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Los trabajadores no confían en la IA. Así es como las empresas pueden cambiar eso

Cinco maneras en que los líderes pueden cerrar la brecha de confianza

Por Ashley Reichheld, Christina Brodzik, Anne-Claire Roesch, Greg Vert y Ryan Youra

Gestión del cambio

Harvard Business Review

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Resumen. La confianza de los empleados de primera línea en la IA proporcionada por la empresa está disminuyendo, y muchos recurren a herramientas no autorizadas. Las empresas pueden abordar este problema mediante: 1) la medición de la confianza utilizando métricas de comportamiento en tiempo real; 2) la inversión en el desarrollo de las habilidades de los empleados de primera línea para fomentar la colaboración con la IA; 3) el diseño de la IA con la participación de los empleados para garantizar la cocreación; 4) el fomento de la experimentación a través de entornos digitales y programas de incentivos; y 5) el empoderamiento de los líderes de equipo para generar confianza e impulso, convirtiendo la adopción en un movimiento liderado por los propios empleados de primera línea. Estas medidas ayudan a las organizaciones a superar la brecha de confianza y a aprovechar todo el potencial de la IA.

La IA tiene un problema de confianza entre los trabajadores de primera línea, y la situación se agrava. El Índice TrustID de Deloitte, que mide diariamente la opinión de clientes y empleados, muestra que la confianza en la IA generativa proporcionada por las empresas —herramientas que supuestamente aligeran la carga de trabajo e impulsan la creatividad— cayó un 31 % entre mayo y julio de 2025, los últimos datos disponibles, lo que refleja un creciente escepticismo sobre su fiabilidad y valor. La confianza en los sistemas de IA con capacidad de actuar de forma independiente, y no solo de hacer recomendaciones, se desplomó un 89 % durante el mismo periodo, a medida que los empleados se sentían cada vez más incómodos con la idea de que la tecnología asumiera decisiones que antes les correspondían tomar.

Nuestra investigación también reveló que el uso de herramientas de IA proporcionadas por las empresas disminuyó un 15 % entre febrero y julio. Pero aquí radica el problema: casi la mitad de los empleados de primera línea con acceso a IA están recurriendo a herramientas no autorizadas, lo que indica que confían más en soluciones alternativas que en las oficiales. Esto sugiere que el problema no es la desconfianza hacia la IA en general, sino hacia la IA que sus empleadores les piden usar. Para estos empleados, las herramientas aprobadas por la empresa se sienten impuestas, no introducidas; obligatorias, no creadas en conjunto. Y tras ese escepticismo subyace un temor más profundo: que se les pida a los empleados que ayuden a impulsar la misma tecnología que podría reemplazarlos.

Dado lo mucho que está en juego al aprovechar la revolución de la IA, comprender la magnitud del desafío de la confianza es fundamental. En este artículo, compartimos cinco enfoques que algunas empresas —tanto clientes de Deloitte como otras incluidas en nuestra investigación— están adoptando para abordar este problema. Ofrecen soluciones que otras organizaciones pueden implementar.

1. Medir la confianza

El primer paso es comprender la magnitud y la naturaleza del problema de confianza.

En Deloitte, nuestro Índice TrustID mide la confianza de la misma forma que los mercados miden las acciones: en tiempo real, en todos los sectores y puestos. Aproximadamente 60.000 empleados estadounidenses de organizaciones de todos los tamaños y sectores económicos responden cada año a nuestras encuestas, compartiendo su percepción sobre la fiabilidad, la capacidad, la transparencia y el trato humano de su organización o tecnología; lo que denominamos los «cuatro factores de la confianza». Cada factor se puntúa según el grado de acuerdo del encuestado con afirmaciones en una escala del 1 al 7, como por ejemplo si la organización demuestra empatía y equidad (trato humano), se comunica de forma abierta y clara (transparencia), ofrece productos y experiencias de calidad (capacidad) y cumple sus promesas de forma consistente (fiabilidad). El TrustID de Deloitte combina estas dimensiones en una puntuación compuesta basada en investigaciones conductuales y estadísticas.

La confianza beneficia a todos, y nuestro marco convierte lo intangible en algo práctico. Recomendamos que todas las empresas evalúen los elementos clave de la confianza dentro de su organización. Dado que la confianza es fundamental para el éxito empresarial, hemos liberado el código fuente de nuestra metodología TrustID mediante un capítulo descargable de nuestro libro que describe la ciencia detrás de esta medición. Como mínimo, sugerimos incluir los cuatro factores de la confianza en su enfoque de medición actual, ya sea a través de una encuesta anual de talento o al probar la IA.

Al desglosar la confianza en componentes medibles, los líderes pueden identificar dónde aumenta o disminuye la confianza y actuar en consecuencia. Por ejemplo, si los empleados manifiestan poca confianza en la transparencia de la IA, los líderes podrían responder aumentando la comunicación sobre cómo las herramientas toman decisiones o involucrando a los empleados en la definición de su uso.

Y dado que nuestro modelo predice con gran precisión el comportamiento, revela no solo el grado de confianza de las personas, sino también cómo esta se traduce en promoción, compromiso y desempeño. Por ejemplo, los empleados con un alto nivel de confianza tienen 1,9 veces más probabilidades de recomendar su organización, 2,1 veces más motivación para trabajar y 1,7 veces más probabilidades de desarrollar nuevas habilidades. En otras palabras, ayuda a cuantificar algo que a menudo se considera intangible: el factor humano detrás de cada resultado de la IA.

2. Desarrollar las habilidades de los trabajadores de primera línea

Es comprensible que los trabajadores teman que la IA los reemplace, pero la realidad es más compleja. Si bien la automatización sin duda cambiará o eliminará algunos puestos, la escalabilidad y la sostenibilidad de la IA también crearán nuevos tipos de trabajo y una mayor demanda de talento cualificado. Para muchas organizaciones, el reto consiste en alinear cuidadosamente las fortalezas de las personas con las oportunidades que ofrecen los sistemas inteligentes, en lugar de simplemente reemplazar a los trabajadores o capacitar a todo el personal. Por lo tanto, en vez de usar la IA principalmente como una herramienta para reducir costos, las organizaciones deberían usarla para reinventar la forma en que se realiza el trabajo.

Las razones para ello son contundentes. Muchos sectores con gran presencia en el mercado laboral, como la sanidad y la logística, se enfrentan a una escasez de mano de obra justo cuando la demanda de sus servicios aumenta. Y dado que la demanda de nuevas habilidades cambia más rápido de lo que la mayoría de los sistemas educativos pueden adaptarse, no hay suficientes graduados preparados para trabajar con sistemas inteligentes. Con una oferta laboral limitada, los trabajadores con conocimientos de IA pueden exigir salarios elevados; las empresas financieras y tecnológicas suelen ofrecer salarios más altos que otros empleadores. En conjunto, estas fuerzas obligan a la mayoría de los líderes a enfrentarse a una dura realidad: no pueden permitirse el lujo de solucionar el problema simplemente contratando personal.

La solución no reside únicamente en desarrollar competencias técnicas. La mayor rentabilidad de la capacitación se obtiene cuando las inversiones mejoran la competencia de los empleados en IA, al tiempo que fortalecen sus habilidades para la resolución de problemas y su inteligencia emocional; por ejemplo, su capacidad de empatizar, adaptarse y tomar decisiones. Las organizaciones que cultivan ambas dimensiones —la humana y la artificial— obtienen los mejores resultados. Las investigaciones demuestran que cuando las personas aprenden a colaborar eficazmente con la IA, adaptándose a su forma de pensar y responder, el rendimiento mejora notablemente, superando con creces lo que humanos o máquinas logran por sí solos: las decisiones se agudizan, la eficiencia aumenta, la experiencia del cliente mejora y los empleados cualificados permanecen más tiempo en la empresa.

El mensaje a los empleados es simple: la organización no los está reemplazando con IA; está invirtiendo en ustedes para que prosperen junto a ella.

Ante la competencia por empleados con conocimientos de IA, muchas organizaciones están descubriendo que la vía más sostenible es desarrollar estas habilidades en sus plantillas y en todos los ecosistemas empresariales. El desarrollo de dichas habilidades puede comenzar mucho antes de la contratación, mediante alianzas más sólidas entre empleadores e instituciones que preparan a los futuros trabajadores. Las empresas pueden colaborar con centros educativos y proveedores de formación para diseñar planes de estudio, ofrecer mentorías o formación impartida por expertos, y crear oportunidades de formación dual que desarrollen las habilidades de IA más demandadas.

Este compromiso con generar confianza e invertir en los empleados se extiende al periodo previo a la incorporación —el tiempo entre la oferta de trabajo y el primer día del nuevo empleado—, donde gestos como una nota de bienvenida, una breve reunión inicial o una introducción sobre qué esperar (especialmente cómo la IA y las herramientas digitales se integran en el puesto) pueden disipar la incertidumbre y sentar las bases para el crecimiento desde el principio. Y continúa durante la incorporación y más allá, con el aprendizaje integrado en el trabajo diario y trayectorias profesionales reinventadas para un futuro impulsado por la IA. Cada momento es una oportunidad para desarrollar habilidades y confianza, demostrando a los empleados que no se les está encasillando en sistemas rígidos, sino que se les está preparando para prosperar en su puesto actual e incluso más allá.

La confianza, entonces, se convierte en una ventaja estratégica. Cuando los empleados creen que su organización les ayudará a adaptarse y crecer, están mucho más dispuestos a adoptar las herramientas que transforman su trabajo. Nuestros datos más recientes lo demuestran: los empleados que recibieron capacitación práctica y talleres sobre IA reportaron un 144 % más de confianza en la IA de su empleador que aquellos que no la recibieron. Esta confianza, a su vez, fortalece el compromiso: los empleados que confían plenamente en su empleador tienen casi cinco veces más probabilidades de afirmar que están motivados para aprender nuevas habilidades y adaptarse al cambio.

El resultado es un círculo virtuoso: la inversión genera confianza, la confianza despierta curiosidad y la curiosidad impulsa el aprendizaje continuo. Cada una refuerza a la otra, demostrando que el compromiso de la organización con su gente no es transaccional, sino perdurable, transformando el cambio tecnológico de una fuente de ansiedad en un catalizador para el crecimiento.

Ese mismo principio se ve reflejado en la práctica. Mientras que muchas empresas utilizan nuevas tecnologías para reducir su plantilla, IKEA optó por un camino diferente : reinvertir en su personal. En 2021, la empresa presentó a Billie, un chatbot con IA que ahora gestiona casi la mitad de las consultas de los clientes. En lugar de sustituir personal, IKEA capacitó a más de 8500 trabajadores de centros de atención telefónica para desempeñar nuevas funciones como asesores de diseño de interiores y especialistas en ventas a distancia. Estos empleados pasaron de responder preguntas rutinarias a dirigir consultas virtuales, ayudar a los clientes a planificar la distribución de sus habitaciones y gestionar compras más complejas. Este cambio les otorgó a los trabajadores funciones más significativas e impulsó las ventas digitales de la empresa, contribuyendo a más de 1400 millones de dólares en diseño y ventas a distancia.

En sus almacenes, IKEA ha utilizado la IA para reducir el esfuerzo físico de los trabajadores y mejorar la eficiencia. Los recuentos de existencias, antes repetitivos y físicamente exigentes, que requerían que los empleados subieran escaleras y escanearan palés pesados, ahora los realizan drones con IA. Esta tecnología mejora la precisión y permite que los trabajadores se centren en coordinar la logística y resolver problemas. Lo que era una tarea rutinaria se ha convertido en una parte más segura y eficiente de las operaciones.

Más allá de las operaciones, IKEA está invirtiendo en el desarrollo de la alfabetización en IA para toda su plantilla. La compañía ha lanzado una iniciativa de alfabetización en IA a nivel corporativo con el objetivo de capacitar a 70.000 empleados para 2026. En consonancia con su enfoque centrado en las personas, el programa no es uniforme. El personal de las tiendas aprende cómo la IA puede optimizar la interacción con los clientes y la gestión del inventario. Los asesores de diseño experimentan con herramientas generativas como Hej Copilot para impulsar ideas y acelerar el trabajo creativo. Los científicos de datos e ingenieros profundizan sus conocimientos a través de un Programa de Aceleración, mientras que los líderes participan en las "Jornadas de Exploración de IA", que vinculan las tecnologías emergentes con las prioridades del negocio. El objetivo es fomentar la confianza y la curiosidad, mostrando a los empleados cómo la IA puede hacer que su trabajo sea más fácil y gratificante.

Los incentivos son tangibles: nuevas trayectorias profesionales, formación de vanguardia, herramientas de productividad que ahorran tiempo y tecnología que reduce la carga de trabajo. Los resultados se reflejan en el ánimo de los empleados. A nivel mundial, la rotación voluntaria en IKEA ha disminuido aproximadamente un 20 % en los últimos dos años, y casi siete de cada diez empleados afirman estar entusiasmados por ir a trabajar cada día, cifras muy superiores a los promedios habituales en sectores con un alto componente de atención al cliente.

3. Diseñar IA con los trabajadores, no solo para ellos

Enseñar a los trabajadores a usar la IA sin darles voz en su desarrollo es como enseñarles a navegar pero con el timón fijo: pueden aprovechar el viento, pero no controlar su rumbo. La confianza empieza con la autonomía, que surge de la cocreación. Cuando se invita a los trabajadores a participar en el diseño de cómo se trabajará con IA, se ven a sí mismos no como sujetos de la tecnología, sino como socios en su creación. Sin embargo, un análisis del gasto de nuestros clientes en iniciativas de IA reveló que destinan el 93 % de su presupuesto a datos, tecnología e infraestructura, y solo el 7 % a cuestiones relacionadas con el personal, como la reestructuración del trabajo, la formación, la gestión del cambio y la reinvención de roles y trayectorias profesionales para reflejar el impacto de la IA.

A medida que la naturaleza del trabajo evoluciona, la colaboración entre humanos y máquinas se vuelve esencial: la llegada de la IA no es solo un cambio tecnológico, sino un rediseño de cómo se trabaja. Las empresas deberían abordarla como cualquier buena innovación: partiendo de una comprensión profunda de la experiencia humana, para luego crear prototipos, realizar pruebas y perfeccionar soluciones en función de las necesidades reales de las personas. Esta misma disciplina debería aplicarse al diseño del trabajo: construir sistemas en torno a las necesidades de los empleados para alcanzar el éxito, no solo a las capacidades de la tecnología.

En Walmart, las nuevas herramientas de IA se desarrollan mediante un proceso que involucra a los empleados en el diseño, en lugar de imponer sistemas terminados desde la dirección. Para ello, la empresa creó Element, una plataforma interna de desarrollo de IA que permite a los equipos crear, probar y escalar rápidamente aplicaciones con tecnología de IA. Los asociados, nombre que Walmart da a sus empleados, participan en los programas piloto, donde aportan comentarios sobre qué funciona y qué no, y los desarrolladores ajustan las herramientas en consecuencia. El proceso es iterativo por naturaleza para que las nuevas funciones reflejen la realidad del trabajo diario.

Un ejemplo destacado es una aplicación de programación de horarios con inteligencia artificial, una herramienta fundamental en el sector minorista, donde los horarios impredecibles y los cambios de última hora son una fuente constante de estrés. En las sesiones piloto, los empleados solicitaron funciones como el intercambio de turnos, la configuración de preferencias de disponibilidad y la consulta de horarios con mayor antelación. Sus aportaciones transformaron lo que podría haber sido un sistema rígido en uno que les brindó mayor control y transparencia. En los primeros lugares donde se implementó, los gerentes de tienda y de equipo informaron que la aplicación había reducido el tiempo que estos últimos dedicaban a programar turnos de 90 a 30 minutos. Para los empleados, el tiempo no es algo abstracto : son cenas familiares, recoger a los niños de la guardería o turnos extra. El nuevo sistema de programación les da mayor libertad para decidir cómo y cuándo trabajan, convirtiendo un proceso corporativo en algo personal. Diversos estudios en el sector minorista sugieren que los horarios más predecibles reducen los retrasos, el absentismo y la rotación de personal.

La plataforma Element también se utilizó para superar las barreras lingüísticas que los empleados identificaban como un obstáculo constante para atender a los clientes y coordinarse con sus compañeros. Este desafío inspiró a los desarrolladores a crear una herramienta de traducción en tiempo real compatible con 44 idiomas, disponible a través de la aplicación para empleados de Walmart, lo que permite usarla en los dispositivos que ya utilizan. Cabe destacar que la herramienta también incorpora información específica de Walmart, reconociendo marcas propias como Great Value para que las traducciones conserven el significado en las interacciones reales. La herramienta se perfecciona mediante pruebas piloto y retroalimentación continua para mejorar su precisión y usabilidad, lo que facilita la colaboración y hace que el servicio al cliente sea más inclusivo.

La experiencia de Walmart demuestra que cuando los empleados participan en el desarrollo de las herramientas, el resultado va más allá de la eficiencia. Se trata de tecnología en la que confían porque ven su propia huella en ella y experimentan su valor directamente. Y la evidencia se extiende más allá de Walmart. Nuestra investigación muestra que las experiencias más motivadoras para la adopción de la IA son la integración en las herramientas y procesos existentes, las interfaces intuitivas y los ejemplos claros de cómo se aplica la herramienta al trabajo diario. Los trabajadores tienen un 72 % más de probabilidades de reportar una alta confianza en la IA cuando se les han brindado oportunidades interactivas para practicar con ella, en comparación con aquellos que no han tenido dichas experiencias. En otras palabras, la motivación aumenta cuando los trabajadores no son receptores pasivos, sino participantes activos.

4. Fomentar la experimentación

La capacitación y la cocreación fomentan la confianza, pero no si el sistema de IA se centra en los errores y los penaliza. Demasiadas métricas de primera línea se han diseñado para detectar fallos: infracciones del reloj checador, escaneos tardíos, registros de entrada omitidos. Esta mentalidad premia el rendimiento constante y repetitivo, pero desalienta la experimentación, precisamente el comportamiento que requiere la adopción de la IA. Las organizaciones están contrarrestando esta tendencia creando entornos digitales de prueba : espacios de bajo riesgo donde los empleados pueden probar nuevas herramientas de forma segura, aprender haciendo y compartir lo que funciona. En estos entornos, la experimentación se convierte en parte del proceso, no en una desviación del mismo. También están replanteando los incentivos: premiando la curiosidad y la adopción temprana en lugar de penalizar los errores.

En Colgate-Palmolive, esa transformación ya está en marcha. En 2023, la compañía lanzó su AI Hub, una plataforma segura y sin código que permite a los empleados sin conocimientos de programación crear aplicaciones de software y automatizar flujos de trabajo mediante interfaces visuales, componentes de arrastrar y soltar y plantillas prediseñadas. Dentro de este entorno digital, los empleados comenzaron a crear y compartir asistentes de IA personalizados para gestionar tareas cotidianas como la resolución de problemas de equipos, la redacción de contenido y el análisis de datos.

Uno de esos lugares era la planta de producción de una fábrica en Grecia. Gran parte de la maquinaria se fabricaba en Alemania, por lo que las averías a menudo implicaban estudiar densos manuales y documentación en alemán o esperar traducciones y la asistencia de especialistas externos. Para solucionar este problema, el gerente de la planta creó asistentes de IA, a los que entrenó con los manuales y la documentación. Estos permitían a los operarios introducir códigos de error y recibir instrucciones paso a paso para la resolución de problemas en griego.

En otra área de la empresa, un empleado de Recursos Humanos creó un programa de asesoramiento para la definición de objetivos. Capacitó a un asistente sobre los valores y las prácticas de definición de objetivos de Colgate para ayudar a sus compañeros a redactar objetivos más sólidos y claros. Inicialmente, lo probó con un pequeño grupo piloto de unas 20 personas. Gracias al éxito de esta prueba, la herramienta se adoptó de forma generalizada y ahora se utiliza en toda la compañía.

Lo que comenzó como experimentos locales se ha convertido en miles de asistentes virtuales, y Colgate cuenta con un sistema para medir su eficacia. A mediados de 2025, los empleados habían creado entre 3000 y 5000 asistentes virtuales, desde redactores publicitarios hasta técnicos de mantenimiento multilingües. Cada asistente virtual exitoso incluye un sistema de retroalimentación : tras su uso reiterado, se invita a los empleados a completar una breve encuesta que evalúa beneficios como el ahorro de tiempo, la calidad del trabajo y la creatividad. Estas encuestas ayudan a los líderes a identificar qué experimentos de base generan un impacto real, y posteriormente se invierten recursos empresariales para potenciar las ideas más prometedoras.

5. Empoderar a los líderes de equipo para generar confianza e impulso.

Ni siquiera las herramientas de IA mejor diseñadas pueden escalar sin líderes de primera línea. Los jefes de equipo, supervisores de turno y enfermeros a cargo son la pieza clave para generar confianza. Ellos traducen la estrategia en práctica diaria y marcan la pauta sobre si la experimentación se percibe como segura o arriesgada.

Nuestra investigación subraya su importancia crucial. Los empleados califican sistemáticamente a sus jefes directos como más confiables que a su empleador en general. Tanto en puestos de nivel inicial como directivo, la confianza en los jefes es aproximadamente un 20 % mayor que la confianza en la organización. Y cuando los jefes se comunican con sus equipos al menos semanalmente, los índices de confianza aumentan casi un 60 %.

Cuando llegan nuevas herramientas al entorno laboral, los empleados no consultan al director general ni a un comunicado corporativo para decidir si las usan; consultan a sus equipos y líderes de equipo. Si el líder puede explicar la importancia de la herramienta, mostrar cómo ayuda y ejemplificar su uso en el trabajo diario, la adopción se produce de forma natural; si el líder se muestra escéptico o guarda silencio, la adopción se estanca.

Dada la radical diversidad de las herramientas de IA, es fundamental que las organizaciones capaciten a los gerentes no solo sobre el funcionamiento de los sistemas, sino también sobre cómo comunicar su propósito de forma clara y creíble a sus equipos. Igualmente importante es que puedan demostrar cómo las nuevas herramientas mejoran el trabajo de sus empleados, ya sea eliminando tareas rutinarias, facilitando las tareas cotidianas o liberando tiempo para labores más significativas. Los gerentes también necesitan espacio para probar las herramientas antes de que sus equipos las utilicen, y requieren el respaldo visible de la alta dirección para que comprendan que su función no es imponer el cumplimiento, sino persuadir a sus equipos de que la experimentación es valiosa, que el aprendizaje es fundamental y que el progreso es más importante que la perfección.

Esta combinación de empoderamiento, confianza y apoyo visible es más que una teoría; es una estrategia que las organizaciones con visión de futuro ya están poniendo a prueba. Intuit, por ejemplo, vio una oportunidad para expandir la adopción de la IA, permitiendo que sus empleados de primera línea se centraran en brindar asesoramiento financiero más personalizado a los clientes. A pesar de invertir en reuniones informativas para ejecutivos, programas de capacitación y campañas de cambio, el progreso en la adopción no cumplía con los estándares internos. Por lo tanto, los líderes adoptaron un enfoque diferente. Invitaron a 150 expertos que habían estado experimentando con la IA —es decir, realizando experimentos sencillos que demostraban su curiosidad y disposición para aprender— y los llevaron a la sede central para una Jornada de Capacitación Práctica en IA para Expertos. Para este grupo de especialistas en impuestos y agentes de atención al cliente, la invitación en sí misma fue una clara señal de que su papel en la configuración de la estrategia de IA de Intuit era importante.

La jornada comenzó con la presentación de los altos ejecutivos, pero fueron los mandos intermedios quienes impulsaron la sesión: líderes tan cercanos a la realidad del día a día que los participantes pudieron identificarse con ellos de inmediato. El taller fue deliberadamente práctico, diseñado en torno a las realidades del trabajo diario. Los participantes experimentaron cómo la IA podía aliviar la frustración, automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para lo más importante: la satisfacción del cliente. La energía creció a medida que los expertos de primera línea pasaron de la práctica a la cocreación, colaborando para descubrir nuevos problemas que la IA podría resolver, como la automatización de la entrada de datos o el resumen de las conversaciones con los clientes. El día culminó con una animada competición: cada mesa de participantes presentó su mejor idea al grupo, y la sala votó por el concepto ganador, cuya implementación se aceleró.

Los participantes regresaron a casa deseosos de compartir lo aprendido con la amplia red de 15 000 expertos tributarios de primera línea. La adopción de la IA se convirtió en un movimiento impulsado no por imposiciones, sino por líderes de primera línea que modelaron nuevos comportamientos y contagiaron su entusiasmo. La empresa ahora estudia cómo extender este enfoque a todo el personal de primera línea.

Esta historia, junto con otras que hemos explorado, apunta a una verdad simple: la confianza es un factor decisivo para el éxito de la implementación a gran escala de la IA.

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Generar confianza es fundamental para impulsar la creación y adopción de la IA en cualquier organización. Cuando la confianza es alta, los resultados son sorprendentes: nuestra investigación reveló que los empleados tienen casi 10 veces más probabilidades de considerar la IA agentiva como esencial para el éxito de su equipo, casi tres veces más probabilidades de usar la IA generativa a diario y ahorran un promedio de dos horas semanales en comparación con sus compañeros que usan las mismas herramientas sin confianza. Los trabajadores que creen que estos sistemas fueron diseñados para ellos y que aportarán un valor real a su trabajo los usan más y mejor. Porque, en definitiva, el mayor obstáculo de la IA no es técnico, sino humano.

Mientras los líderes no superen la desconfianza hacia sus empleados de primera línea, la promesa de la IA seguirá siendo solo eso: una promesa. Los líderes que actúen con decisión para fomentar la confianza podrán transformar la reticencia en convicción y cosechar los enormes beneficios que ofrece esta tecnología.

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Ashley Reichheld es socia principal de Deloitte Consulting LLP. Creó TrustID, un sistema que ayuda a las empresas a medir, predecir y generar confianza con sus principales grupos de interés. Es la autora principal del libro Los cuatro factores de la confianza.

Christina Brodzik es socia principal de Deloitte Consulting LLP, donde lidera la práctica de Cultura y Liderazgo en el área de Capital Humano.

Anne-Claire Roesch es socia principal de Deloitte Consulting LLP, donde lidera el área de Fuerza Laboral de Primera Línea en la práctica de Capital Humano y la industria de Consumo.

Greg Vert es socio principal de Deloitte Consulting LLP, donde lidera la práctica de Inteligencia Artificial Aplicada en el área de Capital Humano.

Ryan Youra es gerente senior en Deloitte Consulting LLP, donde supervisa la plataforma TrustID de la firma.