Se trata de un choque entre generaciones por cómo usar la inteligencia artificial en el trabajo que ya tiene un precio concreto: 56.000 millones de dólares al año en productividad perdida, según un estudio de Salesloft y la consultora Workplace Intelligence (muestra de 2.000 empleados).

¿Qué dice el estudio y por qué importa?

El informe mide un efecto práctico: cada empleado pierde 5,3 horas semanales de productividad por la fricción entre boomers y Gen Z, según Salesloft y Workplace Intelligence (muestra: 2.000 encuestados). Es casi una jornada laboral por semana; si tomamos una semana laboral típica de 40 horas, esas 5,3 horas equivalen a aproximadamente 13,3% de tiempo productivo perdido. El estudio añade que el 64% de los empleados admite no usar bien las herramientas de IA disponibles, lo que sugiere que la pérdida no proviene solo de preferencias culturales, sino de déficit de entrenamiento y procesos claros.

Es clave recordar el tamaño de la muestra: 2.000 empleados, por lo que los números hablan de tendencias observadas en empresas de EEUU y sirven como alerta para otras economías. Steve Cox, CEO de Salesloft, advierte que esa cifra de 56.000 millones es “solo el coste visible” y que la fragmentación en la adopción multiplica el daño trimestre tras trimestre (Salesloft y Workplace Intelligence).

¿Cómo impacta esto en equipos y resultados?

El choque afecta decisiones diarias: el 39% de la Generación Z prefiere ser dirigido por una IA antes que por un boomer, y el 25% de los boomers prefiere trabajar con IA que con un colega Gen Z (Salesloft y Workplace Intelligence). Esa falta de sintonía se traduce en personas que buscan salida: el 28% de la Gen Z declara estar buscando otro trabajo para evitar convivir con boomers, mientras que el 19% de los empleados veteranos considera adelantar su jubilación por la misma fricción. Además, el 60% de los boomers piensa que el uso joven de la tecnología perjudica la relación con clientes, y el 64% de los jóvenes cree que la resistencia de los veteranos frena la innovación.

En términos prácticos, esas tensiones generan proyectos que se retrasan, previsiones fallidas y mayor rotación. Por eso sostenemos la misma postura que venimos defendiendo: antes de meter bots o automatizaciones, hay que diseñar procesos con trazabilidad, control de permisos y un plan de salida que deje evidencias exportables; sin eso, la IA puede agravar la fragmentación en vez de reducirla.

¿Cómo lo aplicamos desde Argentina y qué hacer ya?

Lo primero: mapear procesos y responsabilidades antes de comprar herramientas. Hay ejemplos concretos en el estudio que podemos aprovechar: el 86% de los encuestados cree que la IA podría mejorar el intercambio de conocimiento entre generaciones, y el 80% que podría reducir la brecha de experiencia (Salesloft y Workplace Intelligence). Eso nos dice que la tecnología puede ayudar, pero solo si la introducimos con gobernanza.

Recomendamos cinco pasos prácticos y rápidos: 1) empezar por un piloto corto (2–4 semanas) con equipos mixtos; 2) exigir trazabilidad y exportabilidad de interacciones de IA (logs descargables); 3) capacitar en la cajita de texto y en casos reales, no en teoría; 4) priorizar herramientas gratuitas o de bajo costo para validar impacto; 5) medir horas perdidas o ganadas semanalmente y decidir en 90 días. Si llegaste hasta acá, ya tenés lo más difícil: entender que el problema no es la generación ni la herramienta, sino el diseño organizacional. Actuando con gobernanza y pilotos móviles se puede convertir ese costo de 56.000 millones en una oportunidad real de mejora.