Cómo mejorar el feedback con Inteligencia Artificial
Aprende en vivo: “Cómo mejorar el feedback con Inteligencia Artificial”
¿Tu equipo da feedback... pero no logra que las cosas cambien?No estás solo: solo el 26% de los colaboradores dice que el feedback que recibe realmente le ayuda a mejorar.
La buena noticia es que la IA ya puede cambiar eso.
👉 Este martes 4 de noviembre, te esperamos en el Webinar #2 de “La Ruta del Desempeño”, donde descubrirás cómo usar la Inteligencia Artificial para:
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Hacer que tus líderes den feedback más objetivo y empático.
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Detectar sesgos y ajustar el lenguaje en tiempo real.
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Convertir cada conversación en una oportunidad de desarrollo.
🎙️ Con Luis Grau y Andrés Lancheros, fundadores de TRAKER.🕘 México: 4 PM | Colombia/Perú: 5 PM | Chile/Argentina: 19 PM
Dar feedback nunca ha sido solo “decir lo que uno ve”.
Si fuera así, las organizaciones no tendrían este dato tan duro: solo el 26% de los colaboradores dice que el feedback que recibe le ayuda a hacer mejor su trabajo.
¿La razón? Porque la mayoría de las conversaciones de desempeño siguen atrapadas entre tres enemigos silenciosos:
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Sesgos humanos: simpatía, recencia, halo, afinidad.
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Emociones mal gestionadas: miedo a herir, miedo a que se vaya, miedo a que escale.
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Falta de datos a lo largo del tiempo: damos feedback sobre “lo último que vimos”, no sobre lo que realmente pasó.
La buena noticia es que la Inteligencia Artificial ya puede ayudar a corregir esos tres puntos a la vez.
McKinsey viene diciendo que la IA generativa va a transformar los momentos de talento, incluido el de la gestión del desempeño y el coaching al jefe.
Y Gartner acaba de recordar otra cosa incómoda: solo 8% de los líderes de RRHH cree que sus managers hoy tienen las habilidades para usar IA bien. Es decir, la tecnología está, pero los líderes aún no. Gartner
8%
de los líderes de RRHH cree que sus managers hoy tienen las habilidades para usar IA bien.
Fuente: Gartner
Por qué el feedback sigue fallando (y por qué la IA llega justo a tiempo)
Vamos con la realidad sin filtro:
Las empresas ya saben que necesitan feedback continuo, pero terminan en evaluaciones anuales que nadie quiere.
Los jefes no fueron entrenados para conversar, fueron entrenados para controlar.
Los datos están, pero desordenados: notas sueltas, comentarios en formularios, correos, WhatsApp, actas de 1:1… nada conversa con nada.
Gallup lo dice claro: el problema no es que no haya feedback, es que el feedback que se entrega no es útil, no es oportuno y no está orientado al futuro.
Aquí entra la IA con tres aportes muy concretos:
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Estructura: la IA puede tomar tu observación y decirte “esto suena a juicio, cámbialo por conducta + impacto + expectativa”.
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Memoria: la IA puede revisar notas pasadas y ayudarte a no basar el feedback en “lo último que pasó”.
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Calibración: la IA puede detectar que tú evalúas más bajo que otros jefes y proponerte ajustes.
Traducción a lenguaje de negocio: con IA tienes conversaciones más justas, más rápidas y más alineadas al desempeño real. Y eso disminuye riesgo laboral, aumenta engagement y acelera el desarrollo.
Cómo funciona realmente el “feedback con IA”
Olvídate del mito “la IA le habla directo al trabajador”.
Eso es lo menos interesante.
Lo potente está en este flujo:
Registro continuo de observaciones
→ La IA detecta si estás usando frases vagas (“tienes mala actitud”), si lo estás haciendo personal (“tú eres”), o si estás generalizando (“siempre llegas tarde”).
→ Te sugiere versión objetiva: conducta + contexto + impacto + siguiente paso.
→ Esto es lo que HBR viene diciendo respecto a usar IA para reducir sesgos: no es que la IA sea pura, es que puede recordarte tus sesgos en tiempo real.
Análisis automático del lenguaje
→ El líder (o la misma persona) va registrando comentarios, logros, incidentes críticos, avances de objetivos, micro-reconocimientos.
→ Eso alimenta una base viva (no un PDF muerto).
→ Cuando esa base se mantiene, la IA tiene con qué trabajar.
Preparación de la reunión de feedback
→ La IA arma un mini-guion: apertura empática, hechos, evidencias anteriores, relación con el objetivo, propuesta de desarrollo.
→ Así evitas la típica conversación que empieza con “tenemos que hablar” y termina en defensa.
Seguimiento inteligente
→ Cada vez que vuelves a registrar algo, la IA ve si el patrón mejora o no.
→ Si no mejora, te propone plan de desarrollo y alertas tempranas.
→ Esto es exactamente lo que promete una plataforma como TRAKER: convertir feedback aislado en una conversación de desempeño continua y trazable.
5 Beneficios concretos de usar IA en feedback (no humo, beneficios)
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1. Reduce sesgos (los tuyos y los del sistema)
Las evaluaciones siguen saliendo sesgadas porque vienen de humanos evaluando humanos. La IA ayuda a:
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Comparar evaluaciones similares y detectar outliers.
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Señalarte lenguaje potencialmente discriminatorio o emocional.
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Proponer criterios homogéneos para todo el equipo. Esto ya lo planteaba HBR cuando hablaba de “limpiar” decisiones de talento con ayuda de IA, pero sin olvidar que el sesgo también puede entrar por los datos, así que hay que vigilarlo.
2. Vuelve el feedback más rápido y oportuno
Gallup insiste: el feedback que sirve es el que llega a tiempo. IA + registro continuo = feedback “en caliente”.
3. Conecta con los objetivos del negocio
Cuando la IA tiene acceso a objetivos y KPIs, puede hacer esto:
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“Este comentario no está vinculado a ninguna meta, ¿quieres conectarlo?”
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“Este logro suma al KPI de tiempos de respuesta, sugiere reconocerlo.”
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“Este desempeño no alcanza la meta: ofrece un plan de mejora.”
4. Libera tiempo de RRHH
McKinsey estima que buena parte del valor de la IA en RRHH está en automatizar lo que hoy ocupa horas de analista: normalizar datos, generar reportes, preparar resúmenes.
Si la IA te prepara el informe de feedback por jefe, RRHH puede moverse a acompañar, no a perseguir formularios.
5. Aumenta la percepción de justicia
Cuando las personas ven que su jefe no “se sacó la nota de la manga”, sino que la plataforma muestra evidencia, registros y comparaciones, baja la resistencia y sube la aceptación del feedback.
¿Y qué dicen las consultoras grandes?
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Gallup: el problema no es la evaluación, es la calidad y la frecuencia del feedback. IA ayuda justo ahí. https://www.gallup.com/workplace/257582/feedback-not-enough.aspx
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Harvard Business Review: la IA puede ayudar a reducir sesgos, pero solo si vigilamos los datos con los que la entrenamos.
https://hbr.org/2019/10/using-ai-to-eliminate-bias-from-hiring
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McKinsey: la IA generativa va a apoyar, no reemplazar, a RRHH y a los líderes en conversaciones de desarrollo.
https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/how-generative-ai-could-support-not-replace-human-resources
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Gartner: hoy los managers no están listos; hay que entrenarlos y darles herramientas simples. Si no capacitamos al jefe, la IA no se adopta. Gartner
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-10-08-gartner-research-finds-only-8-percent-of-hr-leaders-believe-their-managers-have-the-skills-to-effectively-use-ai
El método de 5 etapas para dar feedback con IA
Vamos al paso a paso:
Etapa 1: Captura todo, no solo lo malo
→ Registra logros, pequeñas victorias, aprendizajes, errores, contribuciones a equipo.
→ Usa voz, texto o plantillas.
→ Entre más continuo sea el registro, más objetiva será la conversación.
Etapa 2: Deja que la IA lo orden
La IA:
→ Agrupa por tema (desempeño, conducta, cliente, colaboración).
→ Ordena por fecha.
→ Detecta patrones (“últimamente hay atrasos”).
→ Marca lenguaje de riesgo (“poco profesional”, “no encaja en el equipo”).
Etapa 3: Transforma el comentario en feedback coaching
La IA te puede proponer plantillas así:
→ Observación: “En las últimas 3 semanas, 2 entregas llegaron después del plazo”.
→ Impacto: “Eso hizo que el equipo de operaciones tuviera que reprogramar al cliente”.
→ Reconocimiento / cuidado: “Sé que has estado cubriendo a dos compañeros”.
→ Siguiente paso: “Vamos a usar la checklist de entrega y yo voy a revisar tu carga semanal”.
Esto es feedback que suena humano pero está estructurado por IA.
Etapa 4: Conecta con objetivos y competencias
La IA revisa si ese feedback tiene relación con:
→ el objetivo trimestral,
→ la competencia que la empresa quiere fortalecer,
→ el plan de desarrollo individual.
Si no lo tiene, te lo dice: “Este comentario no está asociado a ningún objetivo, ¿lo quieres asociar al KPI de satisfacción?”.
Así es como TRAKER logra que el feedback deje de ser una anécdota y pase a ser un dato de talento.
Etapa 5: Cierra con un plan de desarrollo
Aquí la IA es oro:
→ te sugiere acciones (curso, mentoría, práctica guiada, observación cruzada),
→ te pone fechas,
→ y te deja todo en un tablero de seguimiento.
Casos de uso reales donde la IA suma mucho
Empresas con muchos jefes “blandos”
Cuando el jefe no se atreve a decir las cosas, la IA le propone cómo decirlo en tono empático, pero claro.
“Reformula esto para que no suene agresivo.”
“Dame una versión más directa.”
“Dame una versión para alguien senior.”
Equipos distribuidos o en retail
Cuando el colaborador no está al lado, el registro continuo más la IA son la única forma de tener una historia completa del desempeño.
Procesos de calibración
La IA puede decir:
“Este jefe califica 20% más bajo que el promedio.”
“Estas dos áreas no están usando la misma escala.”
Eso ayuda a corregir sesgos estructurales, algo que Gartner y las plataformas de desempeño ya incluyen en sus definiciones. Gartner
Programas de reconocimiento
Gallup insiste en que el reconocimiento es lo más olvidado. Con IA puedes detectar qué colaborador hace mucho pero no recibe menciones y sugerir un reconocimiento.
Errores que debes evitar (incluso con IA)
Creer que la IA es imparcial por defecto
Si entrenas la IA con datos sesgados, va a reforzar el sesgo. Revisa datasets.
Usar la IA para “delegar” la conversación
La IA te ayuda a preparar, pero la cara la pones tú. Gartner lo dice: los managers aún no tienen las skills, hay que entrenarlos.
No mostrar las fuentes al colaborador
Si la persona no ve de dónde salió la conclusión, la conversación se vuelve defensiva.
Quedarte en el comentario y no en el plan
El feedback sin plan es diagnóstico sin tratamiento.
Aquí es donde TRAKER suma porque dispara planes inteligentes con IA.
FAQ sobre feedback con IA
1. ¿La IA puede reemplazar al jefe? No. Puede escribir mejor que él, pero no puede hacerse responsable por el talento de una persona. La IA acompaña, el líder decide.
2. ¿La IA garantiza que no haya sesgos? No los garantiza. Pero puede avisarte cuándo estás usando lenguaje o criterios sesgados y puede comparar calificaciones entre áreas.
3. ¿Se puede usar esto con evaluaciones 360° y Ninebox? Sí. De hecho, es donde más brilla porque la IA ayuda a ordenar múltiples miradas y a dejar todo comparable. Las matrices Ninebox de TRAKER ya funcionan así: misma información, mejor calibrada.
4. ¿Qué tan difícil es implementar esto? Tecnológicamente, no tanto. Lo difícil es que los jefes cambien el hábito: registrar, comentar, dar seguimiento. Gartner lo confirma: el problema hoy es skill, no software.
5. ¿Qué pasa con la privacidad? Tienes que definir qué notas son privadas, cuáles son visibles para RRHH y cuáles para el colaborador. La IA puede etiquetar, pero la política la define la empresa.
Cómo llevar esto a tu empresa (y por qué hacerlo ahora)
Si eres RRHH o Líder DO, este es el camino corto:
Centraliza el feedback en una sola plataforma (nada de 4 excels, 3 formularios y 2 plataformas… ¿te suena? 😅).
Activa IA para analizar calidad, tono y frecuencia.
Conecta con objetivos: cada feedback debe poder saberse a qué KPI/objetivo afecta.
Genera planes de desarrollo automáticos cuando haya brecha.
Capacita a los jefes en “usar la IA para conversar”, no para delegar.
Mide la mejora: tiempos de respuesta, número de feedbacks útiles, % de feedback vinculado a objetivos, satisfacción del colaborador.
Cuando haces esto con una solución ya pensada para desempeño —como TRAKER— te saltas la parte dolorosa de integraciones y te quedas con lo que importa: feedback continuo, calibrado y accionable.
👉 Si quieres ver cómo luce esto en vivo, agenda una demo y descubre cómo transformar la gestión del talento en tu organización con ayuda de la inteligencia artificial.
Conclusión: el feedback que viene es híbrido
El futuro no es “feedback humano” vs “feedback hecho por IA”.
El futuro es feedback humano asistido por IA:humano para la empatía,IA para la objetividad,plataforma para la trazabilidad,negocio para darle sentido.
Si hoy tu empresa sigue dando feedback “desde el estómago” y evaluando una vez al año, está regalando una ventaja competitiva a quienes ya están usando IA para desarrollar gente más rápido.
BCG ya está metiendo la IA en sus evaluaciones y expectativas de desempeño, y está diciendo: quien no la use… se queda atrás.
No es ciencia ficción. Es simplemente poner datos + IA + buena conversación al servicio del crecimiento.
