Un agente de IA no es un empleado, aunque haga su trabajo

El discurso empresarial empieza a dar por válida la idea de que gestionar agentes de IA sería, en el fondo, como gestionar personas. Y da por hecho, también, que las competencias directivas son las mismas para los humanos que para las máquinas, incluso las que solo tienen sentido para las personas. ¿Somos tan parecidos que se nos puede dirigir igual? Mientras permanecemos enredados en lo que nos diferencia, las primeras evidencias ya indican que, en las organizaciones que han puesto a los agentes en el organigrama, quien los supervisa vigila menos.

La idea partió de Microsoft en su Work Trend Index 2025, en el que dijo que cada empleado se convertirá en un agent boss, alguien que construye agentes, les delega trabajo y los gestiona. Curiosamente la tecnológica presentó el informe el mismo día que anunciaba nuevas funciones de Copilot para la colaboración entre personas y agentes.

Si cada empleado se convierte en jefe, el agente se convierte en su subordinado, y esta nueva jerarquía modifica el organigrama creando equipos mixtos en los que los agentes se incorporan como colegas digitales que trabajan bajo la dirección de las personas, y define al agent boss como el responsable humano de uno o varios agentes. Para ascender al empleado, hay que emplear al agente.

La comparación funciona como reclamo comercial, pero no para quien lea la letra pequeña con perspectiva crítica y sistémica, porque verá que sugiere conceptos que se trasladan ya vacíos de contenido y otros que no tienen equivalente posible:

• Empleado y plantilla. Llamar empleado a un agente lo introduce en la lógica de la plantilla y abre el presupuesto de personal a los proveedores: comparar agentes con empleados hace que los primeros parezcan más baratos (aunque su coste real incluya integración, infraestructura, supervisión, controles y gestión del riesgo).
• Organigrama. Colocar un agente en el organigrama le atribuye una posición jerárquica y una línea de reporte.
• Incorporación. El onboarding de un agente puede definir su rol, sus límites y cómo se evaluará, pero no puede incluir lo que da sentido al de una persona: la socialización, la integración en el equipo y la adaptación a una cultura.
• Evaluación del desempeño. Si bien tanto los resultados de un agente como los de una persona se miden, la evaluación del desempeño existe también para darle proyección a ésta a través del feedback, la retribución y la carrera.

Y eso sin hablar de los conceptos que no pueden trasladarse ni con la forma (el discurso) ni con el fondo (la condición de sujeto que exigen: intención, intereses propios y capacidad de rendir cuentas):

• Responsabilidad. Un agente produce resultados, pero no puede responder de ellos, ni jurídica ni moralmente. Cuando se le atribuye, se diluye la de quienes deciden, diseñan y autorizan su actuación.
• Confianza. Entre personas, la confianza se construye con la relación, la experiencia compartida y la buena fe, pero en un sistema solo cabe confiar en su fiabilidad, lo cual sólo se justifica con pruebas y verificación.
• Compromiso y motivación. Un agente no tiene intereses propios que alinear ni ha de esforzarse para ejecutar, no decide qué dar o qué retener.
• Desarrollo y carrera. Mejorar un agente es modificar un sistema, no hacer crecer a alguien.
• Pertenencia. Llamar compañero a un agente le atribuye una reciprocidad que no existe.

Los cuatro primeros dan al agente un lugar en el organigrama y los cinco últimos le prestan atributos que no tiene. Sumarlos no es una operación inocente ni inocua para el equilibrio entre humanos y máquinas, muy a pesar de lo cual la idea está calando. Según datos de Gartner, el 39% de los CEO ya considera a los agentes de IA como empleados, seguramente porque piensan que darles roles definidos, límites claros, responsabilidad explícita y evaluación periódica, ayuda a decidir qué trabajo hacen las personas y cuál las máquinas. El argumento es razonable en su terreno, que es ordenar el trabajo, ya que ciertamente puede facilitar la adopción. El problema empieza cuando la metáfora deja de ser un recurso para vender y pasa a funcionar como modelo de gestión.

Qué cambia cuando al agente se le llama empleado

Un experimento de Boston University y el BCG Henderson Institute ha puesto a prueba la equivalencia con la participación de 1.261 managers de recursos humanos y finanzas de Estados Unidos, Canadá y la Unión Europea. A todos les dieron los mismos documentos, con los mismos errores sembrados, y solo cambiaron lo que se decía de su autor: que era una herramienta de IA, un «empleado IA» o un empleado humano.

En el conjunto de la muestra, cambiar la etiqueta apenas alteró la forma de revisar. Sí lo hizo en un grupo concreto: el de los managers cuyas empresas ya han incorporado agentes a su organigrama (23% de los participantes). Cuando a ellos se les decía que el borrador lo había escrito un «empleado IA», y no una herramienta de IA:

• detectaban un 16% menos de errores;
• aumentaban un 44% sus peticiones de revisión adicional a otras personas;
• y se sentían menos responsables del resultado, que atribuían al sistema.

El documento era el mismo y tenía los mismos errores; solo cambiaba el nombre de quien supuestamente lo había hecho. La supervisión más cuidadosa de todo el experimento se dio cuando el trabajo se atribuía a un empleado humano.

Mismas funciones, distinto objeto

Gestionar personas es alinear objetivos, generar compromiso, desarrollar capacidades, resolver conflictos y construir confianza. Tiene, por lo tanto, una dimensión relacional, social y ética que no se reduce al rendimiento. En cambio, gestionar agentes es definir objetivos y restricciones, dar contexto, configurar permisos, verificar resultados y decidir cuándo intervenir, corregir o detener la ejecución. La relación no descansa en el compromiso del agente, sino en el diseño, el control y la supervisión del sistema.

La diferencia no es que las personas sean emocionales y las máquinas racionales, ni que en unas se confíe y a las otras se las verifique. A las personas también se las supervisa y se comprueban sus resultados, y en un sistema también hay que confiar para poder usarlo. Lo que cambia es cómo se construye esa confianza:

• con las personas, a través de la relación y la experiencia compartida;
• con los agentes, a través de evidencias, pruebas y mecanismos de control.

Y estas diferencias transforman, a su vez, qué se puede delegar y quién conserva la responsabilidad. Proponemos este mapa para distinguirlo:

No todas las filas son equivalentes. Por ejemplo, mientras que definir objetivos, delegar y supervisar se trasladan con ajustes, motivar y desarrollar cambian de naturaleza, porque configurar un sistema no es motivar a alguien y mejorar un proceso no es hacer crecer a una persona.

Dos roles para ejercer las competencias

Las siguientes cinco competencias no recaen siempre en la misma persona. Delegar en un agente, darle contexto y supervisar lo que entrega corresponde, sobre todo, a quien trabaja con él, que asume así funciones que antes eran del manager. Distinguir el tipo de error y responder de lo delegado se reparte: quien supervisa el agente lo ajusta y responde de lo que entrega, y el manager diagnostica qué ha fallado en el equipo y responde del conjunto. En todos los casos, la competencia ya no se ejerce como cuando el trabajo lo hacía una persona.

Competencias: una palabra para dos funciones

Partíamos al inicio de la pregunta de si un manager necesita las mismas competencias para dirigir personas que para gestionar agentes:

• Comparte las que sirven para ordenar el trabajo: definir objetivos, delegar, supervisar y responder de los resultados, aunque con agentes exijan además delimitar permisos y verificar lo que parece correcto sin serlo.
• No comparte las que se dirigen a la persona: motivar, desarrollar, construir confianza interpersonal y pertenencia no tienen equivalente en una máquina.

Las primeras ya no las ejerce solo el manager, sino cada profesional que trabaja con agentes. Pero más allá de eso, el problema no está tanto en el inventario de competencias como en la metáfora del agente como empleado, porque empuja a aplicar a aquél mecanismos de gestión pensados para éste (la confianza, la incorporación o la evaluación del desempeño) y a descuidar los que sí necesita (verificar lo que entrega, delimitar su autonomía y saber quién responde por lo que hace).

Cuanto más autónomos sean los sistemas, más necesario será el criterio para decidir qué delegar, qué supervisar y quién debe responder por las consecuencias. El riesgo no es que los managers no aprendan a gestionar agentes, sino que, por tratarlos como empleados, acaben gestionando mal a las máquinas, por no verificar ni hacer verificar lo que entregan, y a las personas, por no trasladarles con claridad qué responsabilidad les corresponde.