El 76% de los ejecutivos ya percibe los agentes de IA más como un compañero de trabajo que como una herramienta, mientras el 35% de las compañías ya los utiliza y otro 44% prevé desplegarlos próximamente. El reto que emerge no es solo cuánto trabajo puede automatizar la IA, sino qué parte del criterio, la autoría y la colaboración debe seguir en manos de las personas.
Sebastian Reiche, profesor de People Management en IESE Business School, plantea esta distinción en una tribuna publicada en HRreview. Su argumento parte de una idea sencilla: la colaboración no depende solo de compartir tareas, sino también de mantener dos elementos que pueden entrar en tensión —sentirse parte del grupo y conservar una aportación propia dentro de él—. La llegada de agentes capaces de actuar por cuenta del usuario obliga a revisar ese equilibrio.
La adopción ya avanza más rápido que el rediseño organizativo. Un estudio de Boston Consulting Group y MIT Sloan Management Review, basado en más de 2.000 participantes de 116 países y 21 sectores, señala que el 35% de las compañías ya utiliza IA agéntica y otro 44% prevé desplegarla próximamente. Además, el 76% de los ejecutivos consultados la ve más como un compañero que como una herramienta.
La percepción no es ajena al mercado laboral español. Dir&Ge ya recogió que el 46,4% de los empleados en España espera que la IA actúe como compañera de trabajo a corto plazo. El salto semántico importa: si la tecnología se presenta como colega, la empresa puede empezar a atribuirle funciones sociales y de coordinación que van más allá de ejecutar una tarea.
El riesgo no es perder diferencias, sino dejar de buscarlas
Un experimento de campo con 776 profesionales de Procter & Gamble ayuda a entender la tensión. Los participantes trabajaron en retos reales de innovación, solos o en pareja y con o sin IA. Los profesionales que utilizaron IA individualmente alcanzaron un rendimiento comparable al de equipos de dos personas sin IA. Además, la tecnología ayudó a que perfiles de I+D y comerciales produjeran propuestas más equilibradas, independientemente de su especialidad de origen.
La mejora es relevante para empresas que buscan romper silos. Pero también introduce una pregunta menos evidente: qué ocurre si la misma herramienta empuja a profesionales distintos hacia una solución competente y parecida. Parte del valor de acudir a otro compañero está precisamente en encontrar una perspectiva que uno no tiene. Si esa diferencia se reduce, puede disminuir también el incentivo para contrastar, discutir o pedir ayuda fuera del propio flujo de trabajo.
Una forma de proteger ese contraste es separar los momentos de trabajo: primero permitir que las personas formulen su propia posición y después utilizar la IA para ampliar, comparar o converger. Hacer visible qué parte de una propuesta procede de una persona, cuál de un agente y cuál de ambos también ayuda a conservar la trazabilidad de las ideas.
Delegar tareas también cambia quién firma el trabajo
La autonomía es el segundo punto de fricción. No es lo mismo utilizar una herramienta para redactar, analizar o contrastar que supervisar un proceso que decide y actúa en nombre del empleado. Cuanto más se desplaza la ejecución hacia el agente, más fácil resulta que el profesional pase de autor a revisor de un trabajo que apenas reconoce como propio.
Para la organización, la respuesta no pasa por prohibir la delegación, sino por hacer explícitos sus límites. Qué puede encargarse al agente, qué decisiones requieren intervención humana, qué tareas puede rechazar el profesional y quién responde cuando la tecnología actúa fuera de lo esperado. La gobernanza deja así de ser solo un asunto de seguridad o cumplimiento: también determina cuánto criterio conserva cada puesto.
Esa distinción también cambia la evaluación del desempeño. Cuando una parte creciente del resultado se genera con IA, medir únicamente la velocidad o el volumen puede ocultar qué aportó realmente la persona. Preguntar qué corrigió, qué descartó, qué decisión tomó y por qué permite valorar mejor el juicio profesional que queda detrás del resultado.
Un agente puede responder; un equipo también construye relación
El mismo experimento de P&G detectó respuestas emocionales más positivas entre quienes trabajaban con IA, una señal de que la interacción lingüística puede cubrir parte del apoyo que normalmente aporta otra persona. Para quien trabaja solo, disponer de un interlocutor siempre disponible puede reducir fricción y acelerar el avance.
Pero esa interacción no tiene reciprocidad. Un agente no acumula obligaciones, no recuerda una colaboración como parte de una relación ni necesita confiar en la persona que tiene enfrente. Las pequeñas consultas que antes se dirigían a un compañero —una duda rápida, una revisión informal, una petición de contexto— también servían para construir confianza y conocimiento mutuo dentro del equipo. Cuando pasan silenciosamente al agente, la empresa puede ganar eficiencia y perder parte de esa red sin percibirlo.
El reto no consiste en impedir que los agentes participen en el trabajo, sino en decidir qué papel ocupan. Un agente puede resumir una reunión para quien no estuvo, proponer una alternativa o ejecutar un proceso. Pero si empieza a representar a una persona, sustituir conversaciones entre compañeros o diluir quién tomó realmente una decisión, la organización ya no está automatizando solo tareas: está rediseñando relaciones de trabajo.
La IA agéntica puede ampliar la capacidad individual y ayudar a cruzar fronteras entre funciones. La ventaja aparece cuando esa capacidad se suma al equipo, no cuando convierte la colaboración humana en un paso prescindible. Para la dirección, la pregunta útil no es si el agente debe ser tratado como un compañero, sino qué partes del trabajo necesitan seguir dependiendo de personas que discrepan, responden por sus decisiones y construyen confianza con el tiempo.
