Recientemente, el informe “Work AI Index”, elaborado por investigadores de Stanford, Berkeley y Notre Dame, ha revelado cómo la inteligencia artificial (IA) en el entorno laboral está impactando la productividad de los empleados. Según el estudio, un trabajador promedio dedica alrededor de 6,4 horas semanales a gestionar la IA, lo que equivale a perder casi un día de trabajo cada semana. Este tiempo se destina a corregir errores y a asegurar que las herramientas de IA funcionen de manera adecuada, generando un nuevo tipo de carga laboral.
El 87% de los encuestados utiliza IA en sus tareas diarias, y aunque el 75% afirma que esta tecnología les permite economizar aproximadamente 11 horas semanales gracias a la automatización, solo el 13% de las empresas reportan un aumento real en la productividad. Esto indica que el tiempo ahorrado se reorienta hacia tareas de “botsitting”, donde los empleados supervisan y ajustan el funcionamiento de la IA, complicando así su carga de trabajo.
Además, el informe destaca que muchos trabajadores emplean múltiples herramientas de IA, con un 77% utilizando varias aplicaciones cada semana. Esta necesidad de cambiar de contextos genera un “cognitive toggle tax”, un costo cognitivo que provoca que los empleados pierdan tiempo al trasladar información de una aplicación a otra. Harvard Business Review y McKinsey han estudiado este fenómeno, concluyendo que los trabajadores pueden perder casi dos horas diarias buscando información entre diferentes plataformas.
El estudio también introdujo el término “botshitting”, que se refiere a la entrega de trabajo generado por IA sin la debida revisión. Un 69% de los participantes admitieron haber entregado contenido sin verificar, lo que no solo afecta la calidad del trabajo, sino que aumenta la carga en otros eslabones de la cadena productiva que deben corregir dicho contenido.
Los expertos del Work AI Institute sugieren que, contrariamente a la tendencia de añadir más IA para resolver problemas existentes, las organizaciones más exitosas son aquellas que han desarrollado una “infraestructura humana”. Esto implica asegurar que los empleados tengan acceso a la información que necesitan de manera clara y eficiente, lo que resulta en niveles de agotamiento un 64% menores y un 52% menos probability de entregar trabajos no revisados.