La mayoría de los programas de IA se anuncian antes de comprender sus consecuencias humanas. Se aprueba un presupuesto, se selecciona una plataforma y se programa un proyecto piloto. Sin embargo, es posible que la organización aún no tenga una respuesta clara a la pregunta que los empleados harán primero: ¿qué significará esto para nosotros? La eficiencia, en abstracto, no es un objetivo. Es una dirección de viaje sin un destino definido.

Esta brecha rara vez es deliberada, pero no es inofensiva. Los líderes suelen exponer el argumento empresarial, la tecnología y el calendario, y luego posponen la conversación sobre las funciones, la carga de trabajo y el empleo porque las respuestas aún están tomando forma. Los empleados no interpretan ese silencio como cautela. En ausencia de una explicación creíble del impacto humano, crean su propia versión: esto tiene que ver con la plantilla.

La consecuencia es algo más que un problema de comunicación en el lanzamiento. Se convierte en un problema continuo de gestión, con consecuencias para la adopción, el bienestar y la retención. La confianza depende de que los directivos sigan explicando qué se sabe, qué sigue sin decidirse y cómo se apoyará a las personas a medida que cambie el trabajo.

La investigación global del Pew Research Center de septiembre de 2026 sitúa esa ansiedad laboral en un contexto público más amplio. En los países encuestados, son más las personas que esperan que la IA provoque pérdidas de empleo que las que esperan que cree puestos de trabajo. Esto no demuestra que un despliegue concreto vaya a reducir el empleo, pero cambia la responsabilidad de los líderes. Los empleados se encuentran con la IA en un contexto de expectativas de desplazamiento ampliamente compartidas. La formación puede explicar cómo funciona un sistema. No puede explicar qué pretende hacer la organización con la capacidad que libera.

La paradoja de la exposición

Un documento de trabajo de CESifo publicado en mayo de 2026, basado en el panel de trabajadores de Gallup y en unas 82.945 observaciones combinadas de trabajadores estadounidenses entre 2023 y principios de 2026, concluyó que los usuarios frecuentes de IA declaraban tener más miedo al desplazamiento que los usuarios menos frecuentes. En 2024, el 8,6 % de los usuarios frecuentes consideraba muy probable que se eliminaran puestos de trabajo en un plazo de cinco años, frente a aproximadamente el 2 % del resto.

El hallazgo solo resulta contraintuitivo si se supone que la exposición genera tranquilidad. En cambio, puede aportar información. Un empleado que observa cómo un sistema completa en noventa segundos una tarea que antes llevaba toda una tarde ha aprendido algo concreto sobre el futuro de esa tarea. La misma demostración puede generar entusiasmo por la herramienta y ansiedad por el puesto.

Entre esas dos reacciones se encuentra una pregunta de gestión sin respuesta: la capacidad de la tecnología se demuestra a diario, mientras que el futuro del empleado, si acaso, se describe con el lenguaje de las presentaciones estratégicas. La comunicación no puede prometer certezas donde no las hay, pero sí puede evitar que la incertidumbre se convierta en abandono, simplemente manteniendo abiertas las conversaciones sobre las consecuencias humanas.

Cuanto mejor es la transformación, más intenso es el miedo

Una encuesta de Boston Consulting Group (BGC) de 2025, realizada a 10.635 líderes, directivos y empleados de primera línea en once países, constató un mayor temor a la pérdida de empleo en las empresas que rediseñaban flujos de trabajo completos que en aquellas que implementaban herramientas independientes: un 46 % frente a un 34 %. Las organizaciones que hacían más visible la transformación también hacían más difíciles de ignorar sus implicaciones para el empleo.

No se trataba simplemente de empleadores negligentes. El grupo que rediseñaba los flujos de trabajo informó de más formación, un apoyo más sólido del liderazgo y una mejor medición de la contribución financiera de la IA. Sin embargo, el miedo era mayor. Una buena implementación puede seguir generando ansiedad cuando el futuro modelo operativo se vuelve claro más rápido que el lugar que ocuparán las personas en él.

Este es el fallo central: los líderes explican el destino del proceso, no el recorrido de las personas. La pregunta pasa de «¿cómo uso esta herramienta?» a «¿dónde encajo una vez que esté construida?»; y una respuesta creíble, ya sea la recualificación, la reasignación o un honesto «todavía no lo sabemos», nunca debe tratar esa pregunta como ilegítima.

Lo que la formación no puede hacer

Hay dos tipos de ansiedad, no uno. La ansiedad por las capacidades plantea la pregunta: «¿puedo usar esto?». La ansiedad por la seguridad plantea otra: «¿seguirá necesitándome la organización?». La formación responde a la primera con cierta fiabilidad. Tiene poco alcance sobre la segunda, a menos que esté vinculada a decisiones claras sobre las funciones, el criterio profesional, la carga de trabajo y el desarrollo.

Una formación eficaz puede incluso intensificar la ansiedad por la seguridad, simplemente al demostrar hasta qué punto es capaz la tecnología. Una demostración del poder de la máquina debe ir acompañada de una conversación sobre el futuro de la persona. Sin esa conversación, la capacitación puede sentirse como una preparación para el propio reemplazo.

BCG también detectó carencias en la capacitación práctica: solo el 36 % creía haber recibido una formación adecuada, aproximadamente una cuarta parte de los empleados de primera línea afirmó contar con suficiente orientación por parte del liderazgo y el 37 % dijo que su empleador no había proporcionado las herramientas adecuadas. Una capacitación deficiente es un problema de adopción; una comunicación deficiente sobre el impacto humano es un problema de confianza, y ambos requieren soluciones diferentes.

Una lección de tres cierres

Vi esta dinámica de primera mano mientras gestionaba cierres operativos a gran escala en Japón, Indonesia y Hong Kong. Los empleados —yo incluido— mantuvimos nuestros puestos porque nuestros conocimientos operativos eran esenciales para llevar a cabo un cierre seguro, aunque sabíamos que nuestros trabajos desaparecerían una vez terminado el proceso. Naturalmente, nuestra atención pasó de los objetivos corporativos a los currículos, los reclutadores, las conversaciones familiares y la gestión de la transición que teníamos por delante. Esto no era deslealtad; era una respuesta racional a unos incentivos modificados. Los líderes no podían cambiar esa realidad, pero sí tenían el deber de comunicarse con honestidad y apoyar a su gente durante el proceso.

El paralelismo con la transformación mediante IA es imperfecto —los cierres tienen una fecha de finalización definida, mientras que las iniciativas de IA conllevan una ambigüedad más persistente—, pero el mecanismo subyacente es el mismo: las empresas necesitan la cooperación activa de los empleados precisamente en el momento en que estos se preguntan si ayudar a impulsar el cambio amenaza su propia supervivencia. Desde esta perspectiva, la autoprotección no es desafío. Las investigaciones muestran que la ansiedad ante la IA impulsa el retraimiento en el trabajo principalmente a través del agotamiento emocional, un proceso que un liderazgo solidario puede aliviar sustancialmente. La tarea directiva, por tanto, no consiste en fabricar optimismo ni en silenciar la preocupación. Consiste en hacer que las consecuencias puedan discutirse, detectar pronto la tensión e intervenir antes de que la autoprotección se convierta en una desvinculación total.

Los directivos son una infraestructura continua

El hallazgo alentador es que la ansiedad está tan condicionada por el entorno organizativo como por la propia tecnología, lo que otorga a los directivos un papel permanente. Están presentes cuando aparecen nuevos casos de uso, cuando cambian las responsabilidades y cuando una ganancia de eficiencia se convierte discretamente en una cuestión de personal. Un único acto de lanzamiento no puede soportar todo ese peso.

En los datos de Gallup, los empleados que coincidían en mayor medida con que su organización se preocupaba por su bienestar tenían entre 6 y 6,8 puntos porcentuales menos de probabilidades de declarar riesgo de desplazamiento. En el análisis intraindividual, un alto apoyo organizativo redujo hasta en nueve puntos porcentuales el miedo adicional que sentían los usuarios frecuentes de IA. Estas son asociaciones, no pruebas de causalidad, pero apuntan en una dirección coherente: el cuidado sincero cambia la forma en que se interpreta el cambio tecnológico.

La percepción también variaba en función del apoyo del liderazgo. Entre los empleados de primera línea que no contaban con un apoyo claro, el 15 % se sentía muy positivo respecto al efecto de la IA en el disfrute de su trabajo; cuando existía un apoyo claro, la cifra ascendía al 55 %. Los directivos no son mensajeros del día del lanzamiento. Son la capa continua a través de la cual los empleados deciden si la IA es una inversión en ellos o una preparación para reemplazarlos.

Tres preguntas, una y otra vez

Una conversación creíble sobre la transformación debe responder repetidamente a tres preguntas, no una sola vez.

• ¿Qué le está pasando a la empresa? Por qué se introduce la IA, qué problema pretende resolver y cómo se evaluará el éxito.
• ¿Qué le está pasando al trabajo? Qué procesos, decisiones, cargas de trabajo y responsabilidades están cambiando a medida que se acumula experiencia.
• ¿Qué me está pasando a mí? Qué significan los cambios para esta función, estas capacidades, esta carrera y este empleo, incluyendo lo que se sabe y lo que aún no se sabe.

La tercera pregunta es la que más importa a los empleados y la que las organizaciones evitan con mayor frecuencia. No puede responderse por completo al principio, porque la respuesta seguirá evolucionando. Precisamente por eso la comunicación debe continuar durante todo el despliegue. El silencio no preserva las opciones; entrega la explicación a los rumores.

De aquí se desprenden cuatro prácticas:

• dirigir el apoyo hacia los usuarios más intensivos, ya que la exposición puede aumentar la preocupación en lugar de reducirla;
• rediseñar los flujos de trabajo junto con los empleados, para que la participación aporte tanto conocimiento como capacidad de acción;
• vincular el acompañamiento a decisiones reales sobre dónde debe mantenerse el criterio humano y cómo se utilizará la capacidad liberada;
• y revisar la ansiedad y el bienestar junto con la adopción, porque la activación de una licencia no dice nada sobre si la confianza está avanzando al mismo ritmo.

Las organizaciones que gestionen bien esta década no serán las que eliminen la ansiedad. Cierta incertidumbre es inevitable cuando la tecnología cambia más rápido que los modelos operativos. Serán las organizaciones que se nieguen a dejar solos a sus empleados frente a esa incertidumbre. La confianza se construye cuando los directivos mantienen visible el impacto humano, se comunican con honestidad a medida que evolucionan las decisiones y demuestran mediante acciones repetidas que el bienestar forma parte de la implementación, no es algo que se añade después.

Referencias

• Christos A. Makridis, «La suma de todos los miedos (laborales): cómo los directivos median el miedo al desplazamiento laboral por la IA», Documento de trabajo de CESifo n.º 12678, mayo de 2026.
• Christos Makridis, «Usar más la IA no tranquiliza a los trabajadores; los directivos sí», Gallup, 9 de septiembre de 2026.
• Vinciane Beauchene, Sylvain Duranton, Nipun Kalra y David Martin, «La IA en el trabajo: crece el impulso, pero persisten las brechas», Boston Consulting Group, 26 de junio de 2025.
• Chengcheng Sha, Lin Wang y Xiaolei Pan, «¿La ansiedad ante la inteligencia artificial (IA) aumenta la conducta desviada de los empleados hacia la organización?», Journal of Psychology in Africa, 35(2), 207–214, 2025.
• Pew Research Center, «A nivel mundial, más personas esperan que la IA provoque pérdidas de empleo que crecimiento», 17 de septiembre de 2026.

Todas las cifras citadas son asociaciones observacionales, no efectos causales. El material sobre Hong Kong, Japón e Indonesia es una perspectiva personal de gestión, utilizada para interpretar la investigación y no como evidencia independiente.