¿Qué harías si tu jefe te pidiera anotar, paso a paso, cómo trabajas, cómo respondes un mail y hasta cómo usas los signos de puntuación? Para muchos empleados tecnológicos en China, esa escena ya dejó de ser una hipótesis incómoda y empezó a parecerse a una rutina.
Según contó MIT Technology Review, el foco está puesto en Colleague Skill, una herramienta alojada en GitHub que permite crear agentes de IA capaces de imitar a trabajadores reales. El hallazgo revela una pieza clave del nuevo engranaje laboral: ya no se automatizan solo tareas, también se intenta copiar el estilo humano que las resuelve.
Detrás del proyecto aparece Tianyi Zhou, ingeniero del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái. Lo que nació como una mezcla de experimento y broma publicitaria empezó a despertar interés entre empresarios chinos que ven allí una oportunidad concreta para optimizar equipos y reducir tiempos.
La mecánica es tan simple de entender como inquietante. Para construir ese “clon” digital, el sistema pide datos básicos del empleado, su puesto, empresa, edad y rasgos personales. Después suma documentación, trabajos previos, chats privados y correos electrónicos para ajustar el modelo.
Es como desmontar una oficina cajón por cajón, etiquetar cada herramienta y volver a armarla en una versión automática.
Ese es el mecanismo central. Colleague Skill funciona como un complemento para modelos generativos, sistemas que producen texto o código a partir de ejemplos, como OpenClaw o Claude Code. La herramienta no inventa un trabajador desde cero: usa el cableado real de su experiencia para reproducir cómo piensa, cómo escribe y cómo resuelve problemas.
Incluso capta detalles sutiles. Una trabajadora que lo probó obtuvo en minutos un manual detallado sobre cómo trabajaba un compañero. La IA podía reflejar hábitos de puntuación, formas de reaccionar y metodologías de trabajo con una precisión que generó incomodidad inmediata.
El “interruptor” que convierte hábitos en automatización
En términos prácticos, el proceso se parece a instalar un doble circuito en una casa. Primero se mapea dónde están los interruptores. Después se registra qué luz enciende cada uno. Al final, aunque la persona no esté, el sistema sabe qué hacer cuando alguien pulsa el botón correcto.
En este caso, ese mapeo incluye personalidad, cultura, peculiaridades y hasta datos biométricos. La clave no está solo en lo que un trabajador sabe, sino en cómo lo aplica. Ahí aparece el valor empresarial: estos agentes pueden actuar como asistentes laborales y, por ejemplo, depurar código de forma inmediata.
Pero la misma pieza clave que promete eficiencia abre otra puerta. Si una empresa reúne ese nivel de detalle sobre cada empleado, también obtiene una radiografía fina del equipo. Eso permite reorganizar funciones, medir dependencias y detectar qué tareas son más fáciles de reemplazar.
Algunos trabajadores ya están colaborando con esa carga de datos con la esperanza de conservar su empleo un poco más. Sin embargo, esa dinámica puede activar una competencia interna áspera, porque cada persona ayuda a entrenar un sistema que también podría volverse su sustituto.
Además, el fenómeno no parece aislado. La herramienta refleja una tendencia más amplia en China: la presión creciente para que los empleados participen en la automatización de su propio trabajo, en un contexto marcado por despidos y por una confianza empresarial cada vez mayor en la inteligencia artificial.
La oportunidad técnica es real, pero también lo es la tensión humana. Cuando una compañía aprende a copiar no solo lo que hacés, sino el engranaje invisible con el que lo hacés, la discusión deja de ser sobre software y pasa a tocar algo mucho más cercano: quién conserva la llave de su propia forma de trabajar.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
