La promesa de la inteligencia artificial en la oficina era una sola: sacarte de encima las tareas repetitivas y devolverte horas. La cuenta salió al revés. Un estudio de Boston Consulting Group sobre 1.488 trabajadores en Estados Unidos encontró que la productividad que declaran las personas sube mientras usan hasta tres herramientas de IA y se desploma a partir de la cuarta. Cuanto más se apoyan en la máquina, peor producen.
El motivo no es que la tecnología falle. Es que cada agente que se pone a trabajar necesita ser vigilado. Pregunta, pide permisos, exige instrucciones detalladas y, si lo dejas solo, hace un desastre. El trabajador dejó de hacer la tarea para controlar a quien la hace. En Silicon Valley ya hay ingenieros que les dejan trabajo a sus agentes durante la noche y revisan el resultado antes del primer café. En la jerga que circula entre programadores, el oficio nuevo es el de niñera de IA.
La paradoja es contundente: la herramienta que prometía liberar la cabeza la termina saturando.
El tiempo que la máquina ahorra se gasta en vigilarla
Una encuesta más reciente de la misma consultora, publicada el 3 de junio sobre casi 12.000 trabajadores en 14 mercados, le puso número a esa inversión: el 47% pasa hoy más tiempo dirigiendo y supervisando la IA que haciendo el trabajo de fondo. La tarea para la que los contrataron quedó en segundo plano, detrás de la tarea de gestionar a la máquina que iba a hacerla.
El costo de esa supervisión es físico y mental. El primer estudio de BCG midió que el 14% de quienes usan IA reporta lo que los autores bautizaron brain fry: una niebla mental que impide concentrarse. Lo que más pesa es la vigilancia: el control intensivo de las herramientas suma un 19% de sobrecarga de información y un 12% de fatiga frente a quienes supervisan poco.
Los participantes hablaron de zumbidos, dolores de cabeza, decisiones más lentas. Un gerente de ingeniería lo resumió así: “Una docena de pestañas del navegador abiertas en mi cabeza, todas peleando por mi atención”.
La variabilidad del resultado convierte el trabajo en una máquina tragamonedas
Hay una razón por la que la gente no para. Cuando le encargas algo a un grupo de agentes, nunca sabes qué van a devolver. A veces fracasan, a veces entregan algo excelente. Esa recompensa impredecible es el mecanismo mismo de una apuesta. Matthew Kropp, director general de Boston Consulting Group y uno de los autores del estudio, lo dijo sin vueltas en entrevista con The Atlantic: “Es muy parecido a apostar”. Levantar varios agentes a la vez, agregó, es como tirar de varias máquinas tragamonedas al mismo tiempo.
En el extremo de esa lógica aparece el inversor de riesgo Marc Andreessen, que en el programa de Joe Rogan defendió el insomnio productivo: “El costo de oportunidad de irse a dormir es demasiado alto. Si te dormís, no vas a estar con tus 20 agentes de IA programando”.
Conviene subrayar quién describe la trampa. Kropp dirige la división de IA de una consultora que vende la implementación de estas herramientas en las empresas. El que diagnostica el problema, a mi lectura, cobra por instalar la causa.
No es el apocalipsis del empleo: es un empleo peor
Vale bajar el volumen del relato del reemplazo masivo. David Autor, economista del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), viene insistiendo en que la catástrofe no va a tener esa forma. “Todo el mundo habla de un apocalipsis de cuello blanco. No creo que vaya a verse así”, declaró a The Atlantic. Para mucha gente, el trabajo no desaparece: cambia de naturaleza. La misma nota lo compara con el zapatero artesanal que terminó atando cordones en una línea de montaje: seguía en el negocio del calzado, pero su relación con el oficio ya era otra.
La presión empuja en la dirección contraria. En varias empresas estadounidenses, los empleados compiten en tableros que miden cuánta IA usa cada uno, y hay quienes automatizan tareas que no hacían falta solo para mostrarle a la jefatura que están al día. El uso dejó de ser un medio y pasó a ser la métrica.
Acá está la causa real. Las empresas miden la adopción de IA por licencias activas, flujos automatizados y tokens consumidos. Algunas premian al empleado que más consume, como si el consumo fuera el resultado. Pero el tiempo que la herramienta ahorra no se vuelve solo valor: una parte se reabsorbe en vigilarla y otra se paga en cabezas saturadas. El 34% de los trabajadores con agotamiento por IA ya declara intención activa de irse. Entre los programadores, que conviven con enjambres de agentes, el desgaste llega al 18%, y en marketing y recursos humanos es todavía más alto.
La discusión pública sigue atrapada en si la IA destruye empleos. El problema real es otro y ya está sobre la mesa: las empresas miden cuánta IA usan sus equipos en lugar de cuánto les rinde, y el peso de esa confusión lo absorben los que mejor manejan la herramienta, que son los primeros en buscar la salida.
