
Así como hay empleados talentosos y colaborativos, ninguna empresa está libre tener entre sus filas a los denominados trabajadores problema o personas difíciles que se vuelven en un verdadero dolor de cabeza tanto para el personal como para los directivos.
No es complicado identificarlos pues, además de ser fuente de problemas, tienen la costumbre de llegar tarde, irse temprano, no terminar con el trabajo encargado y siempre tienen una excusa para sus errores. Pero no es todo. También pueden llegar a ser hostigadores, acostumbran a criticar de forma destructiva y no dan propuestas.
El primer paso es no tenerlos cerca de los clientes, ya que pueden ser muy perjudiciales para la empresa: gente gruñona, mal educada o con mal trato en e área de ventas es un riesgo muy grande que no se debe tomar.
Ya en términos de desempeño, los trabajadores problema afectan la productividad y hace que el ambiente laboral se vuelva insoportable.
¿Qué hacer?
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FUENTE CONSULTADA:
Artículo "Cómo tratar a los empleados difíciles".
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Jhonnatan Horna, profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN, precisó en Gestión que la adopción de la IA no es un desafío tecnológico, sino de gestión del cambio. El docente sostuvo que, para evitar que estas herramientas terminen abandonadas, los líderes deben priorizar la utilidad real sobre la novedad y crear un entorno seguro donde el equipo pueda experimentar sin miedo al error.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, analizó en La República el último informe del Banco Mundial sobre pobreza, advirtiendo que mientras la región mejora, el Perú sigue lejos de sus niveles prepandemia (27.6 % vs 20.2 % en 2019). El experto enfatizó que la movilidad social depende exclusivamente del crecimiento económico y la inversión privada, motores que hoy se ven frenados por la inseguridad ciudadana y la incertidumbre jurídica.
Sandor Lukacs, profesor de ESAN Graduate School of Business, indicó a la revista Energiminas que la minería peruana debe abandonar el esquema lineal para adoptar un enfoque sistémico basado en la economía circular y la digitalización. El experto destacó que, si bien la inteligencia artificial es clave para la eficiencia y la fiscalización ambiental, existe un riesgo ético urgente: el "sesgo estructural" de algoritmos que ignoran la realidad local.