Más del 50% de los gerentes consideran que la IA complica la evaluación del trabajo de sus empleados

Las empresas están implementando herramientas de inteligencia artificial (IA) para aumentar la productividad de sus empleados, sin embargo, estas herramientas parecen generar nuevos problemas para los gerentes. Un estudio realizado por Nielsen a 1,700 directores y gerentes senior en siete países, encargado por la empresa de gestión de trabajo Monday.com, reveló que más de la mitad de los líderes senior afirmaron que les resulta más complicado evaluar el trabajo de sus empleados desde que adoptaron la IA.

La dificultad radica en que gran parte del trabajo de los empleados ahora llega pulido a la bandeja de entrada del gerente, lo que dificulta discernir cuánto proviene realmente del empleado y cuánto es producto de la IA. Como resultado, casi la mitad de los gerentes indicó que dedican más tiempo a revisar y guiar la producción de sus equipos que antes.

A pesar de esto, los gerentes no se muestran descontentos con la IA; de hecho, el 94% de los encuestados expresó su entusiasmo por mejorar el trabajo utilizando estas herramientas. Muchos se sienten seguros de saber dónde utilizar la IA para obtener el máximo valor. Michal Miller Levi, jefa de investigación de mercado y conocimiento del cliente en Monday.com, comparó este entusiasmo con los primeros días de internet en los años 2000, señalando que la gente percibe un tipo de "magia" similar en la IA.

No obstante, el problema, según Levi, es que la IA está evolucionando más rápido de lo que las empresas pueden adaptarse. "La IA funciona muy bien para [los gerentes] a nivel individual, pero también tienen un rol diferente como gerentes. Necesitan impulsar la organización también... Su lucha se debe a que la IA simplemente se mueve más rápido que los procesos organizacionales", comentó.

Además, los gerentes están reconsiderando cómo evalúan a sus equipos: el 78% de los encuestados indicó que han cambiado la manera en que evalúan a los empleados después de adoptar la IA, otorgando mayor importancia a la habilidad de los empleados para crear indicaciones, decidir qué tareas delegar a la IA y experimentar con nuevas formas de trabajar.

Sin embargo, surge la pregunta de cuán justos pueden ser los juicios sobre los empleados cuando los gerentes no pueden discernir fácilmente cuánto de su trabajo fue producido por la IA. Y, ¿qué sucede si los mismos gerentes están cada vez más confiando en la IA para tomar esas decisiones? El estudio reveló que el 46% de los gerentes utiliza IA para ayudar a informar sus decisiones, y el 39% emplea IA para redactar evaluaciones de desempeño.

Esta práctica corre el riesgo de introducir aún más sesgos en el proceso de evaluación, dado que los modelos de lenguaje (LLM) son, en esencia, máquinas de predicción que tienden a repetir patrones humanos encontrados en sus datos de entrenamiento. Investigaciones del Instituto de Investigación Socioeconómica de Luxemburgo a principios de este año encontraron que "en ausencia de estándares objetivos claros y cuando los individuos son evaluados de manera independiente", los LLM tienden a calificar el desempeño de manera similar a los humanos. Un artículo de investigación publicado a principios de 2025 también reveló que los modelos de IA pueden tener sesgos contra candidatos afroamericanos y "demuestran sesgos significativos, variando en términos de direcciones y magnitudes entre diferentes grupos sociales".

Cuando se le preguntó a Levi si el uso de IA para evaluar el desempeño de las personas podría introducir sesgos externos en el proceso, ella señaló que las empresas aún no han encontrado la manera de manejar tales problemas.

La IA también está transformando el día a día de un gerente. Alguien debe decidir qué tareas delegar a los agentes de IA, verificar lo que producen y actuar cuando algo sale mal. El informe sugiere que esta supervisión podría representar una nueva capa de "trabajo invisible".

El software en sí se está volviendo más difícil de gestionar. El 57% de los gerentes afirmó que sus organizaciones ahora tienen más herramientas en circulación que antes, y aproximadamente el 51% indicó que sus herramientas se han vuelto más interdependientes y agrupadas desde que adoptaron la IA. Solo el 29% describió su infraestructura de IA como completamente optimizada y centralizada.

Levi comentó que las empresas esperaban que la IA ayudara a reducir su número de herramientas de software. Sin embargo, se enfrentan a más aplicaciones, integraciones y uso de IA no autorizada, ya que los empleados adoptan herramientas fuera de los sistemas aprobados por sus empresas.

“Los gerentes completaron 2025 con la sensación de que consolidarían herramientas, de que reducirían el número de software. Pero lo que ocurrió es que el número de herramientas que están utilizando ha aumentado”, afirmó Levi. “Más del 50% están diciendo que están usando más herramientas ahora que el año pasado, y no se detiene”.

Esta necesidad de control parece volverse urgente a medida que las empresas despliegan agentes de IA que pueden actuar de forma autónoma. El estudio encontró que el 58% de los gerentes espera supervisar más agentes de IA que empleados humanos dentro del próximo año, y el 46% teme perder el control sobre las acciones de esos agentes.

También existe un gran temor de ser responsabilizados por decisiones tomadas por la IA (35% de los encuestados así lo indicaron), ya que los LLM siguen siendo en gran medida impredecibles. “No quieren que sus agentes sean completamente autónomos”, dijo Levi, explicando que los gerentes desean que las personas estén involucradas y consultadas por la IA en tareas y decisiones cruciales.

En el fondo, los hallazgos del informe muestran que la adopción de IA se está convirtiendo cada vez más en un problema de gobernanza, tanto como una oportunidad para aumentar la productividad. Sin los procesos e infraestructuras adecuadas para manejarla, los gerentes parecen estar luchando por mantener las cosas en marcha.