La promesa parecía sencilla: si una inteligencia artificial puede redactar en minutos lo que antes llevaba una hora, programar mientras dormimos o encargarse de las tareas repetitivas, deberíamos trabajar menos.
De hecho, OpenAI ha llevado esa idea bastante lejos. En un documento de política económica publicado este año propone incentivar pruebas de semanas laborales de 32 horas repartidas en cuatro días, sin reducción salarial, siempre que la productividad y los niveles de servicio puedan mantenerse. La compañía plantea que una parte de los beneficios obtenidos por la eficiencia de la IA debería devolverse a los trabajadores en forma de tiempo.
El problema es que el experimento natural que está ocurriendo ahora mismo dentro de la industria tecnológica parece mostrar algo bastante diferente.
Un reportaje de BBC News recoge testimonios de empleados actuales y antiguos de OpenAI, Anthropic, Meta y Google que describen jornadas mucho más largas. Un exempleado técnico de OpenAI aseguró trabajar al menos 70 horas semanales, mientras trabajadores del sector relataron que determinados periodos intensivos de desarrollo en OpenAI y Anthropic pueden superar las 90 horas en siete días.
La tecnología que debía vaciar nuestras agendas está empezando, paradójicamente, a llenarlas.
Una IA puede ahorrar una hora. El problema es lo que hacemos con esa hora
Hay datos que confirman que el ahorro existe. Un estudio de OpenAI realizado entre 9.000 trabajadores de casi 100 empresas encontró que los usuarios declaraban ahorrar de media entre 40 y 60 minutos diarios, mientras que los usuarios más intensivos llegaban a superar las diez horas semanales. Pero ahorrar tiempo y trabajar menos tiempo son cosas completamente diferentes.
Investigadores de UC Berkeley Haas siguieron durante ocho meses a trabajadores de una empresa tecnológica con amplio acceso a IA generativa. Realizaron además más de 40 entrevistas y observaron cómo cambiaban sus rutinas. El resultado fue precisamente lo contrario a una jornada más relajada: el trabajo se intensificó.
Los empleados empezaron a asumir tareas que antes habrían correspondido a otras personas, mantenían varios procesos de IA ejecutándose simultáneamente y aprovechaban huecos que antes servían como descansos para lanzar otro prompt, revisar otra respuesta o comenzar otra tarea.
El almuerzo, los minutos antes de una reunión o incluso la noche dejaron de ser necesariamente espacios muertos. La IA había reducido la fricción necesaria para empezar a trabajar. Y eso terminó haciendo más fácil trabajar todo el tiempo.
Las propias herramientas permiten hacer cada vez más. Y ahí está la trampa
La carrera tecnológica tampoco ayuda. Anthropic demostró ya con Claude Opus 4 que un agente podía ejecutar de forma independiente una tarea de refactorización de software durante siete horas seguidas. Los sistemas actuales pueden mantener procesos abiertos durante horas, utilizar herramientas y avanzar en trabajos complejos mientras un humano hace otra cosa.
En teoría, eso debería liberar a una persona. En la práctica, también permite que esa misma persona supervise tres, cuatro o cinco tareas en paralelo.
La propia investigación reciente de OpenAI está detectando algo parecido desde otro ángulo. Al analizar más de 800.000 mensajes laborales de usuarios estadounidenses de ChatGPT, encontró que el 43,5% de las consultas asociadas específicamente a una profesión correspondían en realidad a tareas propias de otra ocupación. Un diseñador empieza a hacer ingeniería básica; alguien de ventas analiza datos; un responsable de una pequeña empresa redacta textos, revisa contratos y realiza cálculos que antes habría delegado.
La productividad aumenta, pero también lo hace lo que se espera que una sola persona sea capaz de hacer.
La semana de cuatro días no llegará automáticamente porque la IA sea más rápida
Esa quizá sea la gran contradicción de esta revolución. OpenAI reconoce en su propia propuesta política el riesgo de que la IA termine intensificando las cargas laborales y plantea explícitamente que los beneficios de productividad deberían transformarse en mejores condiciones y menos horas. Porque la tecnología, por sí sola, no toma esa decisión.
Si una tarea pasa de necesitar cinco horas a una, una empresa puede convertir las cuatro horas restantes en tiempo libre. O puede llenar ese espacio con cuatro tareas nuevas.
La IA parece estar demostrando que puede hacer ambas cosas. La gran pregunta ya no es cuánto tiempo nos puede ahorrar. Es quién se quedará finalmente con ese tiempo: el trabajador o el trabajo.
