En nuestro primer reportaje del año, tres expertos en People+AI, explican cómo está modificándose el ciclo del talento, un conocimiento clave que cambia las reglas del juego: desde la adquisición o recruiting del mismo a su fidelización, mantenimiento y desarrollo.
Para el experto en inbound recruiting con uso de IA, el tablero está cambiando. “La IA no está sustituyendo al recruiter, pero sí que está cambiando su rol, porque durante años, la captación de talento ha estado muy centrada en tareas operativas y repetitivas: filtrar CVs, responder correos, adaptar ofertas, coordinar agendas, realizar informes… Sin embargo, la IA permite ahora automatizar gran parte de ese trabajo y liberar tiempo. Y cuando liberas tiempo, puedes dedicarlo a pensar mejor la estrategia, a entender al candidato y a mejorar los resultados. Para mí es clave tener esto claro: la IA, por sí sola y sin estrategia, no cambia la captación de talento. El impacto real llega cuando se integra dentro de una estrategia clara de atracción de talento, como el Inbound Recruiting”.
Para el experto, “la IA ya elimina la excusa clásica de ‘no tenemos tiempo’. Hoy puedes automatizar muchísimas tareas y centrarte en lo que de verdad impacta en los resultados. Hay muchas organizaciones que se están formando y aplicándolo de verdad y con estrategia. También hay muchas empresas que aún la utilizan como si fuera un Google o algo anecdótico. Y otras, que para mí son las peores, que directamente no permiten a sus empleados utilizarla. Es como si hace años hubieran prohibido usar Internet. En la mayoría de casos es puro desconocimiento de lo que realmente se puede hacer con IA”.
En estos dos últimos años, explica a CyberLideria MGZN, las empresas que se han formado en atracción de talento e IA han obtenido resultados “en 24–48 horas, sin excepción. Los resultados se ven muy rápido cuando se aplica bien. Y esto ocurre tanto en la atracción de perfiles cualificados como en procesos masivos. En perfiles más estratégicos, la IA ayuda a mejorar las ofertas de empleo, los mensajes en LinkedIn, la creación de contenidos en redes o la comunicación y la experiencia del candidato”.
En perfiles más masivos o de alto volumen, “el impacto es enorme: ofertas más atractivas, entrevistas a cualquier hora, primeras cribas operativas, validación de disponibilidad, permisos, carnets o incluso el agendado automático de entrevistas con los recruiters. Todo esto antes consumía muchísimo tiempo y hoy se puede automatizar de forma bastante eficiente”. Un ejemplo sería “el uso de varios GPTs o agentes especializados dentro de un mismo proceso de selección. En algunos proyectos hemos creado agentes específicos para tareas muy concretas: mejorar y adaptar ofertas de empleo, redactar mensajes InMail más personalizados, generar informes para los equipos internos o dar soporte continuo al proceso. Cada agente se encarga de una parte muy concreta, lo que permite automatizar sin perder calidad”, explica.
Esto impacta directamente en los resultados, “con más candidatos de calidad inscritos a las ofertas en mucho menos tiempo, un aumento claro del ratio de respuesta a los mensajes y una reducción significativa de la duración de los procesos. En algunos casos, incluso se ha reducido la rotación en los primeros tres meses, porque el encaje entre la persona y el proyecto era mucho mejor desde el inicio. La clave no ha sido la tecnología por sí sola, sino combinar estos agentes con una estrategia clara. La IA acelera y amplifica lo que ya está bien pensado”.
Ahí estaría, en su opinión, la combinación ganadora. “La tecnología y la IA permiten automatizar lo operativo y apoyarnos en datos para tomar decisiones. Pero el verdadero salto viene cuando eso se combina con una estrategia clara de atracción de talento. Si tienes tecnología o usas IA, pero no tienes clara la estrategia ni cómo sacarle partido, quizá ahorrarás algo de tiempo, pero los resultados serán los mismos. La IA quita trabajo repetitivo y te devuelve algo muy valioso: tiempo. Tiempo para pensar mejor la estrategia, para afinar mensajes, para entender qué perfiles quieres atraer y por qué. Y también tiempo para dedicarlo a lo más humano: tener buenas conversaciones con personas, ya sean empleados, candidatos o managers. Algo que hoy, en muchos procesos, brilla por su ausencia”.
En cuanto a los riesgos, señala que “el principal es no entrenar bien la IA, no configurarla correctamente o dejar que “decida”. La IA es un apoyo, un asistente. Como si tuvieras un perfil junior muy bueno: el primer día no le das toda la responsabilidad, lo formas, lo entrenas, le das feedback y corriges. Con la IA pasa exactamente lo mismo. Sin supervisión y criterio, aparecerán sesgos y los resultados serán simplemente mediocres”.
En el futuro, “creo que veremos un salto muy grande en personalización y en eficiencia. La IA permitirá crear asistentes y agentes específicos que se encarguen de tareas concretas: cribas iniciales, llamadas, seguimiento, generación de contenidos, preparación de onboarding o materiales de bienvenida que realmente sorprendan. Eso libera mucho tiempo al profesional de RR HH, que puede centrarse en lo que realmente marca la diferencia: mejorar la estrategia, entender mejor al talento y tomar mejores decisiones”.
Aún así, termina subrayando, “no creo que el recruitment podrá llegar a estar totalmente automatizado con IA, ni creo que eso sea deseable. Se puede automatizar gran parte del proceso: búsquedas, cribas iniciales, validaciones operativas, comunicación básica o análisis de datos. Pero la conversación clave, la evaluación del encaje cultural y la decisión final siempre deberían ser humanas. La IA no viene a sustituir al recruiter: viene a quitarle lo operativo para que pueda hacer mejor su trabajo”.
“Durante años hemos hablado de retener el talento, como si se tratara de evitar fugas”, explica Vicente Ribes a CyberLideria MGZN. “Esta expresión suena a control, a burocracia, incluso a miedo. Pero las nuevas generaciones y, seamos sinceros, todos nosotros, no queremos ser retenidos: queremos sentirnos parte de algo que vale la pena”.
Por esta razón, propone en primer lugar cambiar el término retención por el de fidelización del talento. “No se trata de evitar que alguien se vaya, sino de darle motivos, emocionales y profesionales, para quedarse. En lugar de limitarse a detectar “riesgos de fuga”, las herramientas inteligentes pueden ayudarnos a entender qué hace felices a las personas dentro de la organización. Por ejemplo, algunos departamentos de People ya usan modelos predictivos que combinan feedback, datos de desarrollo profesional y clima laboral. Así se puede anticipar cuándo un empleado puede sentirse estancado, ofrecerle nuevas oportunidades de crecimiento o incluso adaptar su modelo de trabajo antes de que aparezca la desmotivación”.
“Recuerdo el caso”, añade, “en una empresa tecnológica que analizaba patrones de comunicación en Slack (de forma ética y anonimizando datos) para detectar señales tempranas de agotamiento en los equipos. En lugar de “controlar”, usaron la IA para cuidar: reorganizaron cargas de trabajo y rediseñaron procesos de colaboración. El resultado: más compromiso, menos rotación. Eso es fidelizar, no retener”.
En su perspectiva, la IA puede entenderse además “como motor de experiencias personalizadas, con los riesgos que eso trae. A medio plazo, la IA permitirá crear experiencias laborales hiperpersonalizadas: planes de desarrollo adaptados a cada empleado, acompañamientos formativos según su curva de aprendizaje, recomendaciones de proyectos que encajen con sus intereses reales. En otras palabras: la IA podrá ayudarnos a ‘tratar al talento como clientes internos’, con una atención casi artesanal pero a escala”.
El riesgo aparece claro. “Está en caer en el ‘lado oscuro’: usar los datos no para cuidar, sino para manipular o vigilar. Si no hay una gobernanza ética y transparente, la inteligencia artificial puede convertir el concepto de fidelización en una versión más sofisticada de la vigilancia corporativa. El control está en nosotros: establecer políticas claras de uso, anonimizar datos, y sobre todo, comunicar para qué y en favor de quién usamos la IA”.
En tercer lugar, señala al “irremplazable factor humano”. Y aquí está la clave, en su perspectiva la IA “puede ayudarnos a comprender, pero nunca a conectar emocionalmente. Fidelizar talento no va de algoritmos, va de propósito, de empatía, de conversaciones reales. El verdadero reto de People en esta era híbrida (humanos + IA) será usar la tecnología para liberarnos del ruido operativo y recuperar precisamente ese tiempo para lo humano: escuchar, reconocer, acompañar. Porque ninguna IA puede sustituir una mirada que transmite confianza, un gesto de reconocimiento o una conversación que te hace sentir que importas. La IA nos da datos; las personas damos sentido”.
En resumen, concluye, “el futuro de People + IA no va de elegir entre datos o emociones, sino de usar los datos para llegar mejor a las emociones. Cuando la IA nos libera de tareas mecánicas y nos da insight sobre lo que realmente importa a nuestros equipos, nos devuelve el tiempo, y la claridad, para hacer lo que ninguna máquina puede hacer por nosotros: generar confianza, compromiso y sentido de pertenencia”, concluye.
“Hoy la IA está siendo clave para profesionalizar de verdad la gestión del talento”, comienza señalando Pablo García, “porque permite pasar de opiniones y percepciones individuales a una visión mucho más objetiva sobre habilidades, comportamientos y niveles de desempeño. Muchas organizaciones creen que conocen a su gente, pero cuando aplican IA descubren gaps claros, talento infrautilizado y también esfuerzos de desarrollo mal dirigidos”.
Con esta perspectiva, “la IA facilita planes de crecimiento mucho más personalizados, conectados con las necesidades reales del negocio y no con catálogos de formación genéricos. Además, está teniendo un impacto muy claro en el rol del manager, ayudándole a preparar mejores conversaciones de feedback, sesiones de coaching más útiles y un seguimiento más constante del desarrollo de su equipo”.
En su perspectiva, a medio plazo, la IA realmente “cambiará la lógica con la que entendemos el desarrollo profesional. No se limitará a medir el rendimiento pasado, sino que permitirá anticipar evolución, potencial y capacidad de adaptación en distintos contextos. Veremos agentes de IA actuando como mentores personalizados, acompañando a cada profesional en su día a día y ayudándole a tomar mejores decisiones sobre su crecimiento. Al mismo tiempo, las organizaciones evolucionarán hacia modelos mucho más dinámicos, donde el talento se mueve por skills, proyectos y capacidad de aprendizaje, y no por organigramas rígidos. El verdadero valor estará en identificar quién puede crecer, cómo y en qué momento”.
Como participante en el HR Innovation Summit (HRIS 2025) en Madrid, señala, “me encontré en varias conversaciones este tipo de casos: empresas que llegan con la idea de que necesitan formar más y descubren que su problema real es la falta de visibilidad sobre el talento que ya tienen. Al aplicar IA para mapear habilidades, aparecen realidades incómodas pero muy valiosas: personas con mucho potencial mal posicionadas, planes de desarrollo poco alineados con la estrategia o promociones basadas más en intuición que en datos. La IA no soluciona el problema por sí sola, pero obliga a tomar decisiones con más rigor y menos autoengaño”.
Para él, el principal riesgo está en “confundir apoyo con sustitución y delegar el criterio humano en la tecnología. También existe el peligro de reducir a las personas a métricas, perdiendo contexto, conversación y cultura, o de generar desconfianza si no se explica bien el uso de la IA. Estos riesgos se controlan con una gobernanza clara, transparencia y un principio básico: la IA debe ayudar a decidir mejor, no decidir por ti. Al final, el verdadero reto no será tecnológico, sino de madurez organizativa y nivel de liderazgo”.
Rubén Fernández-Costa O’Dogherty
Periodista, Asesor y Miembro del Comité Editorial de CyberLideria MGZN
Rincón del CISO
30 Julio 2026
Podcast de Cyberlideria MGZN.
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