La idea de que la inteligencia artificial “libera tiempo” está chocando con una realidad menos cómoda: en varios entornos, la IA aumenta el trabajo en lugar de reducirlo. Un estudio de investigadores de UC Berkeley Haas, realizado en una empresa tecnológica estadounidense de cerca de 200 empleados, describe que la adopción de herramientas de IA generativa se tradujo en un ritmo más rápido, un alcance de tareas más amplio y más horas de trabajo durante el día, incluso sin que la compañía lo exigiera, según un reporte de Business Insider sobre el estudio de Berkeley Haas.
La señal es consistente con otro diagnóstico que viene creciendo en oficinas y equipos híbridos: la “deuda digital” y las interrupciones permanentes ya empujan jornadas extendidas. Microsoft, por ejemplo, reporta que los usuarios de Microsoft 365 son interrumpidos en promedio cada dos minutos por reuniones, correos o notificaciones, además de un aumento interanual de 16% en reuniones después de las 20:00, de acuerdo con el informe de Microsoft sobre la “jornada laboral infinita”.
Qué observó el estudio en una empresa de 200 personas
El caso analizado por los investigadores de Berkeley Haas se centra en un punto clave: la empresa no impuso el uso de IA. Aun así, con acceso a herramientas comerciales, los trabajadores ampliaron lo que hacían dentro del día y empujaron la jornada hacia más momentos “entre” actividades (pausas, tramos cortos antes o después de reuniones), según lo descrito en el reporte de Business Insider.
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En términos prácticos, el estudio describe tres cambios de conducta dentro del trabajo:
Más multitarea y gestión simultánea de flujos (trabajo humano + IA en paralelo).
Expansión del alcance: personas tomando tareas fuera de su rol habitual porque “ahora se puede”.
Extensión de horarios: más tramos de trabajo repartidos en el día.
Por qué la IA puede terminar agregando tareas (y no restándolas)
Lo que el estudio plantea es que la IA baja el costo de “empezar” tareas: prototipar, redactar, programar, resumir o preparar material. El efecto inmediato es que se abren más frentes y se agregan iteraciones, y eso cambia el volumen total de trabajo que entra al día, según el mismo reporte de Business Insider.
A esto se suma un segundo fenómeno: la verificación. Cuando una parte del output proviene de IA, parte del tiempo se desplaza desde “hacer” a “revisar y corregir”, especialmente cuando tareas o entregables pasan entre equipos.
El telón de fondo: interrupciones cada 2 minutos y una jornada que se estira
Aunque el debate público se concentra en “productividad”, la sobrecarga diaria tiene un componente estructural: comunicación fragmentada, coordinación en tiempo real y trabajo distribuido.
Microsoft sostiene que, en promedio, los empleados usuarios de Microsoft 365 enfrentan interrupciones cada dos minutos por reuniones, correos o notificaciones, y que 57% de las reuniones son llamadas ad hoc sin invitación en calendario, además del alza de reuniones nocturnas, según su reporte sobre la jornada laboral infinita.
Ese contexto importa porque la IA no opera en el vacío: suele insertarse en calendarios saturados y canales que ya empujan a responder rápido y a mantener múltiples hilos activos.
Más output por hora: el incentivo que puede presionar la carga
Parte de la tensión nace de un hecho medible: en algunos trabajos, la IA sí eleva la producción por hora. Un ejemplo clásico es un experimento a escala en atención al cliente: el NBER estudió la introducción escalonada de un asistente conversacional de IA en 5.179 agentes y reportó un aumento promedio de 14% en productividad (issues resueltos por hora), con un salto de 34% para trabajadores novatos o de menor experiencia, según el working paper del NBER sobre IA generativa en atención al cliente.
Ese tipo de resultados suele empujar nuevas expectativas internas: si el output por hora sube, la organización tiende a reorganizar metas, tiempos y volumen de entregables.
Implicancias para Chile: minería, perfiles híbridos y presión sobre roles de entrada
En Chile, el debate sobre IA y empleo se cruza con automatización, formación y rediseño de roles. En minería, el cambio es especialmente visible porque la IA suele llegar como capa de analítica, control remoto, monitoreo, mantenimiento predictivo y optimización, lo que desplaza tareas desde lo manual hacia supervisión e interpretación. Ese movimiento ya fue descrito en cómo la IA está cambiando el trabajo humano en la minería chilena y en aplicaciones y desafíos de la inteligencia artificial en la industria minera.
A la vez, la presión suele concentrarse en roles junior y tareas estructuradas, tema que también aparece en un análisis sobre empleos expuestos a IA en 2026 y en un análisis sobre riesgo de automatización del empleo en Chile.
Señales operativas de “más trabajo” con IA dentro de un equipo
En la práctica, el aumento de carga suele notarse antes en métricas de operación que en reportes formales. Algunas señales típicas que describen los estudios y mediciones citadas:
Más entregables por semana sin ajuste de dotación o priorización.
Más ciclos de revisión/corrección por outputs generados con IA.
Más trabajo en ventanas pequeñas (antes de reuniones, durante pausas, después de horario).
Más fragmentación del día por interrupciones y coordinación en tiempo real, como las descritas por Microsoft.
Más trabajo “fuera de rol” porque ahora ciertas tareas son más accesibles con IA, como describe el estudio reportado por Business Insider.
