(Por David Altonaga, Business Sr. Manager en NUMAN) La incorporación de la IA en la gestión de Recursos Humanos promete transformar la manera en que las organizaciones atraen, desarrollan y retienen talento.
Sin embargo, las ventajas de la inteligencia artificial —como mayor eficiencia, decisiones basadas en datos y procesos automatizados— vienen acompañadas de importantes desafíos que el área de RRHH deberá afrontar con estrategia, ética y habilidades nuevas.
- Brecha entre adopción y preparación estratégica
La adopción de IA en RRHH está creciendo rápidamente, con alrededor de dos tercios de las organizaciones usando IA en procesos de RRHH. Pero muchas empresas aún carecen de una estrategia bien definida para resolver esta integración de forma efectiva.
De hecho, el 24% de los equipos de RRHH admite no tener una estrategia en absoluto, mientras que solo un pequeño porcentaje declara haber integrado la IA de manera completa.
Así lo revela un informe publicado por HR Software Partners, dónde se advierte que muchas iniciativas de IA se quedan en proyectos piloto fragmentados, sin escalamiento ni métricas claras de éxito.
Lo cual demuestra que sin una visión estratégica y un liderazgo fuerte, la IA puede convertirse en un conjunto de «herramientas sueltas» en lugar de un motor de transformación de talento y cultura organizacional.
- Calidad, fragmentación y gobernanza de datos
Los sistemas de recursos humanos típicamente operan con datos dispersos en sistemas heredados (HRIS, nóminas, evaluaciones, encuestas internas).
Como explican desde Hacking HR en su artículo ‘Enabling and Augmenting HR with AI in 2025: A Perspective on Talent, Culture, Strategy and Technology’, esta fragmentación y la baja calidad de datos limita la efectividad de los modelos de IA, que dependen de datos limpios, consistentes y completos.
El problema es que los datos inexactos pueden generar recomendaciones erróneas o decisiones sesgadas.
Por ello, sin un enfoque de gobernanza de datos sólido, los esfuerzos de IA pueden producir resultados inconsistentes, con impactos negativos en reclutamiento, promociones y gestión de desempeño.
- Sesgos, transparencia y explicabilidad
Una de las preocupaciones críticas para el área de Recursos Humanos es que la IA puede replicar o amplificar sesgos históricos si se entrena con datos no diversificados o sin supervisión humana rigurosa.
“Si no se controla, esto puede resultar en resultados injustos o discriminatorios generalizados, en decisiones esenciales de RRHH como la selección de candidatos, las evaluaciones de desempeño y los procesos de ascenso”, aseguran desde AIHR.
Incluso, como sostienen desde Mixflow.AI, existen modelos complejos que funcionan como «cajas negras», dificultando que desde el área de Recursos Humanos se puedan explicar decisiones automatizadas a empleados y candidatos.
Teniendo en cuenta este contexto, en 2026, la transparencia y explicabilidad serán imperativos no solo técnicos sino éticos, puesto que la falta de claridad debilita la confianza y puede generar disputas legales.
- Ambigüedad regulatoria y riesgos legales emergentes
Los marcos legales sobre IA aún están en desarrollo y son fragmentarios, lo que crea incertidumbre para compañías que implementan IA en RRHH.
Entre otras Iniciativas, desde la Unión Europea, con su AI Act, están avanzando hacia regulaciones más estrictas enfocadas en garantizar derechos de las personas frente a decisiones automatizadas. Por ejemplo, limitar el uso de sistemas de “gestión algorítmica” en el trabajo.
La ausencia de normas claras puede implicar riesgos de multas, disputas laborales o pérdida de reputación para las organizaciones.
- Confianza del empleado y percepción de la IA
Incluso cuando las herramientas de IA se implementan correctamente, la confianza de empleados y candidatos es un desafío central.
Como explica Tanguy Dulac en WeAreHuman@Work, la implementación de IA puede generar miedo a la pérdida de empleos, desconfianza o ansiedad.
Algunos de los factores que complican la adopción residen en que los trabajadores puedan sentir que la IA reemplaza el juicio humano o invade su privacidad. Mientras que la falta de formación específica puede incrementar el rechazo y disminuir la adopción real de las herramientas.
- Escasez de habilidades y necesidad de reentrenamiento
La mayoría de equipos de RRHH no cuentan con experiencia técnica en IA, sostienen desde Hacking HR, asegurando que esto limita su capacidad para seleccionar, implementar o gestionar soluciones de forma autónoma.
Los desafíos operativos incluyen resolver situaciones de capacitación insuficiente en profesionales de RRHH, creando programas internos de desarrollo que combinen competencias técnicas y habilidades de gestión del cambio.
Esto no solo es una cuestión técnica, sino estratégica: RRHH debe evolucionar hacia líderes en gestión del cambio digital.
- Integración de sistemas y tecnología heredada
Los sistemas existentes de RRHH a menudo no están preparados para comunicarse con herramientas avanzadas de IA. Como consecuencia de ello, se requiere una inversión significativa para modernizar infraestructura o desarrollar integraciones personalizadas. Más aún, considerando que la falta de interoperabilidad puede fragmentar procesos y limitar el impacto real de la IA.
Este desafío, en 2026, será clave para que la IA pase de herramientas aisladas a plataformas integradas que mejoren flujos de extremo a extremo.
- Mantener la conexión humana y empatía
La automatización debe liberar tiempo, no sustituir el juicio humano ni la empatía o la comprensión contextual.
El área de RRHH trata con personas en momentos sensibles de sus vidas y trayectorias profesionales, interviniendo en conflictos, evaluaciones de desempeño, decisiones de carrera y resguardo del bienestar y equilibrio laboral, entre otras circunstancias.
Un equilibrio hombre-máquina es esencial para preservar la calidad en experiencias humanas dentro de la organización.
Reflexión final
De cara a 2026, la incorporación de inteligencia artificial en el área de Recursos Humanos plantea desafíos que van mucho más allá de lo tecnológico.
Se trata de un proceso complejo y transversal, que impacta en la estrategia organizacional, la cultura, la gestión del talento, la ética y el cumplimiento normativo.
La IA no puede abordarse como una solución aislada, sino como una transformación profunda en la forma en que RRHH toma decisiones, interactúa con las personas y genera valor para el negocio.
En este contexto, el verdadero éxito estará determinado por la capacidad de las organizaciones para construir una visión de largo plazo, respaldada por una gestión responsable de los datos, programas sostenidos de capacitación y marcos éticos claros que resguarden la privacidad y los derechos de los colaboradores.
La clave será encontrar un equilibrio inteligente entre automatización y criterio humano, donde la tecnología potencie —y no reemplace— la empatía, el juicio y el rol estratégico de Recursos Humanos.
