¿Cómo reescribes un correo de trabajo para que no suene pasivo-agresivo?

“Per my last email.” “Just a friendly reminder.” “Thanks in advance.” Si tienes abierto un borrador con alguna de esas frases y la sensación de que suena más cortante de lo que quieres, el arreglo suele ser sencillo. Mantén todo lo que el correo necesita para que las cosas se hagan y borra la frase cuya única función es mostrar que algo te ha molestado. En la práctica, eso significa decir por qué escribes, exponer qué ha pasado, pedir una sola cosa con una hora límite, quitar la pulla y cerrar sin dar por hecho que te van a decir que sí.

Cofundé Subtext, que lee un borrador buscando exactamente esto antes de que lo envíes, así que voy a ser claro sobre dónde ayuda una herramienta y dónde no puede. A un borrador pasivo-agresivo normalmente le falta la petición. La reescritura que funciona suele ser más directa que el original. Suavizarlo hasta dejarlo en algo vago es una forma fácil de equivocarse con el arreglo.

Esto va de tu propio borrador. Si lo que intentas averiguar es si el correo de otra persona era pasivo-agresivo, la investigación sobre eso, incluidos los puntos finales y los emojis, está en ¿Ese correo es pasivo-agresivo, o solo es corto? Y si tu correo es corto y firme, puede que ya esté bien.

¿Qué hace que tu propio correo suene pasivo-agresivo?

Una frase suena pasivo-agresiva cuando lleva una irritación que podrías negar, normalmente porque señala hacia atrás, a algo que quien lee no hizo. “Per my last email” es el ejemplo clásico. No aporta nada a la tarea, porque el correo anterior ya lo tienen. Lo que aporta es la insinuación de que no lo leyeron.

Esa posibilidad de negarlo queda cerca de cómo definen la incivilidad quienes investigan las organizaciones. Andersson y Pearson la describieron como una conducta de baja intensidad “with ambiguous intent to harm the target”¹. La ambigüedad es lo que se lleva quien lee, y es la parte que no puedes ver en lo que tú escribes.

Kruger y colegas mostraron por qué². En el mayor de sus cinco experimentos, 154 parejas de estudiantes de la Universidad de Illinois intentaron transmitirse sarcasmo, seriedad, enfado o tristeza. Contando el correo, la voz y el cara a cara, quienes enviaban esperaban hacerse entender el 88,8 por ciento de las veces y lo lograron el 70,4 por ciento. La brecha fue mayor por correo, donde quienes leían acertaron el 62,8 por ciento. Ser amigos no cambió nada. Oyes el tono que pretendes mientras escribes y no puedes apagarlo. Eran estudiantes y frases de una línea construidas para el experimento, así que yo me apoyaría en el mecanismo y tomaría las cifras exactas con cautela.

Los rankings de frases que ves citados salen de encuestas comerciales. La más conocida es una encuesta de Preply a 1.006 adultos estadounidenses en junio de 2023, hecha por una empresa de clases de idiomas, en la que “per my last email” quedó la primera y el 83 por ciento dijo haber recibido un correo pasivo-agresivo de un compañero³. Eso te dice qué frases reconoce la gente como cargadas. No dice nada sobre lo que querían decir quienes las enviaron.

La brevedad por sí sola no es el problema. En un estudio con mensajes reales entre personas que se conocían, Pollmann y Roos encontraron que quienes leían acertaban bastante bien el tono pretendido de los correos de trabajo y de estudios. En su estudio paralelo sobre mensajes de texto, la longitud no cambió nada, y en el caso de los correos tenían demasiado pocos casos completos para comprobarlo⁴. Las malas lecturas se concentran en otro sitio. Sillars y Zorn pidieron a 276 adultos de Nueva Zelanda y Australia que aportaran correos de trabajo que les habían molestado, y quienes los habían recibido valoraron esos correos de forma más negativa que los observadores externos, sobre todo donde la comunicación ya era mala y quien recibía el correo tenía un puesto subordinado⁵.

Así que un correo corto con un plazo firme probablemente está bien. La frase por la que merece la pena preocuparse es la que lleva la cuenta. Merece la pena buscarla. En un estudio de laboratorio, 84 estudiantes universitarios de Estados Unidos que resolvían problemas de matemáticas para un supervisor ficticio declararon peor estado de ánimo y acertaron menos respuestas cuando los correos de ese supervisor eran descorteses⁶. Es una sola muestra pequeña de estudiantes, así que muestra que el efecto puede darse y dice poco sobre lo grande que es en el trabajo.

Estas son las señales que yo buscaría en tu propio borrador:

• Una referencia a lo que no hicieron: “per my last email”, “as previously stated”, “as I already mentioned”, “not sure if you saw”
• Una palabra amable haciendo un trabajo poco amable: “just a friendly reminder”, “just a gentle reminder”, “with all due respect”
• Dar las gracias por algo que todavía no han aceptado, cuando está ahí para presionar
• Una cautela que no es tal: “correct me if I’m wrong, but”, “I think you’ll find”
• Una comparación: “some of us”, “as everyone else seems to know”
• Un sermón sobre el futuro: “going forward, please make sure”
• Un jefe puesto en copia ante un primer problema pequeño
• Sarcasmo: “sure, we’ll try”, “great, thanks for that”
• Frustración sin ninguna petición que la acompañe

La reescritura en cinco pasos: objetivo, hecho, petición, pulla, cierre

Pasa el borrador por cinco comprobaciones. Cada una es una pregunta de sí o no, así que puedes hacerlo en menos de un minuto.

El paso que la gente se salta es la petición. La mayoría de las frases de esa lista ocupan el lugar de una petición que nunca llegó a escribirse. “Just a friendly reminder that this is overdue” insinúa. “Could you send it by 2pm?” pide.

Mantén la firmeza. El plazo, la cifra y la consecuencia se quedan. Reescribir “The copy was due yesterday and I don’t have it” como “The date seems to have slipped” quita el reproche y quita también quién es responsable, lo que hace más difícil la siguiente conversación. En tres estudios con estudiantes de MBA y sus compañeros, Ames y Flynn encontraron una U invertida: a las personas valoradas como demasiado poco o demasiado asertivas se las veía, en ambos casos, como líderes más débiles. En su tercer estudio, la falta de asertividad perjudicaba los resultados y el exceso perjudicaba las relaciones⁷. El punto medio que describen es más o menos lo que busca este esquema: una petición firme a la que se le ha quitado el aguijón.

Después léelo en voz alta con el tono que temes que tenga, como si te hubieras enfadado. En el cuarto experimento de Kruger, 54 estudiantes enviaron por correo frases pensadas para ser sarcásticas o serias. Quienes antes las leyeron en voz alta con el tono contrario perdieron por completo su exceso de confianza, mientras que quienes las leyeron con el tono que pretendían lo mantuvieron². Era una tarea de sarcasmo con estudiantes, pero es lo más parecido que hay aquí a un truco de edición puesto a prueba.

Esa brecha entre lo que querías decir y lo que llevan las palabras es la parte que revisa Subtext. Marca las palabras exactas que pueden sonar pasivo-agresivas, sarcásticas o cargadas, explica qué es probable que transmita cada una y pone nombre al sentimiento que hay debajo, antes de ofrecer ninguna reescritura. En el borrador “Per my last email, the file is attached.” Subtext etiquetó el comienzo como Passive-aggressive y puso al sentimiento el nombre de Frustration. Su nota decía que mucha gente lee la frase como una forma educada de decir “I already told you this”, lo que puede sonar a irritación. La más llana de sus tres versiones decía “The file is attached to this email.” Ese es el resultado real de la app, sin editar.

Cinco correos de trabajo, reescritos

Reclamar una respuesta que se retrasa

Antes Hi Dan, just following up again. Per my last two emails, I need the updated figures to finish the forecast. Would appreciate a response this time. Thanks in advance.

Después Hi Dan, I need the updated Q3 figures to finish today’s forecast. Could you send them by 2pm? If that won’t work, let me know by 11 and I’ll plan around a rough estimate. Thanks, Maya

Lo de llevar la cuenta desaparece: “again”, “last two emails”, “this time”. La urgencia se queda, con un motivo, una hora y una salida. “Thanks in advance” también desaparece, aunque yo no lo prohibiría. En la encuesta de Preply sobre despedidas a 1.005 adultos estadounidenses, realizada en diciembre de 2022, fue la cuarta despedida más usada y la menos preferida, elegida por el 5 por ciento⁸. En el análisis de Boomerang de más de 350.000 hilos de listas de correo, los correos que terminaban con ella obtuvieron la tasa de respuesta más alta de los cierres habituales, un 65,7 por ciento frente a un valor de referencia del 47,5⁹. Los dos son datos comerciales, y responder a un correo es algo distinto de que te guste su despedida. Junto a una petición educada está bien. Junto a “this time” se lee como una exigencia.

Un plazo incumplido

Antes Hi Alex, as previously stated, the copy was due yesterday. I’m not sure why we keep having this problem, but going forward I need deadlines to actually mean something.

Después Hi Alex, the copy was due yesterday and I don’t have the final version yet. Could you send it by 11am today so design can start this afternoon? If something’s blocking it, tell me this morning and we’ll decide whether to move the hand-off. Thanks

El plazo incumplido se queda, como un hecho con fecha. “We keep having this problem” juzga un patrón sin resolver lo que falta hoy, y “going forward” es un sermón. La consecuencia, que diseño empieza esta tarde, transmite la urgencia por sí sola. Si hay un patrón, esa es una conversación para una llamada.

Poner objeciones al alcance

Antes Happy to add all of this if everyone’s fine with the launch slipping, since there obviously isn’t time to do everything.

Después Hi Ana, we can add the three new screens, but they won’t fit before the 30 March launch. Two options: launch on the 30th with the agreed scope and add the screens in April, or add them now and move launch to 20 April. Which would you prefer?

La objeción era razonable. El problema eran “obviously” y el “happy to” sarcástico. La reescritura convierte una queja en una decisión con dos opciones reales y le pide a la persona a quien le corresponde que elija.

Corregir el error de un compañero

Antes Hi Jo, just FYI, the revenue figure is wrong again. As I mentioned yesterday, it should be £1.8m, not £2.1m. I’ve copied Rob so everyone’s on the same page this time.

Después Hi Jo, slide 14 shows £2.1m. The approved revenue figure is £1.8m, and the source is in the attached finance sheet. Could you update it before the 3pm client review? I’ve copied Rob because he signs off the final deck. Thanks

La corrección es tan precisa como antes. “Wrong again”, “as I mentioned” y “this time” han desaparecido. Rob sigue en copia solo porque tiene un papel en la decisión, y el correo lo dice. Si no lo tuviera, yo lo quitaría.

Rechazar una petición

Antes Hi Priya, I’d love to help, but given this landed on me two days before the deadline, I’m not sure what I can realistically do. As you know, I already have plenty on my plate.

Después Hi Priya, I can’t take this on for Thursday alongside the launch work I’ve committed to. I could look at it next Monday, or Sam may have room before then. Let me know which works.

Aquí el no es más claro que en el original, y la queja por el poco margen de aviso ha desaparecido. Da una razón y dos alternativas, y ahí se detiene. Cuándo decir que no en el trabajo, para empezar, es una pregunta aparte, que trato en ¿Cómo le dices que no al trabajo extra?

Frases que merece la pena cambiar

Tómalas como opciones. A veces el original es lo acertado: “As discussed on Monday, the approved budget is £8,000” puede ser simplemente dejar constancia en un hilo en el que la gente necesita la cifra.

¿Una reescritura con IA te cuesta algo ante quien lo lee?

A veces, si se da cuenta. En el correo de trabajo rutinario, los estudios hechos hasta ahora encuentran poco coste en una ayuda ligera de la IA. La penalización aparece cuando un mensaje que debería transmitir calidez o sentimiento está escrito en su mayor parte por IA y quien lo lee lo sabe.

El estudio sobre el entorno laboral que más se cita es el de Cardon y Coman, en el que 1.100 profesionales en activo valoraron mensajes escritos con distintos niveles de ayuda de la IA¹⁰. Según el resumen de la Universidad de Florida, solo entre el 40 y el 52 por ciento de los empleados veía sinceros a los supervisores cuando usaban niveles altos de IA, frente al 83 por ciento en los mensajes con poca asistencia. Las valoraciones de profesionalidad también cayeron, del 95 por ciento a entre el 69 y el 73¹¹. El estudio usó un mensaje de felicitación, y a los participantes se les dijo cuánta IA se había usado, cosa que las bandejas de entrada reales no hacen.

Sahebi, Formosa y Bankins pusieron a prueba texto humano, asistido por IA y escrito íntegramente por IA con 547 participantes¹². Los mensajes escritos íntegramente por IA fueron los que menos confianza generaron. En la condición de correo de trabajo, sin embargo, los correos asistidos por IA y los escritos por personas recibieron valoraciones de fiabilidad más o menos iguales. Purcell y colegas hicieron juegos de confianza incentivados con 1.637 participantes estadounidenses y encontraron que quienes escribían con ayuda de la IA escribían más rápido y se ganaban más o menos la misma confianza, incluso cuando se revelaba el uso de la IA¹³. Uno de sus dos estudios sí mostró una pequeña ventaja de confianza para quien escribía sin ayuda, y los mensajes asistidos puntuaron más bajo en una medida textual de autenticidad.

La línea divisoria más clara sobre la calidez viene de Khadpe y colegas¹⁴. En el segundo de sus dos estudios, con 280 de sus 399 participantes estadounidenses, una etiqueta de IA hacía que un agradecimiento o una disculpa se leyeran como claramente menos cálidos, mientras que una fanfarronada o un mensaje que culpaba a alguien se leían más o menos igual con etiqueta o sin ella. Cada uno de estos es un único artículo que nadie ha replicado todavía, y la mayoría usó desconocidos o mensajes hipotéticos.

Leídos en conjunto, una IA que te ayuda a detectar y quitar una pulla en un correo para pedir novedades parece de bajo riesgo. Una IA que escribe tu agradecimiento o tu disculpa es donde quien lee te baja la nota. Más sobre ambas cosas en ¿Funcionan realmente los reescritores de mensajes con IA? y ¿La IA hace que tus mensajes suenen a robot?

Mi consejo es usar la herramienta para encontrar el problema y sugerir opciones, y después quedarte con tus propias palabras. Subtext muestra cuánto de tu borrador ha cambiado cada versión, para que veas cuándo una reescritura se ha alejado, y Editar manualmente te deja arreglar la única palabra que falla y dejar el resto como lo escribiste.

¿Qué herramientas de IA pueden reescribir un correo de trabajo?

La mayoría lo reescribe. Son menos las que te dicen antes qué estaba mal, y en el caso de la agresividad pasiva esa es la parte útil, porque quieres saber qué frase era la pulla. Grammarly Pro cuesta $12 al mes con facturación anual, o $30 con facturación mensual¹⁵. Comprobado el 12 y el 13 de octubre de 2026:

Cofundé Subtext, así que valora esa fila teniéndolo en cuenta. Hay comparativas más largas en Ahora todos los móviles reescriben tus mensajes y La mayoría de los verificadores de tono nunca verifican tu tono.

Si usas un chatbot generalista, pídele que señale antes de reescribir. Algo así:

Este es un correo de trabajo que estoy a punto de enviar. Enumera cualquier frase que pueda sonar pasivo-agresiva y di por qué, en una línea cada una. Después dame dos reescrituras que mantengan todos los datos, fechas y peticiones, que no añadan disculpas ni calidez que yo no haya escrito y que tengan más o menos la misma longitud.

Las dos últimas instrucciones importan. En el estudio de Purcell, los mensajes asistidos por IA salieron con un tono más cálido y más largos que los escritos sin ayuda¹³. Eso le viene bien a un juego de confianza. En un correo de trabajo firme, es la manera en que una petición clara se vuelve vaga.

¿Qué deberías comprobar antes de pegar un correo de trabajo en una herramienta de IA?

Comprueba si tu empresa lo permite y si el correo contiene información de otras personas. Después comprueba si la herramienta entrena con lo que pegas, algo que depende tanto de tu cuenta como del producto.

• Las conversaciones de las cuentas personales de ChatGPT (Free, Plus y Pro) pueden usarse para entrenar salvo que desactives “Improve the model for everyone”. Las de las cuentas Business, Enterprise y Edu no se usan, por defecto. En una cuenta personal, un pulgar hacia arriba o hacia abajo puede enviar esa conversación entera a entrenamiento incluso después de haber desactivado esa opción. En Business, Enterprise y Edu no²³.
• El ajuste de entrenamiento de Grammarly está activado por defecto en las cuentas individuales y desactivado por defecto en las de empresa y educación²⁴.
• Google dice que Gemini en Gmail no usa tu contenido para entrenar sus modelos de IA generativa, en el caso de quienes tienen planes de Workspace y de Google AI²⁵. Microsoft dice que los prompts y las respuestas de su Copilot para el trabajo no se usan para entrenar modelos fundacionales²⁶.
• Subtext no entrena con lo que envías, y los proveedores de IA que procesan tu texto tampoco tienen permitido hacerlo. Tu texto va a Anthropic para su procesamiento en Estados Unidos. Las conversaciones se borran cinco días después de la última vez que las usas, o a los 90 si fijas una. Sus condiciones conceden la licencia para uso personal y añaden: “Si lo usas para trabajar, confirmas que tienes permiso para hacerlo”²⁷.

La gente se salta estas comprobaciones a menudo. En una encuesta de TELUS Digital a 1.000 adultos estadounidenses que usan asistentes de IA en empresas de 5.000 empleados o más, el 57 por ciento admitió haber introducido información sensible en asistentes de IA públicos, y el 29 por ciento dijo que su empresa tenía una política que lo prohibía²⁸. Una encuesta de PagerDuty a 1.250 oficinistas de Estados Unidos, el Reino Unido, Australia y Japón encontró que el 43 por ciento había compartido correos u otra correspondencia con herramientas de IA públicas²⁹. Las dos son encuestas comerciales basadas en lo que declaran los propios encuestados.

Si tu empresa no ha aprobado la herramienta, no metas el correo en ella. En una herramienta aprobada, quita igualmente los nombres, los datos de clientes y las cifras que la reescritura no necesita. La comparativa completa de políticas está en ¿Qué asistentes de escritura con IA entrenan con tus mensajes?

¿Qué no puede arreglar una reescritura?

Una reescritura cambia las palabras. No puede ver la historia que hay entre vosotros, predecir cómo se lo va a tomar esta persona en concreto ni resolver el problema de carga de trabajo o de rendimiento del que trata el correo.

La historia y el estatus cambian cómo caen las mismas palabras. En el estudio de Sillars y Zorn, la distancia entre quien recibía el correo y el observador era mayor donde la comunicación ya era mala y quien lo recibía tenía un puesto subordinado⁵. Una herramienta que lee tu borrador no ve nada de eso a menos que se lo digas.

La cultura se suele resumir como contexto bajo frente a contexto alto, con países enteros clasificados en uno u otro. Es un recordatorio útil de que las normas difieren, pero la evidencia que respalda las etiquetas por países es escasa. Cardon revisó 224 artículos de comunicación empresarial y técnica y encontró que el modelo de contexto tenía poco respaldo empírico³⁰, y Kittler, Rygl y Mackinnon encontraron que solo siete de 26 estudios habían puesto a prueba empíricamente las clasificaciones por países³¹. En un preprint de 2026, Sakai y colegas encontraron que cuando 175 empleados japoneses y estadounidenses escribieron correos de trabajo con borradores generados por IA, sus correos se desplazaron hacia el estilo del borrador, mucho más cuando el borrador chocaba con sus propias normas³². Es un único estudio y no se ha revisado por pares, pero sugiere que una reescritura puede cambiar sin hacer ruido un registro que elegiste a propósito. Si el inglés no es tu primera lengua, ¿Suenan educados mis textos en inglés? trata lo que puedes y no puedes comprobar.

A veces lo acertado es una llamada. Si el correo es la tercera ronda de un desacuerdo, o la relación ya está tensa, la voz lleva un tono que el texto pierde, que es lo que mostraron las condiciones de voz de Kruger². Incluso una buena revisión de tono es solo una segunda lectura. La puntuación de “listo para enviar” de Subtext es su propia estimación a partir de las palabras que tiene delante, y una advertencia significa que hay que volver a mirar las palabras que ha marcado²².

Si quieres ese segundo lector antes de enviar, Subtext lee tu borrador o una captura de pantalla del hilo, marca las palabras que pueden sonar pasivo-agresivas y te da hasta tres versiones que mantienen la formalidad con la que escribiste y cualquier saludo o despedida. Eliges una y la envías tú.

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¿Crees que he leído mal algún estudio, o conoces alguna investigación sobre esto que se me haya escapado? Dímelo en LinkedIn.

Samet Durgun es cofundador de Subtext, una app que capta el tono emocional de tus mensajes y los reescribe con tu voz. Vive en Berlín.

Fuentes

Numeradas en el orden en que aparecen arriba. Las funciones, los precios y las políticas de los productos se comprobaron el 12 y el 13 de octubre de 2026. Cuando una cifra sale de un resumen y no del propio artículo, la entrada lo indica.

1. Andersson, L. M., y Pearson, C. M. (1999). Tit for Tat? The Spiraling Effect of Incivility in the Workplace. Academy of Management Review, 24(3), 452 a 471. Definición citada de la p. 457, tal como la citan artículos posteriores; no pude abrir la página original.
2. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., y Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism Over E-Mail: Can We Communicate as Well as We Think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925 a 936. Las cifras de 88,8 y 70,4 son del Estudio 3, con 154 parejas de estudiantes de la Universidad de Illinois, agrupando las condiciones de correo, solo voz y cara a cara; el acierto solo por correo fue del 62,8 por ciento. El resultado de la lectura en voz alta es del Estudio 4, con 54 estudiantes. Con el apoyo de una ayuda del University of Illinois Board of Trustees y de la beca SES-0241544 de la National Science Foundation.
3. Zajechowski, M., para Preply (2023, actualizado el 3 de julio de 2024). Survey: 83% of Americans hit by passive-aggressive emails from coworkers. Encuesta en línea a 1.006 adultos estadounidenses de 18 a 76 años, realizada el 22 de junio de 2023. Una encuesta comercial de una empresa de clases de idiomas; el muestreo y la ponderación no están publicados.
4. Pollmann, M. M. H., y Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, artículo 100689. El estudio de correos, en un contexto de trabajo o de estudios, tuvo 361 receptores y 61 remitentes emparejados. Reciente y todavía sin replicar.
5. Sillars, A., y Zorn, T. E. (2021). Hypernegative Interpretation of Negatively Perceived Email at Work. Management Communication Quarterly, 35(2), 171 a 200. La muestra de 276 adultos sale del resumen del propio Zorn para The Conversation. Los participantes eligieron correos que ya les habían molestado.
6. Giumetti, G. W., Hatfield, A. L., Scisco, J. L., Schroeder, A. N., Muth, E. R., y Kowalski, R. M. (2013). “What a rude e-mail!” Examining the differential effects of incivility versus support on mood, energy, engagement, and performance in an online context. Journal of Occupational Health Psychology, 18(3), 297 a 309. 84 estudiantes de grado de una universidad estadounidense en un experimento de laboratorio intrasujeto. Con el apoyo parcial de la beca SMA 1004413 de la National Science Foundation.
7. Ames, D. R., y Flynn, F. J. (2007). What breaks a leader: The curvilinear relation between assertiveness and leadership. Journal of Personality and Social Psychology, 92(2), 307 a 324. Tres estudios con estudiantes de MBA valorados por sus compañeros, o que valoraban a sus jefes.
8. Zajechowski, M., para Preply (2023, actualizado el 24 de marzo de 2025). Study shows the most savage ways to begin or end an email. Encuesta en línea a 1.005 adultos estadounidenses de 18 a 76 años, realizada el 9 de diciembre de 2022. Encuesta comercial.
9. Greenley, B., para Boomerang (2017). Forget “Best” or “Sincerely,” This Email Closing Gets the Most Replies. Blog de Boomerang, 31 de enero de 2017. Más de 350.000 hilos de los archivos públicos de listas de correo de más de 20 comunidades en línea, no correo de trabajo. Análisis comercial; observacional.
10. Cardon, P. W., y Coman, A. W. (2026, publicado por primera vez en línea el 16 de julio de 2025). Professionalism and Trustworthiness in AI-Assisted Workplace Writing: The Benefits and Drawbacks of Writing With AI. International Journal of Business Communication, 63(4), 1825 a 1857. Experimento de encuesta con 1.100 profesionales en activo.
11. Alsup, A., University of Florida News (6 de agosto de 2025). Is writing with AI at work undermining your credibility? Los porcentajes de sinceridad y profesionalidad salen de esta nota de prensa; el artículo en sí es de pago y no se comprobó.
12. Sahebi, S., Formosa, P., y Bankins, S. (2026). The AI penalty and disclosure paradox: Trust, authenticity and knowledge uptake in AI-mediated communication. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 8, artículo 100304. Prerregistrado, 547 participantes reclutados en Prolific. Financiado en parte por Facebook a través de la Ethics in AI Research Initiative for the Asia Pacific, y por el Australian Research Council.
13. Purcell, Z. A., Jakesch, M., Dong, M., Nussberger, A.-M., y Köbis, N. (2025). Writing with AI boosts trust-building efficiency. iScience, 28(12), artículo 114092. Dos experimentos prerregistrados con 1.637 participantes estadounidenses. El artículo da 971 como muestra del Estudio 2, pero sus dos grupos suman 941, que es lo que cuadra con el total general.
14. Khadpe, P., Wenzel, K., Loewenstein, G., y Kaufman, G. (2025). Explaining the Reputational Risks of AI-Mediated Communication: Messages labeled as AI-assisted are viewed as less diagnostic of the sender’s moral character. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 8(2), 1413 a 1423. Dos estudios de viñetas con 399 participantes estadounidenses.
15. Grammarly. How much does Grammarly Pro cost? Grammarly Support. $144 al año, una media de $12 al mes, o $30 con facturación mensual.
16. Google. Draft emails with Gemini in Gmail. Gmail Help.
17. Microsoft. Get email coaching with Copilot in Outlook. Microsoft Support.
18. Microsoft. Where can I get Microsoft Copilot? Microsoft Support.
19. Microsoft. Frequently asked questions about Copilot in Microsoft 365 subscriptions. Microsoft Support, actualizado el 9 de septiembre de 2026.
20. Grammarly. Grammarly Prices and Plans.
21. Apple. Use Writing Tools to write, improve, and summarize content on Mac. Apple Support. La guía del iPhone lista los mismos tonos.
22. Subtext. Subtext app: AI writing assistant for texts and replies. Página de la empresa; no existe ninguna evaluación independiente de la precisión de Subtext.
23. OpenAI. How your data is used to improve model performance. OpenAI Help Center.
24. Grammarly. Product Improvement and Training Control. Grammarly Support.
25. Google. Learn how Gemini in Gmail, Calendar, Chat, Docs, Drive, Sheets, Slides, Meet, Vids & Pics protects your data. Gmail Help.
26. Microsoft. Data, Privacy, and Security for Microsoft Copilot. Microsoft Learn, última actualización el 18 de agosto de 2026.
27. Subtext. Subtext | Terms, Privacy and your account. Condiciones actualizadas por última vez el 26 de julio de 2026; política de privacidad actualizada por última vez el 10 de octubre de 2026.
28. TELUS Digital (26 de febrero de 2025). TELUS Digital Survey Reveals Enterprise Employees Are Entering Sensitive Data Into AI Assistants More Than You Think. Encuesta de Pollfish, enero de 2025, a 1.000 adultos estadounidenses de empresas con 5.000 empleados o más que usan un asistente de IA en el trabajo. Encuesta comercial.
29. PagerDuty (11 de junio de 2026). PagerDuty Report Finds Two-Thirds (66%) of Office Professionals Have Used Unauthorized AI Tools at Work. Encuesta de Wakefield Research a 1.250 profesionales de oficina en puestos ajenos a TI, en organizaciones con $500 millones o más de ingresos: 500 en Estados Unidos y 250 en cada uno de los otros tres países, el Reino Unido, Australia y Japón. Encuesta comercial.
30. Cardon, P. W. (2008). A Critique of Hall’s Contexting Model: A Meta-Analysis of Literature on Intercultural Business and Technical Communication. Journal of Business and Technical Communication, 22(4), 399 a 428. El resumen lo presenta como un metaanálisis de 224 artículos; solo leí el resumen.
31. Kittler, M. G., Rygl, D., y Mackinnon, A. (2011). Beyond culture or beyond control? Reviewing the use of Hall’s high-/low-context concept. International Journal of Cross Cultural Management, 11(1), 63 a 82.
32. Sakai, S., Gao, A., Shoda, Y., y Reinecke, K. (2026). AI-Generated Email Drafts Shift Culturally Distinctive Communication Styles in Professional Email. Preprint en arXiv, publicado el 22 de septiembre de 2026. No revisado por pares; 175 empleados a tiempo completo en el análisis.