LA EDICIÓN DEL 21 DE OCTUBRE DE 2026
La IA complica la evaluación del trabajo, según una encuesta a directivos
Una encuesta de Nielsen encargada por Monday.com describe las dificultades de los responsables de equipos para evaluar trabajos realizados con IA. Pese al gran entusiasmo declarado, los encuestados señalan una mayor supervisión y una acumulación de herramientas. Estos resultados reflejan sus percepciones, sin ofrecer un balance medido de la productividad.
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La IA también transforma el trabajo de dirección de equipos. Una encuesta de Nielsen difundida por TechCrunch revela una brecha entre el entusiasmo de los responsables y las dificultades que afirman encontrar para evaluar las contribuciones, verificar los trabajos entregados y organizar las herramientas. Invita a examinar la carga de supervisión que hay detrás de las promesas de productividad.
La adopción de la IA en el trabajo también modifica las tareas de quienes dirigen los equipos. Según una encuesta de Nielsen encargada por Monday.com y presentada por TechCrunch, más de la mitad de los directivos consultados consideran más difícil evaluar el trabajo de los empleados tras la adopción de estas herramientas. La encuesta abarca a 1.700 directores y altos cargos en siete países.
La dificultad descrita se debe, entre otros factores, a la presentación de los trabajos entregados. Los responsables reciben trabajos ya pulidos y les cuesta distinguir la contribución del empleado de la de la IA. Así, cerca de la mitad de los responsables de equipos afirman dedicar más tiempo a revisar y orientar los trabajos de sus equipos. Esto sugiere un posible desplazamiento de la carga de trabajo hacia la supervisión, sin demostrar que la organización pierda eficiencia en su conjunto.
Sin embargo, el entusiasmo sigue siendo elevado: el 94 % de los encuestados se declaran entusiasmados con la idea de mejorar el trabajo con la IA. Paralelamente, el 78 % afirman haber cambiado su manera de evaluar a los empleados. La capacidad de formular instrucciones, elegir las tareas que se delegan y experimentar con nuevos métodos adquiere más peso en sus criterios. Por tanto, parece que la evaluación deberá incorporar las decisiones tomadas en torno a la herramienta, más allá del resultado entregado.
Los propios responsables utilizan estas tecnologías para fundamentar sus valoraciones. Según la encuesta, el 46 % se apoyan en la IA para orientar sus decisiones y el 39 % de los directivos la utilizan para redactar evaluaciones de desempeño. Estas prácticas hacen especialmente útil aclarar los criterios: un trabajo realizado con ayuda de la IA puede ahora evaluarse con otra asistencia automatizada. Sin embargo, estas declaraciones no bastan para determinar la calidad o la equidad de las evaluaciones generadas.
La proliferación de programas añade una dificultad. TechCrunch recoge el aumento del número de herramientas señalado por los responsables de equipos, mientras que solo el 29 % describen su infraestructura de IA como completamente optimizada y centralizada. Por tanto, el reto podría estar tanto en la organización de los usos como en el acceso a los modelos.
Estos resultados siguen siendo declaraciones recogidas en una encuesta encargada por un proveedor de software de gestión del trabajo. No constituyen una medición directa de las mejoras de productividad. Su interés reside en hacer visible una cuestión operativa: ¿cómo repartir la verificación, la responsabilidad y la evaluación cuando la IA interviene en la producción cotidiana?