El segundo trabajo invisible de tus expertos en IA

En casi todas las familias hay alguien a quien le toca configurar el celular de la abuela, recuperar la contraseña del banco y explicar, por tercera vez, cómo se reenvía un mensaje de WhatsApp. Nadie lo nombró para el puesto. Simplemente fue el primero que supo hacerlo.

La IA creó su equivalente en la oficina. Es la persona que sabe por qué el chatbot se inventó una fuente, cómo sacarle algo útil a Copilot y qué prompt convierte media hora de trabajo en cinco minutos. Al poco tiempo adquiere otra habilidad: responder las preguntas de todos los demás. Su puesto no cambia. Su agenda, sí.

Es posible que buena parte de la adopción de la IA en las empresas esté ocurriendo así. La capacitación formal tiene su lugar, pero mucho del aprendizaje realmente útil sucede cuando alguien escribe por Teams, voltea hacia el compañero de al lado o le pregunta a quien ya cometió el error que está a punto de cometer. Las empresas suelen contabilizar todo esto como "adopción". Rara vez como trabajo.

Nuestro estudio sobre el "Panorama del bienestar en las empresas 2027" encontró que el 55% que usa herramientas de IA con regularidad, y un 23% del total, ayuda activamente a otras personas de su equipo a aprender a usarlas. Casi una cuarta parte de la fuerza laboral encuestada trabajando, en mayor o menor medida, como capacitadores informales. 

Entre quienes más dominan la IA, la proporción se dispara: el 79% les enseña a sus compañeros, además de hacer su propio trabajo. En México, el 81%.

La productividad tiene letra chiquita cuando hablamos de IA

La IA iba a quitar trabajo. Para una parte importante del personal parece haber agregado más.

Nuestro reporte clasifica a los encuestados con una puntuación de dominio de la IA, construida a partir del uso, la confianza en la tecnología y su integración en el trabajo diario. En la parte alta están los "pioneros", los cuales usan estas herramientas como parte central de su trabajo. Les siguen las personas que ya usan la IA y los principiantes. Ojo: son segmentos de nuestra investigación, no una evaluación objetiva de las capacidades técnicas de cada persona.

Las diferencias entre grupos son llamativas. El 44% de los "pioneros" en México afirma que la IA aumentó su carga de trabajo, frente al 15% de los principiantes. Este grupo también son quienes más reportan síntomas diarios de burnout (24%, frente al 16% de los principiantes).

Sería fácil concluir que dominar la IA provoca burnout. Los datos no necesariamente están diciendo eso. Pero la coincidencia merece atención: quienes más dicen que su trabajo aumentó son también quienes les están enseñando a los demás a usar la IA.

El mecanismo no es difícil de imaginar. Una herramienta puede acelerar una tarea y, aun así, generar trabajo a su alrededor: revisar resultados, probar nuevas aplicaciones, rediseñar procesos, decidir qué vale la pena automatizar. Y por supuesto, rescatar a alguien cuando un prompt produce un disparate cinco minutos antes de una junta. Alguien tiene que averiguar todo eso primero, y a quien lo averigua primero suelen preguntarle una segunda vez.

No es un fenómeno nuevo. Quien domina Excel termina convertido en el soporte técnico extraoficial de todas las hojas de cálculo. Quien habla inglés con soltura acaba revisando cualquier correo que vaya a la oficina de Nueva York. La IA está creando una versión más rápida del mismo problema: la competencia atrae trabajo.

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Ser indispensable tiene sus ventajas

Los pioneros no son simplemente un grupo de entusiastas agotados. Su familiaridad con la tecnología coincide con una mayor sensación de seguridad laboral. El 69% dice que la suya mejoró respecto al año anterio. Ser la persona a la que todos acuden puede hacerle bien a una carrera. No necesariamente a una agenda.

Fuera de ese grupo, el ambiente es menos tranquilo, sobre todo entre los más jóvenes. Según una encuesta del Pew Research Center en 37 países, el 51% de los mexicanos de 18 a 34 años cree que la IA reducirá el número de empleos durante las próximas dos décadas, frente al 30% de los mayores de 50. Por eso, cuando la mitad de los jóvenes anticipa menos empleos, ser la persona que les enseña a los demás puede funcionar como una especie de seguro.

El 87% de los colaboradores/as que se sienten preparados para trabajar con la IA también se sienten resilientes y capaces de adaptarse al ritmo de los cambios en su organización, en comparación con el 45 % de quienes no lo están.

Panorama del Bienestar en las Empresas 2027

Además, los pioneros parecen estar mejor equipados. El 67% se siente preparado para trabajar con IA, frente al 19% de los principiantes, y la diferencia sigue de cerca quién recibió tiempo y apoyo para aprender. Eso vuelve más interesante el dato de la carga de trabajo.  Quienes están en la primera línea de la adopción no están bajo presión porque nadie los haya ayudado; probablemente sean de las personas mejor preparadas de la empresa para el cambio. Pero estar mejor preparado no hace desaparecer el trabajo adicional.

El programa de capacitación que nadie diseñó

Las empresas suelen imaginar la adopción de la IA de forma bastante ordenada: la organización compra la herramienta, reparte licencias, imparte algunos cursos y la productividad mejora. Fin. La realidad suele ser un poco más desordenada.

Cuando termina la capacitación oficial, alguien tiene que traducir las instrucciones generales a la realidad de cada equipo. ¿Qué significa usar bien la IA en Finanzas? ¿Qué puede automatizar Marketing? ¿Cómo operaciones puede utilizar nuevas herramientas? ¿Qué resultados exigen siempre revisión humana? ¿Es peligroso subir este documento? ¿Por qué la herramienta que ayer funcionaba perfecto hoy parece haber olvidado cómo hacer su trabajo? Son preguntas demasiado específicas para un curso general y demasiado frecuentes para convertirse siempre en un ticket a TI. Así que viajan de lado, de compañero a compañero.

Eso tiene ventajas. El aprendizaje entre pares es rápido, contextual y barato. Pero "barato" se convierte con facilidad en "gratis", al menos en la hoja de cálculo donde se reparte la capacidad del equipo. 

Los colaboradores/as de empresas con una política sobre IA clara y bien comunicada indican que su resiliencia es casi el doble que la de quienes no saben si su organización tiene alguna: el 77 frente al 39 %

Panorama del Bienestar en las Empresas 2027

Una empresa puede creer que le entregó a alguien una herramienta de productividad cuando en la práctica, le asignó dos trabajos: hacer el suyo con IA y ayudar a los demás a descubrir cómo hacer el de ellos. Un capacitador oficial tiene tiempo asignado para capacitar. Un experto informal en IA simplemente recibe más mensajes. El error está en confundir conocimiento con capacidad disponible.

Hay además un sesgo que juega en contra de los más entusiastas. En ocho estudios con más de 2,400 participantes, Jae Yun Kim y Aaron Kay, de la Universidad Duke, y sus coautores encontraron que la gente considera más aceptable pedirle trabajo extra no pagado a alguien que parece apasionado por lo que hace. La lógica implícita es cómoda: de todos modos lo habría hecho por gusto. El colega que disfruta explicando prompts encaja demasiado bien en esa descripción.

En México, ese segundo trabajo tiene también un ángulo normativo. La NOM-035 considera parte de un entorno organizacional favorable la definición precisa de responsabilidades y una distribución adecuada de las cargas de trabajo; un rol que nadie definió y una carga que nadie mide no encajan bien en ninguna de las dos. Y la reforma a la Ley Federal del Trabajo, que reduce la jornada de forma gradual a partir de 2027, obliga a registrar electrónicamente su inicio y su fin. No dice nada de lo que ocurre en medio.

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Hay que hacer visible ese segundo trabajo

La solución está en impedir que los más avanzados ayuden a sus compañeros. 

Durante una transformación tecnológica pueden ser uno de los recursos más valiosos de la empresa. Precisamente por eso conviene gestionarlos como tal, y no darlos por sentados, porque la generosidad tampoco es inagotable. Mark Bolino, de la Universidad de Oklahoma, y sus coautores describieron la "fatiga de ciudadanía": el desgaste de quienes ayudan más allá de lo que exige su puesto. El vínculo entre ayudar y agotarse es más fuerte cuando las personas sienten poco respaldo de su organización, y la fatiga termina reduciendo la ayuda que ofrecen después. Un champion agotado no avisa; simplemente deja de contestar los mensajes.

Tres decisiones ayudan a evitarlo:

• Pon esa tarea en la planeación. Si un equipo depende de unas cuantas personas para extender las habilidades de IA, esa labor debería aparecer en la planeación de capacidad, con tiempo protegido en lugar de encajado entre otras responsabilidades y con metas ajustadas en consecuencia.
• Convierte las preguntas repetidas en documentación. Una guía compartida evita que la misma persona resuelva por octava vez el mismo problema.
• Reparte la función. El objetivo es extender el conocimiento, no crear un pequeño grupo de personas que sean las únicas que saben cómo funciona la máquina.

Lo último importa porque la desigualdad en el aprendizaje ya es considerable: solo el 18% de los principiantes dice haber tenido tiempo y apoyo para aprender, frente al 73% de los "pioneros". 

Depender indefinidamente de expertos informales puede perpetuar esa brecha. Quienes ya se sienten seguros mejoran todavía más porque trabajan con la tecnología todo el día; quienes dudan siguen dependiendo de quienes saben más. Un buen programa de champions debería, paradójicamente, lograr que sus champions sean cada vez menos indispensables.

También hay una cuestión de retención. Para los pioneros, el bienestar no es un extra: el 87% consideraría dejar una empresa que no le diera importancia al bienestar de sus empleados. Del otro lado del escritorio, el 62% de los líderes de RR. HH. se dice preocupado por perder colaboradores con habilidades de IA. México agrega un matiz: aquí, el grupo más dispuesto a irse no son los pioneros (85%), sino los usuarios intermedios (91%), justo quienes están aprendiendo de ellos y podrían convertirse en la siguiente generación de champions. Son intenciones declaradas, no renuncias reales. Pero sugieren que el riesgo no está solo en quien enseña, sino también en quien aprende.

Por ahora, muchas organizaciones se benefician de una cantidad considerable de "trabajo invisible" mientras sus empleados se enseñan unos a otros a moverse en un entorno cada vez más atravesado por la IA. Es una buena noticia para la adopción. Algo menos para la carga de trabajo.

Las empresas que gestionen mejor esta transición no serán las que encuentren a sus mayores entusiastas y manden a todo el mundo a preguntarles. Serán las que reconozcan el trabajo que esas personas ya hacen. A quien le configura el celular a la abuela nadie le pide, además, que cumpla una cuota de ventas. A su equivalente en la oficina, todos los días.

El entusiasmo no cuesta nada. El tiempo de quien lo tiene, sí.

El bienestar no es un extra en la era del IA

También hay una cuestión de retención. Para los pioneros, el bienestar laboral no es un extra: el 87% consideraría dejar una empresa que no le diera importancia al bienestar de sus empleados.  Del otro lado del escritorio, el 62% de los líderes de RR. HH. se dice preocupado por perder colaboradores con habilidades de IA. 

México agrega un matiz: aquí, el grupo más dispuesto a irse no son los pioneros (85%), sino los usuarios intermedios (91%), justo quienes están aprendiendo de ellos y podrían convertirse en la siguiente generación de champions. Son intenciones declaradas, no renuncias reales. Pero sugieren que el riesgo no está solo en quien enseña, sino también en quien aprende.

Ahí entra una estrategia de bienestar, no como premio de consolación, sino como parte de la infraestructura. Si la fatiga de quien ayuda crece cuando siente poco respaldo de su organización, el apoyo visible importa. 

Wellhub reúne en una sola membresía gimnasios, estudios, clases, terapia en línea, mindfulness, nutrición y sueño, con opciones que caben en los huecos de una jornada real: una clase a la hora de la comida o diez minutos entre dos juntas. Y como el jefe tiene el mismo beneficio que su equipo, usarlo a la vista de todos funciona como permiso. 

Los datos apuntan en esa dirección: el 76% de los empleados de empresas con Wellhub dice poder adaptarse al ritmo de los cambios en el trabajo, frente al 57% de quienes tienen otro programa, y el 71% afirma que el bienestar está integrado de verdad en la operación de su empresa, frente al 32%. Para el colega que pasa media jornada resolviendo dudas de IA, esa diferencia no es un lujo. Es lo que le permite seguir contestando los mensajes.

Por ahora, muchas organizaciones se benefician de una cantidad considerable de trabajo invisible mientras sus empleados se enseñan unos a otros a moverse en un entorno cada vez más atravesado por la IA. Es una buena noticia para la adopción. Algo menos para la carga de trabajo.

Las empresas que gestionen mejor esta transición no serán las que encuentren a sus mayores entusiastas y manden a todo el mundo a preguntarles. Serán las que reconozcan el trabajo que esas personas ya hacen. A quien le configura el celular a la abuela nadie le pide, además, que cumpla una cuota de ventas. A su equivalente en la oficina, todos los días.

El entusiasmo no cuesta nada. El tiempo de quien lo tiene, sí.