Resumen del contenido principal
Este artículo se centra en el extenso texto de 75,000 palabras escrito por un empleado de DingTalk, titulado “Dentro de DingTalk”, y revela las verdaderas dificultades en la implementación de productos basados en IA, así como los problemas profundos de la gestión en las grandes empresas: los productos de IA pueden parecer vanguardistas, pero en realidad representar “demandas falsas” (por ejemplo, el portal ONE de DingTalk no resuelve los problemas clave de los usuarios); la gestión en las grandes empresas consume a los empleados mediante procesos agresivos y patológicos; la voluntad de los jefes a menudo reemplaza la verdadera opinión de los usuarios; las llamadas organizaciones “AI Native” (que afirman reconstruir el trabajo con IA) en realidad solo usan cuatro “máscaras” para ocultar sus defectos: cambiar la apariencia de los sistemas sin realizar cambios significativos, fingir neutralidad tecnológica, transmitir las órdenes de los jefes a través del método ágil y utilizar la mejora de la eficiencia como excusa para disimular la presión sobre los empleados. El artículo concluye señalando que una verdadera organización AI Native debería tratar a las personas como tales, y no como herramientas.
Desglose detallado
1. Las máscaras de las organizaciones AI Native: ¿Cambiar la interfaz por “inteligencia” significa realmente una revolución en los flujos de trabajo?
Muchas empresas se autodenominan organizaciones AI Native, y lo primero que hacen es crear una interfaz unificada para IA, que integra mensajes, calendarios, documentos y procesos de aprobación, junto con un asistente virtual capaz de mantener conversaciones, y luego afirman que esto representa el “escritorio del futuro”. Sin embargo, el verdadero problema de los empleados no es la falta de una interfaz central, sino la excesiva cantidad de información, la confusión en las prioridades, la falta de claridad en las responsabilidades y ser interrumpidos constantemente por los jefes. Por ejemplo, el producto ONE de DingTalk intenta hacer que las tareas encuentren a las personas adecuadas, pero al implementarlo no se ha tenido en cuenta quiénes son realmente los usuarios (empleados o jefes); además, la propia naturaleza de DingTalk favorece a los administradores (funciones como “leído” permiten a los jefes presionar a los empleados). La IA no ayuda a los empleados a reducir su carga de trabajo, sino que les envía las demandas de otros de manera más precisa. ¿Qué tiene esto de revolución? Es simplemente dar a un software de gestión tradicional una nueva “piel” tecnológica.
2. Las herramientas AI no son neutras: en realidad ayudan a los jefes a controlar con mayor detalle
Los softwares de oficina (como DingTalk y WeCom) nunca han sido neutrales, y la incorporación de IA solo ha exacerbado este sesgo de poder. Por ejemplo, la función “leído” de DingTalk permite a los jefes saber quiénes no han leído los mensajes, lo que facilita su seguimiento; sin embargo, para los empleados, esto se siente como una forma de vigilancia. Con la IA, los jefes pueden identificar más rápidamente qué proyectos están atascados y el sistema les recuerda automáticamente si no han respondido, mientras que los informes semanales son resumidos por la IA como puntos de riesgo, lo que reduce su libertad. Es como si los líderes dentro de un sistema burocrático restringieran los procesos de aprobación (sin aprobación, no hay responsabilidad); las herramientas AI protegen por defecto al poder, no a los empleados comunes.
3. El método ágil se ha desvirtucado: de ser impulsado por la opinión de los usuarios, se ha convertido en un medio para transmitir las órdenes de los jefes
El método ágil era originalmente una buena práctica en internet: los equipos podían obtener rápidamente feedback de los usuarios y modificar los productos en consecuencia. Pero ahora muchas grandes empresas lo han transformado en una forma de “entregar trabajos” a los jefes: actualizaciones diarias del producto (“un paquete por día”), presentación de requisitos por la mañana y revisión por la noche, reuniones matutinas y vespertinas para evaluar el progreso. Por ejemplo, un alto directivo de ByteDance utilizó su propio producto AI para solicitar feedback, y el equipo lo priorizó inmediatamente, interrumpiendo así el ritmo normal de iteración. En casos extremos, algunos equipos optimizan los resultados de búsqueda específicamente para las cuentas de los jefes, ignorando completamente las necesidades de los empleados comunes. ¿Qué tiene esto de ágil? Es simplemente una forma de transmitir las ideas de los jefes directamente a los empleados.
4. La “mejora de la eficiencia” es solo una excusa: el tiempo ahorrado no beneficia a los empleados, sino que aumenta su carga de trabajo
La promoción de la IA siempre suena atractiva: menos informes semanales, menos reuniones, más tiempo para tareas valiosas. Pero en realidad, los empleados que trabajan en productos AI están trabajando horas extras, y aquellos que utilizan estas herramientas no se sienten más aliviados. Por ejemplo, aunque la IA puede resumir las reuniones automáticamente, el número de reuniones no disminuye; por el contrario, los registros son más detallados y facilita la responsabilización. Además, si la IA les permite manejar 10 tareas al día, la empresa podría asignarles 50 adicionales. El tiempo ahorrado no es para los empleados, sino para la empresa; la IA simplemente hace que el control de las personas por parte de la organización sea más meticuloso y aumenta su presión.
5. Los problemas de la gestión en las grandes empresas: empleados sometidos a alta presión, convertidos en “herramientas” dentro del sistema
Los ejemplos mencionados en el artículo (actualizaciones diarias del producto, reuniones matutinas y vespertinas, evaluaciones basadas en horarios de descanso, proyectos confidenciales que aumentan los costos de colaboración, e incluso el autor siendo hospitalizado dos veces debido a la alta presión) son evidencia de los problemas internos de estas empresas. Los empleados no son personas, sino “tokens” dentro de un sistema: las tareas se exigen con urgencia, hay poca tolerancia a los errores y la salud personal es ignorada. Este tipo de gestión, independientemente de cuánta IA se utilice, tiene como resultado el agotamiento de los empleados.
En resumen, el artículo sostiene que una verdadera organización AI Native debería abordar primero las cuestiones relacionadas con el poder, la responsabilidad y los límites claros: usar la IA para reducir las distracciones innecesarias, determinar qué decisiones deben tomarse por personas y hacer que los administradores asuman la responsabilidad por el diseño de los procesos. Lamentablemente, en la actualidad, aún no existen organizaciones de este tipo.