La IA está modificando los criterios para evaluar desempeño

La IA está modificando los criterios para evaluar desempeño

En octubre de 2025, Gartner publicó uno de los hallazgos más directamente relevantes para los líderes de talento en lo que va de la presente década: la gestión del desempeño está convirtiéndose simultáneamente en "menos humana y más humana". 

La formulación, deliberadamente paradójica, describe un fenómeno observable en organizaciones de todos los sectores. 

Los procesos formales de evaluación se están automatizando progresivamente, mientras los managers continúan tomando decisiones sobre talento — promociones, asignaciones estratégicas, diferenciación salarial — a partir de señales que ningún sistema formal ha codificado todavía. 

Esa brecha entre lo automatizado y lo informal es donde opera hoy el riesgo de gobernanza más relevante para un CHRO.

El mismo reporte de Gartner, basado en una encuesta a 426 CHROs de 23 industrias y cuatro regiones globales, documentó que la mayoría de los managers ya están experimentando con IA en procesos de evaluación de desempeño, pero que la gran mayoría de ellos no ha recibido capacitación formal sobre cómo hacerlo. 

Es decir: el uso ya ocurrió. La política aún no llegó.

Los criterios de contratación con IA ya anticipan cómo se evalúa a quien trabaja dentro

El punto de partida más clarificador no está en los sistemas de evaluación interna, sino en los de selección. Los datos del Microsoft Work Trend Index 2024, basados en 31,000 trabajadores de 31 países, documentaron que el 66% de los líderes declaraba que no contrataría a alguien sin competencias en IA. 

El 71% prefería a un candidato menos experimentado con habilidades en IA sobre uno más experimentado sin ellas. Esta lógica de contratación — adopción tecnológica como señal de valor sobre experiencia acumulada — no se detiene en la puerta de entrada. Migra inevitablemente al interior de la organización y comienza a aplicarse, de forma implícita, a quienes ya trabajan en ella.

El mismo reporte reveló un fenómeno que complica la gobernanza: el 52% de los usuarios de IA en el trabajo es reticente a admitir que usa estas herramientas para sus tareas más importantes, y el 53% teme que su uso los haga parecer prescindibles. 

Hay, por lo tanto, dos dinámicas simultáneas en tensión: los líderes valoran cada vez más la fluidez en IA, y los colaboradores ocultan esa misma fluidez por miedo a las consecuencias. Ambas dinámicas operan fuera del sistema formal de evaluación.

El 78% de los usuarios de IA trabaja con herramientas no sancionadas por sus organizaciones

El Microsoft Work Trend Index 2024 también documentó que el 78% de los trabajadores que usan IA en el trabajo lo hace con herramientas que sus organizaciones no han provisto ni aprobado formalmente — el fenómeno denominado BYOAI, Bring Your Own AI. En empresas medianas y pequeñas, ese porcentaje sube al 80%. 

El dato no describe únicamente un problema de ciberseguridad, aunque también lo es. Describe una infraestructura paralela de trabajo que los sistemas de evaluación formales no registran ni reconocen.

Cuando un colaborador produce un análisis estructurado, una presentación ejecutiva o un resumen de reunión de calidad significativamente superior al promedio de su equipo, genera una señal de desempeño. 

El manager que recibe ese entregable actualiza su percepción sobre ese colaborador, independientemente de si sabe o no que fue producido con asistencia de IA. La herramienta no apareció en ningún proceso de aprobación tecnológica. No aparece en ningún criterio formal de evaluación. Y sin embargo influye en quién recibe el próximo proyecto estratégico.

La adopción tecnológica produjo una capa de datos sobre trabajo que no estaba prevista en los marcos de evaluación

El Microsoft Work Trend Index 2025, publicado en abril de ese año y basado en la misma metodología de 31,000 profesionales globales, documentó que el 46% de los líderes reportaba que sus organizaciones ya usaban agentes de IA para automatizar flujos de trabajo completos, particularmente en servicio al cliente, marketing y desarrollo de producto.

 Esos sistemas no solo ejecutan tareas: registran patrones de uso, frecuencia de interacción, tipo de decisiones delegadas y velocidad de producción. Producen, como subproducto de su operación, datos sobre comportamiento laboral que no existían en la era de las herramientas tradicionales.

Al mismo tiempo, el reporte documentó una brecha de familiaridad significativa: el 67% de los líderes se declaraba familiarizado con los agentes de IA, frente a solo el 40% de los empleados. 

En organizaciones donde los líderes tienen mayor fluidez con la infraestructura tecnológica que sus equipos, las percepciones de desempeño tienden a formarse a partir de señales que no todos los colaboradores tienen igual capacidad de producir. Eso crea condiciones de evaluación desiguales sin que ninguna política de talento lo haya decidido.

El valor real no está en la fluidez individual con herramientas, sino en el rediseño de procesos

Un hallazgo de Gartner publicado en enero de 2026 introduce una complejidad que los sistemas de evaluación aún no han incorporado: las organizaciones más exitosas en la adopción de IA en 2026 no serán las que tengan más empleados hábiles en el uso de herramientas específicas, sino las que cuenten con lo que Gartner denomina "expertos en procesos de trabajo" — personas cuya capacidad de rediseñar flujos completos, no solo tareas individuales, genera valor organizacional sostenible. 

La investigación de Gartner es explícita: el éxito con una herramienta de IA no se transfiere automáticamente a otra, y la optimización individual del uso de herramientas no produce crecimiento ni reducción de costos a escala.

Esta distinción es crítica para la gobernanza de talento. Si los sistemas de evaluación, formales o informales, comienzan a reconocer la fluidez tecnológica individual como proxy de alto desempeño, estarán midiendo la señal equivocada. 

La investigación de Gartner sobre prioridades CHRO para 2026 añade un dato que refuerza este punto: el 29% de las ganancias de productividad atribuibles a IA provienen de rediseñar el modelo operativo de HR, no de mejorar las competencias individuales de los empleados en IA. 

El cambio sistémico supera al cambio individual por un margen considerable.

Las señales informales de desempeño ya operan. La gobernanza aún no las reconoce

Gartner identificó en enero de 2026 una tendencia adicional que ilustra la magnitud del desfase institucional: hasta el 50% de las organizaciones globales requerirá, durante 2026, evaluaciones de competencias "libres de IA" — procesos diseñados específicamente para medir capacidad de pensamiento crítico independiente del soporte tecnológico. 

La predicción no es especulativa; responde a una señal ya observable: la adopción masiva de IA generativa está atrofiando competencias de razonamiento independiente en una proporción de la fuerza laboral, y algunas organizaciones ya están respondiendo con contramediadas estructurales.

La tensión entre esa tendencia y la dinámica de valoración de fluidez tecnológica descrita anteriormente define el dilema de gobernanza que enfrenta el CHRO en este momento: ¿se reconoce formalmente la competencia en IA como criterio de evaluación, o se construyen mecanismos para preservar habilidades que la misma IA amenaza? 

Ambas decisiones son legítimas. Pero ninguna puede tomarse de forma efectiva mientras el sistema formal de evaluación permanezca desalineado respecto a las señales que la infraestructura tecnológica ya produce.

La decisión institucional que define la gobernanza de talento en 2026

El hallazgo de Gartner de octubre de 2025 sobre formación de managers es el punto de partida más concreto disponible: la mayoría de los managers que ya usan IA en procesos de evaluación no ha recibido capacitación formal sobre cómo hacerlo. Eso no es un problema de tecnología. 

Es un problema de política de talento. 

Las organizaciones están permitiendo que se produzca una transformación en sus criterios efectivos de evaluación sin haber decidido si esa transformación es la que querían, sin haber comunicado a los colaboradores que las reglas están cambiando, y sin haber equipado a los managers con criterios para aplicar esas reglas de forma consistente y equitativa.

Gartner lo formuló con precisión en su reporte de prioridades CHRO: "El CHRO debe adoptar una visión empresarial del impacto de la IA en el trabajo y en cómo evoluciona la cultura organizacional para sostener las expectativas de desempeño." 

Esa visión empresarial requiere tres decisiones institucionales que las organizaciones más avanzadas ya están tomando. 

La primera es determinar qué señales producidas por la infraestructura tecnológica —adopción de herramientas, calidad de entregables asistidos, capacidad de rediseñar procesos— serán reconocidas formalmente como criterios de evaluación, y cuáles no. 

La segunda es diseñar acceso equitativo a las herramientas y a la capacitación necesaria para producir esas señales, antes de que esas señales influyan en decisiones de promoción. 

La tercera es actualizar las descripciones de rol y los marcos de competencias para que reflejen lo que la organización realmente valora, no lo que valoraba cuando esos documentos fueron redactados.

La infraestructura tecnológica no esperó a que la gobernanza estuviera lista. Ya está produciendo datos. Ya está influyendo en percepciones. La decisión que enfrenta el liderazgo de talento no es si incorporar IA a los procesos de evaluación. Es si la organización va a gobernar explícitamente las señales que esa IA ya genera, o si va a dejar que esas señales continúen operando en el espacio informal, con las consecuencias de inequidad, inconsistencia y erosión del contrato psicológico que eso implica.