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¿Las empresas y la IA están malinterpretando el concepto de productividad?

5 de junio de 2026
in Noticias, Secciones, Tecnología
Reading Time: 3 mins read
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productividad
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La Inteligencia Artificial llegó a las empresas con la promesa de optimizar, automatizar y enfocarse en las metas, buscando transformar la lógica tradicional de trabajar más por la de trabajar mejor; sin embargo, este ideal no siempre se ajusta a la realidad operativa actual.

De acuerdo con el más reciente informe Adopción mundial de la IA elaborado por Microsoft, Colombia apenas alcanza un 24,5% de adopción de IA, ubicándose en el puesto 41 de la lista mundial, a pesar de registrar un breve crecimiento durante los últimos tres meses. Este panorama plantea serios interrogantes sobre la manera en que se está implementando y asimilando esta herramienta en el área productiva del país.

La paradoja de la eficiencia y la trampa de la sobrecarga

La automatización de procesos ha permitido que múltiples tareas operativas y repetitivas dejen de depender de la intervención humana, liberando tiempo valioso para la ejecución de actividades de carácter más estratégico. No obstante, este mismo avance ha elevado de forma simétrica el estándar y las expectativas sobre lo que se espera de los profesionales, alimentando una creciente tensión laboral.

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«La automatización y la inteligencia artificial han cambiado la manera de pensar la productividad. Ya no implica hacer más en menos tiempo, sino preguntarnos qué valor se genera, con qué calidad y a qué coste humano». — Maite Moreno, directora del Máster en Recursos Humanos en EAE Business School.

El riesgo fundamental radica en interpretar la eficiencia de manera simplista. Si la introducción de la IA se asume únicamente como una vía para exigir más resultados en menos tiempo sin ajustar las expectativas reales, se produce una intensificación del trabajo. En muchos casos, la tecnología elimina tareas innecesarias, pero la carga laboral no se reduce, sino que se redistribuye, ocupando el tiempo liberado con nuevas responsabilidades y generando una sobrecarga a expensas de la eficiencia. A esto se suma la hiperconectividad, que difumina los límites entre la jornada laboral y el descanso, sembrando una expectativa de disponibilidad permanente.

El desafío de construir un modelo laboral sostenible

Ante este escenario, las empresas se enfrentan al reto estratégico de adoptar las nuevas tecnologías e integrarlas dentro de una cultura de trabajo que sea sostenible a largo plazo. Para lograrlo, es indispensable evaluar detenidamente qué se hace con la capacidad operativa que se libera tras automatizar los procesos.

«Tiene que haber límites claros para que la eficiencia operativa no lleve al desgaste humano. En la búsqueda de la optimización, se puede impactar directamente en la motivación y la creatividad de los trabajadores, y esto mina el desempeño a largo plazo. Si ese tiempo se utiliza para mejorar la calidad del trabajo, innovar o incluso reducir la carga operativa, el impacto será muy positivo. Pero si simplemente se llena con más tareas, no hay una ganancia real». — Maite Moreno, docente de EAE Business School.

Esta transformación cultural exige un replanteamiento profundo en las métricas de medición del rendimiento. El volumen de trabajo como indicador principal ha pasado a ser insuficiente. En su lugar, las organizaciones deben empezar a priorizar variables más integrales como el cumplimiento cualitativo de objetivos, tiempos de entrega realistas, satisfacción del cliente e indicadores de bienestar interno.

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La sostenibilidad del modelo laboral del futuro dependerá de la decisión que tomen las empresas: utilizar la IA para reducir las tareas de bajo valor y mejorar la calidad de vida del trabajador, o usar la narrativa de la eficiencia para exigir más sin rediseñar verdaderamente los entornos de trabajo.

Tags: bienestar laboral 2026EAE Business SchoolInteligencia Artificial empresasMaite Morenoproductividad laboralsobrecarga laboral
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