El fin del teatro de productividad: ¿Por qué debemos replantearnos lo que hace que un “buen trabajador” en la era de la IA

Durante años, las organizaciones han vinculado la productividad con el esfuerzo visible: horas trabajadas, calendarios llenos, respuestas rápidas a correos electrónicos y listas de tareas largas. Los datos muestran que los empleados están trabajando más que nunca, con casi un tercio de los trabajadores que regresan a sus buzones de correo electrónico a las 10 p.m. Sin embargo, más actividad no necesariamente se traduce en un mayor impacto.

La inteligencia artificial (IA) está exponiendo que nos hemos vueltoremarkablemente buenos en medir la ocupación mientras a menudo pasamos por alto lo que mueve el negocio hacia adelante. Cuando los empleados pueden automatizar horas de trabajo repetitivo y redirigir ese tiempo hacia la resolución de problemas de mayor valor, debemos replantearnos la productividad.

Ese cambio está redefiniendo lo que significa ser un “buen trabajador”. Más que nunca, los líderes necesitan preguntar quién está creando el mayor valor para el negocio en lugar de quién está haciendo el mayor trabajo.

El teatro de productividad se está volviendo imposible de ocultar

Cada organización tiene tareas que mantienen a las personas ocupadas sin crear mucho valor.

Programar reuniones en varios calendarios. Buscar aprobaciones. Copiar información entre sistemas.

Con la IA, eso está cambiando rápidamente. El trabajo rutinario se puede completar en segundos. Como resultado, medir a los empleados por el volumen de esas tareas no nos dice mucho sobre su contribución. Con el teatro de productividad siendo expuesto, es importante entender cómo los empleados utilizan el tiempo que han ganado con las eficiencias de la IA para mejorar su trabajo y contribuciones.

¿Qué hace que un “buen trabajador” en la era de la IA

La verdadera oportunidad con la IA radica en diferenciar entre el trabajo que ya no o todavía requiere esfuerzo humano.

Tomemos el ejemplo de la contratación. Coordinar entrevistas con varios gerentes de contratación, candidatos y zonas horarias puede consumir horas cada semana. Es necesario, pero no requiere pensamiento estratégico. Cuando los coordinadores de talentos reconocen esto y automatizan la programación, ganan tiempo para construir relaciones con los candidatos, asesorar a los gerentes de contratación y mejorar las decisiones de contratación.

La investigación apoya este cambio. El Barómetro de Empleo de IA de PwC de 2025 encontró que las industrias más expuestas a la IA han experimentado un crecimiento de productividad casi cuatro veces mayor desde que la IA generativa se convirtió en mainstream, mientras que los ingresos por empleado han crecido tres veces más rápido que en las industrias menos expuestas a la IA.

Los empleados que prosperan en la era de la IA seguramente se vuelvan más rápidos. Más importante aún, desarrollarán un instinto más fuerte para saber dónde la experiencia humana crea el mayor valor y dónde la tecnología debe manejar el trabajo rutinario.

También serán lo suficientemente curiosos como para experimentar con nuevas formas de trabajar con la IA, construir continuamente su fluidez en la IA y compartir abiertamente lo que funciona y lo que no con sus equipos para ayudar a todos a avanzar rápidamente.

Ayudar a más empleados a desarrollar esa mentalidad es donde las organizaciones tienen una gran oportunidad.

Equipar a los empleados con las estrategias de IA adecuadas para una mayor productividad

Simplemente dar a los empleados acceso a herramientas de IA no es suficiente para lograr ganancias de productividad significativas.

Muchas organizaciones han pasado los dos últimos años introduciendo asistentes de IA, chatbots y copilotos. Si bien estas herramientas pueden ahorrar tiempo, agregar soluciones de IA aisladas a las formas de trabajo existentes rara vez cambia los resultados por sí solo.

La mayor oportunidad proviene de rediseñar cómo se realiza el trabajo.

Boston Consulting Group encontró que el 80% de los empleados que trabajan dentro de una estrategia de IA clara informaron un impacto comercial medible, en comparación con el 60% de los empleados que tenían acceso a herramientas de IA sin una estrategia clara. Gartner ha advertido de manera similar que muchas organizaciones luchan por lograr ganancias de productividad significativas porque no han rediseñado fundamentalmente el trabajo alrededor de la IA.

Las mayores ganancias se derivan de diseñar flujos de trabajo repetibles que permitan que la IA maneje tareas rutinarias en todo el proceso, mientras que los empleados siguen siendo responsables de la supervisión, la toma de decisiones y las excepciones. Los flujos de trabajo agenticos hacen que esto sea posible al coordinar múltiples acciones en un proceso conectado en lugar de tratar la IA como otra herramienta independiente.

Consideremos el servicio al cliente. Si un cliente necesita cambiar un pedido, tradicionalmente, un representante de servicio podría pasar un tiempo valioso confirmando detalles de la cuenta, verificando el inventario, actualizando un sistema de gestión de pedidos, procesando cambios de pago y organizando el envío. La IA agéntica puede orquestar esos pasos rutinarios en varios sistemas dentro de un flujo de trabajo único.

Tener ese flujo de trabajo repetible cambia el papel del empleado. El tiempo ahora se puede invertir en resolver problemas complejos y asegurarse de que cada interacción termine con el mejor resultado posible. Esos son los momentos que los clientes recuerdan y que influyen en la lealtad, la retención y el desempeño comercial.

El juicio y la experiencia humanos se vuelven más importantes

A medida que las organizaciones construyen fuerzas laborales híbridas, donde los empleados humanos colaboran junto con la IA, la ventaja competitiva de las personas se desplaza cada vez más hacia capacidades únicamente humanas.

Un sistema de IA puede recomendar la solución más rápida, pero las personas entienden si es la correcta. Las personas pueden sopesar prioridades en competencia, reconocer el contexto organizacional y cultural, construir confianza con los clientes y colegas, y saber cuándo una situación requiere flexibilidad en lugar de seguir el proceso estándar.

La alfabetización en IA se está convirtiendo rápidamente en una habilidad básica en el lugar de trabajo. Lo que separa a los empleados de alto rendimiento es su capacidad para reconocer dónde la tecnología elimina la fricción y dónde su propia experiencia tiene la mayor influencia en los clientes, colegas y resultados organizacionales.

Si esto es lo que el alto rendimiento y un “buen trabajador” parecen, las organizaciones necesitan replantear cómo reconocen y recompensan este trabajo.

El liderazgo debe redefinir el éxito

A medida que la IA amplía las formas en que los empleados pueden crear valor, los líderes de recursos humanos deben reevaluar si sus marcos de desempeño actuales capturan completamente esas contribuciones. Las medidas basadas en la actividad, como las horas trabajadas, los tickets cerrados y la respuesta, han sido durante mucho tiempo indicadores útiles, pero cada vez más solo cuentan parte de la historia en las organizaciones impulsadas por la IA.

La IA no solo está ayudando a los empleados a completar el mismo trabajo de manera más eficiente. A medida que las tareas rutinarias se automatizan, los empleados tienen una mayor capacidad para pasar a un trabajo más estratégico: resolver desafíos complejos, reducir los riesgos comerciales y descubrir oportunidades de crecimiento completamente nuevas. Esas contribuciones a menudo tienen un impacto más amplio y duradero en el negocio que las tareas individuales que la IA ha quitado de su plato.

Las conversaciones sobre el desempeño deben evolucionar para reconocer las formas adicionales en que los empleados agregan valor. Junto con los resultados comerciales establecidos y las medidas tradicionales, los líderes deben reconocer a los empleados que utilizan la IA para crear valor que ayuda a toda la organización a adaptarse más rápidamente.

La planificación de la fuerza laboral también necesita evolucionar para la fuerza laboral híbrida. Las decisiones sobre la contratación, el diseño de trabajo y el desarrollo de carrera ya no pueden ocurrir de forma independiente de la planificación de la tecnología. Antes de que las organizaciones decidan qué roles necesitan mañana, primero deben entender qué flujos de trabajo la IA puede automatizar y dónde la experiencia humana crea el mayor valor.

La demanda de fluidez en IA—la capacidad de utilizar y gestionar herramientas de IA—ha crecido siete veces en dos años, más rápido que para cualquier otra habilidad en los anuncios de trabajo de EE. UU. Pero crear una fuerza laboral fluida en IA requiere más que que las organizaciones proporcionen acceso a las herramientas más nuevas. Las personas son naturalmente cautelosas con el cambio, particularmente cuando afecta cómo se mide su trabajo. Los líderes tienen la responsabilidad de brindar orientación práctica y capacitación, dar a los empleados oportunidades para experimentar con la IA y aprender unos de otros, y establecer expectativas claras sobre cómo las medidas de éxito están evolucionando.

Un ejemplo de orientación práctica es a través de un modelo de centro y radios. Un comité directivo central puede establecer prácticas de IA responsables y prioridades estratégicas, mientras que los campeones de IA en diferentes funciones comerciales pueden identificar casos de uso para experimentar aplicando la IA. Esto permite a las empresas escalar la adopción de la IA de manera consistente, al mismo tiempo que permite flexibilidad para resolver los desafíos únicos que cada función comercial enfrenta.

En última instancia, la definición de un “buen trabajador” está evolucionando en este nuevo entorno. Los empleados que se destacan seguirán construyendo su fluidez en IA, entenderán dónde la tecnología crea eficiencia y dónde su propia experiencia tiene la mayor diferencia, y compartirán sus conocimientos y mejores formas de trabajar con otros.

Las organizaciones tienen un papel crítico que desempeñar para ayudar a los empleados a lograr este nuevo éxito. Al rediseñar los flujos de trabajo, modernizar las medidas de desempeño y fomentar una cultura en la que el aprendizaje y la experimentación con la IA sean fomentados, pueden crear fuerzas laborales que sean más productivas, contribuyan más al valor comercial y estén mejor preparadas para el futuro.