Ideas
La paradoja de la productividad de la IA
¿Y si la persona más valiosa de tu equipo es la que parece menos productiva?\n\nUn experimento de campo publicado en Organization Science analizó a 750 trabajadores del conocimiento que utilizaban GPT-4. Los trabajadores con IA fueron un 25 por ciento más rápidos y produjeron resultados de mayor calidad en tareas dentro de la capacidad del modelo. Pero en una tarea justo fuera de esa capacidad —donde la IA se equivocaba con total seguridad—, los trabajadores que confiaban en ella tenían un 19 por ciento menos de probabilidades de llegar a la respuesta correcta que quienes trabajaban sin ella. Lo incómodo es esto: las personas que ralentizaron su ritmo para verificar el resultado de la IA, que la cuestionaron, que detectaron los errores… parecían menos productivas según cualquier métrica tradicional. Menos producción por hora. Menos entregables. Plazos de entrega más lentos. Eran quienes más valor aportaban.\n\n## La paradoja del rendimiento\n\nHarvard Business Review denominó a esto la paradoja del rendimiento. Las organizaciones siguen evaluando a los empleados con métricas anteriores a la IA —productividad, cumplimiento de objetivos, tareas por hora— y esas métricas ahora premian el comportamiento incorrecto. Premian la velocidad acrítica por encima del juicio riguroso. Piensa en lo que esto significa a gran escala. El informe State of the Global Workplace de Gallup de 2026 —con 263.000 encuestados en 160 países— reveló que solo el 20 por ciento de los empleados están comprometidos en el trabajo. El ochenta por ciento no están comprometidos o están activamente desvinculados. Solemos interpretar eso como un problema de motivación. Me pregunto si es un problema de medición.\n\n## Cuando las organizaciones miden la producción\n\nCuando las organizaciones miden la producción, obtienen producción. Cuando miden horas, obtienen horas. Cuando miden el cumplimiento, obtienen cumplimiento. Lo que no obtienen es pensamiento. No consiguen que la ingeniera que detecta un fallo sistémico diga algo, porque señalar problemas frena sus números. No consiguen que el analista que ve una conexión estratégica entre departamentos tenga un foro para compartirla. No consiguen que el mánager que podría rediseñar un proceso esté demasiado ocupado siendo medido por el anterior. Toda organización está repleta de capital intelectual desaprovechado. No porque a la gente le falten ideas, sino porque nada en el sistema se las pide. Este es el cambio al que sigo volviendo. Durante dos siglos, las organizaciones construyeron sus sistemas operativos en torno a la ejecución. El rendimiento era la medida del valor. Y funcionó, cuando la ejecución era escasa.\n\n## El cuello de botella es la contribución\n\nPero la IA está haciendo que la ejecución sea abundante. El socio director global de McKinsey informó de que la IA ahorró a su empresa 1,5 millones de horas de búsqueda y síntesis en un solo año. Veinticinco mil agentes de IA produjeron 2,5 millones de gráficos en seis meses. La capacidad de ejecución ya no es el cuello de botella. El cuello de botella es la contribución: el pensamiento, el cuestionamiento, la conexión y el juicio que ningún modelo puede replicar. Y, sin embargo, nuestros sistemas de medición siguen apuntando en la dirección opuesta. Me pregunto si la innovación organizativa más importante de la próxima década no será una nueva tecnología o una nueva estrategia. Quizá sea una nueva unidad de medida. Ni producción. Ni productividad. Ni siquiera rendimiento. Algo más cercano a: ¿hizo esta persona que la organización pensara mejor? Todavía no tenemos esa métrica. Pero las organizaciones que la descubran primero tendrán una ventaja extraordinaria, porque serán las que por fin descubran lo que el 80 por ciento de su gente ha estado esperando aportar.