Julie Sweet (Accenture): liderar la revolución de la IA sin olvidarse de las personas

Cuando se habla de transformación empresarial con IA a escala global, pocas voces tienen tanta autoridad como Julie Sweet, CEO y Chair de Accenture. Dirige una organización de casi 780.000 personas y ha convertido la consultora en uno de los grandes laboratorios mundiales de adopción de IA generativa en empresas.

Su mensaje es radicalmente claro:

La IA lo cambia todo: el trabajo, la fuerza laboral y las “herramientas de trabajo” (workbench). Pero el éxito solo llega si mantenemos la experiencia humana en el centro y construimos confianza.

Este artículo resume y traduce al lenguaje de comité de dirección las ideas clave que Sweet ha compartido en su entrevista con TIME y en intervenciones recientes con medios y foros globales.

1. Quién es Julie Sweet y qué representa Accenture en la revolución de la IA

Algunos datos de contexto:

• Julie Sweet es Chair y CEO de Accenture desde 2019, una de las mayores empresas de servicios profesionales del mundo.
• Bajo su liderazgo, Accenture ha casi duplicado su base de profesionales especializados en IA y datos (hasta unos 77.000) y ha entrenado en fundamentos de IA generativa a más de 550.000 empleados.
• La compañía ha triplicado sus ingresos en “advanced AI” hasta unos 2.700 M$ y casi doblado las reservas relacionadas en el último ejercicio.

Accenture no solo “vende” IA a sus clientes; la está integrando en todo lo que hace: desde cómo presta servicios, hasta cómo gestiona talento, forma a su gente o reorganiza su propia estructura. En palabras de Sweet, estamos en una era en la que:

“No basta con añadir IA encima de lo que ya haces. Si no cambias de verdad cómo operas, no estás reinventando nada.”

2. “AI changes the work, the workforce and the workbench”

En la entrevista con TIME, Sweet resume el impacto de la IA en una frase que se ha hecho viral: “AI changes the work, the workforce and the workbench”.

2.1. Cambia el trabajo (work)

La IA redefine qué tareas hacemos y cómo las hacemos:

• Automatiza parte del trabajo repetitivo (redacción de borradores, informes, análisis de datos, resúmenes).
• Introduce un nuevo tipo de tarea: “trabajar con IA” (saber pedir, revisar, corregir, integrar resultados).
• Reconfigura procesos completos de negocio: atención al cliente, ventas, finanzas, operaciones, marketing.

Para un comité de dirección, esto significa que los procesos tienen que rediseñarse, no solo acelerarse.

2.2. Cambia la fuerza laboral (workforce)

Si cambia el trabajo, cambia la fuerza laboral:

• Surgen nuevos roles (AI product owner, prompt engineer, AI risk officer…).
• Otros roles se transforman profundamente (comerciales, controllers, planners, creativos, atención al cliente).
• Algunos perfiles pueden quedar obsoletos si no existe un plan de reskilling real.

Sweet lo ha dicho con mucha crudeza ante analistas: Accenture está “salida en un timeline comprimido de aquellas personas para las que el reskilling no es viable”, a la vez que espera que la mayoría “retrain and retool” para la nueva realidad.

Es decir:

• la apuesta por la IA viene acompañada de una apuesta masiva por el talento,
• pero también de decisiones difíciles cuando la reconversión no es posible.

2.3. Cambia las “herramientas de trabajo” (workbench)

Por último, cambia el “workbench”: las herramientas con las que trabaja cada profesional.

• Un comercial pasa de usar un CRM estático a trabajar con copilotos que le sugieren próximos pasos, borradores de emails, propuestas de valor.
• Un desarrollador trabaja con entornos que proponen código, test y documentación de forma proactiva.
• Un analista financiero interactúa con modelos que exploran escenarios y construyen dashboards a demanda.

La consecuencia es clara: todos los roles necesitan nuevas habilidades para explotar ese nuevo “banco de trabajo aumentado”.

3. Confianza y “Responsible AI”: la condición para escalar

Sweet insiste en un punto que muchas empresas pasan por alto: sin confianza, la IA no escala.

En la entrevista con TIME subraya que:

• Es relativamente sencillo probar casos de uso de IA (pilotos, pruebas de concepto).
• Lo difícil es llevarlos a toda la organización y a procesos críticos de negocio.

La barrera no es solo técnica, sino de trust:

• Confianza del regulador.
• Confianza del cliente.
• Confianza de los propios empleados que usarán o supervisarán la IA.

Por eso Accenture ha incorporado marcos de IA responsable en todos sus proyectos y ha desarrollado herramientas específicas, por ejemplo:

• Sistemas que reentrenan modelos automáticamente cuando cambia una política de cumplimiento, para asegurar que la IA sigue alineada con las nuevas normas.

Para un comité de dirección esto implica:

• La IA no puede ser solo asunto del CIO o del CDO; debe tener gobernanza transversal (negocio, legal, riesgos, personas).
• Es necesario definir, desde el principio, límites, controles y criterios éticos claros.

4. Upskilling masivo: el nuevo contrato con el talento

La otra gran obsesión de Sweet es el upskilling. En Accenture han entendido que la única forma de mantener el factor humano en el centro es invertir fuerte en capacidades.

Algunos datos ilustrativos:

• Más de 550.000 empleados formados en fundamentos de IA generativa.
• Una red creciente de decenas de miles de especialistas en datos e IA.
• Programas propios (como LearnVantage y otras academias internas) enfocados a desarrollar nuevas habilidades técnicas y de negocio alrededor de la IA.

El mensaje que lanza a los profesionales es claro:

• La IA se incorpora a “todo lo que hacemos”.
• Se espera que las personas “retrain and retool” continuamente.
• Quien no esté dispuesto a aprender puede quedarse fuera.

Para las empresas españolas (y europeas), esto tiene implicaciones muy prácticas:

1. No basta con formar a “un grupo de expertos en IA”; hay que elevar la base de competencias de toda la organización.
2. El learning & development deja de ser un extra y se convierte en parte del contrato psicológico con el empleado.
3. Los líderes deben dar ejemplo usando IA en su propio trabajo, no solo hablando de ella.

5. Reinventar la empresa, no solo poner IA encima

En intervenciones recientes, Sweet lo ha resumido con una palabra: “reinvention”.

“Si solo pones IA encima de lo que ya haces, no te estás reinventando… y no vas a capturar el valor.”

Su tesis:

• La IA no es un “módulo” que se añade a procesos existentes.
• Obliga a repensar operaciones, modelos de servicio, estructuras de costes, oferta de valor.
• Las empresas que sobrevivan no serán las que “tienen IA”, sino las que se han reinventado alrededor de ella.

Algunas ideas que repite:

• Cada líder debe verse a sí mismo como un “reinventor”, no solo como un gestor de continuidad.
• La reinvención combina tecnología + talento + nuevo modelo operativo, no solo nuevos algoritmos.
• El éxito se mide en resultados de negocio concretos (crecimiento, margen, experiencia de cliente, seguridad) más que en “proyectos de IA lanzados”.

6. Humanos “aquí para quedarse”: diseño centrado en la experiencia humana

Quizá el mensaje más importante de Sweet (y el que mejor encaja con la línea de ICEMD) es éste:

“La experiencia humana tiene que estar en el centro de todo diseño, porque la tecnología no sustituye la ingeniosidad humana.”

No se trata de una frase bonita, sino de una guía de diseño:

1. Diseñar journeys donde IA y humanos se complementan
   • IA para tareas repetitivas, análisis masivo de datos, generación de primeras versiones.
   • Humanos para empatía, negociación, creatividad, sentido crítico, liderazgo.
2. Proteger el trabajo significativo
   • Usar la IA para liberar tiempo de tareas de bajo valor y permitir que las personas hagan más de lo que solo ellas pueden hacer.
   • Medir no solo productividad, sino calidad de la experiencia de trabajo.
3. Evitar la trampa de la automatización total
   • Sweet advierte de que las organizaciones que usan IA solo para recortar costes y empleo corren el riesgo de:
     • destruir confianza interna,
     • deteriorar experiencia de cliente,
     • quedar mal posicionadas cuando llegue la regulación.

El objetivo no es un futuro sin personas, sino un futuro donde humanos e IA trabajan juntos de forma más inteligente.

7. Claves accionables para comités de dirección

A partir de las ideas de Julie Sweet, aquí van algunas preguntas y líneas de acción para trabajar en tu comité de dirección:

7.1. Mapa de trabajo, workforce y workbench

• Trabajo (work):
  • ¿Qué procesos clave cambiarán más en los próximos 12–24 meses por la IA?
  • ¿Qué tareas queremos automatizar, cuáles queremos aumentar y cuáles queremos reservar a humanos?
• Fuerza laboral (workforce):
  • ¿Qué roles van a crecer, cuáles se transformarán y cuáles podrían desaparecer?
  • ¿Tenemos un plan concreto de reskilling y upskilling con objetivos medibles?
• Workbench:
  • ¿Con qué “banco de herramientas” va a trabajar un comercial, un financiero, un creativo, un técnico… el año que viene?
  • ¿Estamos diseñando esos workbenches nosotros o los está imponiendo el proveedor de tecnología?

7.2. Estrategia de confianza y Responsible AI

• ¿Existe en la organización un marco de IA responsable aprobado y entendido por los líderes?
• ¿Quién decide dónde se puede usar IA generativa y dónde no?
• ¿Cómo auditamos modelos, datos y resultados para poder explicar decisiones a clientes y reguladores?

7.3. Programa de formación “IA para todos”

• ¿Qué porcentaje de la plantilla tiene ya formación básica en IA?
• ¿Qué colectivos deberían tener formación avanzada (mandos intermedios, directivos, perfiles técnicos, personas de negocio)?
• ¿Estamos dando ejemplo desde el comité utilizando IA en nuestras propias tareas (lectura de informes, resúmenes, análisis)?

7.4. Reinventar, no remendar

• ¿En qué áreas estamos simplemente “parcheando” con IA procesos antiguos en lugar de rediseñarlos?
• ¿Qué proyectos de reinvención (2–3 grandes apuestas) deberíamos lanzar en los próximos 18 meses?
• ¿Tenemos métricas de resultado claras para estos proyectos (no solo métricas tecnológicas)?

7.5. Cuidar el factor humano

• ¿Qué impacto está teniendo la adopción de IA en:
  • motivación,
  • confianza,
  • percepción de seguridad en el empleo?
• ¿Cómo podemos usar la IA para mejorar la experiencia de trabajo (menos tareas tediosas, más autonomía, mejor feedback) y no solo para exprimir productividad?

8. Qué se lleva un directivo de la “conversación” con Julie Sweet

Si condensamos el enfoque de Sweet en tres mensajes para líderes:

1. La IA no es un “proyecto IT”, es una palanca de reinvención total del negocio.
2. La ventaja competitiva no está solo en la tecnología, sino en cómo formas a tu gente y rediseñas su forma de trabajar.
3. El éxito no será de quien más automatice, sino de quien mejor combine IA + talento humano con confianza y propósito.

En otras palabras:

Liderar la revolución de la IA sin olvidarse de las personas no es un “nice to have”; es la única forma de que esa revolución merezca la pena.