Cada vez que alguien le pregunta a un chatbot en lugar de a un compañero de equipo, pasan dos cosas.

La empresa gana una respuesta en tres segundos.

Y pierde algo que jamás va a aparecer en un reporte trimestral: el momento en que un junior descubre quién sabe realmente de qué habla, y quién solo finge estar ocupado en las juntas.

Esa es la mecánica exacta detrás de la IA y pérdida de conocimiento en las empresas. No es que la IA borre información. Es que reemplaza las preguntas que antes revelaban quién la tenía. Y con eso, sin ruido, sin junta de comité, sin PowerPoint de despedida, vacía el organigrama informal que sostenía al equipo.

Una encuesta de julio de 2026 de la plataforma MyIQ —autoevaluación de la propia empresa, tómala como termómetro y no como ley, porque nadie hace una encuesta para decir que su producto no sirve— encontró que el 75% de los trabajadores prefiere preguntarle a la IA antes que a un compañero.

No sorprende. La IA no juzga. No hace cara de “¿en serio no sabes eso?”. No cuenta en la sala de café que le preguntaste algo que aprendiste en la inducción.

El colega, en cambio, tiene agenda, mal humor los lunes y memoria selectiva para cuándo le debes un favor.

La IA no mata el mentoring, pero lo hace prescindible en silencio

Aquí está el truco: nadie decide formalmente eliminar el mentoring. Ningún director firma un memo que diga “a partir de hoy, que se las arreglen solos.”

Simplemente deja de pasar. Pregunta por pregunta, hasta que un día el junior de hace dos años ya no sabe a quién tocarle la puerta — y toca la de un chatbot que jamás va a invitarlo a comer para contarle cómo sobrevivió a la crisis del 2019.

Es el mismo fenómeno que documentaba la vieja frase de oficina de los 90: “pregúntale a fulano, él lleva quince años aquí.”

Ese fulano existía porque alguien tenía que preguntarle en voz alta, delante de otros, para que su conocimiento circulara. Era casi un ritual tribal de oficina, con café aguado en vez de fogata y el mismo señor contando la misma anécdota del cliente imposible.

Hoy ese ritual desapareció y nadie firmó su acta de defunción. Fulano sigue ahí, en su cubículo, cada vez más parecido a un mueble caro que nadie usa.

¿Por qué preguntarle a un chatbot se siente más seguro que preguntarle a un colega?

Porque no hay costo social. Y el costo social es carísimo, aunque no aparezca en ninguna hoja de Excel ni en el estado de resultados que revisa finanzas.

Constance Noonan Hadley, del Institute for Life at Work, lo explica con precisión en un artículo publicado en Harvard Business Review: una pregunta a un colega no solo resuelve el problema inmediato. También revela quién tiene experiencia, cómo maneja la incertidumbre y quién está dispuesto a ayudar sin cobrarte el favor en chismes después.

La IA preserva la respuesta.

Pero borra toda esa información social — que, dicho sin rodeos, es la que construye equipos que confían entre sí y no solo comparten un canal de Slack lleno de memes.

Y el dato que sí tiene metodología dura respalda que esto no es un capricho generacional: de acuerdo a Gallup, uno de cada cinco empleados en el mundo se siente solo en el trabajo, y el bajo compromiso laboral le costó a la economía global unos $10 billones de dólares en productividad perdida el año pasado.

La soledad no es un tema que se resuelve con una plática de wellness y fruta gratis en la sala de juntas. Es una línea directa al estado de resultados.

El precio invisible: qué información se pierde cuando nadie pregunta en voz alta

No todo el conocimiento es igual.

Hay conocimiento explícito —procesos, manuales, políticas— que la IA maneja perfecto. Búsqueda rápida, respuesta consistente, cero fricción, cero necesidad de fingir que te interesa la plática del elevador.

Y luego hay conocimiento tácito: el criterio que un director de ventas usa para decidir si vale la pena insistirle a un cliente difícil. El instinto de un ingeniero que sabe que “algo huele raro” en un sistema antes de que truene, sin que ningún dashboard se lo haya dicho.

Ese conocimiento no vive en ningún manual. Literalmente nadie lo ha escrito nunca, porque quien lo tiene ni siquiera sabe explicarlo bien — solo lo “siente”. Vive en conversaciones, y solo se transfiere si esas conversaciones siguen pasando.

Adobe for Business reportó en julio de 2026 —otra vez, encuesta propia, léase con esa etiqueta puesta— que el 68% de los trabajadores se siente más cómodo haciéndole una pregunta obvia a un chatbot que a un compañero.

Y aquí es donde el argumento se pone incómodo para cualquier director: si las preguntas “obvias” ya no se hacen en voz alta, tampoco se hacen las que vienen después.

Las que sí requieren criterio humano. Las que antes salían casi por inercia, justo después de la primera, cuando ya rompiste el hielo y de paso te enteraste de que el sistema se cae cada quincena.

¿Qué tan real es el riesgo de IA y pérdida de conocimiento en las empresas hoy mismo?

Más real de lo que el discurso optimista sobre productividad deja ver.

Un estudio publicado en Science vinculó el auge del trabajo remoto post-pandemia con mayores niveles de aislamiento laboral. La IA conversacional, usada sin ningún diseño intencional, apunta en la misma dirección: menos fricción social, menos preguntas cruzadas, menos oportunidades de que el conocimiento tácito cambie de dueño.

No es un escenario apocalíptico. Tampoco es razón para prohibir la IA — eso sería como prohibir el correo electrónico porque reemplazó las llamadas, y a nadie le funcionó ese berrinche en los 90.

Es razón para diseñar, con toda intención, los espacios donde el conocimiento tácito sigue teniendo que pasar de una persona a otra.

Si te interesa entender esto a mayor escala, hay más contexto sobre el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo.

Y si tu equipo apenas está dando los primeros pasos con estas herramientas, conviene empezar por lo básico antes de automatizar todo lo que se pueda: para eso sirve justo el curso de IA para principiantes.

Lo que sí funciona: diseñar el tándem humano-IA en vez de dejarlo al azar

Hadley, junto con Sarah L. Wright, propuso en Harvard Business Review reglas simples que cualquier empresa puede adoptar sin necesidad de un comité de innovación con nombre en inglés y logo nuevo:

Definir qué preguntas puede resolver la IA directamente y cuáles deben redirigirse primero a una persona.

Diseñar la IA para que, en ciertos casos, sugiera “esto mejor pregúntaselo a fulano” antes de responder — básicamente, programarla para que no sea tan buena onda que termine reemplazando a medio equipo.

Y proteger deliberadamente espacios donde el uso de IA se pausa — una hora de café, una retrospectiva, una sesión de mentoring sin pantallas de por medio y sin nadie revisando el celular por debajo de la mesa.

Nada de esto requiere resistirse a la IA. Requiere lo contrario: tratarla con el mismo criterio con el que se trataría cualquier decisión de negocio con consecuencias a largo plazo — algo que exploro con más profundidad en mis conferencias de inteligencia artificial para equipos directivos.

Porque la pregunta real no es si la IA reemplaza al mentor.

Es si alguien en la empresa ya se dio cuenta de que dejó de necesitarlo, y decidió a propósito qué hacer con eso — o si simplemente va a enterarse el día que fulano se jubile y nadie sepa dónde quedó el archivo bueno.

Si quieres seguir esta conversación con la frecuencia con la que realmente se mueve el tema, en mi mail diario sobre innovación la desmenuzo casi todos los días.