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¿La automatización está alargando la jornada laboral?

Multitarea agotadora

¿La automatización está alargando la jornada laboral?

La jornada que se alarga sola
Nuevos datos de seguimiento sobre casi 164.000 trabajadores muestran que los copilotos, lejos de vaciar la agenda, tienden a compactarla: más correo, más chat, más software corporativo, menos tiempo de foco y una expansión silenciosa del trabajo que vuelve difuso el borde entre productividad y sobrecarga.

La promesa era simple y, por eso mismo, irresistible. Un conjunto de asistentes capaces de resumir reuniones, redactar correos, ordenar archivos, escribir código y pulir documentos debía devolverle aire a la jornada laboral. En el relato más difundido por ejecutivos y fabricantes de software, la automatización de oficina no venía a exprimir a nadie, sino a liberar tiempo para pensar mejor. La evidencia que empieza a consolidarse muestra otra escena. En muchas empresas, el tiempo ganado no se convirtió en pausa ni en profundidad. Se convirtió en más trabajo.

Esa es la conclusión incómoda del más reciente análisis del laboratorio de productividad de ActivTrak, difundido esta semana y retomado por The Wall Street Journal. El estudio examinó 443 millones de horas de actividad digital en 1.111 organizaciones y siguió la conducta de casi 164.000 empleados, con una comparación de 180 días antes y después de adoptar herramientas generativas. Los resultados describen una oficina acelerada. Tras la incorporación de estos sistemas, el tiempo dedicado al correo subió 104 por ciento, el chat y la mensajería crecieron 145 por ciento y el uso de software de gestión empresarial aumentó 94 por ciento. A la vez, la duración promedio de las sesiones de trabajo concentrado cayó 9 por ciento.

El dato no sugiere que los copilotos no funcionen. Sugiere algo más inquietante: funcionan, pero el espacio que abren se rellena de inmediato. La automatización resuelve un borrador en segundos, deja una síntesis lista para enviar, propone una tabla, redacta una respuesta aceptable. Entonces alguien agrega una revisión extra, una presentación nueva, una capa más de coordinación o una línea de trabajo que antes parecía demasiado costosa para justificarla. El efecto acumulado no es menos actividad, sino más amplitud. La empresa no premia con ocio. Premia con una nueva cola de tareas.

Hallazgo central: la automatización de tareas de oficina no está reduciendo la carga total. Está cambiando su forma. La jornada se vuelve más productiva en métricas convencionales, pero también más fragmentada, más conversacional y más propensa a que el trabajo se derrame hacia horas que antes quedaban fuera del radar.

El tiempo ganado desaparece

Ese patrón ya había aparecido en otros estudios, aunque con matices. En un ensayo de campo con más de 6.000 trabajadores de 56 firmas, investigadores de Microsoft observaron que el acceso a Copilot redujo el tiempo dedicado a leer correos y aceleró la finalización de documentos. Los usuarios frecuentes ahorraron más de media hora semanal en correo y completaron archivos con mayor rapidez. La mejora existió. Pero no se tradujo de forma automática en menos reuniones ni en jornadas más livianas. Lo que desapareció fue la fricción de ciertas tareas, no la demanda total de la organización.

La investigación en curso de la Haas School of Business de la Universidad de California en Berkeley llega a una conclusión parecida por otro camino. Durante ocho meses, Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye siguieron a empleados de una empresa tecnológica de unos 200 trabajadores. Lo que vieron fue una intensificación sostenida: la gente avanzó a mayor velocidad, tomó tareas más amplias y extendió el trabajo a más horas del día, aun sin una orden explícita de la gerencia. No hubo un capataz digital. Hubo algo más moderno y más resbaladizo: una sensación de que hacer un poco más siempre parecía factible.

Los testimonios recogidos por el Journal ayudan a ponerle textura a esa lógica. Dean Halonen, cofundador de Steelhead Technologies, describió una experiencia reconocible para casi cualquier oficina conectada: cuando la automatización acelera lo administrativo y vuelve más ágiles a los equipos técnicos, no aparece una tarde libre. Aparece la percepción de que el trabajo disponible es inagotable. Maneesh Anand, responsable de ingeniería en una startup de telesalud, relató otra variante del mismo fenómeno. Los agentes no solo ayudan a ejecutar una tarea, también empujan a expandirla. A un plan original se le suman verificaciones, ramificaciones y posibilidades adicionales que parecen razonables porque el costo marginal de pedirlas cayó.

Más velocidad, menos aire

La expansión no ocurre en un mercado marginal. Según una encuesta representativa de alcance nacional elaborada por Alexander Bick, Adam Blandin y David Deming, 28 por ciento de los trabajadores estadounidenses ya usaban herramientas generativas en el empleo en agosto de 2024 y 10,6 por ciento lo hacía a diario. Los autores concluyen que la adopción fue más veloz que la de la computadora personal y la de internet en sus primeros años. ActivTrak añade una capa nueva a esa expansión. Hoy, 80 por ciento de los empleados monitoreados utiliza este tipo de herramientas, frente a 53 por ciento dos años antes. El tiempo invertido en ellas se multiplicó por ocho. La empresa promedio ya convive con siete o más productos de este tipo, cuando en 2023 operaba con dos.

Ahí aparece la mutación más importante. Estas herramientas ya no viven en una ventana separada. Están incrustadas en suites ofimáticas, motores de búsqueda internos, sistemas de recursos humanos, plataformas de desarrollo y aplicaciones de atención al cliente. Eso modifica la textura del día. Si resumir un hilo, preparar una minuta o bosquejar una respuesta se vuelve casi instantáneo, tareas que antes exigían reservar un bloque de tiempo pasan a hacerse en cualquier hueco. El resultado puede parecer eficiente, pero deja una jornada más salpicada por pequeñas acciones y menos capaz de proteger períodos largos de concentración. ActivTrak registró un crecimiento de 34 por ciento en la colaboración y de 12 por ciento en la multitarea. El trabajo se volvió más interconectado y más simultáneo. El problema es que la mayoría de las tareas complejas no prospera bien en ese clima.

Cambios observados tras la adopción de asistentes generativos en el trabajo, según datos de ActivTrak sobre 443 millones de horas de actividad digital. Las barras positivas reflejan expansión de carga y coordinación; la negativa muestra la caída del tiempo de foco.

Incluso los indicadores que parecen favorables llevan una nota al pie. El informe de ActivTrak muestra que la jornada total se acortó 2 por ciento, pero las horas productivas crecieron 5 por ciento. Los empleados empezaron antes, tuvieron sesiones productivas más largas y registraron más actividad durante el fin de semana. Los sábados exhibieron 46 por ciento más horas productivas y los domingos, 58 por ciento más. No se trata necesariamente de un colapso generalizado del bienestar, porque el mismo informe detecta menos sobreutilización extrema que en años previos. Se trata de algo más sutil: una jornada mejor exprimida, con menos tiempos muertos, que a simple vista puede parecer sana y, sin embargo, deja menos aire para el trabajo profundo y para la desconexión real.

La métrica más reveladora quizá sea la del supuesto punto óptimo. El laboratorio encontró que quienes usan estos sistemas entre 7 y 10 por ciento de su tiempo laboral son los que exhiben mejor rendimiento, con una productividad de 95 por ciento. El problema es que solo 3 por ciento de los usuarios se mueve en esa franja. La mayoría se queda muy por debajo, mientras una minoría se sumerge en un uso más intensivo que no necesariamente mejora su resultado. No basta con encender el sistema. Hace falta una práctica estable, reglas de uso y un rediseño del flujo laboral. Sin eso, el beneficio se dispersa en una niebla de mensajes, tareas laterales y decisiones rápidas.

La trampa del rendimiento

Todo esto obliga a revisar una idea que había ganado demasiada comodidad: que más automatización equivale, casi por definición, a menos trabajo humano. La evidencia disponible describe otra cosa. En los entornos más rutinarios y medibles, estos sistemas sí elevan la productividad. En atención al cliente, un estudio publicado por NBER y luego en The Quarterly Journal of Economics encontró que un asistente conversacional aumentó 14 por ciento la productividad promedio de 5.179 agentes, con un salto de 34 por ciento entre los menos experimentados. En desarrollo de software, una investigación de Microsoft y GitHub mostró que programadores asistidos por Copilot completaron una tarea experimental 55,8 por ciento más rápido. En la oficina generalista, algunos correos se leen antes y algunos documentos salen más rápido. Nada de eso es humo. Pero el ahorro local no corrige por sí solo la lógica expansiva de la empresa moderna.

Cuando la velocidad mejora, sube la expectativa. Cuando la expectativa sube, se amplía el alcance. Cuando el alcance se amplía, la agenda vuelve a saturarse. La tecnología no elimina la presión organizacional. La potencia. En ese punto, la promesa de alivio muta en una trampa de rendimiento. Los equipos sienten impulso, los mandos medios detectan nueva capacidad, los proyectos incorporan capas que antes quedaban fuera y la jornada queda comprimida por una densidad inédita de actividad. El trabajador parece más eficaz. También puede quedar más cansado, más interrumpido y más lejos de ese tipo de concentración que produce decisiones sólidas, ideas largas y trabajo verdaderamente original.

La paradoja central de 2026 no es que la automatización haya fracasado, sino que está teniendo éxito en el lugar equivocado. Ahorra tiempo en la unidad mínima del trabajo, pero no protege el conjunto de la jornada. Reduce el costo de empezar algo, revisar algo, responder algo, proponer algo. En una cultura empresarial incapaz de dejar capacidad sin explotar, esa eficiencia se convierte casi de inmediato en demanda adicional. La fantasía del viernes corto choca con una realidad mucho más prosaica: la oficina descubrió cómo hacer que el día rinda más, y decidió llenarlo completo.

La oficina del futuro inmediato, vista desde estos datos, no se parece a un lugar con menos personas y más máquinas. Se parece a un lugar con las mismas personas, rodeadas por sistemas que reducen el tiempo de cada gesto y, precisamente por eso, elevan la presión para encadenar un gesto con otro. El cuello de botella ya no está en redactar una respuesta o en resumir un documento. Está en decidir qué trabajo merece existir y cuál debería dejar de agregarse por simple inercia.

Referencias

The Wall Street Journal, “AI Isn’t Lightening Workloads. It’s Making Them More Intense”, 11 de marzo de 2026. https://www.wsj.com/tech/ai/ai-isnt-lightening-workloads-its-making-them-more-intense-e417dd2c

ActivTrak Productivity Lab, comunicado sobre “2026 State of the Workplace”, marzo de 2026. https://www.prnewswire.com/news-releases/activtrak-productivity-lab-analyzes-443m-hours-of-work-activity-revealing-ai-is-accelerating-work--not-replacing-it-302710985.html

ActivTrak, “2026 State of the Workplace”. https://www.activtrak.com/resources/state-of-the-workplace/

Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye, “AI Doesn’t Reduce Work, It Intensifies It”, Harvard Business Review, 9 de febrero de 2026. https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

UC Berkeley Haas News, “AI promised to free up workers’ time. UC Berkeley Haas researchers found the opposite”, 18 de febrero de 2026. https://newsroom.haas.berkeley.edu/ai-promised-to-free-up-workers-time-uc-berkeley-haas-researchers-found-the-opposite/

Eleanor Wiske Dillon, Sonia Jaffe, Sida Peng y Alexia Cambon, “Early Impacts of M365 Copilot”, Microsoft Research, 2025. https://arxiv.org/abs/2504.11443

Eleanor Wiske Dillon, Sonia Jaffe, Nicole Immorlica y Christopher T. Stanton, “Shifting Work Patterns with Generative AI”, 2025. https://arxiv.org/abs/2504.11436

Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey R. Raymond, “Generative AI at Work”, NBER Working Paper 31161, 2023, luego publicado en The Quarterly Journal of Economics. https://www.nber.org/papers/w31161

Alexander Bick, Adam Blandin y David Deming, “The Rapid Adoption of Generative AI”, NBER Working Paper 32966, 2024. https://www.nber.org/papers/w32966

Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon y Mert Demirer, “The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot”, 2023. https://arxiv.org/abs/2302.06590

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