Cisco, PwC y Wyndham mostraron cómo realmente están recapacitando a sus empleados para trabajar con AI

Mientras que parte del mercado discute cuántos empleos la IA quitará en los próximos años, algunas grandes empresas apuestan por un escenario diferente: no recortar equipos, sino reconvertirlos rápidamente para nuevos procesos. En el foro Semafor World Economy, líderes de Cisco, PwC y Automation Anywhere explicaron cómo intentan incrustar IA en el trabajo sin destruir la base de personal.

Quién Ya Está Entrenando

Hay más discusión que práctica sistemática en torno a la formación corporativa en IA. En EE.UU., las medidas de apoyo apenas se están formando: en febrero de 2026, se presentó un proyecto de ley bipartidista de Ley de Entrenamiento de Fuerza Laboral en IA con desgravaciones fiscales para empresas que capaciten a empleados en ingeniería de prompts, alfabetización de datos, aprendizaje automático y ética en IA. Pero mientras los reguladores debaten las reglas, la carga real ha recaído en el negocio, y una encuesta de Gallup nombró el apoyo de directivos como el principal factor para una implementación exitosa de IA.

Un ejemplo revelador lo proporcionó Dan Priest, Director de IA de PwC. La empresa ayudó a Wyndham a implementar un sistema de agentes para procesar solicitudes de clientes, y esto redujo la duración de las llamadas al menos en un 30%. El tiempo liberado no fue destinado a despidos: los directivos pudieron recapacitar a empleados para tareas donde la participación humana es más importante, como una comunicación de mejor calidad con huéspedes, monitoreo de los propios agentes y resolución de situaciones no estándar.

"El objetivo no era reemplazar a estas personas", así describió Priest el enfoque de Wyndham hacia la automatización.

PwC utilizó lógica similar al trabajar con Lucid Motors, donde IA mejoró herramientas de pronóstico financiero. El punto no era hacer que menos personas fueran necesarias, sino trasladarlas a habilidades más valiosas. Mikhir Shukla, jefe de Automation Anywhere, apoyó esta misma idea: la implementación efectiva no comienza con distribuir herramientas de IA de moda, sino con reconstruir los propios procesos de trabajo y el rol del ser humano dentro de ellos.

Cómo Se Estructura la Capacitación

El enfoque de Cisco es más riguroso y formal. Según Liz Centroni, Directora de Experiencia del Cliente, la comprensión básica de IA ahora es obligatoria para todos en la empresa. Ella afirma que el 98% de los empleados de Cisco ya usan herramientas de IA diariamente, y la capacitación se construye como un programa práctico con un sistema de niveles internos que recuerda a los cinturones en karate. Este formato, en opinión de la empresa, debe hacer las habilidades medibles y eliminar el aprendizaje hecho solo para informes.

• La alfabetización básica en IA es obligatoria para toda la empresa
• Los cursos difieren por rol y profundidad, no siguen una plantilla única para todos
• Los empleados se capacitan en escenarios reales y procesos de trabajo con agentes
• Después de automatizar tareas rutinarias, las personas se trasladan a tareas de mayor valor
• El progreso se rastrea a través de niveles claros y módulos completados

Hay un énfasis separado en el hecho de que diferentes empleados perciben la capacitación de diferentes formas. En PwC, notaron que los especialistas jóvenes responden mejor a instrucciones en video cortas para tareas específicas, mientras que empleados más sénior y experimentados responden mejor a discusiones presenciales sobre qué habilidades no técnicas se vuelven más importantes cuando la IA se hace cargo de algunas funciones. Un programa universal para todos aquí obstaculiza más que ayuda, porque la motivación y los miedos difieren enormemente entre grupos.

Shukla agrega otro principio: las personas deben ser capacitadas no junto a un curso abstracto de IA, sino directamente dentro del trabajo real. Su lógica es esta: un empleado debe llevar el modelo al punto donde comienza a cometer errores, y en ese momento entender cuál es su propio valor único. Este enfoque vincula la recualificación no a una casilla de verificación formal en un LMS, sino a crecimiento profesional, responsabilidad y un nuevo rol para los humanos dentro de un equipo automatizado.

Por Qué Los Juniores Importan

Ante discusiones de que los sistemas de agentes hacen innecesarias las posiciones juniores, Priest toma la posición opuesta. En su opinión, las empresas aún necesitan continuar contratando empleados de nivel inicial, incluso si algunas tareas iniciales se automatizan. Describe la estructura futura no como una pirámide clásica, sino como una ampolleta: muchos empleados de nivel inicial en la base, menos gerencia media en el medio, y expertos en la cima que establecen el marco y controlan la calidad.

La lógica aquí es pragmática. Los juniores son más fáciles de desarrollar para nuevos procesos, son más baratos para la empresa, y frecuentemente más dispuestos a dominar IA. Pero reducciones drásticas de personal por velocidad de eficiencia pueden resultar en pérdida de memoria institucional, colapso del control, y contratación costosa uno o dos años después. Además, la responsabilidad por errores de agentes aún recae no en el agente mismo, sino en la persona que lo implementó y controla, especialmente en industrias reguladas donde el costo del fallo es mayor.

Qué Significa Todo Esto

Las estrategias corporativas más claras alrededor de IA ahora se ven no como "vamos a reemplazar personas con bots", sino como "vamos a eliminar el trabajo rutinario y reconvertir rápidamente nuestro equipo para el nuevo trabajo". Esta es una señal importante para el mercado: las empresas que ganarán no son las que hablan más fuerte sobre automatización, sino aquellas que pueden convertirla en crecimiento de habilidades, no solo en una razón para despidos.