天美传媒 Insight
Dimensi贸n humana del trabajo: la prueba de fuego de la IA
驴La inteligencia artificial fortalece o destruye las relaciones humanas que dan sentido al trabajo? As铆 puedes decantar la balanza.
Una empresa acaba de implantar la IA generativa en su servicio de atenci贸n al cliente. A primera vista, parece l贸gico, pues las consultas se resuelven con m谩s rapidez. Sin embargo, la calidad del servicio se resiente: las interacciones son m谩s eficientes, pero tambi茅n menos personales. El tiempo ahorrado pasa a destinarse a un mayor n煤mero 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, tambi茅n comprende dimensiones como la agencia o autonom铆a humana, el 辫谤辞辫贸蝉颈迟辞 compartido, el trabajo en equipo o la dignidad, tanto la innata a la persona (ontol贸gica) 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 鈥搊 debilitar鈥� los aspectos relacionales del trabajo que nos mueven a levantarnos cada ma帽ana, m谩s all谩 del sueldo.
Este art铆culo propone un marco para evaluar c贸mo la adopci贸n de la IA afecta a las relaciones humanas en el trabajo. Por inevitable que parezca el despliegue de esta tecnolog铆a, sus consecuencias no lo son. Que sirva de ayuda o sea un obst谩culo depender谩, entre otros factores, de las decisiones directivas.
Giulio Maspero e Ilaria Vigorelli, ponentes de la conferencia Dignity at Work del 天美传媒, abordaron esta cuesti贸n a partir de los t茅rminos latinos limes y limen. Del primero, que designa un l铆mite o una frontera, proceden palabras como 鈥渓铆mite鈥� y 鈥渓imitaci贸n鈥�. Limen, en cambio, significa 鈥渦mbral鈥�. Tambi茅n marca una frontera, pero, como ocurre con el adjetivo 鈥渓iminar鈥�, alude m谩s bien a un espacio de transici贸n entre un lugar y otro.
Esta distinci贸n es 煤til para entender la relaci贸n entre tecnolog铆a 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 m谩s humanas, abriendo la puerta a una mayor confianza rec铆proca, v铆nculos sociales m谩s profundos y logros compartidos.
Veamos c贸mo.
Los riesgos deshumanizadores de la IA
Cuando se aplica con criterio, la IA puede mejorar la vida de los trabajadores, eliminando tareas repetitivas y permiti茅ndoles una mayor flexibilidad y autonom铆a para organizar su tiempo y aportar lo mejor de s铆 mismos. Sin embargo, esta misma tecnolog铆a tambi茅n puede acentuar las tendencias deshumanizadoras ya presentes en el trabajo moderno. La sustituci贸n de empleos es quiz谩 el primer riesgo que viene a la mente, pero hay otros:
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Las plataformas digitales facilitan y aceleran la formaci贸n de equipos globales y la distribuci贸n de tareas a escala para proyectos concretos. Esta forma de trabajo, menos jer谩rquica y m谩s en red, aporta flexibilidad, pero tambi茅n 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
en el uso de la IA para monitorizar las pulsaciones de teclado y los movimientos del rat贸n de sus empleados, una pr谩ctica que buscaba entrenar sus modelos de IA y a la que la plantilla se hab铆a opuesto. Este tipo de control tecnol贸gico , y alimenta la sospecha de que la empresa no conf铆a en sus trabajadores y entrena la IA para sustituirlos.
Estandarizaci贸n y despersonalizaci贸n
En otro ejemplo inquietante, la compa帽铆a canadiense de telecomunicaciones Telus ha desarrollado una herramienta de IA . La empresa alega que as铆 mejora el servicio, al suavizar los acentos y reducir las llamadas 鈥渇ricciones asociadas al acento鈥�. Sin embargo, como apunta el profesor del 天美传媒 Sampsa Samila, esta pr谩ctica plantea cuestiones inc贸modas, entre ellas: 鈥溌縌u茅 mensaje env铆as 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 qu茅 es capaz de hacer la IA, sino de qu茅 deber铆a hacer cuando altera el componente humano de un servicio鈥�.
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 fen贸meno, que Boston Consulting Group (BCG) denomina 鈥渇atiga cognitiva por la IA鈥� (), lleva a algunos a plantearse abandonar su puesto. Seg煤n una encuesta de BCG, los empleados se帽alan que la IA ha aumentado su carga de trabajo, ya que les obliga a prestar m谩s atenci贸n y a revisar cr铆ticamente un mayor volumen de resultados.
En todos estos casos, la IA act煤a como un limes: una frontera entre trabajadores (fragmentaci贸n), entre el trabajador y la empresa (vigilancia) y del propio trabajador consigo mismo (estandarizaci贸n, despersonalizaci贸n y sobrecarga cognitiva).
Desde la perspectiva del limen, la pregunta es: 驴c贸mo puede la IA ayudarnos a ser m谩s capaces, dignos de confianza y cooperativos y a estar m谩s presentes los unos para los otros?
La prueba relacional de la IA
Para ayudar a los directivos a avanzar en esta direcci贸n, Pablo Garc铆a Ruiz (Universidad de Zaragoza), Javier Pinto Garay (Universidad de los Andes, Chile) y yo utilizamos un marco inspirado en las tesis del . Conocido como AGIL, este marco examina el trabajo como una relaci贸n social.
Cuando se habla de IA, la conversaci贸n suele empezar por las herramientas: qu茅 se puede automatizar, acelerar, predecir o controlar. Pero la atenci贸n deber铆a centrarse en c贸mo 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:
Adaptaci贸n y agencia
La IA suele introducirse en la organizaci贸n como un recurso para reducir fricciones, acelerar el acceso a la informaci贸n o asumir tareas que antes realizaban personas. El problema surge cuando ahorrar tiempo va acompa帽ado de restringir el margen de decisi贸n individual: la productividad puede aumentar, pero tambi茅n desvirtuar el valor del trabajo.
Para evaluar su impacto relacional, preg煤ntate: 驴ampl铆a la autonom铆a humana o genera dependencia de sistemas que no comprendemos o no podemos cuestionar?
Consecuci贸n de objetivos y 辫谤辞辫贸蝉颈迟辞 (Goal)
La IA puede ayudar a mejorar el servicio, profundizar el aprendizaje, elevar la calidad y fomentar la resoluci贸n creativa de problemas. Pero tambi茅n puede orientar el trabajo hacia la reducci贸n de costes, la rapidez y el volumen.
Preg煤ntate: 驴al servicio de qu茅 bien humano est谩 esta eficiencia? La eficiencia nunca es moralmente neutra cuando reorganiza nuestro tiempo, atenci贸n y responsabilidad.
Integraci贸n y cooperaci贸n
El trabajo depende de normas, expectativas y formas de responsabilidad mutua. Cuando la IA interviene en decisiones sobre contrataci贸n, planificaci贸n, evaluaci贸n del desempe帽o, promociones o dise帽o de flujos de trabajo, la atribuci贸n de responsabilidades se vuelve m谩s difusa y cuestionar una decisi贸n resulta m谩s dif铆cil.
La prueba de fuego es: 驴mejora la confianza, la equidad y la capacidad de los empleados de hacerse o铆r, especialmente cuando se cuestionan decisiones y resultados aparentemente 鈥渙bjetivos鈥� basados en datos?
Latencia y dignidad
La pregunta m谩s importante sobre la IA puede ser la menos t茅cnica de todas:
驴qu茅 concepci贸n del ser humano est谩 integrada en el sistema? 驴Un coste? 驴Un riesgo? 驴Una fuente de datos? 驴Un conjunto de competencias? 驴Un agente creativo? 驴Un miembro de una comunidad? 驴Una persona dotada de dignidad y valor intr铆nsecos, capaz de crecer personal y profesionalmente y de contribuir a un proyecto com煤n?
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 atenci贸n al cliente debe reflexionar seriamente sobre qu茅 constituye un servicio de calidad:
- 驴Qu茅 valoran los clientes: una interacci贸n humana o una simulaci贸n?
- 驴Qu茅 margen de decisi贸n conservan los agentes humanos y c贸mo se eval煤an?
- 驴C贸mo afectar谩 esto a la confianza dentro del equipo y a la dignidad de quienes ven su trabajo determinado por un algoritmo?
- 驴C贸mo afectar谩 a su vida personal y sus relaciones familiares?
Mide lo que importa
Las empresas no est谩n acostumbradas a medir estos factores relacionales. Si es cierta la m谩xima 鈥渓o que se mide importa鈥�, los directivos deben prestar tanta atenci贸n a los bienes relacionales (los que emergen de las relaciones en s铆 mismas y, como tales, no pueden automatizarse) como al ahorro de costes. Seg煤n se se帽al贸 en la conferencia Dignity at Work, estos bienes deber铆an incorporarse a los indicadores clave de rendimiento (KPI) con los que se eval煤a la implantaci贸n de la IA.
La confianza es una m茅trica clave. No en vano, un equipo donde todos conf铆an entre s铆 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 鈥揳ntes de implantar la IA y de forma peri贸dica despu茅s鈥� para preguntar a los empleados si esta tecnolog铆a les parece fiable, justa, transparente y favorecedora del buen criterio. Dado que las encuestas captan percepciones m谩s que la confianza en s铆, contrasta sus resultados con indicadores de comportamiento, como la tasa de adopci贸n de la IA y, sobre todo, la disposici贸n de los empleados a cuestionar o contradecir las recomendaciones de la tecnolog铆a cuando sea necesario.
Filtros para directivos: las relaciones, en primer plano
Antes y despu茅s de implantar la IA, hazte las siguientes preguntas:
- 驴Sirve este sistema para aumentar o para reducir la autonom铆a de los trabajadores?
- 驴Son inteligibles y cuestionables las decisiones asistidas por IA?
- 驴Se destina el tiempo ahorrado a ejercer el criterio, la mentor铆a y el servicio o simplemente a acumular m谩s tareas?
- 驴Qu茅 tipo de contribuciones (tanto individuales como en equipo) ganan visibilidad y cu谩les desaparecen?
- 驴Sienten los trabajadores que se conf铆a m谩s en ellos o solo que se les controla m谩s?
- 驴Contribuye la tecnolog铆a 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 煤til para comprobar si la organizaci贸n conserva esa dimensi贸n humana vital a medida que avanza la implantaci贸n de la IA.
Otra m茅trica es el ahorro de tiempo. 驴Qu茅 hacemos con todo el tiempo que en teor铆a nos devuelve la IA? La respuesta no puede ser simplemente 鈥渢rabajar m谩s鈥�. Una m茅trica m谩s pertinente podr铆a ser la 鈥減resencia鈥�, o capacidad de estar verdaderamente presentes para los dem谩s: prestarles toda nuestra atenci贸n, adaptarnos a su tiempo, escuchar y crear espacios para encuentros donde cultivar relaciones de calidad.
En este sentido, deber铆amos evaluar hasta qu茅 punto los equipos est谩n m谩s presentes los unos para los otros, con espacio para la deliberaci贸n, la mentor铆a, la gratitud, la rectificaci贸n, el desacuerdo constructivo y el cuidado mutuo. En otras palabras, si la tecnolog铆a les permite ser m谩s plenamente humanos.
Lo mismo ocurre con la productividad, entendida no solo como la relaci贸n entre los recursos empleados y los resultados obtenidos, sino como la calidad de las relaciones a trav茅s de las cuales se crea valor. Una tecnolog铆a 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, 驴no ser铆a entonces contraproducente?
Incorporar un enfoque relacional a la implantaci贸n de la IA es una elecci贸n consciente que exige disciplina. Evaluar si un sistema mejora la calidad de la cooperaci贸n, el aprendizaje, la autonom铆a, la mentor铆a, la atenci贸n y la reflexi贸n puede ser m谩s dif铆cil de cuantificar que el coste o el tiempo invertido, pero esa no es raz贸n 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 s贸lido
La dignidad en el trabajo no es una abstracci贸n: se materializa en c贸mo se dise帽an las tareas, se asigna el tiempo, se interpreta el desempe帽o, se protege la voz de los empleados, se gestionan los errores y se ve a las personas. Una tecnolog铆a que ignore estos factores puede seguir logrando mejoras en la eficiencia, pero lo har谩 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 tambi茅n con amigos, familias, comunidades y consigo mismos. Esto no hace que el trabajo sea menos serio o exigente. Al contrario, lo hace a煤n m谩s serio, porque cada redise帽o del trabajo redise帽a tambi茅n una parte de la vida humana.
En su mejor versi贸n, el trabajo tiene una dimensi贸n de gratuidad. Aunque, por supuesto, sigue siendo remunerado, medido y organizado, las personas entregan de s铆 mismas m谩s de lo que se les puede exigir: atenci贸n, destreza, paciencia, imaginaci贸n, lealtad, capacidad de rectificaci贸n y servicio. La organizaci贸n, a cambio, ofrece mucho m谩s que una retribuci贸n: reconocimiento, confianza, desarrollo, sentido de pertenencia y un espacio que potencia la iniciativa personal.
La IA pondr谩 a prueba si todav铆a somos capaces de comprender y valorar estas dimensiones. Plantear谩, con una urgencia cada vez mayor, si el trabajo es un mero conjunto de tareas a la espera de ser automatizadas o una relaci贸n humana que merece ser cultivada. Si se adopta 煤nicamente para acelerar los resultados, la IA podr谩 aportar eficiencia, pero a costa de las condiciones necesarias para un trabajo con sentido. En cambio, si se usa como umbral (limen), podr谩 dar m谩s espacio a lo genuinamente humano: el criterio, la responsabilidad, el servicio y la presencia.
+INFO: 鈥溾��, de Carlos Rodr铆guez-Lluesma, Pablo Garc铆a Ruiz y Javier Pinto Garay, en Business Ethics, the Environment & Responsibility.
Giulio Maspero habl贸 de 鈥淟a dignidad en el trabajo: una perspectiva relacional鈥� e Ilaria Vigorelli de 鈥淪er y prosperar juntos: relaciones ontol贸gicas y el futuro del trabajo鈥� en la conferencia Dignity at Work celebrada en el 天美传媒 de Barcelona en marzo de 2026. La organizaci贸n del evento corri贸 a cargo de Mireia Las Heras, Carlos Rodr铆guez-Lluesma y Maria Puig, directora de la del 天美传媒.
Un informe con las principales conclusiones de la conferencia Dignity at Work, titulado 鈥淒ignity at work in the age of AI: Rethinking work, meaning and human flourishing鈥�, de Carlos Rodr铆guez-Lluesma y Mireia Las Heras, puede descargarse gratuitamente .
Este art铆culo forma parte de la revista online聽天美传媒 Insight n.潞 173 (sept.-dic 2026).
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