La trampa de la IA: más productividad sin beneficios para los trabajadores

En octubre de 2025, un instituto de investigación japonés encuestó a tres mil trabajadores con empleo fijo y descubrió algo que debería preocupar a cualquier empresa que haya invertido millones en inteligencia artificial generativa. El tiempo requerido para las tareas que utilizaban IA se redujo en un promedio del 16,7 por ciento. Pero solo uno de cada cuatro trabajadores vio realmente disminuir su jornada laboral. Los demás reinvirtieron casi dos tercios del tiempo ahorrado en nuevas tareas, la mayoría de ellas rutinarias. Mientras tanto, sus salarios no cambiaron. Sus horarios no cambiaron. Sus evaluaciones no cambiaron. Lo que cambió fue la cantidad de trabajo que debían hacer cada día.

Este fenómeno tiene un nombre: la trampa de la mejora de la productividad. Kashiwamura Tasuku, quien acuñó el término, observa que aunque la IA generativa ha demostrado sin lugar a dudas que aumenta la eficiencia, ese aumento casi nunca se traduce en beneficios reales para quienes hacen el trabajo. Un estudio de Stanford y el MIT analizó datos de más de cinco mil empleados de atención al cliente en una empresa estadounidense de la lista Fortune 500 antes y después de implementar un asistente de IA. Los resultados fueron claros: el número de casos resueltos por hora aumentó inmediatamente. Los trabajadores menos cualificados ganaron más de medio caso adicional por hora. Los nuevos empleados que usaban IA desde el primer día alcanzaban la productividad esperada en dos meses, mientras que quienes no la usaban tardaban diez. La tecnología funciona. El problema es lo que sucede después.

A nivel global, el panorama parece prometedor. Según un estudio internacional de abril de 2026 realizado por el Centro de Investigación de la Universidad de Cambridge en colaboración con el Banco de Pagos Internacionales, el Fondo Monetario Internacional y otras instituciones, cerca del 80 por ciento de las empresas de servicios financieros del mundo ya ha incorporado IA de alguna manera. Pero ese mismo estudio reveló una contradicción incómoda: aunque se constatan mejoras de productividad en el trabajo cotidiano, pocas empresas han logrado traducir esos efectos en un aumento de los beneficios en el conjunto de la compañía o medir con claridad su valor. La tecnología funciona. Los resultados no se extienden a toda la organización. ¿Por qué?

La respuesta no reside en la tecnología, sino en las personas. Cuando una tarea que antes requería ocho horas puede terminarse en seis gracias a la IA, el trabajador podría esperar tener dos horas adicionales para tiempo personal o actividades creativas. En la mayoría de los lugares de trabajo, ese tiempo libre se ocupa de inmediato con nuevas tareas. El estudio japonés de octubre de 2025 lo documenta con precisión: los usuarios más frecuentes de IA generativa acumulaban más horas extraordinarias, no menos. El margen creado por la IA quedaba absorbido por el trabajo repetitivo antes de poder destinarse al bienestar del individuo. Los trabajadores aprendieron rápidamente que aumentar la productividad solo los perjudicaba.

Lo que sucedió después fue perfectamente racional. Los trabajadores comenzaron a evitar deliberadamente el uso de la IA o a ocultar las mejoras de eficiencia que habían obtenido. Kashiwamura lo llama sabotaje inteligente, y es una reacción de autoprotección individual completamente comprensible. Pero si esta situación se generaliza, las enormes inversiones de las empresas en IA se desperdician y el crecimiento de toda la organización queda detenido. El estudio internacional señala obstáculos técnicos como la calidad de los datos, la escasez de personal y las limitaciones de los sistemas obsoletos. Pero existe otra barrera que suele pasarse por alto: la motivación de los trabajadores. Tras la brecha entre algo que funciona en el trabajo cotidiano y algo que no se traduce en resultados para toda la empresa subyace esta dimensión de la psicología humana.

Para evitar esta trampa, Kashiwamura propone tres mecanismos fundamentales. El primero consiste en distribuir de manera justa entre los empleados los frutos del aumento de la productividad. Hay que cuantificar las mejoras de eficiencia obtenidas mediante la IA y reflejar una parte de los resultados en bonificaciones o subidas salariales. También es posible compensarlas con mayor flexibilidad laboral, como la implementación experimental de la semana laboral de cuatro días o la ampliación del teletrabajo. El punto de partida es establecer una relación de confianza basada en la convicción de que si aumenta la productividad del trabajador, obtendrá un beneficio tangible. El segundo mecanismo consiste en ofrecer nuevas funciones y criterios de evaluación al personal liberado de las tareas rutinarias, especialmente a los profesionales altamente cualificados. Es preciso pasar de una evaluación centrada en el número de casos tramitados a criterios como la calidad de la resolución de problemas, los resultados en la formación de compañeros más jóvenes o el grado de contribución a la mejora de la IA. El tercero consiste en que la dirección comunique activamente que la IA mejora las condiciones de trabajo. Se deben medir periódicamente indicadores como la variación de las horas extraordinarias antes y después de adoptar la IA o el grado de satisfacción laboral, y comunicarlos con transparencia a toda la plantilla.

Desde la perspectiva de la gestión de activos, esta cuestión adquiere una importancia aún mayor. En los mercados bursátiles mundiales, la inversión relacionada con la IA se ha convertido en un tema central a la hora de valorar las empresas. Pero aun invirtiendo la misma cantidad en IA, cabe esperar una gran diferencia en la rentabilidad a medio y largo plazo entre las compañías capaces de compartir sus frutos con los empleados y elevar el nivel general de su capital humano, y las que terminan provocando ese sabotaje inteligente. La divulgación de información sobre el capital humano ha ganado importancia en la gestión de activos precisamente porque se ha extendido la idea de que los activos intangibles determinan la competitividad empresarial. En adelante, la nueva vara de medir con la que los inversores seleccionen las empresas no será cuánto destinan a la IA, sino si disponen de mecanismos que permitan la coexistencia de la IA y las personas. Lo más importante al adoptar la IA no es la tecnología en sí, sino su impacto sobre los trabajadores. Solo las organizaciones capaces de devolverles a esos trabajadores el tiempo ahorrado y los frutos generados podrán beneficiarse verdaderamente de la IA.