La promesa de que la inteligencia artificial reduciría la carga de trabajo para que los empleados se centraran en tareas de mayor valor está siendo cuestionada. Una investigación en curso muestra que, lejos de aliviar la jornada, las herramientas de IA generativa están intensificando el trabajo: los empleados asumen más tareas, trabajan a mayor ritmo y extienden su actividad a más horas del día, lo que puede derivar en fatiga cognitiva y agotamiento.
La narrativa dominante en torno a la inteligencia artificial generativa sostiene que estas herramientas capaces de redactar documentos, resumir información o depurar código permitirían a los trabajadores liberarse de tareas rutinarias para centrarse en funciones más estratégicas y creativas. Sin embargo, una nueva investigación sugiere que la realidad es más compleja.
Aruna Ranganathan, profesora asociada en la Haas School of Business de la Universidad de California en Berkeley, y Xingqi Maggie Ye, doctoranda en el mismo centro, han analizado durante ocho meses cómo la adopción de herramientas de IA generativa transformó los hábitos laborales en una empresa tecnológica estadounidense de unos 200 empleados. Su conclusión es clara: la IA no redujo el trabajo, sino que lo intensificó de forma constante.
Más tareas, más rápido y durante más horas
El estudio, realizado entre abril y diciembre del año pasado, se basó en observación presencial dos días por semana, seguimiento de canales internos de comunicación y más de 40 entrevistas en profundidad a empleados de ingeniería, producto, diseño, investigación y operaciones.
Uno de los hallazgos principales fue la expansión de tareas. Gracias a que la IA puede cubrir lagunas de conocimiento, muchos trabajadores comenzaron a asumir responsabilidades que antes correspondían a otros perfiles. Directores de producto y diseñadores empezaron a escribir código; investigadores asumieron tareas de ingeniería; y empleados que antes habrían delegado o evitado ciertos trabajos decidieron abordarlos por sí mismos.
Las herramientas de IA generativa proporcionaban lo que muchos describieron como un impulso cognitivo: reducían la dependencia de otros compañeros y ofrecían retroalimentación inmediata. Lo que comenzaba como “probar cosas” con la IA acababa ampliando de manera significativa el alcance del puesto de trabajo. En la práctica, algunos empleados absorbieron tareas que anteriormente habrían justificado nuevas contrataciones.
Este fenómeno tuvo efectos en cadena. Los ingenieros, por ejemplo, dedicaron más tiempo a revisar, corregir y orientar trabajos generados o asistidos por IA realizados por otros compañeros. Esa supervisión no siempre se producía en canales formales, sino también en hilos de comunicación internos o consultas improvisadas, lo que incrementaba aún más su carga laboral.
Límites difusos entre trabajo y descanso
Otro efecto detectado fue la difuminación de las fronteras entre el trabajo y el tiempo personal. Al reducir la fricción inicial —el miedo a la página en blanco— la IA facilitó que los empleados avanzaran pequeñas tareas en momentos que antes eran pausas: durante la comida, en reuniones o mientras esperaban a que cargara un archivo.
Algunos describieron cómo enviaban una “última indicación rápida” antes de levantarse de la mesa para que la IA siguiera trabajando en su ausencia. Estas acciones no siempre se percibían como trabajo adicional, pero con el tiempo reducían los momentos de descanso real.
El estilo conversacional de estas herramientas también contribuía a esa sensación. Escribir una línea a un sistema de IA podía parecer más cercano a chatear que a realizar una tarea formal, lo que facilitaba que el trabajo se colara en las primeras horas de la mañana o al final del día sin una decisión consciente.
Con el tiempo, varios empleados reconocieron que esa práctica habitual les impedía desconectar plenamente. El trabajo no desaparecía, pero se volvía más ambiental: siempre había algo que podía avanzarse un poco más.
Más multitarea y mayor carga cognitiva
La investigación también identificó un aumento de la multitarea. Los trabajadores gestionaban varios frentes simultáneamente: escribían código mientras la IA generaba una versión alternativa, ejecutaban múltiples agentes en paralelo o retomaban tareas pospuestas porque la IA podía gestionarlas en segundo plano.
Esa sensación de contar con un “compañero” digital generaba impulso y productividad aparente. Sin embargo, la realidad implicaba cambios constantes de atención, comprobaciones frecuentes de resultados generados por la IA y un número creciente de tareas abiertas. El resultado era una mayor carga cognitiva y la percepción de estar siempre haciendo malabares.
Con el paso del tiempo, este nuevo ritmo elevó las expectativas de velocidad, no necesariamente por exigencias explícitas, sino por lo que se volvía visible y normal en la dinámica diaria. Muchos empleados afirmaron que hacían más cosas a la vez y sentían más presión que antes de usar IA, pese a que el supuesto ahorro de tiempo debía aliviar esa presión.
Uno de los ingenieros entrevistados resumió la paradoja de forma directa: “Uno pensaba que, al ser más productivo con la IA, ahorrarías tiempo y podrías trabajar menos. Pero en realidad no trabajas menos. Trabajas lo mismo o incluso más”.
El riesgo del entusiasmo sin límites
A corto plazo, este aumento voluntario del trabajo puede parecer una victoria para las organizaciones. Sin embargo, las autoras advierten de los riesgos del crecimiento silencioso de la carga laboral. Lo que inicialmente se interpreta como un aumento de productividad puede esconder una acumulación de esfuerzo adicional y tensión cognitiva.
Con el tiempo, el exceso de trabajo puede deteriorar el juicio, aumentar la probabilidad de errores y dificultar la distinción entre mejoras reales de eficiencia y una intensidad insostenible. Para los trabajadores, el efecto acumulativo puede traducirse en fatiga, agotamiento (burnout) y mayor dificultad para desconectar.
Hacia una “práctica de IA” en las empresas
Ante este escenario, las investigadoras proponen que las organizaciones desarrollen una “AI practice”: un conjunto intencional de normas y rutinas que estructuren cómo y cuándo se utiliza la IA, cuándo es apropiado detenerse y hasta qué punto debe expandirse el trabajo en respuesta a nuevas capacidades tecnológicas.
Entre las medidas sugeridas se encuentran las pausas intencionales, es decir, momentos estructurados para revisar decisiones, cuestionar supuestos o evaluar la alineación con los objetivos antes de avanzar. Estas pausas no ralentizarían necesariamente el trabajo, sino que evitarían la acumulación silenciosa de sobrecarga.
También proponen el secuenciado del trabajo, agrupando notificaciones no urgentes y protegiendo ventanas de concentración para reducir interrupciones y cambios constantes de contexto.
Por último, subrayan la importancia del anclaje humano. A medida que la IA facilita el trabajo individual y autosuficiente, resulta clave preservar espacios de conexión y diálogo entre personas. La creatividad, recuerdan, depende de la exposición a múltiples perspectivas humanas, algo que una herramienta de IA, por sofisticada que sea, no puede sustituir.
La cuestión, concluyen, no es si la IA cambiará el trabajo, sino si las organizaciones decidirán moldear activamente ese cambio o permitirán que la intensificación se imponga de forma silenciosa.
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