La IA Intensifica el Trabajo en Lugar de Reducirlo: Estudio de Harvard

Un nuevo estudio publicado en Harvard Business Review esta semana confirmó lo que muchos trabajadores ya sospechaban: las herramientas de IA no reducen el trabajo, lo 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 distintos de intensificación del trabajo que silenciosamente se acumularon en lo que los investigadores llaman "expansión de la carga laboral".

Primero llegó la expansión de tareas. Los gerentes de producto comenzaron a escribir código. Los investigadores asumieron trabajo de ingeniería. Los roles que alguna vez tuvieron límites claros se difuminaron a medida que los trabajadores manejaban trabajos que anteriormente estaban fuera de su alcance. La IA hizo que ese cambio se sintiera factible.

"Habías pensado que tal vez, 'oh, porque podrías ser más productivo con IA, entonces ahorras algo de tiempo, puedes trabajar menos'", señaló un ingeniero a los investigadores. "Pero en realidad, no trabajas menos. Simplemente 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 un participante lo describió perfectamente, estaban programando por vibra.

La persona que automatizó parte de su trabajo solo creó más trabajo para alguien más.

Segundo, llegaron los límites difusos. La interfaz conversacional de la IA hizo que comenzar a trabajar se sintiera sin esfuerzo: sin parálisis de la página en blanco, sin curva de aprendizaje intimidante.

Así que los trabajadores comenzaron a enviar "últimos prompts rápidos" antes de dejar sus escritorios, dejando que la IA manejara tareas mientras se alejaban. Muchos incluso usaron prompts 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.

Tercero, llegó 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 tradujeron en cambios constantes de atención y listas de tareas más largas.

Junta todo esto, y obtienes lo que los investigadores definen como un ciclo autorreproductor en el que la IA hace las cosas más fáciles, por lo que los trabajadores hacen más de esas cosas, lo que termina haciendo que dependan más de la IA para hacer esas cosas más fáciles.

"Varios participantes notaron 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 lentamente despedidos, y los que permanecen simplemente están siendo estirados hasta el punto del agotamiento.

Una nueva encuesta de DHR Global de 1.500 profesionales corporativos encontró que el 83% experimenta agotamiento, con cargas de trabajo abrumadoras y horas excesivas como los principales culpables.

En 2024, el Instituto de Investigación de 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 han estado relacionadas con la IA.

Los investigadores de Berkeley enfatizan que esta expansión del trabajo podría parecer productiva a corto plazo, pero podría dar paso a fatiga cognitiva, toma de decisiones debilitada y, eventualmente, rotación de personal a medida que los trabajadores se den 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 en torno al uso de IA.

Piensa en pausas estructuradas antes de decisiones importantes, secuenciar el trabajo para reducir el cambio de contexto y proteger el tiempo para la conexión humana real.

"Sin tales 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 pronunciada por antigüedad. El agotamiento fue reportado por el 62% de los asociados y el 61% de los trabajadores de nivel inicial, en comparación con el 38% entre los líderes de alto nivel.