“El poder de predecir el comportamiento humano es el poder de modificarlo”
Shoshana Zuboff
No le digo “por favor” a la inteligencia artificial. No porque sea una persona descortés, sino porque sé que no tiene ningún efecto sobre ella. La máquina no lo necesita, no lo interpreta y no cambia su respuesta.
Y, sin embargo, la frase que da título a este artículo circula cada vez con más frecuencia en entornos profesionales. Dicho así suena a broma, pero apunta a algo que ya está ocurriendo.
Hasta ahora, la tecnología ayudaba a ejecutar tareas con más eficiencia. Hoy empieza a intervenir en algo cualitativamente distinto, cómo se organiza el trabajo y cómo se evalúa a quienes lo hacen. Eso no es una mejora incremental. Es un cambio de paradigma.
De herramienta a coordinador… o algo más
Existen ya sistemas de IA que asignan tareas, priorizan acciones y coordinan procesos dentro de equipos. En algunos casos, esas decisiones las valida un profesional, en otros, se ejecutan directamente. Cuando una tecnología participa en la organización del trabajo, deja de ser instrumento pasivo y empieza a influir en los resultados y, por tanto, en cómo se valora a las personas que participan en el proceso.
Microsoft Viva Insights (desplegado en millones de organizaciones que usan Microsoft 365) analiza patrones de comunicación, colaboración y gestión del tiempo de los empleados para generar informes de productividad y bienestar. Los datos alimentan recomendaciones, tanto para el empleado como para sus responsables.
Workday, presente en más de 10.000 empresas, ha integrado modelos de IA que analizan el desempeño y generan señales predictivas sobre retención de talento y potencial de crecimiento. Esas señales influyen directamente en decisiones de promoción y compensación.
IBM lleva años usando sistemas de IA internos para anticipar qué empleados tienen más riesgo de abandonar la compañía, con una precisión declarada del 95%. Eso implica que determinadas personas reciben atención diferencial (o no la reciben) en función de lo que un modelo predice sobre su comportamiento futuro.
Esto no son experimentos. Son infraestructuras activas en organizaciones reales, con empleados reales que, en muchos casos, seguramente, desconocen qué se registra sobre ellos y como se usa.
El rastro que nadie nos dijo que dejábamos
Hay un segundo cambio que es menos visible, pero más relevante a largo plazo. Cada interacción con la inteligencia artificial genera datos. No solo sobre lo que produces, sino también de cómo los produces y cómo decides.
El tipo de preguntas que formulas, si aceptas la primera respuesta o la cuestionas, si contrastas la información antes de usarla: ese patrón de uso es un retrato de tu criterio profesional.
Hasta ahora, la evaluación del desempeño dependía de resultados visibles y de la percepción de terceros. Ahora la IA introduce una tercera fuente: los datos sobre el proceso de decisión, porque puede medir lo que hace una persona, momento a momento.
Dos personas pueden utilizar la misma herramienta y resolver la tarea, pero no tomar las mismas decisiones. Una contrasta, cuestiona y construye criterio. Otra acepta y ejecuta. Esa diferencia, que antes era difícil de observar, ahora es medible.
Las preguntas que nadie está respondiendo
Aquí es donde la conversación, por motivos evidentes, empieza a perder fuerza, porque se habla mucho de eficiencia y de adopción, pero muy poco de las condiciones en las que todo esto ocurre.
¿Qué datos recoge exactamente cada plataforma? ¿Quién en la organización tiene acceso a ellos? ¿Puede un empleado saber qué señales ha generado sobre sí mismo y cómo, en su caso, han influido en una decisión que le afecta? En la Unión Europea, el Reglamento General de Protección de Datos establece el derecho a no ser objeto de decisiones automatizadas con efectos significativos sin intervención humana, pero tengo la impresión (ojalá esté equivocado) que su aplicación en contextos laborales es aún inconsistente y poco exigida.
Por lo demás, el problema no es solo jurídico. Es de poder. Un sistema que registra el comportamiento de forma continua y opaca crea una asimetría radical de información entre la organización y el individuo. Eso, obviamente, no es neutral, favoreciendo sistemáticamente a quien tiene acceso a los datos sobre quien los genera.
Lo que sí está en nuestras manos
Nada de lo anterior significa que la respuesta correcta sea el rechazo ni la parálisis. Significa que la adopción irreflexiva tiene un coste que muchos no están calculando.
La diferencia no estará en quién tiene acceso a las herramientas (esto se está democratizando rápidamente) sino en cómo se usan. Usar la IA para pensar con más información es cualitativamente distinto de usarla para no tener que pensar. Y esa distinción, que antes era invisible, ahora deja un registro.
Al mismo tiempo, como profesionales, tiene sentido exigir transparencia sobre qué se registra y como se usa. No como resistencia tecnológica, sino un ejercicio elemental de derechos laborales en un entorno que cambia más rápido que la regulación.
Por lo tanto, cuestión no es si la inteligencia artificial será o no tu jefa. La cuestión es que ya está influyendo en quién progresa, quién se retiene y quién queda fuera, porque empieza a formar parte de cómo se organiza el trabajo y de cómo se evalúa a las personas.
Creo que esto merece algo más que una broma sobre decirle “por favor” a un chat. ¿No os parece?
Creo que la pregunta debe llevarnos a un momento anterior. Las decisiones que han tomado los jefes sobre los empleados no siempre han sido justas, por el hecho de ser tomadas por “humanos”. Lo han sido cuando las han tomado tras un análisis reflexivo y coherente con toda la información disponible en el momento.
Una correcta utilización de la IA lo que puede producir es que se disponga de más información con lo que si el jefe actúa con profesionalidad y honestidad y no sigue a ciegas la propuesta de la IA, sino que la somete a su propio criterio, el resultado sea aún mas justo que antes.