Tendencia de la IA para 2026: el contexto solucionará la paradoja de la productividad de la IA

Los líderes consideran la productividad como el retorno más inmediato de sus inversiones en IA. Si bien hay focos de progreso, el impacto no ha aumentado. En algunos casos, ocurre lo contrario. Ésta es la paradoja de la productividad de la IA: los líderes esperan que la IA acelere el rendimiento, pero la gente suele sentirse más ocupada, los flujos de trabajo están más fragmentados y la calidad de la producción disminuye.

La IA en el trabajo hoy en día se utiliza tanto en exceso como infrautilizada. Mucha gente confía en la IA para obtener resultados rápidos, como resumir, pulir o generar diapositivas a partir de texto. Y esos casos de uso generalmente funcionan bien. El problema es que no son las aplicaciones más valiosas de la IA y, a menudo, crean más contenido para que otros lo consuman, contenido que alguien más utilizará la IA para resumirlo y digerirlo más tarde. Mientras tanto, los casos de uso de mayor valor a menudo fracasan porque la IA carece del contexto necesario para hacer avanzar el trabajo o las indicaciones no son lo suficientemente hábiles para ofrecer los resultados correctos. Con el tiempo, la necesidad de indicaciones elaboradas disminuirá, pero la importancia de darle a la IA el contexto adecuado no hará más que crecer.

Considere un patrón familiar: alguien le pide a la IA que "convierta estas viñetas en una propuesta" y luego envía ese resultado a su equipo. La siguiente persona le pide a AI que "resuma los puntos clave" para poder hojear la información. Ambos pasos pueden parecer eficientes, pero en realidad no hacen avanzar el trabajo. La expansión generada por IA agrega volumen sin agregar claridad. El resumen lo comprime nuevamente, lo que introduce aún más pérdida de señal en el camino. El resultado es más contenido, más pasos y más trabajo para todos los involucrados. Este tipo de “victorias rápidas” no siempre son victorias. Cuando la IA se utiliza simplemente porque es fácil, a menudo añade fricción en lugar de valor.

Este desequilibrio ha dejado a la mayoría de los lugares de trabajo atrapados en un medio desordenado. La IA está en la mezcla, pero aún no genera impacto. La gente está utilizando la IA para hacer el trabajo más rápido, no mejor. Para hacer avanzar el trabajo, los líderes deben repensar cómo sus equipos utilizan la IA, desde una herramienta que produce más hasta un socio que entiende más.

previsión 2026

Si la gente sigue usando la IA sólo para obtener resultados rápidos, los lugares de trabajo enfrentarán un nuevo tipo de crisis de productividad. Las palabras, los documentos y los mensajes se multiplicarán en canales ya sobrecargados, pero el contenido que contienen se volverá cada vez más vacío. Las personas encontrarán el artículo de la base de conocimientos que estaban buscando, sólo para darse cuenta de que es una tontería bellamente formateada. Cuanto más la IA llena nuestros sistemas con contenido de baja calidad, más difícil resulta encontrar la información que realmente importa.

El futuro de la productividad y la base del trabajo nativo de la IA depende de una IA que realmente comprenda el trabajo que respalda.La IA debe integrarse en el flujo de trabajo, con acceso a las bases de conocimiento, datos, documentos y rastreadores de proyectos de la organización para que comprenda sus objetivos, prioridades y audiencias. Cuando la IA lleva adelante ese contexto, puede ir más allá del apoyo a una tarea única para ofrecer una asociación real, ayudando a las personas a analizar, elaborar estrategias, pensar más profundamente y tomar decisiones creativas y bien informadas.

En este momento, las personas deben proporcionar manualmente contexto a la IA definiendo tareas y objetivos, proporcionando información básica y brindando los matices necesarios para obtener resultados precisos. Hacer esto bien requiere traducir los objetivos y el contexto organizacional en una dirección clara para la IA. Es un cambio de la ingeniería rápida a la ingeniería de objetivos , donde las personas se centran en la intención, los resultados y las limitaciones para obtener resultados de mayor calidad. Pero en un futuro cercano, las herramientas nativas de IA que están profundamente conectadas entre herramientas y flujos de trabajo comenzarán a aliviar esta carga al brindar contexto a la persona y no al revés. Estos sistemas de IA ya comprenderán la organización, recordarán el proyecto, sabrán qué información es más importante y ofrecerán apoyo de manera proactiva en lugar de esperar a que se lo soliciten.

Cuando eso sucede, la IA deja de saturar el lugar de trabajo con más contenido y comienza a usarse para trabajos de mayor valor, como un pensamiento más profundo, una comunicación más aguda, una mayor creatividad y una mejor toma de decisiones. El resultado no es sólo una producción más rápida; es un trabajo más inteligente e impactante que hace avanzar a toda la organización.

Elementos de acción para líderes empresariales

Para resolver la paradoja de la productividad de la IA, las organizaciones deben centrarse en el contexto, no solo en la capacidad. Esto significa equipar a las personas con la formación y las herramientas adecuadas para crear un trabajo más significativo y de mayor calidad.

• Encuentre las brechas donde la IA está infrautilizada.Ayude a las personas a ir más allá de las tareas superficiales e identificar dónde la IA podría agregar valor estratégico al respaldar la innovación, el pensamiento crítico y la resolución creativa de problemas.
• Formar personas para guiar la IA de forma eficaz.Ayude a los equipos a desarrollar habilidades de ingeniería de objetivos. Capacítelos sobre cómo definir los problemas con claridad, proporcionar un contexto relevante y articular la intención, los resultados deseados y las limitaciones. El valor de la IA depende de la calidad de la información que se proporciona y de la claridad de los objetivos por los que trabaja.
• Invierta en IA que funcione con el conocimiento y el contexto de su organización.Elija sistemas diseñados para integrarse con los datos, las herramientas y los flujos de trabajo de su empresa para que los resultados sean objetivos, relevantes y alineados con el trabajo real. La IA genérica no sólo produce resultados genéricos; a menudo produce errores.
• Reorientar los objetivos de productividad.Mida el éxito no por el volumen de producción sino por el logro de objetivos comerciales reales. La verdadera productividad significa menos ruido, pensamiento más claro y un trabajo bien hecho.

Cuando el contexto y la claridad se combinan con herramientas nativas más inteligentes, la IA deja de contribuir a la paradoja de la productividad y comienza a resolverla.

Esta es solo una tendencia que está dando forma a la base del trabajo nativo de IA. Explore los tres en laLista corta de IA de 2026: Tres tendencias que definen la próxima era de productividad nativa de IA.