Cuando la inteligencia artificial irrumpió con fuerza en la vida laboral, llegó con una promesa especialmente atractiva: devolver tiempo a las personas.
Automatizar correos, resumir reuniones, ordenar información o analizar documentos son tareas que hoy pueden resolverse en cuestión de minutos. Pero para las empresas, la discusión ya no puede quedarse en cuántas horas ahorran herramientas como ChatGPT, Claude o los asistentes integrados en plataformas corporativas.
La pregunta de fondo es otra: ¿qué harán las organizaciones con el tiempo que sus equipos logren recuperar?
Cómo nos volvemos realmente productivos por el apoyo de la IA
Durante el Buk Talks “Alto rendimiento sin burnout”, Mario Rodríguez, gerente general de Microsoft Perú, sostuvo que la inteligencia artificial ya está generando una primera ola de productividad en las organizaciones. Sin embargo, advirtió que el verdadero desafío está en conectar ese tiempo recuperado con los objetivos del negocio, la innovación y el desarrollo de nuevas capacidades humanas.
“Muy bien, recuperé tres horas, pero sigo recibiendo el mismo sueldo. ¿Qué más puedo hacer con ese tiempo? ¿Cómo impacta esto en los indicadores de la empresa, en los KPI y en los objetivos del negocio?”, cuestionó Rodríguez durante su conversación con Sebastián Ausin, country manager de Buk Perú.
Para el ejecutivo, la adopción de IA no debería traducirse en más tareas en menos tiempo ni reforzar una lógica de sobrecarga. Por el contrario, debería abrir espacio para que los colaboradores se concentren en actividades de mayor valor: resolver problemas, aprender, colaborar entre áreas, desarrollar productos o identificar nuevas oportunidades de crecimiento.
Inteligencia artificial en el trabajo: de ahorrar tiempo a generar valor
La inteligencia artificial generativa ha acelerado su adopción en las empresas porque permite automatizar actividades operativas que antes consumían una parte importante de la jornada laboral.
Según estimaciones que Rodríguez señaló haber observado en el trabajo de Microsoft con clientes, estas herramientas pueden recuperar entre tres y cuatro horas semanales por persona. El manejo de correos electrónicos es uno de los ejemplos más visibles.
Un agente conectado a Outlook, explicó, puede reconocer la forma en que una persona redacta, identificar qué mensajes suele responder, cuáles descarta y qué comunicaciones requieren una respuesta más elaborada.
“En vez de dedicar dos horas al correo, una persona podría resolver gran parte de esa carga en ocho minutos”, indicó Rodríguez. “Ese tiempo puede usarse para hacer deporte, estar con los hijos, aprender algo nuevo, involucrarse en otras áreas de la compañía o profundizar en temas que generen más valor”.
La misma lógica puede trasladarse a herramientas como Excel, PowerPoint, Teams y las reuniones virtuales. Sin embargo, para el gerente general de Microsoft Perú, ese avance representa apenas una primera etapa de la transformación.
La discusión de fondo empieza cuando las organizaciones deben decidir cómo gestionarán el tiempo que la automatización libera.
La productividad no debería convertirse en más sobrecarga
Rodríguez planteó que las empresas no deberían entender la IA únicamente como un mecanismo para reducir costos o aumentar el volumen de tareas asignadas a cada persona.
Ese enfoque puede elevar la eficiencia en el corto plazo, pero no necesariamente fortalece la capacidad de una organización para innovar, desarrollar nuevos productos o generar ingresos sostenibles.
En lugar de preguntarse cuántas posiciones pueden reemplazarse o cuántas tareas adicionales puede asumir un equipo, las compañías deberían evaluar cómo utilizar la inteligencia artificial para identificar nuevos segmentos de mercado, acelerar procesos de innovación y mejorar la toma de decisiones.
“Normalmente las empresas tienen la tendencia de ir hacia la eficiencia. Pero cuando se te pasa la mano, puedes terminar desnutrido”, afirmó. “Entonces, ¿qué pasa con la innovación y con la generación de ingresos?”.
La reflexión introduce un reto para las áreas de gestión de personas, tecnología y negocio: revisar cómo se mide el desempeño en un contexto donde parte de la ejecución operativa puede ser asumida por sistemas de inteligencia artificial.
Si una tarea toma menos tiempo, el indicador no debería centrarse únicamente en producir más de lo mismo. También debería considerar qué nuevas capacidades desarrolla la persona, cómo contribuye a mejorar procesos y qué valor adicional genera para la organización.
Cómo medir el desempeño en un entorno de IA
La inteligencia artificial en el trabajo no solo modifica procesos. También obliga a redefinir las conversaciones sobre productividad, desempeño y desarrollo profesional.
Para Rodríguez, el reto será pasar de una lógica centrada en el volumen de tareas a otra enfocada en el impacto. Eso exige revisar los KPI, los mecanismos de evaluación y las habilidades que las organizaciones consideran estratégicas para sus equipos.
“¿Cuánto aportas de valor a la última línea de resultados? No por lo que dice tu puesto, sino por lo que realmente generas”, propuso.
Bajo esa mirada, el desempeño ya no dependería únicamente cumplir actividades asignadas o responder con mayor rapidez. También estaría vinculado con la capacidad de detectar oportunidades, resolver problemas complejos, colaborar con otras áreas y utilizar la información con criterio.
La IA puede acelerar la producción de respuestas, documentos o análisis. Pero no reemplaza automáticamente la capacidad de interpretar un contexto, validar resultados, tomar decisiones responsables o conectar una tarea con una necesidad concreta del negocio.
Curiosidad, trabajo en equipo y pensamiento crítico
Para Microsoft, la adopción de inteligencia artificial no depende solo de licencias, modelos tecnológicos o automatizaciones. La transformación cultural será igual de determinante.
Sectoriales GDP consultó a Rodríguez sobre los elementos que caracterizan una cultura capaz de incorporar la IA de manera sostenible. El ejecutivo destacó tres capacidades que, a su juicio, deberían sostener ese proceso: curiosidad, trabajo en equipo y pensamiento crítico.
“La curiosidad es una bendición”, aseguró. Según Rodríguez, esta capacidad permite que los colaboradores exploren nuevas herramientas, cuestionen la forma en que realizan su trabajo y encuentren alternativas para resolver problemas con mayor eficiencia y criterio.
El segundo pilar es el trabajo en equipo. La IA, dijo Rodríguez, no solo modifica la relación entre un jefe y sus colaboradores, sino que exige una coordinación más estrecha entre áreas.
A medida que las herramientas permiten acceder a más información y automatizar procesos, las personas deberán comprender mejor cómo su trabajo se conecta con Finanzas, Operaciones, Tecnología, Comercial o Recursos Humanos.
El pensamiento crítico completa esa tríada. En un entorno donde los modelos pueden producir respuestas con rapidez, el diferencial estará en saber para qué se usa la información, cómo se validan los resultados y qué valor concreto puede generarse a partir de ellos.
“En realidad, todas son habilidades blandas y humanas. Son pilares de cultura”, resumió el ejecutivo.
