El coaching y la vigilancia vienen en la misma herramienta
Trabajo visible: Hacer visibles los comportamientos ocultos en el lugar de trabajo puede mejorar el coaching, pero solo cuando las personas pueden actuar a partir de los hallazgos.
Pruebas de diseño: La grabación y el análisis se vuelven defendibles cuando los destinatarios, el control de los empleados y la conservación de los datos se deciden antes de la implementación.
Proyecto piloto de JPMorgan: El informe de supervisión de JPMorgan expone horas que los analistas no pueden controlar, lo que podría redirigir la presión hacia hojas de horas inexactas.
Riesgo de los datos: La supervisión de los empleados crea riesgos persistentes de seguridad y reutilización cuando las empresas recopilan más información de la necesaria.
Mejor apoyo: La IA puede fortalecer la orientación en el lugar de trabajo cuando los líderes utilizan las preguntas de los empleados para identificar carencias en el apoyo, no para castigar a las personas.
Un gerente de Cognite se sentó con un informe de sus propias entrevistas de selección y descubrió que el 90 % de sus preguntas habían sido cerradas. Otro se enteró de que había hablado durante el 85 % de una conversación que debía dedicar a escuchar.
Ninguno de los dos descubrió esto como parte de un proceso disciplinario o una crítica. Les estaban mostrando algo que no tenían forma de ver por sí mismos y, según Brad Wilkins, el vicepresidente de personal que dirige los guiones de coaching que generan esos informes, la mayoría lo corrigió.
«La mayoría quiere hacerlo mejor, simplemente nunca tuvo un espejo», nos dijo Wilkins.
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Es un buen resultado, y llegó a través de un proceso que capturó cada palabra que dos personas se dijeron en una conversación privada. La grabación ocurrió primero, el coaching llegó después y la secuencia importa más de lo que parece.
Wilkins está describiendo algo real. Habla de cómo la IA hace visible un trabajo que antes era invisible, ya sea el calendario que se ha alejado de las prioridades que un gerente dijo tener, la incorporación que empieza a desviarse en la tercera semana o el empleado de alto rendimiento que comienza a decaer.
Esas cosas siempre estaban ocurriendo. Simplemente ocurrían por debajo de la resolución de la atención de cualquiera, y ahora ya no.
La medición siempre viene acompañada de una forma de eludirla
Lynn Parramore, una investigadora que estudia la medición en el lugar de trabajo, se remonta a Samuel Bentham, quien diseñó una fábrica en la que un solo supervisor podía observar a todos los trabajadores desde un punto central. Su hermano Jeremy tomó prestado el diseño para una prisión y le dio el nombre que perduró. El objetivo del panóptico nunca fue la vigilancia en sí, sino que los trabajadores interiorizaran la posibilidad de ser observados y se autorregularan.
Frederick Taylor llevó un cronómetro a la planta de producción un siglo después y dividió el trabajo en componentes cronometrados. Funcionó, dice Parramore, «hasta cierto punto». Dejó de funcionar en el momento en que los trabajadores encontraron la grieta. Reiniciaban el reloj cuando él salía de la habitación.
Cien años después, los trabajadores remotos mueven el ratón para fingir actividad o colocan una piña delante de la cámara del portátil para hacerse pasar por una persona sentada frente a un escritorio.
«Las personas simplemente tienen una resistencia innata al monitoreo invasivo e intrusivo, y eso no va a cambiar. Es simplemente parte de la naturaleza humana.»
Ese patrón se mantiene hoy. La medición viene acompañada de algo que la organización realmente desea, ya sean menos accidentes en la planta de producción o que un gerente finalmente aprenda cómo suena en una sala, y la resistencia que produce se trata como un problema de cumplimiento.
Parramore señala que la respuesta a esa pregunta suele decidirse por la geografía y no por el principio. En gran parte de la UE, los comités de empresa tienen derecho a ser consultados sobre los sistemas de monitoreo antes de que se implementen, por lo que la conversación sobre qué más podrían hacer los datos ocurre de antemano e involucra a las personas que son objeto de la medición.
El enfoque predeterminado estadounidense se acerca más a una cuestión de propiedad. La empresa es propietaria del portátil, así que puede ver lo que ocurre en él.
Tres preguntas determinan en qué se convierte la capacidad
La grabación, la transcripción y el análisis del comportamiento constituyen una sola capacidad. En qué se convierte esa capacidad depende de las respuestas a tres preguntas de diseño, y mi argumento aquí es que esas decisiones hacen todo el trabajo que normalmente se atribuye a la intención.
- ¿Quién ve el resultado?
- ¿Puede la persona objeto de la medición actuar a partir de lo que ve?
- ¿El registro persiste después del momento en que se utilizó?
Analicemos la operación de Greg Russell en Cover Genius a partir de esas preguntas. Russell, el vicepresidente de talento, graba con consentimiento cada entrevista telefónica inicial y cada entrevista con un panel, y la IA las transcribe y resume.
Utiliza el resultado para formar a los entrevistadores sobre la calidad de las preguntas, la proporción del tiempo de conversación y si realmente están presentando la empresa a un candidato que tiene otras tres ofertas. Lo llama una visibilidad sin precedentes sobre el desempeño de los entrevistadores y, para la mayoría de los equipos de adquisición de talento, es realmente una capacidad nueva en lugar de una mejora de una antigua.
También señala algo que es fácil pasar por alto: sus entrevistadores están más presentes en la conversación porque no están garabateando notas mientras alguien habla.
El resultado llega al entrevistador y a Russell. El entrevistador puede cambiar la forma en que entrevista la próxima semana, y la salvaguarda que Russell creó es la que más importa: que los humanos redacten su propia evaluación y asignen su propia puntuación, y que la IA nunca rechace automáticamente a un candidato.
La entrevista de Liderazgo y Valores de Russell tiene poder de veto, y lee la transcripción cuando el resultado es «no». Le sorprendió ligeramente tener que decir en voz alta lo de que no hay rechazo automático.
No creo que debiera haberse sorprendido. Hay que decirlo porque nada en la tecnología lo hace cumplir. Se mantiene así porque él decidió que fuera así.
Wilkins supera la misma prueba, y su taxonomía de tres niveles sobre dónde lidera la IA, dónde presta asistencia y dónde no tiene ningún voto expresa el mismo instinto en forma de estructura, en lugar de como una regla.
El consentimiento desempeña un papel real en el caso de Russell. Los candidatos y los entrevistadores saben que se está grabando. No es una característica menor del diseño, sino lo que hace defendible todo lo demás, y es lo primero que suele abandonarse cuando una herramienta pasa de un equipo a toda una empresa.
JPMorgan aprueba y suspende
En marzo, el Financial Times informó de que JPMorgan había comenzado un programa piloto que comparaba las horas que los banqueros júnior declaraban en sus partes de horas con la actividad registrada por los sistemas informáticos del banco, obtenida de videollamadas, pulsaciones de teclas en el escritorio y reuniones programadas.
Los banqueros reciben un informe semanal que muestra las dos cifras una junto a la otra. El banco afirmó que la herramienta sirve «para crear conciencia» y no para hacer cumplir nada, y que no se utilizará en la evaluación del desempeño; también comparó los informes con el resumen semanal del tiempo de pantalla de un teléfono.
El enfoque se presenta como una cuestión de bienestar, porque el problema subyacente es real. La banca júnior ha funcionado durante décadas con semanas de 100 horas y, después de que las muertes de dos jóvenes banqueros en 2024 y 2025 provocaran un escrutinio en todo el sector, JPMorgan creó un puesto para supervisar el bienestar de los banqueros júnior y limitó la semana laboral a 80 horas.
Esta es la versión de buena fe. Nadie intenta atrapar a nadie. El límite no se mantuvo por sí solo, y la visibilidad es lo único a lo que queda recurrir, el mismo instinto que subyace a mostrarle a un gerente su proporción de tiempo de conversación.
Pasemos el programa piloto por las tres preguntas. El banquero recibe el informe, lo que ya es más de lo que reciben la mayoría de los trabajadores vigilados.
La segunda es donde se desmorona. Un gerente que descubre que hizo preguntas cerradas puede hacer preguntas abiertas mañana. Un analista de primer año que descubre que trabajó 91 horas no puede decidir trabajar 60, porque las horas las determinan el flujo de operaciones y el director gerente que envía comentarios a las 11 p. m.
El informe le dice algo que ya sabía sobre una condición que no controla, y la única variable que realmente puede modificar es lo que escribe en el parte de horas.
Los informes sobre el programa piloto señalaron que anteriormente se había animado a los empleados júnior a declarar menos horas de las trabajadas para mantenerse dentro de los límites internos, lo que significa que la medición recae sobre la única conducta sobre la que el empleado tiene algún poder, y lo hace con independencia de que alguien lo pretendiera o no.
La tercera prueba es la que requiere cierta atención. Esos datos ahora existen dentro de los sistemas del banco, generados de manera continua, y el compromiso de que no se utilizarán en la evaluación es un compromiso de política, no arquitectónico. Las políticas las revisan personas que no las redactaron.
La intención no sobrevive al contacto con la infraestructura
Entonces, ¿qué ocurre con los datos recopilados cuando nadie ha decidido cuánto tiempo permanecen.
WorkComposer es una herramienta de vigilancia de empleados utilizada por más de 200.000 personas que registra la actividad y captura capturas de pantalla periódicas.
En febrero de 2025, investigadores de Cybernews encontraron más de 21 millones de esas capturas de pantalla en un depósito de Amazon S3 configurado incorrectamente, abierto a cualquiera que supiera dónde buscar. Las imágenes incluían correos electrónicos, chats internos, documentos empresariales confidenciales y páginas de inicio de sesión que mostraban nombres de usuario, contraseñas y claves de API.
Los investigadores notificaron a la empresa al día siguiente de encontrarlo, pero el depósito no se cerró hasta el 1 de abril.
Seis semanas. Nadie en ninguna de esas empresas decidió publicar las jornadas laborales de sus empleados. Decidieron medirlas, y la publicación fue obra de una configuración de almacenamiento.
Esa es la parte de todo esto a la que ninguna declaración de intenciones puede llegar. Sea lo que sea que recopiles, ahora eres responsable de conservarlo, y eres responsable de ello en condiciones que no controlas por completo, a través de cambios de proveedores, adquisiciones, rotación de personal y cualquier incentivo que pueda existir para encontrar un segundo uso a datos que ya tienes.
Parramore plantea un caso que muestra cómo es ese segundo uso. Según señala, los empleados de Meta se han encontrado bajo vigilancia de maneras que alimentan el entrenamiento de sistemas que sospechan que se están creando para reemplazarlos. La recopilación sobrevivió a su propósito declarado, y las personas que generaban los datos fueron las últimas a las que se consultó sobre el nuevo propósito.
Cuando el sistema produce un resultado que el sujeto no puede impugnar, el sujeto no deja de tener criterio. El criterio simplemente pasa a la clandestinidad, y la organización pierde esa información junto con la confianza.
Esta es la palabra que he estado evitando, y ha llegado el momento de usarla. La vigilancia no es una categoría tecnológica. Es en lo que se convierte la supervisión cuando la persona supervisada puede ver el resultado y no puede hacer nada con él, o no puede verlo en absoluto, y cuando el registro perdura más que la razón por la que se creó.
Una decisión de diseño útil
Analiese Brown, directora de personal en Campminder, creó en Claude un proyecto sobre niveles profesionales, conectado con las descripciones de puestos de la empresa y su filosofía de desempeño. Los empleados lo utilizan para hacer preguntas sobre su propia progresión, el tipo de pregunta que históricamente hacían a un gerente si confiaban en él.
Su equipo puede ver las preguntas que hacen las personas y las respuestas que genera el sistema. Es la misma disposición que he descrito en todo lo demás, un grupo observando lo que otro grupo hace dentro de una herramienta. Lo que ella hace con ello es diferente.
Lo trata como una red de seguridad, observando dónde las respuestas son insuficientes o dónde las personas siguen dando vueltas a la misma incertidumbre, porque ahí es donde se necesita orientación humana y no está llegando. Su planteamiento es que la automatización no sustituye la orientación humana, sino que la protege al mostrar dónde hace falta.
Brown observa la calidad del apoyo en lugar del desempeño de la persona, y lo que produce el sistema no es un registro, sino una indicación para que alguien de Recursos Humanos localice al empleado que sigue haciendo la misma pregunta de tres maneras diferentes.
Compras está respondiendo en tu nombre
Estas tres preguntas se están respondiendo ahora mismo dentro de la mayoría de las empresas que han comprado un registrador de notas, una herramienta de transcripción o una capa de análisis en los últimos 18 meses, y en muchas de esas empresas las respuestas las están dando una fecha de renovación, una configuración de retención predeterminada y la lista de verificación de incorporación de un proveedor.
Eso no es un fracaso ético. Es un fracaso de secuenciación. Llega la herramienta, el proyecto piloto funciona bien, el valor del asesoramiento es real y visible durante el primer mes, y la política de retención es la que incluía el proveedor. Para cuando alguien pregunta cuánto tiempo viven las transcripciones y quién más puede acceder a ellas, ya hay 14 meses de transcripciones.
Russell, Wilkins y Brown tomaron sus decisiones antes de la implementación, y ninguno de ellos necesitó un marco de gobernanza para hacerlo. Necesitaban haber decidido para qué servía la visibilidad.
