Durante años, los avances tecnológicos estuvieron asociados a una promesa concreta: producir más en menos tiempo y, como consecuencia, trabajar menos. La inteligencia artificial volvió a instalar esa expectativa, pero Sam Altman, CEO de OpenAI, planteó que el aumento de productividad no necesariamente derivará en jornadas más cortas.
“De alguna manera, nunca vemos la promesa de la semana laboral de cuatro horas a gran escala en la sociedad. Y no espero que la IA cambie eso”, sostuvo Altman. Su argumento parte de una distinción central: que una herramienta permita completar una tarea más rápido no significa que el tiempo restante quede disponible para el trabajador. También puede utilizarse para incorporar nuevas tareas, aumentar la producción o asumir mayores responsabilidades.
Los primeros datos sobre el uso de IA en el ámbito laboral muestran que las ganancias de productividad ya son significativas en determinadas actividades. El AI Index 2026 de Stanford recopiló estudios que registraron mejoras de entre 14% y 15% en atención al cliente, de 26% en desarrollo de software y de hasta 50% en algunas tareas de marketing. Los resultados, sin embargo, varían según el tipo de trabajo y son mayores en actividades estructuradas, donde los resultados son más fáciles de medir.
La diferencia entre productividad y duración de la jornada es clave. Si una tarea que antes demandaba una hora puede resolverse en veinte minutos, el beneficio no necesariamente consiste en disponer de 40 minutos libres. Ese tiempo puede utilizarse para realizar otra actividad y elevar el volumen de trabajo del mismo día.
Más productividad, más tareas
Una investigación de la Universidad de California en Berkeley encontró indicios concretos de ese proceso. Durante ocho meses, los investigadores siguieron el funcionamiento de una compañía tecnológica estadounidense de unas 200 personas y realizaron más de 40 entrevistas para analizar cómo cambiaba el trabajo con la incorporación de herramientas de inteligencia artificial.
El estudio detectó que los empleados no solo completaban determinadas tareas con mayor rapidez. También podían asumir una mayor variedad de actividades y avanzar en trabajos que antes requerían más tiempo o conocimientos específicos. La ampliación de esas capacidades terminó modificando la organización cotidiana del trabajo.
Según los investigadores, la actividad laboral comenzó a extenderse a momentos que antes funcionaban como pausas o límites de la jornada, como el almuerzo, los minutos previos a una reunión o el final del día. También aumentó la cantidad de procesos desarrollados de manera simultánea.
El resultado fue una jornada más densa. Los trabajadores podían percibir que eran más productivos y, al mismo tiempo, experimentar una mayor carga mental y menos espacios de pausa. La incorporación de IA no había eliminado necesariamente trabajo: había aumentado la cantidad de tareas que podían resolverse dentro del mismo período.
El fenómeno es sencillo de observar en cualquier actividad. Si un informe que requería una hora ahora puede prepararse en veinte minutos, el tiempo restante puede utilizarse para elaborar otro informe, responder consultas, revisar información o iniciar una tarea que antes quedaba fuera de la agenda. La reducción del tiempo de una actividad no implica, por sí sola, una reducción del trabajo total.
La eficiencia puede aumentar el volumen de trabajo
La lógica se relaciona con la llamada paradoja de Jevons, un concepto económico que describe cómo una mejora en la eficiencia puede aumentar el consumo total de un recurso en lugar de reducirlo.
Aplicado al trabajo, el mecanismo es directo: cuanto más fácil resulta completar una tarea, mayor puede ser la cantidad de tareas que se realizan. La inteligencia artificial profundiza ese efecto porque no solo acelera procesos existentes, sino que amplía las actividades que una misma persona puede llevar adelante.
Un profesional puede analizar más información, producir distintas versiones de un contenido, responder más consultas, automatizar procesos o avanzar en proyectos que antes requerían más tiempo. La incorporación de esas capacidades modifica el volumen de trabajo posible, pero no establece qué parte de ese aumento terminará convertida en tiempo libre.
Los datos de Stanford también muestran que el impacto no es uniforme. Las mayores ganancias de productividad aparecen en determinadas tareas y disminuyen cuando el trabajo exige mayores niveles de razonamiento, criterio o juicio. La IA, por lo tanto, no está transformando todas las ocupaciones de la misma manera ni reemplazando de forma automática el componente humano.
El cambio también afecta la relación entre productividad y expectativas. Cuando una empresa dispone de herramientas que permiten hacer más con los mismos recursos, puede utilizar esa mejora para reducir horas de trabajo o para elevar sus objetivos. La tecnología ofrece ambas posibilidades.
Ahí aparece uno de los puntos centrales del planteo de Altman. Una sociedad no utiliza automáticamente una ganancia de eficiencia para descansar más. También puede emplearla para producir más, competir en mejores condiciones o ampliar la cantidad de objetivos que considera posibles.
El tiempo que libera la IA todavía está en disputa
La promesa de una jornada laboral más corta depende, entonces, de algo que excede las capacidades de la tecnología. La IA puede reducir drásticamente el tiempo necesario para determinadas tareas, pero transformar ese ahorro en descanso requiere una decisión sobre cómo distribuir la productividad adicional.
Una empresa puede utilizar una mejora de eficiencia para producir lo mismo con menos horas. También puede mantener la jornada y aumentar la cantidad de trabajo. Entre ambos extremos existe una amplia variedad de escenarios, que dependerán del sector, del tipo de actividad y de la relación entre trabajadores y empleadores.
Por eso, el debate sobre la IA y el empleo no se limita a cuántos puestos de trabajo podrán automatizarse. También involucra una cuestión menos visible y, posiblemente, más inmediata: qué ocurre con el tiempo que la tecnología permite ahorrar.
Ese tiempo puede convertirse en descanso, en una jornada más corta o en nuevas tareas. La inteligencia artificial puede decidir cuánto tarda un trabajo. La forma en que se utilice esa ganancia de productividad determinará cuánto tiempo seguirá ocupando.
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