Cómo demostrar el valor de la IA en la movilidad global
Un documento de reflexión de K2, noviembre de 2026
La IA ha pasado rápidamente de la experimentación al uso operativo. En el ámbito de la movilidad global y los RR. HH., las organizaciones están utilizando IA generativa, análisis predictivo y sistemas agentes para apoyar la inmigración, el traslado, la gestión de políticas, la previsión de costes y las comunicaciones con los empleados. Sin embargo, una pregunta resulta cada vez más difícil de ignorar: ¿está aportando valor real todo esto?
La evidencia sugiere que la adopción va muy por delante de la demostración de resultados. El informe "The State of AI in 2026" de McKinsey & Company reveló que el 80 % de los encuestados afirmó que la IA había mejorado su productividad individual, pero solo el 37 % atribuyó a ello algún impacto en el EBIT. El estudio de IBM Institute for Business Value de 2025 sobre directores ejecutivos informó que solo el 25 % de las iniciativas de IA habían generado el retorno de la inversión esperado. Como señaló Alicia Mullery de Gartner en octubre de 2026, "el volumen no es valor".
Para los líderes de movilidad global, este es un desafío real. Un asistente de IA puede responder a miles de preguntas o reducir el tiempo dedicado a redactar documentos. Estos resultados parecen positivos, pero por sí solos no demuestran que una organización haya ahorrado dinero, reducido riesgos, mejorado la experiencia del empleado o tomado mejores decisiones sobre la fuerza laboral.
Nuestro último documento de reflexión, Cómo demostrar el valor de la IA en la movilidad global, aborda este desafío directamente. Se basa en investigaciones de McKinsey, IBM, EY, Gartner, Deloitte, el Foro Económico Mundial y la Organización Internacional del Trabajo. Explora por qué tantas iniciativas de IA se quedan estancadas en la etapa de actividad y qué se necesita para llevarlas hasta la cima de la cadena de valor.
En su interior, encontrará:
- Por qué la madurez de la IA está limitada, en última instancia, por la madurez de los datos, y por qué solo el 51 % de los equipos de movilidad confía lo suficiente en sus datos como para pasar a la siguiente fase de adopción de la IA
- Cuatro pilares para medir el valor de la IA: eficiencia, reducción de riesgos, valor estratégico y fiabilidad
- Por qué el tiempo ahorrado no equivale automáticamente a dinero ahorrado, y por qué la confianza nunca debe expresarse como una métrica única y universal
- El papel de los "humanos en el proceso" y por qué la ventaja competitiva reside en lo que las personas hacen con la tecnología, no en la tecnología en sí misma
- Un marco práctico de seis etapas para demostrar el valor, desde el establecimiento del objetivo y la línea base hasta las pruebas A/B y el cálculo del valor neto
El documento no defiende ni ataca la IA. Defiende la disciplina. Objetivos claros, líneas base sólidas, hipótesis rigurosamente probadas y un cálculo honesto del valor neto son lo que separa la experimentación de la transformación.
Si usted es responsable de un programa de movilidad, de un presupuesto de tecnología de RR. HH. o de un caso de negocio que debe resistir un escrutinio, este documento le ayudará a plantear mejores preguntas sobre cada iniciativa de IA, ya sea desarrollada internamente o proporcionada por un proveedor.
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