10 claves para aprovechar la IA y potenciar tu desempeño laboral

En Perú, al igual que en el resto de Latinoamérica, esta tecnología está transformando funciones de recursos humanos, marketing, finanzas y operaciones. Su alcance va más allá de los equipos de tecnología y plantea nuevas necesidades de aprendizaje para profesionales de distintas áreas.

La variedad de aplicaciones y conceptos puede generar incertidumbre, especialmente entre quienes todavía no han utilizado estas herramientas. Sin embargo, no es necesario saber programar ni tener formación en ciencia de datos para comenzar. Comprender sus fundamentos, aprender a formular instrucciones y revisar sus resultados permite incorporarlas progresivamente a la rutina laboral.

Aprender sobre IA: una oportunidad para las empresas y sus equipos

La capacitación es una parte importante de la adaptación tecnológica. El Future of Jobs Report 2023 del Foro Económico Mundial señalaba que más del 85% de las organizaciones encuestadas identificaba la adopción de nuevas tecnologías y la ampliación del acceso digital como tendencias capaces de transformar sus negocios. La edición de 2025 estima que 59 de cada 100 trabajadores necesitarán formación de aquí a 2030.

El panorama regional también muestra oportunidades. Según un estudio de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el Banco Mundial, entre el 26% y el 38% de los empleos en América Latina y el Caribe podría estar expuesto a la IA generativa. Entre el 8% y el 14% de los puestos podría experimentar una transformación que mejore su productividad, mientras que entre el 2% y el 5% presentaría riesgo de automatización total.

Estos datos ayudan a comprender que la exposición a la tecnología puede traducirse en cambios en las tareas y nuevas formas de trabajar. Para las empresas, acompañar ese proceso implica ofrecer herramientas, capacitación y pautas de uso responsable.

¿Qué necesitas saber para empezar con la inteligencia artificial?

Hay diez aspectos que ayudan a construir una base práctica:

1. Reconocer las diferencias entre IA generativa y predictiva.
2. Elegir herramientas según las necesidades del puesto.
3. Aprovechar las funciones disponibles en aplicaciones habituales.
4. Formular instrucciones claras y contextualizadas.
5. Evaluar las respuestas con pensamiento crítico.
6. Proteger los datos personales y la información empresarial.
7. Explorar datos y presentar hallazgos.
8. Automatizar actividades repetitivas.
9. Combinar la tecnología con habilidades humanas.
10. Incorporar el aprendizaje continuo al desarrollo profesional.

1. Reconoce qué tipo de IA necesitas

No todas las soluciones de inteligencia artificial cumplen la misma función. Distinguir entre IA predictiva e IA generativa ayuda a relacionar cada necesidad con una aplicación adecuada.

La IA predictiva analiza datos históricos para estimar comportamientos o resultados futuros. Puede utilizarse, por ejemplo, para anticipar la rotación de inventario en logística o estudiar posibles comportamientos de compra en el comercio minorista.

La IA generativa produce textos, imágenes, audio o código a partir de patrones aprendidos. Preparar una propuesta comercial con ChatGPT o solicitar a Claude una estructura para un reporte son ejemplos de este segundo grupo.

Entender esa diferencia permite definir mejor los objetivos, evitar expectativas desproporcionadas y aprovechar los recursos disponibles.

2. Selecciona las herramientas a partir de un problema concreto

Antes de incorporar una aplicación, conviene preguntarse qué dificultad resolverá. Una demora recurrente, información dispersa o una tarea que consume demasiado tiempo pueden orientar la búsqueda.

Desarrollar un criterio de selección —también llamado curaduría de herramientas— permite evaluar las opciones por su utilidad real. Perplexity puede apoyar procesos de búsqueda e investigación de mercado; las funciones de IA de Canva, tareas de diseño y diagramación; y Notion AI, la organización de información y proyectos.

En todos los casos, corresponde revisar la calidad de los resultados, la facilidad de uso, los costos y las condiciones de privacidad.

Concentrarse en soluciones pertinentes reduce la fatiga tecnológica y facilita que el equipo incorpore cambios sostenibles en su forma de trabajar.

3. Explora las aplicaciones que tu equipo ya utiliza

Las primeras experiencias con IA pueden desarrollarse dentro de entornos conocidos. Los procesadores de texto, las hojas de cálculo, el correo y las plataformas de colaboración ofrecen distintas posibilidades de asistencia.

Copilot en Microsoft 365 y Gemini en Google Workspace son ejemplos de esta integración. Las funciones disponibles dependen del plan contratado, la configuración y los permisos establecidos por la organización.

Entre sus aplicaciones se encuentran preparar un primer borrador de un informe, resumir información o ayudar a construir una fórmula compleja en una hoja de cálculo.

Revisar estas opciones permite identificar mejoras en la rutina sin añadir aplicaciones innecesarias. El resultado debe comprobarse y ajustarse antes de utilizarlo en una entrega definitiva.

4. Aprende a formular buenos prompts

Un prompt es la instrucción que se proporciona a una herramienta de IA. La llamada ingeniería de prompts consiste en estructurar ese pedido para que la respuesta se acerque al resultado esperado.

Además de indicar la tarea, conviene explicar el contexto, el destinatario, el tono y el formato. También puede ser útil asignar un rol y establecer condiciones concretas.

Por ejemplo, «haz un correo de ventas» deja muchas decisiones abiertas. Una solicitud más completa sería:

Actúa como un ejecutivo de cuentas B2B. Redacta un correo breve dirigido a un director de Recursos Humanos para presentar un programa de beneficios corporativos. Utiliza un tono profesional y empático, e incluye una invitación para agendar una reunión de 15 minutos.

La interacción puede continuar con ajustes: acortar la respuesta, precisar un argumento o cambiar su estructura. Formular buenas instrucciones también implica evaluar qué información falta.

5. Mantén el pensamiento crítico frente a las respuestas

La fluidez de un texto generado por IA puede hacer que parezca confiable, incluso cuando contiene errores. Estas herramientas pueden producir «alucinaciones»: afirmaciones falsas, datos inventados o referencias inexistentes presentadas con seguridad.

También pueden reproducir sesgos presentes en los materiales utilizados durante su entrenamiento.

Por eso, verificar la información es una responsabilidad de quien utiliza la herramienta. Un reporte financiero, un estudio de mercado o una propuesta comercial requieren revisar cifras, contrastar fuentes primarias y comprobar la coherencia de las conclusiones.

El criterio humano permite reconocer omisiones, interpretar el contexto y determinar si una respuesta es adecuada para la decisión que se necesita tomar.

6. Protege la información antes de cargarla

La privacidad y la seguridad deben considerarse desde el inicio. Antes de compartir documentos con una plataforma de IA, es necesario identificar si contienen datos personales, información confidencial o estados financieros no públicos.

En Perú, la Ley N.º 29733, Ley de Protección de Datos Personales, establece el marco aplicable al tratamiento de esta información. Su nuevo reglamento, aprobado mediante el Decreto Supremo N.º 016-2024-JUS, entró en vigencia el 31 de marzo de 2025.

Para un uso responsable, corresponde revisar las políticas internas, los permisos y las condiciones de tratamiento de datos de cada servicio. Las plataformas públicas y los entornos empresariales pueden ofrecer controles diferentes; conocerlos ayuda a prevenir exposiciones indebidas y proteger la reputación de la organización.

7. Convierte los datos en preguntas útiles

Las herramientas de IA pueden facilitar la exploración de bases de datos mediante consultas en lenguaje natural. Esto acerca el análisis a profesionales que conocen su área de negocio, aunque no tengan formación avanzada en sistemas.

Una persona del equipo comercial podría trabajar con un archivo de ventas anuales autorizado y preguntar:

¿Cuáles fueron los tres productos con menor margen de ganancia durante el último trimestre y qué características tienen en común?

La herramienta puede apoyar la identificación de patrones, elaborar una interpretación inicial y generar gráficos para presentar los hallazgos ante un comité directivo.

Antes de utilizarlos, hay que revisar los cálculos, los filtros y las definiciones empleadas. El conocimiento del negocio sigue siendo necesario para explicar los resultados y convertirlos en decisiones fundamentadas.

8. Identifica oportunidades para automatizar tareas

Clasificar correos, registrar acuerdos o trasladar información entre archivos son actividades que pueden consumir una parte importante de la jornada.

Las plataformas sin código, o no-code, como Zapier y Make, permiten conectar aplicaciones y construir flujos que incorporan IA. Entre sus usos posibles están clasificar mensajes según su urgencia, generar minutas y tareas después de una reunión virtual o extraer datos de facturas en PDF hacia una base centralizada.

El informe Economic and Workforce Impacts of AI in Latin America, de Linux Foundation, recoge que el 68,6% de las empresas reporta mejoras de productividad vinculadas a la adopción de IA. Esta cifra se refiere al uso de IA en general, no exclusivamente a la automatización mediante estas plataformas.

Una implementación gradual permite comprobar el funcionamiento del proceso y establecer revisiones en los pasos que requieren supervisión.

9. Refuerza las habilidades humanas

El uso de tecnología necesita complementarse con empatía, inteligencia emocional, liderazgo situacional y capacidad de negociación.

Procesar información es una parte del trabajo. Comprender las preocupaciones de un colaborador, gestionar un desacuerdo o construir confianza con un cliente requiere interpretar situaciones y asumir responsabilidades.

El Foro Económico Mundial mantiene entre las competencias centrales el pensamiento analítico, la resiliencia, la flexibilidad y el liderazgo e influencia social.

La combinación de habilidades técnicas y humanas permite aprovechar los resultados de la IA para desarrollar propuestas pertinentes. Para las empresas, fortalecer ambas dimensiones ayuda a preparar equipos capaces de adaptarse y colaborar.

10. Haz del aprendizaje una práctica constante

El upskilling, o actualización de competencias, permite ampliar las capacidades necesarias para desempeñar un puesto. En el caso de la IA, requiere combinar formación con experimentación y revisión de resultados.

El Global AI Jobs Barometer 2025 de PwC identificó una prima salarial promedio del 56% en puestos que requieren habilidades de IA frente a puestos similares que no las requieren. Es un hallazgo global del estudio, no una garantía de incremento salarial individual ni una cifra específica del mercado peruano.

Reservar tiempo semanal para aprender, seguir tendencias y probar aplicaciones concretas permite avanzar de forma progresiva. Compartir experiencias dentro del equipo también ayuda a identificar buenas prácticas y evitar errores repetidos.

La organización puede acompañar este proceso con espacios de capacitación y oportunidades para aplicar lo aprendido.

El desarrollo de las personas, en el centro del cambio tecnológico

En Pluxee, creemos que la tecnología puede contribuir al bienestar, la satisfacción y la productividad cuando su implementación considera las necesidades de las personas.

Facilitar el acceso a formación digital ayuda a los colaboradores a desarrollar nuevas capacidades y afrontar cambios con mayor confianza. A su vez, crea oportunidades para mejorar procesos y dedicar más tiempo a actividades de mayor valor.

La transformación digital cobra sentido cuando conecta los objetivos del negocio con el desarrollo profesional y la calidad de vida de los equipos. Acompañar a las personas en ese camino es parte de construir un futuro del trabajo con más oportunidades.