La ventaja duró muy poco

Cuando en 2023 llegó ChatGPT lo incorporé inmediatamente a lo que hacía en mi trabajo, y fue fantástico. Y ojo, que estamos hablando de los principios, cuando todavía iba la cosa por el GPT-4. Da igual: me iba genial. Hacía una cantidad de trabajo enorme y de calidad en poco tiempo, y además sin estrés, sin ansiedad. Entregaba antes y mejor. Todo bien.

Pues eso duró poquísimo. Ahora es una herramienta más, como el Word, el Excel, el PowerPoint. Entras en una empresa, te dan tu portátil, tu bolígrafo, tu libreta y tu licencia de Claude, o de Gemini, o de Copilot, o de lo que sea. Y ya está. Es infraestructura.

Y aquí viene lo que quería contar: ahora hay más estres que antes de 2023. Se exige mucho más, porque ya no vale con la experiencia ni los conocimientos adquiridos. Ahora la incertidumbre es mayor, porque exigen cosas que superan el alcance de los conocimientos y de la experiencia del trabajador. Ahora con estas herramientas cualquiera es experto en cualquier cosa.

Aruna Ranganathan y Xingqi Maggie Ye, de Berkeley, publicaron en febrero de 2026 en Harvard Business Review un estudio etnográfico: ocho meses observando a unos 200 empleados de una tecnológica después de meter IA generativa. Conclusión: la gente trabajaba más rápido, sí, pero asumía una gama más amplia de tareas y alargaba la jornada. Y muchas veces sin que nadie se lo pidiera. Las autoras hablan de carga cognitiva y de una sensación de malabarismo constante, con más presión que antes de usar IA.

En septiembre de 2025 BetterUp Labs y el Social Media Lab de Stanford le pusieron nombre al trabajo que parece pulido, que tiene buenos titulares y buen estructura, pero que traslada el esfuerzo al que lo recibe: descifrarlo, comprobarlo, corregirlo o rehacerlo. En su encuesta a 1.150 trabajadores estadounidenses, el 40% había recibido algo así en el último mes, y cada caso costaba de media casi dos horas resolverlo. Los mismos autores volvieron en enero de 2026 con la explicación: esto no es mal uso individual, es síntoma de tensión organizativa. Mandatos vagos de "usad IA" sin formación ni criterio, y equipos sobrecargados. Y en junio de 2026, Matthias Holweg (Oxford) y Thomas Davenport (Babson) subieron un escalón más: cuando esto se encadena a lo largo de un proceso, lo que se degrada es el conocimiento de la organización entera. Lo llaman knowledge decay.

O sea, que el problema no es el empleado que copia y pega. Es el sistema entero.

La ganancia de productividad casi nunca se la queda quien la produce. Pasó con el correo electrónico, con la hoja de cálculo, con el móvil de empresa. Vas más rápido y el sistema, en vez de devolverte el tiempo, sube el listón. El riesgo de la organización (que ha decidido que ahora todos somos expertos en todo) lo asumimos nosotros, personalmente, con nuestro nombre en el entregable.

Referencias

La intensificación del trabajo Ranganathan, A. y Ye, X. M. (9 de febrero de 2026). AI Doesn't Reduce Work—It Intensifies It. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it Etnografía de ocho meses (abril–diciembre de 2025) con unos 200 empleados de una empresa tecnológica estadounidense, Berkeley Haas School of Business.

El workslop Niederhoffer, K., Rosen Kellerman, G., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K. y Hancock, J. T. (22 de septiembre de 2025). AI-Generated "Workslop" Is Destroying Productivity. Harvard Business Review. https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity Encuesta de BetterUp Labs y el Stanford Social Media Lab a 1.150 trabajadores de oficina en EE. UU. (agosto–septiembre de 2025).

Niederhoffer, K., Robichaux, A. y Hancock, J. T. (enero de 2026). Why People Create AI "Workslop"—and How to Stop It. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/01/why-people-create-ai-workslop-and-how-to-stop-it

Holweg, M. y Davenport, T. H. (16 de junio de 2026). Don't Let AI Slop Muck Up Your Company's Processes. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/06/dont-let-ai-slop-muck-up-your-companys-processes