La mayoría de las empresas no se dan cuenta de que las herramientas de inteligencia artificial actuales son capaces de transformar fundamentalmente la forma en que se realiza el trabajo cotidiano del conocimiento.
Esto se debe a que utilizan la IA de forma imperfecta y la dirigen a los lugares equivocados.
Pero este nivel de transformación ya se está produciendo, como lo han descubierto millones de trabajadores del conocimiento y las empresas ilustradas están empezando a reconocerlo.
Director de tecnología y futurista de Citrix.
Para profundizar más, primero debes comprender que la mayor parte del trabajo del conocimiento es invisible. La esencia del trabajo del conocimiento (pensar, procesar, juzgar, razonar, planificar, pensar) ocurre en las cabezas de los trabajadores, de manera invisible.
Desafortunadamente, la IA en el lugar de trabajo se implementa actualmente en sistemas de conocimiento visibles, resultados: correos electrónicos, documentos, chats, reuniones, etc. No importa qué tan buena sea la IA, porque cuando funciona a este nivel, es demasiado tarde para transformar realmente la forma en que se realiza el trabajo.
Para dar un ejemplo práctico, cuando necesitas crear un entregable de proyecto, el 80% de tu esfuerzo probablemente se destinará a crear el primer borrador y el 20% restante a crear un entregable final. Los asistentes de IA en el lugar de trabajo hacen un gran trabajo con ese pulido final (que nos encanta, gracias). Pero para transformar verdaderamente la forma en que se hace el trabajo, se necesita IA para ayudar con el 80% del esfuerzo subyacente e invisible utilizado para crear el primer borrador.
Oportunidad real: un modelo práctico para el trabajo impulsado por la IA
La buena noticia es que la IA es totalmente capaz de ayudar al 80% de las conversiones. No hay necesidad de esperar por modelos “mejores” o AGI. Todo lo que necesita hacer es cambiar la forma en que usa la IA hoy, integrando las herramientas existentes basadas en LLM en esa parte de pensamiento invisible de su trabajo, en lugar de limitarse a limitarse a resultados de trabajo superficiales.
Aunque los proveedores de IA no lo han intuitivo del todo (todavía), el uso de la IA de esta manera ha ganado popularidad desde principios de 2026. En realidad, el enfoque fundamental es cómo los desarrolladores de software usan la IA, no como una herramienta única sino como algo que construye contexto con el tiempo.
Vaya más allá de la interfaz basada en web donde cada conversación comienza desde cero
Cree un repositorio centralizado, colocando sus archivos críticos en una carpeta en la computadora de la empresa donde le da acceso a la IA. Comience con lo clásico (entregables, notas de reuniones, planes de proyecto, etc.)
Antes de asumir una tarea, pídele a la IA que te entreviste sobre tu estilo de trabajo, qué es importante para ti y tus preferencias personales.
Revise y perfeccione la comprensión de la IA, pidiéndole que escanee todos sus archivos para sintetizar sus últimos pensamientos, ideas, arcos argumentales, estilo de escritura y cualquier otra “inteligencia” que pueda determinar a partir de su trabajo. Revise sus resultados y avance y retroceda hasta que sienta que tiene una buena comprensión de usted, su trabajo y su estilo.
Desarrolla cada sesión. Un paso importante es convencer a la herramienta de inteligencia artificial de que no se trata de un ejercicio manual ni de una sola vez. En cambio, es un proceso continuo de creación, mantenimiento, organización y actualización de archivos, basado en lo que ha aprendido sobre usted a lo largo del tiempo, y cada sesión de IA posterior se basa en todo el trabajo que han realizado juntos y lo que ha aprendido sobre usted.
En esencia, le está pidiendo a su IA que cree un repositorio personal estilo Wikipedia que le brinde a su sistema de IA una biblioteca de contexto en crecimiento que esté perfectamente construida y adaptada para usted y su trabajo.
El uso de este tipo de IA no requiere un nuevo producto o empresa, sino una nueva forma de aprovechar las herramientas existentes. Esto a menudo se denomina “segundo cerebro”, “bóveda de contexto de IA”, “wiki personal impulsado por LLM” o algo similar, y puede hacerlo con cualquier proveedor o producto de LLM.
La mayoría de los proveedores de IA ahora permiten a los usuarios conectar sus plataformas LLM a otros sistemas empresariales (como correo electrónico, chat, almacenes de documentos o suites de productividad), lo que permite a los empleados conectar sus sistemas de conocimiento personal a aplicaciones y datos corporativos.
Los empleados que utilizan la IA de estas nuevas formas informan de cambios fundamentales en su forma de trabajar en las primeras horas. Al cabo de unos días, muchos trabajadores declaran que nunca volverán a la “antigua forma” de trabajar.
Considere las compensaciones
Por lo tanto, utilizar la IA para transformar el trabajo no está exento de desventajas, especialmente desde una perspectiva corporativa.
En primer lugar, todas las complicaciones de seguridad “clásicas” siguen aplicándose: ¿cómo se sabe que la IA hizo lo que dijo que iba a hacer? ¿Cómo sabes que no fue una alucinación? ¿Cómo puedes confiar en que no se saldrá de control y enviarás correos electrónicos a todos tus contactos con tonterías?
Abordar esto implica muchas cosas que probablemente conoce pero que aún no se ha tomado el tiempo de investigar, incluida la configuración de cuentas alternativas con permisos restringidos para la IA o el establecimiento de pautas claras sobre cuándo y cómo se revisarán los resultados generados por la IA.
Este nuevo proceso requiere pedir a los empleados que disminuyan la velocidad y examinen lo que produce su IA, que es lo opuesto a por qué comenzaron a usar la IA en primer lugar.
Otro desafío es la visibilidad. Gran parte del trabajo “frontal”, que solía realizarse abiertamente, ahora ocurre dentro de las herramientas de inteligencia artificial y las bóvedas de contexto personal de los empleados, donde es menos visible para el escrutinio de los pares y la gerencia. Los trabajadores individuales ven esto como algo positivo, pero puede ser un inconveniente para la organización.
Finalmente, cuando los empleados crean bóvedas de contexto de IA personales utilizando sus suscripciones personales de IA, la empresa no puede evitar que el empleado se lleve todo ese contexto con ellos cuando deje la empresa. Las empresas deben comprar suscripciones de IA empresarial adecuadas que puedan vincular a los sistemas SSO y DLP corporativos. La desventaja es que los precios de la IA empresarial son completamente diferentes de los precios al consumidor, y los trabajadores que utilizan la IA con sistemas empresariales pueden recibir fácilmente miles de dólares en tokens por mes.
La conclusión es que la IA actual puede transformar fundamentalmente el trabajo, pero sólo si se restablece la mentalidad sobre cómo se utiliza.
Este nuevo enfoque introduce complicaciones adicionales. Las organizaciones necesitarán dedicar más tiempo a comprender, gestionar y proteger la IA de manera diferente, pero está claro que la IA funcionará de esta manera, por lo que ahora es el momento de empezar a pensar en la IA como un “segundo cerebro”.
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