La Inteligencia Artificial llegó a las empresas con la promesa de optimizar, automatizar y enfocarse en la meta, para cambiar la lógica de trabajar más por trabajar mejor, pero esto no siempre se ajusta a la realidad.
Según el Estudio Adopción de IA y Entel Digital + CENIA (2025), más del 60% de empresas grandes y pequeñas de Chile han incorporado esta herramienta en sus operaciones. Es positivo, pese a la brecha entre adopción, la cultura de la IA y la integración con el talento humano, más la malinterpretación de la promesa tecnológica que trae consigo.
«La automatización y la inteligencia artificial han cambiado la manera de pensar la productividad», explica Maite Moreno, directora del Máster en Recursos Humanos en EAE Business School. «Ya no implica hacer más en menos tiempo, sino preguntarnos qué valor se genera, con qué calidad y a qué coste humano».
Este cambio ha permitido que muchas tareas operativas o repetitivas dejen de depender de la intervención humana, liberando tiempo para actividades más estratégicas. Sin embargo, ese mismo avance ha elevado el estándar de lo que se espera de los profesionales. La esperanza con la llegada de la IA es que se logren más y mejores resultados en menos tiempo.
Esta nueva lógica está alimentando una tensión laboral. Se corre el riesgo de que la eficiencia se entienda de manera simplista y esto puede convertirse en una trampa, según advierte la experta de EAE Business School, pues en la búsqueda de esa eficiencia se puede producir mayor presión para los trabajadores. Si se interpreta como hacer más en menos tiempo sin ajustar expectativas, lo que ocurre es una intensificación del trabajo.
Con la tecnología se eliminan tareas innecesarias, pero no siempre lleva a reducir la carga, sino que termina redistribuyéndose, ocupando el tiempo liberado con nuevas responsabilidades y ahí es donde se genera una sobrecarga a expensas de la eficiencia.
A esto se suma la hiperconectividad, que ha difuminado los límites entre trabajo y descanso y ha sembrado la expectativa de la disponibilidad permanente, generando una sensación constante de que siempre se puede y se debe producir más.
«Tiene que haber límites claros para que la eficiencia operativa no lleve al desgaste humano», explica Maite Moreno. «En la búsqueda de la optimización, se puede impactar directamente en la motivación y la creatividad de los trabajadores, y esto mina el desempeño a largo plazo».
Las empresas tienen el desafío de adoptar la tecnología e integrar dentro de una cultura de trabajo sostenible, y para lograrlo deben revisar la redistribución del tiempo. Después de automatizar los procesos, es necesario decidir qué se hace con la capacidad que se libera.
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«Si ese tiempo se utiliza para mejorar la calidad del trabajo, innovar o incluso reducir la carga operativa, el impacto será muy positivo», señala la docente de EAE Business School. «Pero si simplemente se llena con más tareas, no hay una ganancia real».
Esto también implica replantear cómo se mide la productividad. Si bien el volumen de trabajo era el principal indicador, ahora el enfoque es distinto e insuficiente. Las empresas están empezando a priorizar métricas más integrales como el cumplimiento de objetivos, calidad de resultados, tiempos de entrega realistas y satisfacción del cliente. Y con ello, también los indicadores de bienestar.
«La productividad sostenible, donde la IA reduce las tareas de bajo valor y mejora procesos, implica pensar qué hacen las organizaciones con esa capacidad liberada», afirma. «O bien puede mejorarse la calidad del trabajo y, por ende, el bienestar del trabajador, o puede convertirse en una oportunidad para hacer más en menos tiempo. Es un debate más cultural que tecnológico».
Mientras algunas organizaciones están aprovechando estas herramientas para construir modelos más flexibles y equilibrados, otras están utilizando la narrativa de eficiencia para exigir más sin rediseñar realmente el trabajo y, como indica la vocera de EAE Business School, en la decisión que se tome sobre ambos caminos se define la sostenibilidad del modelo laboral que viene.
