En 2026, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la forma en que trabajamos. Sin embargo, una investigación reciente de BCG advierte sobre una posible erosión colectiva de capacidades como el juicio, el pensamiento crítico y la originalidad. La velocidad, por sí sola, no garantiza mejores decisiones, y en algunos casos, puede debilitar nuestra capacidad para tomar decisiones bien fundamentadas.

El riesgo es aún mayor para quienes están comenzando su carrera. Investigar, preparar análisis, escribir borradores y descomponer problemas son tareas esenciales para desarrollar criterio. Cuando la IA absorbe estas actividades, los profesionales jóvenes pueden perder la práctica necesaria para desarrollar su juicio. Equivocarse y recibir feedback son parte del aprendizaje, y eliminar este proceso podría resultar en analistas más productivos hoy, pero en peores ejecutivos mañana.

Distinguir entre fricción destructiva y fricción de valor

No toda fricción en el trabajo es negativa. Existe una fricción destructiva que consume capacidad humana sin aportar valor, como la burocracia, el retrabajo y procesos absurdos. Esta fricción debe ser combatida con mejores decisiones y procesos, utilizando la IA cuando realmente pueda ayudarnos.

Por otro lado, la fricción de valor es ese momento incómodo en el que todavía no tenemos la respuesta y nos toca pensar. Cuestionar ideas, defender posiciones y hacerse responsable de decisiones son actividades que construyen desempeño. La IA ha reducido el tiempo necesario para producir una respuesta, pero no necesariamente el tiempo que necesitamos para pensar bien.

El futuro del trabajo: decidir qué esfuerzo sigue valiendo la pena

El futuro del trabajo exige más que eliminar esfuerzo; exige decidir qué esfuerzo sigue valiendo la pena. Utilicemos la IA para eliminar aquello que desperdicia capacidad humana, pero tengamos cuidado de no eliminar también aquello que la desarrolla. Las organizaciones que aprendan a hacer esta distinción podrán capturar la eficiencia de la IA sin renunciar al criterio humano del que seguirán dependiendo.

En mi caso, muchas ideas todavía comienzan en una libreta. Quizá un analista deba construir una primera hipótesis antes de consultar a la IA; quizá un equipo deba discutir una decisión antes de pedirle una recomendación. El criterio necesita contraste, preguntas y, a veces, simplemente tiempo.

La brecha de ejecución de la IA

En 2026, la IA está siendo adoptada mucho más rápido de lo que está transformando la manera en que las organizaciones trabajan. Un estudio de WFPMA y BCG muestra que casi el 70% de las organizaciones ya utiliza IA generativa, pero solo el 38% considera que actualmente tiene una relevancia alta o fuerte para su organización.

La brecha entre utilizar IA y rediseñar el trabajo es evidente. Una compañía puede disponer de miles de licencias y tener empleados utilizando asistentes de IA, pero si no modifica sustancialmente la arquitectura de su trabajo, el proceso sigue siendo prácticamente el mismo. La verdadera transformación no depende únicamente de la calidad del modelo o del número de empleados que la utilizan, sino de cómo está diseñado el trabajo alrededor de esa tecnología.

Para mover la aguja organizacional y superar la parálisis de los entornos piloto, los líderes de Gestión del Talento deben estructurar su estrategia sobre tres pilares de ejecución: rediseñar roles, capacitar a los mandos medios y medir lo que realmente importa.

El futuro del trabajo no se implementará, se diseñará, y buena parte de ese diseño ocurrirá en las manos de los mandos medios. La IA puede ampliar el potencial individual, pero son los líderes quienes deben construir las condiciones para convertir ese potencial en capacidad colectiva.