¿Por qué la IA impulsa la creatividad en algunos empleados, pero no en otros?
A
medida que las organizaciones y los equipos adoptan cada vez más la IA generativa, los líderes deberían reconocer una idea fundamental derivada de nuestra nueva investigación: la metacognición de los empleados es un factor clave para determinar si la IA realmente mejora la creatividad. Los siguientes pasos pueden ayudar a las organizaciones y líderes a maximizar el impacto creativo de la IA generativa.
1. Ayude a los empleados a utilizar la IA para expandir los recursos cognitivos del trabajo que impulsan la creatividad.
La IA generativa puede mejorar la creatividad de los empleados al ampliar su acceso a información y conocimiento, y al liberar su capacidad mental para la resolución creativa de problemas. Los líderes deberían animar a los empleados a utilizar la IA para recopilar información diversa, explorar múltiples enfoques y deshacerse de tareas rutinarias con el fin de restaurar su capacidad cognitiva. Al utilizar la IA para ampliar su base de conocimiento, romper mentalidades fijas y reducir la sobrecarga cognitiva, los empleados crean las condiciones que hacen más probable la aparición de ideas creativas. Sin embargo, nuestros hallazgos sugieren que estos beneficios dependen en gran medida de cómo los empleados interactúan con la IA, (lo que pone de manifiesto la importancia de la metacognición, que destacaremos en la siguiente conclusión clave).
2. Haga conciencia sobre el hecho de que la metacognición es el motor de la creatividad respaldada por la IA.
Los líderes podrían asumir que integrar la IA generativa en los flujos de trabajo hará automáticamente que todos los empleados sean más creativos. Sin embargo, nuestra investigación muestra que las mejoras creativas tienden a producirse entre los empleados que pueden monitorear activamente su propio pensamiento y luego evaluar, cuestionar y refinar los resultados generados por la IA. En la práctica, esto significa que los empleados deben tratar las sugerencias de la IA como puntos de partida y no como respuestas finales: iterando sobre ellas, explorando lagunas y cuestionando supuestos. Por ejemplo, dos empleados que utilizan la misma herramienta de IA pueden terminar con resultados muy diferentes: uno puede aceptar la primera sugerencia de la IA sin verificarla, mientras que el otro puede examinar su precisión, exigir alternativas e integrar nuevos conocimientos. Este último enfoque es mucho más propicio para la creatividad. Los líderes deberían ayudar a los empleados a comprender esta distinción para facilitar una interacción más productiva con la IA.
3. Desarrolle habilidades metacognitivas mediante una formación específica y escalable.
Los líderes deberían considerar las capacidades metacognitivas de los empleados al implementar la IA e invertir en el desarrollo de estas capacidades mediante la formación. Cabe destacar que las habilidades metacognitivas pueden fortalecerse a través de diversos métodos. Las empresas pueden ofrecer sesiones breves de capacitación que introduzcan la metacognición y guíen a los empleados a través de ejemplos reales de errores de la IA, pidiéndoles que anticipen, detecten y corrijan esos errores. Los programas más extensos pueden centrarse en ayudar a los empleados a desarrollar hábitos más profundos de planificación, supervisión y evaluación de su propio pensamiento. Incluso las listas de verificación más sencillas (como aclarar el problema, determinar cómo evaluar la sugerencia de la IA y explorar alternativas) pueden hacer que los empleados pasen de una dependencia pasiva de la IA a una participación más activa y estratégica. Dependiendo del presupuesto y las prioridades, las organizaciones pueden adoptar intervenciones breves o programas más extensos.
4. Diseñe flujos de trabajo que promuevan una interacción activa e iterativa con la IA.
Los líderes deberían diseñar flujos de trabajo que posicionen a la IA como un socio de pensamiento, y no como un atajo. En lugar de fomentar que los empleados utilicen la IA para obtener respuestas rápidas, los líderes deberían establecer procesos que incluyan la generación de múltiples perspectivas, la comparación y crítica de los resultados de la IA, y el perfeccionamiento de ideas a lo largo de varias iteraciones. Por ejemplo, un equipo de producto podría utilizar la IA para generar puntos de vista contrastantes, debatir sus fortalezas y debilidades durante una reunión, y luego sintetizar las ideas más sólidas en una recomendación final. Estos procesos iterativos activan de manera natural el pensamiento metacognitivo y evitan una dependencia excesiva de las opciones predeterminadas de la IA. Con el tiempo, las organizaciones incluso podrían considerar las capacidades metacognitivas de los empleados al contratar para roles intensivos en el uso de IA o en creatividad. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, desarrollar estas habilidades mediante formación y práctica diaria será más escalable que depender únicamente de la selección de personal.
© 2026 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
As organizations and teams increasingly adopt generative AI, leaders should recognize a critical insight from our new research: Employees’ metacognition is a key factor in determining whether AI actually enhances creativity. The following steps can help organizations and leaders maximize the creative impact of generative AI.
1. HELP EMPLOYEES USE AI TO EXPAND THE COGNITIVE JOB RESOURCES THAT FUEL CREATIVITY.
Generative AI can enhance employees’ creativity by expanding their access to information and knowledge and freeing up their mental capacity for creative problem-solving. Leaders should encourage employees to use AI to gather diverse information, explore multiple angles and off-load routine tasks to restore cognitive capacity. By using AI to enlarge their knowledge base, break fixed mindsets and reduce cognitive overload, employees create the conditions that make creative insights more likely. However, our findings suggest that these benefits depend largely on how employees engage with AI — pointing to the importance of metacognition, which we highlight in the next takeaway.
2. RAISE AWARENESS THAT METACOGNITION IS THE ENGINE OF AI-SUPPORTED CREATIVITY.
Leaders might assume that integrating generative AI into their workflows will automatically make all employees more creative. Yet our research shows that creative gains tend to occur among employees who can actively monitor their own thinking and then evaluate, question and refine AI outputs. In practice, this means employees must treat AI suggestions as starting points rather than final answers — iterating on them, probing gaps and challenging assumptions. For example, two employees using the same AI tool may end up with very different results: One may accept AI’s first suggestion without checking, while the other may examine its accuracy, push for alternatives and integrate new insights. The latter approach is far more conducive to creativity. Leaders should help employees understand this distinction to facilitate more productive AI engagement.
3. BUILD METACOGNITIVE SKILLS THROUGH TARGETED AND SCALABLE TRAINING.
Leaders should consider employees’ metacognitive abilities when implementing AI and invest in developing these abilities through training. Notably, metacognitive skills can be strengthened through various methods. Companies can offer short training sessions that introduce metacognition and walk employees through real examples of AI errors, asking them to anticipate, detect and correct those mistakes. Longer programs can focus on helping employees build deeper habits of planning, monitoring and evaluating their thinking. Even simple checklists — clarifying the problem, determining how to evaluate AI’s suggestion and exploring alternatives — can shift employees from passive reliance on AI to more active, strategic engagement. Depending on budget and priorities, organizations may adopt brief interventions or more extensive programs.
4. DESIGN WORKFLOWS THAT PROMOTE ACTIVE, ITERATIVE ENGAGEMENT WITH AI.
Leaders should design workflows that position AI as a thinking partner rather than a shortcut. Instead of encouraging employees to use AI for quick answers, leaders should establish processes that involve generating multiple perspectives, comparing and critiquing AI outputs and refining ideas across several rounds. For example, a product team might use AI to generate contrasting viewpoints, debate their strengths and weaknesses during a meeting and then synthesize the strongest ideas into a final recommendation. Such iterative processes naturally activate metacognitive thinking and prevent overreliance on AI defaults. Over time, organizations may even consider employees’ metacognitive capabilities when hiring for AI-intensive or creativity-intensive roles. But for most companies, building these skills through training and day-to-day practice will be more scalable than relying on selection alone.
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