Se suponía que la IA nos daría una semana de cuatro días. Dentro de las grandes tecnológicas, algunos empleados están registrando 90 horas en su lugar.

Puntos clave

• OpenAI instó a otras empresas a probar una semana laboral de cuatro días en 2024, pero un ex empleado le dijo a la BBC que la empresa nunca realizó ese experimento internamente.
• Los trabajadores de OpenAI y Anthropic describieron períodos de sprint, fases intensas de trabajo antes del lanzamiento de un producto, que pueden alcanzar 90 horas en una sola semana.
• Un estudio de la UC Berkeley que siguió a cientos de trabajadores durante ocho meses descubrió que las herramientas de IA hicieron que los empleados trabajaran más rápido, asumieran más tareas y extendieran el trabajo hasta más tarde en las noches.
• Los empleados de Meta dijeron que fueron "reclutados" en equipos de IA sin opción de elección, luego trabajaron noches y fines de semana de guardia.
• El CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha advertido que una IA más productiva podría causar pérdidas generalizadas de empleos en la economía más amplia.

El argumento ha sido consistente. Construir mejores herramientas de IA y los humanos trabajan menos. En 2021, un director de ingeniería de Google predijo que la IA entregaría una semana laboral de cuatro días para 2025. OpenAI fue más allá, instando formalmente a las empresas a probar esa semana más corta, sin reducción de salario, argumentando que la IA pronto manejaría suficiente trabajo humano para hacerlo posible.

Un ex empleado técnico de OpenAI, que se fue de la empresa el año pasado, le dijo a la BBC que OpenAI nunca realizó ese experimento. Lo que describieron en su lugar fueron semanas de 70 horas, sesiones de puesta al día los fines de semana, reuniones de crisis y evaluaciones de desempeño lo suficientemente duras como para que los colegas desaparecieran de la noche a la mañana.

"Entras el sábado o domingo solo para ponerte al día o asegurarte de que las cosas no estén rotas", dijo la persona.

¿Qué está sucediendo realmente dentro de estas empresas?

Los trabajadores de OpenAI, Anthropic y Meta dicen que la realidad son largas horas, no cortas. Los períodos de sprint, fases intensas de trabajo en las semanas anteriores al lanzamiento de un producto, pueden extenderse durante muchas semanas y superar las 90 horas en un período de siete días tanto en OpenAI como en Anthropic, según trabajadores que hablaron con la BBC. Ninguna empresa respondió a las solicitudes de comentarios.

En Meta, el personal describió haber sido "reclutado" en proyectos urgentes de IA este año sin mucha opción. Un empleado actual y otro anterior dijeron que el mensaje fue claro: cambiarse al equipo de IA o irse.

"No puedes decir que no", dijo el ex empleado. "O si lo haces, tienes que renunciar".

Meta luego suavizó esa política, pero muchos trabajadores ya habían sido reasignados cuando lo hizo. Un portavoz de Meta se negó a comentar.

¿Respalda la investigación algo de esto?

Sí, y va en contra de la promesa de semana más corta. Un estudio de la UC Berkeley que siguió a cientos de trabajadores en una empresa tecnológica estadounidense durante ocho meses descubrió que las herramientas de IA hicieron que los empleados trabajaran a un ritmo más rápido, asumieran una gama más amplia de tareas e impulsaran el trabajo más tarde en la noche. Las herramientas ahorraron tiempo en lugares específicos, pero ese tiempo se llenó nuevamente.

Neil Thompson, un erudito en innovación del Instituto Tecnológico de Massachusetts, explicó el patrón claramente. Incluso cuando la IA crea ahorros genuinos de tiempo, esos ahorros tienden a ser absorbidos por el trabajo de implementar las herramientas, verificar su salida y arreglar lo que se rompe.

"La gente asume que 20% menos trabajo significa semanas de cuatro días", dijo Thompson. "Pero surge trabajo nuevo".

Esa carga de verificación importa. Las herramientas de IA, incluidos los modelos de lenguaje grande (la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT y Claude), pueden producir resultados que suenan plausibles pero son incorrectos. Alguien todavía tiene que verificar el resultado.

¿Qué significa esto para las personas fuera de las grandes tecnológicas?

Para los trabajadores más allá de Silicon Valley, hay dos cosas que vale la pena observar. Primero, el CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha advertido públicamente que a medida que la IA se vuelve más capaz, es probable que se produzcan pérdidas de empleos más amplias en toda la economía. Segundo, Estados Unidos no tiene un límite legal en las horas de trabajo para adultos; el Reino Unido y Europa limitan la semana laboral a 48 horas incluyendo horas extras.

Amin Shali, ex ingeniero de Google, dejó la empresa en mayo después de que los proyectos de IA consumieran recursos de los que dependían otros sistemas internos, obligándolo a trabajar toda la noche cuando esos sistemas fallaban. Desde que se fue, dijo que su sueño y su salud han mejorado. Su conclusión: la fuerte dependencia de la IA en las grandes empresas "crea una cultura deficiente con presión excesiva en los ingenieros".

Preguntas comunes

¿Usar IA en el trabajo realmente ahorra tiempo?

A veces a corto plazo, pero la investigación sugiere que esos ahorros tienden a llenarse con nuevas tareas. El estudio de la UC Berkeley descubrió que los trabajadores que utilizan herramientas de IA asumieron cargas de trabajo más amplias y horas más largas, no más cortas.

¿Podrían las leyes limitar cuánto tiempo se obliga a trabajar a los trabajadores de IA?

En Estados Unidos, no hay ley federal que limite las horas de trabajo para adultos mayores de 16 años. Los trabajadores del Reino Unido y la UE tienen un límite legal de 48 horas semanales incluyendo horas extras, lo que les da al menos algún piso que los trabajadores estadounidenses actualmente no tienen.

¿Debería preocuparme de que la IA me quite mi trabajo?

Los antropólogos y economistas están genuinamente divididos. El CEO de Anthropic ha advertido sobre un desplazamiento laboral significativo a medida que las herramientas mejoran. Otros investigadores argumentan que tienden a aparecer nuevos tipos de trabajo. Lo que es claro es que este es un debate activo con verdaderas implicaciones, no una cuestión resuelta.