Imagina un sistema de Inteligencia Artificial (IA) que examine los correos semanales de tareas de sus empleados para determinar quién aporta valor y dónde hay rezagos. Es una idea ambiciosa que resuena en círculos obsesionados con la eficiencia, incluso en experimentos gubernamentales como DOGE en EEUU. ¿Podría una empresa implementar algo similar? ¿Mejoraría la productividad o generaría problemas? Analicemos por qué considerarlo, qué tener en cuenta y cómo abordar desafíos clave: capacitación, incumplimiento, datos sensibles y diferencias entre equipos.
¿POR QUÉ IMPLEMENTARLA?
El objetivo es la rendición de cuentas y la optimización. Al usar IA para revisar correos de actividad (me refiero a esos resúmenes de “lo que hice”), se podrían identificar patrones: quién impulsa resultados, dónde se pierde tiempo o qué proyectos están estancados. Para una empresa enfocada en la eficiencia -reducir costos o agilizar procesos- esto resulta valioso: un supervisor incansable e imparcial que ofrece datos en tiempo real. Sin embargo, el éxito no depende solo de la tecnología, sino de su aplicación y la reacción del personal. Comparto a continuación algunos aspectos a considerar:
PROPÓSITO Y CLARIDAD
¿Por qué hacerlo? Si se trata de señalar a los menos productivos, surgirá desconfianza. Debes definir un objetivo claro -como optimizar recursos o detectar cuellos de botella- y comunicarlo con transparencia. Los empleados deben percibir a la IA como una herramienta de apoyo, no como una amenaza. Sin claridad, se fomenta el temor, no el compromiso.
CALIDAD DE LOS DATOS
La IA depende de información útil. Correos vagos o inconsistentes producen resultados poco fiables. Debes establecer un formato claro y estructurado -orientaciones, no imposiciones- para que el sistema funcione eficazmente.
EQUIDAD Y SESGOS
La IA no es infalible; refleja los datos que recibe. Si la cultura empresarial ya favorece ciertos roles, podría magnificar ese sesgo, destacando a algunos mientras pasa por alto a otros esenciales pero discretos. Es crucial probar el sistema para garantizar que valore todas las contribuciones.
¿ES NECESARIA LA CAPACITACIÓN?
- Cómo reportar: enseña a redactar informes breves y precisos (Por ejemplo: “Finalicé el plan del Q1, me reuní con 3 clientes” en lugar de “tuve reuniones”).
- Relevancia: explica cómo sus aportes influyen en decisiones, como ajustes de recursos, para que vean a la IA como aliada.
- Adaptación tecnológica: ofrece apoyo práctico a quienes tengan menos experiencia con tecnología.
Sin esto, el desconcierto o la resistencia son inevitables.
¿QUÉ HACER SI UN EQUIPO NO CUMPLE?
El incumplimiento es un riesgo. Si un área, como marketing, lo adopta, pero otra, como ingeniería, lo rechaza, hay algunos puntos que puedes considerar:
- Prueba piloto: inicia con equipos dispuestos para demostrar beneficios; los resultados pueden convencer a los escépticos.
- Liderazgo comprometido: si los jefes de área lo respaldan, sus equipos tienden a seguirlos.
- Escuchar preocupaciones: ¿Temen por su privacidad o el tiempo extra? Ajusta el enfoque según sus reparos.
- Expectativas claras: si es necesario, vincula las actualizaciones a evaluaciones, pero con sutileza, la persuasión supera a la coerción.
Un equipo renuente distorsiona los datos y afecta el ambiente laboral. Siempre considera actuar con tacto.
PROTECCIÓN DE INFORMACIÓN SENSIBLE
Si los correos incluyen datos confidenciales -clientes, finanzas, información personal- el riesgo es alto. Ante este aspecto debes considerar:
- Límites claros: capacita al personal para generalizar (Por ejemplo: “Negocié un contrato” en vez de “Firmé $2M con XYZ”).
- Seguridad robusta: utiliza sistemas de IA privados y cifrados; las plataformas abiertas son vulnerables.
- Cumplimiento legal: respeta normativas vigentes de protección de datos, un error puede acarrear sanciones o pérdida de confianza.
La seguridad es prioritaria; un descuido puede ser catastrófico.
CUANDO LOS EQUIPOS SON DISTINTOS
Los equipos creativos y analíticos operan diferente; la IA debe adaptarse a esto. Aquí posibles soluciones:
- Métricas ajustadas: “3 conceptos diseñados” no es menos valioso que “10 errores corregidos”, evalúa según el contexto.
- Participación: que cada equipo defina su productividad y diseñe el sistema en conjunto.
- Supervisión humana: la IA detecta tendencias, pero los gerentes aportan perspectiva. Evita juicios mecánicos.
La flexibilidad es clave; la rigidez fracasa.
¿VALE LA PENA?
Analizar correos con IA podría transformar una empresa: identificar ineficiencias, reconocer a quienes destacan y afinar el enfoque. Pero es un equilibrio delicado. Si se hace bien, es innovador; si falla, puede generar rechazo o brechas de datos. La capacitación, la equidad y la adaptabilidad son esenciales, y con información delicada o equipos diversos, la cautela es imprescindible.
¿Debería intentarlo? Si puedes invertir en safeguards -transparencia, seguridad, apoyo- podría ser viable. Inspírate en los soñadores de la eficiencia, pero construye algo que beneficie a todos, no solo al algoritmo. N
NEWSWEEK EN ESPAÑOL AMÉRICA RECOMIENDA LAS SIGUIENTES NOTICIAS
Adam Lopez Falk: el Futuro de las Comunidades en Arizona
Explorando el Futuro del Lenguaje con Pilar Manchón
Reinventando la Cultura Corporativa: El Éxito de la Visión Disruptiva de Vicente Reynal
