pensamos en el ROI, pero también me gusta hablar de retorno sobre el tiempo. ¿Está la IA ayudándonos a ahorrar tiempo, a ser más eficientes, a alcanzar mejores resultados? Por ejemplo, durante el período de inscripción abierta de beneficios, recibimos más de 1.500 consultas internas y nuestra herramienta de IA respondió más de la mitad. Vemos a la IA como un superpoder en el bolsillo, que mejora lo que hacemos, cómo lo hacemos y la velocidad con la que llegamos al mercado”.

En ese sentido, repensar los KPIs para la era de la IA implica incorporar nuevos criterios, tales como:

• Métricas basadas en valor: ¿De qué forma el trabajo habilitado por IA contribuye al crecimiento, la innovación o la satisfacción del cliente?
• Velocidad de aprendizaje: ¿Con qué rapidez los empleados adquieren y aplican nuevas habilidades relacionadas con la IA y la automatización?
• Calidad de la colaboración: ¿Están las herramientas potenciando la cooperación entre áreas y la resolución conjunta de problemas?
• Indicadores de confianza: ¿Los empleados confían en cómo la organización implementa y supervisa el uso de la IA a lo largo del ciclo del talento?

El imperativo del liderazgo humano

En esta nueva etapa, el liderazgo requiere mucho más que establecer objetivos o medir resultados.

Los líderes deben crear claridad, fomentar la confianza y empoderar a las personas para prosperar junto a la tecnología. Eso implica ayudar a los equipos a entender no solo qué están haciendo, sino por qué importa.

Algunas prácticas clave incluyen:

• Comunicar cómo la IA se integra en la estrategia empresarial, de modo que cada colaborador comprenda el propósito detrás de su adopción.
• Involucrar a los empleados en el rediseño de roles y procesos, otorgándoles voz y participación activa en la evolución de sus puestos.
• Proveer herramientas que midan el impacto individual, permitiendo a cada persona conectar su contribución con los resultados del negocio.
• Promover la empleabilidad a través del upskilling, garantizando que todos los colaboradores tengan una ruta clara de desarrollo en un entorno tecnológico cambiante.

En definitiva, el futuro del trabajo exige una mirada más humana sobre el rendimiento y el progreso. La IA puede liberar tiempo, pero solo el liderazgo consciente y el diseño estratégico de las tareas pueden transformar esas horas en verdadero valor organizacional.

Conclusión

La verdadera productividad impulsada por IA no se mide en horas ahorradas, sino en cómo esas horas se traducen en mejores resultados, aprendizaje y valor colectivo.

Las organizaciones que logren vincular tecnología, propósito y liderazgo humano serán las que realmente transformen la eficiencia en impacto sostenible.