Un estudio alerta de que la IA puede aumentar el burnout laboral

Un estudio publicado en Harvard Business Review advierte de que, cuando los empleados adoptan de verdad la IA, las empresas pueden convertirse en «máquinas de burnout».

La narrativa más atractiva en la cultura laboral estadounidense ya no es que la IA vaya a quitar empleos, sino que va a librar a la gente de su trabajo. Durante los últimos tres años, el sector ha impulsado esa idea ante millones de personas inquietas: aunque algunos puestos de oficina desaparecerán, para la mayoría de funciones la IA se presenta como un multiplicador que hace a los profesionales más capaces e indispensables.

Sin embargo, una nueva investigación descrita como “in-progress research” y difundida en Harvard Business Review sostiene que esa promesa no desemboca en una revolución de productividad, sino en un riesgo claro: organizaciones que acaban funcionando como generadoras de agotamiento.

El trabajo lo firman investigadores de UC Berkeley, que pasaron ocho meses dentro de una empresa tecnológica de 200 personas para observar qué ocurría cuando la plantilla abrazaba la IA. A partir de más de 40 entrevistas “in-depth”, concluyeron que en esa compañía nadie fue presionado ni recibió órdenes de alcanzar nuevos objetivos; aun así, la gente empezó a hacer más porque las herramientas hacían que más tareas parecieran asumibles.

Ese aumento de capacidad, según el estudio, tuvo un efecto directo sobre los límites del tiempo: el trabajo empezó a colarse en las pausas de comida y a extenderse hasta la noche. Las listas de tareas crecieron para ocupar cada hora que la IA liberaba y siguieron ampliándose.

Uno de los ingenieros lo resumió así: “You had thought that maybe, oh, because you could be more productive with AI, then you save some time, you can work less. But then really, you don’t work less. You just work the same amount or even more.”

En el foro del sector Hacker News, un comentarista expresó una sensación similar: “I feel this. Since my team has jumped into an AI everything working style, expectations have tripled, stress has tripled and actual productivity has only gone up by maybe 10%. It feels like leadership is putting immense pressure on everyone to prove their investment in AI is worth it and we all feel the pressure to try to show them it is while actually having to work longer hours to do so.”

El debate sobre IA y empleo suele atascarse en una cuestión recurrente: si las ganancias son reales. El estudio plantea otra pregunta: qué ocurre cuando esas mejoras existen y se traducen en más capacidad de ejecución.

Los autores sostienen que su trabajo puede resultar más difícil de descartar porque no discute la premisa de que la IA amplía lo que una persona puede hacer por sí misma. La confirma y, a partir de ahí, describe el destino de esa ampliación: “fatigue, burnout, and a growing sense that work is harder to step away from, especially as organizational expectations for speed and responsiveness rise,” según los investigadores.

El texto recuerda que estos hallazgos no son completamente nuevos. Un ensayo independiente del verano pasado concluyó que desarrolladores con experiencia tardaron un 19% más en tareas al usar herramientas de IA, pese a creer que eran un 20% más rápidos. Por esas fechas, un estudio del National Bureau of Economic Research que siguió la adopción de IA en miles de centros de trabajo estimó que las mejoras de productividad equivalían a un 3% de ahorro de tiempo, sin impacto significativo en ingresos ni en horas trabajadas en ninguna ocupación. Ambos estudios han sido cuestionados.

En este contexto, el artículo sostiene que la apuesta del sector por ayudar a la gente a hacer más quizá no sea la solución universal que se prometía, sino el inicio de un problema distinto.