La inteligencia artificial (IA) llegó a las empresas con una promesa atractiva: automatizar tareas, reducir tiempos de ejecución y permitir que los colaboradores concentren sus esfuerzos en actividades de mayor valor. Sin embargo, los primeros cambios en los hábitos laborales muestran una contradicción que merece atención: trabajar con mayor rapidez no necesariamente significa trabajar menos. En algunos casos, la eficiencia que ofrecen estas herramientas parece estar acompañada de jornadas más extensas, interrupciones frecuentes y menos tiempo para concentrarse.
Un estudio del Laboratorio de Productividad de ActivTrak, basado en el comportamiento digital de más de 9,000 trabajadores del conocimiento, encontró que quienes utilizan IA pueden trabajar hasta 90 minutos más al día que quienes no recurren a ella. Los resultados cuestionan la idea de que incorporar tecnología conduce automáticamente a mejores condiciones laborales y ponen sobre la necesidad de asegurar que las ganancias de productividad no se traduzcan en mayores exigencias para los colaboradores. Así, el uso de IA en el trabajo también debe analizarse desde el bienestar, la organización del tiempo y la prevención de riesgos psicosociales.
¿Qué revela el estudio de ActivTrak sobre el uso de IA en el trabajo?
La investigación de ActivTrak analizó los patrones de actividad digital de 9,140 trabajadores del conocimiento pertenecientes a 467 empresas, entre el 1 de abril y el 25 de septiembre de 2026. A diferencia de los estudios basados en encuestas o declaraciones de los propios empleados sobre cuánto utilizan la inteligencia artificial, este análisis examinó comportamientos reales registrados durante sus jornadas laborales.
Los investigadores estudiaron la relación entre el uso de estas herramientas y cuatro dimensiones de la actividad profesional:
- Duración de la jornada: cuánto tiempo permanecen los colaboradores realizando actividades productivas.
- Cambio de aplicaciones: con qué frecuencia alternan entre diferentes herramientas digitales.
- Concentración: cuánto duran sus periodos de trabajo ininterrumpido.
- Eficiencia del flujo de trabajo: cómo influye la integración de la IA en las actividades cotidianas.
Para comprender las diferencias, ActivTrak clasificó a los trabajadores según la intensidad con la que recurren a estas tecnologías:
- Usuarios intensivos: utilizan IA durante más de 45 minutos y realizan cinco o más sesiones al día.
- Usuarios habituales: recurren a ella entre 10 y 45 minutos diarios.
- Usuarios ocasionales: la utilizan esporádicamente, durante menos de 10 minutos al día.
- No usuarios: no utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa.
Esta metodología permite observar una cuestión importante para las organizaciones: no basta con saber cuántas personas tienen acceso a la IA o qué tan frecuentemente la utilizan. También es necesario comprender cómo modifica sus dinámicas de trabajo y si realmente mejora la eficiencia de sus actividades.
¿Por qué los usuarios de IA trabajan hasta 90 minutos más al día?
Uno de los resultados más llamativos de la investigación es la diferencia en la duración de las jornadas laborales. Mientras los trabajadores que no utilizan inteligencia artificial registran un promedio de 7.6 horas diarias, entre los usuarios de estas herramientas la cifra oscila entre 8.4 y 9.1 horas.
Esto representa hasta 90 minutos adicionales de trabajo al día, una diferencia que cuestiona la expectativa de que la automatización necesariamente libera tiempo para los empleados. Aunque la IA puede acelerar determinadas tareas, los datos muestran que su incorporación también coincide con jornadas más extensas.
El estudio encontró, además, que los usuarios intensivos dedican casi la misma proporción de su jornada al trabajo fuera del horario habitual que quienes no utilizan estas herramientas: 32.3% frente a 31.9%. Sin embargo, debido a que sus jornadas son más largas, terminan acumulando 18 minutos adicionales diarios fuera de su horario programado.
Esta diferencia permite identificar un problema que no siempre resulta evidente al medir la productividad: la tecnología puede facilitar la ejecución de actividades sin reducir necesariamente la cantidad total de trabajo. Si el tiempo que se ahorra se utiliza para asignar nuevas tareas, responder más solicitudes o elevar las expectativas de rendimiento, la eficiencia termina convirtiéndose en una mayor carga laboral.
Más aplicaciones, menos concentración: el costo de la multitarea digital
El incremento en las horas trabajadas no es el único cambio identificado por ActivTrak. La investigación también encontró que los usuarios intensivos de IA alternan entre aplicaciones con mayor frecuencia que quienes no utilizan estas herramientas. En promedio, realizan 1.1 cambios de aplicación por hora, frente a 0.95 de los no usuarios, lo que representa un aumento de 15.2%.
Esta dinámica también se refleja en los periodos de concentración. Los usuarios intensivos de inteligencia artificial registran sesiones de trabajo ininterrumpido de apenas 37.8 minutos en promedio, mientras que los usuarios ocasionales alcanzan 48.2 minutos. La diferencia es de 22%, lo que sugiere que una utilización más frecuente de estas herramientas puede coincidir con una jornada más fragmentada.
La relación entre ambos indicadores merece atención: cambiar constantemente de una aplicación a otra puede dificultar la continuidad de las actividades, especialmente cuando los colaboradores deben alternar entre sus herramientas habituales, plataformas de IA, documentos y sistemas de comunicación.
Otro hallazgo relevante es que los usuarios intensivos dedican una proporción menor de su jornada a reuniones formales. Estas representan apenas 3% de su tiempo de trabajo, frente a 5% entre quienes no utilizan IA. Esto indica que la incorporación de estas herramientas también coincide con cambios en la distribución del tiempo laboral, aunque no necesariamente con una reducción de las exigencias.
En conjunto, los resultados muestran que el uso de IA en el trabajo no solo modifica la velocidad con la que se ejecutan determinadas actividades, sino también la manera en que los empleados organizan su atención, alternan tareas y distribuyen sus horas productivas.
¿Las herramientas de IA influyen en la eficiencia de los flujos de trabajo?
No todas las formas de incorporar inteligencia artificial producen las mismas dinámicas. ActivTrak encontró diferencias importantes entre quienes utilizan herramientas integradas directamente en sus aplicaciones habituales y quienes recurren a plataformas independientes mediante el navegador.
Los datos muestran que:
- IA integrada: los empleados que utilizan funciones de inteligencia artificial incorporadas en sus aplicaciones principales registran apenas 0.6 cambios de aplicación por hora.
- IA basada en navegador: quienes recurren a herramientas independientes pueden alcanzar hasta 4.2 cambios por hora.
- Comparación con los no usuarios: estos últimos registran 0.95 cambios por hora, por lo que quienes utilizan IA mediante el navegador llegan a alternar entre aplicaciones más de cuatro veces más frecuentemente.
Esta diferencia apunta a lo que podría denominarse un impuesto por cambio de aplicación: el tiempo y la atención que los trabajadores necesitan para trasladarse entre distintas plataformas, recuperar información y retomar una actividad después de cada interrupción.
La investigación también encontró diferencias según las funciones profesionales. Los ingenieros de software, que suelen utilizar herramientas de IA integradas en sus entornos de desarrollo, registran un promedio de 0.6 cambios de aplicación por hora y destinan 78.5% de su tiempo activo a aplicaciones principales de codificación.
En contraste, los gerentes de operaciones, más propensos a utilizar herramientas de IA basadas en navegador, dedican 75.5% de su tiempo activo a sus aplicaciones principales. Su promedio es de 1.1 cambios por hora, pero esta cifra aumenta hasta 4.1 durante los periodos de alta coordinación.
Estos resultados sugieren que la arquitectura tecnológica también importa para conseguir mejoras de productividad. Incorporar IA en las herramientas que los colaboradores ya utilizan puede reducir fricciones y facilitar la continuidad de las tareas, mientras que sumar plataformas independientes puede introducir pasos adicionales.
Por ello, las empresas deben evaluar no solamente qué soluciones de inteligencia artificial adoptan, sino cómo se integran con sus sistemas, procesos y necesidades operativas. Una herramienta puede ser eficiente de manera individual y, sin embargo, complicar el flujo de trabajo cuando obliga a los empleados a alternar constantemente entre diferentes entornos digitales.
¿Por qué trabajar más rápido no significa necesariamente trabajar mejor?
Los resultados de ActivTrak ponen en evidencia una diferencia fundamental entre productividad y actividad laboral. La primera debería reflejar la capacidad de generar mejores resultados utilizando los recursos disponibles de manera eficiente; la segunda puede aumentar simplemente porque los colaboradores realizan más tareas o permanecen conectados durante más tiempo.
Esta distinción es especialmente importante cuando las empresas incorporan inteligencia artificial para automatizar actividades. Si una herramienta permite elaborar un informe en menos tiempo, por ejemplo, la organización puede aprovechar ese margen para reducir la carga de trabajo, mejorar la calidad del documento o asignar nuevas responsabilidades. El resultado dependerá de cómo se gestione la capacidad liberada.
Cuando la respuesta sistemática consiste en aumentar las tareas, acelerar los tiempos de entrega y elevar las expectativas de disponibilidad, la tecnología puede intensificar el ritmo laboral en lugar de aliviarlo. Gabriela Mauch, directora de Atención al Cliente y responsable del Laboratorio de Productividad de ActivTrak, sintetizó esta contradicción al señalar:
“La IA puede ayudar a los empleados a completar tareas más rápido, pero nuestra investigación demuestra que contribuye a jornadas laborales más largas, a un mayor cambio de aplicaciones y a sesiones de concentración más cortas”.
La ejecutiva también advirtió que el objetivo de los líderes no debería limitarse a fomentar el uso de estas herramientas, sino a conseguir mejoras cuantificables en productividad, eficiencia y desempeño empresarial.
Esta observación introduce una cuestión relevante para la gestión ESG: ¿quién recibe los beneficios de la automatización y quién absorbe sus costos? Si las organizaciones obtienen mayor capacidad operativa, pero los colaboradores deben responder a más tareas, extender sus jornadas y trabajar con interrupciones constantes, la transformación tecnológica podría estar distribuyendo sus beneficios de manera desigual.
¿Cómo pueden las empresas evitar que el uso de la IA afecte el bienestar de los colaboradores?
Si bien el estudio de ActivTrak no se enfoca en demostrar que la inteligencia artificial afecta el bienestar de los colaboradores, sí identifica patrones laborales que merecen atención: jornadas más largas, mayor fragmentación de la actividad y periodos de concentración más cortos. Si estas dinámicas se mantienen y se combinan con exigencias elevadas, pueden convertirse en factores de riesgo para el bienestar de los colaboradores.
Por ello, la adopción responsable de inteligencia artificial debe incluir medidas para evitar que las mejoras tecnológicas se traduzcan en una intensificación permanente del trabajo. Algunas acciones que pueden implementar las organizaciones son:
1. Medir la productividad por resultados, no por horas conectadas.
Las empresas deben revisar sus indicadores de desempeño para evitar que el tiempo frente a una pantalla o el volumen de tareas completadas se conviertan en los principales criterios de evaluación. La calidad, el cumplimiento de objetivos y el valor generado ofrecen una visión más completa de la productividad.
2. Evitar que el tiempo ahorrado se convierta automáticamente en más tareas.
Cuando la IA permite completar una actividad con mayor rapidez, los responsables de equipo deben evaluar cómo aprovechar ese tiempo. Puede destinarse a tareas estratégicas, capacitación, innovación o incluso a reducir la carga laboral, en lugar de utilizarse sistemáticamente para aumentar los objetivos individuales.
3. Establecer límites claros a la jornada laboral.
Las empresas necesitan políticas que respeten los horarios de trabajo y eviten que la facilidad para producir contenido, analizar información o responder solicitudes genere una expectativa de disponibilidad permanente. Desconectarse también debe formar parte de la cultura organizacional.
4. Diseñar flujos de trabajo que protejan la concentración.
La selección de herramientas debe considerar su facilidad de integración con los sistemas existentes. Asimismo, conviene reducir las interrupciones innecesarias, establecer periodos de concentración y revisar si la incorporación de nuevas plataformas realmente simplifica las actividades.
5. Capacitar a los colaboradores para utilizar la IA de manera estratégica.
No basta con proporcionar licencias o acceso a herramientas. Los empleados necesitan comprender sus capacidades, limitaciones y aplicaciones pertinentes para cada función. Una adopción acompañada de capacitación puede evitar que la tecnología se convierta en una fuente adicional de tareas y complejidad.
6. Incorporar indicadores de bienestar en las evaluaciones de IA.
Además de medir el ahorro de tiempo y los resultados económicos, las compañías deberían observar la evolución de las jornadas laborales, las horas extraordinarias, la carga de trabajo, las interrupciones y la percepción de los empleados. Estos indicadores permiten identificar oportunamente si la transformación tecnológica está deteriorando las condiciones laborales.
En este sentido, Recursos Humanos, las áreas de tecnología y los responsables de sostenibilidad deben trabajar conjuntamente. La transformación digital no puede evaluarse exclusivamente desde el retorno de inversión: también debe considerar sus consecuencias sobre las personas que hacen posible el funcionamiento de las organizaciones.
La productividad con IA también debe medirse por el bienestar laboral
Los hallazgos de ActivTrak muestran que incorporar inteligencia artificial no garantiza, por sí mismo, una reducción de las jornadas ni una mejora en la organización del trabajo. Aunque estas herramientas pueden acelerar actividades y facilitar determinados procesos, su utilización también coincide con jornadas más extensas, cambios frecuentes entre aplicaciones y periodos de concentración más breves. La diferencia está en cómo las empresas deciden integrar la tecnología y administrar las capacidades que esta genera.
Para los líderes empresariales, el reto consiste en evitar que la eficiencia se convierta en una justificación para exigir más trabajo con los mismos recursos humanos. El verdadero valor del uso de IA en el trabajo debería reflejarse tanto en los resultados comerciales como en una mejor distribución del tiempo, oportunidades de desarrollo profesional y condiciones laborales saludables. De lo contrario, las organizaciones podrían estar automatizando tareas sin transformar las dinámicas que generan sobrecarga.
La inteligencia artificial puede representar una oportunidad para construir entornos laborales más productivos, pero también exige revisar qué significa realmente ser eficiente. Si el progreso tecnológico se traduce en colaboradores que trabajan más horas, cambian constantemente de herramientas y disponen de menos tiempo para concentrarse, las ganancias empresariales tendrán un costo humano que no debería ignorarse. La pregunta para las compañías ya no es solamente cuánto trabajo puede hacer la IA, sino cuánto mejor puede trabajar una persona gracias a ella.
