Workslop: Por qué el desempeño de la IA depende de cómo pensamos, hablamos y lideramos

Se suponía que la inteligencia artificial (IA) nos haría más rápidos. En muchos sentidos, lo ha hecho. Un nuevo informe de The Wharton School de la Universidad de Pennsylvania encuentra que muchas empresas ahora ven mejoras en productividad y desempeño. Sin embargo, esas mejoras siguen siendo desiguales entre equipos e industrias, reflejando no lo que la IA puede hacer, sino cómo las personas la usan de manera diferente.

Muchos líderes cuestionan el retorno. Los mismos estudios que celebran la promesa de la IA también revelan que el impacto medible es inconsistente. Nuestra investigación señala a un culpable creciente: el “workslop”: resultados de IA pulidos pero vacíos que parecen terminados pero carecen de sustancia, contexto o precisión.

En una organización de 10.000 personas, el trabajo de edición se acumula: aproximadamente dos horas al día dedicadas a corregir resultados de IA poco útiles equivalen a cerca de 9 millones de dólares al año en productividad perdida.

El problema no es la tecnología; son los hábitos y comportamientos que aportamos a ella. Según la investigación de BetterUp, los empleados capacitados en habilidades relacionales —escuchar, hacer preguntas, proporcionar contexto— interactúan un 30 % más con las herramientas de IA y producen trabajo de mayor calidad.

La productividad ahora depende de la calidad del diálogo entre personas, y entre personas y máquinas. Tres fuerzas dan forma a ese diálogo: mentalidad, habilidades y comunicación del liderazgo.

Juntas, determinan si la IA es una ventaja o una distracción.

A lo largo de nuestra investigación, aparecen dos mentalidades claras.

Los “pilotos” obtienen puntajes altos en autonomía y optimismo, usando la IA de manera deliberada para ampliar la creatividad y la percepción. Abordan cada interacción con colegas y máquinas como parte del trabajo mismo, no como un atajo alrededor de él. Los “pasajeros” obtienen puntajes más bajos en ambos aspectos. Son más pesimistas y temerosos, y dependen de la IA como un atajo o la evitan por completo.

La autonomía y el optimismo dan a las personas la confianza para enfrentar el cambio. Cuando estos se desvanecen, el diálogo se debilita. Las personas dejan de hacer preguntas, dejan de buscar claridad y comienzan a permitir que la automatización piense por ellos. El intercambio crítico que hace útil a la IA desaparece.

Los pilotos abordan la conversación con colegas y con la IA como parte del trabajo mismo. Esa pequeña distinción explica gran parte de la brecha de desempeño entre equipos y conduce al siguiente factor que da forma al diálogo: las habilidades.

En un estudio de BetterUp Labs sobre inteligencia artificial generativa (GenAI), las personas capacitadas en habilidades relacionales —hacer mejores preguntas, dar contexto y criticar respuestas— interactuaron de manera más efectiva con la IA y produjeron trabajo de mayor calidad.

Cuando las personas tratan a la IA como una colaboradora, el cambio en la calidad es inmediato. Imaginen a una ejecutiva de marketing usando IA para analizar comentarios de clientes de una campaña global. El resumen se ve limpio, pero carece de un insight clave: los clientes confían en la marca, pero dudan de su capacidad de cumplir lo prometido.

Ella le pide a la IA que muestre los comentarios subyacentes, identifique el escepticismo y replantee la historia desde la perspectiva del cliente. El siguiente borrador refleja la tensión y la verdad.

Esa comunicación valiente, que hace visibles las suposiciones y nombra la incertidumbre, construye calidad y confianza. Los usuarios más productivos no aceptan la primera idea que se ve bien; presionan a la herramienta para que piense junto a ellos.

Estas no son habilidades técnicas. Son profundamente humanas. Los mismos comportamientos que fortalecen la colaboración entre personas hacen que la IA sea infinitamente más útil.

Los líderes marcan el tono sobre cómo los equipos usan la IA y qué tan rápidamente se adopta.

Nuestra investigación muestra que exigir el uso de IA aumenta seis veces las probabilidades de desarrollar una mentalidad de piloto. Sin embargo, cuando los empleados están satisfechos con la comunicación los líderes que conecta el uso de la IA con propósito y confianza, esa probabilidad aumenta a 21 veces.

Pero el propósito por sí solo no es suficiente. La comunicación participativa importa en igual medida. Cuando los líderes invitan a hacer preguntas, ponen de manifiesto la incertidumbre y actúan según la retroalimentación de los empleados, crean la claridad y la confianza que reduce el workslop.

Cuando las personas entienden cómo encaja la IA en su rol, cuándo depender de ella y cuándo aplicar su propio juicio, su trabajo se vuelve más claro, rápido y relevante.

La comunicación intencional de los líderes convierte el cumplimiento en colaboración. Convierte la ansiedad en autonomía. Y mejora directamente tanto el optimismo como los resultados de la IA en toda la organización.

Sin los factores humanos de mentalidad, habilidades y comunicación, la IA multiplica el trabajo mediocre. El problema comienza con la tecnología, pero se extiende a través de la cultura: equipos sobrecargados, mandatos rígidos y comunicación poco clara sobre la IA crean un lastre de productividad que ningún nivel de automatización puede solucionar.

El workslop es un síntoma. ¿El problema subyacente? Los equipos carecen de las capacidades humanas necesarias para trabajar de manera efectiva en un mundo aumentado por IA. El futuro pertenece a las organizaciones que fortalecen lo que la tecnología no puede reemplazar.

Nuestra investigación muestra que el desarrollo sostenido de estas capacidades humanas puede aumentar el desempeño del equipo en un 50 %, incrementar la innovación en un 90 %, mejorar la productividad en un 15 % y reducir a la mitad el agotamiento. Estas ganancias no provienen de mejores algoritmos. Provienen de invertir en la transformación humana de tres maneras:

Para reenfocar a la fuerza laboral, los principales líderes deberán:

La capacitación efectiva incluye las siguientes iniciativas:

Desarrollar una comunicación valiente. Enseñar a los empleados a cuestionar, aclarar y criticar las respuestas de la IA. Estos mismos comportamientos fortalecen la colaboración entre personas.

Convertir la creatividad en una disciplina. Crear espacio para que los equipos exploren, remezclen e iteren con la IA, en lugar de conformarse con la primera idea que se lee bien.

Hacer de la comunicación una métrica de desempeño. Evaluar cómo los equipos dan retroalimentación, comparten su razonamiento y co-crean —entre ellos y con la IA.

Para incorporar el desarrollo continuo como práctica habitual, los líderes empresariales pueden:

Los líderes que actúen ahora convertirán el potencial en desempeño. El futuro pertenece a los equipos que aprendan a pensar juntos, en un mundo donde sus socios serán inevitablemente tanto humanos como máquinas.