Investigadores Analizan las Consecuencias de la Incorporación Seria de la IA en el Trabajo, y los Resultados Podrían Inquietarte.

Aunque la inteligencia artificial (IA) es —o puede llegar a ser— una herramienta de automatización increíble, ¿realmente facilitará la vida de los trabajadores? Esa es la gran pregunta que se explora en un estudio en curso realizado por investigadores de la Escuela de Negocios Haas de la UC Berkeley. Hasta ahora, la situación no pinta bien para el personal.

En un artículo para Harvard Business Review, Aruna Ranganathan y Xinqi Maggie Ye, parte del equipo de investigación, informaron que tras observar detenidamente a una empresa tecnológica con doscientos empleados durante ocho meses, descubrieron que la IA, en realidad, intensificaba el trabajo en lugar de reducirlo.

Este fenómeno, conocido como “aumento de carga laboral”, se produce cuando los empleados asumen más tareas de las que pueden manejar, lo que puede crear un ciclo vicioso que conduce a la fatiga, el agotamiento y una disminución en la calidad del trabajo.

«Pensabas que tal vez, oh, porque podrías ser más productivo con la IA, podrías ahorrar algo de tiempo y trabajar menos», comentó uno de los empleados a los investigadores. «Pero en realidad, no trabajas menos. Simplemente trabajas la misma cantidad o incluso más.»

La empresa tecnológica del estudio proporcionó herramientas de IA a sus empleados, pero no obligó a su uso. La adopción fue voluntaria. Los investigadores describieron cómo muchos empleados, por iniciativa propia, experimentaron con las herramientas de IA al principio, «porque la IA hacía que ‘hacer más’ pareciera posible, accesible y, en muchos casos, intrínsecamente gratificante». Esto resultó en que algunos trabajadores asumieran tareas que normalmente habrían externalizado o que justificarían la contratación de ayuda adicional.

Una consecuencia fue que, una vez que la novedad de adoptar la IA se desvaneció, los empleados se dieron cuenta de que habían agregado más tareas de las que podían manejar. Otros efectos también afectaron al lugar de trabajo en su conjunto. Por ejemplo, los ingenieros descubrieron que pasaban más tiempo corrigiendo el código generado por IA que sus compañeros habían dejado pasar. La IA también llevó a más multitarea, con algunos optando por escribir código manualmente mientras un agente de IA, o incluso varios, generaban su propia versión en segundo plano. En lugar de concentrarse en una sola tarea, estaban constantemente cambiando su atención, creando la sensación de que siempre estaban «juggling», según comentaron los investigadores.

Algunos se dieron cuenta de que la IA estaba logrando infiltrarse lentamente en su tiempo libre, con empleados utilizando sus herramientas de IA durante los almuerzos, reuniones o justo antes de alejarse de sus computadoras. Esto difuminó la línea entre el trabajo y el tiempo personal, lo que los investigadores señalaron, con algunos empleados describiendo que su tiempo libre ya no se sentía tan revitalizante.

En resumen, las herramientas de IA crearon un ciclo vicioso: «aceleraron ciertas tareas, lo que aumentó las expectativas de velocidad; una mayor velocidad hizo que los trabajadores dependieran más de la IA. La creciente dependencia amplió el alcance de lo que los trabajadores intentaban y un alcance más amplio aumentó la cantidad y la densidad del trabajo».

Los hallazgos del equipo de Berkeley Haas contribuyen a un creciente cuerpo de evidencia que contradice la promesa de la industria de la IA de que sus herramientas traerán milagros de productividad.

La inmensa mayoría de las empresas que adoptaron IA no vieron un crecimiento significativo en sus ingresos, según un estudio del MIT. Otras investigaciones han demostrado que los agentes de IA frecuentemente fallan en tareas comunes de trabajo remoto y de oficina. Y al menos un estudio documentó cómo empleados utilizaron IA para producir «trabajos mal hechos» que sus compañeros tuvieron que corregir —no muy diferente de los ingenieros forzados a corregir a sus colegas en el estudio de Berkeley Haas— generando resentimiento y entorpeciendo la productividad. Los empleados mantienen una ambivalencia hacia la tecnología, con una encuesta reciente que reveló que el 40 por ciento de los trabajadores de cuello blanco que no ocupan roles de gestión creían que la IA no les ahorraba tiempo en el trabajo.

Los investigadores de Berkeley Haas sugieren de manera optimista que las empresas deberían establecer pautas más rigurosas y ofrecer estructura sobre cómo se utiliza la tecnología. Pero es evidente que la IA puede producir fácilmente efectos negativos secundarios difíciles de gestionar, que aún estamos intentando comprender.

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