En una venta que dejó a la industria boquiabierta, una chaqueta de cuero negra de Tom Ford perteneciente al CEO de Nvidia, Jensen Huang, se vendió en subasta por 960,000 dólares. El impacto de este artículo va más allá de su valor monetario: se ha convertido en un símbolo icónico dentro del sector tecnológico y en una pieza casi obligada del “uniforme” de liderazgo en la era de la inteligencia artificial.

El resultado superó con creces las expectativas de los organizadores: la chaqueta se llevó aproximadamente 900,000 dólares por encima de la estimación inicial de la casa de subastas, que situaba la venta entre 40,000 y 60,000 dólares. Brahm Wachter, jefe de coleccionables modernos de la casa, señaló que la respuesta fue extraordinaria, subrayando el interés del público y de los coleccionistas por objetos vinculados a figuras clave de la tecnología.

Este artículo no es un objeto aislado: la chaqueta forma parte de un repertorio de vestimenta que Huang ha popularizado en presentaciones, conferencias y eventos de la industria. Su presencia en la escena pública se ha convertido en un referente de claridad, sencillez y eficiencia, rasgos que muchos ejecutivos han buscado traducir en su propia imagen. En paralelo, el fenómeno de la “uniformidad ejecutiva” ha sido objeto de comparaciones con otros iconos culturales en tecnología, como Mark Zuckerberg con su jeans y camiseta azul o Steve Jobs con su cuello alto negro.

La autenticidad de la prenda y de la firma fue verificada por auditores independientes, que confirmaron que la chaqueta fue utilizada por Huang durante el Foxconn Tech Day de 2023 y firmada por el propio CEO. Este tipo de confirmaciones añade una capa de credibilidad y valor histórico al artículo, que ahora se asocia no solo a la moda, sino al progreso tecnológico y a la narrativa de liderazgo en Silicon Valley.

Desde una perspectiva de negocio, la venta y su cuantía reflejan el creciente interés por objetos de colección vinculados a figuras tecnológicas de alto perfil. Nvidia, valorada hoy en unas cifras récord, ha experimentado un crecimiento impresionante en la última década, lo que añade un contexto de interés del mercado: algunos articulan una visión de Nvidia como una de las empresas más valiosas del mundo, con una trayectoria que ha llevado su valoración a niveles históricamente altos en la era de la IA.

Lo que se hace con los ingresos de estas ventas también importa. Los fondos recaudados se destinarán a Edge Institute, una organización sin fines de lucro que financiará becas, subvenciones y residencias para talentos emergentes en tecnología. Este uso de los fondos convierte a la transacción en un ejemplo paradigmático de filantropía orientada a la educación y al desarrollo de la próxima generación de innovadores.

En resumen, la venta de la chaqueta de Jensen Huang no es solo una noticia de subastas: es un caso contemporáneo de cómo la tecnología, la marca personal y la filantropía pueden entrelazarse para crear un impacto más allá de las paredes de un escenario o de una sala de conferencias. Es, en definitiva, una muestra de cómo la cultura tecnológica actual valora tanto el liderazgo visible como las historias que acompañan a esas figuras en su trayectoria hacia la próxima frontera de la innovación.

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El rótulo de “IA” ya no distingue a las empresas. En el panorama actual, es un hecho que debe ser aceptado y gestionado con rigor.

Hace apenas un año, mencionar que una empresa era “impulsada por IA” bastaba para captar atención e insinuar innovación. Los inversores se emocionaban, y los medios recogían rápidamente la próxima historia de moda.

Sin embargo, no siempre era indicio de verdad. El fenómeno de la IA como lavado de imagen —cuando las compañías tergiversan o incluso mienten sobre el uso de herramientas de IA — dañó la confianza en la industria, aunque su presencia siguió creciendo.

Hoy, incluso sin engaños, el efecto de la novedad de la IA se va disipando. Cada fintech tiene una historia de IA. Las plataformas de cumplimiento utilizan IA para monitoreo. Bancos y fintechs hablan de personalización de servicios impulsada por IA. Los chatbots y asistentes de IA se han convertido en una utilidad casi universal, sin importar el sector.

Decir que una empresa utiliza inteligencia artificial es casi tan común como decir que tiene un sitio web. Las expectativas han cambiado y crean un entorno de comunicación muy diferente.

La primera ola de empresas de IA tuvo que demostrar que la tecnología era posible. Ese logro ya está conseguido. La segunda ola debe demostrar que su implementación de IA es confiable, útil y valiosa en un mercado saturado.

Eso es mucho más desafiante.

La conversación ha cambiado

La inversión en IA ha crecido de forma exponencial en los últimos años. El gasto empresarial en IA generativa pasó de 11.5 mil millones de dólares en 2024 a 37 mil millones en 2025, un incremento del 220% interanual. Las startups centradas en IA dominan las conversaciones de capital riesgo, y casi toda tecnología siente la presión de posicionarse dentro de esta carrera.

Pero también ocurrió algo: las personas son más exigentes. Si al principio la IA parecía mágica, ahora la gente la ha utilizado. Han visto alucinaciones, salidas extrañas y recomendaciones incorrectas. Han comprendido que la IA puede ser útil, pero tiene limitaciones y frustraciones propias.

Por ello, ser “impulsado por IA” ya no basta para destacarse. Los consumidores ya han pasado esa etapa. Uno de los errores más comunes hoy es pensar que aún no han entendido la IA.

La conversación se centra ahora en: “¿Qué mejora exactamente tu IA para mí?” Para las empresas centradas en IA que buscan atención, los beneficios de su enfoque específico son el nuevo campo de batalla.

Esto es especialmente importante para las empresas financieras y fintech, porque los servicios financieros se basan en la confianza. Las personas toleran errores en una app de entretenimiento, pero no tolerarán que su dinero o datos personales estén en riesgo debido a fallos de IA.

Las cifras lo confirman. A pesar del crecimiento de la adopción, solo el 13% de los consumidores confían realmente en los sistemas de IA; alrededor del 30% se mantiene neutral. Muchos siguen incómodos con ceder control autónomo a la IA en decisiones importantes, especialmente en finanzas o datos personales.

Al mismo tiempo, las propias empresas, a menudo, contribuyen al problema de la confianza al desplegar modelos de IA sin estructuras adecuadas de gobernanza.

Una encuesta reciente de McKinsey encontró que menos del 15% de las organizaciones obtienen aprobación completa de seguridad y TI antes de desplegar agentes de IA. En otras palabras, la gran mayoría sale al mercado sin la supervisión y los marcos de responsabilidad necesarios.

Esta realidad define el siguiente desafío de adopción: las empresas ya no preguntan si pueden usar IA, sino si pueden usarla de forma responsable. Por eso, la comunicación sobre IA debe ser muy diferente a la del primer ciclo de hype. Ya no se trata de quién grita más.

La victoria consistirá en que las empresas expliquen —de forma clara y realista— cómo funcionan sus sistemas y qué beneficios aportan a los usuarios, y que lo hagan acompañándolo de acciones sostenibles a lo largo del tiempo.

La transparencia y la gobernanza son ahora una característica del producto

Un aspecto clave es la transparencia sobre las limitaciones de la IA. Ahora que el público tiene contexto y experiencia para entender que la IA puede fallar, fingir lo contrario daña la credibilidad de la empresa.

Para ganar confianza, se necesita una comunicación honesta que reconozca de forma abierta esas limitaciones. Cuando una empresa presenta su solución de IA, debe explicar de antemano dónde funciona bien y dónde tiene carencias. Los clientes deben tener expectativas claras y comprender los riesgos antes de interactuar con la tecnología.

Algunos podrían pensar que admitir limitaciones es un error, una vulnerabilidad. Pero la honestidad puede generar resultados mayores de lo que esperan muchos.

Los clientes se sienten más cómodos al usar servicios cuando entienden dónde están los límites, cómo se toman las decisiones, qué salvaguardas existen y que aún hay supervisión humana para intervenir si algo sale mal.

Aquí es donde entra la gobernanza competente.

Ya sea para socios, clientes o reguladores, las empresas necesitan demostrar que actúan con responsabilidad en el uso de IA. Si las decisiones pueden ser auditadas, mejor todavía.

Hace unos años estos temas quedaban escondidos en documentación técnica. Ahora, la explicabilidad de los modelos de IA es uno de los mayores indicadores de confiabilidad que una empresa puede proyectar.

Y, sinceramente, creo que esto es saludable para la industria.

La IA ha dejado de ser una mera decoración de marketing y se acerca cada vez más a convertirse en una capa de infraestructura en las operaciones corporativas. Por ello, debe gestionarse correctamente para evitar daños reputacionales y económicos a todas las partes involucradas.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la tecnología hoy.

Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadar Pro o Future plc. Si te interesa contribuir, conoce más aquí: Cómo enviar tu historia a TechRadar Pro Perspectives

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Durante años, la seguridad de identidades se ha diseñado para proteger a los usuarios humanos de una organización. Pero a medida que surgen empresas impulsadas por agentes, la ecuación de identidad está evolucionando. Los agentes de inteligencia artificial (IA) y las herramientas impulsadas por IA para crear sitios web y aplicaciones sin código participan cada vez más en la configuración, gobernanza y uso de los accesos.

Los agentes IA son, en la práctica, nuevos empleados digitales, por lo que las organizaciones deben saber que existen y controlar lo que hacen a lo largo de su ciclo de vida. Se están convirtiendo en operadores, ayudando a administrar y asegurar entornos de identidad a través de interfaces nativas de máquina.

Para añadir una capa adicional de complejidad, los agentes de escritorio y los asistentes IA también comienzan a interactuar con aplicaciones y recursos empresariales en nombre de los usuarios.

Para que un enterprise con enfoque en agentes tenga éxito, estos agentes necesitan acceso confiable para realizar su trabajo útil, pero no deben recibir exposición directa a secretos a los que no tengan una razón válida de acceder. Para lograrlo, las organizaciones requieren un modelo de identidad unificado y priorizado por IA, centrado en la visibilidad integral, la gobernanza y los controles que equilibren la seguridad y el acceso adecuado.

Los agentes IA están redefiniendo la identidad

La IA ha creado una nueva categoría de identidad digital. Al igual que los empleados humanos, los agentes autónomos deben ser descubiertos, gestionados y gobernados para que las organizaciones comprendan qué sistemas y datos pueden acceder y quién es responsable de sus acciones.

Los sistemas tradicionales de gestión de identidades y accesos (IAM) se basaban en métodos de verificación estáticos y una única vez ante solicitudes de acceso realizadas por humanos. En un enterprise con enfoque en agentes, las solicitudes también provienen de software autónomo que actúa en nombre de usuarios humanos. Por ello, las organizaciones deben saber exactamente quién o qué está accediendo a un sistema de forma continua y si tiene los permisos correctos para acceder a determinada información.

A la vez, la IA gestiona cada vez más identidades y accesos. Las interfaces nativas de máquina permiten a los agentes ayudar a gestionar el acceso de usuarios humanos, resolver problemas y apoyar flujos de seguridad. Si bien estas capacidades pueden ayudar a reducir costos y aumentar la eficiencia, solo funcionan con salvaguardas de acceso sólidas.

La IA ha creado una nueva categoría de identidad digital. Al igual que los empleados humanos, los agentes autónomos deben ser descubiertos, gestionados y gobernados para entender qué sistemas y datos pueden acceder y quién es responsable de sus acciones.

Los sistemas IAM tradicionales confiaban en verificaciones estáticas para humanos. En una empresa con agentes, las solicitudes provienen también de software autónomo. Es necesario saber, de manera continua, quién o qué accede y si tiene los permisos necesarios para hacerlo.

Al mismo tiempo, la IA gestiona identidades y accesos de forma cada vez más integrada. Las interfaces nativas permiten a los agentes ayudar a gestionar accesos, resolver incidencias y apoyar flujos de seguridad. Estas capacidades pueden reducir costos y mejorar la eficiencia, siempre que existan salvaguardas de acceso robustas.

Construyendo un modelo de identidad unificado para IA

No es suficiente añadir mecanismos de seguridad de IA a sistemas de identidad diseñados para humanos. Se requiere repensar por completo el modelo de gestión de identidades, gobernando identidades humanas y de máquina a través de un marco único para evitar expansiones descontroladas de herramientas y lagunas de seguridad.

Con la adopción de herramientas de IA en múltiples capas operativas, la identidad empresarial debe evolucionar y volverse más fácil de gestionar y automatizar. La identidad ya no puede depender únicamente de la administración humana.

Herramientas diseñadas específicamente para agentes autónomos, como interfaces sin cabeza orientadas a IA, permiten a constructores y a la IA realizar tareas relacionadas con la identidad. Los operadores autónomos deben también ser entrenados para configurar accesos, resolver flujos de trabajo y aplicar controles de gobernanza dentro de políticas y salvaguardas aprobadas.

La visibilidad y la gobernanza a lo largo de todo el ciclo de vida de un agente IA son igualmente críticas. A medida que se despliegan más agentes, las empresas deben tener visibilidad completa de sus agentes y de sus acciones.

Cada IA debe tratarse como una identidad de primer nivel, con un propietario humano designado, así como políticas claras y trazabilidad total a lo largo de su ciclo de vida. A medida que estos agentes operen por toda la empresa, sus acciones deben ser rastreables hasta un usuario humano responsable.

Finalmente, los agentes IA necesitan formas seguras de interactuar con recursos empresariales sin recibir acceso directo a credenciales o secretos que habiliten ese acceso. La codificación y los agentes de escritorio interactúan cada vez más con sistemas en nombre de los usuarios, pero exponerles credenciales o secretos de larga duración genera riesgos innecesarios. En su lugar, el acceso a recursos empresariales debe canalizarse mediante controles just-in-time (JIT) y privilegios.

Esto permite a las empresas mantener la supervisión de cómo se otorgan, gobiernan y auditan los permisos sin exponer los secretos subyacentes de ese acceso. Juntas, estas capacidades crean un modelo de identidad unificado que extiende la gobernanza a identidades humanas y de IA sin crear una pila de identidades paralela.

El futuro del enterprise con enfoque en agentes

Los agentes IA no pueden operar como se espera ni entregar valor significativo sin acceso a los sistemas empresariales. Pero otorgar acceso sin restricciones o exponer información sensible crea un riesgo totalmente nuevo para las organizaciones.

El futuro de la empresa enfocada en agentes depende de mantener gobernanza, visibilidad y control sobre identidades humanas y digitales. Esto significa que la identidad debe ser programable, que los agentes IA deben gobernarse a lo largo de su ciclo de vida y que el acceso a los recursos debe proporcionarse sin exponer innecesariamente datos sensibles.

Una estrategia de identidad unificada ofrece los medios para operar a los agentes IA de forma más segura y eficiente, manteniendo gobernanza centralizada, responsabilidad y control.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra vía para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica.

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El crecimiento de la economía digital del Reino Unido se enfrenta a presiones de costos energéticos y a una caída de capacidad de la red que podría convertirse en un cuello de botella. Un informe de Oxford Economics para la Nuclear Industry Association advierte que las limitaciones de capacidad de la red y los precios industriales de la electricidad poco competitivos podrían impulsar a los desarrolladores de centros de datos a desplazarse al extranjero. Esto coincide con la perspectiva de que la demanda energética de los centros de datos podría aumentar cinco veces para 2035 y con la creciente presión para una energía más sostenible alineada con los objetivos climáticos. En este contexto, muchos desarrolladores exploran fuentes de suministro alternativas, como contratos flexibles y ACUs corporativas (CPPAs), que ofrecen energía asequible y segura a largo plazo. Sin embargo, numerosas empresas de centros de datos carecen de los recursos para navegar contratos complejos o cumplir con altos requisitos de crédito. Existe una necesidad urgente de soluciones creativas que proporcionen energía sostenible y asequible para nuestra economía digital.

La energía como cuello de botella para la economía de la IA
El Gobierno aspira a convertir a Gran Bretaña en el país más rápido en adoptar IA dentro del G7, lo que requerirá una expansión acelerada de los centros de datos, priorizando las instalaciones de IA para nuevas conexiones a la red. Aunque es una meta bienvenida, las conexiones de demanda por sí solas no aliviarán los desafíos de suministro provocados por el aumento de costos de electricidad y limitaciones de capacidad. Los centros de datos requieren 12–14 meses para construirse, mientras que los grandes proyectos renovables pueden enfrentar esperas de 12–14 años para entrar en funcionamiento, especialmente cuando se consideran costos no básicos de la electricidad de la red, como TNUoS y cargos del Nuclear Regulated Asset Base (RAB) para financiar nueva infraestructura eléctrica y energética nuclear. Ofgem ha advertido que el consumo de energía de los centros de datos podría superar significativamente el consumo eléctrico máximo de Gran Bretaña, lo que podría impulsar el costo de la energía.

La tendencia hacia contratos flexibles
Los contratos de electricidad flexibles permiten a las empresas comprar energía por partes, lo que ofrece una vía para ajustar los costos energéticos a la demanda. De forma crucial, estos contratos pueden adaptarse para cubrir variaciones en el consumo de instalaciones de IA, evitando penalizaciones por aumentar el uso de energía para incorporar grandes nuevos clientes. Aunque los contratos a precio fijo ofrecen certidumbre a largo plazo, los contratos flexibles permiten aprovechar las fluctuaciones de precios para asegurar energía más barata. Un ejemplo: un equipo de precios dedicado supervisa el mercado las 24 horas, permitiendo a las instalaciones cubrir parcialmente el riesgo al fijar un precio para una parte de su consumo y comprar el resto cuando sea necesario para beneficiarse de precios ventajosos en el mercado spot. Hemos implementado un contrato flexible para una empresa química industrial de alto consumo que incluía un arreglo de “cash-out”, que les permitió fijar precios cuando los costos eran bajos y comprar energía en lotes días o incluso meses antes según fuera necesario. Existen diversas opciones de contratos flexibles en función de qué tan predecible sea el consumo energético: desde bandas de tolerancia que garantizan un precio dentro de un rango determinado, hasta contratos que permiten comprar cada kilovatio-hora por encima o por debajo de la demanda prevista. A medida que los operadores de centros de datos ganen confianza en la previsibilidad de su consumo energético, surgirán opciones aún más baratas.

El modelo CPPA
Otros contratos, como CPPAs, podrían ofrecer a los centros de datos un suministro de energía seguro, sostenible y asequible directamente de los proveedores a costos estables. Las CPPAs con cable privado y generación in situ podrían permitir a los centros de datos vender el excedente de energía a la red, transformando la energía de un costo en una fuente de ingresos. La generación in situ también puede ayudar a evitar costos no relacionados con la energía de la red, como los cargos de TNUoS, que actualmente componen una parte significativa de las facturas. Con objetivos para reducir las emisiones operativas de los edificios en un 76%, las CPPAs facilitan que las instalaciones cumplan con metas climáticas al proporcionar energía verde trazable. Dado que los centros de datos son grandes consumidores con una demanda relativamente estable a largo plazo, están bien posicionados para aprovechar este mercado. En un contexto de volatilidad de precios de la energía y riesgos de seguridad, las CPPAs a precio fijo ofrecen la oportunidad de fijar precios y suministros, proporcionando certidumbre y seguridad.

Barreras a los contratos alternativos
Sin embargo, existen numerosas barreras para los contratos flexibles y el mercado de CPPAs para entidades más pequeñas como los centros de datos. Estos contratos pueden resultar complejos, con requisitos de crédito estrictos y, a menudo, acuerdos de 10–15 años. El esquema Contracts for Difference (CfD), que ofrece a los desarrolladores renovables una vía de mercado respaldada por el gobierno mediante un apoyo de precio fijo a largo plazo, puede competir con las vías de acceso para los generadores. En algunos casos, esto puede hacer que los acuerdos de Of-take corporativos de larga duración sean menos atractivos, especialmente cuando el CfD ofrece mayor certidumbre. Para clientes más pequeños que buscan electricidad más verde, CfD puede representar una alternativa cuando un CPPA directo no es fácilmente accesible. Muchas iniciativas de centros de datos son lideradas por startups o entidades más pequeñas que carecen de los recursos para compromisos a largo plazo o requisitos de crédito. Además, los centros de datos presentan un riesgo crediticio ligeramente mayor que otras instalaciones, ya que sus ingresos se derivan de numerosos clientes distribuidos en la economía digital, no de unos pocos clientes grandes y de largo plazo.

Abrir el mercado a los centros de datos
Existe una necesidad urgente de soluciones creativas para reducir las barreras de entrada al mercado de contratos flexibles para entidades más pequeñas como los centros de datos. Depósitos de seguridad o garantías bancarias pueden ayudar a ciertas firmas a cumplir los estrictos requisitos de crédito. También podrían considerarse garantías de la empresa matriz o garantías intercompañía (por ejemplo, grandes clientes de centros de datos como Amazon que ofrecen garantías). Otras soluciones para simplificar la adopción e integrar las CPPAs en el uso energético existente incluyen contratos de importación de PPA, por los que la energía se compra por adelantado a un generador o proveedor y se suministra directamente a la instalación a través de la red, lo que ayuda a reducir costos y riesgos de seguridad.

Adaptar contratos a necesidades energéticas específicas
Los asociados independientes pueden ayudar a los centros de datos a optimizar contratos de acuerdo con sus necesidades energéticas y su situación financiera. Los corredores independientes pueden consolidar el proceso de negociación con generadores, proveedores e inversores, acelerando y des‑riesgando la adopción. También pueden negociar y supervisar contratos adaptados al perfil exacto de cada centro de datos. Por ejemplo, las nubes que requieren una demanda relativamente estable y predecible pueden preferir contratos fijos, mientras que los centros de datos de IA que procesan grandes volúmenes de datos para muchos clientes presentan patrones de consumo más variables y requieren contratos flexibles. Los centros de datos pueden colaborar con socios para obtener inteligencia de mercado en tiempo real sobre cambios en la regulación o movimientos de mercado. Por ejemplo, ofrecimos a un cliente un servicio de alerta temprana para minimizar costos durante los triadas invernales, periodos de demanda máxima de media hora durante la temporada fría.

Hacia un nuevo modelo de energía para centros de datos
La capacidad de Gran Bretaña para competir en la carrera de la IA se sustenta cada vez más en la mitigación del riesgo de alza de los costos energéticos. La seguridad energética será también crucial para construir capacidades de IA verdaderamente soberanas para el Reino Unido. Reducir las barreras a los contratos flexibles podría generar oportunidades en ambos extremos: proporcionar energía segura, sostenible y asequible para impulsar el crecimiento de centros de datos y acelerar la inversión en nueva capacidad de energía renovable. Esto requerirá modelos contractuales adaptados y flexibles, desde contratos flexibles a la medida hasta CPPAs, así como nuevas formas de reducir la complejidad y los requisitos de crédito exigentes. Todo ello ayudaría a proporcionar energía a largo plazo segura, sostenible y asequible para impulsar nuestra economía digital.

Nota final
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Los últimos hallazgos de ADP en su informe People at Work 2026 muestran que la mayoría de los trabajadores siguen preocupados por el impacto de la IA en sus empleos, pese a que hoy las evidencias de cambios tangibles aún son relativamente limitadas. Este dilema entre optimismo económico y inquietud personal se convierte en un reto clave para las organizaciones que buscan mantener productividad y compromiso.

Entre las conclusiones destacadas, se observa que la seguridad en el puesto de trabajo no solo afecta la satisfacción de los empleados, sino también su rendimiento. Personas que se sienten seguras en sus roles son mucho más productivas y comprometidas: aproximadamente seis de cada diez empleados con seguridad laboral están plenamente involucrados, y alrededor de tres veces más reportan alta productividad en comparación con quienes no se sienten seguros.

El informe subraya, además, que la estabilidad percibida influye en las intenciones de continuidad laboral. Quien se siente seguro es unas dos veces más propenso a permanecer en su empresa, lo que reduce la rotación y favorece el desarrollo de capacidades a largo plazo.

Una brecha de confianza emerge cuando se observa la comunicación sobre IA. El estudio indica que la confianza varía según el tipo de rol: las personas en puestos de conocimiento muestran mayor certidumbre (aproximadamente 34% en el Reino Unido) que aquellas en roles repetitivos (alrededor de 19%). Esta disparidad resalta la importancia de una comunicación clara y una visión compartida sobre el futuro de las tareas y las habilidades necesarias.

Para los empleadores, la lección es doble. Por un lado, invertir en capacitación y re-skilling; por otro, ser transparentes sobre cambios organizativos y tecnológicos. Explicar cómo podrían verse afectadas las funciones ayuda a evitar suposiciones automáticas de pérdida de empleo y a mantener a los equipos enfocados en contribuir con confianza.

Como señaló Jeff Phipps, SVP y GM de ADP UK&NI, las organizaciones deben demostrar que existe un lugar para cada empleado en la evolución de la empresa y que habrá apoyo para transitar ese cambio. La responsabilidad de la formación recae en los empleadores, no solo en la adopción de tecnologías.

El informe también señala variaciones por tamaño de empresa y región. En general, las grandes corporaciones presentan niveles de confianza menores que las medianas, mientras que en Europa la dinámica se invierte, lo que evidencia que la brecha de comunicación y la efectividad de las estrategias de IA siguen siendo desafíos globales, no exclusivos de un mercado en particular.

En síntesis, los resultados refuerzan una idea central: la productividad y el desempeño están estrechamente vinculados a la seguridad laboral y a la claridad en la gestión del cambio. Las empresas que comunican con franqueza, invierten en habilidades y colocan al trabajador en el centro de la estrategia de IA cosechan beneficios tangibles en compromiso, rendimiento y retención. No se trata solo de implementar tecnología, sino de construir un ecosistema de aprendizaje continuo que acompañe a las personas a lo largo de la transformación.

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