En América Latina, la discusión sobre Inteligencia Artificial Generativa en educación y trabajo ya no pertenece al futuro. Es una realidad concreta. Empresas de distintos sectores empezaron a analizar cómo esta tecnología impacta en la capacitación de sus equipos, en las decisiones de quienes lideran y en la gestión del talento desde Recursos Humanos.
Los datos del informe realizado por Ingenia en colaboración con la Universidad del Salvador, ofrecen una radiografía precisa sobre las oportunidades, los temores y las necesidades que atraviesan esta etapa de transformación.
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Inteligencia Artificial Generativa en educación y trabajo: aprendizajes graduales y desafíos
El estudio muestra que las organizaciones latinoamericanas adoptan la Inteligencia Artificial Generativa en educación y trabajo de forma gradual. Según los datos relevados, el valor surge a partir de mejoras puntuales que ayudan a reducir riesgos y a reforzar las capacidades internas. Las empresas tienden a priorizar usos de bajo riesgo y con impacto inmediato, antes que transformaciones más profundas. Estas últimas requieren inversión en datos, infraestructura y un marco ético sólido.
Los resultados varían según el perfil de quienes participaron del relevamiento. En el caso de los colaboradores, la incorporación se concentra en tareas operativas como redacción, síntesis de información o automatización de documentos. Si bien se reconoce el potencial de la GenAI, también aparecen obstáculos claros: miedo al reemplazo, poca formación técnica y desconocimiento sobre cómo usarla de forma ética y segura.
Natalia Castro, Team Dynamics Architect en Ingenia, expresó: “Las habilidades más necesarias en este nivel incluyen la formulación efectiva de prompts, la interpretación crítica de resultados generados por IA, y la capacidad de integración con herramientas de uso cotidiano. La tendencia muestra que quienes experimentan con estas herramientas de forma autónoma obtienen mayor provecho, aunque aun sin una estructura formal que los acompañe”.
En una posición intermedia aparecen los líderes (quienes ocupan cargos de conducción dentro de las organizaciones: directores, gerentes, jefes de área o responsables de equipos), que adoptan la tecnología con un perfil más exploratorio. Su interés se orienta a decisiones basadas en datos, a la mejora de procesos y a la búsqueda de casos de uso con potencial transformador. Sin embargo, se percibe una tensión clara entre el entusiasmo y la cautela frente a riesgos regulatorios, de reputación o escalabilidad.
Según Castro, “la mayoría aún espera señales claras de retorno antes de promover proyectos de mayor envergadura. La tendencia emergente apunta a líderes que funcionan como patrocinadores de pilotos, promoviendo una cultura de experimentación responsable”.
Inteligencia Artificial Generativa en educación y trabajo: impacto en Recursos Humanos
El área de Recursos Humanos se ubica como un actor clave en esta etapa de transformación. Su participación está vinculada al uso de analítica predictiva del talento, la automatización de evaluaciones y la actualización de los procesos de selección. A pesar de estos avances, enfrenta desafíos concretos: falta de marcos éticos definidos, escasa capacitación y un rol que, por momentos, responde de manera reactiva ante los cambios.
Natalia Castro advirtió: “En la actualidad la adopción de GenAI es desigual entre los distintos públicos organizacionales, con niveles, necesidades y barreras específicas por rol. La ausencia de estrategias segmentadas de formación, el temor al reemplazo y la falta de marcos de gobernanza limitan el impacto transformador de la tecnología”.
El estudio también señala que quienes experimentan con GenAI de forma autónoma suelen liderar el cambio desde abajo, en paralelo a las estrategias formales. Esto habilita intervenciones diferenciadas según el perfil y permite crear comunidades de aprendizaje que fortalezcan las capacidades internas. Para Ingenia, la clave para acelerar la madurez digital está en impulsar pilotos con objetivos medibles y escalables, acompañados por espacios de reflexión entre distintas áreas.
En línea con esto, los expertos plantean que “una estrategia efectiva consiste en diseñar experiencias de capacitación breves y prácticas, integradas al flujo de trabajo, ‘learning in the flow’, que combinen recursos asincrónicos con dinámicas colaborativas, al tiempo que se comunica con claridad el propósito de la IA como herramienta de apoyo y no de reemplazo”.
Inteligencia Artificial Generativa en educación y trabajo: aprendizaje humano y evolución conjunta
Las conclusiones del estudio muestran que cada rol dentro de una organización adopta la Inteligencia Artificial Generativa de manera distinta, con habilidades y desafíos propios. Para que su aplicación en la educación y el trabajo tenga un impacto duradero, se deben segmentar las estrategias de capacitación, alentar la práctica autónoma y definir marcos de gobernanza sólidos.
La investigación subraya que la GenAI no se limita a incorporar tecnología, sino que exige repensar cómo aprenden y colaboran las personas. Como lo expresó Natalia Castro: “La transformación digital no se trata solo de incorporar tecnología, sino de rediseñar las formas en que aprendemos, colaboramos y lideramos. El verdadero desafío no es adoptar IA, sino construir organizaciones donde el aprendizaje humano y la inteligencia artificial evolucionen de forma conjunta”.
Con estos hallazgos, queda claro que el camino hacia una adopción efectiva se basa en prácticas graduales, en la experimentación responsable y en la integración del aprendizaje humano con la capacidad tecnológica. La región se encuentra en un momento de transición, donde la GenAI comienza a modificar la dinámica del trabajo y la educación, y abre un espacio para el desarrollo de habilidades que permitan a las organizaciones crecer de manera ética y sostenible.
