3 algoritmos que deciden tu próximo ascenso

Imagina que mientras trabajas, alguien silenciosamente registra cómo escribes tus correos, cuánto tardas en responder un mensaje o cómo participas en las reuniones. Ese “alguien” no es tu jefe directo, sino un algoritmo de inteligencia artificial que decide si estás listo para dar el salto en tu carrera. Esto significa que muchas de las decisiones que afectan tu carrera —como un ascenso, un aumento de salario o la asignación de un proyecto estratégico— ya no dependen solo de una persona, sino de algoritmos de evaluación de desempeño laboral que procesan miles de variables en segundos. 

Hoy, herramientas como Pymetrics (que mide tus habilidades con juegos de neurociencia), HireVue (que analiza tus gestos y tu tono de voz en entrevistas grabadas) y los sistemas internos de Recursos Humanos que revisan productividad digital, están tomando un papel central en los procesos de promoción y selección. La pregunta que todo profesional debería hacerse es: ¿estoy preparado para que mi próximo ascenso lo decida una IA?

Los 3 algoritmos que deciden tu próximo ascenso

La idea de que los algoritmos puedan influir —o incluso decidir— tu próximo ascenso ya no pertenece a la ciencia ficción. Hoy, en prácticamente todas las empresas modernas, la inteligencia artificial forma parte de los procesos de selección, rendimiento laboral, análisis de productividad e incluso predicción del potencial de un empleado. Para entender cómo esto ocurre, primero es necesario comprender qué es un algoritmo, cómo funciona dentro de la IA, qué tipos existen y por qué, en ciertos casos, un jefe puede detectar si un trabajo fue realizado con o sin inteligencia artificial. Este texto profundiza en todo ello y además responde a la pregunta: ¿deberías decirle a tu jefe que usaste ChatGPT?

Qué es un algoritmo y por qué importa para la IA

Un algoritmo es, en esencia, un conjunto de instrucciones ordenadas que permiten resolver un problema o realizar una tarea. Si lo pensamos de forma sencilla, es como una receta de cocina: pasos específicos que llevan de un punto inicial a un resultado final. Desde sumar dos números hasta decidir qué candidato es más apto para un ascenso, los algoritmos siguen siempre una secuencia lógica diseñada para llegar a un resultado exacto o estimado.

En inteligencia artificial, un algoritmo no solo ejecuta instrucciones, sino que también puede aprender de los datos, detectar patrones, predecir resultados y optimizar decisiones. Esa capacidad hace que hoy los algoritmos sean herramientas indispensables en recursos humanos, marketing, logística, finanzas y prácticamente cualquier área donde sea necesario procesar información y tomar decisiones.

¿Cómo se usan los algoritmos en IA para tomar decisiones laborales?

Cuando las empresas usan IA para evaluar empleados, los algoritmos pueden analizar miles de datos que un humano jamás podría revisar en un tiempo razonable. Estos son algunos ejemplos reales:

• Medir tu productividad diaria.

• Comparar tu rendimiento con el de compañeros con roles similares.

• Detectar patrones de mejora o estancamiento.

• Evaluar la calidad de tu trabajo con base en métricas internas.

• Predecir tu potencial de crecimiento en la empresa.

• Analizar tu estilo de comunicación con clientes o colegas.

Si bien en la mayoría de los casos el jefe sigue siendo la última palabra, cada vez es más común que el sistema recomiende, resuma, filtre o priorice candidatos para un ascenso. De ahí que entender los algoritmos sea prácticamente una necesidad laboral del siglo XXI.

¿Qué son los algoritmos de la inteligencia artificial?

Los algoritmos de inteligencia artificial son modelos matemáticos capaces de analizar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos. A diferencia de un algoritmo tradicional, que solo sigue instrucciones rígidas, un algoritmo de IA puede:

• ajustar sus decisiones con nueva información,

• detectar patrones ocultos,

• generalizar aprendizajes,

• mejorar con el tiempo.

El poder de estos algoritmos reside en su capacidad de identificar relaciones que para los humanos pasan desapercibidas. Por ejemplo, un algoritmo podría detectar que los empleados que reciben más formación interna tienden a ascender más rápido, o que los equipos con estilos similares de comunicación obtienen mejores resultados.

Los 3 tipos principales de algoritmos en IA

En inteligencia artificial existen cientos de métodos, pero todos se agrupan principalmente en tres categorías fundamentales:

1. Algoritmos supervisados (aprenden con ejemplos etiquetados)

Son los más utilizados cuando una empresa quiere predecir algo concreto. Se alimentan con datos que ya incluyen la respuesta correcta, como:

• empleados ascendidos vs. no ascendidos,

• puntuaciones de rendimiento,

• resultados de proyectos anteriores.

Con esa información, el algoritmo aprende a predecir quién tiene mayor probabilidad de ascender, rendir mejor o adaptarse a un nuevo rol.

2. Algoritmos no supervisados (descubren patrones sin instrucciones)

Estos algoritmos no reciben respuestas correctas. Su función es agrupar, detectar comportamientos o clasificar patrones ocultos. Por ejemplo:

• agrupar empleados según estilos de trabajo,

• detectar anomalías en horarios o productividad,

• identificar similitudes entre trayectorias laborales.

Son muy útiles para entender dinámicas internas que ni el jefe conoce.

3. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo (aprenden por ensayo y error)

Funcionan como un “jugador” que recibe recompensas o penalizaciones según sus acciones. En empresas, pueden servir para:

• optimizar agendas,

• sugerir priorización de tareas,

• mejorar procesos repetitivos,

• evaluar qué acciones aumentan la productividad.

Aunque no deciden ascensos directamente, sí influyen en procesos que afectan tus métricas de rendimiento.

Los tres pasos fundamentales de cualquier algoritmo

Independientemente de su complejidad, todos los algoritmos —desde el más simple hasta el de IA más avanzado— siguen tres pasos esenciales:

1. Entrada de datos (Input)

Aquí el algoritmo recibe información: métricas de productividad, informes, horarios, tareas completadas, interacciones, etc.

2. Procesamiento

Es donde ocurre la “magia”: el algoritmo analiza datos, compara, calcula, interpreta y aprende.

3. Salida o resultado (Output)

Finalmente, el sistema ofrece una recomendación, predicción o decisión: un informe de desempeño, una puntuación, una clasificación o incluso un aviso de riesgo.

Estos tres pasos, repetidos millones de veces, dan forma a las decisiones algorítmicas que influyen en tu futuro profesional.

¿Deberías decirle a tu jefe que usaste ChatGPT?

Responder esta pregunta requiere sinceridad y estrategia. No existe una respuesta única, pero sí criterios claros:

✔ Díselo si:

• Tu empresa fomenta el uso de IA.

• El trabajo final fue revisado, corregido y adaptado por ti.

• La IA forma parte de tus herramientas laborales aprobadas.

• El resultado necesita ser transparente por razones éticas o legales.

✖ No se lo digas si:

• La empresa prohíbe explícitamente usar IA.

• ChatGPT solo te sirvió para estructurar ideas, no para producir el contenido final.

• Es un entorno donde la creatividad, originalidad o autoría estricta son obligatorias.

• El jefe tiene una postura negativa hacia la IA.

Regla práctica:Si tu aporte humano es mayor que el aporte de la IA, estás a salvo. Pero si toda la tarea salió literalmente de ChatGPT sin intervención, cuidado.

¿Cómo saber si un trabajo está hecho con IA?

Las empresas ya están usando herramientas que detectan huellas de IA. Aunque estas herramientas no son perfectas, pueden señalar ciertos patrones típicos:

1. Estilo demasiado perfecto o neutro

La IA tiende a escribir de manera equilibrada, sin errores, sin emoción excesiva y con estructura impecable.

2. Repetición innecesaria de ideas

Cuando un texto repite conceptos de forma elegante pero constante, suele ser una señal.

3. Falta de ejemplos personales o detalles reales

La IA no conoce experiencias concretas del usuario a menos que se las des.

4. Transiciones “demasiado suaves”

Las frases del tipo:

• “Por otro lado…”

• “En conclusión…”

• “Es importante destacar que…”aparecen constantemente en textos generados por IA.

5. Herramientas automáticas de detección

Existen detectores basados en probabilidad. No son infalibles, pero pueden alertar.

¿Puede un jefe saber si usaste IA?

Sí, pero no siempre.Lo sabrá si:

• el texto parece impersonal,

• el vocabulario no coincide con tu estilo habitual,

• la estructura es demasiado formal,

• o usas palabras que normalmente nunca utilizas.