La IA se suponía que haría el trabajo más ligero. ¿Por qué estamos más ocupados?

La IA debería haber aligerado nuestro trabajo. ¿Por qué estamos más ocupados?

La IA a menudo se presenta como la carta ganadora para revitalizar economías estancadas y la productividad de empresas que no crecen. De hecho, un artículo publicado el 23 de marzo en Phys.org destaca cómo en el Reino Unido se espera que la IA sea la solución para la "debilidad de la productividad" que ha persistido durante mucho tiempo. El gobierno británico también ha centrado su estrategia de crecimiento en la inversión en IA y tecnologías cuánticas. Sin embargo, lo que realmente cuestiona el artículo no es si la IA es útil o no, sino una pregunta más fundamental: ¿para qué estamos tratando de hacer nuestro trabajo más eficiente en primer lugar?

El núcleo del artículo es claro. La productividad, es decir, el indicador de "cuánto más se puede lograr por hora", es útil para observar la economía, pero no refleja directamente el valor del trabajo. No garantiza que los salarios sean justos ni que el empleo sea estable. Tampoco hay garantía de que los trabajos realmente necesarios para la sociedad sean evaluados correctamente. Más bien, si solo perseguimos la eficiencia, se avanza hacia la reducción de costos y una dependencia excesiva de cadenas de suministro tensas, creando un sistema que parece inteligente pero que en realidad es frágil.

Este problema es particularmente visible en campos como la medicina, el cuidado y la educación. El tiempo que las enfermeras dedican a los pacientes, el tiempo que los maestros ajustan sus explicaciones según la comprensión de los estudiantes, la atención cuidadosa de los cuidadores para notar cambios en los ancianos. Estos trabajos dependen de las interacciones humanas para determinar su calidad. Por lo tanto, no se trata simplemente de aumentar la velocidad como en una línea de producción. Como indica la "enfermedad de costos de Baumol" en economía, estos servicios intensivos en trabajo son difíciles de aumentar dramáticamente en productividad, pero son indispensables para la sociedad.

Por supuesto, el punto aquí no es que "la IA no tenga sentido". Crear borradores de documentos, resumir, asistir en la codificación, preparar la entrada para investigaciones. En estas tareas unitarias, la IA es ciertamente fuerte. Harvard Business Review argumentó en febrero que la promesa de la IA es "aliviar la carga", pero en realidad tiende a aumentar la intensidad del trabajo en lugar de reducirlo. Además, un análisis publicado por ActivTrak en marzo mostró, a partir de datos de 443 millones de horas de trabajo, que en lugar de aligerar el trabajo, la introducción de la IA ha acelerado el trabajo en general.

Un ejemplo simbólico es cómo se utiliza el tiempo después de implementar la IA. El informe de ActivTrak presentado por Fortune mostró que después de la introducción de la IA, el tiempo dedicado a correos electrónicos aumentó un 104%, el uso de chat y mensajería un 145%, y el uso de herramientas de gestión de tareas un 94%. Además, la duración promedio de las sesiones de trabajo concentrado disminuyó un 9%, reduciendo también el tiempo para pensar profundamente. Contrario al ideal de que la IA se encargue de las tareas menores y cree espacio, en realidad, el "tiempo ahorrado" se está absorbiendo en nuevas solicitudes, verificaciones, correcciones y comunicaciones.

Esta paradoja también se refleja bien en las reacciones en las redes sociales. En Reddit, un comentario que sostenía que la IA reduce la fricción de cada tarea, pero aumenta el número de tareas y las expectativas, recibió apoyo. Otro usuario mencionó que, gracias a la IA, ahora puede aventurarse en áreas desconocidas como el front-end, pero esto también significa una "expansión del alcance". Avanzar es bueno, pero si eso se convierte rápidamente en presión para asumir trabajos que realmente no debería haber hecho, la historia cambia.

En LinkedIn se percibe un sentimiento similar. En publicaciones públicas, se repetía la preocupación de que "en lugar de reducir el trabajo porque se ha acelerado, se considera que puedes hacer más" y que "en el momento en que muestras resultados, se acumulan nuevas expectativas". Algunos incluso escribieron abiertamente que no quieren mostrar la eficiencia obtenida con la IA a su alrededor, ya que solo resultaría en más trabajo agregado. Lo que está ocurriendo en el campo no es una resistencia a la introducción de tecnología en sí, sino una desconfianza hacia la estructura en la que los frutos de la eficiencia se recuperan como "trabajo adicional" en lugar de "descanso".

Además, hay diferencias en esta percepción según la posición. Una encuesta de Gallup del cuarto trimestre de 2025 mostró que la frecuencia de uso de la IA en el lugar de trabajo es mayor entre los líderes, adelantándose significativamente a los contribuyentes individuales. Además, una encuesta presentada por Fortune indicó que los ejecutivos son mucho más optimistas sobre los efectos de la IA en la mejora de la productividad que los empleados. Desde arriba, la IA es una estrategia de crecimiento, pero desde el campo, puede convertirse en un dispositivo que aumenta el trabajo de "procesar antes de pensar" y obliga a uno a seguir ese ritmo.

Por otro lado, las expectativas de la gestión no son completamente ilusorias. Por ejemplo, Mark Cuban ha expresado que los agentes de IA podrían reducir la jornada laboral en aproximadamente una hora. Sin embargo, hay condiciones para que ese futuro realmente llegue. El diseño de sistemas que devuelvan el tiempo acortado al descanso o al aprendizaje, la revisión de los indicadores de evaluación, y el debate sobre quién y cómo se distribuyen los resultados aumentados por el uso de la IA. Sin eso, la IA no será una "herramienta para trabajar menos", sino una "herramienta para trabajar más".

Lo importante del artículo de Phys.org no es que enfríe el entusiasmo por la IA, sino que señala el peligro de considerar el futuro del trabajo solo en términos de maximización de la producción. Poder hacer las cosas más rápido no es lo mismo que trabajar mejor. Para que el trabajo apoye a las personas, a la sociedad y sea compatible con la vida, no basta con "cuánto se produce en cuántas horas". Lo que realmente cuestiona la IA es hasta qué punto estamos dispuestos a vender nuestro tiempo, y a quién pertenece el espacio creado por la eficiencia.

Resumen de URLs de fuentes

Artículo original (publicado en Phys.org, republicado de una contribución de The Conversation)
https://phys.org/news/2026-03-ai-boost-productivity-maximizing-output.html

Artículo de Harvard Business Review que argumenta que la IA no reduce el trabajo, sino que lo intensifica
https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

Página de resumen de ActivTrak que muestra el aumento del tiempo en correos electrónicos, chats, gestión de tareas y la disminución del tiempo de concentración tras la implementación de la IA
https://www.activtrak.com/resources/state-of-the-workplace/

Noticia de la empresa que informa sobre los principales números de ActivTrak (análisis de 443M horas, correos electrónicos +104%, chats +145%, etc.)
https://www.activtrak.com/news/state-of-the-workplace-ai-accelerating-work/

Artículo de Inc. que presenta la encuesta de ActivTrak
https://www.inc.com/bruce-crumley/ai-is-boosting-productivity-but-data-shows-employee-workloads-are-getting-heavier/91316283

Artículo de Fortune que presenta la encuesta de ActivTrak
https://fortune.com/2026/03/13/ai-isnt-reducing-workloads-its-straining-employees-time-spent-emailing-doubled-deep-focus-work-fell/

Encuesta de Gallup que muestra la diferencia en la frecuencia de uso de la IA según el cargo, y que el uso es más profundo en trabajos de conocimiento y que pueden ser remotos
https://www.gallup.com/workplace/701195/frequent-workplace-continued-rise.aspx

Artículo de Fortune que informa sobre la discrepancia en las expectativas hacia la IA entre ejecutivos y empleados
https://fortune.com/2026/03/13/ceos-ai-mandate-employees-jobs-survey-nicholas-bloom/

Ejemplo de reacción en redes sociales 1: Debate en Reddit sobre que la IA reduce la fricción de las tareas pero aumenta las tareas y expectativas
https://www.reddit.com/r/datascience/comments/1r21ce9/new_study_finds_ai_may_be_leading_to_workload/

Ejemplo de reacción en redes sociales 2: Publicación en LinkedIn sobre que el tiempo ahorrado no se convierte en tiempo libre, sino en trabajo adicional
https://www.linkedin.com/posts/georgettejupe_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7429516868815745024-PavA

Ejemplo de reacción en redes sociales 3: Publicación en LinkedIn sobre que mostrar eficiencia solo resulta en más trabajo
https://www.linkedin.com/posts/cshaeffer_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7440202483127406592-Oghl

Ejemplo de reacción en redes sociales 4: Publicación en LinkedIn sobre que la IA no reduce el trabajo en el plato, sino que aumenta las expectativas y reduce el tiempo para pensar
https://www.linkedin.com/posts/sean-m-white_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7427771653683867648-lnWB

Artículo que transmite la declaración de Mark Cuban como ejemplo de optimismo contrastante, prediciendo una reducción de la jornada laboral con agentes de IA
https://www.businessinsider.com/mark-cuban-ai-agents-cut-workdays-hour-smart-companies-2026-3