Mientras la mayoría de las organizaciones compiten en velocidad de adopción tecnológica, una minoría está ganando en arquitectura de confianza.
Las empresas que diseñan implementaciones de IA centradas en la experiencia humana no solo evitan la resistencia, construyen capacidades desde la confianza de que la persona es parte del proceso y no será consecuencia de este. Sus equipos no temen la automatización porque participaron en diseñarla. No compiten con algoritmos porque entienden cómo colaborar con ellos.
Microsoft implementó GitHub Copilot para acelerar programación. Diseñó procesos donde los desarrolladores evalúan cuándo usar la IA y cuándo no, creando una cultura de discernimiento sobre la aplicación de la tecnología. Los programadores se volvieron más productivos y más estratégicos, no más dependientes.
Obsolescencia personal
Siempre que me invitan a dar una charla pongo en la mesa la pregunta sobre qué nos volverá obsoletos, sobre todo por decisiones de curiosidad intelectual.
Al momento de escribir esto pensaba si no sería algo a lo que vale la pena empezar a darle peso y forma en las organizaciones, medir la velocidad a la que los empleados sienten que se vuelven prescindibles en sus propios roles por el avance tecnológico.
Esta métrica predeciría la rotación silenciosa, resistencia pasiva, pérdida de iniciativa, declive en la calidad de ideas generadas derivadas de la adopción de IA.
Justo cuando las empresas necesitan más creatividad e innovación para diferenciarse en mercados automatizados, quizá se está erosionando lentamente la motivación intrínseca que alimenta esas capacidades. Una especie de productividad tóxica disfrazada de transformación, la eficiencia operativa que destruye el compromiso individual.
La adopción de algoritmos y plataformas depende de culturas que integren a las personas como protagonistas de su propia evolución profesional. Si todos tenemos acceso a las mismas herramientas de IA, la ventaja competitiva se traslada a quién las usa mejor – y eso depende de qué tan comprometidos estén los equipos con el proceso y la estrategia.
Las empresas despliegan IA para automatizar tareas rutinarias, ampliar capacidades cognitivas y liberar tiempo para labores estratégicas. Prometen transformación, eficiencia, ventaja competitiva.
La forma en que muchas organizaciones implementan estas herramientas está generando desconfianza por la empleabilidad futura, resistencia pasiva y, en algunos casos, retrocesos que anulan cualquier ganancia de productividad.
No es falta de adaptación a la tecnología – es obsolescencia programada.
Un estudio de Harvard Business Review (2025) mostró que los equipos asistidos por IA eran más productivos y generaban resultados de mayor calidad, pero la motivación intrínseca del personal disminuía sistemáticamente. La IA los hacía más eficientes y, al mismo tiempo, más pasivos.
Esta es la productividad tóxica: métricas que mejoran mientras el capital humano se deteriora.
En el Commonwealth Bank de Australia, la sustitución de agentes de servicio al cliente por bots de voz no solo generó quejas masivas de usuarios, sino que forzó a la empresa a recontratar personal. El error no estuvo en la tecnología, sino en la arquitectura de la implementación: ni empleados ni clientes fueron considerados en el diseño.
La adopción se impuso sin procesos de diseño centrado en la experiencia humana como usuaria.
Ben Shneiderman, investigador en Human-Centered AI, lo define como el diseño de sistemas fiables, seguros y confiables, con énfasis en la supervisión humana y la mejora de la experiencia.
Puede darse que estemos llevando al talento a un estado zombie, presentes físicamente, pero ausentes estratégicamente. Ejecutan pero no deciden, operan pero no diseñan, usan herramientas que otros concibieron para problemas que ellos entienden mejor.
Las investigaciones muestran que cuando los empleados sienten que mantienen control, el impacto de la IA es positivo en productividad y satisfacción. Cuando sienten que son sujetos de prueba, el resultado es cinismo y resistencia pasiva.
Si los colaboradores no confían en su integración con los sistemas, los usarán superficialmente. Si los clientes no confían en el proceso, percibirán deshumanización y pérdida de calidad.
La desconfianza se vuelve profecía autocumplida.
El error más frecuente es tratar a los empleados como receptores de herramientas. La transformación real ocurre cuando se convierten en co-creadores:
Cuando los colaboradores sienten que tienen voz en el proceso, la IA deja de ser imposición y se convierte en proyecto compartido. Mis sugerencias son:
- Sesiones de co-diseño donde se identifiquen tareas que la IA puede mejorar sin erosionar el rol presente y futuro del colaborador
- Roles emergentes como «embajadores» que actúan como puente entre áreas técnicas, equipos operativos o incluso talentos y generaciones
- Incentivos alineados para reconocer no solo eficiencia, sino propuestas de mejora en la interacción humano-IA
La adopción tecnológica no depende solo de algoritmos, sino de culturas que integren a las personas como protagonistas de su propia evolución profesional.
