Las peticiones para frenar el ritmo del desarrollo de la inteligencia artificial, por miedo a su potencial de amenazar a la humanidad, difícilmente van a tener sentido para la mayoría de los trabajadores de oficina. Al fin y al cabo, gran parte de ellos todavía usa la tecnología para tareas bastante básicas. Según una encuesta de Deloitte con 25 mil empleados en el Reino Unido, publicada este mes, apenas alrededor de una cuarta parte de los adultos británicos usa herramientas de IA todos los días en el trabajo. Y el uso, en la mayoría de los casos, sigue siendo bastante simple: buscar información, escribir correos electrónicos, verificar datos y crear resúmenes. 🤖
Pero hay un grupo más pequeño que decidió jugar en otro nivel. Estas personas reestructuraron su propia vida profesional en torno al uso intensivo de las nuevas herramientas. El Microsoft Work Trend Index 2026 llama a este grupo superusuarios de IA, y representan apenas el 16% de los usuarios de inteligencia artificial en el entorno profesional. El informe identifica tres características que definen este perfil: son usuarios avanzados de agentes de IA, rediseñaron flujos de trabajo para maximizar la eficiencia y comparten lo que saben con el resto de la organización.
Pero ¿qué significa, en la práctica, considerarse un superusuario de IA en la oficina? Ejecutivos de empresas como Microsoft, Notion, Lewis Silkin, Oliver, Syspro y BCG compartieron sus experiencias, y los relatos muestran que la cosa va mucho más allá de pedir un resumen de correo electrónico. 💡
Alimenta a los Agentes con Conocimiento Institucional
Para algunos líderes, un agente de IA funciona casi como un jefe de gabinete. Pamela Maynard, directora de transformación de IA para soluciones de clientes y socios de Microsoft, describe a su agente como alguien que guarda el contexto institucional: sus prioridades, su agenda, aquello que ella realmente valora e incluso sus límites personales. Cuenta que el agente usa todo eso para prepararla: moldeando la semana, destacando lo que necesita su atención y asegurándose de que llegue a cada compromiso lista.
Y hay un detalle curioso. Según Pamela, el agente también cuestiona sus decisiones. En una ocasión, llegó a preguntarle por qué estaba trabajando una tarde de domingo, cuando debería estar con amigos o con la familia. Este tipo de interacción muestra cómo los agentes dejaron de ser herramientas pasivas y pasaron a actuar de forma proactiva dentro de la rutina de quien los usa.
Por su parte, Angela Tangas, que lidera la agencia de marketing británica Oliver, parte del grupo de publicidad digital e IA Brandtech, creó un agente bautizado como Ask Ange. Todavía no es un avatar, pero funciona como una primera línea de apoyo para su equipo cuando ella no está disponible. Según Angela, todo empezó con las preguntas más comunes que recibe al conversar con clientes, la forma en que suele responderlas y dónde busca fuentes de información. Es un trabajo en progreso: si la pregunta es demasiado compleja, el agente simplemente termina y redirige a la persona hacia la CEO de verdad.
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Redefine Lo Que Eres Capaz de Alcanzar
En el bufete de abogados Lewis Silkin, el asociado sénior Jordan Quartey usa la herramienta jurídica especializada Harvey para reunir archivos específicos de cada cliente, que contienen dictámenes y decisiones anteriores del propio bufete, además de los intercambios de correos electrónicos actuales. Con eso, ya no necesita recurrir a colegas más experimentados desde el inicio de un caso. Puede avanzar bastante por su cuenta, aprendiendo de lo que ya se hizo antes y usando ese contexto para desarrollar su propio criterio. En sus palabras, es más eficiente y también una mejor forma de aprender. ⚡
Este es exactamente el tipo de ganancia que define a un superusuario: la tecnología no sustituye al profesional, sino que libera su tiempo y amplía lo que puede hacer de forma autónoma.
Por otro lado, Ivan Zhao, cofundador y CEO de Notion, plataforma de colaboración y productividad, usa una metáfora musical muy buena para explicar el cambio en los patrones de trabajo. Compara la diferencia entre una banda de marcha y un conjunto de jazz. La banda de marcha, dice, es como la forma antigua de trabajar: todos en formación sincronizada, siguiendo la misma partitura de siempre, gastando mucha energía solo para mantener la alineación.
El conjunto de jazz, en cambio, tiene personas talentosas improvisando en torno a una noción compartida de hacia dónde va la música. En su entorno de trabajo, eso significa que los agentes se encargan de lo aburrido y repetitivo, mientras el equipo dedica el tiempo a la improvisación y los ajustes finos. Según Zhao, esto genera más conversaciones largas entre compañeros, discutiendo lo que están construyendo, por qué lo están construyendo de esa manera y qué deberían hacer a continuación.
Prioriza a los Compañeros Humanos
Para Maynard, de Microsoft, la IA debería darnos más espacio para lo humano, y no menos. El tiempo ahorrado con las ganancias de eficiencia necesita usarse para relaciones, mentoría y esas conversaciones humanas desordenadas que ningún agente puede tener en nuestro lugar. Ella hace una advertencia importante: el verdadero riesgo es dejar que el tiempo recuperado sea silenciosamente llenado con más tareas.
Mientras algunos líderes quieren simplemente eliminar reuniones, Maynard prefiere hacer que valgan más la pena. Un agente se encarga del briefing previo, para que los equipos puedan usar el tiempo para la conversación de verdad. El resumen y los próximos pasos prácticamente se escriben solos, así que el tiempo en la sala se dedica a las personas, y no al proceso.
Zhao cuenta que el equipo de Notion eliminó las reuniones aburridas, porque un agente puede resumir qué productos se lanzaron en la semana o qué ventas se hicieron. Eso abre espacio para reuniones más espontáneas, esas en las que notas algo durante el almuerzo o pasas por el escritorio de un compañero y empiezas a conversar sobre lo que tiene en la pantalla. Según él, es justamente ahí donde suelen nacer las mejores ideas. 💬
Deja de Ver la IA Como Ahorro de Tiempo
Angela Tangas tiene una visión interesante sobre esto. Dice que no mide los beneficios de su equipo de agentes de IA por el tiempo que ahorra, sino por cómo la tecnología la convierte en una líder más eficaz.
Empieza el día con un resumen de noticias generado por IA, cuidadosamente ajustado para traer información sobre los sectores relevantes para su negocio. Angela da un ejemplo concreto: si un cliente emite una alerta de caída en las ganancias, probablemente no lo habría visto sin su prompt configurado. Para ella, eso le permite ser mucho más proactiva en el día a día.
Después, trabaja con agentes dentro de la propia plataforma de IA de la empresa para estimular ideas y prepararse para reuniones con clientes. Antes de encontrarse con un ejecutivo, por ejemplo, describe el perfil del cliente al agente, explica lo que espera lograr en la conversación y pide simular cómo podría desarrollarse ese diálogo. Es casi un ensayo inteligente antes del partido real.
Leanne Taylor, CEO de Syspro, fabricante de software, refuerza este punto diciendo que cuántas horas ahorra es la pregunta equivocada. La herramienta de IA de su empresa está entrenada en las rutinas y discusiones corporativas, pero también aprende cómo ella personalmente piensa, decide y prioriza. El sistema entiende el lenguaje que usa cuando está reflexionando sobre algo, en contraposición al que usa cuando llega a una conclusión. Eso significa que la tecnología la ayuda a tomar mejores decisiones, que reflejan su manera de liderar, y no una versión genérica de liderazgo. 🚀
Herramientas que usamos a diario
Cuidado con el Llamado Bot Sitting
Berry Diepeveen, socio sénior del BCG y líder del área de tecnología y digital de la consultora para Reino Unido, Holanda y Bélgica, cuenta que tiene equipos virtuales trabajando para él día tras día. Pero hace una advertencia fundamental: la supervisión adecuada es vital.
Según Diepeveen, si crea una enorme cantidad de contenido con apoyo de IA, pero simplemente lo lanza por encima del muro y un humano necesita de repente lidiar con cinco, diez o quince veces más volumen de trabajo, entonces el cuello de botella solo cambió de lugar. Esta alerta es importante, porque muestra que el uso avanzado de IA no puede convertirse en una máquina de empujar tareas a los compañeros. La ganancia necesita ser real para toda la cadena, y no solo para quien opera los agentes.
Y, Sobre Todo, Diviértete
Para cerrar con una nota que sorprende, Leanne Taylor, de Syspro, resume lo que quizás sea el aprendizaje más inesperado de todos. Según ella, lo más sorprendente sobre la IA es lo divertida que es. Taylor esperaba algo útil y eficiente, pero no esperaba disfrutar la forma en que trabaja más de lo que disfrutaba antes. Describe que algo sucede cuando la fricción disminuye: empiezas a jugar, a experimentar, a probar sin miedo.
Y tal vez sea ahí donde está la gran lección detrás de todo esto. Los superusuarios de IA no llegaron a ese nivel porque siguieron un manual rígido o hicieron un curso específico. Llegaron porque trataron la tecnología como un campo de experimentación constante, con autonomía para equivocarse, ajustar y compartir lo que descubrieron. La transformación digital más relevante que está ocurriendo ahora no empieza en el departamento de TI. Empieza en el comportamiento de las personas que deciden usar la tecnología de una manera diferente.
Tecnología sin cambio de comportamiento es solo costo. Pero cuando los profesionales cambian la forma en que trabajan, experimentan, colaboran y aprenden activamente, la IA deja de ser una simple herramienta y pasa a ser un multiplicador real de capacidad. Los superusuarios ya entendieron esto en la práctica. La pregunta que queda es: ¿cuánto tiempo va a tardar el resto de las organizaciones en llegar a la misma conclusión? ⚡
