La inteligencia artificial (IA) sigue ganando espacio en las organizaciones: crea nuevos roles y acelera la automatización de procesos. No obstante, su efecto sobre el empleo sigue siendo objeto de debate: mientras algunos la asocian con recortes, la evidencia disponible apunta a un escenario más matizado.
Según el Estudio Talento Digital en el Perú 2023, elaborado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE), el 37% de las empresas peruanas reporta usar IAen sus procesos productivos.
Al año siguiente, un informe de Statista reveló que el 71% de compañías en nuestro país logra implementar la IA en menos de doce meses y el 51% en seis. Ambos porcentajes superan el promedio global del 48%.
Por otro lado, en agosto de 2025, un estudio de ADP Research indicó que solo el 10% de los trabajadores peruanos teme que la IA reemplace su empleo, aunque el 30% consideraría buscar otro trabajo por ese temor.
Pero, considerando que estas herramientas evolucionan a pasos agigantados, conviene preguntarse: ¿cómo puede la IA elevar la productividad de los equipos sin recurrir a recortes de personal?
Renzo Jeremías, CEO de Value Creation Consulting y especialista en transformación digital, plantea cinco recomendaciones prácticas para usar la IA como asistente del equipo, y no como un “empleado universal” capaz de reemplazar cualquier función, aun cuando los resultados terminen siendo genéricos.
1️⃣ Usa la IA para reinvertir tiempo, no solo para reducir costos
Según Jeremías, la automatización rara vez elimina un puesto completo: por lo general, solo entre 10% y 25% de las tareas de un rol son automatizables. El error más común es capturar esa eficiencia únicamente como ahorro.
La oportunidad está en redirigir el tiempo liberado hacia análisis, toma de decisiones, mejora del servicio o generación de ingresos. Al final, ese es el objetivo de cualquier empresa que busca crecer.
“Para que la automatización tenga un impacto significativo en la reducción de personal, tendría que aplicarse en industrias con procesos altamente manuales y con grandes volúmenes de personal operativo”.
👉 ¿Qué se recomienda?
Antes de automatizar, define con claridad en qué actividades de mayor valor se reinvertirá el tiempo liberado. Sin un plan, la productividad no despega.
2️⃣ Alinea la automatización con la estrategia del negocio, no con la urgencia
El experto distingue entre automatización defensiva (reacción a una crisis de caja) y automatización estratégica (crecimiento, mejora del servicio o cumplimiento normativo). La tecnología es la misma; lo que cambia es dónde y para qué se aplica.
“Hay empresas que enfrentan problemas serios de flujo de caja y necesitan estabilizarse rápidamente. En esos casos, tomar decisiones duras puede ser inevitable. Sin embargo, incluso allí hay matices: automatizar roles junior no siempre es tan efectivo como revisar capas directivas o estructuras de mayor costo”.
👉 ¿Qué se recomienda?
Antes de implementar inteligencia artificial, responde una pregunta clave: ¿esta herramienta apunta a crecer, a construir productividad sostenible o solo a ajustar costos en el corto plazo? Sin una respuesta clara, el impacto será limitado y generará fricción interna.
3️⃣ Rediseña procesos y roles antes de automatizar
Según Jeremías, uno de los errores más frecuentes en las organizaciones es aplicar IA sobre procesos que nunca se cuestionaron. Automatizar “tal cual” equivale a escribir en piedra una forma ineficiente de trabajar.
“Otro error es enamorarse de la tecnología y no del problema. Muchas veces llegan herramientas muy potentes que prometen soluciones, pero lo correcto es primero entender cuál es el problema real, qué parte es prioritaria y recién ahí evaluar si la tecnología ayuda”.
👉 ¿Qué se recomienda?
Antes de introducir una herramienta de IA:
- revisa procesos
- elimina pasos innecesarios
- redefine tareas y responsabilidades
4️⃣ Trata la IA como un copiloto, no como un reemplazo
Jeremías remarca que la IA funciona como un asistente rápido, no perfecto. El rol del liderazgo es dar claridad estratégica y de responsabilidades, incluyendo quién asume la responsabilidad si la herramienta falla.
“El cambio cultural que debe liderarse es entender que ahora dirigimos herramientas que nos potencian. Prefiero que seamos nosotros, como líderes y profesionales, quienes asumamos la responsabilidad del uso de la IA, en lugar de culpar a un proveedor tecnológico”.
👉 ¿Qué se recomienda?
Comunica de forma abierta que:
- la IA asiste, no reemplaza
- las decisiones finales siguen siendo humanas
- la responsabilidad no se delega a la tecnología
A la larga, esto reduce la ansiedad y acelera la adopción.
5️⃣ Mide productividad en términos de valor, no solo de actividad
Muchas empresas siguen midiendo con KPI antiguos. Es clave considerar que la IA genera valor cuando impacta en:
- resultados financieros
- experiencia del usuario
- control de riesgos y compliance
- time to market (velocidad)
👉 ¿Qué se recomienda?
Complementa las métricas operativas con indicadores de valor como:
- reducción de tiempos
- mejora en la toma de decisiones
- rapidez de lanzamiento
- mitigación de riesgos
De lo contrario, si solo se mide “más tareas por hora”, la IA puede aumentar la carga cognitiva. En ese sentido, esta tecnología no redefine el trabajo por sí sola: todo depende de las decisiones estratégicas y del liderazgo que acompañen su implementación.
