Presentado por Atlassian
La mayoría de las empresas abordan 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, jefa del Teamwork Lab de Atlassian, en una charla informal con Sam Witteveen, colaborador senior de tecnología de VentureBeat, en VB Transform 2026.
Sands lidera un equipo de psicólogos y científicos del comportamiento que estudian cómo la IA está cambiando la forma en que las personas trabajan juntas y utiliza estos hallazgos para ayudar a las organizaciones a repensar cómo se realiza el trabajo.
«No sólo lo estudiamos, sino que también intervenimos activamente y lo cambiamos», explicó. Sus equipos enseñan nuevas formas de trabajar y redefinen cómo se realiza el trabajo en las empresas, un desafío que muchas organizaciones aún enfrentan, 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 alrededor de 200 ejecutivos de Fortune 1000, reveló una brecha significativa entre actividad y valor, lo que demuestra que todo el mundo está utilizando la IA, mientras que muy pocos todavía pueden determinar dónde vale la pena.
«El 89% de estos ejecutivos nos dijeron que la gente está acelerando las cosas en sus empresas, y sólo el 6% de ellos dijo que podían citar ejemplos específicos de un retorno de la inversión claro», dijo Sands.
Pero alrededor del 14% de los equipos han convertido el uso de la IA en un valor real, lo que significa que una sola organización puede contener un puñado de equipos de alto rendimiento rodeados de otros que no ven retorno.
Estos equipos de liderazgo compartían tres características: contexto, flujos de trabajo y cultura. Los equipos que tomaron la iniciativa construyeron lo que Atlassian llama un gráfico de contexto al capturar los objetivos, las decisiones y el conocimiento de la organización 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 completan, dando a la IA acceso al contexto organizacional que necesita.
Cuando se trata de flujos de trabajo, los equipos ganadores rediseñaron procesos completos de principio a fin en lugar de simplemente acelerar tareas aisladas. De lo contrario, acelerar a individuos que apuntan en direcciones ligeramente diferentes sólo hace que «muy rápidamente comiencen a chocar entre sí», como dice Sands.
En lo que respecta a la cultura, los equipos más dinámicos trabajaron bajo líderes que fomentaban explícitamente el aprendizaje y la experimentación, al tiempo que dejaban claro que algunos experimentos fracasarían.
Cómo los líderes pueden hacer que la IA pase del pirateo individual a la ventaja del equipo
La experimentación y las limitaciones son el camino más rápido hacia el aprendizaje, afirmó Sands. Los equipos que obtuvieron los mayores beneficios impusieron restricciones deliberadamente en la forma en que trabajaban, desde dividir cada tarea en la unidad de trabajo práctica más pequeña (un solo punto de la historia) hasta comprometerse a no escribir ningún código a mano durante una semana.
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«La mayoría de ellos no son sostenibles, pero es una forma muy, muy rápida de aprender», dijo.
Sands argumentó que otra barrera no es la tecnología en sí, sino que los empleados descubren la IA por sí mismos. Cada trabajador desarrolla diferentes indicaciones, agentes e hipótesis, 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 permitirían a todos trabajar en el mismo contexto. Los equipos que adoptaron esta práctica utilizaron más la IA, progresaron más rápido, tomaron mejores decisiones y, en última instancia, produjeron un trabajo de mayor calidad.
La lección más amplia, según Sands, es que la IA no crea problemas de gestión completamente nuevos sino que expone los viejos. Los equipos siempre han luchado con suposiciones ocultas y diferentes modelos mentales de su trabajo. La IA simplemente hace que estas brechas tengan más consecuencias, aumentando la importancia del contexto compartido y las formas explícitas de trabajar.
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