Qué es
Su plan para la IA probablemente cuenta el tiempo que una tarea dejará de llevar. Cuente también el trabajo nuevo que trae la IA:
- Revisar. Alguien lee el resultado antes de usarlo.
- Registrar. Alguien anota qué se generó y quién lo aprobó.
- Atender las excepciones. Los casos poco habituales tienen que llegar a una persona, y alguien tiene que decidirlos.
- Responder del proceso. Alguien decide en qué punto del proceso entra la IA y cuáles son las reglas.
- Cuidar de las herramientas. Alguien mantiene las herramientas, las instrucciones, la configuración y las conexiones con otros sistemas.
Cada una de estas tareas necesita tiempo en la semana de alguien y un nombre al lado.
Qué muestra la evidencia
Los problemas que trata esta práctica se han estudiado:
- Lo que produce la IA hay que revisarlo. En una tarea que la IA hacía mal, los consultores que usaban IA tenían 19 puntos porcentuales menos de probabilidad de llegar a la respuesta correcta. Alguien tiene que detectar esos casos.
- Revisar se convierte en el trabajo. En una encuesta a 319 trabajadores del conocimiento, el trabajo crítico que quedaba pasó a ser revisar, combinar y supervisar lo que produce la IA. Entre los equipos que crean agentes de IA, el 74 % juzga a sus agentes sobre todo haciendo que personas los revisen, según un estudio de agentes en funcionamiento real.
- Una persona con IA no es mejor por defecto. En un estudio que combinó 106 experimentos, una persona que trabajaba con IA lo hizo de media peor que la mejor de las dos trabajando sola. Revisar exige habilidad y tiempo.
- Cuando nadie se encarga de revisar, las competencias se desgastan. En una empresa de contabilidad, el personal seguía respondiendo de un trabajo automatizado que ya no entendía del todo.
- El costo puede recaer en quien recibe el trabajo. En una encuesta a 1150 trabajadores de oficina de Estados Unidos hecha por BetterUp Labs, que vende servicios de coaching, e investigadores de Stanford, el 40 % dijo haber recibido en el último mes resultados de IA que parecían terminados pero no lo estaban. Quien los recibe, a menudo en otro equipo, tiene que arreglarlos. La encuesta es una señal: no se describe cómo se reclutó a quienes respondieron.
- Recortar antes de contar. Commonwealth Bank of Australia anunció que 45 puestos pasarían a un bot de voz con IA. El sindicato dijo que el volumen de llamadas estaba subiendo, con horas extra ofrecidas y jefes de equipo atendiendo llamadas. Más tarde el banco dijo que los puestos no se suprimían.
- El ahorro puede desaparecer. En Dinamarca, el uso generalizado de chatbots de IA no dejó rastro en los ingresos ni en las horas registradas dos años después.
Cómo hacerlo
- Para cada tarea que piense pasar a la IA, haga una lista de lo que seguirá haciendo una persona: revisar, aprobar, registrar, atender excepciones.
- Calcule el tiempo de cada cosa, por semana. Pregunte a las personas que lo harán.
- Réstelo del ahorro esperado. Planifique con la cifra neta.
- Nombre a un responsable para cada proceso en el que entre la IA. El responsable del proceso fija las reglas y decide las excepciones.
- Nombre a un único responsable de las propias herramientas de IA. Vea nombre a un único responsable de la IA.
- Incluya las nuevas tareas en las descripciones de puesto y en la carga de trabajo. No las deje como favores.
- Revise después del piloto. El tiempo de revisión suele bajar a medida que la herramienta se gana la confianza. A veces sube.
Qué medir
- El tiempo dedicado a revisar y corregir lo que produce la IA, por tarea.
- La proporción de casos que se convierten en excepciones.
- El tiempo neto ahorrado: el tiempo ahorrado menos el tiempo añadido.
Dónde falla
- Contar solo el ahorro, antes del tiempo de revisión. El caso de negocio parece mejor que el resultado.
- Nadie se encarga de las excepciones. Cada equipo las trata de una forma y su número crece.
- La revisión se vuelve un trámite. La gente aprueba sin leer. Revise de vez en cuando una muestra de las aprobaciones.
- Informática se convierte en la cola. Si nadie cuida de las herramientas, cada cambio espera a informática.
Según el tamaño de la empresa
- Micro y pequeña: puede que una sola persona tenga todos los papeles. Aun así, anote las horas.
- Mediana: un responsable de las herramientas y un responsable con nombre para cada proceso en el que entre la IA.
- Mediana-grande y gran empresa: un equipo pequeño que cuida de las herramientas de IA, y responsables de proceso en el negocio.
Véala aplicada
Casos de empresas
Qué pasó sin ella
- Air Canada Mantener las respuestas de un chatbot al día con las condiciones vigentes es un trabajo continuo. Aquí no se hizo, y una disputa por unos pocos cientos de dólares se alargó durante meses.
- Butler Snow Cinco citas sin comprobar llevaron a una revisión de más de 2400 citas en 330 escritos por parte de 28 abogados externos, pagada por el despacho.
- Deloitte (Australia) La revisión antes de la entrega no detectó las citas erróneas. El informe tuvo que corregirse dos veces.
- Levidow, Levidow & Oberman P.C. Las resoluciones inventadas se presentaron sin comprobarlas. El tribunal dijo que la obligación de comprobar seguía siendo de los abogados.
Fuentes
- Lee, Sarkar, Tankelevitch, Drosos, Rintel, Banks and Wilson (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article 1121. Qué hizo y qué encontró este estudio
- Pan, Arabzadeh, Cogo and others (2026). Measuring agents in production. ICML 2026. arXiv 2512.04123. arxiv.org
- Niederhoffer, Kellerman, Lee, Liebscher, Rapuano and Hancock (September 2025). AI-generated “workslop” is destroying productivity. Harvard Business Review. BetterUp Labs, one of the authors’ employers, sells coaching. hbr.org
Prácticas relacionadas
- Nombre a un único responsable de la IA Dé a un alto cargo concreto la responsabilidad de la IA: prioridades, presupuesto, riesgos y resultados. Cuando la responsabilidad se comparte, lo habitual es que nadie decida. Hacer primero · Esfuerzo: bajo (días, una persona)
- Mida el tiempo ahorrado por tarea frente a una medición de partida Anote cuánto tarda una tarea y lo bueno que es el resultado antes de añadir la IA. Sin esa cifra de partida no podrá distinguir una mejora real de una esperanza. Hacer primero · Esfuerzo: bajo (días, una persona)
- Rediseñe el proceso de trabajo en lugar de añadirle una herramienta Dar a las personas una herramienta de IA dentro de un proceso que no cambia cambia poco. Vuelva a decidir quién hace cada paso, en qué orden y dónde revisa una persona. Hacer después · Esfuerzo: alto (meses, varios equipos)
- Presupueste para las personas y los procesos, no solo para las herramientas Las licencias son la parte pequeña del costo. Reserve la mayor parte del tiempo y del dinero para la formación, el rediseño del trabajo y el acompañamiento de las personas durante el cambio. Hacer primero · Esfuerzo: bajo (días, una persona)