Por Canuto  

Una encuesta a 1.700 directores y gerentes sénior en siete países encontró que la IA entusiasma a los líderes, pero también vuelve más difícil evaluar el trabajo, añade tareas de supervisión y plantea dudas sobre sesgos y control.
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  • Más de la mitad de los líderes consultados considera más difícil evaluar el trabajo de sus empleados desde que adoptó herramientas de IA.
  • El 78% cambió sus criterios de evaluación y el 39% de los líderes utiliza IA para redactar valoraciones de desempeño.
  • El 58% espera supervisar más agentes de IA que empleados humanos durante el próximo año, mientras crecen las inquietudes sobre control y responsabilidad.

La IA aumenta la carga de supervisión y complica las evaluaciones laborales

La incorporación de inteligencia artificial promete acelerar tareas, pero también está generando un nuevo desafío dentro de las empresas: determinar cuánto del trabajo entregado por los equipos corresponde a sus empleados y cuánto a las herramientas que utilizan. Una encuesta de Nielsen a 1.700 directores y gerentes sénior de siete países, encargada por Monday.com y reseñada por TechCrunch, encontró que más de la mitad de los líderes considera más difícil evaluar el desempeño después de adoptar IA.

La productividad prometida también exige revisar más

El cambio no significa que los gerentes rechacen estas tecnologías. El 94% de las personas consultadas dijo estar entusiasmado con la posibilidad de mejorar el trabajo mediante IA, aunque ese optimismo convive con una mayor carga de revisión y orientación para los equipos.

Entre las motivaciones para adoptar IA, los directores mencionaron la rapidez (59%), la precisión (56%) y la productividad (53%), según los resultados publicados por Nielsen y Monday.com. Estas respuestas reflejan las expectativas de los encuestados, no una medición independiente de las mejoras obtenidas.

Casi la mitad de los gerentes señaló que ahora dedica más tiempo a revisar y guiar la producción de sus equipos que antes de adoptar estas herramientas. El problema, de acuerdo con los resultados, es que parte del contenido llega al buzón del responsable con un acabado pulido, pero no siempre resulta sencillo identificar qué aportó directamente el empleado y qué generó la IA.

Michal Miller Levi, jefa de investigación de mercado y conocimientos del cliente en Monday.com, comparó el entusiasmo actual con la sensación de magia que muchas personas asociaban a los primeros años de internet, durante la década de 2000. Sin embargo, dijo a TechCrunch que la tecnología avanza más rápido que los procesos organizacionales, lo que complica que las empresas ajusten sus prácticas al mismo ritmo.

La distinción es importante: el sondeo recoge percepciones de gerentes y no presenta una medición independiente de cuánto aumentó la productividad de las empresas. Sus resultados describen, en cambio, una transición en la que los líderes ven oportunidades de mejora, pero también deben dedicar tiempo a comprobar, corregir y contextualizar productos generados con asistencia de IA.

La IA cambia los criterios de desempeño y despierta dudas sobre imparcialidad

La adopción también está modificando la manera en que los responsables juzgan a sus equipos. El 78% de los encuestados afirmó que cambió sus evaluaciones después de incorporar IA y que ahora presta más atención a la capacidad de redactar instrucciones, decidir qué tareas delegar a estas herramientas y experimentar con nuevas formas de trabajo.

Esos criterios pueden reflejar habilidades que adquieren importancia en un entorno de trabajo asistido por IA, pero dejan abierta una pregunta: cómo evaluar con justicia a una persona si resulta difícil separar su contribución de la del sistema que utilizó. El dilema se vuelve más complejo cuando los propios evaluadores recurren a la tecnología para formar o redactar sus juicios.

El sondeo encontró que el 46% de los gerentes utiliza IA para ayudar a informar sus decisiones, mientras que el 39% de los líderes la emplea para redactar evaluaciones de desempeño. Estas cifras no demuestran por sí solas que las valoraciones estén sesgadas, pero muestran que los modelos ya participan en procesos que afectan la apreciación del trabajo de otras personas.

La nota recoge dos antecedentes sobre ese riesgo. Una investigación del Instituto Luxemburgués de Investigación Socioeconómica publicada a principios de 2026 encontró que, cuando faltan estándares objetivos claros y las personas reciben calificaciones por separado, los modelos de lenguaje tienden a valorar el desempeño de forma similar a los evaluadores humanos.

Además, un artículo de investigación publicado a principios de 2025 observó sesgos significativos en modelos de IA, incluidos resultados desfavorables para candidatos hombres negros, con diferencias en la dirección y magnitud del sesgo entre grupos sociales. Al preguntarle por la posibilidad de que la IA introduzca sesgos externos en la evaluación, Miller Levi respondió que las empresas todavía no han resuelto cómo gestionar estos problemas.

Más herramientas y agentes elevan las exigencias de gobernanza

La supervisión no se limita a revisar documentos o calificaciones. Los gerentes también deben decidir qué tareas entregar a los agentes de IA, comprobar lo que producen e intervenir cuando algo falla, actividades que el informe describe como una nueva capa de trabajo invisible.

La gestión de programas y sistemas también se ha vuelto más compleja para muchas organizaciones consultadas. El 57% de los gerentes dijo que sus empresas tienen ahora más herramientas en circulación que antes, y cerca del 51% afirmó que, desde la adopción de IA, esas herramientas están más interconectadas y agrupadas.

Solo el 29% describió la infraestructura de IA de su organización como totalmente optimizada y centralizada. Según Miller Levi, algunas empresas esperaban que la tecnología ayudara a reducir sus conjuntos de programas, pero terminaron lidiando con más aplicaciones, integraciones y herramientas de IA en la sombra, es decir, soluciones que los empleados adoptan fuera de los sistemas aprobados por la compañía.

La representante de Monday.com recordó que algunos gerentes terminaron 2025 con la expectativa de consolidar herramientas y reducir la cantidad de programas utilizados. En la práctica, dijo, más de la mitad señaló que usaba más herramientas que el año anterior, y esa expansión no mostraba señales de detenerse.

La necesidad de control adquiere mayor relevancia a medida que las empresas despliegan agentes capaces de actuar por cuenta propia. El 58% de los gerentes espera supervisar más agentes de IA que empleados humanos durante el próximo año, mientras que el 46% teme perder el control de las acciones de esos agentes.

También preocupa quién responderá por las decisiones automatizadas: el 35% de los encuestados expresó temor a asumir responsabilidad por decisiones tomadas por IA, cuyos modelos de lenguaje siguen siendo impredecibles en buena medida. Miller Levi indicó que los gerentes no quieren que los agentes sean completamente autónomos y prefieren que las personas participen o sean consultadas cuando estén en juego tareas y decisiones cruciales.

En conjunto, los resultados presentan la adopción de IA como un reto de gobernanza además de una apuesta por la productividad. La encuesta no establece que todas las organizaciones afronten los mismos problemas ni mide el efecto económico total de estas herramientas, pero sí muestra que los líderes consultados ya lidian con nuevas exigencias de supervisión, evaluación y coordinación.


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