La IA ahorra tiempo, pero no siempre lo elimina
Durante los últimos años, la inteligencia artificial se instaló en oficinas, empresas y equipos de trabajo con una promesa muy atractiva: hacer más en menos tiempo. Redactar correos, resumir documentos, preparar informes, ordenar ideas o buscar información son tareas que hoy pueden acelerarse con herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o asistentes integrados en plataformas corporativas.
El problema es que ese ahorro no siempre se traduce en una mejora real de la productividad. Según el informe Work AI Index de Glean, muchos trabajadores sienten que la IA los ayuda, pero también reconocen que deben dedicar varias horas a la semana a hacer que funcione correctamente. Es decir, la herramienta acelera una parte del trabajo, pero crea otra capa de supervisión que antes no existía.
La imagen es bastante clara: es como contratar a un ayudante que promete ordenar tu agenda, responder mensajes y resumir reuniones, pero al que todos los días hay que corregirle errores, repetirle instrucciones y revisar que no haya inventado información. Al final, el asistente trabaja, sí, pero también obliga a trabajar alrededor de él.
El nuevo trabajo invisible se llama “botsitting”
Los autores del informe llaman a este fenómeno botsitting, una especie de “cuidado de bots”. El término describe todas esas tareas que aparecen cuando una persona usa IA en el trabajo: darle contexto, revisar sus respuestas, corregir errores, rehacer prompts, limpiar textos mal generados o comprobar si los datos que ofrece son reales.
Ese trabajo suele ser agotador porque no siempre se ve. Desde afuera, parece que la IA resolvió una tarea en segundos. Pero detrás puede haber varios intentos, ajustes, verificaciones y correcciones. La productividad, entonces, no desaparece ni aparece mágicamente: se transforma. Una parte del tiempo que antes se usaba para producir ahora se usa para supervisar.
El informe señala que los empleados pueden ahorrar alrededor de 11 horas semanales gracias a la automatización, pero también gastan unas 6,4 horas por semana haciendo que la IA sea útil. La diferencia es importante porque muestra una brecha entre la sensación individual de productividad y los resultados reales dentro de las organizaciones.
👩🏻💻 🤖 La paradoja del "botsitting": cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agotándote más
La inteligencia artificial en el trabajo promete jornadas más cortas y mayor productividad. Lo que está ocurriendo en realidad es bastante… pic.twitter.com/aKSREKH2lv
— Policar Bizar¡ (@PolicarBizar) June 18, 2026
Más herramientas no siempre significan mejores resultados
Otro problema es la cantidad de plataformas que se usan al mismo tiempo. Muchos trabajadores no dependen de una sola IA, sino de varias herramientas para completar una misma tarea. Una puede servir para redactar, otra para resumir, otra para buscar información y otra para revisar. El resultado es un salto constante entre aplicaciones, instrucciones y formatos.
Ese cambio permanente de contexto también tiene un costo. Cada vez que una persona pasa de una herramienta a otra, debe rearmar el pedido, ajustar el tono, repetir datos y controlar si el nuevo sistema entendió lo mismo que el anterior. La IA, que supuestamente venía a ordenar el caos digital, a veces termina sumando otra capa más a ese desorden.
La consecuencia más preocupante aparece cuando los trabajadores se cansan de revisar. Después de corregir durante horas, algunos empiezan a entregar contenido generado por IA sin verificarlo del todo. El informe llama a esto botshitting: trabajos producidos por IA que parecen correctos, pero que pueden incluir errores, datos inventados o conclusiones poco confiables.
La lección es clara: el problema no se resuelve simplemente usando más inteligencia artificial. Las empresas que mejor aprovechan estas herramientas no son necesariamente las que más las incorporan, sino las que crean procesos claros, datos accesibles, buenas instrucciones y criterios de revisión. La IA puede ahorrar tiempo, pero solo si alguien diseña bien cómo se usa.
En el fondo, la gran promesa de la inteligencia artificial en el trabajo todavía está en construcción. No alcanza con instalar una herramienta y esperar que la productividad aparezca sola. Si cada empleado tiene que hacer de supervisor, editor y corrector de la máquina, el ahorro existe, pero llega con una factura escondida. Y esa factura, por ahora, se paga en horas de trabajo invisible.
