El Thrive Lab de INSEAD estudia cómo prosperar junto a la inteligencia artificial

La mayoría de los laboratorios pregunta qué puede hacer la inteligencia artificial. Uno nuevo en Singapur quiere plantear otra cuestión: qué nos hace la IA a nosotros y cómo mantenernos bien, conectados y competentes en nuestro trabajo mientras la usamos.

INSEAD, que se presenta como la escuela de negocios del mundo, anunció el 30 de octubre de 2026 que ha recibido 3 millones de dólares de financiación de Google.org y Google DeepMind para crear el INSEAD Thrive Lab. Su nombre completo es Research Lab for Human and Organisational Thriving, el laboratorio de investigación para el florecimiento humano y organizativo. El anuncio se hizo durante el INSEAD AI Forum Asia, celebrado en el campus asiático de la escuela en Singapur, ante investigadores, líderes empresariales y responsables públicos reunidos para la última edición de su serie global de foros sobre IA.

Un laboratorio centrado en las personas, no en los modelos

El Thrive Lab se integra en el Human and Machine Intelligence Institute de INSEAD, conocido como HUMII, un instituto interdisciplinar cuyo equipo académico central incluye al premio Nobel de Economía de 2025 Philippe Aghion y al medallista Oskar Morgenstern de 2025 Phanish Puranam. Esa ubicación importa. No es un laboratorio para construir un modelo más grande. Es un laboratorio para estudiar el lado humano de una tecnología que ya aparece en aulas, oficinas y conversaciones familiares antes del desayuno.

Winnie Jiang, profesora asociada de Comportamiento Organizativo en INSEAD, ejerce como directora académica del laboratorio. El encargo con el que trabaja junto a sus colegas es amplio y práctico a la vez: acelerar la investigación global sobre cómo las personas y las organizaciones pueden prosperar en una era de cambio tecnológico continuo, prestando mucha atención a la conexión, el sentido y el bienestar.

Ese enfoque llega en buen momento. Quien sigue la velocidad a la que cambian las herramientas de trabajo reconocerá el patrón en coberturas recientes de esta casa, como la primera estación robótica portátil que carga, limpia e inspecciona flotas autónomas, donde la pregunta interesante nunca fue solo la rapidez, sino qué ocurre con las personas que trabajan junto a las máquinas.

Tres ámbitos: aprender, trabajar y relacionarse

El laboratorio organizará su investigación en torno a tres ámbitos conectados. Los nombres son sencillos, y esa es justo la intención.

Aprender

¿Cómo aprenden de verdad estudiantes y profesionales cuando un tutor con IA, un resumidor y un buscador están a un clic de distancia? El laboratorio busca pruebas sobre qué hábitos construyen comprensión real y cuáles la vacían en silencio. Un directivo que sabe formular buenas preguntas pero no sabe juzgar una respuesta tiene un problema. También lo tiene un estudiante que termina cada trabajo más rápido y recuerda menos. Cabe esperar estudios que sigan a los alumnos a lo largo del tiempo, no solo en un taller aislado.

Trabajar

El trabajo es el segundo ámbito. Los equipos ya redactan, programan, planifican y analizan con la IA en la sala, y los efectos van en dos direcciones a la vez. Las tareas tediosas se reducen. Aparecen otras nuevas, a menudo en torno a revisar, editar y decidir. El laboratorio planea estudiar cómo cambian los roles, las habilidades y las rutinas diarias, y qué pueden hacer los líderes para que la gente termine la semana más afilada en lugar de agotada.

Relacionarse

El tercer ámbito puede ser el más original. Relacionarse abarca cómo la IA moldea la forma en que las personas se conectan entre sí: la confianza dentro de un equipo, la conversación en casa, el ambiente de una reunión en la que la mitad de las notas las escribió un programa. Es un tema que las escuelas de negocios rara vez colocan en el centro de un programa de IA, y es justo donde pequeñas decisiones de diseño pueden tener efectos desproporcionados sobre el ánimo y el sentido de pertenencia.

Por qué lo financian Google.org y DeepMind

Para quienes financian, la lógica es directa. Google.org es el brazo filantrópico de Google y Google DeepMind construye algunos de los sistemas de IA más capaces que se usan hoy. Destinar 3 millones de dólares a investigación académica independiente sobre los efectos humanos de esos sistemas ofrece a ambas organizaciones algo que los equipos de producto no pueden producir por sí solos: evidencia revisada por pares, recogida con distancia, sobre qué ayuda a las personas a prosperar y qué se interpone en el camino.

Sepi Hejazi Moghadam, responsable de Foundations of Science en Google.org, fue una de las voces presentes en el lanzamiento. La financiación encaja además con un patrón visible en salud y ciencia, donde la IA se gana su lugar apoyando el juicio humano en lugar de sustituirlo, como ocurre en historias que hemos contado aquí sobre un vuelo más silencioso que reduce el ruido por entrega en un 68 por ciento, en las que la mejora técnica solo importa si mejora la vida alrededor.

Qué viene ahora

El anuncio de Singapur es una señal de salida, no una meta. El laboratorio actuará como un centro global de investigación, diálogo e ideas nuevas en torno a la dimensión humana del progreso, apoyándose en la misión declarada de INSEAD de formar líderes responsables que mejoren las organizaciones y la sociedad. Con campus y socios repartidos por Europa, Asia, Oriente Medio y Norteamérica, la escuela puede realizar estudios en más de una cultura y comparar resultados, algo clave para preguntas sobre confianza, trabajo en equipo y hábitos de aprendizaje. Esas respuestas rara vez viajan sin cambios de un país a otro.

También hay una fecha para anotar. La serie INSEAD AI Forum, que ya pasó por Europa y América antes de esta edición asiática, viajará a continuación a los Emiratos Árabes Unidos los días 27 y 28 de enero de 2027. Para entonces, el Thrive Lab debería tener sus primeros proyectos en marcha y, con suerte, sus primeras conclusiones para debatir.

Para quien dirige un equipo hoy, la lección es refrescantemente concreta. Haz tres preguntas antes del próximo despliegue de IA. ¿Qué aprenderá la gente usando esta herramienta y qué podría dejar de practicar? ¿Qué tareas se aligeran y cuáles se hacen más pesadas? ¿Y la herramienta facilita o dificulta que los compañeros se hablen como personas? Ahora existe en Singapur un laboratorio de 3 millones de dólares para ayudar a responder esas preguntas con datos. Es un buen uso del dinero y una señal esperanzadora sobre cómo se contará la historia de la IA a partir de aquí.

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