Llamar 'empleado' a un agente de IA te hace peor en tu trabajo

Imagina llegar un lunes a la oficina y que tu jefe te presente a un nuevo miembro del equipo. Se llama Alex, tiene un cargo, responsabilidades definidas y hasta aparece en el organigrama. Pero Alex no es una persona; es un software de inteligencia artificial que tu empresa ha decidido tratar como un colega más. ¿Cómo crees que sería trabajar con él?

Si eres como la mayoría de los gerentes que estudió Emma Wiles, profesora de negocios en la Universidad de Boston, ese trato te haría rendir peor. En su investigación, cuando a los participantes se les decía que una tarea había sido revisada por un 'empleado de IA', detectaban un 18% menos de errores que cuando la misma tarea venía de un 'chatbot'. El simple hecho de etiquetar a la herramienta como 'compañero' cambiaba la conducta de las personas. Y no para bien.

Este hallazgo es una alerta para el futuro laboral que Silicon Valley está construyendo a toda velocidad. El año pasado, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, ya hablaba de lugares de trabajo poblados por 'humanos digitales'. Desde abril, Microsoft, OpenAI, Anthropic y Google han lanzado herramientas para gestionar equipos de agentes de IA, muchos promocionados como colegas digitales con capacidades cognitivas similares a las nuestras. Casi un tercio de los 1.261 gerentes que participaron en el estudio de Wiles afirmó que sus empresas ya presentan a los agentes de IA como empleados; el 23% incluso los incluye en los organigramas.

El avance técnico de estos agentes es real. Un agente de IA es básicamente un software que trabaja en un ciclo hasta cumplir un objetivo, y cada vez resuelve tareas más complejas. Pero llamarlos 'compañeros de trabajo' o 'empleados' es un salto enorme que genera expectativas irreales y, lo que es peor, perjudica a las personas que supuestamente deben supervisarlos.

La razón, según el estudio de Wiles, es que esa etiqueta invierte el sentido de responsabilidad. Cuando la IA era presentada como un 'empleado', los participantes se sentían menos responsables del resultado. Y eran un 44% más propensos a escalar el trabajo dudoso a un gerente en lugar de corregirlo ellos mismos, lo que anula justamente el objetivo de ahorrar tiempo al usar la herramienta.

Esto no es solo un problema de cultura de oficina. A medida que los agentes de IA se integran en la salud, la educación, la guerra y el gobierno, crece el riesgo de usarlos como chivos expiatorios. Recordemos el bombardeo a una escuela de niñas en Irán, que muchos atribuyeron al modelo Claude, cuando todas las evidencias apuntan a una cadena de errores humanos. La culpa se desplaza fácilmente hacia la máquina.

Daron Acemoglu, economista del MIT y premio Nobel 2024, estudia el impacto de la IA en el empleo y es contundente: 'Los agentes de IA se están comercializando como cosas que pueden reemplazar a los humanos, y creo que esa es una propuesta perdedora. Deberían optimizarse para mejorar las capacidades humanas, que no es lo que hacen ahora'.

¿Qué funciona entonces?

En Stanford, un equipo de investigadores presentó a 1.500 trabajadores de 104 oficios distinta información sobre qué tareas podía hacer la IA en su trabajo, y luego preguntaron qué sería realmente más útil. Los empleados sí querían automatización en ciertas áreas, como que un asistente legal ayudara a llevar el seguimiento de casos. Pero a menudo, las tareas que los expertos en tecnología consideraban ideales para la IA —por ejemplo, verificar calificaciones crediticias para vendedores— eran exactamente las que los trabajadores no querían que un agente hiciera.

La lección es clara: llamar a Alex 'empleado' es fácil y cómodo, sobre todo cuando algo sale mal, pero es un ejercicio de marca, no una mejora real. No hace que la herramienta sea más apta para el trabajo y, como demuestra la investigación, vuelve a los humanos que la rodean peores en el suyo. Y ellos son los que tienen la agencia que la IA intenta replicar. Se merecen algo mejor que Alex.