La paradoja de la inteligencia abundante
¿Quién asume el trabajo que generan las respuestas automáticas?
¿Quién asume el trabajo que generan las respuestas automáticas?
20 de octubre de 2026
por
Mónica Pellejero Silva
[FOTOGRAFÍA: CYANO66 / ISTOCK ]
Una empresa estudia la posibilidad de abrir una nueva línea de negocio. Necesita conocer el mercado, calcular la inversión y valorar los riesgos. Hasta hace poco, reunir esa información habría exigido varios días de trabajo. Hoy puede disponer, en minutos, de distintos informes elaborados con ayuda de inteligencia artificial.
La facilidad invita a seguir explorando. Un responsable solicita nuevas previsiones, otro pide comparar escenarios y alguien propone consultar una segunda herramienta. Al terminar la mañana, los documentos se han multiplicado. Ofrecen argumentos razonables, aunque no siempre coincidentes. La información está disponible, pero la decisión continúa pendiente.
El coste de producir respuestas disminuye, pero no necesariamente el esfuerzo de utilizarlas
La escena es hipotética. Su interés reside en un detalle que suele pasar inadvertido: quien solicita un informe apenas necesita unos minutos para obtenerlo, mientras que quien debe revisarlo, aprobarlo o responder de sus consecuencias puede dedicarle horas. El coste de producir respuestas disminuye, pero no necesariamente el esfuerzo de utilizarlas. Y ese esfuerzo puede recaer en personas distintas de quienes lo generan.
Herbert Simon advirtió hace más de medio siglo que la abundancia de información consume la atención de quienes deben procesarla“1”. La inteligencia artificial generativa da una nueva dimensión a aquella observación: ya no solo recibimos información de múltiples fuentes; también podemos encargar análisis y propuestas casi sin demora.
La posibilidad resulta especialmente valiosa para empresas pequeñas. Un negocio familiar puede explorar mercados internacionales, estudiar tendencias de consumo o preparar estrategias comerciales sin disponer de un gran departamento de investigación. Conviene reconocer ese avance antes de examinar sus límites.
Cuando elaborar un informe requiere varios días, suele existir una selección previa de los asuntos que merecen estudiarse. Si puede prepararse en minutos, resulta más fácil pedir otra versión, ampliar el número de alternativas o examinar opciones que antes se habrían descartado. Desaparece parte del coste que, aunque de forma imperfecta, obligaba a establecer prioridades.
Sin embargo, los presupuestos, el tiempo de los profesionales y la capacidad para ejecutar proyectos siguen siendo limitados. La abundancia de respuestas no resuelve por sí sola la pregunta más difícil: cuál merece convertirse en una decisión.
Las mejoras de productividad asociadas a estas herramientas son reales en determinados contextos. Un grupo de expertos estudió su introducción entre 5.172 profesionales de atención al cliente y encontraron un aumento medio del 15 % en los asuntos resueltos por hora, con beneficios mayores entre quienes tenían menos experiencia“2”.
Ahora bien, una empresa no funciona como una colección de tareas aisladas. Las actividades organizativas mantienen diferentes formas de interdependencia y necesitan mecanismos de coordinación acordes con ellas“3”. Esta idea clásica ayuda a entender por qué una mejora en un puesto no equivale automáticamente a una mejora del conjunto.
Imaginemos una empresa turística que utiliza estas herramientas para diseñar experiencias destinadas a sus visitantes. En pocos días, el equipo comercial identifica decenas de rutas culturales, actividades gastronómicas y excursiones personalizadas. Cada iniciativa necesita proveedores, personal, acuerdos y una evaluación de costes. La capacidad para imaginar servicios ha crecido mucho más deprisa que la posibilidad de ponerlos en marcha.
El departamento comercial ha ganado velocidad. Administración, operaciones y dirección reciben, en cambio, nuevas tareas. No todo el trabajo se ha eliminado: parte se ha desplazado a otras mesas.
Ese desplazamiento merece atención porque puede quedar oculto en los indicadores habituales. Un profesional prepara en diez minutos una propuesta que antes le exigía dos horas. El ahorro parece evidente. Pero si el documento requiere varias revisiones, abre consultas adicionales o incorpora datos que deben comprobarse, el tiempo reaparece en otros lugares.
El tiempo ahorrado por una persona puede reaparecer en otro departamento
La revisión no es un desperdicio por definición. En decisiones con consecuencias económicas o humanas, comprobar la información es una obligación. La dificultad surge cuando la facilidad para producir documentos multiplica las exigencias sobre quienes deben evaluarlos, sin que ese esfuerzo figure en el balance de productividad.
Un experimento con 7.137 trabajadores de 66 empresas ayuda a precisar la diferencia. Los participantes que utilizaron habitualmente una herramienta de inteligencia artificial integrada en sus aplicaciones dedicaron menos tiempo al correo electrónico y redujeron el trabajo fuera del horario habitual, pero no se observaron cambios generales comparables en la cantidad o composición de sus tareas“4”. El estudio no demuestra que la tecnología traslade necesariamente trabajo a los compañeros; sí muestra que ahorrar tiempo en actividades individuales no transforma por sí solo las dinámicas colectivas.
Redactar más deprisa depende, en buena medida, de quien escribe. Simplificar autorizaciones, reducir reuniones o cambiar la circulación de documentos requiere acuerdos entre personas. Además, la presentación impecable de un análisis no garantiza que sus cifras sean correctas o sus supuestos pertinentes. Alguien tendrá que comprobarlos.
La cuestión tiene una dimensión menos evidente: los incentivos. Si se premia a un equipo por el número de propuestas que presenta, puede resultarle razonable producir muchas, aunque otros departamentos deban examinarlas. El indicador registra lo que sale de una unidad, pero no el esfuerzo que provoca a su llegada a otra. Así, la rapidez de unos puede traducirse en una cola de tareas para los demás.
Este desequilibrio no requiere mala intención. Basta con medir cada actividad por separado. Un comercial puede cumplir sus objetivos al enviar más ofertas; el área jurídica, desbordada por las revisiones, puede parecer lenta. Ninguno tiene por qué estar haciendo mal su trabajo. El problema aparece cuando sus resultados se juzgan de forma aislada: las ofertas aumentan, pero los contratos no avanzan al mismo ritmo.
Por eso, no basta con pedir que todos trabajen más rápido. La dirección debe examinar quién decide qué merece estudiarse, quién verifica la información y quién puede detener una iniciativa antes de que consuma recursos adicionales. De lo contrario, la facilidad para iniciar proyectos puede terminar dificultando su conclusión.
La tecnología acentúa una vieja dificultad de la gestión: cuando los costes de una actividad recaen sobre otras unidades, la suma de buenos resultados parciales puede ocultar un funcionamiento colectivo deficiente. Es una hipótesis organizativa que merece estudiarse, no un efecto universal demostrado para todas las empresas.
Sería equivocado interpretar estas dificultades como un argumento contra la inteligencia artificial. La misma tecnología puede facilitar el trabajo compartido. Una investigación con 791 profesionales de Procter & Gamble observó que, en las condiciones examinadas, las personas asistidas por inteligencia artificial podían alcanzar resultados comparables a los de equipos humanos sin esa ayuda; también encontraron una mejor integración de conocimientos especializados. La tecnología favoreció la generación de ideas, mientras que el juicio humano conservó valor al seleccionar las mejores“5”.
No existe, por tanto, una oposición inevitable entre automatización y colaboración. La herramienta puede ayudar a formular opciones, detectar contradicciones y reunir perspectivas técnicas y comerciales. Su aportación depende de la tarea y de cómo se incorpore a los procedimientos.
Una empresa puede utilizarla para multiplicar informes que nadie ha solicitado realmente. Otra puede emplearla para comparar tres alternativas previamente seleccionadas y localizar las dudas que impiden decidir. La tecnología es semejante; el resultado organizativo puede ser muy distinto.
Los indicadores tradicionales —tiempo empleado, tareas completadas, documentos producidos— siguen siendo útiles, pero pueden ocultar costes cuando el trabajo está conectado. Si elaborar una propuesta pasa de dos horas a diez minutos, conviene medir también cuánto cuesta revisarla, si ayuda a decidir y qué sucede al ejecutarla.
Una evaluación más completa seguiría el recorrido de cada decisión: desde la identificación de una oportunidad hasta su resolución y puesta en práctica. Contarían el tiempo transcurrido, las revisiones, los recursos empleados y la calidad del resultado. No se trata de decidir siempre deprisa: algunas deliberaciones evitan errores costosos.
También habría que revisar las responsabilidades. Antes de pedir otro informe, aclarar qué incertidumbre resolverá. Antes de distribuirlo, comprobar si aporta algo a sus destinatarios. Y antes de celebrar la productividad de un equipo, observar qué trabajo genera en los demás.
El indicador más útil no siempre es cuántos documentos se producen, sino qué decisiones permiten tomar.
Además de contar iniciativas, conviene saber cuántas llegan a una decisión y por qué
Importa, asimismo, lo que nunca llega a ejecutarse. Explorar alternativas es necesario, pero acumular propuestas sin resolverlas consume recursos. Por eso, además de contar iniciativas, conviene saber cuántas llegan a una decisión y por qué.
Durante años, acceder a información especializada permitió a muchas empresas diferenciarse. Ahora, cuando herramientas semejantes ponen ciertas capacidades analíticas al alcance de organizaciones muy distintas, puede cobrar mayor importancia aquello que no se obtiene con una instrucción: la experiencia, el conocimiento del contexto, los criterios para elegir y la confianza necesaria para actuar conjuntamente.
Volvamos a la empresa que estudiaba abrir una nueva línea de negocio. Sobre la mesa hay diez informes. Solicitar otros diez apenas costaría unos minutos. Mientras tanto, quienes deben negociar con proveedores, ajustar presupuestos y organizar equipos siguen esperando una respuesta.
Quizá la información decisiva ya esté disponible. Lo que falta es reconocer qué incertidumbres importan, contrastar sus consecuencias y asumir una elección. La inteligencia artificial ha ampliado nuestra capacidad para encontrar respuestas. Aprovecharla dependerá también de algo menos espectacular y mucho más difícil de medir: que producirlas resulte fácil no signifique obligar a los demás a procesarlas todas.
2Brynjolfsson, Li y Raymond, 2025: 889.
5Dell’Acqua y otros, 2026: 1217.
BRYNJOLFSSON, E., LI, D. & RAYMOND, L. R. «Generative AI at Work» en The Quarterly Journal of Economics (2025, vol. 140, n.º 2, pp. 889-942). Disponible en: https://doi.org/10.1093/qje/qjae044
DELL’ACQUA, F., AYOUBI, C., LIFSHITZ, H., SADUN, R., MOLLICK, E., MOLLICK, L., HAN, Y., GOLDMAN, J., NAIR, H., TAUB, S. & LAKHANI, K. R. «The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI and Teamwork» en Organization Science (2026, vol. 37, n.º 4, pp. 1217-1242). Disponible en: https://doi.org/10.1287/orsc.2025.20702
DILLON, E. W., JAFFE, S., IMMORLICA, N. & STANTON, C. T. Shifting Work Patterns with Generative AI. Cambridge, National Bureau of Economic Research, 2025 (Working Paper, n.º 33795). Disponible en: https://doi.org/10.3386/w33795
SIMON, H. A. «Designing Organizations for an Information-Rich World«. En: GREENBERGER, M. (ed.). Computers, Communications, and the Public Interest. Baltimore: Johns Hopkins University Press, 1971, pp. 37-72.
THOMPSON, J. D. Organizations in Action: Social Science Bases of Administrative Theory. Nueva York, McGraw-Hill, 1967.
Es doctora y profesora ayudante doctora del área de Organización de Empresas en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Su actividad se centra en la organización y dirección empresarial. Publica textos divulgativos en The Conversation.
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Es doctora y profesora ayudante doctora del área de Organización de Empresas en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Su actividad se centra en la organización y dirección empresarial. Publica textos divulgativos en The Conversation.
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