No le culpen a la IA porque de repente todo empieza a verse terriblemente uniforme. 

La IA más bien nos ayuda a ubicar aquellos resultados cómodos, apurados o vacíos de valor

Pero el problema, si pensamos bien, NO es de la herramienta. Es de la calidad del filtro. 

Un mal filtro se conforma con lo primero que le aparece o, peor aún, ignora el nivel del resultado. Copia y pega creyéndose un gran inventor. 

¿La IA vuelve entonces mediocre cada resultado? ¿O la uniformidad aparece cuando miles de personas y empresas aceptan esa primera respuesta sin criterio, contexto ni revisión especializada?

El verdadero costo más que en producir está en revisar

Workday publicó en enero de 2026 una investigación que lo clarifica: el 85% de los empleados dijo ahorrar entre una y siete horas semanales gracias a la IA. Sin embargo, aproximadamente el 37% de ese tiempo recuperado requiere un “retrabajo”: corregir errores, verificar respuestas, reescribir o adaptar resultados genéricos. 

Si queremos ir más allá, el problema de los resultados uniformes con IA también reside en aquellos MANDOS encargados de la transformación de ese rediseño del trabajo. 

Porque la IA no hace magia, requiere un especialista que supervise, que aumente el nivel de respuesta, contexto, flujos y ahora se habla de “loops”.

BCG Global estima que entre el 50% y el 55% de los empleos estadounidenses serán reformulados por la IA durante los próximos dos o tres años. Su recomendación no es simplemente recortar personal, sino rediseñar carreras, capacitación, funciones y mecanismos de aprendizaje. 

¿Pero qué tenemos? Redactores obligados a ser diseñadores, diseñadores obligados a programar, programadores obligados a ser redactores creativos, redactores que sepan editar video, editores de video que sepan de pauta… 

Todo eso que se ve en ciertos anuncios de empleo que buscan perfiles todólogos para cubrir no dos ni tres sino hasta cinco carreras en una.

---Tener IA no te vuelve estratega--- 

Así que la IA no solamente está automatizando tareas; también está intentando “seniorizar” silenciosamente los puestos junior. Se pide a una sola persona que redacte, diseñe, edite, analice datos, programe automatizaciones y administre campañas. 

¿El error? La empresa interpreta que, porque la herramienta permite ejecutar una tarea, el trabajador domina la profesión detrás de ella. Pero tener acceso a Photoshop no convirtió a todos en diseñadores. Tener acceso a un modelo generativo y ahora expertos “en loops” tampoco convierte automáticamente a todos en estrategas, investigadores o directores creativos.

Muy rápido no significa verdadero ni tampoco bien hecho.

Quien elimina especialistas y reparte tareas con IA entre perfiles todólogos no está necesariamente innovando. Está ocultando una reducción de calidad detrás de una herramienta nueva. (O)