La inteligencia artificial prometió devolver tiempo a las empresas, pero su uso cotidiano abrió un gasto difícil de detectar en los balances. Parte de los empleados ahorra horas con estas herramientas, aunque luego dedica buena parte de esa ventaja a corregir errores y aportar información adicional. El costo se manifiesta en una menor productividad e incluso en trabajo duplicado.
Un estudio de Boston Consulting Group reveló que el 42% de los empleados que usan IA con frecuencia ahorra al menos una jornada laboral por semana. El 66% recibe poca orientación o ninguna sobre el destino de ese tiempo. Otro informe calculó que los trabajadores pierden 6,4 horas semanales en el mantenimiento de sistemas de IA.
La diferencia entre el ahorro prometido y el resultado real inquieta a los líderes porque la compra de herramientas resuelve apenas una parte de la adopción. Las empresas necesitan reglas de uso, objetivos concretos y criterios para evaluar los resultados. Cuando ese esquema falta, la tecnología traslada tareas en lugar de eliminarlas y deja a los equipos ante decisiones que antes correspondían a sus responsables.
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El ahorro de tiempo que las empresas todavía no capitalizan
BCG consultó a más de 11.000 empleados de distintos países y detectó una señal. Más de la mitad de quienes recuperaron horas gracias a la IA no las destinaron a iniciativas estratégicas. Las organizaciones suelen vincular la automatización con una mayor capacidad para analizar negocios, mejorar procesos o desarrollar nuevos proyectos. Esa expectativa requiere indicaciones precisas sobre prioridades y responsabilidades.
El tiempo liberado carece de valor económico cuando cada empleado decide por su cuenta cómo utilizarlo. La empresa necesita definir qué tareas desaparecen, cuáles cambian y qué actividades reciben mayor atención. También debe establecer cómo medirá la productividad tras la incorporación de estas herramientas. Sin esa guía, el ahorro individual queda disperso y resulta difícil traducirlo en mejores resultados para el negocio.
El problema también afecta la percepción interna. Employment Hero encuestó a 8.800 personas en Australia, Nueva Zelanda, Reino Unido y Canadá. El 60% consideró que sus empleadores observaban la IA de forma favorable. Entre quienes la utilizaban, el 42% señaló que su uso les parecía una trampa. La falta de reglas claras alimentó dudas sobre la legitimidad de los resultados y el reconocimiento del trabajo realizado.
El mismo estudio mostró que el 63% de los empleados sintió que la IA sumó tareas vinculadas con la revisión de respuestas. El dato evidenció una brecha entre las expectativas de las compañías y la experiencia diaria de sus equipos. A la vez, el 31% de las empresas definió las habilidades en IA como el principal atributo para contratar perfiles iniciales. Esa demanda pierde fuerza cuando el personal actual carece de capacitación adecuada.
El cuidado de los bots suma una nueva carga laboral
El Work AI Institute de Glean, tras consultar a 6.000 trabajadores digitales de Estados Unidos, el Reino Unido y Australia, estimó que cada empleado pierde 6,4 horas por semana en tareas asociadas al cuidado de los bots. Ese trabajo incluye aportar contexto, controlar las respuestas, corregir fallas y ordenar los materiales antes de completar la entrega.
El 82% de los empleados que utilizan IA en más de la mitad de sus tareas admitió haber entregado trabajos que no comprendía por completo, que no verificó o cuya precisión no pudo asegurar. El dato plantea riesgos para la calidad y la toma de decisiones en una empresa.
Una implementación sin controles puede acelerar la aparición de errores y ampliar su alcance. Los líderes necesitan identificar en qué tareas la IA reduce tiempos y en cuáles añade pasos. La capacitación requiere casos reales del negocio y criterios uniformes para validar la información.
El modelo de conectar una herramienta y esperar resultados inmediatos mostró límites concretos. El costo oculto de la IA surge cuando las empresas pagan por ahorrar tiempo y luego destinan horas adicionales a controlar aquello que la herramienta produjo.
