Un nuevo tipo de compañero de trabajo está llegando
En los próximos meses, las organizaciones esperan absorber cientos de miles de nuevos colegas. Tendrán nombres. Tendrán fotos de perfil. Se les añadirá a hilos de correo electrónico y canales de Slack, y tendrán títulos como jefe de gabinete, ingeniero y líder de marketing. Lo único que no tendrán es pulso.
Estas nuevas contrataciones son agentes de IA: sistemas de software construidos sobre modelos de lenguaje grandes y diseñados para completar tareas por su cuenta, con poca o ninguna supervisión humana. Una ola creciente de empresas ahora vende la labor de estos empleados digitales, presentándolos como las abejas obreras perfectas: de servicio las 24 horas, nunca se quejan y capaces de lo que equivale a una inteligencia sobrehumana en trabajos estrechamente definidos.
Lo que ha recibido llamativamente poca atención es cómo se comportan realmente estos agentes como compañeros de trabajo. La realidad cotidiana de compartir un lugar de trabajo con software que tiene un nombre, un rol y un asiento permanente en tu bandeja de entrada es una pregunta que la mayoría de las organizaciones aún no ha comenzado a responder.
Un problema de lenguaje, no solo un problema tecnológico
Julie Bedard, socia de Boston Consulting Group, comenzó a notar algo extraño en cómo las empresas hablaban de la IA hace unos tres años. A medida que ChatGPT se extendía rápidamente por las oficinas, los ejecutivos se convencieron de que la tecnología podía ofrecer ganancias exponenciales en productividad, pero las palabras que usaban para describirla seguían deslizándose.
"La gente no tenía lenguaje para ello", dijo Bedard a WIRED. La pregunta sin resolver, según ella, era categórica: ¿es un sistema de IA una herramienta, un miembro del equipo, un colega o un compañero de trabajo? Cada etiqueta implica un conjunto diferente de expectativas, obligaciones y normas, y las organizaciones recurrían a todas ellas a la vez.
Esa ambigüedad tiene consecuencias reales. Una herramienta se enciende y se apaga. Un colega tiene posición, opiniones e interés en los resultados. Tratar a un agente como uno mientras se lo gestiona como el otro es cómo los lugares de trabajo terminan con líneas de reporte confusas y responsabilidades difusas.
De herramienta a miembro del equipo en tres años
El encuadre ha cambiado rápidamente. Cuando plataformas como Microsoft Copilot y Google Gemini for Workspace llegaron en 2023, se comercializaban principalmente como instrumentos para los empleados: asistentes que ayudaban a un humano a hacer su trabajo más rápido. La era de los agentes supera ese límite.
En junio, Microsoft lanzó "Scout", un agente creado para manejar tareas como reprogramar reuniones y redactar correos electrónicos. Omar Shahine, vicepresidente corporativo de Microsoft Scout, describió el argumento de venta sin rodeos en el lanzamiento: tu empresa esencialmente contrata a tu asistente. Todo el valor de un asistente personal, señaló, proviene del hecho de que sigue trabajando cuando tú paras.
La distinción importa porque un asistente con su propia agenda, incluso una estrecha y basada en tareas, ya no es solo una herramienta sentada en una barra de menú. Es un actor dentro del flujo de trabajo, que toma decisiones que se propagan hacia afuera.
El organigrama se está llenando
La adopción ya es medible. En enero, Bedard y sus colegas encuestaron a 1.261 gerentes, y el 22 por ciento informó que sus organizaciones habían colocado agentes de IA en los organigramas corporativos. Bedard espera que esa proporción aumente, impulsada por docenas de startups que comercializan los servicios de empleados de IA y por la promoción agresiva de agentes autónomos por parte de grandes empresas tecnológicas.
La tendencia plantea preguntas que los manuales de gestión existentes no abordan bien:
- ¿Quién supervisa a un agente que no reporta a nadie en particular?
- ¿Cómo se atribuyen, corrigen o disciplinan los errores de un agente?
- ¿Qué sucede con los roles humanos cuando un agente recibe un título y un conjunto de responsabilidades?
- ¿Cómo negocian los equipos las prioridades con software que no puede abogar por sí mismo?
Ninguna de estas tiene respuestas establecidas, y las organizaciones que adoptan más rápido suelen ser las menos equipadas para improvisarlas.
Diseñados para caer bien
El éxito comercial de los agentes de IA depende de más que de si generan un retorno financiero. También depende de si pueden operar armoniosamente junto a las personas que ya hacen el trabajo. Eso ha empujado a los proveedores hacia una elección de diseño deliberada: empaquetar las capacidades de la IA dentro de un conjunto de rasgos similares a los humanos destinado a alentar a los empleados a antropomorfizar a sus nuevos colegas.
La estrategia parece funcionar. Dhruv Amin, director ejecutivo de la startup de vibe coding Anything, dijo que la gente comienza a respetar genuinamente al agente y desarrolla fuertes apegos hacia él. Anything entró en el mercado de compañeros de trabajo de IA en agosto con una plataforma llamada Skydive, una señal de la rapidez con que se está llenando la categoría.
El apego es un resultado de doble filo. Los empleados que sienten calidez hacia un agente pueden colaborar con él de manera más natural, compartir contexto y perdonar sus asperezas. Pero el afecto también puede difuminar la línea entre delegación y abdicación, haciendo más difícil para los trabajadores cuestionar el resultado de un agente cuando cuestionarlo es exactamente lo que la situación requiere.
Qué requiere realmente una coexistencia armoniosa
Si los agentes van a trabajar junto a los humanos en lugar de simplemente reemplazar tareas, las empresas necesitarán construir un modelo genuinamente nuevo de interacción en el lugar de trabajo, uno que cubra la incorporación, la supervisión, la escalada y la evaluación del desempeño de contribuyentes no humanos. Eso es un esfuerzo más pesado que adquirir una licencia.
También significa ser honestos sobre la economía. Los agentes se venden por sus ganancias de productividad, y esas ganancias serán examinadas. Pero la pregunta más blanda de cómo funciona un equipo cuando algunos de sus miembros son software puede resultar igualmente decisiva para determinar si el experimento perdura.
Por ahora, la fuerza laboral se está remodelando más rápido de lo que se escriben sus normas. Se están asignando nombres, creando perfiles y poblando canales. Las reglas para lo que viene después siguen siendo, en gran medida, un espacio en blanco.
Este artículo se basa en reportajes de Wired. Lee el artículo original.
Originally published on wired.com
