La promesa de la inteligencia artificial generativa era liberar tiempo: automatizar documentos, depurar código y resumir información para que las personas pudiesen centrarse en tareas de alto valor. Sin embargo, un estudio reciente realizado durante ocho meses en una empresa tecnológica estadounidense con unos 200 empleados desmonta esa ilusión. Los investigadores observaron que, cuando la compañía ofreció suscripciones a herramientas de IA, aunque el uso no era obligatorio, muchos trabajadores las adoptaron con entusiasmo. Como resultado, las tareas se ejecutaban más rápido y se ampliaba el abanico de responsabilidades, lo que extendía la jornada laboral. Esta velocidad adicional provocó una ampliación silenciosa de la carga de trabajo, provocando fatiga y decisiones de peor calidad.

Lo que dice el estudio de Harvard/UC Berkeley

La investigación, dirigida por Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye, se basa en observaciones in situ, entrevistas y análisis de comunicaciones internas de la empresa durante ocho meses. Los resultados muestran tres mecanismos principales que intensifican el trabajo:

• Expansión de las tareas: la IA democratiza habilidades que antes eran exclusivas de ingenieros o desarrolladores. Herramientas de programación permiten a personas no técnicas asumir tareas que antes no podían realizar.
• Difuminado de límites: al reducir la fricción para iniciar y finalizar tareas, muchos empleados aprovecharon cualquier hueco —desde las pausas para el café hasta la hora de la comida— para pedirle algo más a la IA.
• Multitarea asistida: al delegar pequeñas tareas en la IA, los trabajadores se lanzaron a gestionar varias líneas de trabajo simultáneas. Los investigadores advierten de que esa aparente productividad se traduce en fatiga cognitiva y riesgo de burnout.

Aunque la IA puede generar un pico inicial de productividad, también empuja a asumir más trabajo y a alargar la jornada. Ranganathan y Ye sugieren que las empresas establezcan normas de uso que incluyan tiempos de pausa y espacios para la reflexión.

¿Y en las pequeñas empresas?

Los datos anteriores se centran en una gran empresa tecnológica estadounidense. Pero ¿qué ocurre en los negocios más pequeños y en el trabajo autónomo? La fotografía es distinta. Según un estudio sobre pequeñas y medianas empresas (SMB) en Estados Unidos, el 57 % de estos negocios ya están invirtiendo en IA, frente al 36 % de 2023. Un 30 % de los trabajadores la utiliza a diario. Las cifras sugieren que la adopción va en aumento, pero el objetivo principal no es “hacer más”, sino ahorrar tiempo: el trabajador medio en una SMB ahorra 5,6 horas a la semana gracias a la IA, mientras que los directivos ahorran más del doble (7,2 horas frente a 3,4). Además, solo el 12 % de las pequeñas empresas prevé reducir plantilla por culpa de la IA.

Esta diferencia se debe a varios factores:

• Escala y recursos: las pequeñas empresas buscan soluciones de bajo coste y alto impacto. Las herramientas de IA para facturación, programación o generación de contenidos se han vuelto asequibles y escalables.
• Agilidad: los equipos reducidos pueden integrar rápidamente herramientas de IA y ver retornos inmediatos.
• Ahorro de costes: al automatizar tareas administrativas, marketing o análisis de datos, los autónomos y pequeñas empresas reducen su carga operativa. Algunos estudios indican que estas herramientas pueden duplicar la productividad de un freelance y abrir nuevas líneas de negocio.

¿Cómo afecta a los autónomos?

Para los profesionales independientes, las herramientas de IA ya no son un capricho, sino la diferencia entre sobrevivir y prosperar. Un artículo sobre herramientas de IA para freelances destaca que, si se usan bien, estas soluciones duplican la producción, reducen a la mitad el tiempo dedicado a tareas administrativas y permiten ofrecer servicios que antes estaban fuera de alcance. Sin embargo, también advierte de los riesgos: contenido genérico, sensación de saturación y deterioro de la relación con los clientes. La clave es seleccionar unas pocas herramientas que aporten valor y medir de forma explícita el retorno de la inversión.

Estas tendencias se complementan con otro estudio de la Cámara de Comercio de EE. UU., que indica que el 76 % de las pequeñas empresas ya utilizan o exploran soluciones de IA para mantenerse competitivas. La IA ayuda a mejorar la eficiencia y a reducir costes en atención al cliente, marketing y generación de contenido. La demanda de habilidades relacionadas con la IA está creciendo y las empresas más expuestas a la tecnología presentan un aumento del triple en los ingresos por empleado.

Mi reflexión

Por un lado, a día de hoy podemos decir que la inteligencia artificial no sustituye nuestro trabajo: amplifica lo que ya hacemos. En grandes organizaciones, donde la estructura y la división del trabajo están más definidas, la IA puede diluir fronteras y empujar a los empleados a asumir más tareas de las que les corresponden. Ese entusiasmo inicial corre el riesgo de convertirse en una jornada interminable y en quemazón. En cambio, en pequeñas empresas y para los freelances, la IA es una oportunidad para liberar tiempo y dedicarse a lo que realmente aporta valor, siempre que se use con cabeza y se fijen límites claros.

Pero, por otro lado, si una pyme o un freelance puede generar diseños, desarrollar software o escribir textos con un par de prompts, ¿qué pasa con las agencias que tradicionalmente ofrecían esos servicios? Los datos sugieren que la balanza se está moviendo, pero no necesariamente hacia la desaparición de las agencias.

Las herramientas de IA permiten producir contenidos a un ritmo que antes estaba reservado a grandes equipos. Ahora una empresa pequeña puede crear cientos de piezas de contenido por hora gracias a la automatización, mientras que un equipo humano haría una decena. En este contexto, es lógico que la subcontratación de tareas sencillas de diseño o redacción se reduzca, ya que muchas pequeñas empresas prefieren hacer estas tareas internamente con ayuda de la IA.

Sin embargo, la historia cambia cuando hablamos de proyectos complejos y es por algo muy sencillo: la IA, a día de hoy, no puede reemplazar a desarrolladores cualificados. Un no-programador no creará un sitio web eficaz sólo con ChatGPT. Incluso en marketing, aunque la IA pueda generar textos o imágenes de alta calidad, la supervisión humana sigue siendo crucial. Las empresas que externalizan todo su marketing difícilmente podrán sustituir de golpe a su agencia por un chatbot. De hecho, las agencias apuntan que el uso intensivo de IA puede crear trabajo adicional (verificación, ajuste de resultados, cumplimiento normativo) y que contar con un socio que se ocupe de ese “human-in-the-loop” puede evitar cuellos de botella.

Este debate me recuerda a los dilemas que planteo en mi saga Máquinas y memorias. La tecnología promete liberarnos, pero a veces nos encadena sin que nos demos cuenta. Si te interesan estas reflexiones sobre la relación entre humanos y máquinas, te invito a visitar la tienda oficial de “Máquinas y memorias” y descubrir mis libros.