Un reporte reciente basado en casi 90.000 evaluaciones confirma que lo que los empleados dicen saber sobre inteligencia artificial dista significativamente de lo que realmente saben hacer. Para los equipos de RRHH en LATAM, la consecuencia es directa: las decisiones de capacitación y contratación basadas en autoevaluaciones pueden estar construidas sobre datos poco confiables.
Las competencias de IA que las empresas creen tener no son las que tienen
Las organizaciones que están ganando terreno en capacidades de inteligencia artificial son las que midieron primero, según el AI Skills Enterprise Benchmark Report de Workera, publicado esta semana [8]. El informe, basado en 88.753 evaluaciones, confirma una brecha sistemática: las habilidades de IA verificadas no equivalen a la competencia autodeclarada por los trabajadores.
La conclusión tiene implicaciones directas para los equipos de recursos humanos que diseñan planes de formación, toman decisiones de contratación o asignan roles tecnológicos basándose en lo que los empleados dicen saber.
El problema de las autoevaluaciones en entornos tecnológicos
El sesgo de autoinforme no es nuevo en psicometría ni en gestión del talento. Lo que cambia con la adopción acelerada de la IA es la magnitud del riesgo: cuando una empresa despliega herramientas de inteligencia artificial sobre una base de trabajadores cuya competencia real no fue medida, los errores de asignación se escalan.
El reporte de Workera no detalla públicamente la magnitud exacta de la brecha en cifras desagregadas, pero su hallazgo central es contundente: la competencia verificada y la autopercibida no son equivalentes, y confundirlas representa un riesgo creciente para los líderes de RRHH [8].
Esta semana también se publicaron datos del sector salud que refuerzan la preocupación: casi tres cuartas partes de los médicos encuestados identificaron la pérdida de habilidades de pensamiento crítico y toma de decisiones como uno de los mayores riesgos de adoptar IA [5]. El fenómeno de deskilling —degradación de competencias por sobredependencia tecnológica— ya está en la agenda de gestión del talento, más allá del sector sanitario.
Por qué esto importa especialmente en LATAM
En América Latina, los departamentos de RRHH enfrentan un contexto particular: la adopción de herramientas de IA avanza a ritmos desiguales entre empresas, sectores y países, mientras que los marcos de evaluación de competencias digitales siguen siendo escasos o poco estandarizados.
La dependencia de la autoevaluación es mayor cuando no existen benchmarks sectoriales locales ni instrumentos de medición validados disponibles internamente. En ese vacío, las decisiones de inversión en formación y los planes de desarrollo quedan expuestos al sesgo de quienes se perciben más capaces de lo que son, o subestiman sus propias capacidades reales.
Las consecuencias operativas son concretas:
- Planes de formación mal calibrados: si el diagnóstico de punto de partida es inexacto, los programas de upskilling atacan síntomas equivocados.
- Asignación incorrecta de roles: proyectos de IA asignados a personas cuya competencia verificada no corresponde al nivel requerido generan sobrecostos y retrasos.
- Decisiones de contratación con información ruidosa: los procesos de selección que confían en el currículum o la entrevista para evaluar competencias de IA replican el mismo problema a escala.
- Brechas ocultas en equipos críticos: áreas que se perciben como bien preparadas pueden tener vulnerabilidades invisibles hasta que ocurre un incidente operativo.
La medición como punto de partida, no como fin
La conclusión operativa del reporte de Workera es que las organizaciones que avanzan en capacidades de IA comparten un rasgo común: midieron antes de actuar [8]. No se trata de evaluar por evaluar, sino de establecer una línea base verificable que permita tomar decisiones de formación, contratación y despliegue con información real.
Para los equipos de RRHH, esto implica revisar los instrumentos de diagnóstico que actualmente se usan para mapear competencias digitales, especialmente en áreas donde la IA está siendo incorporada activamente. Las evaluaciones psicométricas y de conocimiento técnico aplicadas antes de un programa de capacitación —no después— permiten segmentar correctamente a los colaboradores y diseñar itinerarios de aprendizaje con mayor precisión.
El debate no es si adoptar IA, sino si las organizaciones saben realmente con qué punto de partida cuentan. Los datos de esta semana sugieren que, en la mayoría de los casos, la respuesta es no.
Fuentes consultadas
- [1] Amazon not liable for contractor’s medical emergency, district court rules — HR Dive
- [2] Why has youth unemployment risen so dramatically? It may not be AI. — HR Dive
- [3] Illinois pushes back against Trump in move to ban disparate impact bias — HR Dive
- [4] AI is coming for the workplace — and HR is in the driver’s seat — HR Dive
- [5] AI adoption surges, but healthcare providers worry about deskilling — HR Dive
- [6] New-hire satisfaction plunges when jobs don’t match expectations — HR Executive
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