Pensar mejor, no pensar menos: el verdadero potencial de la IA en el trabajo
- Adrian Ponce
- hace 13 minutos
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La inteligencia artificial generativa promete productividad sin límites, pero muchas empresas descubren lo contrario: más resultados no siempre significan más valor. El reto no es tecnológico, sino cognitivo. La IA no debe pensar por nosotros, sino con nosotros.
La paradoja de la productividad
En los últimos dos años, la IA generativa se ha instalado en casi todos los sectores. Las empresas la integran en procesos de análisis, redacción, diseño y programación, convencidas de que aumentará la eficiencia. Sin embargo, el Harvard Business Review ha reportado una tendencia inquietante: el 95 % de las organizaciones que adoptaron estas herramientas no han visto retornos medibles.
El fenómeno, bautizado como workslop, describe el trabajo generado por IA que aparenta calidad —informes, presentaciones o resúmenes— pero carece de criterio y contexto. En la práctica, traslada la carga cognitiva a quien lo recibe: alguien debe revisar, reinterpretar y corregir lo que la máquina produjo.
El resultado es paradójico: más producción, menos productividad.
Del “cómo hacer” al “qué pensar”
En un artículo anterior, planteé que en la era de la IA el “cómo hacer” dejó de ser el principal valor profesional. Las herramientas pueden ejecutar procesos con una precisión inigualable, pero definir qué hacer y por qué sigue siendo una tarea humana.
La automatización del cómo libera tiempo, pero también puede adormecer el pensamiento. Cuando el profesional deja que la IA tome decisiones conceptuales —qué priorizar, cómo interpretar un resultado, o qué implica un dato—, pierde el espacio más valioso: el del criterio.
Y es justamente ahí donde surge la frontera del nuevo liderazgo digital.
La IA como amplificador cognitivo
Estudios del Boston Consulting Group y del MIT Sloan Management Review demuestran que los mejores resultados aparecen cuando humanos e IA trabajan juntos, no cuando uno sustituye al otro.El rol de la IA no es reemplazar la capacidad de análisis, sino amplificarla: acelerar el razonamiento, conectar información dispersa, proyectar escenarios con mayor profundidad.
Podemos imaginarla como una amplificadora de señal: si el pensamiento humano es claro, la IA lo potencia; si es confuso, simplemente amplifica el ruido.
Por eso, las empresas que adoptan IA sin una cultura de pensamiento crítico terminan llenas de resultados brillantes en forma, pero vacíos en fondo.Y las que la integran con propósito, alcanzan una nueva forma de lucidez operativa.
El desafío de la lucidez
Según la OECD (2025), el potencial de productividad de la IA depende menos de la tecnología y más de la madurez cognitiva de quienes la usan. No se trata de entrenar modelos, sino de entrenar mentes.
Esto implica nuevas habilidades:
Curaduría cognitiva: saber cuándo la IA aporta y cuándo confunde.
Formulación estratégica: plantear las preguntas correctas antes de generar respuestas.
Razonamiento aumentado: usar la IA para expandir perspectivas, no para simplificarlas.
El profesional del futuro no será quien más domine prompts, sino quien más claridad tenga sobre el propósito de cada tarea. La IA es un espejo del pensamiento: cuanto mejor el razonamiento humano, más valioso el resultado que devuelve.
De la automatización a la inteligencia estratégica
Los estudios recientes del Federal Reserve Bank of St. Louis y de McKinsey confirman que los mayores incrementos de productividad no provienen del uso generalizado de IA, sino del uso inteligente de IA: procesos en los que las decisiones humanas son potenciadas, no reemplazadas.
Esto redefine lo que entendemos por productividad. Ya no se trata de producir más, sino de pensar mejor. De reemplazar la cultura del output por la cultura del Insight. De usar la IA como copiloto de la mente, no como piloto automático de la organización.
Conclusión: un nuevo pacto entre razón y tecnología
La IA no nos hace más inteligentes por usarla; nos hace más inteligentes si nos obliga a pensar mejor.El gran error sería creer que delegar el pensamiento es eficiencia. En realidad, es dependencia.
La ventaja humana no está en competir con la velocidad de la IA, sino en usar esa velocidad para llegar antes a lugares donde la máquina no puede ir: el juicio, la intuición, el propósito.
Porque el futuro del trabajo no será de quienes produzcan más, sino de quienes comprendan mejor.
Referencias:
Harvard Business Review (2025)
“AI-Generated ‘Workslop’ Is Destroying Productivity” – Kate Niederhoffer, Gabriella Rosen Kellerman, Angela Lee, Alex Liebscher, Kristina Rapuano & Jeffrey T. Hancock.
Marketing AI Institute (2025)
“The Rise of ‘Workslop’: How AI-Generated Content Is Destroying Team Productivity.”
OECD (2025)
“The Effects of Generative AI on Productivity, Innovation and Entrepreneurship.”
Boston Consulting Group / MIT Sloan (2025)
"When humans and AI work best together — and when each is better alone"
Federal Reserve Bank of St. Louis (2025)
“The Impact of Generative AI on Work Productivity.”
McKinsey & Company (2025)
“Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential”
OECD (2024)
“The Impact of Artificial Intelligence on Productivity, Distribution and Growth.”
Quarterly Journal of Economics (2025)
“Generative AI at Work: Field Evidence.”
HiringLab (2025)
“AI at Work Report 2025: How GenAI Is Rewiring the DNA of Jobs.”
Pretorian Blog (2025)
Ponce, Adrián. “El cómo hacer estaba sobrevalorado: en la era de la IA, el qué es lo que marca la diferencia.”
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