Inteligencias generativas, trabajos aumentados y subjetividades en juego: el nuevo rostro del rendimiento

Por: Dr. Jorge Alberto Hidalgo Toledo, Human & Nonhuman Communication Lab, Facultad de Comunicación, Universidad Anáhuac México

Cuando el rendimiento deja de ser sólo productividad

Pocas veces un informe técnico logra, sin proponérselo del todo, ser un espejo nítido de nuestra época. El documento publicado en noviembre de 2024 por el World Economic Forum y PwC —Leveraging Generative AI for Job Augmentation and Workforce Productivity— es uno de esos textos que, más allá de cifras y frameworks, deja entrever algo más hondo: un cambio de paradigma en la forma en que concebimos el trabajo, la productividad, la innovación… y la humanidad misma.

A primera vista, el informe parece optimista: GenAI no desplaza empleos, los aumenta. Automatiza tareas, libera tiempo, mejora procesos. Pero detrás de cada hallazgo técnico late una pregunta no dicha: ¿qué tipo de trabajadores, de organizaciones, de vínculos y de sentido estamos produciendo en esta nueva fase del capitalismo algorítmico?

I. De la automatización a la aumentación

¿Qué significa “aumentar” un trabajo?

El informe traza con claridad una distinción crucial: mientras que la automatización sustituye tareas humanas, la “job augmentation” las complementa. GenAI se presenta como una tecnología colaborativa, que asiste sin reemplazar. Pero habría que matizar: ¿realmente se trata de una colaboración entre iguales? ¿O estamos construyendo un nuevo modelo de subordinación afectiva-tecnológica?

La aumentación no es neutral: redefine qué tareas son valiosas, qué habilidades son deseables, qué cuerpos son prescindibles. La promesa de liberar tiempo para “tareas creativas y de mayor valor” puede esconder una lógica productivista que traduce todo en output y eficiencia. ¿Qué pasa con las zonas improductivas del trabajo, con el silencio, la pausa, la improvisación?

Como señalaba Richard Sennett, el capitalismo moderno ha debilitado la artesanía del hacer bien las cosas por el solo hecho de hacerlas bien. ¿No corremos el riesgo de que la IA extienda esa lógica al terreno de lo cognitivo y lo emocional?

II. Productividad aumentada: ¿para quién, cómo, a qué costo?

El informe reconoce con lucidez que los beneficios de la GenAI no son lineales ni universales. Varían por industria, por región, por nivel de habilidades. Mientras los sectores tecnológicos y financieros están más expuestos a automatización, la salud y la educación podrían beneficiarse más de la colaboración híbrida.

Pero aquí emerge una tensión profunda: la brecha no es sólo económica, sino antropológica. ¿Estamos creando un sistema donde el acceso a productividad aumentada depende de la alfabetización algorítmica y del capital cultural digital? ¿Qué sucede con quienes no pueden o no quieren integrarse a este nuevo orden?

El texto también admite una preocupación ética: muchas organizaciones aún no saben qué hacer con el tiempo liberado por la IA. La paradoja es cruel: liberamos a las personas de tareas repetitivas, pero no sabemos para qué liberarlas.

El trabajo deja de ser un espacio de construcción de identidad y pasa a ser una función dentro de un sistema que mide cada gesto en unidades de valor. Como apuntaba Simone Weil, “el trabajo es el único lugar donde el alma y el cuerpo se encuentran todos los días”. ¿Estamos trivializando ese encuentro?

III. Confianza: el nuevo capital simbólico

El informe identifica dos ejes críticos para el futuro cercano: la calidad de la tecnología y la confianza en ella. Aquí se despliega una cartografía de escenarios posibles: desde el optimismo ciego hasta la resistencia escéptica. Lo revelador no es sólo la variedad de posibilidades, sino el hecho de que el verdadero reto ya no es técnico, sino psicológico, cultural y relacional.

Los datos muestran que sólo el 12% de los trabajadores usaban GenAI a diario en 2024. Las razones: miedo, desconocimiento, falta de habilidades, escepticismo ético. La confianza no se construye con prompts, sino con sentido.

Por eso resulta tan significativo que las organizaciones pioneras hayan enfatizado la necesidad de acompañar la implementación con formación, cambio cultural y liderazgo empático. No basta con enseñar a usar GenAI; hay que enseñar a convivir con ella.

Aquí el informe se vuelve profundamente humano: lo más difícil no es implementar la IA, sino cuidar el vínculo entre trabajadores, roles y futuro. Es decir, cuidar la subjetividad.

IV. El marco de acción: entre el control y el cuidado

El documento propone un marco de dos grandes pilares: Enable y Engage. El primero habla de estrategia, infraestructura y gobernanza. El segundo, de cultura, formación y gestión de casos de uso. Es una arquitectura lógica, clara, útil. Pero debajo de esa estructura laten las preguntas de siempre: ¿qué tipo de subjetividad produce este nuevo orden? ¿Qué valores lo sustentan? ¿Qué sentido le damos al trabajo cuando su sentido se ve mediado por una interfaz?

El informe enfatiza algo crucial: los trabajadores no se resisten por ignorancia, sino por falta de escucha. Donde la implementación fue más exitosa, hubo diálogo, respeto por el ritmo humano, posibilidad de experimentar sin miedo. Los equipos que mejor respondieron fueron los que no fueron forzados a rendir más, sino invitados a imaginar distinto.

V. Más allá del rendimiento

El hallazgo más hondo del informe es tácito: el futuro de la IA en el trabajo dependerá menos de la tecnología y más de la forma en que redefinamos lo humano. En este sentido, el informe no sólo habla de GenAI, sino de nosotros: de nuestras expectativas, miedos, deseos y formas de nombrar lo valioso.

Se abre así un nuevo horizonte ético: no el de prohibir o adorar la tecnología, sino el de acompañarla críticamente, con un pie en la técnica y otro en la vida. Aceptar que la IA puede ayudarnos a ser más eficientes, pero que la plenitud no se mide en eficiencia.

Y entonces, si el trabajo ya no es sólo lo que hacemos, sino lo que hacemos de nosotros al trabajar con máquinas… ¿qué tipo de humanidad estamos modelando en esta nueva alianza?