Las empresas anuncian agentes, automatización y transformaciones impulsadas por inteligencia artificial, pero esas promesas no siempre se reflejan en las tareas diarias. Cuando el discurso avanza más rápido que la implementación, la confianza de los empleados tiende a deteriorarse

En 2026, el 53% de los comentarios sobre IA relevados en Glassdoor fueron negativos; el 43% resultó positivo y el 4% expresó opiniones mixtas. Además, las menciones a esta tecnología crecieron un 240% entre mayo de 2025 y mayo de 2026, con un aumento más veloz de las referencias críticas que de las favorables

La ejecución modifica la percepción

El AIDE Institute comparó reseñas de empleados con una medición sobre la distancia entre el discurso corporativo y la aplicación concreta. En las organizaciones donde las señales de la conducción superaban los avances reales, el 27,5% de las reseñas vinculadas con IA era negativo

La proporción descendía al 12,6% en las compañías que combinaban un mensaje ambicioso con una ejecución sólida y al 7,2% cuando la implementación avanzaba por delante de la comunicación

La valoración del liderazgo también variaba. En el análisis del instituto, quienes escribían comentarios negativos sobre IA calificaban al liderazgo senior con un promedio de 2,04 sobre 5, frente a 3,34 entre quienes expresaban una opinión positiva. En Glassdoor, las puntuaciones fueron de 1,9 y 4, respectivamente

Además, una cuarta parte de las reseñas que describían la IA como un aspecto negativo del trabajo mencionaba despidos

Licencias sin método ni tiempo

Las experiencias positivas se asociaban con beneficios concretos. Entre los comentarios favorables más detallados, el 44% correspondía a empleados que describían a sus empresas como beneficiarias del auge de la IA, mientras que el 41% destacaba la provisión de herramientas, capacitación y apoyo

La especialista Sofía Geyer interpreta la distancia entre el relato y la práctica como una forma de disonancia cognitiva: el malestar que surge cuando lo que se anuncia no coincide con lo que sucede. Según su explicación, algunas organizaciones exhiben iniciativas de innovación, pero no permiten que los equipos lleven sus ideas a la práctica

Sebastián Koller, cofundador de Aprendes.ai y consultor de negocio y estrategia de IA, identifica otro problema: entregar licencias sin formación ni tiempo para aprender. En ese escenario, la adopción queda en manos de quienes tienen curiosidad y disponibilidad para investigar por su cuenta. Si meses después el uso es bajo, la dirección puede interpretar esa situación como resistencia al cambio

Para Koller, el obstáculo no es necesariamente la tecnología, sino la falta de un método de incorporación. Sin capacitación y tiempo para desarrollar nuevos hábitos, la confianza se debilita

Primero los pilotos, después los anuncios

Geyer propone que las empresas alineen sus mensajes con acciones, recursos, autonomía y margen para asumir riesgos controlados. También destaca los proyectos pequeños, rápidos y de resultados visibles como una manera de demostrar que los equipos pueden avanzar

Koller recomienda comenzar con capacitación práctica sobre tareas reales, tiempo de aprendizaje y métricas aplicadas a procesos concretos. En lugar de anunciar una transformación general, una empresa puede mostrar cómo un equipo redujo una tarea manual y recuperó tiempo de trabajo

Rubén Ghio, cofundador y executive director de Ingenia, advierte que la ausencia de cambios visibles en herramientas, procesos o roles produce fatiga de innovación. Su propuesta es invertir el orden habitual: iniciar pilotos, mostrar resultados y recién después comunicar una transformación a escala, incluyendo los proyectos que debieron corregirse o no funcionaron

La comunicación, según Koller, debe partir de los problemas del negocio y distinguir entre las tareas automatizables y aquellas que requieren criterio humano. Ghio plantea que los empleados deben ser coautores del cambio, con información realista sobre los avances y las dificultades

La inteligencia artificial puede impulsar una transformación, pero la confianza depende de que los equipos comprueben que la tecnología mejora su trabajo y que ellos tienen un lugar en ese proceso