Este Artículo está patrocinado por
La inteligencia artificial se supone que iba a ser la gran liberación del trabajador moderno. Al menos llegamos a creer que pasaríamos menos horas frente al computador, y que incluso tendríamos más tiempo para pensar, crear y vivir.
Pero un estudio de la Universidad de California en Berkeley demostró todo lo contrario.
¿Estamos más ocupados que antes?
Por: Gabriel E. Levy B.
Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye, investigadoras de la Escuela de Negocios “Haas” de Berkeley, en California, una de las universidades más prestigiosas del mundo, pasaron ocho meses dentro de una empresa tecnológica estadounidense de unos 200 empleados observando, en tiempo real, qué pasaba cuando los trabajadores adoptaban herramientas de inteligencia artificial en su día a día.
Hicieron más de 40 entrevistas en profundidad con ingenieros, diseñadores, gerentes de producto e investigadores.
Los resultados, publicados en febrero de 2026 en Harvard Business Review, fueron inesperados: en lugar de trabajar menos, la gente estaba trabajando más, y con mayor intensidad.
Lo que vieron las investigadoras
El fenómeno que encontraron tiene un nombre técnico, workload creep, pero su explicación es sencilla. Cuando una herramienta de IA hace más rápido algo que antes tomaba tiempo, no se usa ese tiempo ganado para descansar: se usa para hacer más cosas.
La carga de trabajo no baja. Crece.
Las investigadoras identificaron tres patrones que se repetían de forma consistente. Primero, los roles empezaron a expandirse. Un diseñador que antes solo diseñaba comenzó a hacer análisis de datos. Un gerente de producto que no sabía programar empezó a escribir código. Un ingeniero pasó más horas revisando el trabajo generado por IA de sus colegas. La tecnología borró fronteras entre especialidades y empujó a cada persona a abarcar más terreno.
Segundo, el trabajo se filtró fuera del horario laboral. Como la IA hace muy fácil retomar o empezar una tarea, los empleados la usaban en el almuerzo, en los espacios entre reuniones, en las noches. Los límites naturales de la jornada simplemente desaparecieron.
Tercero, apareció una multitarea permanente. Los trabajadores mantenían varios procesos de IA corriendo al mismo tiempo mientras revisaban código o asistían a una reunión. La concentración se fragmentó. El cerebro nunca descansaba del todo.
El resultado fue un ciclo que se alimenta a sí mismo. La IA acelera el trabajo, las expectativas de velocidad suben, la dependencia de la herramienta crece, el alcance de las tareas se amplía y el volumen total de trabajo termina siendo mayor. «Lo que parece mayor productividad en el corto plazo puede esconder un aumento silencioso de la carga y una creciente tensión mental», advirtieron las autoras.
Un trabajador entrevistado lo resumió sin rodeos: pensaba que, al ser más productivo con IA, ahorraría tiempo y podría trabajar menos. Ocurrió exactamente lo contrario.
No es un caso aislado
Lo que Berkeley encontró en esa empresa no es una excepción. Otras investigaciones apuntan en la misma dirección. Una encuesta de la plataforma de trabajo independiente Upwork reveló que el 77% de los empleados que usan IA dicen que estas herramientas les han añadido carga de trabajo. El 39% pasa más tiempo revisando lo que genera la IA. El 71% reportó síntomas de agotamiento laboral.
El laboratorio de presupuesto de Yale publicó en noviembre de 2025 que, tras casi tres años desde el lanzamiento de ChatGPT, el mercado laboral de Estados Unidos no había experimentado una disrupción visible. Y un informe del MIT documentó que el 95% de los proyectos empresariales de inteligencia artificial generativa no produce retornos económicos medibles, a pesar de inversiones que superan los 30.000 millones de dólares.
El choque con lo que se prometió
Estos hallazgos contradicen de frente las predicciones que dominaron la conversación pública durante los últimos años. En 2023, Goldman Sachs estimó que la IA podría poner en riesgo 300 millones de empleos en el mundo. McKinsey proyectó que la IA generativa añadiría entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía global.
El propio Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, dijo en 2025 que la IA podría eliminar la mitad de los empleos de nivel inicial en sectores de oficina en cinco años.
La narrativa era clara: la automatización vendría a desplazar trabajadores.
Lo que está ocurriendo, según los datos de campo, es diferente. No hay desplazamiento masivo. Hay más trabajo para las mismas personas.
¿Es pasajero o llegó para quedarse?
Esta es la pregunta que más incomoda al debate académico. Las investigadoras de Berkeley no lo presentan como un problema temporal de adaptación.
Advierten que, sin una gestión deliberada por parte de las organizaciones, el nuevo ritmo se convierte en el estándar. Lo que hoy es esfuerzo extra mañana es simplemente lo esperado.
Los economistas están divididos.
Daron Acemoglu, Premio Nobel de Economía en 2024, sostiene que el impacto real de la IA en la productividad será modesto en los próximos diez años y atribuye las expectativas infladas al entusiasmo del capital de riesgo.
Erik Brynjolfsson, de Stanford, propone una perspectiva más optimista: las grandes tecnologías siempre generan una fase de inversión antes de mostrar sus frutos, y argumenta que ya hay señales de que esa fase productiva está comenzando.
Ethan Mollick, de Wharton, plantea que el verdadero cuello de botella no es tecnológico sino organizacional. La IA puede hacer mucho, pero las empresas aún no saben bien cómo incorporarla sin agotar a sus equipos.
La pregunta que nadie estaba haciendo
El estudio de Berkeley desplaza el debate hacia un terreno incómodo.
Durante años, la discusión giró en torno a cuántos empleos desaparecerían.
Pero la pregunta más urgente, a la luz de lo que muestran los datos, es otra: cuando la IA permite hacer más, ¿quién decide cuánto es suficiente?
Si las expectativas de velocidad y volumen siguen subiendo sin ningún contrapeso, la promesa de que la tecnología nos haría la vida más fácil termina convirtiéndose en su opuesto. No en desempleo, sino en trabajadores más ocupados, más dispersos y agotados que antes. La productividad es real.
El tiempo libre, por ahora, no tanto.
En Resumen: Un estudio de ocho meses de la Universidad de Berkeley revela que la inteligencia artificial, contrario a lo que prometía la industria, no reduce la carga laboral, sino que la intensifica. Los trabajadores hacen más tareas, en más horas y con mayor presión. Investigaciones de Yale, MIT y Upwork apuntan en la misma dirección, desafiando el relato del desplazamiento masivo de empleos que dominó el debate tecnológico durante los últimos años.
Referencias
Ranganathan, A., y Ye, X. M. (2026, febrero). AI doesn’t reduce work, it intensifies it. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it
Upwork Inc. (2024). Upwork study finds employee workloads rising despite increased C-suite investment in artificial intelligence. https://investors.upwork.com/news-releases/news-release-details/upwork-study-finds-employee-workloads-rising-despite-increased-c
Yale Budget Lab. (2025, noviembre). Evaluating the impact of AI on the labor market: Current state of affairs. https://budgetlab.yale.edu/research/evaluating-impact-ai-labor-market-current-state-affairs
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., y Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2303.10130
Acemoglu, D. (2024). The simple macroeconomics of AI. MIT Economics. https://economics.mit.edu/sites/default/files/2024-05/The%20Simple%20Macroeconomics%20of%20AI.pdf
