gestión
mayo 2026
Evaluación del desempeño 2026: el problema no es la IA, es seguir evaluando como si no existiera
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TRIBUNA
mayo 2026
Evaluación del desempeño 2026: el problema no es la IA, es seguir evaluando como si no existiera
Daniel López Paíno,
diretor de Cegid HCM Iberia & Latam de Cegid
Durante años, la evaluación del desempeño en las organizaciones ha evolucionado de forma incremental: hemos
pasado del papel a la digitalización, de los ciclos anuales a los trimestrales y del control jerárquico al feedback
continuo.
Hoy en día este modelo empieza a mostrar sus límites.
El problema no es que nuestras herramientas de medición
hayan quedado obsoletas, sino que el trabajo ya no
se rige por las mismas reglas.
La IA ya no es una herramienta: es parte del trabajo
En muchas organizaciones la conversación sobre inteligencia
artificial sigue centrada en su adopción: qué herramientas
utilizar, cómo integrarlas y cómo formar a los equipos para ello.
Pero la realidad operativa va por delante. La inteligencia
artificial ya no se limita a asistir en tareas mecánicas;
empieza a formar parte del propio proceso de ejecución del trabajo: desde la generación de contenido hasta el análisis predictivo o la automatización de flujos de decisión.
La diferencia no está en “saber usar herramientas de IA”, sino en algo mucho menos medible y mucho más disruptivo:
quién es capaz de rediseñar su trabajo alrededor de ella. Esto se traduce en nuevas dimensiones dentro del desempeño profesional: capacidad de identificar oportunidades de automatización del propio trabajo; integrar la inteligencia artificial de forma eficiente y responsable en el flujo diario, y contribuir activamente a la mejora de procesos apoyados en sistemas inteligentes.
Un cambio que todavía no está plenamente resuelto
En el contexto europeo y especialmente en España, la
conversación sobre evaluación del desempeño ha avanzado
en aspectos como la flexibilidad de los ciclos, el feedback continuo o el uso de OKR.
Sin embargo, sigue sin existir una práctica consolidada
para integrar el impacto real de la inteligencia artificial
en la medición del trabajo. Se abre así una zona gris cada vez más relevante: la que separa la productividad real, la productividad asistida y la automatización parcial del trabajo.
El verdadero reto es definir qué entendemos por “rendimiento” cuando una parte sustancial del trabajo
deja de ser visible y exclusivamente humana
El reto no es tecnológico, es conceptual
El desafío no consiste en añadir IA a las herramientas de
talento; eso ya está ocurriendo. El verdadero reto es redefinir qué entendemos por “rendimiento” cuando una
parte sustancial del trabajo deja de ser visible y exclusivamente humana.
Si alguien automatiza el 40 % de su flujo, ¿se le reconoce
por eficiencia o se le penaliza por “hacer menos”?
Si otra persona evita la IA por miedo o falta de criterio,
¿está rindiendo peor o simplemente de forma más tradicional?
No hay respuestas estándar. Y probablemente no las
habrá a corto plazo.
El riesgo real: medir IA como si fuera productividad
Existe un riesgo evidente: confundir el uso de IA con
productividad directa. Automatizar más no siempre significa
aportar más valor.
Convertir la IA en un KPI sin matices puede incentivar
automatizaciones innecesarias, pérdida de criterio humano
o desplazar el foco hacia lo medible en lugar de lo relevante.
Por eso, el desafío no consiste en añadir una métrica más, sino en redefinir qué entendemos por buen desempeño en un entorno híbrido humano– IA.
Liderar en la zona gris La evaluación del desempeño en 2026 no se enfrentará a un reto tecnológico, sino a uno más exigente: adaptar sus marcos a una realidad donde el trabajo ya no es exclusivamente humano, ni individual, ni lineal.
El liderazgo pasará entonces por aceptar una nueva complejidad: que el trabajo se realiza en colaboración
constante entre personas y sistemas, y que la frontera
entre ambos no siempre es nítida. Lejos de ser una debilidad,
esta “zona gris” abre una oportunidad para repensar cómo reconocemos el valor, la contribución y el impacto real del trabajo de las personas.
Desde esta perspectiva, quizá la pregunta que las organizaciones podrían empezar a hacer no es si la IA
debe entrar en la evaluación del desempeño, sino una
más ambiciosa y transformadora: ¿qué significa rendir
bien cuando el trabajo se construye en colaboración
entre personas y tecnología?.
pasado del papel a la digitalización, de los ciclos anuales a los trimestrales y del control jerárquico al feedback
continuo.
Hoy en día este modelo empieza a mostrar sus límites.
El problema no es que nuestras herramientas de medición
hayan quedado obsoletas, sino que el trabajo ya no
se rige por las mismas reglas.
La IA ya no es una herramienta: es parte del trabajo
En muchas organizaciones la conversación sobre inteligencia
artificial sigue centrada en su adopción: qué herramientas
utilizar, cómo integrarlas y cómo formar a los equipos para ello.
Pero la realidad operativa va por delante. La inteligencia
artificial ya no se limita a asistir en tareas mecánicas;
empieza a formar parte del propio proceso de ejecución del trabajo: desde la generación de contenido hasta el análisis predictivo o la automatización de flujos de decisión.
La diferencia no está en “saber usar herramientas de IA”, sino en algo mucho menos medible y mucho más disruptivo:
quién es capaz de rediseñar su trabajo alrededor de ella. Esto se traduce en nuevas dimensiones dentro del desempeño profesional: capacidad de identificar oportunidades de automatización del propio trabajo; integrar la inteligencia artificial de forma eficiente y responsable en el flujo diario, y contribuir activamente a la mejora de procesos apoyados en sistemas inteligentes.
Un cambio que todavía no está plenamente resuelto
En el contexto europeo y especialmente en España, la
conversación sobre evaluación del desempeño ha avanzado
en aspectos como la flexibilidad de los ciclos, el feedback continuo o el uso de OKR.
Sin embargo, sigue sin existir una práctica consolidada
para integrar el impacto real de la inteligencia artificial
en la medición del trabajo. Se abre así una zona gris cada vez más relevante: la que separa la productividad real, la productividad asistida y la automatización parcial del trabajo.
El verdadero reto es definir qué entendemos por “rendimiento” cuando una parte sustancial del trabajo
deja de ser visible y exclusivamente humana
El reto no es tecnológico, es conceptual
El desafío no consiste en añadir IA a las herramientas de
talento; eso ya está ocurriendo. El verdadero reto es redefinir qué entendemos por “rendimiento” cuando una
parte sustancial del trabajo deja de ser visible y exclusivamente humana.
Si alguien automatiza el 40 % de su flujo, ¿se le reconoce
por eficiencia o se le penaliza por “hacer menos”?
Si otra persona evita la IA por miedo o falta de criterio,
¿está rindiendo peor o simplemente de forma más tradicional?
No hay respuestas estándar. Y probablemente no las
habrá a corto plazo.
El riesgo real: medir IA como si fuera productividad
Existe un riesgo evidente: confundir el uso de IA con
productividad directa. Automatizar más no siempre significa
aportar más valor.
Convertir la IA en un KPI sin matices puede incentivar
automatizaciones innecesarias, pérdida de criterio humano
o desplazar el foco hacia lo medible en lugar de lo relevante.
Por eso, el desafío no consiste en añadir una métrica más, sino en redefinir qué entendemos por buen desempeño en un entorno híbrido humano– IA.
Liderar en la zona gris La evaluación del desempeño en 2026 no se enfrentará a un reto tecnológico, sino a uno más exigente: adaptar sus marcos a una realidad donde el trabajo ya no es exclusivamente humano, ni individual, ni lineal.
El liderazgo pasará entonces por aceptar una nueva complejidad: que el trabajo se realiza en colaboración
constante entre personas y sistemas, y que la frontera
entre ambos no siempre es nítida. Lejos de ser una debilidad,
esta “zona gris” abre una oportunidad para repensar cómo reconocemos el valor, la contribución y el impacto real del trabajo de las personas.
Desde esta perspectiva, quizá la pregunta que las organizaciones podrían empezar a hacer no es si la IA
debe entrar en la evaluación del desempeño, sino una
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bien cuando el trabajo se construye en colaboración
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