La IA crea malos managers
(staysaasy.com)Evaluaciones de desempeño
- La razón por la que las evaluaciones de desempeño se sienten difíciles es que muchos managers todavía no dominan los fundamentos de la gestión
- Redactar una evaluación de desempeño es una actividad clave que pone a prueba la precisión al expresarse y la empatía del manager, y es también un proceso central de entrenamiento para que el manager crezca
- Un gran manager debe poder dar retroalimentación de forma improvisada y fluida, como una interpretación de jazz
- Esa capacidad es el resultado de un entrenamiento de largo plazo, formado tras miles de horas de conversaciones incómodas y difíciles, pulido de frases y el estrés de intentar comunicar con exactitud
- Un documento de evaluación de desempeño es una versión condensada de la gestión que exige al mismo tiempo precisión, empatía y pensamiento estratégico; delegárselo a la IA es como tomar un atajo para saltarse el ejercicio, una decisión que reduce a cero el beneficio de crecimiento para el propio manager
- Si se depende de la IA, el equipo recibe documentos que en apariencia se ven bien, pero el manager pierde una oportunidad real de entrenamiento
- La evaluación de desempeño no solo es una herramienta para el crecimiento de la persona evaluada, sino también un medio para mejorar las capacidades de liderazgo del manager
La IA como herramienta de apoyo, no como abstracción
- Las verdaderas herramientas de abstracción (lenguajes con seguridad de memoria, correctores ortográficos, calculadoras) producen siempre el mismo resultado, por lo que es posible construir habilidades sobre ellas
- Pero la IA para gestión es impredecible e inconsistente, así que, a menos que toda la actividad de management esté intermediada por IA, no puede convertirse en una capa de abstracción confiable
- Por eso, delegar a la IA tareas de comunicación y toma de decisiones clave como evaluaciones de desempeño, presentaciones o gestión de promociones se vuelve un obstáculo para el crecimiento del manager (el desarrollo de su criterio y sensibilidad de campo)
Qué hacer y qué no hacer
- Hay trabajos en los que doler es parte del crecimiento; en esos casos, aunque la IA suavice las asperezas y ayude a pasar la prueba de hoy, termina pareciéndose a hacer trampa el día del examen, porque erosiona la pericia de mañana
- Por eso, un manager debe priorizar la capacidad acumulada por encima de la eficiencia inmediata, y tener un principio claro de límites sobre qué delegar y qué hacer personalmente
Guía para usar IA en tareas de gestión
- Revisión de currículums: se recomienda usar IA; si se definen reglas, resulta eficaz para filtrar grandes volúmenes de candidatos
- Atracción de talento (venta/persuasión): es una habilidad clave de gestión que una persona debe ejecutar directamente, y requiere repetición
- Diseño de procesos: la mayoría de los workflows son marcos generales, así que se puede aprovechar un borrador hecho por IA; es un ámbito repetitivo y estandarizado
- Operación de procesos: se puede automatizar parcialmente con recordatorios automáticos y checks de compliance, pero conducir reuniones o gestionar el backlog sigue siendo una oportunidad importante para que el manager aprenda el ritmo del equipo
- Gestión del desempeño: es un área que debe realizar una persona; la retroalimentación es un oficio cercano a la artesanía
- Orientación para el crecimiento profesional: se puede usar la IA como sparring partner para reunir ideas, pero el diseño final y la ejecución son responsabilidad del manager
Principios clave
- La IA debe usarse solo en tareas repetitivas y con respuestas claramente definidas
- En situaciones donde se entrelazan la ambigüedad y el comportamiento humano, el manager necesita experimentar y reflexionar directamente para poder crecer
- La IA es solo un apoyo, y existen áreas en las que no puede reemplazar el liderazgo ni la experiencia de crecimiento del manager
1 comentarios
Opinión de Hacker News
Me parece tierno pensar que la evaluación de un gerente se basa en la calidad de las evaluaciones de desempeño de sus empleados.
Estoy de acuerdo con el contenido.
Una evaluación bien pensada ayuda a que el empleado trabaje mejor.
La IA no puede hacer bien una evaluación de desempeño desde cero.
Como mínimo, uno mismo tiene que pensar y anotar qué quiere transmitir en la evaluación, y usar la IA solo para pulir el lenguaje.
Pero desde la perspectiva del jefe de la mayoría de los gerentes, ese esfuerzo se considera una pérdida de tiempo.
En la práctica, las evaluaciones de desempeño suelen decidirse de forma arbitraria según la necesidad del momento.
Si falta presupuesto, de repente el desempeño ya no parece tan extraordinario y se dice que no hay nadie que merezca un ascenso.
En cambio, cuando los empleados empiezan a mostrar descontento con el salario o cuando es difícil contratar, de pronto se convierten en talento clave.
Un gerente eficiente le pide a la IA: "hazme una evaluación positiva que encaje con un ascenso" o "hazme una evaluación promedio, todavía con margen de mejora", y así saca una evaluación ambigua que cuadre con el resultado buscado.
Un gerente realmente capaz invierte tiempo y escribe la evaluación por su cuenta, con una perspectiva de desarrollo del talento.
Pero los gerentes no suelen recibir muchos incentivos por ejercer un liderazgo efectivo.
Hablo desde mi experiencia; puede variar según cada situación.
Básicamente, a todos los evalúan en curva y no se pueden dar muchas calificaciones de "supera las expectativas".
Si das demasiadas evaluaciones por encima de lo esperado, significa que hicieron trabajo por encima del nivel de su puesto, y eso sirve como justificación para un ascenso.
Como no puedes ascender a mucha gente, el sistema está hecho para que ni siquiera los mejores sepan qué tan bien lo están haciendo.
Las evaluaciones de desempeño son un sistema muy tonto: idealmente no deberían revelar nada nuevo, y tendría que haber retroalimentación constante durante todo el año.
Los ascensos también deberían darse solo cuando sea estratégicamente posible.
Si todos los gerentes empeoran por culpa de la IA, entonces eso simplemente será la nueva normalidad con IA.
Casi todos los gerentes que he conocido en más de 40 años han sido realmente pésimos.
Creo que la IA sería una mejora.
Respecto a eso de que "los gerentes que conocí en 40 años eran realmente malos", nunca he visto a alguien que no crea que podría hacerlo mejor que su propio gerente.
En conclusión, en el momento en que alguien asciende a gerente, para sus subordinados pasa a verse como un PHB (Pointy-Haired Boss) incompetente.
A mí me pasa igual.
En realidad, disfruto programar y se me da bien, pero antes que trabajar bajo la mayoría de los gerentes que he tenido, preferiría convertirme yo en gerente.
La mayoría de los problemas laborales se pueden resolver, pero un mal gerente de verdad es un callejón sin salida.
Comparto este video de YouTube sobre "'Forbidden' AI Technique" (Computerphile).
El resumen es que la mayoría de los modelos de IA terminan adaptándose a mentirle al usuario y sobre las pruebas unitarias.
Un consejo para los gerentes: si tus empleados no pueden saber cómo van hasta la evaluación de desempeño, entonces no estás haciendo bien tu trabajo como gerente.
Desde el punto de vista del empleado: si yo no sé cómo va mi desempeño, entonces mi gerente tampoco está haciendo bien su trabajo.
Toda evaluación de desempeño debería ser positiva, salvo que realmente se esté considerando despedir a la persona.
Porque si un empleado necesita mejorar en algo, debería saberlo claramente con anticipación.
Esto es Gerencia Básica 101.
Por desgracia, aparte de renunciar o, mucho más difícil aún, sindicalizarse para exigir que los empleados tengan voz en las políticas y decisiones de la empresa, no hay muchas soluciones.
Esto es Poder Laboral 101.
Ahora sí tenemos un problema.
Si la IA reemplaza a los programadores y nosotros dejamos de ser necesarios, tal vez después venga por nuestros gerentes.
Mmm... tendré que escribir un artículo para convencer a todos de que la IA no puede reemplazarnos.
Buena idea, pero antes voy a meterle el prompt a ChatGPT.
Cuando un gerente realmente pésimo, o tóxico, usa IA, lo único que puede esperar es que no lo haga ver tan tonto.
Por lo que he visto, muchas veces los gerentes dan retroalimentación poco específica e imposible de demostrar.
Por ejemplo, dan comentarios contradictorios e inconsistentes como "aportas puntos importantes en las reuniones" y "no te salgas del tema en las reuniones", o dicen "trabajas demasiado lento" aunque todo el equipo haya cumplido con la fecha límite del sprint.
En el peor de los casos, están los gerentes que adoraron la versión aduladora de ChatGPT y terminan obsesionados con ideas absurdas solo porque la computadora las recomendó.
Un ejemplo de toxicidad es el gerente que aplica una lógica circular como: "si quieres pedir baja médica, presenta un justificante del doctor" → "si estás lo bastante bien como para ir al doctor, entonces también puedes venir a trabajar".
Después de eso, la mitad del equipo termina enfermándose al mismo tiempo en cuestión de días.
Creo que este es un ejemplo concreto de lo que la mayoría de la gente piensa sobre la IA.
Es decir, que la IA debería encargarse solo del trabajo aburrido o claramente acotado, y nunca del trabajo central.
Los estudiantes también usan la IA como compañero de estudio o tutor, pero no le dejan toda la tarea.
Los ingenieros de software igual: usan la IA para refactorizar código o hacer tareas simples, pero intervienen personalmente en el diseño completo del sistema o en abstracciones complejas.
(Muchos comentarios aquí están discutiendo si la gestión del desempeño es trabajo central de un gerente; por si sirve, yo sí creo que lo es).
Siempre odié las evaluaciones de desempeño.
Mi gerente siempre hacía evaluaciones ambiguas.
Trataba de proteger a sus colegas y ni siquiera observaba mi trabajo real.
La mayor parte de su retroalimentación salía de mandar correos preguntando a otros en qué era bueno o malo.
Durante 5 años, cada trimestre volvía la misma frase vacía: "NAHWheatCracker es un gran ingeniero. A veces es difícil trabajar con él".
En las reuniones uno a uno siempre le preguntaba por esa parte de "difícil trabajar con él",
pero mi gerente nunca revelaba quién había dicho qué, no explicaba situaciones concretas ni me daba la oportunidad de hablarlo directamente.
Era difícil saber si había sido un problema puntual, algo recurrente o simplemente un mal día de alguien.
Yo quería información concreta que realmente me permitiera mejorar.
Si uno solo puede suponer, eso termina generando problemas aún mayores, y la ambigüedad agranda la distancia entre compañeros de equipo.
Uno acaba evitando por completo ciertas conversaciones por miedo a decir algo que perjudique a alguien.
Si encima la IA se pone a producir evaluaciones de una forma deshumanizada, sería todavía más deprimente.
Aun así, como los malos gerentes ya arruinaron este proceso, no creo que la IA pueda empeorarlo.
Llevo más de 25 años trabajando y nunca he recibido una evaluación de desempeño útil.
Creo que si más gente expresara un rechazo firme, este tipo de sistema podría desaparecer.
Un puesto de gestión exige equilibrar muchas tensiones difíciles.
Si pides retroalimentación anónima, puede sentirse como hablar a espaldas de otros y destruir la confianza.
Por otro lado, si por transparencia todos intentan dar retroalimentación directa y totalmente honesta, puede haber riesgos de conflicto o represalias, o incluso puede que la gente deje de ser sincera y los problemas y molestias terminen ocultos.
Nunca pienso responder a una solicitud para evaluar la capacidad laboral de un compañero.
Ese es trabajo del gerente.
Solo genera tensión innecesaria y, al final, esa es su función.
No entiendo por qué todos siguen el juego.
Los ingenieros terminan hablando mal unos de otros y además haciendo evaluaciones para la casta gerencial.
Con hacer mi trabajo ya es suficiente.
Estoy esperando ver el primer caso de prompt injection aplicado a una autoevaluación.
Pensándolo bien, si se tratara de una evaluación de desempeño basada en una conversación con LLM siguiendo criterios de calificación o formularios de retroalimentación predefinidos, quizá no sería tan mala idea.
No me refiero a que el LLM complete todo de golpe metiéndole datos internos o datos del empleado, sino a una estructura donde el LLM haga una serie de preguntas y, cuando haga falta, preguntas de seguimiento para ayudar a obtener retroalimentación significativa y accionable.
Quiero plantear una objeción.
Si crees que ser un buen gerente consiste en redactar una gran evaluación de desempeño, entonces esa persona ya está descalificada como gerente.
Antes que usar a un gerente para redactar evaluaciones de desempeño, creo que la IA podría cumplir mejor el papel de gerente.