Los empleados esconden lo que sienten sobre la IA y casi nadie aprende a usarla en equipo

<p>Liz Fosslien y Mollie West Duffy pidieron completar la frase «La IA en el trabajo me hace sentir más ___ pero menos ___». Cada respuesta mezcló emociones: entusiasmo por redactar propuestas en minutos y, a la vez, nervios por el futuro. Lo llaman ansiedad ambivalente. Junto a Kim Scott, sostienen que el trabajo del líder no es proyectar una certeza que no tiene, sino reconocer la tensión, crear un espacio seguro para probar y reinvertir lo que se gana.</p> <p>El dato que más pesa para la memoria de una organización es lo que la gente oculta. Según la encuesta, la mayoría esconde de sus compañeros la ansiedad, la confusión, la frustración, el resentimiento y la rabia que le provoca la IA; en público muestra curiosidad. Laszlo Bock, exjefe de recursos humanos de Google, lo resumió así: «Todos quieren saber si están entrenando a sus reemplazos». Las autoras citan reportes de empleados que producen trabajo de baja calidad a propósito para que la IA parezca inútil.</p> <p>El segundo dato es sobre cómo se aprende. Casi nadie en la encuesta dijo aprender sobre IA con otras personas. Investigaciones de Atlassian citadas en el artículo indican que los cursos formales y los centros de conocimiento de autoservicio, dos de las ofertas más comunes, están entre las menos eficaces para lograr colaboración estratégica con IA. «La gente aprende más rápido y siente menos ansiedad cuando el aprendizaje se comparte», escriben.</p> <p>Las prácticas que proponen sacan ese conocimiento a la luz. En Atlassian, donde trabaja Fosslien, hay días completos para experimentar con IA que empiezan con un ejercicio de qué empezar, qué dejar y qué continuar. En Radical Candor, donde trabaja Scott, el equipo comparte cada semana su peor tropiezo con IA. West Duffy organiza almuerzos mensuales en los que alguien que usa mucho la IA muestra cómo lo hace, sin diapositivas, compartiendo pantalla. Bock recomienda que la gente vea rápido una ganancia de productividad y, enseguida, una falla.</p> <p>Cuando cada empleado aprende solo y en privado, lo que descubre sobre la herramienta se queda en su computadora y se va con él. Los atajos, los errores y los límites que alguien ya encontró se vuelven a descubrir en cada equipo. El miedo agrava el problema: quien cree que está entrenando a su reemplazo no tiene incentivo para documentar lo que sabe.</p> <p>Para una gerencia dominicana que paga licencias de IA, la decisión concreta es dejar de medir la adopción por el número de usuarios y empezar a registrar lo que los equipos aprenden. Eso pide tres cosas: un espacio mensual para mostrar casos, un repositorio sencillo de instrucciones y errores, y una respuesta explícita sobre qué pasará con las horas que se ahorren. Sobre esto último, las autoras son directas: no se puede prometer que nunca habrá despidos, pero el silencio también es un mensaje.</p> <p><em>Fuente: <a href="https://hbr.org/2026/10/leaders-need-to-grapple-with-employee-ambivalence-on-ai">Harvard Business Review: «Leaders Need to Grapple with Employee Ambivalence on AI»</a>, 22 de octubre de 2026.</em></p>