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Proteja la seguridad psicológica durante una implementación de IA

Los proyectos de IA pueden hacer que el personal tenga miedo de hablar y no quiera compartir lo que sabe. Diga pronto qué significa la IA para los puestos de trabajo, y consulte a las personas afectadas.

Cuándo Hacer primero. Antes de empezar con la IA, o al empezar.
Esfuerzo Medio (semanas, unas pocas personas)

Dos encuestas que preguntaron tres veces a los mismos empleados encuentran la misma relación, y un tercer programa de encuestas respalda la consulta. Los dos estudios principales son de un mismo equipo de investigación en un solo país, y se basan en las respuestas de los propios empleados. Un experimento de campo encontró la dirección contraria.

Para

Qué es

Proteja a propósito la seguridad psicológica mientras implementa la IA. Seguridad psicológica significa que las personas se sienten capaces de hacer preguntas, plantear problemas y admitir errores sin que se las castigue. Una implementación de IA necesita exactamente eso: el personal tiene que decir dónde se equivoca la herramienta y explicar cómo se hace realmente el trabajo.

Qué muestra la evidencia

  • La adopción de la IA puede reducir la seguridad psicológica. En una encuesta que preguntó tres veces a los mismos 381 empleados, una mayor adopción de la IA en una empresa iba unida a menos seguridad psicológica y, después, a más síntomas de depresión. Donde se percibía a los directivos como éticos, el daño era menor.
  • El miedo lleva a ocultar lo que se sabe. En una encuesta que preguntó tres veces a los mismos 402 empleados, las personas que temían perder su empleo por la IA ocultaban más de lo que sabían a sus compañeros. A los empleados que confiaban en poder aprender a usar la IA les afectaba menos.
  • La consulta y la formación ayudan. Unas encuestas de la OECD en siete países encontraron que formar a los trabajadores y consultarlos sobre la IA iba unido a mejores resultados para ellos.
  • También se ha encontrado lo contrario. En un experimento de campo en una empresa de servicios tecnológicos, se eligieron al azar 42 equipos con 316 empleados, y a algunos se les dio un asistente de IA basado en el conocimiento propio de la empresa. El personal con la herramienta declaró más vínculos con compañeros para compartir conocimiento, no menos. Las respuestas son autodeclaradas, y el estudio es un documento de trabajo. Para qué sirve la herramienta, y si la gente teme por su empleo, puede decidir en qué dirección va.

Cómo hacerlo

  1. Antes de la implementación, diga al personal con claridad para qué es el proyecto y qué significa para sus puestos. Si todavía no lo sabe, dígalo, y diga cuándo lo sabrá.
  2. Consulte a las personas cuyo trabajo va a cambiar antes de cerrar el diseño. En Commonwealth Bank of Australia, el sindicato dijo que el volumen de llamadas estaba subiendo cuando el banco anunció que sustituiría 45 puestos por un bot de voz. Más tarde el banco dijo que su evaluación había sido un “error”.
  3. Forme pronto a las personas. En el estudio anterior, confiar en poder aprender a usar la IA suavizaba el miedo.
  4. Diga si se espera que se use la IA, para que la gente no lo oculte. En cuatro experimentos con 4439 personas, a quienes usaban IA en el trabajo se les juzgó menos competentes y menos motivados.
  5. Haga que sea seguro informar de los errores de la IA. Dé las gracias a quien encuentre uno.
  6. Pida a los directivos que usen ellos mismos las herramientas y que hablen abiertamente de en qué se quedan cortas.
  7. Pregunte por la seguridad psicológica en una encuesta breve antes de la implementación, y otra vez al cabo de unos meses.

Qué medir

  • La seguridad psicológica, con un cuestionario breve publicado, antes y durante la implementación.
  • El número de errores de la IA y de preocupaciones que comunica el personal. Una implementación sin ninguno es una señal de alarma.
  • Cuántas personas hacen la formación.

Dónde falla

  • Tranquilizar con algo que no puede cumplir. Si los puestos van a cambiar o a desaparecer, decir lo contrario destruye la confianza cuando se sabe la verdad.
  • Encuestas sin seguimiento. Preguntar y luego no hacer nada empeora las cosas.

Según el tamaño de la empresa

  • Mediana: el propietario o el director general puede hacer casi todo esto en persona, en reuniones de equipo.
  • Mediana-grande y gran empresa: los responsables directos transmiten el mensaje. Infórmeles primero a ellos, y mida por equipo, no solo en el conjunto de la empresa.

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.

Casos de empresas

Empresas que lo hicieron

Fuentes

  1. Kim, Kim and Lee (2025). The dark side of artificial intelligence adoption: linking artificial intelligence adoption to employee depression via psychological safety and ethical leadership. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1). Qué hizo y qué encontró este estudio
  2. Kim and Kim (2024). How artificial intelligence-induced job insecurity shapes knowledge dynamics: the mitigating role of artificial intelligence self-efficacy. Journal of Innovation & Knowledge, 9(4), 100590. Qué hizo y qué encontró este estudio
  3. Lane, Williams and Broecke (2023). The impact of AI on the workplace: Main findings from the OECD AI surveys of employers and workers. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 288. Qué hizo y qué encontró este estudio
  4. Reif, Larrick and Soll (2025). Evidence of a social evaluation penalty for using AI. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(19), e2426766122. Qué hizo y qué encontró este estudio
  5. Edmondson and Bransby (2023). Psychological Safety Comes of Age: Observed Themes in an Established Literature. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior. doi.org
  6. Büchsenschuss, Koch-Bayram, Biemann and Puranam (2026). The impact of generative AI adoption on organizational networks: evidence from a field experiment. INSEAD Working Paper 2026/01/STR. Not peer-reviewed. sites.insead.edu