La IA prometió ahorrar tiempo, pero en cambio ha creado un nuevo tipo de agotamiento

En resumen

• Una investigación publicada en Harvard Business Review encontró que la IA está acelerando el trabajo, no reduciéndolo.
• Las ganancias de productividad se están transformando en agotamiento y aumento de la carga laboral.
• El cambio real no es la pérdida de empleo, sino la intensificación y reorganización del trabajo.

Un nuevo estudio publicado en Harvard Business Review esta semana confirmó lo que muchos trabajadores ya sospechaban: las herramientas de IA no reducen el carga de trabajo, la intensifican. El estudio citó datos de UC-Berkeley y Yale, recopilados durante ocho meses de investigación integrada en una empresa tecnológica de 200 personas, donde los empleados adoptaron voluntariamente herramientas de IA. Los resultados mostraron patrones claros de intensificación del trabajo que silenciosamente se convirtieron en lo que los investigadores llaman “crecimiento de la carga laboral”.

 Primero vino la expansión de tareas. Los gerentes de producto comenzaron a escribir código. Los investigadores asumieron trabajos de ingeniería. Los roles que antes tenían límites claros se difuminaron a medida que los trabajadores manejaban trabajos que anteriormente estaban fuera de su alcance. La IA hizo que ese cambio pareciera factible. “Pensaste que tal vez, ‘oh, porque puedes ser más productivo con IA, entonces ahorras tiempo, puedes trabajar menos’”, dijo 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 de repente se encontraron revisando, corrigiendo y entrenando a colegas que, como describió perfectamente un participante, estaban haciendo “vibe-coding”.

La persona que automatizó parte de su trabajo simplemente creó más trabajo para otra persona. Luego vinieron los límites difusos. La interfaz conversacional de la IA hizo que comenzar a trabajar pareciera sin esfuerzo—sin parálisis por página en blanco, sin una curva de aprendizaje intimidante. Así que los trabajadores empezaron a enviar “pequeñas últimas indicaciones” antes de dejar sus escritorios, dejando que la IA manejara las tareas mientras se alejaban. Muchos incluso usaron indicaciones de IA durante su tiempo libre, hasta el punto de que el uso de IA para el trabajo en horas no laborales se acumuló en horas y días con menos pausas naturales. Luego vino un aumento en la multitarea. Se esperaba que los empleados gestionaran múltiples flujos de trabajo simultáneamente, ya que la IA daba la impresión de que las tareas podían manejarse en segundo plano. Las ganancias de productividad prometidas a menudo se traducían en cambios constantes de atención y listas de tareas más largas. Juntándolo todo, se obtiene lo que los investigadores llaman un ciclo auto-reforzado en el que la IA facilita las cosas, por lo que los trabajadores hacen más de esas cosas, lo que termina haciendo que dependan más de la IA para facilitar esas tareas. Enjuague, repita, agotamiento. “Varios participantes señalaron que aunque se sentían más productivos, no se sentían menos ocupados, y en algunos casos, se sentían más ocupados que antes,” señalan los investigadores. Trabajando en la Era de la IA Los trabajadores están siendo despedidos lentamente, y los que permanecen solo están siendo estirados hasta el punto de agotamiento.

Una nueva encuesta de DHR Global de 1,500 profesionales corporativos encontró que el 83% experimentaba agotamiento, siendo las cargas de trabajo abrumadoras y las horas excesivas las principales causas.

Fuente: DHR

En 2024, el Instituto de Investigación Upwork reportó que el 77% de los empleados que usaban IA dijeron que estas herramientas habían disminuido su productividad y aumentado su carga de trabajo. 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 dar paso a fatiga cognitiva, decisiones debilitadas y, eventualmente, rotación a medida que los trabajadores se dan cuenta de que su carga de trabajo ha crecido mientras estaban ocupados experimentando con ChatGPT. Su solución: las empresas necesitan una “práctica de IA”, o normas intencionales sobre el uso de la IA. Piensa en pausas estructuradas antes de decisiones importantes, secuenciar el trabajo para reducir cambios de contexto y proteger tiempo para la conexión humana real. “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 brecha marcada por antigüedad. El agotamiento fue reportado por el 62% de los asociados y el 61% de los trabajadores de nivel inicial, frente al 38% entre los líderes del nivel C.