por qué Harvard advierte que cuanto más se usa, más cansancio mental genera

La promesa es seductora: la inteligencia artificial va a hacer el trabajo pesadoliberará tiempo y permitirá enfocarse en tareas más creativas o estratégicas. Esa narrativa se instaló con fuerza en empresas tecnológicas, estudios jurídicos, consultoras y redacciones. Sin embargo, un nuevo estudio académico sugiere que la realidad puede ser exactamente la inversa.

La investigación, publicado en Harvard Business Review y titulado La IA no reduce el trabajo: lo intensificaconcluye que la adopción entusiasta de herramientas de IA generativa no reduce la carga laboral: la intensifica. En lugar de aliviar el estrés, puede convertirse en un acelerador silencioso del agotamiento.

El trabajo fue realizado por Aruna Ranganathan, profesora asociada de Management en la escuela de negocios Haas de la University of California, Berkeley, y por Xingqi Maggie Ye, doctoranda en esa misma institución especializada en cómo la IA está transformando las prácticas laborales.

Durante ocho meses estudiaron, con observación directa y más de 40 entrevistas en profundidadqué ocurriría en una empresa tecnológica estadounidense de 200 empleados que ofrecían suscripciones corporativas a herramientas de IA, sin obligar a nadie a usarlas.

Y las conclusiones que sacaron no parecen ser del todo alentadoras.

El hallazgo central es contraintuitivo: nadie les exigió trabajar más, pero trabajaron más igual. Al facilitar el inicio de tareas, completar borradores o resolver dudas técnicas, la IA amplió el alcance de lo que cada empleado sentía que podía hacer.

Los gerentes de producto empezaron a escribir código; los diseñadores asumieron tareas técnicas; Los investigadores asumieron responsabilidades que antes se derivaban a otros equipos. Lo que antes requería pedir ayuda o sumar personal comenzó a resolverse de manera individual con asistencia de IA. El resultado fue una expansión del “perímetro” del puesto de trabajo.

Esa expansión tuvo efectos en la cadena. Los ingenieros dedicaron más tiempo a revisar y corregir trabajos generados o asistidos por IA de otros colegas. Muchas de esas instancias no eran formales, sino consultas en Slack o intercambios rápidos en el escritorio. La supervisión adicional se suma a sus tareas habituales.

Además, la fricción para empezar algo prácticamente desapareció. Enviar un mensaje durante el almuerzo, mientras carga un archivo o antes de irse de la oficina se vuelve habitual. Como interactuar con un chatbot se parece más a “chatear” que a encarar una tarea formal, el trabajo comenzó a filtrarse en momentos que antes funcionaban como pausas naturales. Con el tiempo, esos micro-momentos acumularon horas.

El estudio identifica una tercera dinámica: la multiplicación de hilos de trabajo simultáneos. Empleados que escribían código mientras la IA generaba una versión alternativa, que corrían varios agentes en paralelo o que retomaban tareas postergadas porque “la IA podía encargarse en segundo plano”.

Esa sensación de tener un “copiloto” como ChatGPT aumentó el impulso productivo, pero también la carga cognitiva. Más tareas abiertas implicaron más cambios de contexto, más chequeos y más presión rápido por responder. Según relatan las autoras, muchos participantes afirman sentirse más productivospero no menos ocupados; en algunos casos, más ocupados que antes.

El riesgo, advierten, es que el aumento inicial de productividad o velocidad oculta un fenómeno de “crecimiento silencioso” de la carga laboral. Cuando el entusiasmo por experimentar con IA se diluye, queda un volumen de trabajo mayor, expectativas más altas de rapidez y una sensación de que cada vez es más difícil desconectarse.

Las consecuencias pueden ser fatiga cognitiva, debilitamiento en la toma de decisiones, errores y, finalmente, agotamiento (cansancio mental). “Sin intención, la IA hace más fácil hacer más, pero más difícil parar”, sintetizan.

El estudio no niega que la IA pueda mejorar capacidades individuales. Por el contrario, confirma que muchos trabajadores efectivamente logran hacer más. El problema es qué ocurre después.

Si las organizaciones naturalizan ese nuevo ritmo y amplían expectativas sin rediseñar procesos, la ganancia se transforma en presión estructural. Lo que parecía una herramienta para aliviar la carga termina consolidando jornadas más densas y extendidas.

Como respuesta, las autoras proponen desarrollar una “práctica de IA”: un conjunto de normas internas que definen cuándo y cómo usar estas herramientas, cómo secuenciar tareas y cómo proteger las pausas deliberadas. No se trata de frenar la tecnología, sino de encuadrarla.

La pregunta, plantean, no es si la inteligencia artificial cambiará el trabajo. Eso ya está ocurriendo. La verdadera cuestión es si las empresas van a diseñar preventivamente ese cambio o dejar que la aceleracióncasi imperceptible al comienzo, termina moldeando culturas laborales cada vez más exigentes y agotadoras.