IA-first: personas y procesos en modo inteligencia artificial

IA-first es el punto en el que la organización deja de “usar herramientas de IA” y empieza a rediseñar cómo trabaja alrededor de la IA. La conversación ya no va de plataformas, sino de modelo de negocio, procesos clave y talento. El liderazgo se articula entre CEO, RRHH, Operaciones/Calidad y TI como arquitecto de la plataforma. Equipos completos revisan sus flujos, aparecen nuevos roles “orquestadores de IA” y se definen métricas claras para medir el impacto del cambio.

Qué significa ser IA-first (más allá del eslogan)

Si IA-ready va de cimientos, IA-first va de identidad. Es el momento en el que la organización deja de ver la IA como “una tecnología que añadimos encima” y empieza a tratarla como el eje sobre el que diseñamos estrategia, procesos y forma de trabajar.

Dicho de otro modo:
IA-ready pregunta: “¿Tenemos la base para usar IA en este proceso?”
IA-first pregunta: “Si rediseñáramos este proceso hoy, asumiendo que tenemos IA, ¿cómo debería funcionar?”

Ese cambio de pregunta te hace derrapar las neuronas. Porque te obliga a cuestionar no solo la herramienta, sino el propio método de trabajo: quién decide, quién ejecuta, qué tareas siguen en manos humanas, cuáles pasan a IA, y cómo se coordinan ambas partes.

IA-first no es un “proyecto de IA”, es una decisión de liderazgo

En el estado IA-first, el liderazgo deja de estar concentrado en la pareja CIO (tecnología) /CDO (datos), muy protagonista en la fase IA-ready, y pasa a articularse en torno al CEO como impulsor de la ambición y a un tándem Personas (RRHH) + Procesos (Operaciones/Calidad) como responsables de ejecutar el cambio real en cultura y forma de trabajar.

¿Por qué? Porque la conversación ya no es “qué plataforma compramos”, sino: qué modelo de negocio vamos a poder operar con IA, qué procesos clave vamos a rediseñar primero, qué competencias necesitamos en mandos y equipos, qué impacto tendrá en roles, estructuras y métricas.

Un liderazgo IA-first serio asume tres cosas:

1. La IA no es un extra, es un colaborador estructural. No se trata de automatizar un trozo de un proceso, sino de decidir cómo queremos que trabajen humanos + IA como equipo.
2. Habrá que tocar el organigrama y los KPIs. Si tus indicadores y tus incentivos siguen siendo los de siempre, tus equipos seguirán trabajando como siempre. Aunque les pongas IA delante.
3. El talento es el cuello de botella, no la tecnología. Aquí encaja el marco de Boston Consultin Group: pasar de gente que solo “usa herramientas de IA” (fase IA-ready) a equipos que rediseñan flujos de trabajo completos apoyados en IA (fase IA-first).

IA-first como “modo diseño” de la organización

Piensa en IA-first como pasar la organización a “modo diseño”:

• En estrategia, significa que cuando te planteas una nueva línea de negocio, un nuevo servicio o una mejora operativa, la IA está en la mesa desde el minuto uno, no aparece como parche al final del proyecto.
• En operaciones, significa que empiezas a preguntarte: qué tareas tienen que seguir siendo humanas sí o sí, cuáles pueden ser co-creadas con IA, y cuáles pueden delegarse casi por completo a agentes inteligentes (aunque eso lo veremos más en IA-driven).
• En personas, significa que RRHH deja de hacer solo formación puntual en IA y pasa a rediseñar roles, descripciones de puesto, planes de carrera y sistemas de evaluación con IA dentro del tablero.

Aquí es donde una empresa empieza a tomar decisiones muy distintas aunque usen conceptos parecidos. No entro todavía en ejemplos específicos (eso vendrá luego), pero ya se nota el patrón:

• IA-ready: “hemos montado la base y estamos probando cosas”.
• IA-first: “hemos decidido que la IA es parte estructural de cómo producimos, servimos y decidimos… y estamos rediseñando procesos en consecuencia”.

Señal clara de que has entrado en IA-first

Hay una forma muy sencilla de detectar si estás entrando de verdad en IA-first o solo usando la etiqueta: Si quitas la palabra “IA” de tu plan, ¿sigues teniendo exactamente la misma estrategia y los mismos procesos… o se desmorona el modelo que has diseñado?

Si se desmorona, vas por buen camino: la IA no es un adorno, está en el núcleo. Si todo seguiría igual, solo que “un poco más rápido” o “con un chatbot añadido”, estás todavía en IA-ready con mejor marketing.

En la práctica, abrazar una identidad IA-first significa tres movimientos muy claros:

• Poner a Dirección General, Personas (RRHH) y Procesos (Operaciones/Calidad) en el centro de la conversación sobre IA, porque el tema ya no va solo de servidores y modelos, va de qué empresa quieres ser, cómo quieres que trabaje tu gente y cómo deben funcionar realmente tus procesos en el día a día.
• Dejar que TI se convierta en el arquitecto de la plataforma, no en la fábrica de “proyectitos”: construye el marco seguro y escalable, pero el protagonismo del uso se desplaza a las áreas de negocio.
• Acompañar a los equipos en un viaje que va de usar herramientas sueltas de IA a rediseñar flujos de trabajo completos, donde humanos e IA se coordinan para entregar más valor con menos fricción.

A partir de aquí, lo interesante no es el concepto en abstracto, sino ver cómo se concreta: cómo cambia el rol del CEO cuando se toma en serio IA-first, cómo se organizan Personas (RRHH) y Procesos (Operaciones/Calidad) para que el cambio cale en el trabajo diario, qué criterios tiene que cumplir una organización para poder decir sin rubor “somos IA-first” y cómo se traduce todo esto en decisiones reales en una empresa. Ahí es donde dejamos de hablar de buzzwords y empezamos a hablar de transformación real.

Liderazgo IA-first: del “tema de TI” al “tema de personas y procesos”

Hay una señal muy clara de que una organización está saliendo de IA-ready: la conversación deja de girar solo en torno a TI y Datos, y pasa a estar liderada por tres actores muy concretos:

• CEO: marca la ambición y se juega el modelo de negocio.
• Responsable de Personas (RRHH): se encarga de que la cultura y las competencias acompañen el cambio.
• Responsable de Procesos (Operaciones / Calidad / Excelencia): rediseña cómo se trabaja en el día a día.

Mientras estás en IA-ready, las preguntas típicas son: “¿Tenemos la arquitectura preparada?”, “¿Cómo integramos este modelo con el ERP?”, “¿Dónde guardamos los datos? ¿En un data lake, en un data fabric…?”.

Todo eso es necesario, pero sigue siendo terreno de tecnología. En el momento en que te pones serio con IA-first, las preguntas cambian de nivel: ¿Qué resultado de negocio queremos conseguir con IA en los próximos 12–24 meses? ¿Qué procesos clave vamos a rediseñar, no solo a digitalizar un poco más? ¿Qué va a cambiar en el trabajo real de las personas? ¿Qué nuevas competencias necesitamos, y cómo las desarrollamos? ¿Qué tareas seguirán en manos humanas, cuáles serán co-creadas con IA y cuáles podremos delegar casi por completo?

Y aquí ya no vale con que el CIO “esté convencido”. Hace falta un liderazgo explícito del CEO y una ejecución coordinada entre RRHH y Operaciones/Calidad.

1) El CEO marca la ambición: de “proyectos de IA” a “modelo de negocio con IA dentro”

Un CEO en modo IA-ready suele preguntar: “¿En qué proyectos estamos usando IA?”
Un CEO en modo IA-first cambia la pregunta a algo mucho más incómodo: “¿Qué partida de la cuenta de resultados o qué indicador de servicio queremos mover gracias a la IA… y qué procesos vamos a rediseñar para que eso ocurra?”

Ese cambio de enfoque implica tres decisiones:

• Definir una estrella polar: por ejemplo, reducir tiempos de ciclo, mejorar la experiencia de cliente/ciudadano, aumentar la recurrencia, reducir errores, etc.
• Acotar 2–3 procesos críticos donde la IA va a jugar en serio (no veinte pilotos dispersos).
• Exigir que esos procesos se rediseñen con IA dentro del diseño, no como parche al final.

Cuando el CEO hace esto, la IA deja de ser un juguete de innovación y se convierte en una apuesta estratégica: tiene presupuesto, tiene foco y se revisa en los foros donde se toma la decisión de verdad, no en una comisión lateral.

2) RRHH: guardianes de la cultura y de las competencias

Si quieres que IA-first sea algo más que una slide, RRHH deja de ser un satélite y pasa al centro de la jugada. Porque cambiar a IA-first no va solo de automatizar tareas; va de cambiar cómo trabaja la gente: Qué tareas dejan de hacer manualmente, qué decisiones pasan a estar apoyadas por IA, qué rol asumen frente a agentes cada vez más autónomos, y qué miedos hay (y se dicen o no se dicen).

Aquí el rol de RRHH en IA-first se parece mucho menos a “organizar cursos” y mucho más a:

• Diseñar mapas de roles futuros: quién se convierte en “orquestador de IA”, quién en responsable de casos de uso, quién en “coach” de equipos que trabajan con IA.
• Crear itinerarios de desarrollo muy concretos: no “un curso genérico de IA para todos”, sino formaciones adaptadas a perfiles (directivos, mandos intermedios, operaciones, soporte, etc.).
• Acompañar con comunicación clara y honesta: explicar qué cambia, qué no, qué oportunidades se abren, qué tareas se van a automatizar y cómo afectará eso al día a día.

Gartner y Boston Consulting Group coinciden en que la brecha ya no es solo tecnológica, sino de talento y cultura: las organizaciones que avanzan hacia IA-first invierten de forma seria en el “AI Talent Horizon” (acuñado por Boston Consulting Group), moviendo a la gente de un uso aislado de herramientas a la co-creación de flujos de trabajo con IA.Si RRHH no lidera esta conversación, el resultado suele ser el mismo: herramientas nuevas sobre una cultura vieja. Y eso no es IA-first, es IA-cosmetic.

3) Operaciones / Calidad: arquitectos de los nuevos flujos de trabajo

El tercer vértice del triángulo IA-first es Operaciones / Calidad / Excelencia de Procesos (llámalo como quieras, pero tiene que haber alguien con responsabilidad clara sobre cómo se trabaja). Porque la IA, en serio, no se despliega en abstracto: vive dentro de procesos concretos. Si los responsables de procesos no están en la mesa, lo que tendrás será: herramientas de IA sueltas, automatizaciones puntuales, y un ecosistema cada vez más caótico.

En IA-first, Operaciones/Calidad se encarga de:

• Dibujar el “antes y después” de cada proceso clave: cómo se hace hoy, cómo se haría si aprovecháramos la IA desde el diseño.
• Decidir junto con negocio y RRHH: qué pasos del flujo pasan a ser automáticos, dónde interviene la persona, dónde se necesita supervisión humana, qué indicadores se van a seguir.
• Asegurar que estos nuevos procesos siguen siendo robustos y auditables, no una colección de scripts sin dueño.

Boston Consulting Group lo resume muy bien: las organizaciones que avanzan no se quedan en “usar IA para hacerlo más rápido”, sino que rediseñan el flujo de trabajo entero con IA como pieza estructural. Eso es terreno natural de Operaciones/Calidad.

4) El nuevo rol de TI: arquitecto de la plataforma, no dueño de los procesos

En este modelo, TI sigue siendo clave, pero cambia de rol:

• Diseña y mantiene la plataforma de IA: arquitectura, base de conocimiento, seguridad, costes, rendimiento…
• Pone a disposición de negocio y de los responsables de procesos entornos seguros para experimentar y desplegar soluciones (guardrails, plantillas, conectores).
• Asegura que todo lo que se construye es sostenible y gobernable en el tiempo.

Pero ya no monopoliza el diseño del proceso. Ese diseño viene de la mano de Operaciones/Calidad (cómo debe funcionar el flujo) y de RRHH (cómo se reorganiza el trabajo humano alrededor de ese flujo). TI construye el marco, pero no decide para qué vive el marco.

En resumen, un liderazgo IA-first sano se ve así:

• El CEO define hacia dónde vamos y qué esperamos conseguir con IA.
• RRHH se encarga de que la cultura y las personas evolucionen en esa dirección.
• Operaciones/Calidad rediseña los procesos concretos para integrar IA de forma coherente.
• TI garantiza que la plataforma y la base de conocimiento permiten que todo eso ocurra de forma segura, escalable y sostenible.

Cuando estas cuatro piezas trabajan alineadas, IA-first deja de ser un eslogan y empieza a ser una forma de funcionar. 

Del “trastear con IA” a rediseñar flujos de trabajo

Uno de los cambios más grandes cuando pasas de IA-ready a IA-first es este:
el foco deja de estar en las herramientas y pasa a estar en los flujos de trabajo.

En IA-ready, el patrón habitual es:

• gente probando ChatGPT, Gemini o herramientas específicas,
• mejoras puntuales en productividad personal,
• mucho aprendizaje suelto, pero poca transformación del “cómo trabajamos”.

Boston Consulting Group lo describe bien con su AI Talent Horizon: en la primera etapa, las personas están en modo “adopción de herramientas” (Tool-based Adoption): usan IA para ir más rápido, resumir, generar borradores, etc.; en IA-first, el salto consiste en pasar a “transformación del flujo de trabajo” (Workflow Transformation): equipos completos rediseñan sus procesos alrededor de la IA, no solo añaden una capa encima.

Ese cambio es brutal, porque exige varias cosas a la vez:

1) De “cada uno se apaña como puede” a “diseñamos cómo trabajamos con IA”

Mientras sigas en el modelo “cada persona usa IA como le parece”, puedes ganar algo de eficiencia, pero no cambias la organización. En IA-first se espera otra cosa: que un equipo completo se siente a revisar su proceso de trabajo (ventas, atención al cliente, gestión de expedientes, diseño de formación, mantenimiento, etc.). Y se pregunte, paso a paso: ¿qué parte de esto podría hacer la IA directamente?, ¿qué parte podríamos co-crear entre personas e IA?, ¿dónde es imprescindible el criterio humano?, ¿qué controles necesitamos?

Es decir, pasas de tener usuarios aislados de IA a tener procesos de equipo rediseñados con IA. Este es el corazón de IA-first: el talento deja de usar IA “en la esquina de la mesa” y la integra en el diseño del trabajo.

2) Nuevos roles: del “usuario” al “orquestador”

Aquí empiezan a aparecer roles que antes ni existían:

• Personas que orquestan cómo se usa la IA dentro de un flujo (qué prompts, qué plantillas, qué revisiones, qué métricas).
• Personas que se convierten en referentes internos de IA en su área: no son técnicos puros, pero saben traducir necesidades del negocio a casos de uso concretos.
• Personas que empiezan a hacer de “product owners” de soluciones de IA, aunque las herramientas sean no-code o low-code.

Esto se proyecta hacia una tercera etapa (ya más IA-driven) donde el talento se convierte en “orquestador de agentes”, pero esa transición empieza en IA-first: cuando alguien asume que, a partir de ahora, parte del trabajo ya lo hace la IA y su rol es diseñar, supervisar y mejorar ese sistema, no solo “usar la herramienta”.

3) Itinerarios de desarrollo muy concretos (y cero postureo)

Aquí es donde el tándem Personas (RRHH) + Procesos (Operaciones/Calidad) se gana el sueldo: No vale con lanzar un curso genérico de “Introducción a la IA” y pensar que con eso ya estás en IA-first. Lo que funciona es diseñar itinerarios muy específicos por perfil, por ejemplo:

Directivos: cómo definir una estrella polar de IA, cómo leer dashboards de impacto, cómo pedir a sus equipos rediseños de flujo de trabajo y no solo “ideas sueltas de IA”.

Mandos intermedios: cómo coger un proceso de su área y mapearlo con IA dentro, cómo gestionar equipos donde parte del trabajo la hace un modelo, cómo evaluar resultados y corregir desviaciones.

Equipos operativos: cómo integrar IA en su día a día (plantillas, buenas prácticas, límites claros), qué tareas dejarán de hacer manualmente, cómo colaborar con la IA sin perder criterio propio.

Equipos de soporte (legal, riesgos, calidad): cómo evaluar riesgos de casos de uso de IA, cómo diseñar controles que no maten la innovación pero eviten sustos.

La clave aquí es muy sencilla:

IA-first no es “todos saben usar un chatbot”. IA-first es “sabemos trabajar de otra forma gracias a la IA, y cada rol entiende su parte en ese nuevo modelo”.

4) Señales de que tu talento está entrando de verdad en IA-first

Algunas pistas prácticas de que el cambio está ocurriendo es cuando empiezas a escuchar frases del tipo: “Antes este flujo lo hacíamos así, ahora lo hacemos así con IA”. “Este paso ya no lo hace la persona, lo hace la IA y nosotros revisamos solo los casos complejos”. 

Los equipos hablan de procesos, no solo de herramientas: “hemos rediseñado el proceso de alta de cliente”, no “estamos probando una nueva app”. Ves documentos de trabajo donde se describe claramente qué hace la IA, qué hace la persona y cómo se controlan errores. La conversación en comités deja de ser “qué herramienta nueva probamos” y pasa a ser “qué flujo de trabajo vamos a transformar a continuación”.

Cuando todo esto empieza a aparecer, sabes que el talento está saliendo de la fase de “jugar con la IA” y entrando en modo IA-first: personas que trabajan de forma distinta porque hay IA dentro del diseño del trabajo.

Requisitos para poder decir sin rubor: “somos IA-first”

Si tratamos IA-first como una certificación de madurez, igual que hicimos con IA-ready, necesitamos criterios claros. No vale “lo siento así” o “tenemos muchos proyectos”.

Una organización puede empezar a decir con cierta tranquilidad que está en IA-first cuando cumple, como mínimo, estos requisitos en cuatro bloques: estrategia, procesos, personas y plataforma/gobernanza.

1) Estrategia: la IA está en el centro, no en los márgenes

☐ Hay una estrella polar definida para la IA. La dirección ha concretado qué se quiere conseguir de verdad con IA en 12–24 meses. Cosas del tipo:

• reducir tiempos de ciclo en X %,
• aumentar conversión/ingresos en tal línea,
• mejorar la experiencia de ciudadano/cliente en estos procesos concretos,
• o liberar N horas de trabajo administrativo para dedicarlo a tareas de más valor.

☐ La IA está en la agenda del comité de dirección. No vive solo en “innovación” o en un comité lateral. Se revisan periódicamente: avances, bloqueos, y decisiones de priorización.

☐ Hay foco en pocos procesos clave, no en 20 pilotos dispersos. Existen 2–3 procesos núcleo claramente señalados donde la IA juega un papel estructural (no cosmético) y sobre los que se espera impacto real.

2) Procesos: hay flujos de trabajo rediseñados con IA dentro del diseño

☐ Al menos un proceso crítico ha sido rediseñado end-to-end con IA. No hablamos de añadir un chatbot a algo que ya existía, sino de repensar el flujo entero: qué pasos desaparecen, cuáles se automatizan, dónde interviene la persona, y cómo se coordina todo.

☐ Ese proceso tiene un “mapa de roles” IA + humanos. Está documentado quién hace qué: qué tareas son de la IA, cuáles son de co-creación humano–IA, dónde se reserva la decisión al criterio humano, y qué controles se aplican.

☐ Hay métricas concretas asociadas al proceso rediseñado. No basta con “funciona mejor”. Hay indicadores operativos y/o de negocio definidos antes del cambio, y se miden después del despliegue.

3) Personas: el trabajo ha cambiado, no solo las herramientas

☐ RRHH ha definido perfiles y competencias IA-first. Existen descripciones de rol donde ya aparece explícitamente: trabajo con IA, supervisión de outputs generados por IA, orquestación de flujos IA + humanos, u otras responsabilidades relacionadas.

☐ Hay itinerarios de desarrollo específicos por colectivo. No es “un curso de IA para todos”. Se han diseñado formaciones/itinerarios diferenciados para: dirección, mandos intermedios, equipos operativos, y funciones de soporte (legal, riesgos, calidad),
con foco en cómo cambia su trabajo real, no solo en “qué es la IA en general”.

☐ Se habla abiertamente del impacto en el trabajo. Hay comunicación clara sobre: qué tareas se automatizarán, qué nuevas oportunidades surgen, cómo se gestionarán los cambios de rol. La IA no se vive como un rumor, sino como un proceso transparente.

4) Plataforma y gobernanza: TI habilita, no bloquea, y hay barandillas claras

☐ TI ofrece un entorno estándar para construir soluciones de IA. No hay que empezar de cero en cada proyecto. Existen:

• una base de conocimiento accesible,
• conectores estables con sistemas clave,
• y mecanismos reutilizables (plantillas, componentes, APIs, etc.).

☐ Las áreas de negocio pueden configurar y evolucionar soluciones sobre esa plataforma. Siempre con barandillas, pero sin depender de abrir un ticket para cada modificación menor. Esto es clave: negocio tiene capacidad real de iterar.

☐ La gobernanza está adaptada a IA-first. Hay criterios diferenciados según el riesgo del caso de uso (no es lo mismo un asistente interno que un sistema que afecta a decisiones críticas). Hay un proceso claro para revisar y aprobar casos sensibles. Se han definido mínimos de trazabilidad: poder explicar qué hizo la IA y en base a qué información.