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Productividad , Eficiencia
26 de Agosto de 2026 - 15h08m
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Tu empleado puede estar haciendo el trabajo de tres puestos diferentes y quizá ni siquiera lo hayas notado.
La inteligencia artificial está cambiando mucho más que la velocidad con la que se realizan las tareas.
También está cambiando quién realiza esas tareas.
Una nueva investigación de OpenAI muestra un fenómeno cada vez más evidente en el mercado laboral: los profesionales están utilizando la IA para asumir actividades que, tradicionalmente, pertenecían a otras profesiones.
En un análisis de más de 800.000 mensajes relacionados con el trabajo, OpenAI identificó que el 43,5 % de los mensajes específicos de determinadas profesiones involucraban tareas asociadas a otra ocupación, después de excluir de la análisis las actividades genéricas.
El resultado es una transformación silenciosa en la estructura de los puestos de trabajo.
Un profesional de marketing puede analizar datos.
Un vendedor puede analizar una base de clientes.
Un profesional de Recursos Humanos puede realizar tareas que antes dependían de especialistas.
Y esto plantea una pregunta importante para las empresas:
Si los puestos están cambiando, ¿también debe cambiar la forma en que medimos la productividad?
¿Qué son los puestos de trabajo híbridos?
Durante mucho tiempo, las empresas organizaron el trabajo basándose en funciones relativamente bien definidas.
Marketing se encargaba de marketing.
Ventas se encargaba de ventas.
RR. HH. se encargaba de las personas.
Tecnología se encargaba de los sistemas.
Finanzas se encargaba de los números.
Cuando una tarea superaba los límites de un área determinada, normalmente se producía un handoff: el trabajo se transfería a otro profesional o departamento.
La inteligencia artificial está reduciendo parte de esta necesidad.
Con las herramientas de IA, un profesional puede realizar actividades que anteriormente requerían la participación de otra área.
OpenAI denomina este fenómeno “task crossover”, o cruce de tareas: actividades históricamente asociadas a una profesión aparecen en el uso de la IA por parte de personas de otras profesiones.
Esto no significa necesariamente que una persona esté reemplazando a tres profesionales.
Significa que el alcance del trabajo se está ampliando.
43,5 %: un número que merece atención
El principal dato de la investigación llama la atención.
Entre los mensajes específicos de una profesión analizados por OpenAI, el 43,5 % estaba relacionado con tareas fuera de la profesión del usuario, después de excluir las actividades consideradas genéricas.
Es decir, una parte significativa del uso profesional de la IA está ocurriendo precisamente en la frontera entre diferentes funciones.
La investigación encontró este comportamiento con mayor intensidad en algunas áreas:
Esto demuestra que la IA no solo está acelerando tareas que ya formaban parte de un puesto.
En muchos casos, está permitiendo que los profesionales asuman tareas que antes se derivaban a otra persona.
En la práctica, ¿qué está sucediendo?
Imagina a un profesional de marketing.
Antes, podía depender de un analista para interpretar determinados datos, de un desarrollador para solucionar un problema sencillo en el sitio web o de otro especialista para estructurar un análisis.
Hoy, con la ayuda de la IA, puede realizar parte de estas actividades por sí mismo.
Lo mismo ocurre en otras áreas.
Ventas + análisis de datos
Un vendedor puede utilizar la IA para explorar una base de clientes y encontrar patrones que anteriormente podrían haber sido analizados por un profesional de datos.
Marketing + tecnología
Un profesional de marketing puede solucionar problemas sencillos en un sitio web sin tener que esperar la intervención de un desarrollador.
RR. HH. + actividades especializadas
Los profesionales de Recursos Humanos pueden utilizar la IA para realizar tareas que antes requerían soporte especializado.
Pequeñas empresas
Este fenómeno puede ser aún más relevante en empresas pequeñas.
La investigación de OpenAI encontró una mayor participación de tareas de otras profesiones entre los usuarios de espacios de trabajo más pequeños. Entre los usuarios medios, esta participación fue del 18,9 % en entornos con 2 a 5 usuarios, frente al 16,3 % en entornos con más de 100 usuarios.
Esto tiene sentido.
En una empresa pequeña, no siempre existe un especialista disponible para cada necesidad.
Cuando surge un problema, es más probable que la persona que identificó la necesidad intente resolverlo.
Y la IA hace que esto sea mucho más fácil.
¿La IA está creando profesionales más generalistas?
Esta puede ser una de las mayores transformaciones impulsadas por la inteligencia artificial.
Durante décadas, el mercado valoró cada vez más la especialización.
Ahora estamos viendo un movimiento complementario:
especialistas capaces de realizar tareas fuera de su propia especialidad.
Esto no significa que la especialización haya perdido importancia.
Todo lo contrario.
El conocimiento específico sigue siendo fundamental.
Pero la IA puede permitir combinar ese conocimiento con habilidades que antes requerían de otras personas.
El resultado es un profesional más multidisciplinario.
Y, para las empresas, esto puede representar un cambio importante en la forma de organizar los equipos.
La investigación de OpenAI muestra que el marketing aparece de forma especialmente interesante en este cruce.
Los profesionales de marketing dedicaron el 24,3 % de sus mensajes a tareas asociadas con otras profesiones.
Al mismo tiempo, las tareas de marketing aparecieron en el 8,9 % de los mensajes de profesionales de otras áreas, la mayor participación de difusión entre las ocupaciones analizadas.
Esto ayuda a explicar una realidad que muchos gestores ya están percibiendo.
Hoy, una persona de ventas puede crear contenido.
Un profesional de producto puede analizar campañas.
Un fundador puede producir materiales de marketing.
Un diseñador puede realizar tareas técnicas.
Y un profesional de marketing puede trabajar con datos, tecnología y automatización.
Las fronteras entre los puestos están volviéndose menos rígidas.
Aquí encontramos una de las consecuencias más importantes de esta transformación.
Si los puestos están cambiando, las métricas utilizadas para evaluar esos puestos también deben ser revisadas.
Imagina a un profesional que antes pasaba gran parte del día realizando tareas específicas de su función.
Ahora utiliza IA para automatizar algunas de esas actividades y comienza a dedicar su tiempo a:
Si la empresa continúa evaluando la productividad únicamente con base en métricas antiguas, puede terminar interpretando incorrectamente el trabajo realizado.
El tiempo dedicado a una actividad no es necesariamente sinónimo de valor generado.
Del mismo modo:
estar ocupado no significa necesariamente ser productivo.
Más actividad no significa más productividad
Este es un punto fundamental para los gestores.
Cuando un puesto se vuelve más híbrido, la cantidad de actividades realizadas por una persona puede aumentar significativamente.
Pero eso no significa que todas esas actividades tengan el mismo impacto.
Un profesional puede pasar dos horas en una tarea operativa y generar poco resultado.
Otro puede pasar 30 minutos analizando un problema y tomar una decisión que ahorre decenas de horas al equipo.
Por eso, las empresas deben empezar a analizar la productividad de una manera más amplia.
No solo:
“¿Cuánto tiempo estuvo trabajando esta persona?”
Sino también:
“¿En qué utilizó ese tiempo?”
“¿Qué actividades ocupan más tiempo?”
“¿Existen cuellos de botella?”
“¿Qué tareas podrían optimizarse?”
“¿Cómo está realmente distribuido el trabajo?”
¿Qué cambia esto para los gestores?
La transformación de los puestos plantea al menos cuatro desafíos importantes para las empresas.
1. Las descripciones de los puestos pueden quedar desactualizadas
La función descrita durante el proceso de selección puede no representar exactamente lo que ese profesional hace algunos meses después.
La IA permite incorporar nuevas actividades rápidamente a la rutina.
2. Los equipos pueden volverse más multidisciplinarios
Un profesional puede asumir tareas que antes dependían de otras áreas.
Esto puede reducir cuellos de botella y aumentar la autonomía.
3. La productividad puede ser más difícil de interpretar
Si las actividades cambian, comparar a los profesionales únicamente por el tiempo dedicado a determinadas tareas puede generar conclusiones equivocadas.
4. Los datos adquieren aún más importancia
Cuanto más compleja se vuelve la rutina de trabajo, más difícil es comprender la productividad únicamente a través de la percepción.
Es necesario observar patrones.
El primer paso es abandonar la idea de que productividad significa simplemente estar ocupado durante la jornada laboral.
Un análisis más completo debe considerar cómo se está utilizando el tiempo.
Por ejemplo:
Tiempo productivo: actividades directamente relacionadas con las entregas y objetivos.
Tiempo en reuniones: cuánto de la rutina está siendo consumido por reuniones.
Tiempo en herramientas: qué aplicaciones y sistemas concentran el trabajo.
Inactividad: períodos en los que no se registra actividad.
Distribución del tiempo: cómo los diferentes tipos de actividades ocupan la jornada.
Estos datos no tienen que utilizarse para controlar cada movimiento del colaborador.
El objetivo debe ser comprender la operación.
Monitoo ayuda a las empresas a transformar los datos de uso del ordenador en información sobre productividad.
La plataforma permite analizar, por ejemplo, cuánto tiempo permanecen los colaboradores en determinados sitios web y programas, además de ofrecer dashboards e informes para facilitar el análisis.
Esto permite que los gestores tengan una visión más clara de cómo se distribuye el tiempo.
Y esta visión se vuelve aún más importante cuando los puestos dejan de ser tan predecibles.
Porque, si una persona está asumiendo tareas de diferentes áreas, quizá necesites entender no solo cuánto trabaja, sino cómo está cambiando su trabajo.
La tecnología puede ayudar a responder preguntas como:
Los datos no sustituyen la gestión.
Pero pueden hacer que las decisiones de gestión sean mucho más precisas.
El futuro de los puestos puede depender menos de las funciones y más de las capacidades
La investigación de OpenAI apunta a una transformación que puede ir mucho más allá de la inteligencia artificial como herramienta.
Si los profesionales pueden asumir tareas de diferentes áreas, quizá el futuro del trabajo esté menos definido por:
“¿Cuál es tu puesto?”
y más por:
“¿Qué puedes hacer?”
Este cambio puede crear equipos más flexibles, profesionales más autónomos y procesos más rápidos.
Pero también exige que las empresas reconsideren cómo estructuran las funciones, distribuyen responsabilidades y evalúan la productividad.
La propia OpenAI destaca que los patrones de uso de la IA pueden funcionar como una señal anticipada de cambios en las ocupaciones, antes de que estas transformaciones aparezcan formalmente en las descripciones o títulos de los puestos.
La inteligencia artificial está haciendo más fácil que los profesionales superen los límites tradicionales de sus funciones.
Y los datos de OpenAI muestran que esto ya está ocurriendo.
El 43,5 % de los mensajes específicos de profesiones analizados involucraban tareas asociadas a otra ocupación.
Esto significa que el trabajo se está volviendo más híbrido.
Y quizá el mayor desafío para los gestores no sea descubrir qué empleos va a sustituir la IA.
Quizá sea entender:
“¿Cómo están cambiando los empleos que ya tenemos?”
Porque tu empleado puede estar haciendo trabajo de marketing, análisis, tecnología y estrategia al mismo tiempo.
Y quizá ni siquiera lo hayas notado.
La pregunta no es solo cuánto trabaja tu equipo.
Es cómo está cambiando el trabajo y dónde se está invirtiendo el tiempo.
¿Qué son los puestos de trabajo híbridos?
Son funciones que han pasado a combinar actividades tradicionalmente asociadas con diferentes profesiones. La inteligencia artificial puede facilitar este cruce al permitir que los profesionales realicen tareas que antes dependían de otras áreas.
¿Qué descubrió la investigación de OpenAI sobre la IA y las profesiones?
El análisis de más de 800.000 mensajes de usuarios de ChatGPT en Estados Unidos indicó que el 43,5 % de los mensajes específicos de profesiones, después de excluir las tareas genéricas, involucraban tareas asociadas con otra ocupación.
¿Qué profesiones presentan un mayor cruce de tareas?
En la investigación, el fenómeno fue especialmente elevado entre profesionales de experiencia del cliente, diseñadores, Recursos Humanos, profesionales jurídicos y marketing. Entre los mensajes específicos de estas profesiones, las tareas externas representaron respectivamente el 77 %, 75 %, 69 %, 56 % y 53 %.
¿La IA está eliminando la especialización?
No necesariamente. Los datos apuntan a una expansión de las actividades realizadas por los profesionales. Los especialistas pueden continuar ejerciendo su función principal mientras asumen tareas adicionales con el apoyo de la IA.
¿Cómo medir la productividad en puestos que se están volviendo más híbridos?
Es importante analizar más que simplemente las horas trabajadas. Los datos sobre la distribución del tiempo, las herramientas utilizadas, las actividades, la inactividad y los procesos pueden ayudar a los gestores a comprender mejor cómo se está realizando el trabajo.
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