Guillem Alsina Gonzàlez
El discurso predominante en el sector tecnológico sostiene que la aplicación de la inteligencia artificial generativa a los puestos de trabajo permite aliviar la carga administrativa de las plantillas, automatizando la redacción de documentos rutinarios o la depuración de código para liberar a los profesionales hacia tareas más estratégicas. Sin embargo, y según explican en el Harvard Business Review, la realidad que emerge tras la fase de entusiasmo inicial presenta matices complejos que los responsables de tecnología de las organizaciones deben considerar.
Tras un análisis exhaustivo realizado durante ocho meses en una empresa tecnológica estadounidense, los autores del estudio observaron cómo la introducción de estas herramientas alteró los hábitos laborales de una plantilla de aproximadamente doscientos empleados. Los datos arrojados por la observación directa y las entrevistas en profundidad revelaron que los trabajadores operaban a un ritmo más acelerado, asumían un alcance de tareas mucho más amplio y extendían su actividad profesional a más horas del día.
Es fundamental destacar que este aumento del esfuerzo no respondió a un mandato corporativo, sino a una iniciativa propia de los empleados, quienes encontraron en la IA una vía para hacer que el concepto de «hacer más» pareciera accesible y gratificante.
Este fenómeno se manifiesta principalmente a través de una expansión de las competencias que, aunque a priori parece positiva, genera efectos secundarios estructurales. Al reducirse la barrera de entrada técnica a la IA gracias a la facilidad de uso de los chatbots, los trabajadores comenzaron a asumir responsabilidades que anteriormente pertenecían a otros departamentos o especialistas.
Por ejemplo, los autores del análisis pudieron observar a gerentes de producto escribiendo código y a investigadores ejecutando tareas de ingeniería, labores que en el pasado habrían externalizado o delegado. Si bien esto proporcionó una sensación de autonomía inmediata, derivó en una carga oculta para los perfiles más técnicos.
Los ingenieros experimentados vieron cómo su tiempo de revisión aumentaba considerablemente, debiendo auditar y corregir el trabajo generado por compañeros de otras áreas que utilizaban la IA para finalizar tareas técnicas sin la base de conocimientos adecuada. Esta supervisión informal, realizada a menudo a través de canales de chat y consultas rápidas, añadió un peso considerable a los flujos de trabajo de los especialistas.
Otro aspecto crítico identificado es la disolución de las fronteras temporales. La facilidad para iniciar una tarea con un simple comando redujo la fricción habitual de enfrentarse a la «página en blanco», lo que llevó a los empleados a insertar micro-tareas en momentos que antes eran de descanso. El trabajo se volvió más ambiental y difícil de delimitar, invadiendo pausas para el café o tiempos de espera, bajo la premisa de enviar una «última instrucción» al sistema.
Esta dinámica, sumada a la capacidad de gestionar múltiples agentes de IA en paralelo, incrementó la multitarea y el tener que prestar atención a distintos frentes. La sensación de contar con un «socio» digital derivó en una vigilancia constante de los resultados generados por la máquina, elevando las expectativas de velocidad y respuesta sin que existiera una demanda explícita por parte de la dirección.
Para los directores de tecnología y responsables de recursos humanos, esta situación plantea un riesgo operativo significativo: lo que a corto plazo se interpreta como un incremento de la productividad voluntaria, a medio plazo se traduce en un desgaste acumulativo. El incremento silencioso de la carga laboral puede conducir al agotamiento, al deterioro en la toma de decisiones y a un aumento en la rotación de personal, anulando las eficiencias conseguidas.
Cuando la novedad de la experimentación se desvanece, los trabajadores se encuentran gestionando un volumen de tareas inasumible, habiendo normalizado un ritmo de producción que no permite la recuperación cognitiva necesaria. Ante este escenario, la estrategia de confiar en la autorregulación de la plantilla se demuestra ineficaz, y la solución pasa por lo que los expertos denominan una «práctica de IA»: la instauración de normas corporativas que estructuren el uso de estas tecnologías.
Según los investigadores, las empresas deben desarrollar un conjunto de estándares que definan no solo cómo utilizar la IA, sino cuándo es apropiado detenerse, por lo que dictaminan que es imperativo introducir pausas intencionales en los flujos de trabajo para evaluar la alineación de las tareas y evitar la acumulación de sobrecarga. Así mismo, se debe fomentar una secuenciación del trabajo que priorice el avance por fases coherentes frente a la respuesta inmediata, protegiendo así las ventanas de concentración de los empleados.
Finalmente, es crucial que las organizaciones institucionalicen espacios de conexión humana que contrarresten el aislamiento del trabajo asistido por IA. Fomentar el diálogo y el intercambio social es vital para restaurar la perspectiva y mantener la calidad creativa, recordando que la eficiencia algorítmica no debe sustituir el juicio crítico ni la sostenibilidad del entorno laboral.
