La IA podría darte una semana laboral de 15 horas. No está sucediendo así

Las tareas que antes tomaban seis horas ahora toman menos de una. Un proceso de dos semanas a veces puede completarse en una tarde.

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Pero los trabajadores no recuperan su tiempo.

En cambio, los ejecutivos dicen que las empresas están usando esas ganancias de productividad para exigir más resultados de los mismos empleados—convirtiendo lo que solía ser una carga de ocho horas en algo mucho mayor.

Antes dedicabas seis horas a eso. Ahora toma 40 minutos. Pero nadie te envía a casa temprano. La ansiedad que afecta a la América corporativa por la inteligencia artificial (IA) no es lo que piensas. No se trata de que las máquinas tomen el control. Se trata de qué pasa con los empleados después de que la IA convierte su jornada laboral de ocho horas en dos—y el jefe todavía espera que estén en su escritorio hasta el cierre.

Esa tensión está incorporada en la forma en que las empresas están implementando silenciosamente las herramientas de IA. Ahora entra Yasmeen Ahmad de Google, la ejecutiva senior de atención al cliente para estrategia de datos en la nube, como directora general de Google Cloud. Ella es la persona a la que llaman las empresas Fortune 500 cuando quieren averiguar cómo poner la IA a trabajar en su infraestructura de datos. En otras palabras, ella escucha cómo la revolución de la IA realmente está llegando tras bambalinas, y no solo en un comunicado de prensa.

En una conversación con Fortune, Ahmad dijo que ya está ocurriendo un nivel sorprendente de eficiencia a gran escala—pero los ejecutivos lo mantienen en secreto. Toma como ejemplo a la compañía energética AES, que transformó un proceso de auditoría y entrada de datos de 14 días en una tarea que ahora toma solo una hora, dijo. O a Dun & Bradstreet, la gigante de datos y análisis, que redujo el procesamiento de números de horas a minutos.

Muchos líderes corporativos son reacios a anunciar estos logros. “Las organizaciones están un poco, nerviosas, quizás esa sea la palabra,” dijo Ahmad a Fortune. En conversaciones privadas con Google, ella afirmó que los ejecutivos admiten que están pensando profundamente en las implicaciones de lo que todas estas eficiencias sugieren.

Esa nerviosismo refleja una paradoja sobre un gran avance en el ahorro de tiempo que resulta ser muy real. La pregunta de qué reemplaza ese tiempo no lo es.

cortesía de Google

Keynes lo llamó hace 100 años — y también tenía miedo

Economistas y filósofos ya han estado aquí antes. John Maynard Keynes predijo en los años 30 que para 2030 sería posible una semana laboral de 15 horas—y luego preguntó, con evidente inquietud, qué haría la gente con todo ese tiempo libre.

La baronesa Dambisa Moyo, economista y miembro de la junta de Starbucks y de la Cámara de los Lores del Reino Unido, planteó esa misma preocupación en una conversación reciente con Fortune. “Él realmente dijo, ‘¿considerarán a Dios?’” señaló, añadiendo que comparte la preocupación de Keynes sobre una raíz de desarraigo habilitada por los avances en IA. “Hay innumerables países en el mundo ahora mismo donde hay muchos jóvenes que no hacen nada,” dijo, expresando su inquietud. “No están contemplando a Dios de la manera en que quisiéramos que lo hicieran.”

“Quizás estoy más preocupado que Vinod Khosla por lo que una política pública podría hacer y cómo se ve la sociedad,” dijo Moyo, refiriéndose al legendario capitalista de riesgo que recientemente compartió sus predicciones con la editora en jefe de Fortune, Alyson Shontell.

cortesía de Dambisa Moyo

El Financial Times‘ Tim Harford, conocido como el “Economista encubierto,” expuso esa misma tensión desde la perspectiva del trabajador en una columna reciente, citando una investigación etnográfica de UC Berkeley que encontró que los trabajadores tecnológicos habilitados por IA reportaban “ímpetu y una sensación de capacidad ampliada”—pero también se sentían “más ocupados, más estirados, o menos capaces de desconectarse completamente.”

Esta investigación coincidió con un estudio publicado en Harvard Business Review que encontró que los primeros en adoptar IA estaban experimentando un trabajo más intenso, lo cual algunos observadores califican casi como vampírico en su efecto. De hecho, la HBR encuentra cada vez más investigaciones complementarias, como el estudio del Boston Consulting Group que descubrió que los trabajadores que supervisan constantemente múltiples herramientas de IA reportan mayores niveles de fatiga mental, sobrecarga de información y fatiga por decisiones—a esto los investigadores lo llamaron “cerebro de IA en fritura.” Los empleados que dedicaban más tiempo a monitorear los resultados de la IA en lugar de dejar que los sistemas funcionaran de manera independiente experimentaban un 12% más de fatiga mental y una sobrecarga de información significativamente mayor, sugiriendo que las herramientas diseñadas para ahorrar tiempo también pueden crear nuevas capas de trabajo cognitivo.

Harford atribuye esta paradoja a la historia de tecnologías supuestamente liberadoras: el correo electrónico era más rápido que una carta, pero generó una “profusión de mensajes de baja calidad y bajo valor que se filtraban en las tardes y fines de semana.” PowerPoint significó que “profesionales altamente pagados y capacitados empezaron a perder tiempo haciendo sus propias diapositivas de mala calidad.”

En otras palabras, la cuestión no es si la IA te devuelve seis horas. Es si alguien te permite quedártelas.

Tu jornada de 8 horas ahora es de 2. Aquí llega 20 horas de trabajo nuevo

Mike Manos, director de tecnología de Dun & Bradstreet, dijo que su equipo está logrando más en menos tiempo. “Pasé de ocho a dos horas,” dijo a Fortune, “pero ahora puedo hacer 20 horas de trabajo, porque el trabajo se redujo… eso vuelve a la productividad.”

En lugar de enviar a los empleados a casa temprano, Manos afirmó que sus equipos simplemente están logrando más. Un ciclo de desarrollo de producto que normalmente tomaría de 24 a 36 meses se completó en seis meses una vez que su equipo incorporó capacidades de IA. En lugar de reducir personal, reasignó a esos desarrolladores a proyectos adicionales. “No se trata tanto de que la gente vaya a perder sus empleos, o que esa fuerza laboral se reduzca,” dijo. “Se trata de ser más eficiente y, en nuestro caso, llegar al mercado más rápido.” Más capacidades, servicios y funciones deberán entregarse en el mismo marco de tiempo histórico.

cortesía de Dun & Bradstreet

Eso refleja la situación en Google mismo. Ryan Salva, un líder senior de producto que ayudó a lanzar GitHub Copilot antes de unirse a Google como Director Senior de Producto, Desarrollador y Experiencias en 2024, dijo a Fortune que el 50% del código de Google ahora lo escribe la IA, lo que resulta en una “ganancia de velocidad de más del 10%” cuando se multiplica por decenas de miles de ingenieros. El CEO de Google, Sundar Pichai, reveló esta cifra en un podcast con Lex Fridman a mediados de 2025.

Patrick Ryan, Socio Director Nacional de Asesoría en Estrategia y Mercados de KPMG, reportó un cambio similar en su rutina, diciendo a Fortune en una conversación en la instalación Lakehouse de KPMG en Orlando que el tiempo dedicado a prepararse para sus reuniones ejecutivas—que antes era una “gran parte” de su día—se redujo en aproximadamente un 75% tras implementar Gemini en KPMG. En dos semanas desde su lanzamiento, estimó que más del 90% de los profesionales de KPMG estaban usando la herramienta.

Tim Walsh, presidente y CEO de KPMG EE. UU., coincidió en una entrevista en que las empresas están haciendo el trabajo difícil de reducir la tarea proverbial de seis horas a dos, y que no ve un resultado de semana laboral keynesiana, sino una historia de crecimiento. “Eso significa que puedo procesar más volumen en mi negocio,” dijo, aceptando que la mayoría de los CEOs están trabajando en lo mismo ahora. “Mi negocio debería estar creciendo y crecerá. Veo que el número de empleados aumenta, no disminuye, por eso.” Walsh reconoció que “la composición” de los trabajadores cambiará, pero enfatizó: “esto es una gran oportunidad.”

cortesía de KPMG

Una revisión de la alta dirección

No todos ven victorias tan claras. El profesor de Wharton, Peter Cappelli, que ha estudiado la adopción de IA en empresas, dijo anteriormente a Fortune que la realidad es “mucho trabajo duro, muy costoso, y no un asesino de empleos instantáneo.” Toma como ejemplo a Ricoh, una empresa de servicios digitales que Cappelli estudió de cerca. La IA ayudó a que fuera tres veces más efectiva, reduciendo el número de roles a solo tres, pero a un costo elevado de 200,000 dólares mensuales. Ricoh confirmó estos números a Fortune, con el vicepresidente Ashok Shenoy señalando que el proyecto fue rentable en un año.

La razón por la que las empresas aún necesitan empleados, dijo Cappelli, es que “muchos problemas deben ser perseguidos, y son más difíciles de perseguir si provienen de la IA… esa es la recompensa, pero no es barato, y tomó muchísimo tiempo hacerlo.” Los titulares que anuncian despidos atribuidos a la IA, agregó, merecen escepticismo: “Si lees lo que realmente dicen, dicen, ‘Esperamos que la IA cubra este trabajo.’ No lo han hecho. Solo están esperando. Y lo dicen porque creen que los inversionistas quieren escuchar eso.” (Cappelli hablaba con Fortune antes de que la fintech de Silicon Valley, Block, liderada por Jack Dorsey, anunciara un despido del 40%, citando eficiencias de IA, que es probablemente otro ejemplo de lo que mencionó, o un avance en la historia de adopción.)

Walsh de KPMG estuvo de acuerdo con la conclusión de Cappelli, diciendo que “incorporar IA en un negocio lleva tiempo.” Las organizaciones deben “reformular todos los flujos de proceso,” lo cual incluye limpiar sus datos internos, alinear todos sus flujos de datos en la misma dirección, y hacerlo en toda la empresa, ya sea en la oficina trasera, la oficina frontal o la oficina del medio, según en qué enfoque se centren. Las grandes empresas—y aquellas con capital para invertir—ya han estado haciendo esto durante los últimos dos años, dijo, calificándolo solo como un comienzo. “Hay mucho trabajo por hacer en esto.”

Todos “viajan hacia el oeste”

El catalizador para el cambio en productividad—donde realmente está ocurriendo—es la evolución de lo que Google llama la “nube de datos agentica,” en la que los modelos de IA ya no solo responden preguntas, sino que también actúan como planificadores y ejecutores. La Gemini 3 de Google, por ejemplo, ha ido más allá de simples preguntas y respuestas hacia lo que Ahmad llama un “papel pensante.”

Afirmó que el modelo puede primero construir un plan, luego explorar múltiples enfoques, evaluarlos entre sí y perfeccionar la mejor respuesta para el cliente.

Google no está solo en esta dirección. OpenAI ha hecho un impulso similar con su producto Operator, que puede navegar autónomamente por la web y completar tareas de múltiples pasos en nombre del usuario. La función Computer Use de Anthropic, integrada en Claude, permite a los agentes interactuar directamente con aplicaciones de escritorio. Mientras tanto, Microsoft ha integrado Copilot Studio, su propia capa de agentes empresariales, directamente en su nube Azure, dándole una ventaja de distribución en las miles de empresas que ya operan en infraestructura de Microsoft.

Salva, quien pasó una década en Microsoft antes de unirse a Google, reconoció que “todos sabemos que estamos viajando hacia el oeste”—es decir, toda la industria comparte la misma visión de autonomía en IA, aunque los caminos difieran. “Todos estamos tratando de llegar al mismo nivel de automatización. Tenemos diferentes enfoques y flujos de trabajo para ello.”

cortesía de Google

Los trabajos que ya desaparecieron (solo que aún no lo sabes)

El sector donde la IA agentica está llegando con más fuerza—y donde las implicaciones para la fuerza laboral son más agudas—es en operaciones de atención al cliente. Eric Buesing, socio de McKinsey que asesora a instituciones financieras y aseguradoras en transformación de servicios, dijo a Fortune que el cambio que ha observado en los últimos seis meses es cualitativo, no solo incremental.

“Lo que estamos viendo, incluso desde hace seis meses, es que las organizaciones están dejando de lado pequeños pilotos y experimentos con IA generativa, donde encontraban ahorros de 5, 10, 15, 20 segundos,” dijo, “y están viendo cómo un agente con IA puede automatizar grandes partes del trabajo por completo, para que puedan reimaginar cómo se realiza el trabajo.”​

El back office de una compañía de seguros, argumentó, es un ejemplo principal: vincular una nueva póliza o procesar un préstamo para pequeñas empresas actualmente requiere múltiples interacciones con el cliente, un representante de primera línea capturando información, un equipo de back office tomando decisiones, y luego un representante comunicando esa decisión. “Estos procesos generalmente requieren conversaciones muy largas o múltiples interacciones,” dijo Buesing, dando ejemplos de un representante que captura información mientras un equipo de back office trabaja en la decisión. “La IA puede realizar esas funciones más rápido, consultar en tiempo real el historial del cliente mientras el cliente aún habla con el representante, y ayudar a ese humano a tomar una decisión.”​

Una encuesta de McKinsey a 440 ejecutivos de experiencia y operaciones de clientes encontró que el 60% o más de las tareas en operaciones de atención al cliente son “potencialmente abordables con IA.” Pero Buesing fue cuidadoso en separar lo que es abordable de lo que es capturable. “¿Qué es abordable versus lo que será capturable, y en qué período de tiempo? Los humanos no se adaptan necesariamente tan rápido como evoluciona la tecnología,” dijo a Fortune.

Los nuevos agentes de voz con IA, que hace seis meses aún sonaban “tremendamente robóticos,” han superado un umbral. La latencia es casi imperceptible, y el agente “suena casual, divertido, amigable, e incluso un poco bromista.” Las primeras evidencias también sugieren que, en ciertos contextos, como entrevistas de trabajo de primera ronda o pedidos de medicamentos sensibles, los clientes prefieren activamente hablar con IA porque no sienten que los juzguen.

Buesing dijo que leyó independientemente el mismo artículo de Harvard Business Review sobre la intensidad del trabajo y estuvo de acuerdo en gran medida con su premisa. Una vez que construir agentes de IA pase de ser “un proyecto divertido de noches y fines de semana” a la producción esperada que exige un empleador, los trabajadores “se encontrarán en una rueda de carro de tener que construir más agentes para tratar de mantenerse al día con las expectativas de producción,” dijo a Fortune.

La economista en jefe de ADP, Nela Richardson, y su colega Jay Caldwell ofrecieron otra perspectiva durante un desayuno conjunto con medios en Nueva York. La IA está entrando en una fuerza laboral que ya, como dijo Caldwell, “está ansiosa”—y eso es arriesgado. “La importancia para los profesionales de recursos humanos en este momento no es tanto la tecnología,” dijo. “Es más cómo lideramos a través de la tecnología. ¿Cómo llevamos a nuestra fuerza laboral junto con la transformación?”

cortesía de ADP

La respuesta, sugirió Richardson, no es esconder las ganancias de productividad sino invertir visiblemente en las personas para que se sientan preparadas para el nuevo régimen. “Invertir en mejorar habilidades no es solo una estrategia,” dijo. “Es una garantía. Es un pacto de confianza entre el empleador y el trabajador.”​ Dijo que las empresas tienen mucho trabajo por hacer, ajustándose a la nueva mentalidad de qué significa trabajar en la era de la IA. “Necesitamos ayudar a replantear la productividad para nuestros trabajadores,” dijo, porque los pequeños momentos de completar tareas serán absorbidos por las eficiencias de la IA. “Para mí, se trata de cambiar de productividad basada en volumen de trabajo a valor [del trabajo], y ese es un cambio grande dentro de una organización.”

Para Salva en Google, que ha visto evolucionar las herramientas para desarrolladores durante 25 años, la mejor analogía para donde estamos no es el correo electrónico o PowerPoint. Es las cinco etapas de la conducción autónoma, y solo hemos llegado a la tercera o cuarta. La verdadera promesa, dijo a Fortune, no es que la IA haga tu trabajo más rápido; es que cambia qué partes del trabajo son tuyas para hacer. Dijo que los mejores desarrolladores que ve hoy no están martillando en teclados—están “atados a la arquitectura,” delegando la ejecución a “una flota de agentes” que corren en paralelo mientras mantienen la visión general en sus cabezas. “Eso,” dijo, “es donde ocurre la productividad. Ahí es donde sucede el enfoque y el flujo.”

cortesía de ADP

Lo que Salva difiere de algunos de sus competidores es en cómo debería sentirse el futuro. “Si estamos optimizando para cortas capacidades de atención,” dijo, “lo que realmente estamos sacrificando es ese momento Zen delicioso que obtienes cuando estás concentrado”—el enfoque profundo donde cree que se realiza el trabajo más importante. Dijo que dedica mucho tiempo a pensar en cómo diseñar herramientas que preserven ese estado incluso mientras delegan el trabajo mecánico a sistemas externos.

La verdadera disrupción no es técnica. Es cultural

Lo que Manos en Dun & Bradstreet encontró es que la verdadera disrupción no es técnica, sino cultural. “Al final del día, la revolución de la IA será exitosa cuando realmente cambies a las personas y la cultura de las personas para adoptar este nuevo marco,” dijo. Cree que su empresa está teniendo éxito donde otros han fracasado en la adopción de IA porque abordó las cosas de manera diferente. Implementó la IA gradualmente, comenzando con pequeñas victorias: automatizando tareas repetitivas, como las pruebas de aseguramiento de calidad.

“No saltamos y dijimos, ‘Todos IA mañana,’” dijo. “Solo tienes que ser un poco ágil para poder bailar y aprender lo que te muestran y prestar atención a lo que te muestran.” También mencionó que diferentes equipos adoptan a diferentes velocidades, y dar espacio para eso permite que la curva de aprendizaje se despliegue.

Buesing dijo que vio el mismo patrón en su trabajo con clientes. Las organizaciones ahora están abrumadoramente “en piloto para escalar, escalando, o construyendo planes para introducir IA agentica”—pero el lado humano de la ecuación va retrasado respecto a la tecnología. “Esa ola viene,” dijo a Fortune. “Y creo que las organizaciones pueden estar un poco lentas en eso ahora mismo.”

Los títulos laborales ya están en cambio. Buesing dijo que ya ha escuchado a empresas experimentar con términos como “defensor” o “gerente de viaje” para reemplazar la antigua etiqueta de “agente”—en parte porque se ha vuelto peligrosamente ambiguo en la era de los agentes de IA, y en parte porque el rol humano realmente está convirtiéndose en algo nuevo.

Venki Padmanabhan, que actualmente es gerente de planta en una empresa manufacturera en Ohio tras una carrera global que incluyó varias etapas como director ejecutivo en su India natal, dijo a Fortune que ha pasado décadas estudiando el potencial humano en el trabajo, y tiene una visión histórica más larga. Su ejemplo favorito es una planta de Siemens en Amberg, Alemania, que mantuvo los mismos 1,100 empleados durante 20 años mientras la tecnología evolucionaba a su alrededor. Esos trabajadores lograron generar ocho veces más producción empresarial. (Siemens llama a esto su “fábrica del futuro.”)

“Las empresas que entienden cómo desbloquear esta inteligencia, involucrar a su gente, desplegar el conocimiento tácito que ya tienen, y luego usar la IA, van a ganar de manera extraordinaria,” dijo.

cortesía de Venki Padmanabhan

Las empresas que simplemente recortan, advirtió, “explotarán el valor económico del conocimiento que la IA había acumulado de prácticas pasadas durante quizás 10, 15 años. Pero ya no se desarrolla nuevo conocimiento porque los humanos desarrollan conocimiento, y luego el pozo se seca.”

La respuesta honesta, resumió Manos, es que esas seis horas libres que acabas de ahorrar usando IA no llegarán pronto. Lo que sí llegará será una apertura cada vez mayor—más problemas por resolver, más proyectos por perseguir, una versión más grande del trabajo. “El trabajo no va a desaparecer,” dijo. “Partes del trabajo pueden desaparecer, pero eso solo significa que podremos abordar más cosas.”

Manos señaló que Dun & Bradstreet remonta su fundación antes de la Guerra Civil y ha sobrevivido a través de iteraciones empresariales que datan de la época de Abraham Lincoln. El modelo de negocio de organizar datos, señaló, solía ser muy diferente. “Lo que hacían antes era, montar a caballo, ir al pueblo, averiguar quién era el herrero y quién era la tienda de comestibles, y luego escribirlo y ponerlo en un libro.” El trabajo sigue siendo el mismo que entonces, pero ya no hay caballos, las ubicaciones han cambiado. El contexto ha cambiado, pero todavía funciona.

Ya sea que eso sea una liberación o una cinta de correr a mayor velocidad, parece que será la cuestión laboral definitoria de la década.

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