Ante la creciente demanda de transformación continua, análisis más rápidos y una gestión más rigurosa, los equipos de ciencia de datos e inteligencia artificial sufren cada vez más «fatiga decisoria» al tener que interpretar resultados complejos de modelos bajo presión de tiempo. Al mismo tiempo, los despidos masivos y la reorientación a gran escala de la plantilla han agravado el agotamiento emocional, lo que repercute directamente en la estabilidad profesional, la salud mental y el bienestar a largo plazo.
Para las organizaciones que están llevando a cabo una transformación impulsada por la inteligencia artificial, especialmente las empresas respaldadas por capital riesgo que buscan la eficiencia operativa y la mejora de los márgenes de beneficio, el coste oculto de la fatiga decisoria es muy real. Afecta directamente a la calidad del juicio, la tolerancia al riesgo, la supervisión ética y, en última instancia, a la capacidad de influir positivamente en el EBITDA (beneficios antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización). A medida que se acelera la adopción de datos e IA, los líderes deben evolucionar no solo en el diseño de los sistemas, sino también en la forma en que se apoya a las personas en su supervisión.
A lo largo de este artículo, analizaremos cómo se manifiesta la fatiga decisoria en los puestos relacionados con la inteligencia artificial y la ciencia de datos, por qué los enfoques tradicionales de bienestar se quedan cortos y cómo los líderes pueden reforzar la seguridad psicológica mediante procesos de toma de decisiones claros, una supervisión distribuida y una formación específica. También se propondrá poner a prueba intervenciones de bienestar no tradicionales y basadas en la evidencia, como la musicoterapia, la arteterapia, la realidad virtual, la meditación y la atención plena, con el fin de abordar el agotamiento laboral desde sus raíces cognitivas y emocionales.
Investigaciones y análisis que respaldan el impacto de la fatiga decisoria y el agotamiento en los puestos relacionados con la inteligencia artificial y la ciencia de datos
Feng y Sarma (2025) realizaron una encuesta a 442 desarrolladores de software de diversas organizaciones, puestos y niveles de experiencia, y descubrieron que la adopción de la IA generativa aumenta el agotamiento al incrementar las exigencias laborales, mientras que los recursos laborales y las percepciones positivas sobre la IA generativa mitigan estos efectos, replanteando la adopción como una oportunidad.
La ambigüedad y la falta de fiabilidad de la IA han dado lugar a la «vigilancia algorítmica» (la necesidad constante de que los seres humanos estén «alerta» ante posibles errores, sesgos o consecuencias no deseadas). Con el tiempo, esta vigilancia sostenida aumenta significativamente la carga cognitiva y contribuye al agotamiento de la plantilla. Para abordar este agotamiento, Wong et al. (2023) identificaron la necesidad de adoptar un enfoque que vaya más allá de la gestión del estrés e incorpore el diseño de la salud mental en las tecnologías cotidianas para apoyar la promoción, la prevención y la intervención.
Investigaciones posteriores de Valtonen et al. (2025) muestran que, si bien las tecnologías de IA pueden mejorar y acelerar el trabajo humano mediante la recopilación y el análisis de datos en tiempo real, la intensidad y el nivel de detalle de esta supervisión pueden suponer una carga psicológica considerable para los empleados. La opacidad en la toma de decisiones (la «caja negra»), el sesgo algorítmico y la vigilancia continua del rendimiento pueden erosionar el sentido de autonomía de los empleados, aumentar la ansiedad y contribuir al estrés crónico, especialmente cuando las personas se sienten incapaces de cuestionar o comprender decisiones que les afectan directamente. Con el tiempo, estas dinámicas pueden erosionar la confianza, exacerbar los desequilibrios de poder y socavar el bienestar mental y la productividad sostenible.
El impacto en la salud mental de la toma de decisiones basada en la inteligencia artificial
Desde el punto de vista de la salud conductual, se observa que los equipos se enfrentan a tres patrones:
● Fatiga decisoria: las personas se ven obligadas a tomar decenas de pequeñas decisiones al día.
● Angustia moral: cuando la recomendación de la IA entra en conflicto con el criterio humano, especialmente en lo que se refiere a la equidad o la justicia.
● Aislamiento: las funciones de supervisión suelen desempeñarse de forma individual frente a una pantalla, sin el diálogo en equipo que tradicionalmente ayuda a las personas a tomar decisiones.
Así pues, aunque la IA está diseñada para reducir la carga de trabajo, las personas suelen referir un aumento imperceptible del esfuerzo cognitivo y emocional.
Qué pueden hacer las organizaciones: Diseñar entornos que fomenten la seguridad psicológica en el trabajo impulsado por la IA
Es aquí donde la gobernanza de la IA debe ir más allá de las medidas de seguridad técnicas para incluir un diseño de la toma de decisiones centrado en las personas, garantizando que quienes se encargan de la supervisión, la escalada de incidencias y el juicio ético cuenten con el apoyo, la formación y la protección necesarios frente a la sobrecarga cognitiva crónica. Hay cuatro medidas de apoyo que marcan una diferencia significativa:
- Derechos de decisión y vías de escalamiento bien definidos.
La gente debe saber que:
● Cuando pueden anular el modelo.
● Cómo documentarlo.
● Y que los responsables les apoyarán cuando lo hagan.
Esto reduce el miedo y la angustia moral.
2. Modelos de sobrepeso distribuido.
En lugar de que una sola persona revise constantemente los resultados, se puede rotar la responsabilidad o crear microequipos. Esto reduce la monotonía, distribuye la carga cognitiva y fomenta el diálogo entre compañeros, lo que contribuye a crear un clima de seguridad psicológica.
3. Formación en habilidades cognitivas, emocionales y éticas.
No solo «¿Cómo funciona la IA?», sino también:
● Cómo cuestionar los resultados.
● Cómo identificar los sesgos.
● Cómo gestionar la incertidumbre.
● Y cómo establecer límites en el trabajo de supervisión a través de pantallas.
La adopción de la «alfabetización en equidad para la IA» ayuda a las personas a comprender cómo se manifiestan las desigualdades en los datos y cómo intervenir.
4. Replanteamiento del papel del ser humano en la supervisión de la IA.
Lo más importante es que debemos cambiar la mentalidad de:
De «El ser humano está aquí para detectar errores» a «El ser humano está aquí para garantizar la dignidad, la equidad y el contexto».
Este cambio es fundamental. Aclara las responsabilidades, reduce la toma de decisiones basada en el miedo y permite que los sistemas de IA se amplíen de forma responsable, sin agotar a los propios líderes y equipos encargados de gestionarlos.
Un cambio de perspectiva reduce la presión cognitiva al dejar claro que los seres humanos no compiten con los sistemas de IA, sino que son los encargados de velar por el criterio ético, la equidad y la conciencia situacional.
Comportamientos de liderazgo que fomentan la seguridad psicológica para la adopción y la experimentación con la IA
1. Considerar el hecho de hacer preguntas como una responsabilidad, no como una molestia.
Anima a tus equipos a expresar sus inquietudes y a cuestionar los procesos. «Tu trabajo no es aprobar el modelo; tu trabajo es cuestionarlo». Esto hace que la cultura pase de una aceptación pasiva a una gestión activa.
2. Desestigmatizar las anulaciones.
Establecemos procesos claros sobre cuándo y cómo anular los resultados de los modelos, y nos alegramos cuando alguien detecta un sesgo o un error. Si se castiga el hecho de anular los resultados, la seguridad psicológica desaparece al instante.
3. Crear «equipos rojos» para realizar revisiones éticas y de equidad.
Se trata de grupos multifuncionales muy diversos que se dedican expresamente a poner a prueba las hipótesis. Esto deja claro a todo el mundo que la discrepancia no solo está permitida, sino que se espera que se produzca.
4. Documentar las decisiones de forma transparente.
Cuando los equipos ven cómo las inquietudes dan lugar a cambios, se refuerza la idea de que expresar las opiniones tiene un impacto real. Nada fomenta más la seguridad psicológica que la responsabilidad visible.
5. Da ejemplo de humildad como líder.
Di con frecuencia cosas como: «Quizá se me escape algo: ¿quién ve algún riesgo que yo no haya señalado?». Los líderes marcan la pauta. Cuando mostramos apertura, los demás nos siguen.
Bienestar más allá de los programas de asistencia al empleado (EAP): enfoques no tradicionales basados en la evidencia
Las últimas investigaciones indican que las intervenciones creativas y no tradicionales para el bienestar —como la arteterapia, la musicoterapia, la meditación o los espacios de relajación de «baja estimulación»— pueden desempeñar un papel significativo a la hora de reducir el agotamiento y favorecer el bienestar psicológico en entornos de alto estrés. Los programas de arteterapia, incluso en formatos grupales estructurados, se han asociado con reducciones significativas del agotamiento emocional, el estrés, la ansiedad y el agotamiento, con beneficios que se mantienen en el seguimiento, lo que sugiere que ayudan a las personas a procesar las emociones y a desarrollar resiliencia de formas en las que el apoyo tradicional basado en la conversación a veces no lo hace (Tjasink et al., 2025).
Las intervenciones basadas en la música en el ámbito laboral también han demostrado tener efectos positivos sobre los indicadores psicológicos y fisiológicos del estrés, mejorando el estado de ánimo y la relajación, al tiempo que reducen la ansiedad y el malestar relacionado con el trabajo (Nyarubelli et al., 2005).
Más allá de la terapia formal, los espacios diseñados para ofrecer una estimulación sensorial mínima o para la práctica de la atención plena (como salas tranquilas para la meditación, ejercicios de respiración o descansos reparadores) brindan a los empleados la oportunidad de restablecer su equilibrio mental y reducir el estrés crónico. Investigaciones más amplias sobre el bienestar —incluido un artículo exclusivo publicado en The Guardian (2024)— indican que la participación en actividades artísticas y culturales creativas y reparadoras potencia la resiliencia emocional, reduce los síntomas de la depresión y mejora la calidad de vida y la productividad en general.
Las intervenciones digitales, entre las que se incluyen la terapia cognitivo-conductual, el manejo del estrés, los programas de mindfulness y meditación, y las intervenciones de autoayuda, han demostrado ser prometedoras para reducir el estrés, la ansiedad, la depresión y el agotamiento, así como para mejorar el bienestar psicológico cuando se aplican en el ámbito laboral (Cameron et al., 2025). La investigación de Ppali et al. (2025) identificó los beneficios de una aplicación de realidad virtual que ofrece estiramientos, meditación guiada y exploración libre, y que además satisface las diversas necesidades de salud física y mental de los trabajadores del conocimiento. La aplicación incluye un asistente de IA que sugiere actividades basadas en los estados emocionales de los usuarios.
En conjunto, estos enfoques ayudan a las organizaciones a ampliar la definición de «bienestar» más allá del ejercicio físico o los programas de asistencia al empleado (EAP), para crear entornos holísticos que ofrezcan apoyo psicológico y aborden el agotamiento desde sus raíces emocionales, cognitivas y sociales.
Conclusión
La fatiga decisoria y el agotamiento entre los profesionales de la IA y los científicos de datos ya no son riesgos emergentes, sino consecuencias previsibles de una sobrecarga cognitiva prolongada, la vigilancia ética y la presión constante para tomar decisiones de gran importancia en sistemas complejos.
Si no se abordan, estas situaciones merman silenciosamente la calidad del juicio, la innovación y la confianza tanto en las personas como en la tecnología. El liderazgo desempeña aquí un papel fundamental. Los líderes que predican con el ejemplo anteponiendo la curiosidad a la certeza, normalizan el cuestionamiento de los datos y los resultados de los modelos, aclaran las competencias decisorias y protegen activamente la seguridad psicológica crean entornos en los que los profesionales pueden pensar con claridad en lugar de actuar en modo de supervivencia.
Igualmente importante es ampliar la forma en que las organizaciones conciben el bienestar. Los enfoques de bienestar no tradicionales —como las prácticas creativas, la atención plena y los espacios de baja estimulación, las pausas para la reflexión y los descansos reparadores— respaldan directamente las exigencias cognitivas y emocionales del trabajo con IA. Estas prácticas ayudan a reducir la fatiga mental, recuperar la concentración y mantener el razonamiento ético, especialmente en el caso de los equipos encargados de la supervisión continua y la toma de decisiones complejas. Cuando se combinan con comportamientos de liderazgo que brindan apoyo, transforman el bienestar de una carga individual en una capacidad organizativa.
En definitiva, las organizaciones que abordan la fatiga decisoria y el agotamiento mediante un liderazgo centrado en las personas y estrategias innovadoras de bienestar están en mejores condiciones para retener el talento, mejorar la toma de decisiones y reforzar la confianza tanto en las personas como en los sistemas de inteligencia artificial.
Ventaja principal: A medida que las organizaciones adoptan rápidamente la inteligencia artificial, los futuros líderes deben estar dotados no solo de conocimientos técnicos, sino también de la inteligencia emocional y las habilidades de liderazgo ético necesarias para promover el bienestar humano en entornos impulsados por la tecnología. Este artículo destaca cómo abordar la fatiga decisoria, la seguridad psicológica y el agotamiento refuerza la resiliencia organizativa, mejora la eficacia del liderazgo y prepara a los estudiantes y profesionales para liderar con innovación y humanidad. Para la comunidad de Liderazgo Organizacional de la Universidad Adler, estas ideas refuerzan la importancia de un liderazgo socialmente responsable que priorice a las personas junto con el rendimiento.
Referencias
Cameron, G., Mulvenna, M., Ennis, E., O’Neill, S., Bond, R., Cameron, D. y Bunting, A. (2025). Eficacia de las intervenciones digitales en salud mental en el lugar de trabajo: revisión global de revisiones sistemáticas. JMIR Mental Health, 12(1), e67785.
Campbell, D. (editor). (16 de diciembre de 2024). Un estudio revela que el consumo de arte y cultura es beneficioso para la salud y el bienestar. The Guardian. https://www.theguardian.com/society/2024/dec/17/consuming-arts-and-culture-is-good-for-health-and-wellbeing-research-finds?CMP=share_btn_url
Feng, Z., Afroz, S. y Sarma, A. (2025). «De las ventajas a las dificultades: modelización del agotamiento de los desarrolladores con la adopción de la IA generativa». Preimpresión de arXiv arXiv:2510.07435.
Nyarubeli, I.P., Moen, B.E., Krüger, V. et al. Intervenciones basadas en la música en el lugar de trabajo: una revisión exploratoria. BMC Complementary and Integrative Medicine (2025). https://doi.org/10.1186/s12906-025-05221-1
Ppali, S., Psallidopoulos, H., Constantinides, M. y Liarokapis, F. (octubre de 2025). La realidad virtual como herramienta de bienestar «de uso inmediato» para los trabajadores del conocimiento. En Simposio Internacional IEEE sobre Realidad Mixta y Aumentada (ISMAR) 2025 (pp. 1213-1223). IEEE.
Tjasink, M., Carr, C. E., Bassett, P., Soosaipillai, G., Ougrin, D. y Priebe, S. (2025). La arteterapia para reducir el agotamiento y el malestar psicológico en los profesionales sanitarios de los hospitales de agudos: un ensayo controlado aleatorio. BMJ Public Health, 3(2), e002251. https://doi.org/10.1136/bmjph-2024-002251
Valtonen, A., Saunila, M., Ukko, J., Treves, L. y Ritala, P. (2025). La IA y el bienestar de los empleados en el lugar de trabajo: un estudio empírico. Journal of Business Research, 199, 115584.
Wong, N., Jackson, V., Van Der Hoek, A., Ahmed, I., Schueller, S. M. y Reddy, M. (abril de 2023). «Bienestar mental en el trabajo: perspectivas de los ingenieros de software». En Actas de la Conferencia CHI 2023 sobre Factores Humanos en Sistemas Informáticos (pp. 1-15).
Falguni Shah, doctora, NCC, LCPC, CHCEF, comparte su experiencia como investigadora y profesora centrada en fomentar la confianza mediante la creación de sistemas responsables y conscientes de los sesgos | Fundadora de Truthlighting™, una práctica de liderazgo y coaching centrada en las personas | Autora dellibro número 1 en ventas, «From Gaslighting to Truthlighting».
Este artículo se ha vuelto a publicar desdeWomen Belongbajo una licencia Creative Commons. Lee elartículo original.