Incorporar asistentes de IA puede acelerar tareas individuales, pero también cambia cómo se revisa el trabajo. Una encuesta de Nielsen a 1,700 directores y gerentes sénior de siete países, encargada por Monday.com, encontró que más de la mitad de las personas consultadas sentía más difícil evaluar el trabajo después de adoptar IA. Cerca de la mitad dijo dedicar más tiempo a revisar y orientar resultados.
La misma encuesta reflejó entusiasmo: 94% señaló interés en mejorar el trabajo con IA. La tensión no es contradictoria: una herramienta puede ayudar a producir y, al mismo tiempo, aumentar el esfuerzo necesario para validar, integrar y atribuir responsabilidades.
El trabajo de revisión puede quedar invisible
Cuando una respuesta llega pulida, no siempre es fácil saber qué parte fue escrita por una persona, qué se delegó y si los datos son correctos. La supervisión incluye revisar fuentes, corregir errores, ajustar instrucciones y decidir cuándo una persona debe hacerse cargo.
El sondeo también registró que 57% veía más herramientas en circulación y que 58% esperaba supervisar más agentes de IA que empleados humanos durante el siguiente año. Son expectativas y percepciones de quienes respondieron; no predicen necesariamente lo que ocurrirá en cada organización.
Define responsabilidades antes de ampliar el uso
Para evitar que la IA convierta el proceso en una cadena difícil de auditar, define qué tareas puede realizar, qué evidencia debe entregar y quién aprueba decisiones sensibles. En evaluación de desempeño, contratación, pagos o atención de reclamos, no es suficiente delegar el criterio a un modelo.
También conviene acordar cómo se reconoce el aporte humano y cómo se corrigen errores. Si el equipo no sabe qué uso está permitido, surgirán herramientas no aprobadas y flujos paralelos que elevan riesgos de datos y seguridad.
Mide el proceso completo
No midas solo cuántos textos o tareas produce la IA. Registra el tiempo total, incluyendo revisión, correcciones, incidentes y mantenimiento. Si la automatización reduce el trabajo repetitivo sin sacrificar calidad, hay una mejora; si únicamente traslada el esfuerzo a la supervisión, el proceso necesita rediseño.
Fuente original: TechCrunch.
