Aunque el departamento de recursos humanos tenga que abordar muchos más frentes en este 2026, los tres pilares clásicos de esta área en una empresa seguirán funcionando a pleno rendimiento, es decir: reclutamiento, evaluación de candidatos y gestión de nóminas. El cambio es que ahora la IA está presente como herramienta de apoyo.
Ahora bien, ¿hasta qué punto es apoyo? ¿Está cambiando este uso hacia algo más estructural? ¿Qué se piensa desde dentro y cómo actúan los candidatos? Las respuestas las tiene SAP en uno de sus últimos estudios sobre la gestión del talento. Sobre las conclusiones, José Luis Velázquez, director de SAP SuccessFactors para el Sur de Europa, explica que ya se están “viendo cambios significativos en los procesos. La selección basada en competencias es un claro ejemplo de esta transformación”, señala. No obstante, advierte de un matiz esencial: cuando se trata de personas, el equilibrio entre automatización y dimensión humana resulta crítico.
Además de analizar el impacto de la IA en los procesos de selección, el informe de SAP hace lo propio con la evaluación de desempeños y la gestión salarial. Estas son las claves en cada una de estas tres acciones.
La selección de candidatos es el ámbito donde hay mayor implantación de la IA (y esto los saben los propios aspirantes)
El estudio confirma que el proceso de selección es el ámbito donde la IA está más implantada. No solo las compañías han adoptado estas herramientas: el 39% de los empleados reconoce haber utilizado inteligencia artificial para preparar sus candidaturas, y la mayoría considera que les ha resultado útil.
Sin embargo, el uso masivo de tecnología no implica que los candidatos quieran delegarlo todo en algoritmos. La encuesta revela una preferencia clara: la IA para las tareas administrativas y las personas para las decisiones con carga emocional. Resulta indiferente que una máquina comunique un resultado negativo, pero la mayoría prefiere que una persona confirme su selección.
El problema de la deshumanización en los procesos de selección: máquinas hablando entre ellas
Este matiz apunta a un riesgo latente: el exceso de automatización puede derivar en una “competición tecnológica”, donde algoritmos evalúan currículos optimizados por otras herramientas de IA. En ese escenario, la experiencia podría deshumanizarse y erosionar la confianza en el proceso.
Como alternativa, el informe plantea evolucionar hacia modelos de selección centrados en el potencial real. En lugar de priorizar el currículum tradicional, las organizaciones podrían apoyarse en credenciales verificadas, simulaciones que evalúen el juicio en situaciones reales y una mayor transparencia sobre las condiciones del puesto. Las capacidades, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo ganarían peso frente a la mera acumulación de experiencia pasada.
Evaluación del desempeño: del control inmediato al impacto sostenido
La segunda gran transformación afecta a la medición del rendimiento. Muchas organizaciones siguen ancladas en ciclos anuales de evaluación y en métricas centradas en la actividad. La IA abre la puerta a una supervisión casi instantánea, capaz de registrar cada acción y generar análisis continuos.
Pero este modelo plantea interrogantes. Una evaluación excesivamente basada en datos inmediatos puede fomentar una visión reduccionista del trabajo, priorizando la productividad cuantificable sobre el impacto real.
El estudio propone un cambio conceptual: medir no solo lo que se hace, sino la diferencia que se genera. ¿Cómo contribuye una persona al rendimiento global? ¿Qué conocimiento comparte? ¿De qué manera facilita el trabajo de otros? Este enfoque exige sistemas de inteligencia artificial capaces de captar matices más allá de los indicadores numéricos y marcos de gobernanza que garanticen equidad a largo plazo.
El reto no es únicamente tecnológico, sino cultural. Supone pasar de una lógica centrada en “lo que has hecho hoy” a otra enfocada en “la huella que dejas en la organización”. En ese tránsito, la IA puede actuar como catalizador, siempre que esté respaldada por criterios éticos y transparencia en los algoritmos.
Compensación: cuando el salario refleja la contribución real
La tercera área analizada es la compensación, un factor decisivo en la motivación laboral. Según el estudio, para el 71% de los empleados el salario es el principal elemento que impulsa su compromiso en el trabajo.
Si la forma de medir el rendimiento evoluciona hacia el impacto a largo plazo, la retribución deberá hacerlo también. El informe apunta a modelos que reconozcan proyectos, innovaciones o mejoras sostenidas en el tiempo, más allá de resultados inmediatos.
En este escenario, la compensación se convierte en una inversión estratégica. Los empleados son incentivados a pensar como accionistas, alineando sus decisiones con el crecimiento futuro de la compañía. Las brechas salariales jerárquicas podrían reducirse si trabajadores de niveles intermedios o iniciales que generen alto impacto reciben reconocimientos equiparables a los líderes sénior.
Además, las recompensas basadas en acciones o participaciones —tradicionalmente reservadas a la alta dirección— tenderían a ampliarse al conjunto de la plantilla. El efecto esperado: mayor lealtad, menor rotación y una cultura corporativa más cohesionada.