El agotamiento laboral en la era de la IA no nace de la resistencia al cambio, sino de corregir resultados mediocres. Sin apoyo, la ganancia de tiempo se pierde silenciosamente en las empresas.
Mucho se habla y se escribe de inteligencia artificial (IA), y también son muchos los profesionales que aseguran que su vida laboral ha cambiado gracias a ella. Incluso hay quien confiesa sin rubor que ya no podría prescindir de esta herramienta en su trabajo diario. Sin embargo, parece que todavía es una excepción. Los últimos datos demuestran que la promesa de la IA no ha calado en las organizaciones y, de momento, no nos hace tan productivos. El estudio de Workday, De los resultados a los beneficios: un marco práctico para el crecimiento impulsado por la IA, refleja que lo que ofrece la IA -ahorrar tiempo, automatizar tareas rutinarias y ayudar a los empleados a hacer más en menos tiempo- no lleva el mismo ritmo en las empresas. Aunque la mayoría avanza en este sentido, buena parte de ese valor se está perdiendo de forma silenciosa en el retrabajo y en resultados de baja calidad.
Esto quiere decir que las ganancias de productividad no se están traduciendo en los resultados de negocio que se perseguían. La inteligencia artificial ayuda a completar tareas más rápido, pero pocos la usan para mejorar la calidad de su trabajo o apoyar el juicio de alto valor. Sólo el 14% de los empleados logra consistentemente resultados netos positivos con la IA.
Trabajo y 'retrabajo'
¿Cuántas veces ha tenido que repasar, reinterpretar o repreguntar a la IA para llegar a su objetivo? Aproximadamente el 37% del tiempo que se ahorra se compensa por el retrabajo. Los profesionales participantes en la encuesta que ha realizado Workday para elaborar este informe -3.200, mitad líderes y mitad empleados- confiesan que pasan un tiempo significativo corrigiendo, aclarando o reescribiendo contenido generado por IA de baja calidad, creando esencialmente un impuesto de la IA sobre la productividad: por cada diez horas de eficiencia ganadas, pierden casi cuatro horas arreglando sus resultados, lo que supone un cómputo anual de semana y media.
Lastre productivo
Esta situación lleva sin remedio a un lastre de productividad. Del informe se desprende que la mayoría de los directivos están centrados en la eficiencia bruta, es decir, en cuánto tiempo ahorra la IA, sin ir más allá. La realidad es que casi el 40% de la productividad que prometen estas herramientas se pierde en el retrabajo, reduciendo el valor neto de la eficiencia. En España, los empleados suelen dedicar entre 30 minutos y una hora a la semana (42%) a aclarar, corregir o reescribir resultados de baja calidad generados por la inteligencia artificial.
Los usuarios más entusiastas de la IA suelen tener la mayor carga y, en busca de la eficiencia, dedican mucho tiempo a verificar y corregir los resultados. Los empleados de entre 25 y 34 años son los que más usan la IA, pero también los que más sufren el peso de las correcciones. No en vano, representan el 46% de quienes experimentan los niveles más altos de retrabajo.
Pese a todo, la mayoría de los empleados (hasta el 85%) reconoce que gana entre una y siete horas semanales gracias a la IA, una cifra que difiere por regiones: mientras Norteamérica reporta las ganancias de eficiencia inicial más altas (83%), los datos de Workday sugieren que, al no reinvertir tanto en formación como en EMEA -Europa, Oriente Medio y África-, el impuesto de retrabajo es mayor. En esta última región, al haber mayor inversión en habilidades, los empleados son más capaces de convertir el tiempo ahorrado en valor real en lugar de sólo en correcciones.
En resumen, aquellas organizaciones que reinvierten las ganancias de la IA en sus profesionales logran resultados más sólidos y de un valor sostenible que las que vuelven a invertir en tecnología.
La paradoja
Mientras que dos tercios de los líderes (66%) -68% en España- citan la capacitación en habilidades como una prioridad de inversión máxima, esa inversión no está llegando de manera consistente a los empleados más expuestos al retrabajo. Entre los que más usan la IA, sólo el 37% -53% en España- informa de un mayor acceso a la formación.
La brecha global es de casi 30 puntos entre la intención declarada y la experiencia vivida. Aunque esta diferencia en el caso de España es la mitad (15%) se puede concluir que las empresas esperan que muchos empleados produzcan resultados de mayor calidad con la IA sin la guía o el apoyo necesarios para hacerlo de manera eficiente.
El informe alerta sobre los esfuerzos mal dirigidos de las organizaciones en torno a la IA: invierten fuertemente en arreglos de trabajo flexibles e iniciativas de bienestar para reducir la fatiga, pero poco en las habilidades y en la claridad de roles que reducirían el retrabajo en su origen.
El resultado es una paradoja de retención: mientras que el 95% de estos empleados tiene la intención de permanecer en su puesto el próximo año, sólo el 56% dijo que elegiría de nuevo el mismo empleo. Los beneficios y la flexibilidad pueden mantener a los trabajadores en su puesto, pero el coste acumulado del retrabajo erosiona el compromiso a largo plazo. Los hallazgos de este informe sugieren que el agotamiento en la era de la IA se trata menos de la resistencia al cambio y más de la exposición sostenida a resultados de baja calidad sin un apoyo de la empresa.
Los rezagados
Ante esta paradoja, el informe detecta un diseño de roles rezagados. Casi nueve de cada diez organizaciones reconocen que menos de la mitad de sus roles se han actualizado para incluir habilidades relacionadas con la IA, que se ha superpuesto a roles que nunca se actualizaron para encajarla. El problema no es la inteligencia artificial sino la estructura: los empleados usan herramientas de 2025 en estructuras laborales de 2015.
En lugar de reducir el esfuerzo, a menudo este desajuste lo aumenta, ya que los trabajadores se quedan para conciliar una producción más rápida con expectativas inalteradas en torno a la precisión, el juicio y la responsabilidad. Menos del 25% de los roles cree que está preparado para la inteligencia artificial en organizaciones que luchan por lograr ganancias netas de productividad. Es más, el 54% de los usuarios tiene dificultades por que sus habilidades no han sido actualizadas.
La investigación concluye que los líderes tienen que realizar revisiones de roles en departamentos con alta fricción, actualizando las descripciones de los puestos para aclarar dónde se espera que la inteligencia artificial asista, dónde es esencial el juicio humano y cómo se mide el éxito.
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