Durante décadas, la relación entre avances tecnológicos y trabajo se ha asociado a una idea recurrente: producir más en menos tiempo debería traducirse en menos horas laborales. La llegada de la inteligencia artificial ha reactivado esa expectativa, pero Sam Altman, máximo responsable de OpenAI, sostiene que el incremento de productividad no conduce necesariamente a jornadas más reducidas.
“De alguna manera, nunca vemos la promesa de la semana laboral de cuatro horas a gran escala en la sociedad. Y no espero que la IA cambie eso”, afirmó Altman. Su razonamiento parte de una diferencia fundamental: que una herramienta permita terminar una tarea con mayor rapidez no implica que el tiempo sobrante quede disponible para el empleado. Ese espacio puede destinarse a asumir nuevas actividades, elevar la producción o aceptar más responsabilidades.
Las primeras mediciones sobre el uso de IA en entornos laborales muestran que los aumentos de productividad ya son considerables en ciertas áreas. El AI Index 2026 de Stanford recogió investigaciones que registraron mejoras de entre 14% y 15% en atención al cliente, de 26% en desarrollo de software y de hasta 50% en algunas labores de marketing. No obstante, los resultados dependen del tipo de trabajo y son más altos en actividades con procesos definidos, donde los logros son más fáciles de cuantificar.
La distinción entre productividad y duración de la jornada resulta clave. Si una labor que antes requería una hora puede completarse en veinte minutos, el beneficio no consiste automáticamente en disponer de cuarenta minutos libres. Ese lapso puede emplearse para realizar otra actividad y así aumentar el volumen de trabajo del mismo día.
Más productividad, más tareas
Una investigación de la Universidad de California en Berkeley halló pruebas concretas de este fenómeno. Durante ocho meses, los académicos monitorearon el funcionamiento de una empresa tecnológica estadounidense de aproximadamente 200 empleados y realizaron más de 40 entrevistas para examinar cómo se transformaba el trabajo con la incorporación de herramientas de inteligencia artificial.
El estudio detectó que los empleados no solo completaban ciertas tareas con mayor velocidad. También podían asumir una gama más amplia de actividades y avanzar en labores que antes requerían más tiempo o conocimientos especializados. Esta ampliación de capacidades terminó alterando la organización diaria del trabajo.
Según los investigadores, la jornada laboral comenzó a extenderse hacia momentos que antes funcionaban como pausas o límites, como el almuerzo, los minutos previos a una reunión o el final del día. También creció la cantidad de procesos realizados de manera simultánea.
El resultado fue una jornada más intensa. Los trabajadores podían percibir que eran más productivos y, al mismo tiempo, experimentar una mayor carga mental y menos espacios de descanso. La incorporación de IA no había eliminado trabajo necesariamente: había incrementado la cantidad de tareas que podían resolverse dentro del mismo periodo.
El fenómeno es fácil de observar en cualquier actividad. Si un informe que requería una hora ahora puede prepararse en veinte minutos, el tiempo restante puede utilizarse para elaborar otro informe, responder consultas, revisar información o iniciar una tarea que antes quedaba fuera de la agenda. La reducción del tiempo de una actividad no implica, por sí sola, una reducción del trabajo total.
La eficiencia puede aumentar el volumen de trabajo
Esta lógica se relaciona con la llamada paradoja de Jevons, un concepto económico que describe cómo una mejora en la eficiencia puede incrementar el consumo total de un recurso en lugar de reducirlo.
Aplicado al trabajo, el mecanismo es directo: cuanto más fácil resulta completar una tarea, mayor puede ser la cantidad de tareas que se realizan. La inteligencia artificial profundiza ese efecto porque no solo acelera procesos existentes, sino que expande las actividades que una misma persona puede llevar adelante.
Un profesional puede analizar más información, producir distintas versiones de un contenido, responder más consultas, automatizar procesos o avanzar en proyectos que antes requerían más tiempo. La incorporación de esas capacidades modifica el volumen de trabajo posible, pero no determina qué parte de ese aumento terminará convertida en tiempo libre.
Los datos de Stanford también muestran que el impacto no es uniforme. Las mayores ganancias de productividad aparecen en determinadas tareas y disminuyen cuando el trabajo exige mayores niveles de razonamiento, criterio o juicio. La IA, por lo tanto, no está transformando todas las ocupaciones de la misma manera ni reemplazando de forma automática el componente humano.
El cambio también afecta la relación entre productividad y expectativas. Cuando una empresa dispone de herramientas que permiten hacer más con los mismos recursos, puede utilizar esa mejora para reducir horas de trabajo o para elevar sus objetivos. La tecnología ofrece ambas posibilidades.
Ahí aparece uno de los puntos centrales del planteo de Altman. Una sociedad no utiliza automáticamente una ganancia de eficiencia para descansar más. También puede emplearla para producir más, competir en mejores condiciones o ampliar la cantidad de objetivos que considera posibles.
El tiempo que libera la IA todavía está en disputa
La promesa de una jornada laboral más corta depende, entonces, de algo que excede las capacidades de la tecnología. La IA puede reducir drásticamente el tiempo necesario para determinadas tareas, pero transformar ese ahorro en descanso requiere una decisión sobre cómo distribuir la productividad adicional.
Una empresa puede utilizar una mejora de eficiencia para producir lo mismo con menos horas. También puede mantener la jornada y aumentar la cantidad de trabajo. Entre ambos extremos existe una amplia variedad de escenarios, que dependerán del sector, del tipo de actividad y de la relación entre trabajadores y empleadores.
Por eso, el debate sobre la IA y el empleo no se limita a cuántos puestos de trabajo podrán automatizarse. También involucra una cuestión menos visible y, posiblemente, más inmediata: qué ocurre con el tiempo que la tecnología permite ahorrar.
Ese tiempo puede convertirse en descanso, en una jornada más corta o en nuevas tareas. La inteligencia artificial puede decidir cuánto tarda un trabajo. La forma en que se utilice esa ganancia de productividad determinará cuánto tiempo seguirá ocupando.
Fuente: Infobae