La IA Prometió Ahorrar Tiempo—Pero Causó un Nuevo Estrés

Un nuevo estudio publicado esta semana en Harvard Business Review ha confirmado lo que muchos trabajadores ya sospechaban: las herramientas de IA no disminuyen la carga laboral, sino que la intensifican.

El estudio se basa en datos de la Universidad de California en Berkeley y Yale, recopilados durante ocho meses de investigación en una empresa tecnológica de 200 empleados, donde los trabajadores adoptaron herramientas de IA de manera voluntaria.

Los resultados mostraron patrones claros de intensificación del trabajo que se transformaron en lo que los investigadores llaman «aumento de carga laboral».

Primero vino la expansión de tareas. Los gerentes de producto comenzaron a escribir código, y los investigadores asumieron trabajos de ingeniería. Las funciones que antes tenían límites claros se fueron desdibujando a medida que los trabajadores asumían responsabilidades que antes estaban fuera de su alcance. La IA facilitó este cambio.

«Pensabas que tal vez, ‘oh, porque podías ser más productivo con la IA, entonces ahorras tiempo, puedes trabajar menos'», comentó un ingeniero a los investigadores. «Pero en realidad, no trabajas menos. Solo trabajas la misma cantidad o incluso más.»

Esto creó un efecto dominó. Los ingenieros se vieron repentinamente en la situación de revisar, corregir y orientar a colegas que, como uno de los participantes describió perfectamente, estaban ‘codificando sin conexión’.

La persona que automatizó parte de su trabajo solo creó más trabajo para alguien más.

En segundo lugar, aparecieron los límites difusos. La interfaz conversacional de la IA hacía que iniciar el trabajo pareciera effortless—sin el bloqueo de la página en blanco, sin una curva de aprendizaje intimidante.

Así, los trabajadores empezaron a enviar «últimas indicaciones rápidas» antes de abandonar sus escritorios, dejando que la IA se encargara de tareas mientras se alejaban. Muchos incluso utilizaban las sugestiones de IA en su tiempo libre, acumulando horas y días de trabajo fuera del horario laboral, con pocas pausas naturales.

Por último, se produjo un aumento en la multitarea. Se esperaba que los empleados gestionaran múltiples flujos de trabajo simultáneamente, dado que la IA daba la impresión de que las tareas podían manejarse en segundo plano.

Los prometidos aumentos de productividad a menudo se traducían en cambios constantes de atención y listas de tareas más largas.

Al juntar todo esto, se forma un ciclo auto-reforzante en el que la IA facilita las cosas, así que los trabajadores hacen más de esas cosas, lo que termina haciendo que dependan más de la IA para facilitar esas tareas. Un ciclo de repetición que puede llevar al agotamiento.

“Varios participantes notaron que aunque se sentían más productivos, no se sentían menos ocupados, y en algunos casos se sentían más ocupados que antes”, notan los investigadores.

Trabajar en la Era de la IA

Los trabajadores están siendo lentamente despedidos, y quienes permanecen están siendo estirados hasta el punto del agotamiento.

Una nueva encuesta de DHR Global realizada a 1,500 profesionales corporativos encontró que el 83% experimenta agotamiento, siendo las cargas de trabajo abrumadoras y las horas excesivas los principales culpables.

En 2024, el Upwork Research Institute informó que el 77% de los empleados que utilizaban IA decía que estas herramientas habían disminuido su productividad y aumentado su carga laboral.

Este año, el mismo instituto reportó que las habilidades más demandadas en los últimos meses estaban relacionadas con la IA.

Los investigadores de Berkeley enfatizan que esta expansión del trabajo puede parecer productiva a corto plazo, pero podría llevar a la fatiga cognitiva, una toma de decisiones debilitada y, eventualmente, a la rotación de personal a medida que los trabajadores se dan cuenta de que su carga laboral ha crecido mientras estaban ocupados experimentando con ChatGPT.

Su solución: las empresas necesitan una «práctica de IA», o normas intencionadas en torno al uso de IA.

Esto implica pausas estructuradas antes de decisiones importantes, secuenciar el trabajo para reducir el cambio de contexto y proteger tiempo para la conexión humana genuina.

“Sin estas prácticas, la tendencia natural del trabajo asistido por IA no es la contracción, sino la intensificación, con implicaciones para el agotamiento, la calidad de las decisiones y la sostenibilidad a largo plazo”, concluyeron los investigadores.

Los datos también mostraron una marcada diferencia según el nivel jerárquico. El agotamiento fue reportado por el 62% de los asociados y el 61% de los trabajadores de nivel inicial, en comparación con el 38% entre los líderes de C-suite.