De trabajar más a trabajar mejor
La inteligencia artificial llegó a las organizaciones con la promesa de optimizar procesos, automatizar tareas y liberar tiempo para actividades estratégicas. Sin embargo, la realidad muestra una paradoja: mientras la tecnología promete eficiencia, las empresas aún debaten qué significa realmente ser productivo.
En Colombia, la adopción de IA apenas alcanza el 24,5%, ubicando al país en el puesto 41 del ranking mundial, según el informe de Microsoft. Aunque el crecimiento es constante, la pregunta sigue abierta: ¿están las compañías interpretando correctamente el concepto de productividad?
Productividad más allá del volumen de trabajo
“La automatización y la inteligencia artificial han cambiado la manera de pensar la productividad. Ya no implica hacer más en menos tiempo, sino preguntarnos qué valor se genera, con qué calidad y a qué coste humano”, explica Maite Moreno, directora del Máster en Recursos Humanos en EAE Business School.
La IA ha permitido que tareas repetitivas dejen de depender de la intervención humana, liberando tiempo para actividades estratégicas. Sin embargo, este avance también ha elevado las expectativas sobre los profesionales, generando presión por resultados más rápidos y mejores.
El riesgo de la eficiencia mal entendida
La búsqueda de eficiencia puede convertirse en una trampa:
Redistribución de cargas: el tiempo liberado por la automatización se llena con nuevas responsabilidades.
Hiperconectividad: difumina los límites entre trabajo y descanso, generando disponibilidad permanente.
Intensificación laboral: más tareas en menos tiempo sin ajustar expectativas, lo que impacta en motivación y creatividad.
“Tiene que haber límites claros para que la eficiencia operativa no lleve al desgaste humano”, advierte Moreno.
Nuevas métricas de productividad
Las empresas comienzan a replantear cómo medir la productividad:
Cumplimiento de objetivos.
Calidad de resultados.
Tiempos de entrega realistas.
Satisfacción del cliente.
Indicadores de bienestar laboral.
La clave está en decidir qué hacer con la capacidad liberada por la IA: mejorar la calidad del trabajo, innovar o reducir la carga operativa.
Productividad sostenible: un debate cultural
La productividad sostenible implica que la IA reduzca tareas de bajo valor y mejore procesos, sin sacrificar el bienestar de los equipos.
“La inversión en tecnología no basta sin una arquitectura cultural que dé coherencia y dirección a esos esfuerzos. La decisión sobre cómo usar la capacidad liberada definirá la sostenibilidad del modelo laboral que viene”, concluye Moreno.Empiece a escribir aquí...
