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Un framework de adopción paso a paso

ADKAR para IA

Author

Agus
20 de enero de 2026

Tu empresa ha comprado licencias de IA para todos. Se ha enviado un correo de anuncio, y se ha impartido una formación de dos horas. Tres meses después, el solo 30% usa la herramienta regularmente. El resto de la empresa ha vuelto a Excel.

¿Qué ha fallado?

Probablemente habéis asumido que con Conocimiento (la formación) es suficiente. Pero os habéis saltado tres pasos críticos: Consciencia, Deseo, Habilidad y Refuerzo.

ADKAR no es un framework nuevo. Prosci lo ha usado durante décadas para gestionar transformaciones organizativas. Microsoft lo adoptó explícitamente como base para su estrategia de adopción de IA.

La razón es simple: ADKAR entiende la adopción como un proceso psicológico secuencial, no como un evento técnico puntual.

Los cinco elementos deben ocurrir en orden. No podéis saltaros ninguno. Y si uno falla, todo lo demás se debilita.

El modelo ADKAR: cinco pasos que no podéis saltaros

A: Awareness — consciencia del porqué

Antes de que alguien cambie su forma de trabajar, necesita entender por qué debe hacerlo.

No porque lo diga el CEO. No porque se hayan comprado licencias. Sino porque resuelve un problema real de su trabajo diario.

El estudio de IBM con 2.000 CEOs muestra que el 64% admite que el miedo a quedarse atrás impulsa inversiones en tecnología antes de entender claramente su valor. Esa urgencia se filtra hacia abajo y se traduce en un mensaje implícito: hay que usar IA porque todos lo están haciendo.

Eso no es Awareness. Es pánico disfrazado de estrategia.

Awareness real responde a tres preguntas:

  • ¿Qué problema concreto resuelve esto para mi rol?

  • ¿Qué ocurre si no cambiamos?

  • ¿Por qué ahora?

Microsoft trabaja esta fase con bibliotecas de escenarios por función. No comunica “Copilot puede resumir documentos”, sino “un reclutador puede procesar 200 CVs en 30 minutos”. El producto es el mismo. El contexto cambia.

Moderna aplicó el mismo principio con su Prompt-a-thon. Preguntaron “¿cómo es esto útil para ti?” y publicaron las respuestas internamente. El mensaje no venía del liderazgo, sino de los propios compañeros.

Señal de fallo en Awareness: frases como “no entiendo para qué necesito esto” o “parece interesante, pero no para mi trabajo”.

D: Desire — deseo de participar

Entender por qué algo importa no implica querer hacerlo.

Las personas saben que deberían hacer ejercicio. Sin deseo, no van.

Harvard Business School muestra que más de la mitad de los trabajadores está preocupada por el uso de IA y un tercio se siente abrumado. Ese estado emocional bloquea el deseo.

El Desire exige trabajar dos dimensiones.

Miedos explícitos:

  • ¿Esto amenaza mi puesto?

  • ¿Me va a hacer parecer incompetente?

  • ¿Pierdo control sobre mi trabajo?

HBS es clara: la transparencia sobre impacto en roles y planes de recualificación reduce resistencia.

Incentivos personales:

  • ¿Qué gano yo?

  • ¿En qué me ayuda directamente?

  • ¿Qué me permite hacer mejor?

Microsoft lo resume como WIIFM (What’s In It For Me). No métricas corporativas abstractas, sino beneficios individuales concretos.

Moderna reforzó el Desire mostrando trayectorias profesionales aceleradas de personas que lideraron el uso de IA. El mensaje implícito era claro: adoptar IA no penaliza. Acelera.

Señal de fallo en Desire: “entiendo que es importante, pero no tengo tiempo” o “prefiero seguir como hasta ahora”.

K: Knowledge — saber cómo hacerlo

Aquí es donde la mayoría de organizaciones empieza. Y donde muchas fracasan.

Si se llega a Knowledge sin Awareness ni Desire, se forma a personas que no entienden por qué están allí o no quieren estarlo.

Microsoft estructura el Knowledge en tres capas:

  1. Fundamentos y buenas prácticas

  2. Aprendizaje entre pares

  3. Escenarios por rol reutilizables

Un webinar largo no es Knowledge. Es información pasiva.

Knowledge efectivo es demostración, repetición y ejemplos copiables.

Moderna publicó “las 180 cosas que aprendimos de vosotros sobre IA”. Casos reales, no manuales técnicos.

Señal de fallo en Knowledge: “no sé cómo usar esto” o “lo intenté y no funcionó”.

A: Ability — capacidad de aplicarlo

Saber no es poder.

Sin práctica, soporte y permiso para equivocarse, la habilidad no se consolida.

Ability requiere:

  • Tiempo protegido para experimentar

  • Soporte accesible

  • Seguridad psicológica

McKinsey observa que muchos empleados experimentan en silencio porque no sienten permiso explícito.

Microsoft lo formaliza con champions y kits de éxito que incluyen tiempo y acompañamiento, no solo documentación.

HBS recomienda no escalar antes de alcanzar entre el 75% y el 85% de adopción sostenida.

Señal de fallo en Ability: “lo entiendo en teoría, pero no consigo usarlo en mi trabajo real”.

R: Reinforcement — sostener el cambio

Este es el paso más olvidado.

Sin refuerzo, el uso cae cuando vuelve la presión del día a día.

Microsoft trabaja el Reinforcement en tres niveles:

  • Métricas visibles por equipo

  • Reconocimiento formal

  • Integración en procesos estándar

Cuando la IA deja de ser opcional y se integra en el flujo, el refuerzo es automático.

Moderna normalizó prácticas como grabar reuniones porque la IA podía procesarlas.

Señal de fallo en Reinforcement: adopción inicial alta que se erosiona mes a mes.

Por qué el orden importa

ADKAR es secuencial.

La mayoría de organizaciones empieza por Knowledge y espera resultados.

Se saltan Awareness y Desire, no consolidan Ability y olvidan Reinforcement.

El resultado es siempre el mismo: uso superficial y vuelta a los hábitos anteriores.

El enfoque correcto es inverso al habitual:

  1. Awareness

  2. Desire

  3. Knowledge

  4. Ability

  5. Reinforcement

Microsoft invierte más en las fases que otros ignoran. Por eso sus tasas de adopción superan la media.

Diagnóstico rápido

Si la adopción está estancada, el problema casi nunca es la herramienta.

Es el paso que se omitió.

Identificarlo es el primer acto de liderazgo en una adopción de IA.

La adopción no es un momento, es un cambio sostenido

La adopción es un proceso humano.

ADKAR no promete velocidad. Promete solidez.

Y cuando se aplica con disciplina, los resultados se parecen más a Moderna (1 millón de conversaciones al mes, crecimiento del 20% mensual, y empleados que no pueden imaginar trabajar sin IA), que a una carpeta llena de pilotos abandonados.

No por magia. Por proceso.

Awareness → Desire → Knowledge → Ability → Reinforcement.

Cinco pasos. En ese orden. Sin atajos.

Referencias: