La IA en el entorno laboral europeo en 2026: perspectivas expertas sobre el futuro de la IA en RRHH

La inteligencia artificial en el entorno laboral ha dejado atrás la fase inicial de hype y experimentación. Cada vez más organizaciones en Europa están adoptando esta tecnología e integrándola tanto en el trabajo diario como en su planificación a largo plazo. Sin embargo, este avance no siempre se traduce todavía en un impacto realmente significativo.  

Uno de los motivos es que muchas organizaciones aún no están rediseñando el trabajo para la era de la IA ni acompañando a los empleados de una manera que genere confianza y claridad. Solo la mitad de los empleados europeos confía en cómo se utiliza la IA dentro de sus empresas. Y eso representa un desafío importante para los líderes de RRHH y payroll que buscan integrar la IA de forma efectiva.  

En el informe 2026 HR & Payroll Pulse, expertos del SD Worx Research Institute analizan cómo las empresas están utilizando la IA, si el hype se ha transformado en impacto real y qué podemos esperar de los avances en automatización.  

Este artículo ofrece un adelanto de la investigación Pulse, incluyendo las reflexiones de Jason Pridmore, profesor de Human Centric AI and Society en la Erasmus University Rotterdam.  

Las organizaciones europeas están explorando activamente cómo utilizar la IA para hacer el trabajo más eficiente, pasando de experimentos aislados a enfoques más integrados. La expectativa generada alrededor de la IA parece estar convirtiéndose, por fin, en acciones concretas.  

En 2026, el 54% de las organizaciones está explorando activamente el potencial de la IA en el entorno laboral, mientras que el 50,5% ya está invirtiendo en esta tecnología, un aumento significativo respecto al año anterior. Los datos de empleados refuerzan esta tendencia ambiciosa.  

Para Pridmore, esto marca el inicio de una nueva etapa de colaboración entre humanos e inteligencia artificial en los entornos laborales europeos.  

“Creo que hemos llegado al momento en el que la IA ha pasado del hype a una aproximación mucho más práctica y pragmática dentro de las organizaciones”, afirma. “[Las empresas] están pensando en cómo distintos tipos de IA pueden aplicarse en diferentes áreas de la organización.” 

A pesar del impulso hacia la IA, sigue existiendo una brecha entre la implementación y el impacto real, así como entre adopción y confianza. Menos de la mitad de las organizaciones (46%) considera que sus empleados tienen las habilidades necesarias para trabajar eficazmente con herramientas de IA, y solo el 43,8% afirma estar invirtiendo en programas de reskilling y upskilling para el trabajo impulsado por IA.  

Además, mientras las organizaciones tienden al optimismo, muchos empleados siguen mostrando cierta cautela o escepticismo. La transparencia y la confianza continúan siendo barreras importantes para las empresas que buscan generar valor real.  

El reto no está únicamente en la tecnología en sí, sino en cómo las organizaciones la abordan. Pridmore confirma que muchas compañías todavía tienen dificultades para obtener resultados concretos y escalables de sus inversiones en IA, en gran parte porque la utilizan de forma fragmentada, aplicándola a tareas pequeñas y aisladas, sin una estrategia clara sobre dónde encaja realmente la IA.  

“Lo que sigue ocurriendo es que los grandes modelos de lenguaje se utilizan principalmente de una herramienta a otra, en lugar de estar sistematizados e integrados en las tareas diarias”, explica Pridmore, señalando que esto dificulta construir confianza y transparencia a largo plazo. 

“La confianza en la tecnología se construye a través de experiencias repetidas y consistentes”, añade, advirtiendo que la consistencia resulta más compleja en IA debido a su variabilidad. Las organizaciones deben ayudar a los empleados a entender qué hacen estas tecnologías y cómo afectan a sus puestos de trabajo de manera abierta y transparente. 

“En el contexto europeo, las personas no solo se preguntan si esto es bueno para ellas”, continúa Pridmore, “también se preguntan si es bueno para sus compañeros. Existe una mayor conciencia de que el trabajo es solo una parte de la vida y de que la tecnología debería contribuir a un mejor equilibrio general.” 

Si hay un debate que genera atención, es el de si la IA provocará una pérdida masiva e inevitable de empleos. La realidad, sin embargo, es mucho más matizada y, para Pridmore, las organizaciones deberían replantear cómo hablan de la IA.  

En la práctica, la IA no simplemente elimina trabajo humano. Más bien, transforma las tareas y desplaza el trabajo hacia nuevas actividades, automatizando algunas mientras hace resurgir otras.  

Los empleados siguen necesitando revisar e interpretar resultados, realizar controles de calidad y tomar decisiones fundamentadas. Las cargas de trabajo cambian de forma, haciendo que la ecuación simplista “IA = eficiencia” empiece a quedarse obsoleta.  

Como explica Pridmore: 

“Todavía no hemos dado ese paso completo. [La IA] puede ahorrar tiempo en determinados casos, pero gran parte del trabajo sigue necesitando supervisión y revisión.” 

El valor más sostenible probablemente llegará al replantear workflows y roles pensando en una mayor automatización e integración de IA, en lugar de simplemente añadir tecnología sobre formas de trabajo ya existentes.  

A medida que la IA gana peso en las organizaciones, muchas empresas están reforzando su gestión centralizada de RRHH para conectar automatización, experiencia del empleado y toma de decisiones basada en datos. Contar con procesos más integrados y herramientas inteligentes permite a los equipos de RRHH dedicar más tiempo a iniciativas estratégicas y acompañar mejor a las personas durante los cambios del entorno laboral.

Reconfigurar la manera de trabajar también implica el riesgo de perder conocimiento humano. A medida que algunos roles desaparecen y otros se vuelven más complejos, será necesario invertir en conservar la experiencia y el “por qué” detrás del trabajo.  

“A largo plazo, corremos el riesgo de perder conocimiento y experiencia valiosos si integramos IA en todo”, afirma Pridmore. “La experiencia que las personas tenían antes de la IA, el ‘por qué’ detrás de las cosas, podría dejar de transmitirse a los nuevos empleados.”

Uno de los errores más comunes que han cometido —y siguen cometiendo— muchas empresas es diseñar iniciativas de IA de arriba hacia abajo. La adopción de IA debería ser un proceso colaborativo entre líderes y empleados, no simplemente una serie de funcionalidades impuestas a la plantilla.  

Los datos de Pulse 2026 muestran que una posible consecuencia de ello es que menos personas utilizan activamente la IA de forma habitual, a pesar del entusiasmo organizativo.  

Pridmore sugiere que las organizaciones que incorporan a los empleados demasiado tarde pierden información valiosa sobre ineficiencias, fricciones, oportunidades de mejora y soluciones informales que ya existen en la práctica, pero que no llegan a los responsables de decisión.  

“Los empleados ya están encontrando maneras de facilitar su trabajo. Tienen soluciones alternativas, entienden las ineficiencias y suelen estar dispuestos a compartirlas. El problema es que los involucramos demasiado tarde en el proceso.” 

Los líderes y departamentos de RRHH afrontan importantes desafíos en la transición hacia entornos laborales impulsados por IA. Pridmore propone tres formas prácticas de afrontar esta transformación: empezar por las personas, preservar el conocimiento y no tener miedo a experimentar.  

• Empezar por las personas: En lugar de preguntarse qué puede automatizarse, las organizaciones deberían centrarse en identificar qué tareas necesitan mejorar y comenzar resolviendo problemas reales para las personas que realizan ese trabajo. Comprender qué ocurre realmente, cuál es el contexto y quiénes están detrás de los procesos debería ser el primer paso antes de pensar en automatización.
• Preservar el conocimiento: El conocimiento humano seguirá siendo valioso. Las empresas no deberían limitarse a extraer el expertise de sus empleados para convertirlo en procesos automatizados mediante IA.
• Experimentar: No hay que tener miedo al error, siempre que se aprenda de él de forma responsable. Las organizaciones deberían apostar por la experimentación, aprender rápido de los errores, ser transparentes y mantener informadas a las personas durante todo el proceso.  

Los líderes de RRHH afrontan múltiples desafíos en 2026, y la integración inteligente de la IA es solo uno de ellos. El informe 2026 HR & Payroll Pulse, impulsado por la investigación del SD Worx Research Institute, analiza estos retos y las mejores prácticas para afrontarlos.  

Para acceder a los últimos insights basados en evidencia, visita el hub del SD Worx Research Institute y descubre cómo abordar los desafíos específicos de IA en RRHH y payroll dentro de tu organización.  

¿Quieres conocer el contexto completo y acceder a todos los datos? El informe HR & Payroll Pulse 2026 Europe analiza cómo están cambiando los entornos laborales, qué esperan hoy los empleados y qué pueden hacer los líderes de RRHH para mejorar el trabajo.