La inesperada razón por la que la inteligencia artificial podría estar haciéndote trabajar más y no menos

La inteligencia artificial promete automatizar tareas y aumentar la productividad, pero un reciente informe elaborado por el Work AI Institute de Glean, con la participación de investigadores de las universidades de Stanford, Berkeley y Notre Dame, concluye que esta tecnología también está creando nuevas obligaciones para los trabajadores.

Según el estudio, los empleados dedican en promedio 6,4 horas semanales a supervisar, corregir y gestionar las herramientas de IA, una carga que termina consumiendo gran parte del tiempo que inicialmente prometían ahorrar.

Los investigadores detectaron que, aunque la mayoría de los trabajadores percibe beneficios en el uso de estas tecnologías, las empresas no siempre observan un incremento equivalente en los resultados. La explicación estaría en una nueva capa de trabajo que hasta ahora había pasado desapercibida.

La productividad que promete la IA no siempre se refleja en las empresas

El informe revela que el 87% de los participantes utiliza inteligencia artificial en su jornada laboral. Entre ellos, el 75% considera que estas herramientas les permiten ahorrar alrededor de 11 horas semanales gracias a la automatización de determinadas tareas.

Sin embargo, solo el 13% de las organizaciones afirma haber registrado mejoras reales en la productividad. Esta diferencia entre la percepción individual y los resultados empresariales llevó a los investigadores a analizar qué ocurre con el tiempo que, en teoría, libera la inteligencia artificial.

La conclusión es que muchas de esas horas terminan siendo utilizadas en supervisar y corregir el trabajo generado por los sistemas automatizados.

Qué es el “botsitting” y por qué puede resultar agotador

Los autores del informe denominaron a esta nueva actividad “botsitting”, un término que podría traducirse como “cuidado de bots”.

La tarea consiste en proporcionar contexto a la IA, corregir errores, reformular instrucciones, repetir consultas y revisar resultados aparentemente correctos que contienen datos inventados o inexactitudes.

Rebecca Hinds, directora del Work AI Institute, describió esta supervisión como un trabajo “tedioso y agotador”, que normalmente no es reconocido ni medido dentro de las organizaciones.

De esta forma, parte del tiempo que la inteligencia artificial ahorra termina siendo invertido más adelante en garantizar que los resultados obtenidos sean fiables.

El problema de utilizar demasiadas herramientas de IA

Los investigadores también identificaron otro factor que contribuye al desgaste: el uso simultáneo de múltiples aplicaciones de inteligencia artificial.

El 77% de los trabajadores encuestados afirmó utilizar varias herramientas de IA cada semana, mientras que un tercio emplea cuatro o más sistemas diferentes.

Cada cambio entre plataformas implica adaptar instrucciones, volver a redactar consultas o repetir procesos porque una herramienta no proporcionó el resultado esperado.

Casi la mitad de los participantes, un 46,5%, aseguró tener que alternar entre dos o más aplicaciones para completar una sola tarea.

El “impuesto cognitivo” de cambiar constantemente de contexto

El estudio denomina “toggle tax” o “impuesto cognitivo” al esfuerzo mental que supone saltar continuamente entre distintas aplicaciones.

Este fenómeno ya había sido analizado por Harvard Business Review y por la consultora McKinsey, que calculó que los trabajadores pierden cerca de dos horas diarias buscando información entre plataformas, chats y correos electrónicos.

Lejos de simplificar completamente estos procesos, la inteligencia artificial podría estar añadiendo una nueva capa de complejidad al ecosistema digital de las empresas.

Cuando los usuarios dejan de revisar lo que produce la IA

Otra de las conclusiones del informe es que la fatiga provocada por la supervisión constante puede llevar a algunos trabajadores a omitir las verificaciones.

Los investigadores bautizaron este fenómeno como “botshitting”, una expresión utilizada para describir la entrega de trabajos generados por inteligencia artificial sin una revisión adecuada.

El 69% de los participantes reconoció haber hecho esto al menos una vez. En estos casos, los errores no desaparecen, sino que terminan siendo corregidos por otras personas dentro de la cadena de trabajo, trasladando el problema y el tiempo invertido a otro empleado.

La solución no pasa necesariamente por añadir más inteligencia artificial

Según Bob Sutton, profesor emérito de Stanford y miembro fundador del Work AI Institute, muchas organizaciones responden a los problemas relacionados con la IA incorporando todavía más herramientas.

Sin embargo, los datos indican que las empresas con mejores resultados no son necesariamente las que más utilizan inteligencia artificial, sino aquellas que han desarrollado una adecuada “infraestructura humana”.

El informe muestra que el 53% de los trabajadores considera que la información que necesita no llega correctamente a través de los sistemas de IA. En cambio, en las organizaciones donde estos procesos funcionan mejor, los empleados presentan un 64% menos de agotamiento y son un 52% menos propensos a entregar trabajos sin revisar.

Los resultados sugieren que el verdadero desafío no consiste únicamente en incorporar más inteligencia artificial, sino en aprender a integrarla de manera eficiente dentro de los flujos de trabajo humanos.