Inteligencia Artificial
03 de septiembre de 2026
El desafío actual de la colaboración
En la medida en que el proceso creativo comienza con la IA, las organizaciones necesitan repensar cómo preservar la construcción colectiva de las ideas
En poco más de tres años, las herramientas de inteligencia artificial generativa han pasado a ocupar gran parte del trabajo en las organizaciones, ya sea para escribir, programar, investigar, planificar, analizar o diseñar.
La presencia es tan grande que, para muchos profesionales, se ha vuelto difícil imaginar cómo sería el trabajo sin acceso a estos modelos. Chats, copilotos y agentes se han vuelto tan presentes en el día a día corporativo que ya se acercan a la lógica de aplicaciones esperadas en un “paquete” básico de herramientas administrativas, como el MS Office a principios de los años 2000.
Las ganancias de productividad ayudan a explicar esta adopción. Aparecen tanto en los resultados casi inmediatos que percibimos después de algunos prompts en nuestra rutina como en estudios formales. En una investigación de Microsoft Research, los desarrolladores con acceso a Copilot completaron una tarea de programación, en promedio, en menos de la mitad del tiempo que dedicó el grupo sin la herramienta.
Cuando una tecnología acorta de forma tan expresiva la distancia entre idea y hecho, no solo mejora la eficiencia. También altera la expectativa sobre el ritmo de entrega, amplía el volumen de trabajo posible y cambia la percepción de lo que pasa a considerarse rápido, suficiente o competitivo dentro de las organizaciones. Incluso nuestra comprensión sobre lo que es una tarea compleja empieza a cambiar.
Esta lógica no se limita a un área específica. A medida que los asistentes se vuelven más capaces y los agentes comienzan a ejecutar tareas de forma integrada, los modelos dejan de actuar solo como interfaces interactivas y pasan a componer, con mayor autonomía, la propia operación del trabajo. En lugar de solo sugerir caminos, también pasan a ejecutar partes de la entrega.
Un grupo de investigadores, con participación de la Universidad de Tsinghua, en China, ya sugiere incluso un modelo en el que los propios sistemas organizan parte del flujo y recurren a las personas solo cuando necesitan juicio, intención, límite o decisión subjetiva. No estamos hablando solo de herramientas que ayudan a crear, sino de sistemas que empiezan también a organizar y ejecutar.
Interacciones
Pero las entregas no son la única parte del trabajo. Las interacciones también son fundamentales. Jaime DeLanghe resume bien esta idea en un texto llamado “El trabajo es la conversación”: gran parte del trabajo ocurre precisamente en los intercambios, en los alineamientos, en las preguntas, en las discordancias y en las decisiones construidas entre personas. Y es aquí donde surge un cambio menos obvio. Mientras los sistemas hacen cada vez más, gran parte de las interacciones con IA siguen siendo individuales.
Actualmente, la mayoría de las interfaces de los modelos de IA funcionan a través de interacciones individuales. El patrón más común sigue siendo una sola persona frente a un chat, escribiendo prompts, recibiendo respuestas, refinando caminos y avanzando sola. Incluso cuando estas herramientas se integran en otras plataformas o involucran a múltiples agentes operando en conjunto, la lógica central sigue siendo una relación directa entre individuo y sistema. La experiencia sigue siendo, en gran medida, una conversación privada.
Esta interfaz funciona muy bien. Reduce la fricción, simplifica el uso y transforma tareas complejas en interacciones accesibles, hoy incluso por voz. Pero esta eficiencia también desplaza una parte significativa de la creación a una esfera menos visible y menos compartida. Las ideas se exploran en conversaciones privadas con modelos.
Las primeras versiones surgen rápidamente. Estructuras, borradores, prototipos y argumentos toman forma incluso antes de que otras personas se unan a la conversación. Boris Cherny, creador y líder de Claude Code en Anthropic, describe públicamente un flujo en el que la herramienta participa desde la planificación de funcionalidades y está integrada en el día a día del desarrollo de la empresa.
El proceso creativo que a menudo comenzaba en la interacción entre personas pasa a comenzar en la interacción entre individuo y sistema. Los equipos continúan existiendo, evidentemente, pero en muchos casos entran después, cuando una dirección ya ha sido elegida, una hipótesis ya ha sido organizada y una solución ya ha ganado contorno.
Es precisamente en este punto donde la discusión sobre colaboración se vuelve más delicada, porque colaborar nunca ha sido solo dividir tareas. Colaborar es también una forma de pensar más allá de la propia visión individual. Es en el intercambio que las hipótesis frágiles encuentran contrapuntos, repertorios diferentes se cruzan, puntos ciegos aparecen y las decisiones ganan más densidad.
La colaboración también se relaciona con el aprendizaje. Malcolm Knowles, al popularizar la andragogía, ayudó a consolidar la idea de que los adultos aprenden mejor cuando pueden relacionar la experiencia, la autonomía y los contextos significativos de intercambio. Albert Bandura, por su parte, demostró cómo gran parte del comportamiento humano se aprende por observación e interacción con otras personas.
En términos simples, aprendemos mucho de otras personas. Cuando una parte relevante de la exploración inicial deja de ocurrir en grupo, no solo se pierde una conversación. Se pierde también contexto, repertorio compartido y la oportunidad de seguir cómo se construyó una idea.
Menos construcciones colectivas
El riesgo es perder construcciones colectivas. Cuando menos gente participa del inicio de un proceso, menos repertorio circula, menos contexto se comparte y menos espacio existe para que una idea sea probada, ampliada o revisada antes de ganar velocidad. La ejecución puede volverse más rápida, pero esto puede ocurrir a costa de la calidad del pensamiento que sustenta esa ejecución. Y, junto con esto, también se pierde parte del pensamiento sistémico.
Luiz Carlos da Vila, gran sambista brasileño, decía en tono de buen humor que “la mayor invención del hombre es la rueda”. No se refería solo al objeto, sino también a la rueda de conversación y a la rueda de samba, espacios genuinos de interacción, creatividad e intercambio. La imagen ayuda a recordar que no toda ganancia del trabajo aparece en una entrega. También hay valor en el encuentro, en la circulación de ideas y en lo que surge entre las personas.
Este punto cobra aún más importancia en un momento de ansiedad en relación con la tecnología. El Workmonitor 2026, de Randstad, muestra a trabajadores intentando adaptarse al crecimiento de la IA al mismo tiempo que conviven con preocupaciones sobre sus efectos en el trabajo. Bajo presión para seguir este cambio, producir primero y discutir después puede parecer el camino más seguro. Pero la velocidad, por sí sola, no garantiza valor.
La prisa por ejecutar, mediada por modelos capaces de generar textos, medios o análisis en segundos, puede favorecer aquello que ya se viene llamando AI slop o, en el entorno laboral, workslop. En términos simples, son entregas generadas con IA que parecen profesionales a primera vista, pero son superficiales, imprecisas o incompletas y acaban exigiendo retrabajo humano. La ganancia de productividad de una persona puede, así, transferir trabajo a otras. Lo que parecía eficiencia individual se transforma en costo colectivo.
Cuando la creación ocurre de forma individual con modelos, surge también el riesgo de sycophancy. Se trata de un comportamiento en el que los sistemas favorecen respuestas que parecen agradar al usuario o validar sus hipótesis iniciales. Investigaciones indican que, en estas situaciones, las IAs frecuentemente refuerzan ideas y comandos en lugar de cuestionarlos. El problema es que, en vez de poner una idea a prueba, muchas veces solo la procesan y la devuelven con apariencia de consistencia. La IA puede ampliar nuestras ideas, pero no siempre las confronta.
Ya empiezan a aparecer prácticas que intentan compensar este comportamiento. Un ejemplo son comandos o skills como “Grill Me”, que piden al modelo que interrogue al usuario, cuestione premisas y evite avanzar inmediatamente con la primera solución. Esto es útil porque devuelve parte de las decisiones al humano y crea más espacio para la reflexión. Aun así, no resuelve completamente el problema de la colaboración: una interacción más crítica entre persona y modelo sigue siendo una interacción entre una persona y un modelo.
Esto me parece central para pensar el momento actual. Soy un claro defensor del uso de esta tecnología. Ya he escrito, incluso, sobre la importancia de preparar el ambiente organizacional, organizar datos y ampliar el conocimiento para que el uso de la IA sea más consciente. Retomo estas lentes aquí porque la cuestión de la colaboración pasa por el mismo punto.
Uno de los desafíos de la gestión hoy en día es equilibrar la velocidad con la seguridad y la calidad con la autonomía. No basta con adoptar la herramienta. Es necesario entender qué acelera, qué oculta y qué capacidades humanas pueden estar siendo desplazadas fuera del proceso sin que la organización se dé cuenta inmediatamente.
Se habla mucho de mantener al humano en el bucle. Algo que apoyo, pero que quizás ya no sea suficiente para describir la magnitud del desafío. El punto ahora no es solo mantener a un humano interactuando con sistemas cada vez más capaces. El punto es mantener a los humanos, en plural, dentro del proceso de construcción de significado.
Esto significa asegurar que los grupos continúen debatiendo, discrepando, revisando premisas, compartiendo contexto y madurando decisiones colectivamente. Preservar espacios de contraste, escucha y construcción compartida se convierte en parte esencial de la calidad del trabajo en sí.
La IA crea, sin duda, una oportunidad real para reorganizar el trabajo. Las ganancias de productividad lo demuestran. Y quizás este sea precisamente el punto más importante. Si los sistemas pueden ejecutar más, deberíamos usar esta ganancia para ampliar la calidad de la participación humana, y no para reducir aún más los momentos en que las personas piensan juntas. Con más tiempo disponible para ciertas tareas, deberíamos ser capaces de considerar más visiones, involucrar más perspectivas y construir soluciones con mayor densidad colectiva.
Pero esta reorganización no sucederá por sí sola. Exige una comprensión más madura de que, además de la decisión individual, la colaboración colectiva sigue siendo insustituible. En un escenario en el que las interacciones con IA son mayoritariamente individuales y privadas, una de las tareas más importantes de los líderes será recrear las condiciones para que el pensamiento colectivo no se convierta en una etapa tardía, protocolaria o meramente decorativa.
Quizás la pregunta más importante de este momento no sea si la inteligencia artificial va a colaborar con nosotros. En muchos casos, ya colabora. La pregunta más difícil es otra: en medio de tanta eficiencia individual, ¿seguiremos creando condiciones para que los humanos sigan colaborando entre sí?
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Quién publicó esta columna
Lucas Tangi
