{"id":89434,"date":"2026-07-22T21:07:32","date_gmt":"2026-07-22T21:07:32","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/blog\/falta-habilidades-ia-causa-frustracion-botsitting\/"},"modified":"2026-07-31T17:04:53","modified_gmt":"2026-07-31T17:04:53","slug":"falta-habilidades-ia-causa-frustracion-botsitting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/es-419\/blog\/falta-habilidades-ia-causa-frustracion-botsitting\/","title":{"rendered":"\u201cBotsitting\u201d: la falta de habilidades para la IA causa frustraci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

Seg\u00fan un informe de Glean Work AI Institute<\/a>, los empleados pasan 6,4\u00a0horas por semana controlando rigurosamente las respuestas de las herramientas de IA, corrigiendo sus errores y contextualizando las instrucciones una y otra vez. Es casi una jornada completa. Al final, el personal se pregunta: \u201c\u00bfY qu\u00e9 hay de mi verdadera especializaci\u00f3n y mis responsabilidades laborales?\u201d. <\/p>\n\n

Esto est\u00e1 generando cierta frustraci\u00f3n y se est\u00e1 convirtiendo en un riesgo para la retenci\u00f3n de los empleados. Glean tambi\u00e9n detect\u00f3 que hay un 73\u00a0% m\u00e1s de probabilidades de que quienes trabajan con IA y dedican una gran parte de su tiempo al \u201cbotsitting\u201d est\u00e9n buscando otro empleo.<\/p>\n\n

Es f\u00e1cil atribuir esta cuesti\u00f3n a las limitaciones de la IA, pero hay un problema subyacente m\u00e1s profundo: al personal le faltan habilidades, y la mayor\u00eda de las empresas no lo previeron ni se prepararon para eso. <\/p>\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el \u201cbotsitting\u201d?<\/h2>\n\n

El \u201cbotsitting\u201d (palabra derivada de \u201cbabysitting\u201d, es decir, el acto de cuidar ni\u00f1os) es la acci\u00f3n de velar por que las respuestas arrojadas por la IA sean \u00fatiles. Consiste en aportarles contexto a las herramientas de IA, controlar las respuestas que dan y revisar y corregir los errores. El t\u00e9rmino fue acu\u00f1ado por Glean Work AI Institute en su informe, pero se populariz\u00f3 con rapidez porque denomina un fen\u00f3meno que antes no ten\u00eda nombre y que los empleados viven todos los d\u00edas. <\/p>\n\n

El \u201cbotsitting\u201d en el trabajo y el dilema de la productividad<\/h2>\n\n

Hoy, la mayor\u00eda de las empresas exigen (o al menos recomiendan) que los empleados usen IA en su trabajo. Sin embargo, los resultados suelen ser decepcionantes, y el tiempo y el esfuerzo que conlleva la incorporaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda es cada vez mayor. A modo de ejemplo, de acuerdo con Founder Reports<\/a>, casi dos tercios (el 63\u2009%) de los ejecutivos y vicepresidentes reconocen que tuvieron que rehacer tareas en las que se hab\u00eda recurrido demasiado a la IA, y casi la mitad de todos los empleados tuvieron que enmendar o rehacer el trabajo de alg\u00fan colega por la misma raz\u00f3n. Gracias al estudio de Glean, se confirm\u00f3 que \u201cpor cada hora que un trabajador dedica a que la IA produzca resultados \u00fatiles, destina pr\u00e1cticamente otra hora a modificarlos para poder aprovecharlos\u201d. Ese es un perjuicio para la productividad que no estaba contemplado en ning\u00fan plan de implementaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n

Debido al aumento de estas mon\u00f3tonas tareas de revisi\u00f3n, los empleados sienten como si tuvieran a cargo un colega principiante y debieran responsabilizarse de su labor, en lugar de ocuparse del trabajo para el que los contrataron. Para colmo, apenas el 13\u00a0%<\/a> de los empleados afirma que el rendimiento de su empresa mejor\u00f3 notablemente gracias al uso de la IA. <\/p>\n\n

Hasta la fecha, todo este esfuerzo ha dado resultados muy modestos en el \u00e1mbito corporativo. La calidad de los resultados que arroja la IA no es m\u00e1s que una de las tantas aristas de este problema. El verdadero escollo es de larga data y m\u00e1s conocido de lo que les gustar\u00eda admitir a la mayor\u00eda de las empresas: implementaron una tecnolog\u00eda nueva sin preparar al personal, que se ve obligado a usarla.<\/p>\n\n

Lo que aqueja a los empleados es la exasperaci\u00f3n provocada por la falta de habilidades y la incomodidad de estar en las primeras etapas de aprendizaje. Nadie prepar\u00f3 al personal para usar bien las herramientas de IA, y la mayor\u00eda de los usuarios no aprenden a hacerlo a la velocidad necesaria. <\/p>\n\n

Ahora, subsanar ese d\u00e9ficit es responsabilidad de las empresas.<\/p>\n\n

Las habilidades que necesitan los empleados para colaborar con la IA<\/h2>\n\n

La mayor\u00eda de las empresas prepararon a sus plantillas de trabajadores para adoptar la IA explic\u00e1ndoles qu\u00e9 posibilidades ofrec\u00edan las herramientas y, quiz\u00e1s, hasta c\u00f3mo utilizarlas. No obstante, que los empleados conozcan las funcionalidades no significa que hayan adquirido las habilidades para poder aprovecharlas.<\/p>\n\n

Para trabajar a la par de la IA, se necesita una serie de competencias diferentes a las que se piden en la mayor\u00eda de los puestos. Si bien cada rol laboral y sector es distinto, hay tres factores que son universales:<\/p>\n\n

Capacidad de hacer auditor\u00edas t\u00e9cnicas.<\/strong> Cuando un modelo de IA comete un error, los empleados deben ser capaces de detectarlo. Si una instrucci\u00f3n da resultados insatisfactorios, deben saber c\u00f3mo mejorarla. Estas son habilidades que se pueden adquirir. Lo que sucede es que la mayor\u00eda de las empresas todav\u00eda no han incorporado programas estructurados para fomentar estas competencias. Esto se da sobre todo con los colaboradores independientes que quiz\u00e1s no est\u00e1n tan acostumbrados a evaluar la calidad y la exactitud del trabajo de otros.<\/p>\n\n

Criterio creativo.<\/strong> La IA genera resultados con rapidez, pero para saber cu\u00e1les vale la pena usar y cu\u00e1les se deben seguir perfeccionando, hace falta ma\u00f1a. Hay que contar con conocimientos especializados y tener la capacidad de evaluar cada trabajo en su propio contexto. Los modelos de IA no son inherentemente creativos ni originales. Se basan en estructuras y normas. Por lo tanto, en los controles hay que revisar mucho m\u00e1s que la exactitud a simple vista. Para eso, se necesita intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n

Capacidad para redactar instrucciones para la IA y dominar los sistemas.<\/strong> Saber c\u00f3mo comunicarse con una herramienta de IA, c\u00f3mo darle el contexto adecuado y c\u00f3mo mejorar sus respuestas con el tiempo es toda una competencia en s\u00ed misma. Para desarrollarla, hay que saber c\u00f3mo funcionan los sistemas de IA. La mayor\u00eda de los empleados la adquieren probando y equivoc\u00e1ndose, y ese es justamente el motivo por el cual la tarea parece tediosa e ingrata. Adem\u00e1s, perfeccionarse lleva tiempo, pese a que los proveedores suelen presentar las herramientas de IA como soluciones listas para usar.<\/p>\n\n

Si las empresas no fomentan estas competencias, los empleados terminan pagando el pato por una falta de preparaci\u00f3n de la que no son responsables. Piensan que su trabajo consiste en cuidar de un robot, en vez de poner en pr\u00e1ctica habilidades nuevas, como el criterio creativo y la capacidad de hacer auditor\u00edas t\u00e9cnicas y redactar instrucciones para la IA. \u00bfPor Porque en todo proceso para desarrollar nuevas habilidades, las primeras etapas siempre son inc\u00f3modas y, sin un rumbo seguro, esa incomodidad se puede transformar en frustraci\u00f3n. Sin embargo, las empresas pueden allanar el camino.<\/p>\n\n

Qu\u00e9 pueden hacer las \u00e1reas de Aprendizaje y Desarrollo y RR.\u00a0HH. para promover el dominio de la IA y revertir el hartazgo que genera el \u201cbotsitting\u201d<\/h2>\n\n

Los empleados que se sienten presos del \u201cbotsitting\u201d son un riesgo subestimado, dado que seguramente la mayor\u00eda de ellos ya est\u00e1n buscando otro trabajo, por lo que peligra su retenci\u00f3n.<\/p>\n\n

La soluci\u00f3n es fomentar el dominio de la IA en toda la plantilla de personal. Para eso, quienes se ocupan de los datos tanto sobre el personal como sobre las habilidades y gestionan el presupuesto (es decir, las \u00e1reas de RR.\u00a0HH. y Aprendizaje y Desarrollo, as\u00ed como los ejecutivos) deben aunar esfuerzos. Las herramientas de IA resultan m\u00e1s eficaces cuando los empleados saben usarlas y las entrenan para que, con el tiempo, funcionen mejor.Conviene centrarse en lo siguiente:<\/p>\n\n

Personalizar el desarrollo profesional.<\/strong> Seg\u00fan Deloitte<\/a>, las compa\u00f1\u00edas que adoptan un m\u00e9todo personalizado tienen casi el triple de probabilidades de obtener mejores resultados empresariales y humanos en las iniciativas de gesti\u00f3n de cambio. Por ejemplo, las capacitaciones generales sobre la IA no sirven a la hora de adquirir competencias para roles particulares. Las habilidades que necesita un analista de RR.\u00a0HH. para trabajar con la IA no son las mismas que le hacen falta a un ingeniero de software o a un supervisor de ventas. Los empleados aprenden m\u00e1s r\u00e1pido cuando todos los contenidos y las comunicaciones se adaptan a ellos. De hecho, con el mismo estudio de Deloitte se hall\u00f3 que, cuando deben adaptarse a alg\u00fan cambio, los empleados consideran que es \u00fatil contar con iniciativas personalizadas y la posibilidad de hacer ajustes seg\u00fan sus preferencias.<\/p>\n\n

En los programas m\u00e1s eficaces para dominar la IA, primero se analizan las brechas de habilidades de cada rol y, luego, se asignan contenidos especializados para subsanarlas. Ciertas empresas, como TEKsystems<\/a> y ZS<\/a>, dan un paso m\u00e1s, ya que utilizan sesiones de coaching y juegos de rol con IA<\/a> para personalizar el desarrollo profesional de cada empleado.<\/p>\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n

Vincular todo el ecosistema de tecnolog\u00edas para disponer de una inteligencia m\u00e1s precisa sobre las habilidades.<\/strong> Una gran parte del tiempo dedicado al \u201cbotsitting\u201d se ocupa trasladando informaci\u00f3n entre herramientas que no se comunican entre s\u00ed. Los empleados se convierten en el puente que une esos sistemas desvinculados y, muchas veces, deben ingresar datos contextuales en plataformas de IA. Si se simplifica el conjunto de tecnolog\u00edas, es posible reducir las tareas manuales para conectarlas. Cuando las actividades de aprendizaje est\u00e1n integradas a la labor cotidiana, las herramientas de IA disponen del contexto y de los datos sobre las habilidades que necesitan para funcionar bien, y los programas de desarrollo profesional se adaptan a cada usuario de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n\n

Cuantificar los cambios en funci\u00f3n de los resultados concretos obtenidos. <\/strong>Una vez que las empresas recopilan y correlacionan la inteligencia sobre las habilidades, pueden vincular las iniciativas de aprendizaje a resultados m\u00e1s trascendentes. Parte del hartazgo que genera el \u201cbotsitting\u201d surge por ver todo el esfuerzo que se desperdicia en tareas improductivas y no repercute de manera visible en la empresa. Eso se resuelve relacionando los programas de desarrollo profesional con objetivos empresariales clave, de modo que todo el mundo pueda apreciar los resultados. Por ejemplo, Capgemini<\/a> utiliza datos concretos de sus proyectos para extraer datos sobre las habilidades. As\u00ed, vincula las actividades de aprendizaje directamente con el desempe\u00f1o y le da a la c\u00fapula directiva un panorama exacto del grado de preparaci\u00f3n que tiene el personal. Estelle Maione, directora general de Aprendizaje y Capgemini University, considera que, incluso si las actividades de aprendizaje diarias son invisibles y est\u00e1n integradas a la labor cotidiana, los resultados siempre deben ser visibles.<\/p>\n\n

El precio del \u201cbotsitting\u201d<\/h2>\n\n

La frustraci\u00f3n cada vez mayor que causa el \u201cbotsitting\u201d evidencia la falta de competencias para la IA. La tecnolog\u00eda avanza m\u00e1s r\u00e1pido de lo que las plantillas de personal se pueden adaptar, y la mayor\u00eda de ellas no fueron preparadas para colaborar con la IA.<\/p>\n\n

En consecuencia, los trabajadores pasan horas reparando errores y arreglando lo que la IA no logra hacer. Es una tarea mon\u00f3tona para la que nadie los prepar\u00f3 y exige una serie de capacidades que la mayor\u00eda de las empresas no adquiri\u00f3 a\u00fan. Urge subsanar esas brechas de habilidades, tanto para mantenerse a la par de la transformaci\u00f3n en torno a la IA como para incentivar el compromiso de los empleados y retenerlos. Para eso, es necesario dominar la IA con rapidez y coordinar oportunidades estructuradas de pr\u00e1ctica, recabar inteligencia sobre las habilidades de toda la plantilla de personal y cuantificar c\u00f3mo impacta el crecimiento (o no) en los resultados empresariales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Seg\u00fan un informe de Glean Work AI Institute, los empleados pasan 6,4\u00a0horas por semana controlando rigurosamente las respuestas de las herramientas de IA, corrigiendo sus errores y contextualizando las instrucciones una y otra vez. Es casi una jornada completa. 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