La paradoja del “botsitting”: cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agotándote más

La paradoja del “botsitting”: cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agotándote más

Imagina que contratas a alguien para que te ayude a gestionar tu correo. Como es lógico, la primera semana tienes que explicarle cómo te gusta que filtre los mensajes y te comunique lo más urgente. La segunda semana, corriges los errores que va cometiendo y, para la tercera semana, le tienes que volver a explicar lo que ya le enseñaste la primera semana porque olvidó las instrucciones. A final de mes, tienes un ayudante, pero tardas más que antes porque no solo tienes que estar pendiente de lo que hace, sino que además tienes que gestionarte tú el correo.

Eso es, en esencia, lo que está pasando ahora mismo con la IA en el trabajo, según se recoge en el informe Work AI Index del instituto de Glean, realizado por investigadores de las universidades de Stanford, Berkeley y Notre Dame. Según sus conclusiones, los empleados dedican una media de 6,4 horas a la semana a hacer que la IA funcione. Casi un día de trabajo perdido cada semana.

El tiempo no se ahorra, se transforma. El 87% de los trabajadores que participaron en el estudio reconocen que utilizan IA en el trabajo. De estos, el 75% afirma que la IA les hace más productivos, ahorrándoles aproximadamente 11 horas semanales solo con la automatización. Sin embargo, solo el 13% de las empresas aseguran obtener un incremento real de la productividad. La brecha entre lo que percibe el individuo y lo que recogen los resultados de las empresas es enorme, y el informe tiene una explicación: esas horas no desaparecen, solo se redirigen hacia una nueva capa de trabajo que nadie estaba teniendo en cuenta.

Los autores han llamado a esta nueva tarea “botsitting” (un juego de palabras que viene a traducirse como “cuidado de bots”) que consiste en poco menos de hacer de “canguro de la IA” para darle contexto a la herramienta, revisar los errores en los resultados que genera, relanzar los prompts que no van bien y limpiar los resultados que parecen correctos, pero en realidad están llenos de datos inventados o alucinaciones. Tal y como describe Rebecca Hinds, directora del Work AI Institute, esta tutela es “a menudo un trabajo tedioso y agotador”, que nadie mide ni recompensa, por lo que el tiempo que la IA ahorra, termina siendo un préstamo que hay que devolver unas horas más tarde.

Demasiadas herramientas y cambios de contexto. Los investigadores destacan que parte de ese exceso de tiempo que se emplea en el uso de la IA no solo viene de la revisión de sus resultados sino de cómo se usa cada herramienta. El 77% de los encuestados usa varias herramientas de IA cada semana, y un tercio de los participantes combina cuatro o más. Cada salto de una app a otra tiene un coste de tiempo que rara vez se contabiliza, pero que implica, repetir las mismas instrucciones o reescribir el prompt en otro sistema porque el modelo anterior no entregó el resultado que se esperaba.

Casi la mitad de los trabajadores (46,5%) tiene que saltar entre dos o más herramientas de IA para completar una sola tarea. Los investigadores lo llaman “toggle tax”, el impuesto cognitivo de cambiar constantemente de contexto. Harvard Business Review ya calculó el coste cognitivo que supone el cambio de aplicaciones y la consultora McKinsey calculaba que los trabajadores pierden un promedio de casi dos horas al día buscando información entre herramientas, bandejas de entrada y chats. La IA puede ser una herramienta poderosa, pero también puede crear una carga de trabajo adicional que no se había considerado.