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por @ValeraMariscal, management, psicología, gamificación, innovación
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Religiosidad e Inteligencia Artificial

Posted on 28/05/2026 By

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Vintage balance scale with computer chip on one side and glowing dove on the other
Vintage balance scale with computer chip on one side and glowing dove on the other

Un estudio reciente con más de 1,400 participantes de Chile y Estados Unidos indica que las personas con mayor religiosidad tienden a mostrar actitudes más precavidas hacia la IA y tendencia a percibirla como amenaza.

El Papa León XIV nos invita a la reflexión sobre la inteligencia artificial en el capítulo tercero de su reciente encíclica  «Magnifica humanitas». En ella propone el compromiso que equilibre la profundización en la investigación científica, con el ejercicio del discernimiento moral y espiritual. Recuerda que, aunque la IA puede ser una valiosa ayuda, al mismo tiempo requiere un enfoque «prudente y cauteloso». Así mismo, apela a que los desarrolladores y autores actúen con la debida responsabilidad y transparencia hacia la comunidad de usuarios.

Con una cercana coincidencia en el tiempo ha sido publicado un artículo sobre dos estudios realizados en Chile y Estados Unidos, que revelan que existe una conexión significativa entre las creencias religiosas de las personas y sus actitudes hacia la IA.

En dicha investigación se analizaron las opiniones de más de 1,400 personas en Chile y Estados Unidos, y que mostraron un patrón consistente: aquellas personas que presentan mayor religiosidad muestran niveles más altos de ansiedad y percepciones negativas hacia las tecnologías de inteligencia artificial.

Los investigadores profundizaron en los mecanismos psicológicos subyacentes y encontraron tres factores clave que explican esta relación:

  1. la aversión a «jugar a ser Dios»,
  2. las creencias sobre la creación a imagen divina,
  3. y las actitudes morales conservadoras hacia la interferencia con la naturaleza.

Más allá de la tecnología: una cuestión de valores

Lo que hace este estudio particularmente relevante es que demuestra cómo nuestras actitudes hacia las nuevas tecnologías no se basan únicamente en consideraciones técnicas o prácticas. Nuestros marcos de valores más profundos, incluyendo nuestras creencias espirituales y concepciones sobre el orden natural, influyen significativamente en cómo percibimos y adoptamos innovaciones como la IA.

Implicaciones para el futuro

Estos hallazgos tienen consecuencias importantes para desarrolladores, empresas y políticos que buscan implementar tecnologías de IA de manera exitosa. Comprender y respetar estas perspectivas diversas será fundamental para construir un futuro tecnológico verdaderamente inclusivo, donde las preocupaciones legítimas basadas en valores religiosos sean consideradas en el diseño y despliegue de sistemas inteligentes.

Como termina diciendo el Papa León XIV en el capítulo de su enciclica: «El tiempo de la IA no escapa a esta regla: la construcción de Babel o la de Jerusalén comienza en cada uno de nosotros.»

Rodriguez, Cristian.G., Vishkin, Allon., & Bigman, Yochanan.E. (2026). God or the machine? Personal religiosity and negative attitudes to AI.. Technology, Mind, and Behavior, 7(1), 17–31. https://doi.org/10.1037/tmb0000187

León XIV, Papa. (2026, 15 de mayo). Magnifica humanitas [Carta encíclica]. El Vaticano. https://www.vatican.va/content/leo-xiv/es/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html#La_inteligencia_artificial

Los robots más empáticos son mejores para trabajar con humanos.

Posted on 27/05/2026 By

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La clave para la colaboración entre humanos y robots en el trabajo está tanto en eficiencia técnica, como en la capacidad de los robots para generar confianza.

Estos hallazgos sugieren que invertir en diseño empático de robots favorece la adopción tecnológica y reduce la resistencia al cambio en entornos laborales.

A medida que la automatización avanza, no basta con crear robots más inteligentes; necesitamos robots en los que los humanos confíen como compañeros.

Los robots que «entienden» las emociones generan 40% más confianza laboral

La revolución robótica en las empresas se enfrenta un desafío inesperado: no es suficiente que los robots sean eficientes, también deben ser cercanos y confiables desde la perspectiva humana. Un nuevo estudio científico* arroja luz sobre cómo lograr esta confianza.

La empatía artificial marca la diferencia

En las diversas investigaciones se ha descubierto que los robots capaces de demostrar «perspectiva humana» —es decir, mostrar que comprenden el punto de vista humano— generan niveles significativamente mayores de confianza entre los trabajadores. Esta capacidad empática artificial, combinada con características antropomórficas como expresiones faciales o movimientos naturales, transforma la percepción que tenemos de las máquinas.

El estudio utilizó simulaciones industriales para medir las reacciones de los participantes ante diferentes tipos de robots. Los resultados fueron contundentes: aquellos robots que exhibían comportamientos más «humanos» no solo generaban mayor confianza, sino que también facilitaban la colaboración efectiva.

Implicaciones para el futuro laboral

Estos resultados hacen que pensemos bien en la implementación robótica en entornos laborales. No se trata solo de programar máquinas más inteligentes, sino de diseñar compañeros artificiales que los humanos puedan aceptar emocionalmente.

Para los diseñadores de tecnología robótica es una llamada de atetnción más sobre la importancia de trabajar desde el inicio con equipos multidisciplinares que incluyan expertos en personas y sus emociones, como son los profesionales de la psicología.

Para las empresas, esto significa plantear bien sus estrategias de automatización. Invertir en robots empáticos ayudara a acelerar la adopción tecnológica, a reducir la resistencia al cambio y crear entornos de trabajo híbridos más eficaces.

La confianza, ese elemento tan humano, se convierte así en el puente hacia una convivencia exitosa con nuestros futuros colegas robóticos.

Ahora la pregunta es: ¿Tiene tu empresa en cuenta estos aspectos humanos en su estrategia de automatización?

  • *Wittmann, Maximilian., Xie, Runjie., Kirchner-Krath, Jeanine., & Morschheuser, Benedikt. (2026). Fostering trust in human-robot interaction via perspective-taking and anthropomorphism: an empirical study in an industrial simulation game. International Journal of Human-Computer Studies, 212, 103807. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2026.103807

IAG, los procesos se liberan de los recursos

Posted on 05/05/2026 By

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Los procesos están al servicio de los objetivos, pero son esclavos de los recursos. Con esta afirmación pretendo resumir una de las tensiones más constantes en cualquier organización: querer crecer o innovar más, pero hacerlo con tiempo, talento y presupuesto limitados. Así, las organizaciones diseñan los procesos para hacer posible un objetivo, pero en la práctica, su alcance viene lastrado, o incluso encadenado, por los recursos disponibles. Sin embargo, en el nuevo escenario, la inteligencia artificial generativa (IAG) está cambiando esta ecuación.

Durante décadas, mejorar un proceso significaba casi siempre elegir entre dos opciones: añadir recursos o adaptarse a los límites. En la actualidad, la IAG permite rediseñar el proceso para que parte del trabajo cognitivo se acelere, se simplifique o incluso desaparezca. Eso no elimina la necesidad de personas pero cambia cambia qué hacen, cómo lo hacen y en qué aportan más valor. Cuando una organización puede redactar, sintetizar, clasificar, responder y analizar en minutos lo que antes requería horas, el debate deja de ser tecnológico y pasa a ser estratégico.

Eso obliga a repensar el trabajo, el liderazgo y la forma en que las empresas convierten recursos en resultados. Y pone en primer plano una idea incómoda pero real: si no se rediseñan los procesos, la IAG solo acelerará las viejas inercias. Sin embargo, con el enfoque adecuado, la IAG permite ampliar el límite de lo posible de forma exponencial, y ello, sin necesariamente tener que incorporar más personas o más presupuesto.

Qué aporta la IAG

La IAG no “automatiza la empresa” por sí sola. Lo que hace es ampliar la capacidad de trabajo cognitivo: genera borradores, resume documentos, clasifica información, propone opciones, redacta versiones iniciales y ayuda a responder con más rapidez y consistencia.

McKinsey estima que la IA generativa puede automatizar una parte muy relevante de las actividades de trabajo actuales y aportar valor significativo en funciones como atención al cliente, marketing y ventas, desarrollo de software o conocimiento interno. Eso significa que muchos procesos pueden pasar de ser lineales y lentos a ser más fluidos, escalables y personalizables.

Qué cambia para la dirección

Para los directivos, la implicación es profunda: ya no basta con gestionar procesos existentes; hay que rediseñarlos. La IA no debe añadirse al final como un parche, sino al principio como una palanca para repensar qué se hace, quién lo hace y con qué nivel de supervisión.

Ese cambio transforma el rol directivo. El líder deja de ser solo un garante de cumplimiento y pasa a ser un arquitecto de capacidad organizativa. Su trabajo consiste en decidir dónde la IA aporta valor, dónde el juicio humano sigue siendo imprescindible y qué riesgos no conviene delegar a un modelo.

Nuevas habilidades

La IAG no reduce la importancia de las personas; la desplaza hacia competencias más exigentes. El nuevo valor estará en saber formular buenas preguntas, validar respuestas, detectar errores, interpretar contexto y convertir información abundante en decisión útil.

Entre las habilidades que se necesitarían están:

  • Alfabetización en IA y comprensión práctica de sus límites.
  • Pensamiento crítico y capacidad de validación.
  • Diseño de prompts y contextualización.
  • Criterio estratégico para priorizar.
  • Liderazgo del cambio y comunicación clara con los equipos.

La dimensión psicológica

En este contexto, es donde la psicología de las organizaciones y las ciencias del comportamiento son especialmente útiles. Edgar Schein defendió que la cultura organiza cómo se interpreta el cambio, qué se considera legítimo y cómo se aprende dentro de una empresa. Amy Edmondson, por su parte, ha demostrado que los equipos rinden mejor cuando existe seguridad psicológica, es decir, cuando las personas pueden preguntar, equivocarse y aprender sin miedo a ser penalizadas.

En una transformación con IAG, esa dimensión es crítica. Muchas resistencias no nacen del rechazo a la innovación, sino del miedo a perder relevancia, autonomía o identidad profesional. Por eso la adaptación no puede limitarse a instalar herramientas: debe incluir acompañamiento, formación, narrativa y espacios de confianza.

La prioridad no debería ser “usar IA en todo”, sino identificar procesos concretos donde el impacto sea alto y el riesgo controlable. Conviene empezar por tareas repetitivas, intensivas en texto, con mucha revisión manual o con cuellos de botella claros.

Una hoja de ruta razonable puede ser esta:

FaseQué hacerObjetivo
1. DiagnósticoMapear procesos y tareas repetitivasDetectar dónde se pierde más tiempo 
2. PilotosProbar casos de uso de bajo riesgoAprender rápido sin comprometer la operación 
3. RediseñoReplantear el flujo de trabajoIntegrar IA y juicio humano en un mismo proceso 
4. EscaladoFormar, medir y gobernarExtender lo que funciona con criterios claros 
5. CulturaTrabajar la seguridad psicológicaFacilitar adopción real y sostenida 

La pregunta relevante ya no es si la IAG va a entrar en las organizaciones, sino cómo va a cambiar la forma de trabajar, decidir y liderar. Las empresas que más valor obtendrán no serán las que antes adopten más herramientas, sino las que mejor rediseñen sus procesos y acompañen a las personas en el cambio.

En ese sentido, la IAG no sustituye la mirada humana: la vuelve más necesaria. Y ahí la psicología organizacional no es un complemento blando, sino una pieza estratégica para que la tecnología se traduzca en productividad, aprendizaje y confianza.

Referencias

  • Edmondson, A. C. (2019). The fearless organization: Creating psychological safety in the workplace for learning, innovation, and growth. Wiley.
  • McKinsey & Company. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.
  • McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024.
  • Schein, E. H. (2010). Organizational culture and leadership (4th ed.). Jossey-Bass.
  • Smith, J., & Jones, M. (2024). IAG, recursos, procesos y demandas a la psicología [Documento interno no publicado].

Management en 2026: liderazgo ante el despliegue de la IA

Posted on 04/05/2026 By

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¿Qué revelan los informes estratégicos sobre la nueva relación entre directivos y tecnología? Claves para el desarrollo de la alta gestión.

En el panorama tecnológico actual, hemos dejado atrás la etapa de fascinación inicial por la generación de contenido. Si 2025 fue el año en que aprendimos a confiar en una «IA que actúa», este 2026 se define por la Orquestación Multiagente. Según los últimos informes de Gartner y el Foro Económico Mundial, la autonomía ya no es un fenómeno individual de una sola herramienta, sino un proceso sistémico.

Cuando hablamos de autonomía sistémica, nos referimos a que la IA ya no funciona como un asistente aislado y particular al que le pides una tarea, sino como una red que opera en toda la organización. Es decir, que los procesos de negocio se ejecutan de forma que la información viaja entre distintas inteligencias (humana y artificial) de forma natural. Por ejemplo, en una cadena de suministro, un agente de inventario puede detectar una falta de stock y, automáticamente, negociar con el agente de un proveedor y solicitar la aprobación de un agente financiero, notificando al manager humano solo cuando el acuerdo estratégico está listo para su firma.

1. La frontera tecnológica: Sistemas Multiagente y la infraestructura del futuro

La gran evolución que estamos viviendo es el paso de los agentes aislados a los Sistemas Multiagente (MAS). Ya no dependemos de un único chat de apoyo; ahora gestionamos ecosistemas de agentes especializados que colaboran entre sí. Esta colaboración permite resolver problemas de negocio complejos sin la necesidad de una intervención humana constante en los pasos intermedios.

Para sostener esto, las organizaciones están adoptando la IA Federada y Multi-modelo. Como bien señala el CTO de Zoom este año, la capacidad de adaptación de una empresa hoy depende de no atarse a un solo proveedor como OpenAI o Anthropic. La infraestructura moderna implica combinar lo mejor de cada modelo para optimizar costes y, sobre todo, precisión. A esto se suman los DSLMs (Domain Specific Language Models): modelos entrenados específicamente en áreas como el derecho, la medicina o la ingeniería. Al estar especializados, estos sistemas logran reducir drásticamente las alucinaciones o errores informativos, y por tanto, aportan una base técnica mucho más fiable para la toma de decisiones directivas.

2. El nuevo rol del directivo: De gestor a «Sintetizador»

El Foro Económico Mundial estima que para 2030 se habrán creado millones de nuevos roles, pero para quienes hoy ocupan puestos de responsabilidad, el cambio principal radica en la gestión de inteligencias – Intelligence Curation -. Este concepto implica que el valor del manager ya no está en su capacidad para producir datos o informes, sino en su criterio para seleccionar, validar y dar sentido a la inmensa cantidad de inteligencia que producen las máquinas. El directivo actúa como un filtro de calidad y un guardián del propósito corporativo.

Dentro de este nuevo paradigma, destacan tres competencias fundamentales:

  • Sintetización Estratégica: En 2026, la IA puede realizar en minutos análisis que antes requerían semanas de trabajo de consultoría. El rol del líder ya no es supervisar el tiempo invertido, sino la coherencia de la estrategia resultante. Su labor es unir los puntos y asegurar que los resultados de la IA se alineen con la visión a largo plazo.
  • Liderazgo de Arquitectura Humana: Gartner propone que los líderes actúen como arquitectos sociales. Su misión es diseñar cómo interactúan las personas con los agentes tecnológicos, asegurando que la automatización no erosione la cultura de la empresa ni el sentido de pertenencia de los empleados.
  • Gestión de la Verdad (Digital Provenance): Ante la avalancha de contenido sintético, el manager debe ser el garante de la autenticidad. Saber distinguir qué información es real y asegurar procesos éticos es hoy una prioridad de cumplimiento.

3. Psicología en el trabajo: El fin del «trabajo sobre el trabajo»

Uno de los cambios más profundos de este año es la práctica eliminación de lo que se ha denominado el «trabajo sobre el trabajo». Este término se refiere a todas esas actividades burocráticas y accesorias que no aportan valor real pero consumen el 60% de nuestra jornada: buscar documentos, resumir reuniones para quienes no asistieron, agendar citas o perseguir aprobaciones por email.

Al delegar esta carga en la IA agéntica, nos enfrentamos a un fenómeno dual.

  • Por un lado, hay un potencial aumento de la creatividad, ya que el profesional recupera tiempo para el pensamiento profundo y la resolución de problemas complejos.
  • Por otro lado, surge la fatiga por aceleración: la velocidad a la que la IA entrega resultados puede resultar abrumadora.

Por ello, las organizaciones líderes están implementando el Diseño de Entornos de Seguridad Cognitiva, que son protocolos que protegen los tiempos de desconexión y fomentan la «agilidad cognitiva», asegurando que el equipo se sienta amplificado por la tecnología y no reemplazado por ella.

4. El factor económico: Rendición de cuentas y valor real

Según IDC el gasto global en tecnología alcanzará cifras récord este año, pero con un matiz importante: el fin de la experimentación ciega. En 2026, cada inversión en IA debe pasar por un estricto filtro de accountability o rendición de cuentas.

Ya no basta con decir que se usa IA; hay que demostrar una mejora directa. Por ejemplo, en el sector logístico, no se valora la IA por ser «novedosa», sino por su capacidad para reducir el riesgo operativo mediante el mantenimiento predictivo que evita paradas no planificadas, o por optimizar las rutas de distribución reduciendo el consumo energético en un porcentaje auditable. La inversión tecnológica ahora se mide por su capacidad de hacer a la empresa más robusta frente a la incertidumbre.

Hoja de ruta 2026: ¿En qué deben entrenarse los líderes?

Para mantener la competitividad y la eficacia en este entorno, los profesionales y directivos deben priorizar el desarrollo de las siguientes áreas:

Área de DesarrolloCompetencia ClavePor qué es vital en 2026
Liderazgo TransformacionalAcompañamiento y MotivaciónPara alinear la tecnología con la cultura de la empresa y fomentar el sentido de pertenencia durante el cambio.
Pensamiento CríticoSelección de DatosPara validar y filtrar las decisiones sugeridas por sistemas multiagente.
Diseño OrganizacionalArquitectura Humano-IAPara integrar agentes autónomos en equipos humanos sin dañar el clima laboral.
Inteligencia EmocionalGestión de Seguridad CognitivaPara liderar equipos que operan a alta velocidad y prevenir el burnout.
Ética y CumplimientoGobernanza AlgorítmicaPara asegurar que la automatización respeta la legalidad y los valores de marca.

Referencias

Foro Económico Mundial. (2026, 12 de enero). Future of Jobs Report 2026: 92M Jobs Displaced & 170M New Opportunities. World Economic Forum. https://www.weforum.org/reports/future-of-jobs-report-2026/

Gartner. (2025, 20 de octubre). Gartner Identifies the Top Strategic Technology Trends for 2026. Gartner Newsroom. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-10-20-gartner-identifies-the-top-strategic-technology-trends-for-2026

IDC. (2026, 8 de marzo). Global ICT Spend to Reach $4 Trillion in 2026 driven by AI Platforms. International Data Corporation. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS51912326

Salesforce. (2026, 31 de marzo). Cinco tendencias de IA que transformarán los negocios en 2026: El auge de los Sistemas Multiagente. Salesforce Blog. https://www.salesforce.com/es/blog/ai-trends-for-2026/

Zoom Video Communications. (2026, 13 de enero). Perspectivas de liderazgo: La IA agéntica y el fin del trabajo repetitivo. Zoom News. https://www.zoom.com/es/blog/ai-technology-trends-2026/

Sobre sesgos de la inteligencia artificial en los procesos de selección de personal.

Posted on 22/04/2026 By

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¿Está la IA haciendo más justa o más sesgada la selección de talento en tu empresa?

¿Cómo está abordando tu organización este desafío?

Los departamentos de recursos humanos están viviendo una revolución silenciosa. Los sistemas de inteligencia artificial prometen hacer más eficientes los procesos de selección, analizando miles de currículums en minutos y identificando candidatos ideales. Sin embargo, esta tecnología trae consigo un riesgo inesperado: la perpetuación de sesgos discriminatorios a escala masiva.

El Problema Oculto en los Algoritmos

Los algoritmos de IA aprenden de datos históricos para tomar decisiones. Si históricamente una empresa ha contratado más hombres para puestos directivos, la IA interpretará que ser hombre es una característica deseable para esos roles. De esta manera, patrones de discriminación pasados se amplifican automáticamente, afectando a candidatos por su género, edad, origen étnico o incluso su código postal.

Soluciones Desde el Aprendizaje Organizacional

La investigación muestra que las empresas más exitosas abordan este desafío como un proceso de aprendizaje continuo. No basta con implementar la tecnología; es necesario crear sistemas de monitoreo constante, formar equipos multidisciplinarios y establecer métricas de equidad. Algunas organizaciones están realizando auditorías regulares de sus algoritmos, diversificando sus datos de entrenamiento y estableciendo comités de ética tecnológica.

Hacia un Futuro Más Equitativo

El camino hacia un reclutamiento justo con IA requiere transparencia, compromiso organizacional y reconocimiento de que la tecnología no es neutral. Las empresas que inviertan ahora en desarrollar sistemas éticos no solo cumplirán con su responsabilidad social, sino que accederán a un talento más diverso y, por tanto, más innovador.

Gia Hoang, Thinh., Truong Quang, Huy., Luc, Nguyen.Duy.Ha., Binh, An.Duong.Thi., & Akbari, Mohammadreza. (2026). Ethical challenges in AI recruitment: an organisational learning perspective on bias recognition and mitigation. Behaviour & Information Technology, 1–22. https://doi.org/10.1080/0144929X.2026.2651110