La psicología aplicada al trabajo nació con un sesgo eminentemente “industrial”: medir diferencias individuales, predecir el desempeño y diseñar puestos y herramientas seguras y eficientes. Desde esa tradición, la selección de personal se consolidó como un terreno fértil para la evidencia cuantitativa. Las grandes meta-analíticas mostraron con consistencia que la combinación de capacidad cognitiva general con pruebas situacionales —muestras de trabajo o tests de integridad— predice mejor el rendimiento y el aprendizaje que la intuición o las entrevistas no estructuradas, y que hacerlo bien tiene impacto económico directo. Esta línea, lejos de haber quedado obsoleta, es la base de cualquier sistema moderno de talento que aspire a ser justo y eficaz. ResearchGate
En paralelo, la ergonomía y los factores humanos aportaron un contrapeso “sistémico”: no basta con seleccionar a la persona adecuada si el sistema está mal diseñado. Normas como la ISO 6385 sintetizan décadas de práctica para recordar que el trabajo se debe construir alrededor de las capacidades y límites humanos —no al revés—, y que el desempeño surge de la interacción entre personas, tecnología y organización. La tradición sociotécnica, desde Trist y sus estudios pioneros, insiste en esa co-configuración del sistema de trabajo y su tejido social. Iteh Standards+1
La conversación contemporánea amplía el foco desde el rendimiento puro hacia el bienestar, la resiliencia, el liderazgo positivo y la inclusión. En motivación y productividad, dos marcos destacan por su influencia y por su base empírica. La teoría de metas de Locke y Latham mostró que los objetivos específicos y desafiantes superan de forma sostenida a los vagos “haz tu mejor esfuerzo”, con efectos de tamaño medio-alto en la ejecución; es, probablemente, la intervención motivacional más replicable cuando se implementa con retroalimentación y recursos. A su vez, la teoría de la autodeterminación precisó que no solo importa “cuánto” motivamos, sino “cómo”: el apoyo a la autonomía, la competencia y la relación social tiende a mejorar tanto el rendimiento como el bienestar. Un metaanálisis de 40 años integró ambas piezas: la motivación intrínseca predice con fuerza la calidad del desempeño, mientras que los incentivos extrínsecos aportan sobre todo a la cantidad, y su interacción depende del tipo de tarea y de cómo se formulan. PubMed+2Teoría de la Autodeterminación+2
Más allá de la motivación, la cultura y el clima organizacional pasaron de ser “intangibles simpáticos” a variables con efectos observables. La investigación sobre justicia organizacional demostró que las percepciones de equidad —distributiva, procedimental, interpersonal e informacional— se asocian con satisfacción, compromiso, conductas de ciudadanía y menos retiro psicológico; no es un lujo moral, sino un mecanismo de eficacia. Metaanálisis sobre cultura, como los que emplean el marco de valores en competencia, también vinculan ciertos perfiles culturales con resultados específicos (adaptabilidad e innovación, por ejemplo, respecto a crecimiento). El diseño del trabajo es el puente: puestos con autonomía, variedad y feedback se asocian, de manera robusta, con actitudes favorables y mejor desempeño. PubMed+2Annual Reviews+2
En bienestar y estrés, el consenso actual se articula alrededor del modelo Demandas-Recursos: toda ocupación combina exigencias que drenan energía y recursos que amortiguan el desgaste y promueven el engagement; equilibrarlos es la tarea directiva central. La OMS, por su parte, reconoció en 2019 el burnout como fenómeno ocupacional —no trastorno clínico—, caracterizado por agotamiento, cinismo y menor eficacia profesional. Este reconocimiento convive con un debate saludable: hay evidencia de solapamiento entre burnout y depresión, lo que obliga a evitar su medicalización simplista y a priorizar intervenciones organizacionales (diseño de cargas, autonomía, justicia) por encima de soluciones exclusivamente individuales. Annual Reviews+2Organización Mundial de la Salud+2
La creatividad y la innovación en equipos se entienden hoy como resultados sociales, no solo individuales. La “seguridad psicológica” —la creencia compartida de que es seguro hablar, preguntar y admitir errores— predice conductas de aprendizaje y está asociada a mejor desempeño innovador. Metaanálisis a nivel de equipo identifican que la diversidad gestionada con buenas prácticas, objetivos claros, coordinación y apoyo a la creatividad favorece la innovación; el tiempo-presión, en cambio, muestra efectos curvilíneos: un reto moderado estimula, el exceso ahoga. La lección es sobria: la innovación no “aparece”, se diseña en el día a día del trabajo. Massachusetts Institute of Technology+2PubMed+2
Estas perspectivas también reciben críticas y correcciones. En medición del desempeño, por ejemplo, sabemos que los juicios de los evaluadores no son espejos transparentes: los llamados “efectos idiosincráticos del evaluador” pueden explicar una porción importante de la varianza de las calificaciones, erosionando decisiones de talento cuando se confunden percepciones con realidad. La investigación sobre procesos de evaluación advierte, además, que los contextos y los incentivos moldean sesgos y comportamientos de calificación. En diversidad e inclusión, la evidencia es matizada: los programas puntuales de entrenamiento suelen tener efectos breves o incluso contraproducentes si no se acompañan de cambios estructurales (estandarización de procesos, datos, accountability). De nuevo, diseño y sistema importan más que campañas simbólicas. search.pdh.ebscohost.com+2CBS - Copenhagen Business School+2
La irrupción de la automatización y la IA reconfigura este mapa. Los informes recientes coinciden en que la adopción de IA generativa puede elevar la productividad agregada y transformar tareas cognitivas, pero también demanda reconversión de competencias y rediseño del trabajo. Las habilidades socioemocionales —comunicación, juicio ético, colaboración— y meta-competencias como aprender a aprender, alfabetización de datos y capacidad para trabajar con sistemas algorítmicos ganarán valor relativo. Ya vemos aplicaciones concretas: en reclutamiento, plataformas que analizan lenguaje y señales de entrevistas prometen eficiencia, pero enfrentan problemas de transparencia y sesgo; el caso de Amazon, que abandonó un prototipo sesgado contra mujeres, y las auditorías externas a proveedores como HireVue son recordatorios de que “automatizar” no exime de gobernanza ni de validación. En desarrollo del talento, los tutores de IA personalizados abren posibilidades de feedback y práctica deliberada a escala; en salud mental laboral, chatbots de apoyo y triage pueden ampliar acceso, siempre que se integren con protocolos clínicos, resguardo de datos y evaluación de eficacia. La brújula ética y la evidencia deben ir por delante de la adopción. creatingfutureus.org+5McKinsey & Company+5World Economic Forum+5
Si uno recorre a los autores y teorías más influyentes, aparecen patrones claros. De Locke y Latham aprendimos a usar metas como palancas de foco y esfuerzo, pero también a cuidarnos de los efectos no deseados cuando se premia solo el número sin mirar el proceso. De Deci y Ryan, que la calidad motivacional importa para sostener desempeño y salud; su evidencia sobre apoyo a la autonomía se ha ido acumulando en diversas culturas y tipos de trabajo. De la tradición de justicia y cultura, que el “cómo” se toman y se comunican las decisiones puede valer tanto como la decisión misma para la conducta organizacional. Las posturas críticas —sobre la fiabilidad de ciertas herramientas, los sesgos de los ratings o la tentación de medicalizar el mal diseño del trabajo— no niegan estos aportes; los refinan y nos obligan a intervenir no solo en individuos, sino en sistemas. PubMed+2Teoría de la Autodeterminación+2
Mirando hacia adelante, la relevancia de la psicología del trabajo no decrece: cambia de forma. Con la IA, el trabajo será cada vez más “interfaz”: humanos que orquestan tecnología y tecnología que amplifica (o limita) capacidades humanas. La ventaja competitiva estará en organizaciones que dominen tres artes: seleccionar y desarrollar talento con ciencia y equidad; diseñar trabajos y culturas que equilibren demandas y recursos, justicia y propósito; y gobernar algoritmos con criterios de validez, explicabilidad y derechos. Si el siglo XX nos enseñó a medir y predecir, el XXI nos exigirá, además, a “diseñar para aprender”: sistemas donde metas y autonomía convivan, donde la seguridad psicológica sea una práctica y donde la inclusión se concrete en procesos. Esa es, en esencia, la promesa y la responsabilidad de la psicología en el trabajo. OECD+3ResearchGate+3Annual Reviews+3