Presentado por Atlassian
La mayoría de las empresas están abordando la adopción de la IA al revés, optimizando cómo los individuos usan la IA en lugar de cómo los equipos trabajan juntos, dijo la Dra. Molly Sands, directora del Teamwork Lab de Atlassian, durante una charla informal con el colaborador senior de tecnología de VentureBeat, Sam Witteveen, en Transformación VB 2026.
Sands lidera un equipo de psicólogos y científicos del comportamiento que estudian cómo la IA está remodelando la forma en que las personas trabajan juntas, utilizando esos hallazgos para ayudar a las organizaciones a rediseñar la forma en que se realiza el trabajo.
«No sólo lo estudiamos, sino que también intervenimos activamente y lo modificamos», explicó. Sus equipos enseñan nuevas formas de trabajar y redefinen cómo fluye el trabajo entre las empresas, un desafío con el que muchas organizaciones todavía están luchando, afirmó.
Por qué la velocidad de la IA no se traduce en retorno de la inversión
El Informe anual sobre el estado de los equipos de Atlassian, que este año encuestó a 12.000 trabajadores del conocimiento global y entrevistó a aproximadamente 200 ejecutivos de Fortune 1000, encontró una desconexión significativa entre actividad y valor, lo que muestra que todos están usando IA, mientras que muy pocos pueden todavía identificar dónde vale la pena.
«El 89% de esos ejecutivos nos dijeron que las personas están acelerando el ritmo en sus empresas, y sólo el 6% de ellos dijo que podían señalar ejemplos específicos de un retorno de la inversión claro», dijo Sands.
Pero aproximadamente el 14% de los equipos habían traducido el uso de la IA en valor real, lo que significa que una sola organización podría contener un puñado de equipos de alto rendimiento rodeados de otros que no ven ningún retorno.
Esos equipos líderes compartían tres características: contexto, flujos de trabajo y cultura. Los equipos que avanzaban estaban construyendo lo que Atlassian llama un gráfico de contexto al capturar objetivos, decisiones y conocimiento organizacional en registros digitales compartidos en lugar de dejarlos en la memoria individual. En productos como Jira y Confluence, el gráfico conecta elementos de trabajo, objetivos y las personas que los realizan, dando a la IA acceso al contexto organizacional que necesita.
En cuanto a los flujos de trabajo, los equipos ganadores rediseñaron procesos completos de un extremo a otro en lugar de simplemente acelerar tareas aisladas. De lo contrario, acelerar a individuos que apuntan en direcciones ligeramente diferentes sólo provoca que “muy rápidamente comiencen a chocar entre sí”, como dice Sands.
En cuanto a la cultura, los equipos que avanzaban más rápidamente trabajaron bajo líderes que alentaron explícitamente el aprendizaje y la experimentación, al tiempo que dejaban claro que algunos experimentos fracasarían.
Cómo los líderes pueden hacer que la IA pase de ser un truco individual a una ventaja para el equipo
La experimentación y las limitaciones son la ruta más rápida hacia el aprendizaje, afirmó Sands. Los equipos que vieron los mayores avances impusieron deliberadamente restricciones a su forma de trabajar, desde dividir cada tarea en la unidad de trabajo práctica más pequeña (un solo punto de la historia) hasta comprometerse a no escribir código a mano durante una semana.
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«La mayor parte de esto no es sostenible para siempre, pero es una forma realmente rápida de aprender», dijo.
Sands argumentó que otro obstáculo no es la tecnología en sí, sino el hecho de que los empleados están descubriendo la IA por sí mismos. Cada trabajador desarrolla diferentes indicaciones, agentes y suposiciones, creando otra capa de conocimiento tácito dentro de los equipos que rara vez se traduce en desempeño organizacional.
Para contrarrestar esto, Atlassian experimentó con acuerdos de trabajo de IA al inicio de los proyectos, pidiendo a los equipos que decidieran no solo para qué usarían la IA, sino también para qué evitarían deliberadamente usarla, qué agentes compartirían y qué habilidades comunes mantendrían a todos trabajando en el mismo contexto. Los equipos que adoptaron esta práctica utilizaron más la IA, se movieron más rápido, tomaron mejores decisiones y, en última instancia, produjeron un trabajo de mayor calidad.
La lección más amplia, dijo Sands, es que la IA no está creando problemas de gestión completamente nuevos sino que está exponiendo los viejos. Los equipos siempre han luchado con suposiciones ocultas y diferentes modelos mentales de su trabajo. La IA simplemente hace que esas brechas tengan más consecuencias, aumentando la importancia del contexto compartido y las formas explícitas de trabajar.
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