Respuesta corta: la preparación para la IA no se compra con licencias ni se resuelve solo con capacitación. Es una característica medible de las personas: curiosidad, agilidad de aprendizaje y razonamiento abstracto. Se puede evaluar antes de contratar, no después de que el piloto fracasa.
América Latina no tiene un problema de adopción de inteligencia artificial: tiene el problema contrario. El estudio Work Reimagined 2025 de EY indica que el 93% de los trabajadores de la región ya usa herramientas de IA, frente a un promedio global de 83%. Sin embargo, solo el 28% de las organizaciones logra convertir esa adopción en resultados de alto valor.
La brecha no es solo tecnológica. EY estima que las empresas pueden perder hasta el 40% de la productividad potencial de la IA por brechas en su estrategia de talento. El estudio Tendencias de Capital Humano 2026 de Aon muestra una realidad similar: muchas organizaciones ya implementan, prueban o preparan soluciones de IA, pero todavía necesitan transformar esa actividad en resultados sostenibles.
Preguntar si una persona usa una herramienta concreta, pedir ejemplos de prompts o valorar un certificado breve mide una habilidad que cambia rápido. Lo que permanece es la disposición a aprender la siguiente herramienta: curiosidad, capacidad de manejar la ambigüedad, orientación al aprendizaje y razonamiento crítico.
El Foro Económico Mundial estima que el 39% de las habilidades actuales cambiará o perderá vigencia hacia 2030. Por eso, evaluar la adaptabilidad de una persona ofrece una señal más útil que verificar conocimientos de una interfaz que puede cambiar en pocos meses.
La capacitación transfiere conocimiento, pero no sustituye la disposición a aprender y cambiar. Las personas pueden asistir a un curso y volver al proceso anterior si no cuentan con curiosidad, agilidad y orientación al aprendizaje. La decisión crítica ocurre antes: al seleccionar, promover y priorizar a quién acompañar en el reskilling.
Aon desarrolló un modelo de Digital Readiness de 11 competencias apoyado en el cuestionario de personalidad laboral ADEPT-15 y la evaluación cognitiva gridChallenge. En el núcleo están Agility, Learnability y Curiosity: disposiciones que ayudan a anticipar cómo una persona puede responder a una nueva tecnología.
| Lo que escuchas | Qué conviene medir | Instrumento |
|---|---|---|
| “Capacitamos a todos y nadie lo usa” | Curiosidad y apertura al cambio | ADEPT-15 |
| “El equipo vuelve al proceso anterior” | Agilidad y tolerancia a la ambigüedad | ADEPT-15 |
| “Aprenden una herramienta, pero no la siguiente” | Learnability y velocidad de aprendizaje | ADEPT-15 + gridChallenge |
| “Aceptan cualquier salida de la IA” | Razonamiento abstracto y numérico | gridChallenge y switchChallenge |
Estos instrumentos no miden si alguien sabe usar ChatGPT. Evalúan disposiciones subyacentes para aprender y aplicar tecnologías nuevas de forma crítica, una base más durable para decisiones de selección y desarrollo.
En selección: incorpora una medida de agilidad de aprendizaje en roles expuestos a automatización para planificar el acompañamiento y desarrollo que cada persona podría necesitar.
En reskilling: usa datos de disposición al aprendizaje para priorizar dónde una inversión de formación puede generar el mayor cambio, junto con tu estrategia de aprendizaje y desarrollo.
En sucesión y liderazgo: actualiza los criterios con los que identificas potencial. La transformación puede ralentizarse si se promueve solo con métricas que funcionaron antes del cambio tecnológico. La evaluación de desarrollo de talento permite hacerlo con evidencia.
La IA generativa expone una parte relevante de los empleos de América Latina a cambios de tareas y habilidades. El valor potencial es alto, pero la diferencia entre un piloto y una transformación sostenible depende de que las personas puedan aprender, cuestionar y aplicar la tecnología responsablemente.
Si tu organización está diseñando roles, procesos o selección para esta transición, la selección con IA responsable y las evaluaciones de talento ofrecen un punto de partida medible. Eso se puede evaluar antes, no después.
Para convertir estos hallazgos en un plan de acción, explora la guía de AI Readiness para organizaciones o completa el diagnóstico gratuito de 12 preguntas.
Sí. No se mide el conocimiento de una herramienta específica, sino las disposiciones que ayudan a adoptar nuevas tecnologías: curiosidad, agilidad ante el cambio, orientación al aprendizaje y razonamiento abstracto.
La preparación organizacional considera datos, gobernanza, infraestructura y casos de uso. La individual evalúa si las personas que operarán esos sistemas tienen la disposición y capacidad para hacerlo.
Porque la capacitación transfiere conocimiento, no disposición. Sin curiosidad y agilidad de aprendizaje, las personas pueden volver a su proceso habitual aunque hayan recibido formación.
ADEPT-15 de Aon incluye dimensiones de Learnability, Curiosity y Agility dentro de su modelo de personalidad laboral. Puede combinarse con gridChallenge para un perfil de preparación digital más completo.
Sirve para organizaciones de distintos tamaños. La evaluación se ajusta al rol, la decisión de talento y el contexto de implementación.
¿Quieres saber cómo evaluar la preparación digital de tu equipo? Conversemos.