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Productividad
04 de Noviembre de 2026 - 19h11m
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La inteligencia artificial en el trabajo está transformando la manera en que las empresas organizan sus actividades, atienden a sus clientes, analizan información y toman decisiones. Desde herramientas que ayudan a redactar textos hasta sistemas capaces de resumir documentos, organizar datos y automatizar tareas, las posibilidades son cada vez mayores.
Sin embargo, existe una pregunta que muchas empresas todavía necesitan responder: ¿utilizar más tecnología significa necesariamente trabajar mejor?
La respuesta depende de cómo se implementen estas herramientas, de su integración en las actividades diarias y de los resultados que realmente proporcionen. Una empresa puede invertir en soluciones modernas y, aun así, enfrentarse a problemas de comunicación, exceso de tareas, trabajo repetitivo y pérdida de tiempo al administrar diferentes sistemas.
Este desafío quedó reflejado en una investigación publicada por Ricoh USA en octubre de 2026. El estudio 2026 Workplace Technology Adoption Gap, realizado con 2.017 profesionales y responsables de la toma de decisiones de Estados Unidos y Canadá, identificó una diferencia entre la confianza de los directivos en las inversiones en inteligencia artificial y las dificultades que experimentan los empleados en su trabajo cotidiano.
Según los resultados divulgados, el 91 % de los responsables de la toma de decisiones confiaba en que las inversiones de sus organizaciones en IA estaban generando el valor esperado. Sin embargo, el 53 % de los empleados afirmó que la inteligencia artificial generaba fricciones o trabajo adicional, mientras que el 55 % señaló que el tiempo dedicado a administrar herramientas tecnológicas interfería con su productividad.
Estas cifras plantean una cuestión importante para cualquier empresa: no basta con implementar herramientas digitales. Es necesario comprender cómo afectan al trabajo, si ayudan a resolver problemas concretos y si contribuyen a alcanzar los objetivos de la organización.
En este artículo descubrirás cómo la inteligencia artificial puede mejorar la productividad, qué dificultades pueden surgir durante su adopción, cómo evaluar los resultados y de qué manera las herramientas de seguimiento de la actividad laboral, como Monitoo, pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas.
La inteligencia artificial en el trabajo consiste en utilizar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren algún nivel de análisis, interpretación, reconocimiento de patrones o generación de contenido.
En la práctica, estas tecnologías pueden ayudar a organizar información, elaborar documentos, analizar grandes volúmenes de datos, responder preguntas, resumir reuniones y automatizar determinadas etapas de los procesos empresariales.
El objetivo no debería ser simplemente sustituir las actividades humanas por sistemas automatizados. En muchos casos, el mayor beneficio consiste en reducir las tareas repetitivas y liberar tiempo para actividades que requieren criterio, creatividad, comunicación y toma de decisiones.
Por ejemplo, un equipo comercial puede utilizar la IA para resumir información sobre sus clientes antes de una reunión. El profesional sigue siendo responsable de la relación comercial y de la negociación, pero dispone de información mejor organizada para preparar el encuentro.
De manera similar, un equipo de marketing puede utilizar herramientas inteligentes para organizar ideas, identificar tendencias y elaborar borradores de contenido. La revisión, la estrategia y la adaptación a la identidad de la marca siguen dependiendo del criterio humano.
En recursos humanos, los sistemas de IA pueden ayudar a organizar información, preparar materiales de formación y analizar indicadores. En las áreas operativas, pueden facilitar la identificación de patrones y la organización de procedimientos.
Estos ejemplos demuestran que la inteligencia artificial puede ser útil en diferentes departamentos. Sin embargo, sus beneficios dependen de una implementación adecuada, de la capacitación de los profesionales y de la capacidad de la herramienta para responder a una necesidad real.
Las herramientas de inteligencia artificial no cumplen todas la misma función. Antes de elegir una solución, es importante comprender qué tipo de actividad puede ayudar a realizar.
1. Herramientas de generación de contenido
Estas soluciones ayudan a crear borradores de textos, organizar ideas, resumir documentos y adaptar contenidos a distintos formatos. Pueden utilizarse en marketing, comunicación, ventas y atención al cliente.
2. Herramientas de análisis de datos
Estos sistemas ayudan a interpretar información, encontrar patrones y generar análisis que facilitan la planificación. La calidad de los resultados depende de los datos disponibles y de la manera en que se formulen las preguntas.
3. Herramientas de automatización
Algunas soluciones permiten automatizar tareas repetitivas, como clasificar solicitudes, transferir información, completar campos o iniciar determinadas etapas de un proceso. El beneficio consiste en reducir el trabajo manual sin comprometer la calidad.
4. Asistentes inteligentes
Los asistentes basados en IA pueden responder preguntas, organizar información y ayudar a los profesionales a encontrar soluciones. Cuando están conectados a fuentes de datos autorizadas, también pueden facilitar el acceso a información específica de la empresa.
5. Herramientas de comunicación y colaboración
Estas soluciones ayudan a resumir reuniones, organizar mensajes, documentar decisiones y compartir información. Cuando se utilizan correctamente, pueden reducir el tiempo necesario para coordinar proyectos y mantener a los equipos alineados.
6. Sistemas de análisis de la actividad laboral
Además de las herramientas que ejecutan tareas, existen soluciones que permiten comprender mejor cómo se desarrolla la jornada laboral. Según sus funcionalidades y configuraciones, pueden proporcionar información sobre actividades, aplicaciones utilizadas, períodos de actividad e inactividad, así como informes e indicadores de productividad.
Este último grupo resulta especialmente relevante cuando una empresa necesita comprender si sus inversiones tecnológicas están contribuyendo a mejorar la organización del trabajo.
Una empresa puede disponer de varias herramientas modernas y seguir teniendo dificultades para entregar proyectos a tiempo, organizar tareas y reducir el trabajo repetitivo.
Esto ocurre porque la presencia de tecnología no garantiza, por sí sola, que los procesos sean eficientes.
Imagina un equipo que utiliza una herramienta para redactar documentos, otra para gestionar proyectos, una tercera para comunicarse con sus compañeros y diferentes sistemas para almacenar información. Si estas soluciones no funcionan bien en conjunto, los profesionales pueden verse obligados a cambiar constantemente de plataforma, copiar datos manualmente y verificar información repetidas veces.
En ese escenario, una herramienta que debería ahorrar tiempo puede terminar añadiendo nuevas tareas.
La inteligencia artificial también puede generar resultados que necesitan revisión. Si un empleado debe corregir continuamente respuestas inadecuadas, comprobar información y transferir contenido a otros sistemas, parte del tiempo ahorrado inicialmente puede perderse durante estas etapas.
Esto no significa que la tecnología sea inútil. Significa que su valor debe evaluarse teniendo en cuenta todo el proceso, desde el inicio de una tarea hasta su finalización.
El estudio 2026 Workplace Technology Adoption Gap, publicado por Ricoh USA el 21 de octubre de 2026, analizó la diferencia entre las expectativas de las organizaciones y la experiencia de quienes utilizan la tecnología diariamente.
Entre los resultados divulgados se encuentran los siguientes:
91 % de los responsables de la toma de decisiones: confiaba en que las inversiones en IA estaban generando el valor esperado.
53 % de los empleados: afirmó que la inteligencia artificial generaba fricciones o trabajo adicional.
55 % de los empleados: señaló que el tiempo dedicado a administrar herramientas tecnológicas interfería con su productividad.
43 % de los empleados: afirmó que sus organizaciones solían pedir la opinión de los trabajadores antes de implementar nuevas tecnologías.
81 % de los responsables de la toma de decisiones: reconoció que sus organizaciones invertían en nuevas tecnologías más rápidamente de lo que ayudaban a los empleados a aprender a utilizarlas eficazmente.
Los resultados fueron divulgados por Ricoh. Los porcentajes representan las respuestas de los grupos encuestados y no deben interpretarse como una medición directa de las horas perdidas en todas las empresas ni como una prueba de que cualquier herramienta de IA reduzca la productividad.
Aun así, los datos destacan una cuestión relevante: puede existir una diferencia entre creer que una tecnología funciona y comprender cómo se utiliza en la práctica.
Para reducir esa diferencia, las empresas deben evaluar no solo las inversiones realizadas, sino también la experiencia de los profesionales, los obstáculos que encuentran y los resultados observados.
Los directivos suelen evaluar las inversiones tecnológicas teniendo en cuenta los objetivos estratégicos, los costes, la capacidad de innovación y las expectativas de crecimiento.
Los empleados, por su parte, experimentan la tecnología durante la ejecución de sus tareas. Son ellos quienes deben aprender a utilizar nuevos sistemas, adaptar procedimientos, localizar información y resolver problemas de compatibilidad.
Ambas perspectivas son importantes, pero pueden revelar aspectos diferentes de una misma implementación.
Una plataforma puede representar una oportunidad estratégica para la empresa y, al mismo tiempo, exigir formación adicional o crear dificultades operativas durante su adopción.
Por ejemplo, un directivo puede considerar que la implementación de un asistente de IA ha sido exitosa porque la herramienta está disponible para todo el equipo. Sin embargo, los profesionales podrían utilizarla poco, continuar con procedimientos antiguos o dedicar demasiado tiempo a revisar los resultados.
La solución no consiste en ignorar los indicadores estratégicos ni en asumir que todas las dificultades de los empleados están causadas por la tecnología. Lo adecuado es reunir evidencias, escuchar a las personas implicadas y analizar cómo funcionan los procesos.
Cuando los directivos y los equipos comparten información, resulta más fácil identificar qué herramientas necesitan ajustes, qué actividades pueden simplificarse y qué inversiones realmente tienen sentido.
La inteligencia artificial puede contribuir a la productividad cuando resuelve problemas concretos y reduce el esfuerzo necesario para realizar una actividad con calidad.
El primer paso consiste en identificar tareas que consumen demasiado tiempo, requieren trabajo manual repetitivo o dependen de la organización de grandes cantidades de información.
Después, es necesario comprobar si una herramienta puede simplificar esas actividades sin crear riesgos adicionales ni comprometer la calidad del resultado.
Actividades como clasificar documentos, organizar información, elaborar borradores y completar determinados campos pueden consumir una parte considerable de la jornada laboral.
Cuando una solución automatiza algunas de estas tareas, los profesionales pueden dedicar más atención a actividades que requieren análisis, creatividad y comunicación.
Sin embargo, automatizar no significa eliminar toda revisión. Es importante definir qué resultados deben verificarse y quién será responsable de aprobarlos.
En muchas empresas, los datos importantes están distribuidos entre documentos, mensajes, hojas de cálculo y diferentes plataformas.
Encontrar la información correcta puede requerir varias búsquedas e interrupciones. Los asistentes inteligentes conectados a fuentes autorizadas pueden facilitar este proceso y permitir que los profesionales formulen preguntas en lenguaje natural.
Para que esto funcione, la información debe estar organizada, actualizada y disponible únicamente para las personas autorizadas.
La inteligencia artificial puede ayudar a preparar actas, organizar tareas, elaborar resúmenes y realizar un seguimiento de los asuntos pendientes.
Estas aplicaciones pueden facilitar la comunicación entre equipos y reducir el esfuerzo necesario para convertir conversaciones en actividades concretas.
El beneficio depende de que exista un proceso claro. Si cada profesional utiliza un sistema diferente sin un método común de seguimiento, la organización puede seguir teniendo problemas de coordinación.
La IA puede ayudar a reunir información, identificar tendencias y comparar escenarios. Esto puede agilizar determinados análisis, siempre que los datos sean fiables y las conclusiones se verifiquen.
Una empresa puede utilizar herramientas analíticas para identificar cambios en la demanda, organizar comentarios de clientes o comprender patrones de atención.
La tecnología ayuda a tomar decisiones, pero no sustituye la responsabilidad de evaluar el contexto, los riesgos y las consecuencias de cada elección.
El trabajo repetido aparece cuando una actividad debe realizarse nuevamente debido a información incompleta, errores, problemas de comunicación o expectativas poco claras.
La inteligencia artificial puede ayudar a revisar contenidos, organizar requisitos y estandarizar determinadas etapas. Sin embargo, los resultados incorrectos o las instrucciones mal definidas también pueden generar trabajo adicional.
Por eso, la empresa debe analizar tanto el tiempo necesario para completar una tarea como la calidad del resultado final.
Las soluciones inteligentes pueden ayudar a organizar solicitudes, sugerir respuestas y proporcionar información relevante a los agentes de atención.
Esto puede mejorar la rapidez del servicio, especialmente en actividades con preguntas frecuentes y procedimientos bien documentados.
Es importante establecer límites para las respuestas automatizadas, proteger los datos de los clientes y garantizar que los casos complejos puedan ser atendidos por profesionales responsables.
Las herramientas de IA también pueden apoyar el aprendizaje, explicar conceptos, resumir materiales y ayudar a los profesionales a comprender nuevos procedimientos.
Este uso puede resultar especialmente útil durante la implementación de nuevos sistemas. Sin embargo, ofrecer una herramienta no equivale a proporcionar una formación adecuada.
La organización debe asegurarse de que los empleados comprendan cómo utilizarla, qué información pueden compartir y cómo verificar las respuestas obtenidas.
La IA puede crear trabajo adicional cuando se incorpora a la rutina sin evaluar previamente los procesos existentes.
Un ejemplo habitual es la adopción de una herramienta sin suficiente formación. Los empleados necesitan descubrir cómo utilizarla, probar diferentes instrucciones, interpretar respuestas y corregir resultados. Si estas etapas no se consideran durante la planificación, la empresa puede subestimar el esfuerzo necesario para obtener beneficios.
Otro problema aparece cuando la herramienta no se integra correctamente con los sistemas utilizados por el equipo. En lugar de simplificar el trabajo, se convierte en una plataforma más que hay que administrar.
También existe el riesgo de utilizar IA en actividades que no ofrecen un beneficio claro. No todos los procesos necesitan automatización y no todas las tareas se vuelven más eficientes al añadir una capa tecnológica.
Para identificar estas situaciones, la empresa puede prestar atención a las siguientes señales:
Los empleados necesitan copiar información manualmente entre diferentes sistemas.
Los resultados generados por la IA requieren correcciones frecuentes.
Los equipos no saben qué herramientas deben utilizar en cada situación.
Existen dudas sobre la fiabilidad de las respuestas.
Los profesionales dedican más tiempo a aprender a utilizar los sistemas que a realizar las tareas que deberían facilitar.
Diferentes departamentos contratan soluciones similares sin evaluar la necesidad de integración.
Los directivos no pueden demostrar qué resultados han mejorado después de la implementación.
Ninguna de estas señales demuestra, por sí sola, que una herramienta sea inadecuada. Son indicios de que determinados aspectos necesitan una evaluación más profunda.
La mejor estrategia consiste en identificar dónde aparece el esfuerzo adicional, hablar con los usuarios y comparar los resultados antes y después de los cambios.
Medir los resultados de la inteligencia artificial es esencial para evitar decisiones basadas únicamente en entusiasmo, expectativas o percepciones aisladas.
La evaluación debe considerar los objetivos definidos antes de la implementación. Si la intención era reducir el tiempo de atención, por ejemplo, es necesario analizar cuánto se tarda en resolver las solicitudes sin ignorar la calidad del servicio y la satisfacción de los clientes.
De la misma manera, si una herramienta se implementó para acelerar la producción de contenido, la empresa debe observar el tiempo de elaboración, la cantidad de revisiones necesarias y la calidad de las entregas.
Antes de implementar una herramienta, registra cómo funciona actualmente el proceso.
¿Cuánto tiempo suele durar la actividad? ¿Cuántas personas participan? ¿Cuáles son los errores más frecuentes? ¿Cuántas etapas dependen del trabajo manual? ¿Qué dificultades señalan los profesionales?
Esta información proporciona una referencia para realizar comparaciones posteriores.
Sin una situación inicial, la empresa corre el riesgo de atribuir a la tecnología mejoras que ya estaban ocurriendo o de no detectar dificultades que aparecieron durante la implementación.
Los indicadores deben reflejar el resultado que la organización desea conseguir.
Tiempo de ejecución: cuánto se tarda en completar una actividad.
Calidad: cuántas entregas necesitan correcciones o presentan problemas.
Trabajo repetido: cuántas veces es necesario rehacer una tarea.
Volumen de entregas: cuántas actividades se completan durante un período determinado, teniendo en cuenta su complejidad.
Tiempo de espera: cuánto tiempo permanece una solicitud pendiente de respuesta o aprobación.
Adopción de la herramienta: cuántos profesionales utilizan la solución y con qué frecuencia, cuando este seguimiento es apropiado y está permitido.
Satisfacción de los usuarios: cómo valoran los empleados la utilidad de la herramienta y las dificultades que encuentran.
Coste total: cuánto invierte la empresa en licencias, integración, formación, soporte y mantenimiento.
Estos indicadores deben analizarse en conjunto. Aumentar el número de entregas no representa necesariamente una mejora si disminuye la calidad o si los empleados necesitan trabajar más horas para alcanzar el resultado.
Siempre que sea posible, compara períodos con características similares y considera los factores que pueden influir en los resultados.
Un equipo puede presentar diferencias de rendimiento debido al volumen de trabajo, la complejidad de los proyectos, la estacionalidad o los cambios en su composición.
Por eso, es importante evitar conclusiones precipitadas. Los datos ayudan a identificar tendencias, pero deben interpretarse dentro del contexto de cada operación.
Para evaluar financieramente una herramienta, considera los costes y los beneficios que realmente pueden atribuirse a su implementación.
Una fórmula simplificada para estimar el retorno porcentual de la inversión es:
ROI = (beneficios financieros atribuibles a la inversión − costes de la inversión) ÷ costes de la inversión × 100
Los beneficios deben estimarse con criterios coherentes. Por ejemplo, el valor de una hora ahorrada no debe considerarse automáticamente dinero ahorrado si la empresa no ha reducido costes ni ha utilizado ese tiempo de manera productiva.
También conviene considerar beneficios no financieros, como una mayor calidad, menos errores, una mejor experiencia para los empleados y una mayor previsibilidad de los procesos.
El objetivo no es producir una cifra llamativa, sino comprender si la herramienta ofrece suficiente valor para justificar sus costes y el esfuerzo necesario para mantenerla.
La productividad es un tema complejo. No puede explicarse únicamente por la cantidad de horas trabajadas, el número de aplicaciones abiertas o el tiempo que un profesional permanece conectado.
Un análisis más completo considera los resultados esperados, la calidad del trabajo, los recursos disponibles, las interrupciones, las dependencias entre actividades y las condiciones necesarias para que el equipo trabaje adecuadamente.
Los datos pueden revelar patrones que serían difíciles de detectar mediante observaciones ocasionales.
Por ejemplo, un equipo puede experimentar interrupciones recurrentes. En lugar de concluir inmediatamente que los empleados se distraen, la dirección puede investigar si esos períodos coinciden con reuniones, solicitudes urgentes, problemas técnicos o cambios de prioridades.
Otro ejemplo es el uso de aplicaciones. Si los profesionales cambian constantemente entre diferentes sistemas, conviene verificar si la información está distribuida en demasiadas plataformas o si faltan procedimientos claros.
El valor de los datos consiste en ayudar a formular mejores preguntas, identificar hipótesis y orientar las investigaciones.
Las horas registradas muestran una dimensión de la rutina, pero no explican por sí solas los resultados obtenidos.
Dos personas pueden trabajar durante el mismo período y presentar resultados diferentes debido a la complejidad de las tareas, su experiencia, los recursos disponibles y el número de interrupciones.
De igual manera, un empleado que permanece activo durante toda la jornada no necesariamente consigue avanzar en las actividades prioritarias.
Por eso, la evaluación de la productividad debe combinar diferentes fuentes de información y respetar las características de cada función.
En trabajos creativos, estratégicos o relacionados con las personas, por ejemplo, los resultados pueden depender de procesos que no aparecen directamente en indicadores simples de actividad.
La interpretación de los datos debe tener en cuenta estas diferencias. Los indicadores deben ayudar a mantener conversaciones y mejorar los procesos, no sustituir automáticamente la evaluación profesional.
El primer paso consiste en observar patrones y buscar explicaciones antes de tomar decisiones.
Si un equipo tarda demasiado en completar una actividad, investiga si falta información, existen demasiadas aprobaciones, hay dependencias de otros departamentos o se presentan dificultades técnicas.
Si los profesionales alternan frecuentemente entre aplicaciones, evalúa si las herramientas están bien integradas y si es posible simplificar el flujo de trabajo.
Si el trabajo repetido aumenta después de adoptar una solución de IA, analiza la calidad de las instrucciones, los criterios de revisión y la adecuación de la herramienta a la tarea.
Cuando los directivos utilizan los datos como punto de partida para formular preguntas, resulta más fácil distinguir los problemas individuales de los obstáculos que afectan a toda la operación.
Monitoo es una solución de monitoreo de productividad que ayuda a las empresas a comprender mejor determinados aspectos de la actividad profesional mediante datos e indicadores.
En lugar de depender exclusivamente de impresiones generales sobre la jornada laboral, los responsables pueden utilizar la información disponible en la plataforma para investigar cómo se desarrolla la rutina e identificar aspectos que merecen atención.
Según las funcionalidades habilitadas y la configuración adoptada, este seguimiento puede incluir información sobre actividades, aplicaciones y sitios web utilizados, períodos de actividad e inactividad, además de informes e indicadores relacionados con la rutina laboral.
Estos datos pueden ayudar a responder preguntas importantes para la gestión: ¿qué herramientas forman parte del día a día del equipo? ¿Cómo se utilizan los recursos digitales? ¿Existen patrones que merecen investigarse? ¿Qué procesos podrían simplificarse?
El objetivo es transformar los datos en información útil para la toma de decisiones, sin asumir que un único indicador explica el rendimiento de una persona.
Conocer los recursos digitales disponibles en la empresa no es lo mismo que comprender cómo participan en la rutina de trabajo.
Una organización puede invertir en herramientas de colaboración, sistemas de gestión y soluciones de inteligencia artificial sin saber cuáles se utilizan con mayor frecuencia o qué dificultades encuentran los empleados.
Los datos de utilización pueden ayudar a identificar patrones y plantear preguntas para un análisis más detallado.
Si una solución se contrató para facilitar una actividad, por ejemplo, la dirección puede investigar si se ha incorporado al proceso o si los profesionales continúan recurriendo a procedimientos anteriores.
Esta información debe interpretarse teniendo en cuenta la función de cada persona, las necesidades de la actividad y las normas de privacidad de la organización.
Los indicadores de productividad pueden servir como punto de partida para evaluar los procesos.
Si un flujo de trabajo presenta períodos recurrentes de inactividad, la empresa puede investigar si existen dependencias, retrasos en la entrega de información o dificultades de organización.
Si el uso de aplicaciones está muy fragmentado, conviene comprobar si las herramientas podrían integrarse o si el flujo de trabajo puede simplificarse.
Si un equipo tiene dificultades para completar actividades prioritarias, la dirección puede revisar la distribución de tareas, los plazos y la cantidad de interrupciones.
Monitoo puede contribuir proporcionando información que oriente estas investigaciones. Sin embargo, identificar la causa y elegir una solución requiere analizar el contexto y, cuando corresponda, dialogar con los profesionales implicados.
Disponer de datos no garantiza, por sí solo, una mejor gestión. Es necesario interpretar la información, identificar qué merece atención y definir acciones cuyos resultados puedan evaluarse posteriormente.
Un indicador que muestra un cambio en la rutina debería conducir a una pregunta: ¿qué puede explicar este comportamiento?
A partir de ahí, el responsable puede reunir más información, conversar con el equipo, revisar los procedimientos y probar una mejora.
Después de implementar el cambio, es importante analizar los resultados y comprobar si el problema disminuyó sin generar nuevas dificultades.
Este proceso transforma el seguimiento de la productividad en una práctica de mejora continua.
Monitoo puede apoyar este enfoque al reunir información sobre la actividad profesional en informes e indicadores que facilitan el análisis.
La adopción de inteligencia artificial debe comenzar por las necesidades del negocio, no por la popularidad de una herramienta.
Antes de contratar una solución, la empresa debe comprender qué problema desea resolver, cómo funciona actualmente el proceso y qué resultados indicarían una mejora.
Una implementación gradual permite evaluar los beneficios y corregir las dificultades antes de ampliar el uso de la tecnología.
Documenta las principales etapas de las actividades que podrían beneficiarse de la tecnología.
Identifica tareas repetitivas, tiempos de espera, transferencias manuales de información, errores frecuentes y actividades que requieren un esfuerzo desproporcionado.
Habla con las personas que realizan el trabajo. Pueden revelar dificultades que no aparecen en los informes de gestión.
Este análisis evita automatizar procesos mal organizados sin comprender antes por qué funcionan de esa manera.
En lugar de implementar IA en todos los departamentos simultáneamente, selecciona una actividad con potencial de mejora.
Puede ser la organización de documentos, la elaboración de resúmenes, la clasificación de solicitudes u otra tarea compatible con los recursos disponibles.
Define el resultado esperado y los límites de la aplicación. Esto facilita la evaluación y reduce el riesgo de invertir en funciones que no responden a una necesidad real.
Compara las soluciones teniendo en cuenta sus funcionalidades, costes, facilidad de uso, compatibilidad con los sistemas existentes y requisitos de seguridad.
Comprueba cómo se almacenan los datos, quién puede acceder a ellos, qué permisos son necesarios y qué condiciones se aplican al uso de la información de la empresa.
Una herramienta aparentemente económica puede generar costes adicionales si requiere integraciones complejas, formación intensiva o trabajo manual para transferir información.
Implementa la solución en una actividad o equipo delimitado, con objetivos y criterios de evaluación definidos.
Observa cómo utilizan la herramienta los profesionales, qué dificultades aparecen y si los resultados corresponden a las expectativas.
La prueba piloto permite corregir instrucciones, ajustar procesos e identificar necesidades de formación antes de ampliar el uso.
La formación debe explicar no solo cómo utilizar la herramienta, sino también cuándo utilizarla, cómo verificar los resultados y qué información no debe compartirse.
Es importante establecer orientaciones claras sobre confidencialidad, propiedad intelectual, protección de datos y responsabilidad sobre las entregas.
Los empleados también deben saber a quién acudir cuando encuentren problemas.
Siempre que sea posible, reduce las etapas innecesarias y evita exigir a los profesionales que registren la misma información en diferentes sistemas.
Evalúa oportunidades de integración y define qué herramienta debe utilizarse en cada etapa.
El objetivo es que la tecnología se adapte al trabajo, en lugar de obligar a las personas a administrar continuamente un conjunto de sistemas desconectados.
Compara los indicadores definidos antes de la implementación con los resultados obtenidos durante la prueba piloto.
Observa el tiempo de ejecución, la calidad de las entregas, el trabajo repetido, la experiencia de los empleados y los costes.
Si los resultados no son satisfactorios, investiga las causas antes de ampliar la solución.
La implementación no termina cuando la herramienta empieza a funcionar.
Es necesario revisar los procedimientos, actualizar las orientaciones e incorporar los aprendizajes obtenidos durante su utilización.
La expansión debe producirse cuando existan evidencias suficientes de que la solución responde a la necesidad identificada y puede utilizarse de manera sostenible.
El crecimiento de las opciones tecnológicas puede llevar a las empresas a contratar diferentes sistemas para resolver problemas similares.
Aunque algunas herramientas especializadas son necesarias, el exceso de plataformas puede aumentar los costes, dificultar el acceso a la información y complicar los procesos.
Para evitar esta situación, es importante establecer criterios de evaluación y mantener una visión organizada del entorno tecnológico.
Enumera los sistemas utilizados por cada departamento, sus finalidades, los responsables de su contratación y los costes asociados.
Identifica posibles duplicaciones de funcionalidades y comprueba si algunas soluciones podrían cubrir necesidades compartidas.
El objetivo no es eliminar herramientas indiscriminadamente, sino comprender qué aporta cada una y qué problema resuelve.
Cuando las herramientas no comparten información adecuadamente, los empleados pueden verse obligados a realizar transferencias manuales y comprobar datos repetidamente.
Estas actividades aumentan el esfuerzo operativo y pueden introducir errores.
Antes de contratar una nueva solución, evalúa si funciona con los sistemas existentes y si hay alternativas para reducir la fragmentación de la información.
Una política de adopción tecnológica puede definir qué necesidades justifican contratar una herramienta, quién debe aprobarla y qué requisitos de seguridad deben cumplirse.
También es importante comprobar si una solución existente ya ofrece las funcionalidades necesarias.
Este proceso ayuda a reducir las compras duplicadas y permite alinear mejor las inversiones con los objetivos de la organización.
Las necesidades de una empresa cambian. Una herramienta útil en determinado momento puede dejar de ser necesaria o requerir ajustes.
Las revisiones periódicas permiten evaluar costes, utilización, resultados y dificultades señaladas por los profesionales.
La decisión de mantener, sustituir o integrar una solución debe basarse en evidencias, no únicamente en la familiaridad de los usuarios o en la inversión realizada.
La tecnología no funciona de manera aislada. Los resultados dependen de las personas que la utilizan, de los procesos en los que se integra y de las condiciones que ofrece la organización.
Una empresa que desea mejorar la productividad debe considerar la experiencia de los empleados desde la planificación de la implementación.
Esto significa escuchar a quienes realizan las actividades, ofrecer formación, aclarar dudas y crear canales para comunicar dificultades.
También significa reconocer que diferentes funciones tienen necesidades distintas. Una herramienta útil para marketing puede no ser adecuada para finanzas o para una actividad que requiere contacto humano constante.
Los profesionales que utilizan un proceso diariamente suelen conocer obstáculos que no son evidentes para quienes solo observan los resultados finales.
Preguntar qué tareas consumen demasiado tiempo, qué sistemas dificultan el trabajo y qué actividades podrían simplificarse ayuda a orientar las inversiones.
Esta participación también puede facilitar la adopción, ya que las personas comprenden mejor los motivos del cambio y tienen la oportunidad de contribuir a su implementación.
Una sesión inicial puede no ser suficiente para garantizar que todos utilicen una herramienta adecuadamente.
Es importante proporcionar orientaciones accesibles, ejemplos prácticos y oportunidades para resolver dudas.
A medida que la solución evoluciona, los procedimientos también pueden necesitar actualizaciones.
La formación debe abordar tanto los beneficios esperados como los límites de la tecnología, incluida la necesidad de verificar la información y respetar las políticas internas.
Los empleados deben poder comunicar problemas sin que cada dificultad se interprete como falta de capacidad o resistencia al cambio.
Cuando una herramienta no funciona bien en una actividad determinada, esta información puede revelar una oportunidad de mejora.
Una cultura de mejora continua permite probar soluciones, evaluar resultados y aprender de los errores.
La dirección debe reconocer que la adopción tecnológica es un proceso, no un acontecimiento aislado.
La adopción de nuevas herramientas también exige prestar atención a la protección de datos, la confidencialidad de la información y los derechos de los profesionales.
Antes de habilitar una solución de IA, la empresa debe evaluar qué información puede introducirse, cómo se tratarán los datos y qué personas tendrán acceso a los resultados.
Los datos personales, la información de clientes, los documentos confidenciales y los secretos comerciales requieren cuidados específicos.
Las políticas internas deben explicar qué herramientas están autorizadas, qué usos están permitidos y cómo deben actuar los empleados cuando tengan dudas.
No todas las herramientas ofrecen las mismas garantías de seguridad ni las mismas condiciones para el tratamiento de datos.
Antes de introducir información en un sistema, revisa sus políticas, configuraciones y condiciones contractuales.
Cuando existan dudas, consulta a los responsables de seguridad de la información o de protección de datos de la organización.
La empresa debe establecer quién puede aprobar el uso de las herramientas, revisar los resultados y asumir la responsabilidad de las decisiones tomadas con apoyo de la IA.
Los contenidos generados automáticamente pueden contener errores, información desactualizada o conclusiones inadecuadas.
Por eso, es importante determinar cuándo la revisión humana es obligatoria y qué actividades no deben delegarse por completo en sistemas automatizados.
Las herramientas de seguimiento de la actividad laboral también requieren normas claras.
Los empleados deben recibir información adecuada sobre qué datos se recopilan, con qué finalidad se utilizan y quién puede acceder a ellos, de acuerdo con la legislación aplicable.
En España y otros países europeos, el tratamiento de datos personales debe respetar el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la legislación local aplicable. En Brasil, debe observarse la Ley General de Protección de Datos Personales (LGPD).
La empresa debe evaluar su base jurídica, limitar la recopilación a lo necesario, establecer controles de acceso y definir procedimientos para atender los derechos de los titulares de los datos.
El monitoreo no debe utilizarse como justificación para recopilar indiscriminadamente información sobre las personas. Su aplicación debe ser proporcional, transparente y estar vinculada a finalidades legítimas.
El trabajo remoto e híbrido aumenta la importancia de contar con procesos claros, una comunicación eficiente y un acceso organizado a la información.
Cuando los profesionales trabajan desde diferentes lugares, los responsables pueden tener menos oportunidades de observar presencialmente los obstáculos que enfrentan los equipos.
En este contexto, las herramientas digitales pueden ayudar a organizar actividades, compartir información y comprender determinados aspectos de la rutina profesional.
Sin embargo, la distancia física no debería llevar a la empresa a sustituir una gestión basada en objetivos por una búsqueda constante de señales de actividad.
La productividad en el trabajo remoto depende de factores como la claridad de las responsabilidades, la calidad de las herramientas, la organización de las prioridades y la capacidad de colaboración.
Un profesional puede necesitar períodos de concentración sin interrupciones para completar una actividad compleja. Otro puede dedicar gran parte de su jornada a reuniones y atención al cliente.
Por eso, la interpretación de los indicadores debe considerar las exigencias específicas de cada función.
La cantidad de tiempo en una aplicación o el estado de conexión no demuestran, por sí solos, la calidad del trabajo realizado.
Los mensajes constantes, las reuniones sin objetivos definidos y los cambios frecuentes de prioridades pueden dificultar el avance de las tareas.
Las empresas pueden establecer horarios de comunicación, criterios para organizar reuniones y acuerdos sobre los tiempos de respuesta.
También pueden analizar si las herramientas utilizadas ayudan a organizar el trabajo o generan notificaciones y etapas que dificultan la concentración.
Los informes sobre actividades y uso de herramientas pueden ayudar a identificar patrones, siempre que se interpreten correctamente.
Si un equipo presenta dificultades recurrentes para completar determinadas tareas, la dirección puede investigar la distribución de las demandas, las dependencias entre áreas y la calidad de los procesos.
El objetivo debe ser crear las condiciones necesarias para que los profesionales obtengan buenos resultados, no exigirles que permanezcan constantemente activos para demostrar productividad.
Puede mejorarla, especialmente cuando reduce las tareas repetitivas, facilita el acceso a la información y optimiza determinados procesos. Sin embargo, los resultados dependen de la herramienta, la actividad, la capacitación de los usuarios y la forma en que se implementa la solución. La empresa debe medir los beneficios y los costes antes de concluir que se ha producido una mejora.
Esto puede ocurrir cuando los resultados requieren muchas correcciones, los sistemas no se integran con los procesos existentes o los empleados no reciben formación adecuada. También puede suceder cuando la herramienta se aplica a una actividad que no ofrece beneficios suficientes para justificar su utilización.
El enfoque depende de las soluciones adoptadas por la empresa y de las normas aplicables. Algunas plataformas ofrecen informes de utilización, mientras que otras permiten analizar indicadores de adopción. Es importante utilizar información pertinente para el objetivo de la evaluación, respetar la privacidad y no confundir la frecuencia de uso con la calidad del trabajo.
La productividad empresarial es la relación entre los recursos utilizados y los resultados obtenidos. Su evaluación puede considerar el tiempo, los costes, la calidad, el volumen de entregas, el trabajo repetido y otros indicadores adecuados al negocio. No existe una única cifra que explique el rendimiento de todas las funciones.
No. El seguimiento de la actividad puede proporcionar información útil sobre la rutina laboral, pero no demuestra por sí solo el valor de una entrega. Para evaluar la productividad es necesario considerar los resultados, la calidad, el contexto y las particularidades de cada actividad.
La empresa puede identificar los sistemas utilizados, detectar funcionalidades duplicadas, evaluar integraciones y simplificar las etapas manuales. También debe establecer criterios para contratar nuevas soluciones y revisar periódicamente si las herramientas siguen respondiendo a las necesidades del negocio.
Debe identificar el problema que desea resolver, los resultados esperados, los costes totales, la facilidad de uso, la integración con otros sistemas y los requisitos de seguridad. Una prueba piloto puede ayudar a verificar si la herramienta ofrece beneficios reales antes de ampliar la inversión.
Es posible comparar los beneficios financieros atribuibles a la solución con sus costes mediante una fórmula de retorno de la inversión. El análisis debe incluir licencias, implementación, formación, integración, mantenimiento y otros costes relevantes. Los beneficios deben calcularse con criterios coherentes, sin considerar automáticamente todo el tiempo ahorrado como dinero economizado.
La IA puede apoyar los análisis, organizar información y automatizar determinadas tareas, pero no elimina la necesidad de liderazgo, comunicación, criterio y responsabilidad. La gestión sigue siendo esencial para establecer prioridades, desarrollar profesionales, resolver conflictos e interpretar resultados dentro de su contexto.
Monitoo ofrece funcionalidades de monitoreo y análisis de la actividad profesional que pueden ayudar a los responsables a comprender determinados aspectos de la rutina laboral. La información disponible puede contribuir a identificar patrones y oportunidades de mejora, pero debe interpretarse teniendo en cuenta el contexto, los objetivos y las características de cada función.
No. La elección debe partir de las necesidades de la empresa. En muchos casos, comenzar con una solución bien definida y evaluar sus resultados es más adecuado que contratar varias herramientas simultáneamente. Lo importante es resolver problemas concretos y evitar complejidades innecesarias.
Involucra a los profesionales en la planificación, ofrece formación, explica las normas de utilización y realiza un seguimiento de las dificultades encontradas. También es importante evaluar el efecto de la tecnología sobre la carga de trabajo, la calidad de las entregas y los procesos existentes.
La inteligencia artificial ofrece oportunidades importantes para las empresas que desean simplificar procesos, organizar información y mejorar la productividad. Sin embargo, los beneficios no aparecen simplemente porque se contrate una nueva herramienta o se ponga a disposición de los empleados.
Para obtener resultados, es necesario comprender las necesidades de la organización, evaluar cómo afecta la tecnología a la rutina profesional y analizar indicadores que permitan determinar si los cambios están funcionando.
La investigación de Ricoh USA refuerza la importancia de esta reflexión al mostrar que la confianza de los directivos en las inversiones tecnológicas puede coexistir con dificultades señaladas por los empleados.
La respuesta no está necesariamente en contratar más herramientas. En muchos casos, consiste en mejorar la integración entre sistemas, formar a los equipos, simplificar procesos y comprender dónde aparecen los obstáculos a la productividad.
En este contexto, los datos pueden contribuir a una gestión más consciente. Cuando una empresa puede analizar la rutina, identificar patrones e investigar dificultades, resulta más fácil dirigir los esfuerzos hacia mejoras concretas.
Monitoo puede contribuir a este proceso al reunir información sobre la actividad profesional y ofrecer indicadores que ayuden a tomar decisiones más informadas.
Más que observar cifras, el objetivo es utilizarlas para formular preguntas relevantes, comprender el contexto y tomar decisiones fundamentadas.
La tecnología debe ayudar a las personas a trabajar mejor. Y, para saber si eso está ocurriendo, es necesario mirar más allá de la herramienta y comprender los resultados.
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Fuente de la investigación: Ricoh USA. 2026 Workplace Technology Adoption Gap. Publicada el 21 de octubre de 2026. Investigación realizada con 2.017 empleados y responsables de la toma de decisiones de Estados Unidos y Canadá.
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