Los agentes de IA no son tus 'compañeros de trabajo'

Por James O'Donnell / The Algorithm (MIT Technology Review) · 29 de junio de 2026.

El artículo parte de un experimento mental: imagina que un día llegas a la oficina y te informan que tendrás un nuevo subordinado llamado Alex, que no es una persona sino una herramienta de IA a la que tu empresa, no obstante, ha dado nombre, título y responsabilidades definidas, encuadrándola como un 'empleado'. La pregunta que plantea el autor es si esta forma de presentar la herramienta afecta a cómo trabajamos con ella, y la respuesta, respaldada por investigación empírica, es que sí, y de manera preocupante.

La investigadora Emma Wiles, profesora de gestión empresarial en Boston University, realizó un estudio con 1.261 directivos y managers en el que descubrió que los participantes detectaban un 18% menos de fallos cuando se les decía que el trabajo procedía de un 'empleado de IA agéntico' en lugar de un simple chatbot. El mero cambio de etiqueta, de 'herramienta' a 'empleado', fue suficiente para degradar de forma significativa la calidad de la supervisión humana.

Pero el efecto no se limita a la precisión en la detección de errores. La misma investigación reveló que cuando el agente era presentado como un empleado, los participantes se sentían un 44% más inclinados a escalar el trabajo cuestionable a un superior para que este lo revisara, en lugar de corregirlo ellos mismos. Este comportamiento resulta paradójico: si el objetivo de usar un agente de IA es ahorrar tiempo y aumentar la eficiencia, enmarcarlos como 'empleados' termina generando exactamente el tipo de fricción burocrática que se supone que deben eliminar.

El fenómeno no es un caso aislado de laboratorio. Según el propio estudio de Wiles, casi un tercio de los 1.261 directivos encuestados afirmó que sus empresas ya presentan a los agentes de IA como empleados, y un 23% incluso los incluye en los organigramas corporativos. Esta práctica está siendo impulsada activamente por las grandes compañías tecnológicas: el CEO de Nvidia, Jensen Huang, habló el año pasado de lugares de trabajo poblados de 'humanos digitales'. Desde abril de 2026, Microsoft, OpenAI, Anthropic y Google han lanzado nuevas herramientas orientadas a gestionar equipos de agentes de IA, muchas de las cuales se publicitan explícitamente como 'colegas digitales' con la flexibilidad y la capacidad cognitiva de seres humanos reales.

El autor reconoce que los avances técnicos en IA agéntica no son mero marketing. Los agentes —herramientas de IA programadas para trabajar en un bucle hasta alcanzar un objetivo— han mejorado de forma medible en tareas cada vez más complejas. Pero dar el salto retórico de llamarlos 'compañeros de trabajo' o 'empleados' genera expectativas irreales sobre sus capacidades y perjudica a los empleados humanos que, supuestamente, deben supervisarlos.

Uno de los riesgos más graves que señala el artículo va más allá de la cultura corporativa: a medida que los agentes de IA se integran en la sanidad, la defensa, la educación y la administración pública, crece el peligro de que se conviertan en un lugar conveniente donde depositar la culpa por fallos que en realidad son el producto de decisiones humanas erróneas, incentivos mal diseñados y supervisión deficiente. Como ejemplo, el texto menciona el caso del ataque aéreo sobre una escuela de niñas en Irán, que inicialmente fue atribuido popularmente al modelo Claude de Anthropic, cuando todas las evidencias apuntaban a una cascada de errores humanos.

Daron Acemoglu, economista del MIT y premio Nobel de Economía en 2024, que investiga el impacto de la IA en la economía, es rotundo al respecto: 'Los agentes de IA ahora mismo se están comercializando como cosas que pueden reemplazar a los humanos, y creo que eso es simplemente una proposición perdedora. En cambio, deberían optimizarse para que puedan mejorar las capacidades humanas, que no es lo que han sido hasta el momento'.

Como alternativa, el artículo cita un estudio en curso en Stanford en el que investigadores presentaron información sobre qué tareas podría realizar la IA a 1.500 trabajadores distribuidos en 104 puestos de trabajo distintos, preguntándoles después qué sería más útil y productivo para ellos en la práctica. Los resultados son reveladores: los trabajadores sí querían automatización en determinadas áreas —por ejemplo, los auxiliares jurídicos consideraron que la IA podría ayudar a garantizar que se avanzaba adecuadamente en todos los casos abiertos—, pero con frecuencia las tareas que los expertos tecnológicos consideraban más adecuadas para la IA —como verificar la solvencia crediticia de clientes para los comerciales— eran precisamente las que los propios trabajadores decían que no querían ni necesitaban que un agente realizara.

El artículo concluye volviendo a la metáfora de Alex: llamar 'empleado' a un agente de IA es un ejercicio de branding, no una descripción de sus capacidades reales. No convierte a la herramienta en más apta para el trabajo, y según la investigación de Wiles, sí convierte a los humanos que la rodean en peores en el suyo. Son los humanos quienes poseen la agencia que la IA intenta replicar, y merecen un marco de trabajo que no los perjudique.