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Mida por separado la disposición y la resistencia

El personal puede estar entusiasmado con la IA y preocupado por ella a la vez. Pregunte por las dos cosas por separado. Una sola puntuación de “preparación” oculta la preocupación.

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Cuándo Hacer después. Cuando sus primeros usos de la IA ya estén en marcha.
Esfuerzo Medio (semanas, unas pocas personas)
Evidencia Emergente

La fuente principal es una revisión de ideas, no una prueba. Una encuesta que preguntó tres veces a los mismos 301 empleados muestra reacciones positivas y negativas a la IA que conviven. Ningún estudio ha comprobado si medir las dos por separado lleva a mejores implementaciones.

Para
Sectores Todos los sectores
En la guía Grandes empresas

Qué es

Muchas encuestas al personal preguntan cuán preparadas están las personas para la IA y dan un solo número. En su lugar, haga dos grupos de preguntas: qué hace que las personas estén dispuestas y qué las frena. Presente los dos resultados uno al lado del otro y no los junte nunca en uno.

Qué muestra la evidencia

  • La disposición y la resistencia no son opuestos. Una revisión de la investigación sobre disposición y resistencia sostiene que son dos cosas separadas. Una persona puede puntuar alto en las dos. La resistencia también se manifiesta de dos formas: en lo que las personas piensan y en lo que hacen.
  • Las dos reacciones existen en la misma plantilla. En una encuesta que preguntó tres veces a los mismos 301 empleados, las personas que veían las exigencias adicionales de la IA como un reto se volvieron más dispuestas a usarla. Las que veían esas exigencias como obstáculos se volvieron ansiosas y menos dispuestas.
  • Una sola medición no basta. Una revisión de 47 estudios encontró que la preparación se define de muchas formas y casi siempre se mide una sola vez. Su relación con una implementación con éxito sigue sin estar clara.

Un equipo con mucha disposición y mucha resistencia necesita algo distinto de un equipo que puntúa bajo en las dos. El primero necesita que se atiendan sus preocupaciones. El segundo necesita un motivo para interesarse.

Cómo hacerlo

  1. En su encuesta al personal, separe las preguntas sobre la disposición de las preguntas sobre las preocupaciones. Hay cuestionarios breves para las dos. ATAI da puntuaciones separadas de aceptación y de miedo con cinco preguntas.
  2. En las preocupaciones, pregunte por cosas concretas: la seguridad del empleo, la pérdida de competencias, la carga de trabajo adicional, sentirse vigilado, la calidad de la herramienta.
  3. Pregunte por el comportamiento además de por la opinión: ¿las personas usan la herramienta, la evitan o le dan la vuelta?
  4. Presente dos puntuaciones por equipo, más las preocupaciones más frecuentes.
  5. Divida los equipos en cuatro grupos: alto o bajo en cada puntuación. Planifique una respuesta distinta para cada grupo.
  6. Mida antes de la implementación y otra vez durante ella.

Qué medir

  • La disposición y las preocupaciones, como dos puntuaciones separadas por equipo.
  • El uso real frente a la disposición declarada.

Dónde falla

  • Tratar las preocupaciones como un defecto. Algunas preocupaciones son acertadas. Puede que el personal haya visto que la herramienta no sirve para la tarea.
  • Solo encuestas. Las personas no siempre declaran su resistencia. Fíjese en lo que hacen.
  • No hacer nada. Medir las preocupaciones y luego ignorarlas las agrava.

Según el tamaño de la empresa

  • Mediana: basta una encuesta breve y anónima y una conversación en equipo.
  • Mediana-grande y gran empresa: los resultados por equipo importan más que la media de la empresa. Entregue los resultados a los responsables directos con orientaciones sobre qué hacer.

Evaluaciones para esta práctica

Son cuestionarios, pruebas y guías ya existentes que puede usar. Cada tarjeta indica la pregunta que responde, quién la contesta y si puede usarla libremente. Todas las evaluaciones.

Fuentes

  1. Repovš, Drnovšek and Kaše (2019). Change Ready, Resistant, or Both? Exploring the Concepts of Individual Change Readiness and Resistance to Organizational Change. Economic and Business Review, 21(2). Qué hizo y qué encontró este estudio
  2. Chang, Zhang, Cai and Guo (2024). Does AI-Driven Technostress Promote or Hinder Employees’ Artificial Intelligence Adoption Intention? A Moderated Mediation Model of Affective Reactions and Technical Self-Efficacy. Psychology Research and Behavior Management, 17, 413–427. Qué hizo y qué encontró este estudio
  3. Caci, Nyantakyi, Blum, Sonpar, Schultes, Albers and Clack (2025). Organizational readiness for change: A systematic review of the healthcare literature. Implementation Research and Practice, 6. Qué hizo y qué encontró este estudio