Más IA, mismo desgaste: la tecnología automatiza, pero no reduce la carga laboral real

“Me permite ser más productivo porque puedo estar haciendo dos o tres cosas al mismo tiempo”, dijo a Expansión desde Seattle, Estados Unidos.

Sin embargo, esto mismo pasa factura, ya que realizar múltiples tareas le provoca mayor cansancio, que cuando trabajaba sin utilizar la inteligencia artificial.

“Estoy haciendo más cosas en el mismo periodo y eso me lleva a un desgaste mayor.”

Paradoja de la IA: mientras busca aumentar la productividad, también sube el cansancio

No es un caso aislado; existe una correlación entre cómo se ha transformado el trabajo tras la implementación de la IA en el proceso.

Investigadoras de la Universidad de California, en Berkeley, llegaron a esta conclusión después de un análisis de ocho meses en una empresa de tecnología en India. Partieron con la premisa de que la IA ahorraría entre el 20 y 40% del tiempo laboral para ser destinado a la creatividad, pero pasó lo contrario.

"En lugar de que la IA libere tiempo para el ocio o el pensamiento creativo profundo, descubrimos que tiende a llenar cada momento libre con más trabajo", señalan las autoras.

Según el estudio, los empleados – desarrolladores de software y profesionales técnicos – intensificaban sus ritmos de trabajo al asumir más tareas, mientras la IA realizaba otras asignaciones, tal y como sucede con Joshua:

“La IA sí simplifica las cosas, pero al mismo tiempo hace que empieces a hacer más.”

En el caso de los trabajadores del estudio, sus actividades diarias aumentaron, ya que asumieron más responsabilidades por la rapidez en que pudieron completarse con la IA, lo que generó “un nuevo estándar” de trabajo de alta velocidad y dependencia de la herramienta para mantener el ritmo.

"Cuando todos usan IA para trabajar más rápido, la rapidez deja de ser una ventaja competitiva y se convierte en el nuevo estándar mínimo de desempeño", señalaron las autoras, Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye.

En esta nueva realidad, los trabajadores permanecen más tiempo trabajando para cumplir con las nuevas expectativas.

"Estamos viendo una 'expansión de tareas' donde los empleados asumen responsabilidades que antes estaban fuera de su alcance, a menudo a costa de su propia profundidad y bienestar".

El estudio aún sigue en desarrollo.

Multitarea y fragmentación cognitiva

El uso de la IA fomenta el manejo de múltiples “hilos” de trabajo a la vez. Por ejemplo, escribir código manualmente mientras la IA genera otro en paralelo. Esto aumenta la carga cognitiva debido al constante cambio de contexto y la necesidad de supervisión y revisión de los resultados de la IA, lo que genera fatiga mental.

Joshua lo comprueba. “Como puedes hacer más cosas en un periodo de tiempo similar, tienes que estar poniendo atención a más cosas y eso es lo que realmente te lleva a un mayor desgaste mental.”

Aunque él no ha aumentado las horas de trabajo, reconoce que se ha sentido más agotado al terminar su jornada, situación que también ha impactado su vida personal, ya que siente menos energía para realizar una actividad de ocio.

Incertidumbre, la enemiga de la productividad

Damian Malfatti, director de Experis México, firma especializada en talento tecnológico de ManpowerGroup, agregó que existe una gran incertidumbre sobre el manejo de esta herramienta, en un contexto en que no existe una estrategia institucional que establezca límites de responsabilidad.

De acuerdo con el Barómetro de Talento 2026 de Manpower, 41% de los trabajadores en el país no ha recibido formación, ni capacitación clara sobre cómo integrar la IA en sus tareas cotidianas, a pesar de que el 53% del talento las utiliza, mayormente de manera autodidacta.

En vez de convertirse en una herramienta de alivio operativo, la IA se vuelve una exigencia adicional: aprender una tecnología nueva, mantenerse actualizado frente a cambios constantes y demostrar que su trabajo sigue siendo valioso frente a procesos cada vez más automatizados.

Ese entorno alimenta una percepción de vigilancia constante sobre el desempeño profesional.

“Muchas veces no es que la empresa te obligue directamente, sino que el mismo empleado busca demostrar que está sacando más”, explicó Joshua.

En su caso, Amazon no ha realizado capacitaciones acompañadas del uso de la IA, sino que ha compartido cursos y herramientas para que cada trabajador las tome y empiece a implementar en su trabajo.

“Siempre existe ese escepticismo de ‘tengo que hacerlo’, porque de cierta manera no hacerlo puede significar quedarme atrás.”

Damian Malfatti explicó que esto también afecta la productividad de las personas.

“La incertidumbre está generando estrés en un grado mayor que la productividad que hoy está haciendo ganar (...) No estamos viendo todavía que se manifieste que la sobrecarga haya bajado por la incorporación de inteligencia artificial; por el contrario, la incertidumbre colabora con el agotamiento”.

El desafío para las empresas

En opinión del director de Experis, uno de los hallazgos más reveladores que hicieron es que las empresas todavía no cuentan con mediciones transversales que permitan afirmar cuánto valor tangible está generando la IA sobre la operación diaria.

Es decir, se sabe sobre la adopción de la herramienta, hay expectativas e inversión, pero no necesariamente existe una comprobación clara de que la automatización esté compensando el desgaste que provoca la curva de adaptación de los trabajadores.

“No hay todavía la madurez de integración de herramientas corporativas y transversales suficiente para medir ese número de eficiencia ganada”, admitió el directivo.

En ausencia de esa claridad, muchas organizaciones están empujando la innovación más desde la urgencia competitiva que desde un plan estructurado de bienestar laboral, que no considera el riesgo del sobreuso y la sobreexposición de la IA, que termina como un acelerador de ritmos.

Para Experis, el reto no está solo en implementar la tecnología en las organizaciones, sino en que se desplieguen plataformas que fomenten la confianza en ellas, basadas en alfabetización tecnológica, upskilling, reskilling, y sobre todo una gobernanza con reglas claras que delimiten su uso ético, la privacidad, supervisión humana y expectativas realistas.

El reto para las empresas mexicanas es introducir la IA sin desgastar aún más a su fuerza laboral, ya que no está quitando presión del trabajo, solo está cambiando su origen.