La IA que iba a liberar a los managers los tiene trabajando más que antes
Un estudio con 1.700 directivos revela que más herramientas, menos claridad y nuevas capas de supervisión definen hoy la agenda gerencial.
Por Ariel Serato · Cofundador y editor de IA y Tecnología3 min de lectura
La promesa era simple: la IA haría el trabajo pesado y los managers podrían enfocarse en lo estratégico. La realidad es más incómoda.
Más de la mitad de los líderes senior afirman que evaluar el trabajo de sus equipos se volvió más difícil desde que adoptaron IA, según una encuesta de Nielsen a 1.700 directores y gerentes senior de siete países, encargada por Monday.com. El motivo: el output de los empleados llega ahora pulido a la bandeja de entrada y es casi imposible distinguir qué aportó la persona y qué generó la máquina.
El jefe también delega —y también pierde el hilo
Como consecuencia, cerca de la mitad de los managers dice que invierte más tiempo revisando y orientando el trabajo de sus equipos que antes. El ahorro de horas prometido por la IA se convirtió, al menos por ahora, en una nueva capa de supervisión.
Y no termina ahí: el 57% de los managers reporta que su organización usa más herramientas que antes, y el 51% dice que esas herramientas crecieron en interdependencia desde que adoptaron IA. Solo el 29% describe su infraestructura de IA como completamente optimizada y centralizada. Las empresas esperaban consolidar su stack de software; en cambio, lo expandieron.
"Los managers terminaron 2025 con la sensación de que iban a consolidar herramientas, que iban a reducir el número de softwares. Pero lo que pasó es que el número de herramientas que usan aumentó", señaló Michal Miller Levi, responsable de investigación de mercado en Monday.com, en declaraciones a TechCrunch.
Evaluar personas con IA: el riesgo que nadie quiere nombrar
La tensión se agudiza cuando se cruza con la gestión del talento. El 78% de los encuestados cambió sus criterios de evaluación de empleados tras adoptar IA, priorizando habilidades como el prompting, la delegación inteligente a herramientas y la experimentación. Pero el 39% de los líderes ya usa IA para redactar evaluaciones de desempeño, y el 46% la usa para informar sus decisiones de gestión.
Eso abre un problema serio: los LLMs reproducen patrones de los datos con los que fueron entrenados. Investigaciones recientes encontraron que los modelos de IA pueden mostrar sesgos contra candidatos afrodescendientes masculinos y varían significativamente según el grupo social evaluado. Levi admitió que las empresas aún no tienen respuesta para este problema.
Agentes autónomos: el próximo dolor de cabeza
El horizonte inmediato suma presión: el 58% de los managers espera supervisar más agentes de IA que empleados humanos en el próximo año. Y el 46% reconoce que le preocupa perder el control sobre las acciones de esos agentes. El 35% teme ser responsabilizado por decisiones tomadas por la IA.
"No quieren que sus agentes sean completamente autónomos", explicó Levi. Los managers quieren que la IA consulte a personas cuando se trata de tareas y decisiones críticas.
A pesar de todo, el entusiasmo persiste: el 94% de los managers encuestados dijo estar emocionado con el potencial de la IA para mejorar el trabajo. La tensión no es rechazo —es desajuste. La IA avanza más rápido que las estructuras organizacionales que deberían contenerla.
La pregunta que queda abierta es quién paga ese costo mientras las empresas se ponen al día.
