La industria energética ya está usando inteligencia artificial (IA) en distintos frentes. El cambio relevante no es el uso puntual de herramientas, sino cómo se integran dentro de la organización. Hoy, el desafío es pasar de adopciones individuales a modelos estructurados que impacten de forma consistente en los roles, equipos y decisiones.

Este y otros insights sobre el impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones forman parte de la Guía Salarial 2026 de Michael Page. El estudio reúne la visión de más de 5.100 profesionales y empresas y ofrece un análisis profundo sobre beneficios, buenas prácticas y esquemas de compensación integral que están redefiniendo el mercado laboral.

De usos aislados a modelos organizacionales

En el sector energético, la IA se ha incorporado de forma extendida, muchas veces por iniciativa de profesionales que desarrollan o adaptan soluciones de manera empírica. Estas herramientas luego se ofrecen a la organización, sin un marco formal de capacitación ni gobernanza.

Este enfoque permite avanzar rápido, pero genera dependencia de personas clave, dificulta la transferencia de conocimiento y limita la escalabilidad del impacto.

Estructuras que necesitan orden y escala

La ausencia de una estrategia clara de adopción suele derivar en estructuras fragmentadas, donde el conocimiento queda concentrado en ciertos roles y no se integra de forma transversal al negocio.

Las organizaciones que avanzan hacia modelos más maduros están formalizando el uso de IA: definen responsables, integran tecnología con operaciones y alinean los equipos en torno a objetivos comunes, logrando mayor consistencia y eficiencia.

Nuevos roles y capacidades críticas en energía

El avance de la IA en la industria energética exige perfiles capaces de traducir soluciones técnicas en impacto operativo y estratégico. Se requieren profesionales con:

• Criterio para validar información
• Habilidad para gestionar riesgos
• Capacidad para coordinar equipos técnicos y de negocio

En este contexto, la capacitación formal se vuelve clave. Sin ella, el uso de IA queda limitado al entusiasmo individual y no se transforma en una ventaja competitiva sostenida.

Implicancias para el talento

El talento crítico en energía combina conocimiento técnico con habilidades digitales y capacidad de gestión. Se valoran perfiles que entienden la tecnología, pero también el contexto regulatorio, operativo y de seguridad propio de la industria.

Esto redefine los modelos de atracción y desarrollo. Las empresas compiten por profesionales capaces de liderar la transición hacia estructuras más integradas y eficientes.

El desafío para líderes y áreas de RR.HH.

El desafío no es introducir más herramientas, es ordenar su uso. Definir cómo se adopta la IA, quién la gestiona y cómo se capacita a los equipos es una decisión estratégica.

Para líderes y áreas de Recursos Humanos, la prioridad es pasar de iniciativas aisladas a una estrategia clara que permita escalar capacidades, reducir riesgos y fortalecer la estructura organizacional.

Mirada final

La inteligencia artificial ya está presente en la industria energética. La diferencia la marca la capacidad de convertir ese uso en un modelo estructurado, con roles claros y equipos preparados.

Las organizaciones que logren ordenar, capacitar y escalar la adopción estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos actuales y futuros del sector energético.

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