Un estudio de Berkeley publicado por Harvard revela que la inteligencia artificial intensifica el trabajo en lugar de reducirlo. La rapidez algorítmica fomenta la autoexigencia, elimina descansos y satura la capacidad cognitiva, generando un agotamiento que amenaza la calidad laboral.
Un reciente análisis difundido por la Harvard Business Review pone en duda la creencia popular de que la inteligencia artificial generativa aligera la agenda de los empleados. Tras un seguimiento de ocho meses a profesionales de una firma tecnológica, académicas de la Universidad de California, Berkeley, determinaron que esta innovación suele provocar el efecto opuesto: una intensificación de la labor. El estudio revela que, al percibir que las tareas se vuelven “más fáciles” gracias a los algoritmos, los trabajadores tienden a acaparar responsabilidades externas y a eliminar sus tiempos de desconexión, cayendo en un ciclo de actividad ininterrumpida.
Este fenómeno encuentra su explicación histórica en la economía. Sergio Pernice, especialista en IA, asocia esta situación con la paradoja de Jevons: cuando una tecnología permite producir un bien de forma más económica o rápida, la demanda no cae, sino que se dispara. En el entorno corporativo actual, esto se traduce en que el tiempo ahorrado por la automatización no se destina al descanso, sino a saturar la jornada con una mayor cantidad de proyectos y una dependencia creciente de la herramienta para cumplir con expectativas de velocidad cada vez más altas.
Desde el campo de la neuropsicología, expertos advierten que la sensación de poder realizar múltiples gestiones simultáneamente con ayuda de la IA es ilusoria. Silvia Renata Figiacone subraya que el cerebro no reparte su capacidad atencional con la misma potencia en todos los canales, lo que deriva en una degradación de la calidad del resultado final. Esta “multitarea” constante, sumada a la ocupación de los espacios de ocio (como almuerzos o trasnoches) para supervisar procesos digitales, está generando cuadros de fatiga cognitiva y estrés que amenazan la sostenibilidad del talento a largo plazo.
La solución planteada por los investigadores no reside en rechazar la tecnología, sino en establecer una “alfabetización en limitaciones”. Esto implica capacitar a los equipos para discernir cuándo el criterio humano es superior al de la máquina y cuándo la rapidez no debe ser la métrica principal del éxito. Se sugiere fomentar espacios de deliberación sin intervención algorítmica y redefinir el concepto de productividad, priorizando el impacto estratégico y la toma de decisiones acertadas por encima del volumen de tareas ejecutadas.
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