Desde el auge de la IA, ¿alguien trabaja menos?

Por Julio Cuevas Romo///Ágora Digital

Colima,(13-11-2026).-La promesa de ahorrar tiempo tropieza con el mandato de producir más. Entre una pregunta de Milagros Miceli, la película de Chaplin “Tiempos modernos” y un cuento de Asimov que cumple 70 años de haber sido publicado este mes, vale la pena preguntarnos quién decide el destino de las horas que liberamos.

Esta semana, en un encuentro con la investigadora Milagros Miceli, escuché una pregunta más difícil de responder que muchos debates sobre el futuro tecnológico: “Desde el auge de la IA, ¿alguien trabaja menos?”. Nadie respondió que sí. Miceli señaló lo que parecía evidente en la conversación: incluso se trabaja más y se exige mayor producción.

Lanzar la pregunta no tenía como objetivo realizar una encuesta representativa, pero sí fue una invitación a revisar nuestras jornadas cotidianas. ¿Terminamos antes o simplemente entregamos más? ¿El tiempo ahorrado se convirtió en descanso, convivencia y tranquilidad, o se buscó enseguida otra tarea para ocuparlo?

Ahorrar tiempo no significa recuperarlo

Imaginemos una oficina donde preparar un informe ocupa ahora la mitad del tiempo. Este avance tecnológico permitiría salir antes, revisar mejor los resultados o reducir una carga excesiva. Pero desde una mirada productivista, también permitiría encargar el doble o el triple de tareas. Las herramientas abren esas posibilidades, incluso algunas se publicitan desde esta lógica.

No hace falta negar las ventajas de la IA para cuestionar esa decisión. Un estudio publicado en 2025 en The Quarterly Journal of Economics, con 5,172 agentes de atención al cliente, encontró que el acceso a un asistente generativo aumentó alrededor de 15 % los problemas resueltos por hora, en promedio, pero resolver más casos por hora, no demuestra que las personas hayan trabajado menos horas.

Otra investigación ofrece una imagen complementaria: tras ocho meses de observación en una empresa tecnológica estadounidense de aproximadamente 200 empleados, Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye identificaron ampliación de tareas, mayor simultaneidad y trabajo que invadía las pausas. Si bien es un estudio cualitativo de una sola empresa, presentado todavía como investigación en curso, nos permite pensar cómo esta “ayuda” termina convirtiéndose en una nueva exigencia.

Lo inquietante es que esa intensificación no siempre necesita una orden, ya que las investigadoras observaron que el entusiasmo por hacer más podía elevar las expectativas hasta convertir el esfuerzo adicional en desempeño habitual.  En el ámbito educativo, imaginemos a una profesora que consigue elaborar más rápido su planeación y que ese margen podría servirle para conversar con estudiantes o sencillamente descansar. Pero, si se traduce en más formatos, evidencias y productos, la innovación habrá cambiado la velocidad del trabajo, no su sentido. Lo mismo cabe preguntarse ante un artículo o una evaluación: ¿queremos mejores procesos educativos o simplemente más documentos que entregar?

Habría que cambiar también nuestras preguntas de evaluación. Además de contar entregas, podríamos preguntar si disminuyeron las horas extra, si fue posible comer sin pendientes o si quedó energía para la vida fuera del empleo. No todo beneficio necesita convertirse en otro producto y poder llegar a casa con menos cansancio también debería contar como un resultado valioso.

Chaplin ya conocía esa promesa

En la película clásica “Tiempos modernos”, de 1936, el personaje de Charles Chaplin es utilizado para probar una máquina que alimenta a los obreros mientras siguen trabajando, en una escena que materializa una fantasía empresarial: resolver la necesidad de comer sin necesitar la interrupción que requiere. No sería correcto decir que Chaplin predijo los asistentes generativos, pero sí que su sátira permite reconocer una lógica que puede sobrevivir a muchas generaciones de máquinas y que refiere el tratar las necesidades humanas como obstáculos para producir.

Vista desde nuestro presente, aquella máquina plantea una pregunta incómoda. Si una herramienta nos permite responder mensajes durante la comida o adelantar pendientes antes de dormir, ¿nos está liberando o está haciendo aprovechable un tiempo que antes no estaba disponible para el trabajo?

La cuestión no es que producir sea malo, pero convertir la productividad en mandato absoluto deja fuera la pregunta por sus beneficiarios. Cuando la ganancia de eficiencia se vuelve exclusivamente más rendimiento para la organización, el descanso queda presentado como una oportunidad desperdiciada. Bajo esa lógica, nunca basta con terminar pues siempre habría que aprovechar para empezar algo más.

Las personas detrás de la respuesta

La pregunta de Miceli tiene, además, un reverso: no solo importa cuánto trabajamos quienes usamos estas herramientas, sino en qué condiciones trabajan quienes las hacen posibles. Miceli y Adio Dinika describen una industria sostenida por personas que anotan, moderan y procesan datos, cuyo trabajo suele permanecer invisible. Esto dista mucho de la aparente automatización que suele presentar la industria, y es algo que no deberíamos perder de vista. Detrás de una respuesta que parece inmediata puede haber personas resolviendo ambigüedades y sosteniendo exigencias que la interfaz no muestra.

No son condiciones equivalentes a las de una oficina o una universidad, y confundirlas borraría desigualdades importantes. Pero ambas caras obligan a desconfiar de una promesa de descanso que solo se evalúa mirando la pantalla del usuario. La pregunta debe alcanzar también a quienes permanecen detrás.

Este noviembre se cumplen setenta años de “La última pregunta”, cuento publicado por Isaac Asimov en noviembre de 1956. En el cuento, generaciones sucesivas preguntan a computadoras cada vez más poderosas cómo revertir la entropía y evitar el agotamiento final del universo. Si bien no es una historia sobre jornadas laborales, invita a pensar en nuestra disposición a esperar de las máquinas una solución definitiva.

No basta con recomendar que cada persona aprenda a desconectarse si las metas institucionales penalizan el hacerlo. El descanso debe poder defenderse colectivamente, no ganarse mediante una eficiencia cada vez mayor.

Durante buena parte del relato, la respuesta de la computadora equivale a “datos insuficientes para una respuesta significativa”. Ante la pregunta de Miceli, no deberíamos conformarnos con esperar una máquina más inteligente. Decidir que ahorrar tiempo también signifique devolverlo a quienes trabajan no es la última pregunta que debemos hacerle a una IA, sino una que debemos hacernos como sociedad.

Más información

Milagros Miceli y Adio Dinika: «Data Workers’ Inquiry: recentring workers’ epistemic authority». Una entrada accesible a las condiciones del trabajo de datos y a la investigación realizada con sus protagonistas. https://futureofwork.fes.de/news/data-workers-inquiry-recentring-workers-epistemic-authority.html

Flora Partenio: «El detrás de escena de la IA: perspectivas innovadoras de investigación. Entrevista a Milagros Miceli». Una conversación en español para conocer la trayectoria y el enfoque de investigación de Miceli. https://revistasacademicas.unsam.edu.ar/index.php/papdetrab/article/view/2336

Ben Zefeng Zhang y colaboradores: «The Making of Performative Accuracy in AI Training: Precision Labor and Its Consequences». El estudio permite profundizar en las exigencias y los costos humanos de producir la precisión atribuida a los sistemas. https://deepblue.lib.umich.edu/handle/2027.42/196551

Isaac Asimov: «The Last Question», texto en inglés. Una lectura para explorar la confianza en las respuestas de las máquinas, sin convertir el cuento en una denuncia laboral que no pretende ser.

Julio Cuevas Romo, profesor-investigador de la Universidad de Colima. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores de SECIHTI. Líneas de investigación: procesos de enseñanza y aprendizaje de ciencias y matemáticas en contextos de diversidad, uso de narrativas audiovisuales para la enseñanza, cultura popular y divulgación científica.

Correo: jcuevas0@ucol.mx