Dimensión humana del trabajo: la prueba de fuego de la IA
¿La inteligencia artificial fortalece o destruye las relaciones humanas que dan sentido al trabajo? Así puedes decantar la balanza.
Una empresa acaba de implantar la IA generativa en su servicio de atención al cliente. A primera vista, parece lógico, pues las consultas se resuelven con más rapidez. Sin embargo, la calidad del servicio se resiente: las interacciones son más eficientes, pero también menos personales. El tiempo ahorrado pasa a destinarse a un mayor número de tareas derivadas del creciente volumen de datos que generan los clientes. Los empleados se han liberado de parte de sus anteriores rutinas, pero les cuesta encontrar sentido a sus nuevas funciones.
Situaciones como esta empiezan a darse en muchas organizaciones que adoptan la IA generativa guiadas por la rapidez, el coste y la productividad. Pero el trabajo, lejos de reducirse a esos factores, también comprende dimensiones como la agencia o autonomía humana, el propósito compartido, el trabajo en equipo o la dignidad, tanto la innata a la persona (ontológica) como la social, expresada en la calidad y las condiciones de trabajo y en el respeto que este otorga a las personas. Los directivos deben tenerlas en cuenta antes de implantar sistemas capaces de transformar –o debilitar– los aspectos relacionales del trabajo que nos mueven a levantarnos cada mañana, más allá del sueldo.
Este artículo propone un marco para evaluar cómo la adopción de la IA afecta a las relaciones humanas en el trabajo. Por inevitable que parezca el despliegue de esta tecnología, sus consecuencias no lo son. Que sirva de ayuda o sea un obstáculo dependerá, entre otros factores, de las decisiones directivas.
Giulio Maspero e Ilaria Vigorelli, ponentes de la conferencia Dignity at Work del IESE, abordaron esta cuestión a partir de los términos latinos limes y limen. Del primero, que designa un límite o una frontera, proceden palabras como “límite” y “limitación”. Limen, en cambio, significa “umbral”. También marca una frontera, pero, como ocurre con el adjetivo “liminar”, alude más bien a un espacio de transición entre un lugar y otro.
Esta distinción es útil para entender la relación entre tecnología y trabajo. La IA puede actuar como barrera para el trabajo relacional. Sin embargo, bien gestionada, puede convertirse en un umbral hacia formas de trabajo más humanas, abriendo la puerta a una mayor confianza recíproca, vínculos sociales más profundos y logros compartidos.
Veamos cómo.
Los riesgos deshumanizadores de la IA
Cuando se aplica con criterio, la IA puede mejorar la vida de los trabajadores, eliminando tareas repetitivas y permitiéndoles una mayor flexibilidad y autonomía para organizar su tiempo y aportar lo mejor de sí mismos. Sin embargo, esta misma tecnología también puede acentuar las tendencias deshumanizadoras ya presentes en el trabajo moderno. La sustitución de empleos es quizá el primer riesgo que viene a la mente, pero hay otros:
Fragmentación
Las plataformas digitales facilitan y aceleran la formación de equipos globales y la distribución de tareas a escala para proyectos concretos. Esta forma de trabajo, menos jerárquica y más en red, aporta flexibilidad, pero también corre el riesgo de convertir a las personas en piezas intercambiables que se unen y se separan en cuanto dejan de ser necesarias. El trabajador pasa de sentirse miembro de una comunidad a verse como un recurso temporal al servicio de proyectos definidos por otros.
Vigilancia
Meta anunció recientemente cambios en el uso de la IA para monitorizar las pulsaciones de teclado y los movimientos del ratón de sus empleados, una práctica que buscaba entrenar sus modelos de IA y a la que la plantilla se había opuesto. Este tipo de control tecnológico resulta “muy distópico”, en palabras de un empleado, y alimenta la sospecha de que la empresa no confía en sus trabajadores y entrena la IA para sustituirlos.
Estandarización y despersonalización
En otro ejemplo inquietante, la compañía canadiense de telecomunicaciones Telus ha desarrollado una herramienta de IA para modificar en tiempo real la voz de los operadores de sus centros de atención telefónica. La empresa alega que así mejora el servicio, al suavizar los acentos y reducir las llamadas “fricciones asociadas al acento”. Sin embargo, como apunta el profesor del IESE Sampsa Samila, esta práctica plantea cuestiones incómodas, entre ellas: “¿Qué mensaje envías a los trabajadores si consideras que su acento es algo que debe corregirse? Este caso ilustra un problema mucho mayor: no se trata solo de qué es capaz de hacer la IA, sino de qué debería hacer cuando altera el componente humano de un servicio”.
Sobrecarga cognitiva
La IA suele presentarse como una herramienta para ahorrar tiempo, pero muchos trabajadores se sienten desbordados y mentalmente agotados por las exigencias cognitivas que implica su uso. Este fenómeno, que Boston Consulting Group (BCG) denomina “fatiga cognitiva por la IA” (AI brain fry), lleva a algunos a plantearse abandonar su puesto. Según una encuesta de BCG, los empleados señalan que la IA ha aumentado su carga de trabajo, ya que les obliga a prestar más atención y a revisar críticamente un mayor volumen de resultados.
En todos estos casos, la IA actúa como un limes: una frontera entre trabajadores (fragmentación), entre el trabajador y la empresa (vigilancia) y del propio trabajador consigo mismo (estandarización, despersonalización y sobrecarga cognitiva).
Desde la perspectiva del limen, la pregunta es: ¿cómo puede la IA ayudarnos a ser más capaces, dignos de confianza y cooperativos y a estar más presentes los unos para los otros?
La prueba relacional de la IA
Para ayudar a los directivos a avanzar en esta dirección, Pablo García Ruiz (Universidad de Zaragoza), Javier Pinto Garay (Universidad de los Andes, Chile) y yo utilizamos un marco inspirado en las tesis del sociólogo italiano Pierpaolo Donati. Conocido como AGIL, este marco examina el trabajo como una relación social.
Cuando se habla de IA, la conversación suele empezar por las herramientas: qué se puede automatizar, acelerar, predecir o controlar. Pero la atención debería centrarse en cómo la IA redistribuye el poder, altera las expectativas y redefine el sentido que damos a nuestro trabajo. El marco AGIL lo organiza en cuatro dimensiones:
Adaptación y agencia
La IA suele introducirse en la organización como un recurso para reducir fricciones, acelerar el acceso a la información o asumir tareas que antes realizaban personas. El problema surge cuando ahorrar tiempo va acompañado de restringir el margen de decisión individual: la productividad puede aumentar, pero también desvirtuar el valor del trabajo.
Para evaluar su impacto relacional, pregúntate: ¿amplía la autonomía humana o genera dependencia de sistemas que no comprendemos o no podemos cuestionar?
Consecución de objetivos y propósito
La IA puede ayudar a mejorar el servicio, profundizar el aprendizaje, elevar la calidad y fomentar la resolución creativa de problemas. Pero también puede orientar el trabajo hacia la reducción de costes, la rapidez y el volumen.
Pregúntate: ¿al servicio de qué bien humano está esta eficiencia? La eficiencia nunca es moralmente neutra cuando reorganiza nuestro tiempo, atención y responsabilidad.
Integración y cooperación
El trabajo depende de normas, expectativas y formas de responsabilidad mutua. Cuando la IA interviene en decisiones sobre contratación, planificación, evaluación del desempeño, promociones o diseño de flujos de trabajo, la atribución de responsabilidades se vuelve más difusa y cuestionar una decisión resulta más difícil.
La prueba de fuego es: ¿mejora la confianza, la equidad y la capacidad de los empleados de hacerse oír, especialmente cuando se cuestionan decisiones y resultados aparentemente “objetivos” basados en datos?
Latencia y dignidad
La pregunta más importante sobre la IA puede ser la menos técnica de todas:
¿qué concepción del ser humano está integrada en el sistema? ¿Un coste? ¿Un riesgo? ¿Una fuente de datos? ¿Un conjunto de competencias? ¿Un agente creativo? ¿Un miembro de una comunidad? ¿Una persona dotada de dignidad y valor intrínsecos, capaz de crecer personal y profesionalmente y de contribuir a un proyecto común?
La fortaleza de este examen relacional radica en la interdependencia de las cuatro dimensiones.
Retomando el ejemplo inicial, una empresa que implanta la IA generativa en su servicio de atención al cliente debe reflexionar seriamente sobre qué constituye un servicio de calidad:
- ¿Qué valoran los clientes: una interacción humana o una simulación?
- ¿Qué margen de decisión conservan los agentes humanos y cómo se evalúan?
- ¿Cómo afectará esto a la confianza dentro del equipo y a la dignidad de quienes ven su trabajo determinado por un algoritmo?
- ¿Cómo afectará a su vida personal y sus relaciones familiares?
Mide lo que importa
Las empresas no están acostumbradas a medir estos factores relacionales. Si es cierta la máxima “lo que se mide importa”, los directivos deben prestar tanta atención a los bienes relacionales (los que emergen de las relaciones en sí mismas y, como tales, no pueden automatizarse) como al ahorro de costes. Según se señaló en la conferencia Dignity at Work, estos bienes deberían incorporarse a los indicadores clave de rendimiento (KPI) con los que se evalúa la implantación de la IA.
La confianza es una métrica clave. No en vano, un equipo donde todos confían entre sí se coordina mejor, y un trabajador que se siente reconocido ejerce su criterio con mayor seguridad. Puedes medir la confianza mediante encuestas breves de seguimiento –antes de implantar la IA y de forma periódica después– para preguntar a los empleados si esta tecnología les parece fiable, justa, transparente y favorecedora del buen criterio. Dado que las encuestas captan percepciones más que la confianza en sí, contrasta sus resultados con indicadores de comportamiento, como la tasa de adopción de la IA y, sobre todo, la disposición de los empleados a cuestionar o contradecir las recomendaciones de la tecnología cuando sea necesario.
Filtros para directivos: las relaciones, en primer plano
Antes y después de implantar la IA, hazte las siguientes preguntas:
- ¿Sirve este sistema para aumentar o para reducir la autonomía de los trabajadores?
- ¿Son inteligibles y cuestionables las decisiones asistidas por IA?
- ¿Se destina el tiempo ahorrado a ejercer el criterio, la mentoría y el servicio o simplemente a acumular más tareas?
- ¿Qué tipo de contribuciones (tanto individuales como en equipo) ganan visibilidad y cuáles desaparecen?
- ¿Sienten los trabajadores que se confía más en ellos o solo que se les controla más?
- ¿Contribuye la tecnología a fortalecer las relaciones de las que depende el buen trabajo?
Estas preguntas no lo cubren todo, pero mantienen las cuestiones relacionales en un primer plano. Son un filtro muy útil para comprobar si la organización conserva esa dimensión humana vital a medida que avanza la implantación de la IA.
Otra métrica es el ahorro de tiempo. ¿Qué hacemos con todo el tiempo que en teoría nos devuelve la IA? La respuesta no puede ser simplemente “trabajar más”. Una métrica más pertinente podría ser la “presencia”, o capacidad de estar verdaderamente presentes para los demás: prestarles toda nuestra atención, adaptarnos a su tiempo, escuchar y crear espacios para encuentros donde cultivar relaciones de calidad.
En este sentido, deberíamos evaluar hasta qué punto los equipos están más presentes los unos para los otros, con espacio para la deliberación, la mentoría, la gratitud, la rectificación, el desacuerdo constructivo y el cuidado mutuo. En otras palabras, si la tecnología les permite ser más plenamente humanos.
Lo mismo ocurre con la productividad, entendida no solo como la relación entre los recursos empleados y los resultados obtenidos, sino como la calidad de las relaciones a través de las cuales se crea valor. Una tecnología es productiva cuando fortalece el tejido relacional que permite a las personas contribuir de manera valiosa a lo largo del tiempo. Si, por el contrario, erosiona la confianza, el aprendizaje, el cuidado mutuo o el sentido de lo que se hace, ¿no sería entonces contraproducente?
Incorporar un enfoque relacional a la implantación de la IA es una elección consciente que exige disciplina. Evaluar si un sistema mejora la calidad de la cooperación, el aprendizaje, la autonomía, la mentoría, la atención y la reflexión puede ser más difícil de cuantificar que el coste o el tiempo invertido, pero esa no es razón para dejar de hacerlo. En mi experiencia, los directivos que se comprometen con esta perspectiva relacional suelen ver los primeros frutos en un plazo de tres a seis meses.
Los beneficios de un entorno laboral relacionalmente sólido
La dignidad en el trabajo no es una abstracción: se materializa en cómo se diseñan las tareas, se asigna el tiempo, se interpreta el desempeño, se protege la voz de los empleados, se gestionan los errores y se ve a las personas. Una tecnología que ignore estos factores puede seguir logrando mejoras en la eficiencia, pero lo hará en detrimento de las relaciones que permiten que el trabajo sea un bien humano.
Un entorno laboral basado en relaciones positivas concibe a los trabajadores como personas integradas en redes de relaciones: con clientes, colegas y directivos, por supuesto, pero también con amigos, familias, comunidades y consigo mismos. Esto no hace que el trabajo sea menos serio o exigente. Al contrario, lo hace aún más serio, porque cada rediseño del trabajo rediseña también una parte de la vida humana.
En su mejor versión, el trabajo tiene una dimensión de gratuidad. Aunque, por supuesto, sigue siendo remunerado, medido y organizado, las personas entregan de sí mismas más de lo que se les puede exigir: atención, destreza, paciencia, imaginación, lealtad, capacidad de rectificación y servicio. La organización, a cambio, ofrece mucho más que una retribución: reconocimiento, confianza, desarrollo, sentido de pertenencia y un espacio que potencia la iniciativa personal.
La IA pondrá a prueba si todavía somos capaces de comprender y valorar estas dimensiones. Planteará, con una urgencia cada vez mayor, si el trabajo es un mero conjunto de tareas a la espera de ser automatizadas o una relación humana que merece ser cultivada. Si se adopta únicamente para acelerar los resultados, la IA podrá aportar eficiencia, pero a costa de las condiciones necesarias para un trabajo con sentido. En cambio, si se usa como umbral (limen), podrá dar más espacio a lo genuinamente humano: el criterio, la responsabilidad, el servicio y la presencia.
+INFO: “The digital transformation of work: a relational view”, de Carlos Rodríguez-Lluesma, Pablo García Ruiz y Javier Pinto Garay, en Business Ethics, the Environment & Responsibility.
Giulio Maspero habló de “La dignidad en el trabajo: una perspectiva relacional” e Ilaria Vigorelli de “Ser y prosperar juntos: relaciones ontológicas y el futuro del trabajo” en la conferencia Dignity at Work celebrada en el IESE de Barcelona en marzo de 2026. La organización del evento corrió a cargo de Mireia Las Heras, Carlos Rodríguez-Lluesma y Maria Puig, directora de la Dignity, Diversity & Belonging Office del IESE.
Un informe con las principales conclusiones de la conferencia Dignity at Work, titulado “Dignity at work in the age of AI: Rethinking work, meaning and human flourishing”, de Carlos Rodríguez-Lluesma y Mireia Las Heras, puede descargarse gratuitamente aquí.
Este artículo forma parte de la revista online IESE Business School Insight n.º 173 (sept.-dic 2026).
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