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El trabajo con IA que parece pulido pero llega vacío —le llaman workslop— le transfiere el esfuerzo de hacer bien las cosas a quien lo recibe.

Ya circula bastante; más de la mitad de los empleados admite haber mandado alguno a un colega (encuesta de BetterUp Labs y Stanford a 1,150 personas).

Culpar de flojera a quien lo produce es un error fácil de cometer.

El patrón nace de dos presiones opuestas.

• Arriba, la orden de “usen IA” sin decir para qué ni cómo luce un buen resultado; 41% de los empleados recibe ese mandato sin instrucciones (mismo estudio).

• Abajo, equipos saturados que generan IA de bajo esfuerzo solo para cumplir con la orden.

El daño va más allá del tiempo perdido. Cuando el equipo delega el criterio en una herramienta que suena segura, deja de afilar el juicio que distingue a tu empresa.

Se ve más sofisticada mientras pierde la pericia para innovar y sortear una crisis (Kenny y Pogrebna).

La misma investigación halló tres formas de frenarlo.

• Competencia y control. Quien domina la herramienta y decide cómo usarla genera la mitad de workslop (BetterUp Labs). Invierte en capacitación en IA y saca a la luz las prácticas que hoy cada quien esconde.

• Confianza en el equipo. Cuando la persona puede admitir que usó IA, señalar una falla de calidad y pedir retroalimentación sin quedar mal, el workslop baja 61% (la misma investigación).

• Reglas claras. Define cuándo y cómo se usa la IA, y una revisión que respalde el criterio humano en lugar de descargarlo en quien recibe.

Basado en el estudio de BetterUp Labs y el Stanford Social Media Lab,

Javier Cabello SVP de MetLife Xcelerator, convirtió un experimento chileno en la unidad de seguros embebidos de la aseguradora en América Latina.

Descartó co…

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Ahora su…

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Separado en cinco decisiones distintas, cambia la lectura.

1. Cubrir la base. El a…

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McKinsey identifica tres a…

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• La inversión rinde poco. 91% de las empresas subieron su gasto en IA. Solo 18% ve valor real en el negocio. Gartner calcula que 1 de cada 50 proyectos da un salto de verdad (Bean y Davenport; Gartner).

• La IA acierta y falla sin avisar. Con GPT-4, la gente trabajó más de 25% más rápido en lo que el modelo domina. Pero en tareas apenas fuera de su alcance, acertó 19 % menos. Si premias la velocidad, la gente empuja el trabajo hasta donde la IA ya no da, y no se da cuenta.

• El que gana es el junior. La IA subió la productividad cerca de 14%, casi todo entre los menos expertos. Los expertos ganaron poca velocidad y perdieron algo de calidad. El experto vale por otra cosa: detecta el caso raro y sabe cuándo no confiar en la máquina. Eso la métrica de volumen no lo ve.

• El trabajo malo cuesta doble. Un texto hecho rápido con IA, lleno de errores, le roba el tiempo a quien lo recibe. Y baja la opinión sobre quien lo mandó. Medir cuánto produce alguien, sin medir si está bien, rompe la confianza del equipo.

Accionable

Un solo número no alcanza cuando el trabajo lo hacen una persona y una IA juntas. Randy Bean, un autor senior advisor propone dejar de medir una sola cosa y medir tres por separado.

1. La persona. No cuánto produce, sino lo que la IA no puede hacer: notar cuándo la máquina se pasa de su alcance, usar la IA para levantar al equipo entero, y aprender rápido cuando cambian las herramientas.

2. El sistema de IA. No basta con que ande sin caerse. ¿Hizo lo que debía dentro de sus límites? ¿Se puede saber por qué respondió lo que respondió? Y al llegar a su límite, ¿avisa y pasa el caso a un humano?

3. La persona y la IA juntas. ¿Rinde más el par que cada uno por su lado? Si la persona ya no aporta nada y solo aprueba lo que la máquina dice, la combinación dejó de sumar.

Elige un flujo donde la IA ya cambió el trabajo (soporte, propuestas, reportes) y separa las tareas en rutina, criterio y alto riesgo.

Cambia el “cuánto produjo” por señales de criterio: cuántas veces frenó a tiempo, si dejó claras sus fuentes, cuánto retrabajo se ahorró.

Pon a alguien de producto o de operaciones a cargo del agente y de sus límites, para que ante una falla sepas quién respondía por ese sistema, no solo quién entregó.

Y no mezcles la charla para mejorar con la del sueldo: la misma señal usada para las dos se siente como vigilancia.

_{Basado en lecciones del libro Fail Fast, Learn Faster de Randy Bean}

Como la conducta es lo único visible, todo feedback se vuelve “la persona tiene que cambiar” y el contexto nunca se revisa. La persona termina suprimiendo las fortalezas que la hacían efectiva, y la empresa promoviendo perfiles cómodos en lugar de perfiles de impacto.

La fricción tiene cuatro orígenes posibles que se ven idénticos por fuera:

1. Falta de habilidad. Existe, pero es la menos común a nivel senior, aunque es la primera a la que todos apuntan. Se distingue porque la conducta aparece en todos los contextos y hay testigos recientes de primera mano.

2. Reputación desactualizada. El feedback viene de gente que no trabaja con esa persona hace años. Cambiar la conducta no sirve porque el problema es la memoria organizacional.

3. Fortaleza sobreextendida. Lo que funcionó en el nivel anterior se vuelve un estorbo en el nuevo: la persona decisiva ahora parece controladora. No falta habilidad, falta rango.

4. El sistema como bloqueo. La empresa pide una cosa y premia otra: piensa estratégico pero te mido por resultados de corto plazo, delega pero sin equipo capaz. La persona quiere cambiar y el entorno se lo impide.

Para diagnosticar bien, Velasquez propone cuatro movimientos:

• Pedir ejemplos concretos en lugar de resúmenes: “¿cuándo fue la última vez que pasó y en qué decisión?”

• Exigir que el feedback sea de los últimos seis meses y de primera mano.

• Distinguir si es falta la habilidad o sobra intensidad de una fortaleza.

• Resetear la conversación: preguntar a la persona qué está causando la fricción antes de decidir qué cambiar.

El cierre invierte la pregunta habitual: antes de preguntarte cómo arreglar a la persona, pregúntate si el que está mal es tu diagnóstico.

_{Basado en un ensayo de Luis Velasquez.}

Dos de cada tres jefes creen que su trabajo es cuidar personas más que sacar proyectos. Gartner midió el precio: 45% admite tomar decisiones que favorecen a su equipo a costa del negocio, y en promedio dedican 9 horas a la semana a tensiones personales. Es lo que llaman la “trampa de lealtad”.

Gartner propone lo contrario, el desempeño primero: la gente sigue al centro, pero ahora ayudas al equipo a entregar. Quienes lo hacen tienen hasta 21% más probabilidad de dar los resultados esperados.

Tres ajustes para hacer el cambio:

• Recupera lo básico de dirigir. Solo la mitad de los empleados dice que su jefe es bueno en lo esencial: dar retroalimentación clara, ayudar a priorizar y sacar adelante proyectos difíciles. La empatía sin ejecución no alcanza.

• Acepta algo de descontento a corto plazo. En pleno cambio ya no puedes dar todos los permisos de antes; en vez de intentar arreglar cada molestia personal, pon tu energía donde de verdad puede cambiar algo.

• Reorienta tu lealtad. Del empleado individual al resultado del equipo: la buena relación sigue, ahora al servicio de las metas comunes.

Accionable

Trabaja las cuatro palancas que sí controlas:

1. Conecta el trabajo con los intereses y aspiraciones de cada persona.

2. Haz que las reglas se sientan justas.

3. Ayúdales a priorizar.

4. Reconoce sus aportes con frecuencia.

Esta semana elige a una persona y aplica la que peor manejas: por ejemplo, siéntate a conectar lo que hace con lo que quiere lograr, y déjalo por escrito.

_{Basado en un ensayo de Tony Guadagni, Tess Lawrence, Kalpana Tokas y Carolina Valencia, de Gartner.}

Argenti respondió:

Suelta ese 10% y reinvéntate por completo. Lo que te seguirá distinguiendo es tu criterio, tus instintos y tus valores; el resto, cada vez más, lo harán los agentes bajo tu dirección

Un benchmark de OpenAI ya muestra a los agentes igualando o superando a las personas en 80% de las tareas; hace seis meses era 40%.

Cuatro acciones para hacer el cambio:

1. Deja de ejecutar y empieza a supervisar. Tu trabajo es dar instrucciones claras, revisar lo que entrega la IA y decidir.

2. Pon metas ambiciosas. Pídele a tu equipo triplicar la productividad; una mejora de 20% solo acelera lo de siempre, una meta grande obliga a rediseñar cómo trabajan.

3. Escribe qué es un buen resultado. Si nadie define cómo se ve “bien hecho”, ni tu gente ni la IA pueden dar en el blanco. Ponlo por escrito y evalúa el trabajo por el resultado final más que por el procedimiento.

4. Ordena tus datos antes de escalar la IA. La IA solo es tan buena como los datos que le das: con datos sucios entrega respuestas malas que encima parecen confiables. Limpiarlos puede tomar meses; a veces conviene esperar a tenerlos listos.

Accionable

Elige una tarea que hoy haces de principio a fin y ponte a supervisarla en vez de ejecutarla: define el resultado que esperas, deja que la IA la haga y revisa las fuentes y la calidad antes de usar lo que produjo.

Esto es dirigir inteligencia, en lugar de hacer el trabajo.

_{Basado en un ensayo de Marco Argenti.}

Un estudio de Wharton y GBK Collective midió la brecha de esta percepción entre gerentes y directores en empresas con ingresos de más de 50 millones de dólares:

El 45% de los ejecutivos reporta retornos claramente positivos de su inversión en IA; Mientras que los gerentes, reportaron retornos positivos de tan solo 27 %.

Son los gerentes quienes convierten la estrategia en resultados.

Cinco acciones para cerrarla:

1. Diagnostica antes de recetar. No puedes cerrar lo que no ves: mide qué tan listos están tus equipos y dónde hay resistencia antes de anunciar la siguiente fase.

2. Construye el plan con tus gerentes. Llévalos a la mesa antes de tomar decisiones; el plan que ayudaron a escribir es el plan que ejecutan.

3. Quita carga antes de sumarla. Adoptar IA exige rediseñar flujos, entrenar equipos y correr pilotos; exigirlo sin liberar tiempo es pedir que construyan el avión en pleno vuelo. Quita algo del plato primero: un reporte, una junta recurrente o una meta del trimestre.

4. Mide preparación, no solo adopción. El uso semanal no dice si el equipo confía en la herramienta. Haz de la confianza del gerente un indicador, junto a las métricas de uso.

5. Premia la honestidad hacia arriba. Crea canales para que los gerentes reporten la realidad de la implementación, y deja claro que un piloto fallido es información valiosa.

Accionable

Haz la misma pregunta, por separado, a tu comité directivo y a tus gerentes: ¿nuestra inversión en IA ya está dando resultados? Si las respuestas no coinciden, encontraste tu brecha; ciérrala antes de aprobar la siguiente inversión.

_{Basado en un ensayo de Jeremy Korst, Stefano Puntoni y Prasanna Tambe.}

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