La inteligencia artificial ha puesto en manos de cualquier trabajador algo que antes era territorio exclusivo de directivos y consultores: datos salariales detallados, rangos por sector, estrategias de negociación y estructuras de retribución complejas. En cuestión de segundos. Pero este poder recién adquirido tiene un reverso que conviene conocer bien antes de entrar en la sala de reuniones dispuesto a pedir un aumento.
Tom McMullen, socio sénior de Korn Ferry, lo resume con claridad: lo que antes era información privilegiada ahora se obtiene de forma inmediata. Esta democratización está cambiando el tono de las conversaciones sobre salario, que históricamente eran un tema casi tabú en la mayoría de las empresas españolas. Sin embargo, quienes confían ciegamente en lo que les dice un chatbot corren el riesgo de basar su negociación en cifras que no tienen nada que ver con la realidad presupuestaria interna de su organización. Y eso, en lugar de fortalecer su posición, la puede destruir.
El problema de los datos descontextualizados
El primer error que cometen los profesionales que se apoyan en IA para negociar es tratar los datos como verdades absolutas. Ricardo Ramírez, senior manager de Peoplematters, señala que cualquier trabajador puede saber cuánto se paga en su sector con todos los matices de precisión que permite una herramienta de IA, pero advierte de que ahí aparece una peligrosa ilusión de control: el entorno de cada negociación es único y está condicionado por factores vitales, empresariales, económicos y laborales que ningún algoritmo procesa bien.
Jorge Estefanía, líder de la solución de retribuciones de Korn Ferry, apunta a otro riesgo concreto: la estandarización. Cuando todos los profesionales llegan con argumentos similares generados por la misma herramienta, el mensaje pierde diferenciación. Y en una negociación salarial, lo que marca la diferencia no es el argumentario, sino la credibilidad, el desempeño demostrado y la relación con quien toma la decisión. Los mánagers identifican rápidamente un discurso generado con IA cuando no está aterrizado en la realidad del negocio.
Raquel Valero, senior manager en Robert Walters, añade que las medias salariales que devuelven estas herramientas pueden no estar ajustadas a la realidad. El salario varía según el sector, el país, la ciudad e incluso el tamaño de la empresa. Si esas variables no se introducen correctamente en el prompt, la respuesta que se obtiene puede ser irrelevante o directamente engañosa.
La directiva europea que cambiará el tablero
Hay un factor externo que va a amplificar tanto las ventajas como los riesgos de la IA en este ámbito: la Directiva (UE) 2023/970 sobre transparencia salarial, que entrará en vigor en junio de 2026 tras su transposición en los estados miembro. Esta norma obliga a las empresas a informar a los candidatos del rango salarial del puesto antes de la entrevista y limita prácticas como preguntar por el historial retributivo anterior.
Jorge Herraiz, director de talent solutions de AON, considera que cuando miles de ofertas de empleo incluyan rangos explícitos, la IA dispondrá de un volumen de datos mucho mayor para analizar tendencias, lo que reforzará la sensación de objetividad en las negociaciones. Pero insiste en que esa objetividad será parcial: la IA no conoce el momento interno de una empresa, sus restricciones presupuestarias ni sus equilibrios de equidad interna. Por eso, aunque las negociaciones serán más informadas, no serán necesariamente más sencillas.
Cómo usar la IA sin que te juegue una mala pasada
La clave, según los expertos, está en la calidad del contexto que se le proporciona a la herramienta. Las preguntas genéricas generan respuestas genéricas. Para obtener orientaciones útiles hay que especificar el puesto y sus funciones reales, el nivel de responsabilidad, los años de experiencia, el tamaño de la compañía, el sector y el momento del negocio. Sin esas variables, las cifras que devuelve el algoritmo carecen de valor práctico.
Maribel Rodríguez, socia fundadora de Direactivas, señala que factores como la cultura organizativa o el hecho de que una empresa esté en pleno proceso de fusión o venta pueden modificar la recomendación de la IA hasta en un 30%. Contrastar la información con profesionales del sector y entender la casuística específica de cada empresa es fundamental antes de sentarse a negociar.
También conviene que el trabajador haga un ejercicio de autodiagnóstico previo. Ramírez propone reflexionar sobre dónde encaja el propio rol en la cadena de valor de la compañía: si multiplica impacto o ejecuta tareas, si está cerca del núcleo del negocio, si las habilidades que aporta están en expansión o se están convirtiendo en una commodity desplazada precisamente por la IA. No es lo mismo ser el mejor profesional de una empresa media que tener un rendimiento promedio en una compañía puntera.
Por último, hay un elemento que ningún algoritmo puede replicar: la empatía. Ramírez lo expresa sin rodeos: la IA es fría, impersonal y genérica. No es emocional ni construye narrativas. Eso sigue recayendo en las capacidades de cada persona, sin tokens ni prompts. En una negociación salarial, la relación humana con el decisor, la credibilidad acumulada y el momento elegido siguen siendo tan determinantes como cualquier dato de mercado. La IA puede ayudarte a preparar mejor esa conversación, pero no puede mantenerla por ti.