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El 98% de los ejecutivos están rediseñando el trabajo en torno a la AI. Solo la mitad se siente preparado: la brecha de preparación de la fuerza laboral en 2026

La brecha de preparación de la fuerza laboral para AI: el 98% rediseña el trabajo en torno a la AI frente al 51% que se siente preparado, 2026

La ambición es casi universal. Pero ambición y preparación son dos cosas muy distintas.

Prácticamente todos los ejecutivos tienen un plan para rediseñar el trabajo en torno a la inteligencia artificial (AI). Lo que muestran los datos es que la mayoría no se siente equipada para ejecutarlo. Y la parte de esa brecha que no es un problema tecnológico corresponde al Chief Human Resources Officer (CHRO).

La Brecha entre Querer el Cambio por AI y Estar Preparado para Él

Según el informe Global Talent Trends 2026 de Mercer, el 98% de los ejecutivos planea cambios en el diseño organizacional basados en AI en los próximos dos años. Ese nivel de consenso casi universal sobre una sola prioridad estratégica es infrecuente. Sugiere que la pregunta para la mayoría de las organizaciones ha pasado del "¿deberíamos?" al "¿cómo?"

Dato: el 98% de los ejecutivos rediseñando el trabajo en torno a la AI frente a solo el 51% que se siente bien preparado para la era humano-máquina

El "cómo" es donde todo se complica. El mismo informe, que encuestó a aproximadamente 12.000 líderes del C-suite, ejecutivos de HR, inversores y empleados entre septiembre y octubre de 2025, encontró que solo el 51% de los líderes del C-suite se siente bien preparado para la era humano-máquina. Eso supone un descenso respecto al 65% de 2024. En un año en que el despliegue de AI se aceleró en prácticamente todos los sectores, la confianza de los líderes fue en la dirección equivocada.

Datos Clave

  • El 98% de los ejecutivos está rediseñando el trabajo en torno a la AI en dos años (Mercer Global Talent Trends 2026)
  • Solo el 51% de los líderes del C-suite se siente bien preparado para la era humano-máquina, frente al 65% de 2024 (Mercer 2026)
  • El 63% de los empleados cambiaría un aumento salarial del 10% por formación en AI y competencias digitales (Mercer 2026)

El panorama de la agilidad digital es similar. Solo el 30% de los líderes valora como alta la agilidad digital de su organización. Sin embargo, el 75% dice que la transformación digital es una necesidad estratégica. Eso es una brecha de 45 puntos entre la necesidad reconocida y la capacidad real. Cuando 3 de cada 4 líderes dicen que la transformación es necesaria, pero solo 1 de cada 3 se siente lo suficientemente ágil digitalmente para ejecutarla, algo estructural está fallando.

Ese fallo estructural es un problema de personas, no de software. Y es por ello que el marco de decisión ejecutiva para la transformación de la fuerza laboral con AI se ha convertido en una de las herramientas más consultadas en los ciclos de planificación del CHRO este año.

Por qué la Preparación de los Empleados es el Cuello de Botella

El rediseño organizacional que el 98% de los ejecutivos está planificando no puede producirse sin la preparación de la fuerza laboral. Sin embargo, los datos del informe de Mercer muestran que la fuerza laboral avanza en la dirección contraria, no en cuanto a capacidad, sino en cuanto a confianza y estabilidad.

El bienestar de los empleados se ha derrumbado. En 2024, el 66% de los empleados declaraba sentirse bien en el trabajo. Para cuando Mercer realizó su encuesta de 2026, esa cifra había caído al 44%. Eso supone una caída de 22 puntos en un solo año. La preocupación de los empleados por la pérdida de empleo debida a la AI aumentó en paralelo, pasando del 28% al 40% en el mismo período.

Estas no son tendencias separadas. Están conectadas. Cuando los empleados no confían en la dirección, no invierten en ella. Se protegen. Buscan salidas. Y las personas más capaces, las que tienen opciones, son las primeras en irse.

El trabajo del CHRO en este entorno no es solo ejecutar un programa de recualificación. Es cerrar la brecha de confianza al mismo tiempo que se construye la capacidad. Esa combinación es lo que diferencia las transformaciones de la fuerza laboral que se sostienen de las que se estancan. Para un modelo práctico de cómo secuenciar esto, la hoja de ruta de AI para la fuerza laboral de 12 meses para organizaciones de menos de 200 personas muestra cómo la construcción de confianza y la construcción de capacidad pueden ejecutarse en paralelo.

La Palanca que la Mayoría de los CHRO No Están Usando

El hallazgo del informe de Mercer que merece mucha más atención de la que está recibiendo es este: el 63% de los empleados afirma que cambiaría un aumento salarial del 10% por acceso a formación en AI y competencias digitales.

Léalo de nuevo. La mayoría de los empleados están señalando que quieren la capacidad más que el dinero. Esta es una posición extraordinaria para un CHRO. Significa que una parte significativa del problema de retención y recualificación tiene una solución que los empleados están pidiendo activamente.

La mayoría de las organizaciones no están estructuradas para aprovechar esa oportunidad. La mejora de competencias está en presupuestos de L&D que se recortan primero cuando aumenta la presión. Los empleados que piden formación en AI frecuentemente pertenecen a funciones que no se consideran adoptantes estratégicos de AI. Y el relato interno sobre la AI sigue dominado por la eficiencia, no por la capacidad.

Sin embargo, el cálculo cambia cuando se valora correctamente. Si el 63% de los empleados aceptaría una mejor inversión en competencias en lugar de un aumento, el coste de desarrollar el dominio de AI en toda la plantilla es menor de lo que la mayoría de los CHRO asumen. Y el valor se multiplica: una plantilla con mayor dominio de AI ejecuta el rediseño organizacional más rápido, que es lo que el 98% de los ejecutivos dice estar comprometido a hacer. Lo que el coste oculto de retrasar la mejora de competencias en AI significa para el CFO presenta el argumento presupuestario para invertir ahora en lugar de más tarde.

Los datos de LinkedIn sobre la fuerza laboral corroboran la urgencia. Según el Informe sobre el Futuro del Trabajo de LinkedIn, la alfabetización en AI se utiliza cada vez más como criterio de selección incluso para puestos no técnicos, con una demanda de competencias en AI que crece marcadamente año tras año. Eso significa que las organizaciones que desarrollan esta capacidad ahora están construyendo simultáneamente una ventaja en la contratación.

El Problema de la Arquitectura de Competencias

El 65% de los ejecutivos en el estudio de Mercer espera que entre el 11% y el 30% de su fuerza laboral sea reubicada o recualificada a causa de la AI. Y el 63% dice que necesita prácticas de talento basadas en competencias para gestionar la transición.

Esos dos datos juntos describen un enorme problema de coordinación. Si aproximadamente una cuarta parte de la fuerza laboral necesita moverse hacia nuevos puestos o adquirir nuevas capacidades, la organización necesita un mapa actualizado de qué competencias existen, qué competencias se necesitan y cómo cerrar la brecha de forma sistemática. Eso no es un problema de sistema de gestión del aprendizaje. Es un problema de arquitectura de talento.

Las organizaciones que están abordando esto correctamente están construyendo lo que a veces se denomina un modelo de talento basado en competencias: una forma de entender la fuerza laboral en términos de capacidades en lugar de títulos de puestos, de modo que cuando una función cambia, hay una línea clara de visión sobre quién puede moverse a dónde y con qué apoyo. La brecha de competencias en AI que los ejecutivos están malinterpretando identifica los errores más comunes en cómo las organizaciones evalúan su propia base de capacidades.

La vía de reubicación interna es donde la mayoría de las organizaciones invierten de menos. Es más fácil planificar un programa de formación que rediseñar la estructura de movilidad interna que permite a las personas moverse realmente. Pero la formación sin movilidad crea un techo: los empleados desarrollan capacidades y luego no pueden utilizarlas en un nuevo puesto, así que las usan para marcharse.

El Diagnóstico de Preparación en Tres Partes

Para los CHRO que intentan localizar dónde se sitúa su organización en la brecha de preparación, un diagnóstico sencillo puede clarificar el panorama. Llámelo la verificación de Preparación para la Integración Humano-AI.

Parte 1: Inventario de capacidades. ¿Tiene un mapa actualizado y preciso de las competencias de toda la fuerza laboral, incluidas las competencias relacionadas con AI que pueden no aparecer en las descripciones de puestos? Si la respuesta es no, está tomando decisiones de reubicación a ciegas.

Parte 2: Confianza y bienestar. ¿Cuál es su puntuación actual de bienestar de los empleados y se está acercando o alejando del nivel de referencia de Mercer? El rediseño organizacional que ocurre sobre una base de confianza en declive tiende a acelerar la rotación entre las personas que más necesita retener.

Parte 3: Acceso a la mejora de competencias. ¿Qué porcentaje de su fuerza laboral tiene una vía clara y financiada para desarrollar el dominio de AI en los próximos 12 meses? Si la respuesta es inferior al 63% que dice que cambiaría un aumento por ello, está dejando sin aprovechar un grupo dispuesto y voluntario.

Este diagnóstico no requiere un encargo a consultores. Requiere respuestas honestas de las personas más cercanas a los datos de la fuerza laboral. Cómo está cambiando la AI la retención, no solo la contratación añade la dimensión de retención a este panorama, y el argumento del ROI de la mejora de competencias frente a la contratación de talento nativo en AI ofrece el modelo financiero para la decisión de inversión en capacidades.

Qué Hacer Ahora

La brecha de preparación no se cerrará esperando a que la tecnología alcance el nivel adecuado. Se cierra cuando la capa de preparación humana alcanza el nivel de la ambición en AI. Tres acciones mueven el marcador más rápido.

1. Reencuadre la mejora de competencias como estrategia de compensación. El hallazgo de que el 63% de los empleados cambiaría un aumento por mejora de competencias no es un dato de L&D. Es un dato de retribución total. Llévelo a su próximo ciclo de planificación de compensación con el CFO. El coste por empleado de la mejora estructurada en AI es una fracción de un aumento salarial del 10%, y genera capacidades que se multiplican. Argumente con cifras.

2. Construya el mapa de competencias antes de construir el rediseño. El 98% de los ejecutivos que planifican rediseños organizacionales necesita saber con qué cuenta antes de mover estructuras. Un inventario de competencias, aunque sea básico, muestra candidatos de reubicación que no aparecen en el organigrama y señala brechas de capacidades que bloquearán el rediseño. Comience por las funciones más directamente afectadas por la adopción de AI en el primer año.

3. Aborde el déficit de confianza de forma explícita. Una caída de 22 puntos en el bienestar de los empleados en un solo año no es un problema de comunicación ni de gestión del cambio. Es una señal de que los empleados no creen que la transición hacia la AI se esté gestionando en su beneficio. La respuesta no es una reunión general. Es un compromiso visible: vías de mejora de competencias financiadas, criterios de reubicación transparentes y un comportamiento del liderazgo que modele la orientación hacia las competencias que se pide a los empleados que adopten. Encuadrar esto para el consejo y la conversación de gobernanza es lo que convierte una intención declarada en un plan financiado.

Los inversores ya entienden lo que está en juego. Los datos de Mercer muestran que el 72% de los inversores cree que las empresas que combinen capacidades humanas y de AI obtendrán una ventaja competitiva, y el 77% tiene más probabilidades de invertir en empresas comprometidas con la formación de sus empleados en AI. El trabajo de preparación del CHRO ya no es solo una función de personas. Es una señal de valor para el accionista.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la brecha de preparación de la fuerza laboral para AI en 2026?

La brecha de preparación de la fuerza laboral para AI se refiere a la distancia entre la ambición de AI de una organización y su preparación humana real para ejecutarla. Según el informe Global Talent Trends 2026 de Mercer, el 98% de los ejecutivos planea rediseñar el trabajo en torno a la AI en dos años, pero solo el 51% se siente bien preparado para la era humano-máquina. Solo el 30% califica como alta la agilidad digital de su organización. La brecha radica en la arquitectura de competencias, la confianza de los empleados y la infraestructura de reubicación.

¿Por qué está cayendo el bienestar de los empleados mientras aumenta la adopción de AI?

Los datos de Mercer muestran que el bienestar de los empleados cayó del 66% en 2024 al 44% en 2026, una caída de 22 puntos. La preocupación por la pérdida de empleo debida a la AI aumentó del 28% al 40% en el mismo período. La conexión es la confianza: cuando los empleados no ven un camino creíble para ellos mismos en la transición hacia la AI, se desvinculan en lugar de invertir. Las organizaciones que han mantenido sus puntuaciones de bienestar tienden a combinar la adopción de AI con compromisos visibles de mejora de competencias y vías de reubicación claras.

¿Cómo deberían los CHRO cerrar la brecha de preparación para AI?

Las tres acciones de mayor impacto son: reencuadrar la mejora de competencias en AI como estrategia de compensación (el 63% de los empleados la cambiaría por un aumento), construir un mapa de competencias antes de ejecutar el rediseño organizacional, y abordar directamente el déficit de confianza de los empleados mediante vías de capacidades financiadas y criterios de reubicación transparentes. Una auditoría de la base de capacidades es un punto de partida diagnóstico útil.

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