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Los datos, en el centro del trabajo híbrido: cómo la IA y la tecnología optimizan el workplace

El trabajo híbrido se ha convertido en la realidad para muchas organizaciones. Sin embargo, gestionarlo con éxito va mucho más allá de implantar políticas de flexibilidad. Requiere un enfoque estratégico basado en datos, impulsado por la tecnología y, cada vez más, por el potencial de la inteligencia artificial (IA)

abril 6, 2026 5 Consumo de tiempo Read

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Los datos, en el centro del trabajo híbrido
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Aunque el uso avanzado de la IA en la gestión del workplace y la ocupación aún está dando sus primeros pasos, el mensaje es claro: el futuro del trabajo híbrido pasa por soluciones basadas en IA que se apoyen en una base sólida de datos.

IA: una frontera prometedora, pero aún poco explorada

Primeros pasos y retos iniciales

Las organizaciones están empezando a explorar el potencial de la IA con cautela. Los datos muestran que la mayoría se encuentra en una fase temprana de adopción, centrada principalmente en la generación de textos y contenidos (41%) y en la automatización de tareas administrativas, como la redacción de actas de reuniones (37%). Este primer uso refleja el interés por ganar eficiencia y liberar tiempo para actividades de mayor valor estratégico.

El acceso a herramientas de IA también está creciendo. El porcentaje de empleados autorizados a utilizarlas ha aumentado del 74% al 81%, lo que supone un avance importante para fomentar una cultura de innovación. Sin embargo, el acceso por sí solo no es suficiente.

Uno de los principales retos sigue siendo la falta de conocimiento y experiencia: el 31% de los clientes reconoce no saber cómo se utiliza la IA en el trabajo diario, lo que evidencia la necesidad de formación específica.

Los niveles de preparación para implantar IA avanzada reflejan este enfoque prudente. Aunque un 34% afirma estar “algo preparado”, un porcentaje aún mayor (38%) se sitúa en una posición neutral. Esto sugiere que muchas organizaciones están evaluando beneficios y riesgos antes de apostar por una implantación más amplia.

Los principales obstáculos identificados son la falta de conocimientos especializados (55%) y los problemas de calidad o disponibilidad de los datos (51%). Para superarlos, es clave invertir en formación, mejorar la gobernanza del dato y garantizar su calidad. De hecho, el 77% de las organizaciones señala la necesidad de apoyo continuo y el 72% demanda formación técnica.

Los riesgos de un mal uso de la IA

A medida que las organizaciones experimentan con la IA, surge un nuevo fenómeno: el “workslop”. Este término describe los resultados de baja calidad generados por IA que, aunque aparentan estar bien elaborados, carecen de profundidad y acaban aumentando la carga de trabajo de quien los recibe.

Lejos de ahorrar tiempo, este tipo de contenidos obliga a dedicar más esfuerzo a revisarlos, interpretarlos y corregirlos. Las consecuencias pueden ser relevantes: pérdida de productividad, erosión de la confianza entre equipos, frustración e incluso costes económicos asociados al tiempo invertido en rehacer el trabajo.

Para minimizar estos riesgos, las organizaciones deben establecer buenas prácticas claras en el uso de la IA. El liderazgo es clave: los managers deben dar ejemplo en un uso responsable y reflexivo. La formación en cómo formular buenas instrucciones (prompting) y una supervisión adecuada son esenciales para garantizar la calidad de los resultados.

Además, es fundamental fomentar una colaboración real entre personas y tecnología. La IA debe entenderse como una herramienta que complementa el conocimiento humano, no que lo sustituye. Por último, implantar mecanismos de feedback permite corregir errores conocidos y mejorar progresivamente la calidad de los resultados generados.

Tecnología: la base de un workplace basado en datos

Los datos en acción

Aunque la adopción de la IA aún es incipiente, la madurez tecnológica sigue avanzando y proporciona una base sólida para un workplace basado en datos. La mejora de los flujos de información y el mayor foco en analítica permiten optimizar carteras inmobiliarias, aumentar la precisión de los datos y mejorar la experiencia de los empleados.
Los principales objetivos de las estrategias tecnológicas en Corporate Real Estate (CRE) son optimizar la cartera (80%), mejorar la precisión de los datos de espacio (70%) y mejorar la experiencia en el workplace (61%).

Los datos muestran un aumento de la madurez tecnológica: el 82% de las organizaciones presenta algún nivel de madurez y se observa un pequeño pero relevante crecimiento del nivel más avanzado (Nivel 5), que pasa del 0% en 2024 al 3% en 2026.

Los flujos de datos son ya habituales: el 94% los integra en sus sistemas de gestión de espacios, siendo los datos de Recursos Humanos los más comunes (86%), ya que aportan información clave sobre perfiles, roles y ubicaciones.

Los flujos de datos de salida también están muy extendidos (91%). El uso de data warehouses o data lakes y dashboards web alcanza el 54%, frente al 42% en 2024, lo que refuerza la importancia creciente de la analítica de datos como activo estratégico.

Sin embargo, el uso de tecnología para aportar visibilidad y previsión sobre la presencia de empleados híbridos en la oficina sigue siendo limitado. El 48% afirma no utilizar ninguna herramienta tecnológica para este fin, frente al 39% en 2024. Esto supone una oportunidad perdida, ya que sin estas herramientas las organizaciones dependen de métricas estáticas de ocupación, poco adecuadas para la toma de decisiones actual.

La tecnología como motor del éxito del workplace

A pesar de la disponibilidad de herramientas avanzadas de analítica, Microsoft Excel sigue siendo la principal herramienta para analizar datos de utilización (48%). Esto pone de relieve la necesidad de soluciones más accesibles y fáciles de usar.

Los sistemas de reserva de espacios están ampliamente implantados: el 77% de las organizaciones los utiliza. Microsoft Outlook es la plataforma más común (46%). Las funcionalidades más utilizadas son el check in/check out de salas (70%) y el análisis de utilización de espacios (50%).

La adopción de Building Information Modeling (BIM) se mantiene estable, con un 76% de uso, principalmente en gestión de instalaciones (55%), gracias a su capacidad para ofrecer una representación digital completa de los edificios.

Precisión a través de la auditoría

El principal método para garantizar la calidad de los datos de espacio es la auditoría periódica (70%), una tendencia que se mantiene desde 2023. No obstante, un 15% de las organizaciones aún no cuenta con ningún sistema de gobernanza del dato, lo que supone un área clara de mejora.

La auditoría mensual es la práctica más habitual (35%). Aunque la mayoría de auditorías sigue siendo completamente manual (59%), las auditorías semiautomatizadas han crecido de forma notable, pasando del 18% en 2024 al 34% en 2026, lo que indica un avance hacia procesos más eficientes.

Conclusión

El workplace híbrido está evolucionando rápidamente hacia un ecosistema basado en datos. Aunque la IA ofrece un enorme potencial, las organizaciones deben abordar de forma proactiva los retos relacionados con el conocimiento, la calidad del dato y los riesgos del workslop, priorizando la supervisión humana y el establecimiento de buenas prácticas claras.

La madurez tecnológica continúa creciendo y proporciona una base sólida para optimizar espacios, mejorar la precisión de los datos y enriquecer la experiencia de los empleados, aunque aún existen oportunidades para comprender y gestionar mejor los patrones de trabajo híbrido.

Una gestión eficaz de los datos de espacio, apoyada en auditorías periódicas y en marcos sólidos de gobernanza del dato, será clave. En definitiva, el futuro del trabajo híbrido dependerá de la capacidad de recopilar, analizar y utilizar los datos de forma eficaz. Las organizaciones que inviertan en gobernanza, infraestructura tecnológica y formación estarán mejor posicionadas para optimizar sus espacios, mejorar la productividad y crear entornos de trabajo más atractivos y eficientes.

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