La paradoja de la productividad: por qué las herramientas de IA están haciendo más lentos a los trabajadores

La crisis de agotamiento y el impulso a la productividad

En el último año, el 81% de los altos ejecutivos aumentaron las exigencias a sus empleados, pidiéndoles que hagan más con la ayuda de la IA, amplíen sus habilidades y trabajen más horas. El resultado, según una nueva encuesta del Upwork Research Institute, es que el 71% de los empleados a tiempo completo ahora reportan estar agotados, y el 65% dice que lucha por mantenerse al día con las expectativas de productividad de su empleador. Los trabajadores de la Generación Z son los más afectados, con un 83% agotados, seguidos por el 73% de los millennials.

La investigación, realizada en abril y mayo de 2024, encuestó a 2.500 trabajadores en EE. UU., Reino Unido, Australia y Canadá, incluidos altos ejecutivos, empleados a tiempo completo y autónomos. Pinta el panorama de una fuerza laboral al límite, incluso mientras los líderes impulsan una mayor eficiencia mediante la adopción de IA.

La paradoja de la productividad de la IA

Los ejecutivos son abrumadoramente optimistas sobre la IA. El 96% de los altos ejecutivos espera que las herramientas de IA aumenten la productividad general de su empresa. Ya el 39% de las empresas exige el uso de IA, y otro 46% lo fomenta. Pero la realidad sobre el terreno es marcadamente diferente.

Entre los empleados que usan IA, el 77% dice que las herramientas realmente han disminuido su productividad y han aumentado su carga de trabajo. Reportan dedicar más tiempo a revisar contenido generado por IA (39%), aprender a usar las herramientas (23%) y simplemente se les pide que hagan más trabajo (21%). El 47% de los trabajadores dice que no tiene idea de cómo lograr las ganancias de productividad que esperan sus empleadores.

No es la primera vez que una tecnología prometedora no logra generar retornos inmediatos de productividad. El estudio se refiere a la 'paradoja de la productividad' observada por economistas como Robert Solow, quien famosamente comentó: 'Se puede ver la era de las computadoras en todas partes excepto en las estadísticas de productividad'. La IA generativa podría estar repitiendo ese patrón.

La brecha de percepción del liderazgo

La encuesta expone una gran brecha entre cómo los líderes ven sus organizaciones y cómo las experimentan los empleados. Mientras que el 84% de los altos ejecutivos dice que sus empresas valoran el bienestar de los empleados por encima de la productividad, solo el 60% de los empleados a tiempo completo está de acuerdo. Los líderes también sobreestiman la preparación de su fuerza laboral para la IA: el 37% dice que sus empleados tienen habilidades 'altas' con herramientas de IA, pero solo el 17% de los empleados reporta ese nivel de comodidad.

Solo el 26% de las empresas tiene programas de formación en IA, y apenas el 13% reporta una estrategia de IA bien implementada. La mayor parte del uso de IA surge de abajo hacia arriba, con los trabajadores liderando la carga. Pero cuando el liderazgo impulsa la adopción desde arriba sin cambiar los flujos de trabajo, se crea lo que los investigadores llaman 'tensión de productividad'.

Por qué exigir IA resulta contraproducente

Exigir el uso de IA sin el apoyo adecuado parece empeorar el agotamiento. Los trabajadores cuyas empresas requieren IA tienen más probabilidades de sentirse abrumados: el 40% dice que su empresa les está pidiendo demasiado en cuanto a IA. El estudio encuentra que los empleados que perciben que su empresa valora la productividad por encima del bienestar tienen más probabilidades de sentirse abrumados por su carga de trabajo (73% frente a 56%).

Casi la mitad de los trabajadores que usan IA dicen que no tienen idea de cómo lograr las ganancias de productividad esperadas. La combinación de imposiciones desde arriba y expectativas poco claras crea un ciclo donde la IA se convierte en otra tarea más que en una herramienta para la eficiencia.

Caminos hacia el equilibrio: autónomos y métricas co-creadas

La investigación propone tres pasos para los líderes que quieran romper el ciclo. Primero, aprovechar el talento no tradicional. Casi la mitad de los autónomos (48%) dice tener habilidades en IA, en comparación con muchos menos empleados a tiempo completo. Los altos ejecutivos que contratan autónomos para proyectos de IA reportan al menos duplicar la agilidad organizacional, la innovación y la eficiencia. El 80% de los líderes que usan talento autónomo dice que es esencial para su negocio.

Segundo, co-crear medidas de productividad. El 54% de los empleados dice que su empresa no tiene una imagen precisa de su productividad, y el 74% cree que el enfoque necesita una revisión. Cuando los trabajadores tienen voz en cómo se les evalúa, tanto la satisfacción como la productividad aumentan. El estudio reporta que el 81% de los empleados estaría más satisfecho y el 76% sería más productivo si tuviera más participación.

Tercero, desarrollar fluidez en el lenguaje de las habilidades. Solo el 40% de los ejecutivos afirma tener un alto conocimiento de las habilidades de IA en su fuerza laboral. Sin ese mapa, las iniciativas de IA vuelan a ciegas. El estudio sostiene que los enfoques basados en habilidades, en lugar de los basados en títulos de trabajo, son esenciales para una implementación efectiva de la IA.

El estudio de Upwork sugiere que el camino hacia la productividad impulsada por la IA no pasa por las imposiciones y la presión desde arriba, sino por repensar cómo se organiza el trabajo. Como dice la investigación: 'Hacer más con menos, ignorar grupos de talento alternativos y aferrarse a la medición de productividad de arriba abajo simplemente no funcionará en la era de la IA'.