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Estoy creando junto a Teamtailor un Playbook de IA en recruiting para LATAM: siete lecciones, una al día, con lo que de verdad está funcionando para reclutar con IA en 2026.
Pero no lo quiero escribir yo sola desde mi cueva. Lo quiero escribir contigo. Por eso hay un survey de varias preguntas donde cuentas cómo usas (o no) la IA en tus procesos de selección.
En este caso la edición es para LATAM pero pronto haremos una para España y Europa.
Y por participar te llevas varias cosas:
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Si quieres, tu nombre citado en el capítulo donde tu respuesta aporte (tú decides, sin presión).
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Antes del tema de hoy, como siempre, el buzón. Que esta semana trae uno de esos líos que viven en casi todas las empresas y del que casi nadie habla en voz alta.
Cada semana, una pregunta real que da para debate. Tú votas, yo cuento lo que dicen los datos y lo que pienso yo.
Antes de abrir el de hoy, cerramos el de la semana pasada. Os dejé el dilema de la persona que automatiza medio trabajo con IA —entrega antes y mejor— y pide que la midas por resultados, no por horas. El reparto de la comunidad quedó así:
44% — Cambia la regla para todos. Si lo que cuenta es el output, deja de medir a la empresa entera por horas.
28% — Dale la flexibilidad. Se la ha ganado; medir por resultados es hacia dónde vamos.
28% — Trátala igual que al resto. El precedente rompe al equipo y no todos los puestos se miden igual.
Pero con lo que me quedé fue con lo que me escribisteis en los replies. Dos respuestas que resumen el debate mejor que un informe:
“Yo también me preguntaría a qué coste está simplificando su trabajo. No vaya a ser que te destape una fuga de datos por saltarse la confidencialidad.”
“En México, la ley todavía te obliga a medir por tiempo, no por resultados. ¿Y qué pasa si encima le das más responsabilidad?”
Mi lectura en una línea: la mayoría no quiere premiar a una persona, quiere cambiar la regla para todos. Pero fijaos en el primer comentario —el de la confidencialidad—, porque enlaza pelo con pelo con el lío de hoy.
Y es que el de hoy, va justo de eso: de datos de empleados escapándose por donde no miras.
Me lo escribió una responsable de People de una empresa de logística de unos 200 empleados, y lo copio casi tal cual:
"Se está descontrolando el uso de ChatGPT. Cada empleado está usándolo de una forma, copiando y pegando datos sensibles de empleados, salarios, bajas médicas…. Trabajan muy bien así pero no estoy pudiendo controlar la gobernanza de los datos.. No sé si prohibirlo, montar una política, hacer como que no me he enterado…"
A esto se le llama shadow AI: gente usando herramientas de IA por su cuenta, sin que HR ni IT lo hayan aprobado. Y no es un caso raro. Es la norma en casi todas las empresas donde nadie ha dicho nada oficialmente.
Lo interesante no es "IA sí o IA no". Es que hay tres respuestas y las tres tienen coste:
Prohibir protege los datos, pero empuja el uso a la clandestinidad total (y la gente igual lo usa, solo que ahora te mienten).
Regular a toda prisa da cobertura legal, pero una política escrita en caliente suele ser papel mojado que nadie lee.
Mirar para otro lado mantiene la productividad de hoy y te compra el marrón de mañana, con datos de empleados ya paseándose por servidores que no controlas.
La pregunta de esta semana
Si fueras esa responsable de People, ¿qué haces primero?
Si fueras esa responsable de People y descubres que medio equipo usa IA con datos internos, ¿qué haces primero?
Vota arriba. Y si te apetece, dale al reply y cuéntame qué harías tú — los mejores comentarios los leo aquí la semana que viene, con tu nombre.
Y fíjate que ese dilema no sale de la nada. Sale de que HR llegó tarde a poner las reglas. ¿Sabes qué? Ese es exactamente el tema de hoy.
Diseñamos el upskilling de todos menos el nuestro
Nos pasamos el día montando planes de formación en IA para ventas, para finanzas, para operaciones. Diseñamos el roadmap de upskilling de toda la empresa.
Y no hay una sola empresa, ni una, que se haya sentado a medir las skills de IA de su propio equipo de HR.
Nos hemos convertido en el profesor que nunca hace su propio examen.
Y el problema no es de ego. Es práctico. ¿Os acordáis de los cinco agentes que montamos hace dos semanas? Cribado, people analytics, helpdesk de empleados, prep de performance, reporting a dirección. Para que esos agentes funcionen de verdad, alguien de tu equipo tiene que saber darles contexto, revisar sus outputs y decidir qué datos pueden tocar y cuáles no.
Si esas skills no existen en el equipo, el agente más bonito del mundo se queda en una demo.
Bueno, al lío. Hoy no te traigo un agente nuevo. Te traigo el mapa para saber qué sabe hacer tu equipo de HR con IA hoy — y qué le falta. Un autodiagnóstico que puedes pasar esta misma semana.
Las 7 skills de IA para HR (el mapa)
He agrupado todo lo que un equipo de HR necesita saber hacer con IA en 2026 en siete competencias. Ni una más. Van de lo básico (nivel individual) a lo estratégico (nivel de sistema):
Prompting con contexto — no "escribe una oferta de empleo", sino dar rol, contexto, formato y ejemplos para que la salida sea usable. Es la skill base: sin esto, nada de lo demás rinde.
Criterio de datos y privacidad — saber qué se puede meter en una IA y qué no. Justo lo del buzón: nombres, salarios y bajas médicas NO van a un ChatGPT personal. Esto es RGPD aplicado, no teoría.
Verificación y juicio — revisar el output antes de usarlo. Detectar una alucinación, un sesgo en un cribado, un dato inventado. La IA propone; el criterio de HR dispone.
Automatización de flujos — pasar del prompt suelto a un flujo que corre solo: un agente en Claude, un workflow que mueve datos entre el ATS y una hoja.
People analytics con IA — no solo generar un informe, sino leerlo: interpretar una predicción de rotación, cuestionar de dónde sale un número, contárselo al CEO.
Gobierno del uso de IA — diseñar las reglas: política de uso aceptable, qué herramientas están aprobadas, cómo se maneja el shadow AI. La skill que le faltaba a la del buzón.
Adopción y change management — llevar la IA al resto de la empresa. Formar, acompañar, vencer el miedo. Es lo que separa "compramos licencias" de "la gente lo usa".
Fíjate en una cosa: las cuatro primeras son individuales (las tiene una persona). Las tres últimas son de equipo y de sistema. La mayoría de equipos de HR están cargados de skill 1 y vacíos de la 6 y la 7.
El autodiagnóstico (matriz de niveles)
Para cada una de las 7 skills, puntúa a tu equipo de 0 a 3:
NIVEL QUÉ SIGNIFICA
──────────────────────────────────────────────
0 No existe. Nadie en el equipo lo hace.
1 Individual. Una persona, a su manera, sin método.
2 De equipo. Varios, con un criterio compartido.
3 Sistematizado. Documentado, se enseña y se mide.
──────────────────────────────────────────────
SKILL 0 1 2 3
Prompting con contexto · · · ·
Criterio de datos/privacidad · · · ·
Verificación y juicio · · · ·
Automatización de flujos · · · ·
People analytics con IA · · · ·
Gobierno del uso de IA · · · ·
Adopción / change mgmt · · · ·
──────────────────────────────────────────────
Máximo posible: 21 puntosSuma. Si tu equipo saca menos de 10, no estás en condiciones de liderar la IA del resto de la empresa (y lo digo con cariño). Entre 10 y 15, tienes base individual pero te falta sistema. Por encima de 15, ya puedes empezar a formar a otros departamentos con criterio.
No hace falta que lo hagas de cabeza. Para eso está Claude.
Paso 1 — Genera el cuestionario del equipo
En vez de puntuar tú sola (con el sesgo del jefe), deja que cada persona se autoevalúe y luego cruzas. Este prompt te monta la encuesta:
Prompt (Claude):
Eres un consultor de L&D especializado en adopción de IA en
equipos de RRHH.
Necesito un cuestionario de autoevaluación para mi equipo de HR
sobre 7 competencias de IA:
1) Prompting con contexto
2) Criterio de datos y privacidad
3) Verificación y juicio de outputs
4) Automatización de flujos
5) People analytics con IA
6) Gobierno del uso de IA
7) Adopción y change management
Para cada competencia genera 2 preguntas de comportamiento
(qué hace la persona en su día a día, no qué sabe en teoría),
con escala 0-3 (0 = nunca lo hago, 3 = lo hago de forma
sistemática y podría enseñarlo). Añade al final una pregunta
abierta: "¿qué tarea de tu semana te gustaría automatizar y no
sabes cómo?".
Formato: tabla lista para pegar en Google Forms.Pásalo al equipo. Cinco minutos por persona.
Paso 2 — Convierte las respuestas en un plan
Cuando tengas las respuestas (aunque sean cuatro personas en un Excel), este segundo prompt te devuelve el mapa de calor y un plan de 90 días:
Prompt (Claude):
Te paso las respuestas de autoevaluación de mi equipo de HR sobre
las 7 competencias de IA (escala 0-3). [pega aquí la tabla]
Quiero que hagas 3 cosas:
1) Un mapa de calor por competencia: media del equipo y
dispersión (dónde hay una persona que sabe y el resto no).
2) Las 2 competencias más débiles y por qué son las más urgentes
para nosotros como equipo de HR (no genérico).
3) Un plan de 90 días para subir esas 2 competencias un nivel:
qué hacer las semanas 1-4, 5-8 y 9-12, con acciones concretas
y quién de mi equipo debería liderar cada una según sus
fortalezas.
Sé específico y realista para un equipo pequeño sin presupuesto
grande.Lo que te devuelve no es un PDF de consultora de 40 páginas. Es un plan que cabe en una diapositiva y que puedes empezar el lunes.
El detalle que casi todos se saltan
La skill 6 —gobierno del uso de IA— es la que conecta con el buzón de hoy. La responsable de logística no tiene un problema de shadow AI. Tiene un problema de que su equipo de HR nunca desarrolló la competencia de diseñar las reglas del juego antes de que el juego empezara solo.
El shadow AI no aparece porque la gente sea rebelde. Aparece porque HR llegó tarde. Y llegas tarde cuando no tienes la skill para llegar a tiempo.
Confesión de la semana
La primera vez que me hice este autodiagnóstico a mí misma, saqué un 3 largo en prompting y un 0 pelado en gobierno. Cero. Yo, que doy la turra con las políticas de IA, no tenía escrita ni una línea de la mía propia.
Me pasé una tarde entera escribiendo mi guía de uso aceptable de dos páginas. No es perfecta. Pero existe. Y eso ya me pone por delante del 90% de los equipos que solo hablan de ello.
Empieza por tu punto más flojo. No por el que se te da bien.