Enrique Dans

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «La IA no viene a liberarte: viene a intensificar tu jornada (y a convertirte en su profesor)» (pdf), y trata sobre una de esas verdades incómodas que el marketing tecnológico prefiere no mirar de frente: la promesa de que la inteligencia artificial «nos quitará trabajo» está derivando, en demasiados casos, en exactamente lo contrario. La dinámica que empieza a verse en empresas reales no es la de jornadas más cortas y tareas más humanas, sino la de una intensificación progresiva del ritmo, el alcance y la disponibilidad esperada, un auténtico overclocking, hasta convertir la productividad en una nueva línea base de exigencia.

La idea no es solo una intuición. Harvard Business Review acaba de publicar un artículo muy directo, «AI doesn’t reduce work—it intensifies it«, que resume un patrón cada vez más reconocible: cuando se introduce inteligencia artificial, las personas tienden a trabajar más deprisa, asumir más tareas y extender el trabajo a más horas del día, muchas veces sin que nadie se lo pida explícitamente. El incentivo es sutil: si puedes hacer más, se espera que hagas más. Y si haces más, esa cifra pasa a convertirse en el estándar.

Esa intensificación se mezcla con otra capa menos visible, pero igual de corrosiva: la ansiedad. The Guardian ha lanzado una serie de reportajes, Reworked, precisamente para poner el foco en cómo la inteligencia artificial está alterando trabajo y poder, y no desde el punto de vista de los directivos que la venden, sino desde el de las personas que la sufren o la incorporan para sobrevivir a la presión. El arranque de la serie, «AI’s workplace revolution is here – and anxiety is rising with it«, es especialmente útil para entender por qué esta transformación no se vive como liberación, sino como incertidumbre. Otro de los capítulos, «How the anxiety over AI could fuel a new workers’ movement«, conecta esa inquietud con algo políticamente relevante: cuando el poder en el trabajo se erosiona y las reglas las fija quien controla la tecnología, la reacción social no tarda en aparecer.

Esa percepción no es marginal. Un estudio del Pew Research Center sobre trabajadores en Estados Unidos muestra que una parte significativa se siente preocupada por cómo se usará la inteligencia artificial en el trabajo y por su impacto en oportunidades futuras. No es difícil trasladar esa sensación a Europa, aunque aquí la conversación vaya más lenta: el miedo no es solo «me van a sustituir», sino «me van a medir», «me van a exigir lo imposible» o «me van a convertir en un engranaje de un sistema que no controlo».

En esa misma línea, el debate serio sobre empleo con inteligencia artificial lleva tiempo insistiendo en que el impacto dominante puede ser de «aumentación» más que de automatización total, pero que eso no significa necesariamente mejora de condiciones. El Working Paper de la OIT, «Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality«, es una buena referencia para situar la cuestión donde debe estar: no solo cuántos empleos desaparecen, sino qué ocurre con la calidad del trabajo, el contenido de las tareas y el reparto del valor generado.

A todo esto se añade un fenómeno que en muchas empresas crece más deprisa que cualquier despliegue oficial: la shadow AI. Empleados que, por presión de tiempo o por falta de herramientas internas, acaban utilizando servicios no autorizados, pegando fragmentos de documentos, correos, código o datos sensibles en sistemas externos. KPMG lo documenta en su informe «Shadow AI is already here: Take control, reduce risk, and unleash innovation«, y lo que describe no es una anécdota, sino un patrón organizativo: la innovación se cuela por la puerta de atrás cuando la gobernanza llega tarde. El resultado es evidente: riesgos de seguridad, riesgos regulatorios y, sobre todo, una brecha entre lo que la empresa cree que está pasando y lo que realmente está pasando.

Y entonces aparece la parte más explosiva del asunto, la que discutimos poco: no solo se usa inteligencia artificial, se la entrena. Mucha gente ya está construyendo «su» asistente con materiales generados dentro de la empresa: documentación interna, procesos, plantillas, repositorios, conocimiento tácito convertido en texto. Eso abre una pregunta de propiedad y control que no se resuelve con un eslogan: ¿de quién es ese conocimiento cuando se convierte en un chatbot? Europa lleva años protegiendo el know-how y la información no divulgada a través de la Directiva de secretos comerciales, pero el reto práctico está en otra parte: ¿cómo se evita que la «destilación» de conocimiento organizativo acabe en servicios externos, en modelos mal gobernados o en activos que nadie sabe realmente quién controla?

En este punto, conviene distinguir entre lo que algunas plataformas prometen y lo que muchas empresas hacen sin darse cuenta. Hay proveedores que establecen compromisos explícitos de uso de datos en sus ofertas empresariales, por ejemplo OpenAI en su página de privacidad para entornos corporativos, pero la shadow AI precisamente vive fuera de esos cauces: nace cuando el empleado usa una cuenta personal, una herramienta gratuita o una integración improvisada. Por eso el problema no se arregla con un documento de compliance, sino con gobernanza real, herramientas internas útiles y, sobre todo, con un replanteamiento del incentivo: si la inteligencia artificial aumenta productividad, la cuestión política dentro de la empresa es quién captura ese excedente, en forma de beneficios, o en forma de tiempo y bienestar.

Para cerrar el círculo, lo que estamos viendo exige que la conversación salga del binomio «despidos sí / despidos no». La inteligencia artificial está redefiniendo el contrato psicológico del trabajo, el reparto del poder dentro de la organización y la frontera entre lo que el trabajador hace y lo que el trabajador enseña a hacer. Si no introducimos deliberadamente reglas y límites, y no hablo solo de guías, sino de decisiones de gestión, la promesa de liberación se convertirá en lo que tantas veces ha sido el aumento de productividad en la historia: más presión, más desigualdad y menos capacidad de negociación. Y eso, en un contexto europeo y español con baja productividad estructural, envejecimiento demográfico y tensiones distributivas, no es solo un tema tecnológico. Es agenda política.