El estudio publicado por Harvard Business Review revela que la IA no libera tiempo: acelera el ritmo, amplía el alcance del trabajo y extiende su presencia más allá del horario laboral, generando nuevos riesgos de fatiga y burnout.
La promesa fundacional de la inteligencia artificial aplicada al trabajo ha sido clara y seductora: automatizar tareas repetitivas para liberar tiempo humano y permitir que las personas se concentren en actividades más creativas, estratégicas y significativas. Sin embargo, un nuevo estudio académico publicado en Harvard Business Review cuestiona frontalmente esa narrativa optimista. Según la investigación firmada por Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye, lejos de reducir la carga laboral, la inteligencia artificial generativa tiende a intensificarla, acelerando el ritmo de trabajo, ampliando el alcance de las responsabilidades y difuminando los límites entre la vida profesional y personal.
Esta conclusión no se basa en hipótesis teóricas, sino en una observación empírica detallada del impacto real de la IA generativa en el entorno laboral. Durante ocho meses, las investigadoras analizaron el comportamiento de aproximadamente 200 empleados de una empresa tecnológica estadounidense que adoptó herramientas de inteligencia artificial generativa como parte de su flujo de trabajo habitual. Lo que encontraron fue un patrón consistente y estructural: los trabajadores no reducían su carga laboral gracias a la IA, sino que asumían más tareas, trabajaban más rápido y extendían su actividad a más horas del día, muchas veces sin que nadie se lo pidiera explícitamente.
El efecto expansión: cuando la IA amplía el alcance del trabajo
Uno de los fenómenos más significativos detectados por el estudio es lo que las autoras denominan “expansión de tareas”. La inteligencia artificial permite a los trabajadores abordar actividades que antes requerían conocimientos especializados o la intervención de otros profesionales. Diseñadores que comienzan a escribir código, gestores de producto que desarrollan prototipos técnicos, investigadores que realizan análisis que antes delegaban en ingenieros. La IA actúa como una capa de asistencia cognitiva que reduce las barreras de entrada y hace accesibles tareas previamente fuera del alcance individual.
Este efecto tiene consecuencias estructurales. Cuando los trabajadores pueden hacer más cosas por sí mismos, la organización no necesariamente reduce el volumen de trabajo, sino que amplía las expectativas. La productividad inicial se traduce en una expansión progresiva del alcance del rol profesional. El trabajador no reemplaza tareas existentes por otras de mayor valor: acumula ambas.
Además, este proceso genera efectos secundarios en cadena. Por ejemplo, los ingenieros pasan más tiempo revisando y corrigiendo código generado por compañeros que utilizan IA. La supervisión se convierte en una nueva carga laboral, muchas veces informal e invisible, que se suma a las responsabilidades existentes.
La desaparición de las pausas: el trabajo se vuelve continuo
Otro hallazgo clave del estudio es la transformación del ritmo temporal del trabajo. La inteligencia artificial reduce la fricción inicial de comenzar una tarea. Lo que antes requería tiempo de preparación ahora puede iniciarse con una simple instrucción escrita. Esta facilidad tiene un efecto acumulativo: los trabajadores comienzan a realizar pequeñas tareas en momentos que antes estaban reservados al descanso.
Enviar una instrucción a la IA antes de salir de la oficina. Revisar un resultado durante una pausa. Aprovechar un momento entre reuniones para avanzar una tarea. Estas acciones parecen insignificantes de forma aislada, pero con el tiempo eliminan las pausas naturales que estructuraban la jornada laboral.
El resultado es un nuevo tipo de trabajo ambiental: una actividad que nunca se detiene completamente, que puede avanzar en cualquier momento y que reduce la capacidad de desconexión psicológica.
El lenguaje conversacional de la IA contribuye a este efecto. Dar instrucciones a un sistema generativo no se percibe como una tarea formal, sino como una interacción informal. Esta percepción reduce la sensación subjetiva de estar trabajando, incluso cuando se está realizando trabajo real.
Multitarea permanente: la ilusión de productividad infinita
La inteligencia artificial introduce también una nueva dinámica de multitarea intensiva. Los trabajadores pueden ejecutar varias tareas en paralelo: escribir mientras la IA genera alternativas, lanzar agentes autónomos que trabajan en segundo plano, o retomar proyectos que habían sido abandonados por falta de tiempo.
Esta capacidad crea una sensación de impulso continuo. El trabajador siente que siempre puede avanzar un poco más. Sin embargo, esta dinámica tiene un coste cognitivo significativo. La atención se fragmenta, el número de tareas abiertas aumenta y la carga mental se intensifica.
El resultado es una paradoja central: los trabajadores se sienten más productivos, pero no menos ocupados. De hecho, muchos se sienten más saturados que antes.
Como resume uno de los participantes del estudio citado en Harvard Business Review: “Pensabas que la IA te permitiría trabajar menos. Pero en realidad no trabajas menos. Trabajas igual o incluso más”.
El ciclo de intensificación: cómo la IA aumenta las expectativas
El estudio identifica un ciclo autoalimentado de intensificación del trabajo. La IA acelera la ejecución de tareas. Esa aceleración eleva las expectativas organizativas sobre la velocidad de respuesta. Esas expectativas aumentan la dependencia de la IA. Esa dependencia amplía el alcance del trabajo. Y esa expansión aumenta la carga laboral total.
Este ciclo puede pasar desapercibido porque muchas de las nuevas tareas se adoptan voluntariamente. Los trabajadores experimentan con la IA por iniciativa propia, motivados por la curiosidad o el deseo de mejorar su desempeño. Pero el resultado acumulado es una transformación estructural del volumen de trabajo.
A corto plazo, este proceso puede parecer beneficioso. La productividad aumenta. Los resultados llegan más rápido. Pero a largo plazo, el estudio advierte de riesgos significativos: fatiga cognitiva, burnout, deterioro de la calidad del trabajo y aumento de la rotación laboral.
El riesgo invisible: más productividad, menos sostenibilidad
Uno de los aspectos más preocupantes es que este proceso puede permanecer invisible para las organizaciones. Dado que el aumento del trabajo es voluntario y gradual, no aparece como una imposición explícita. No hay una orden directa de trabajar más. Sin embargo, el sistema evoluciona hacia una mayor intensidad.
Este fenómeno, conocido como “workload creep” o crecimiento progresivo de la carga laboral, puede tener consecuencias graves. La fatiga reduce la capacidad de toma de decisiones, aumenta la probabilidad de errores y disminuye la creatividad.
La productividad inicial puede ocultar un deterioro progresivo de la sostenibilidad del sistema laboral.
La solución propuesta: crear una “práctica de IA” organizativa
Frente a este escenario, las autoras proponen que las organizaciones desarrollen lo que denominan una “AI practice”: un conjunto de normas, rutinas y principios que regulen el uso de la inteligencia artificial.
Esto incluye pausas deliberadas para evitar la aceleración continua, secuenciación del trabajo para reducir la fragmentación de la atención y espacios de interacción humana que contrarresten el aislamiento generado por el trabajo mediado por IA.
El objetivo no es reducir el uso de la inteligencia artificial, sino integrarla de forma sostenible.
La cuestión central no es si la IA cambiará el trabajo. Es si las organizaciones serán capaces de gestionar ese cambio de forma consciente.
El verdadero impacto de la IA: no menos trabajo, sino trabajo diferente
La narrativa dominante ha presentado la inteligencia artificial como una herramienta de liberación laboral. Pero el estudio de Harvard Business Review muestra una realidad más compleja. La IA no elimina el trabajo. Lo transforma. Lo acelera. Lo amplía.
Reduce el esfuerzo necesario para realizar tareas individuales, pero aumenta el número total de tareas que se realizan.
La inteligencia artificial no crea necesariamente más tiempo libre. Crea más capacidad. Y esa capacidad tiende a llenarse.
En última instancia, el impacto de la IA en el trabajo no depende solo de la tecnología, sino de cómo las organizaciones y las personas decidan utilizarla.
La inteligencia artificial no está reduciendo el trabajo humano. Está redefiniendo su intensidad, su alcance y sus límites.
