{"id":9546,"date":"2026-06-18T10:42:27","date_gmt":"2026-06-18T13:42:27","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=9546"},"modified":"2026-06-18T10:42:27","modified_gmt":"2026-06-18T13:42:27","slug":"la-inteligencia-artificial-prometia-quitarnos-trabajo-pero-en-muchas-oficinas-ya-creo-una-nueva-tarea-invisible-vigilarla-todo-el-dia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=9546","title":{"rendered":"La inteligencia artificial promet\u00eda quitarnos trabajo, pero en muchas oficinas ya cre\u00f3 una nueva tarea invisible: vigilarla todo el d\u00eda"},"content":{"rendered":"
\n

La IA ahorra tiempo, pero no siempre lo elimina<\/h2>\n

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, la inteligencia artificial se instal\u00f3 en oficinas, empresas y equipos de trabajo con una promesa muy atractiva: hacer m\u00e1s en menos tiempo. Redactar correos, resumir documentos, preparar informes, ordenar ideas o buscar informaci\u00f3n son tareas que hoy pueden acelerarse con herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o asistentes integrados en plataformas corporativas.<\/p>\n

El problema es que ese ahorro no siempre se traduce en una mejora real de la productividad. Seg\u00fan el informe Work AI Index de Glean, muchos trabajadores sienten que la IA los ayuda, pero tambi\u00e9n reconocen que deben dedicar varias horas a la semana a hacer que funcione correctamente. Es decir, la herramienta acelera una parte del trabajo, pero crea otra capa de supervisi\u00f3n que antes no exist\u00eda.<\/p>\n

La imagen es bastante clara: es como contratar a un ayudante que promete ordenar tu agenda, responder mensajes y resumir reuniones, pero al que todos los d\u00edas hay que corregirle errores, repetirle instrucciones y revisar que no haya inventado informaci\u00f3n. Al final, el asistente trabaja, s\u00ed, pero tambi\u00e9n obliga a trabajar alrededor de \u00e9l.<\/p>\n

\"La
\u00a9 Magnific<\/figcaption><\/figure>\n

El nuevo trabajo invisible se llama \u201cbotsitting\u201d<\/h2>\n

Los autores del informe llaman a este fen\u00f3meno botsitting, una especie de \u201ccuidado de bots\u201d. El t\u00e9rmino describe todas esas tareas que aparecen cuando una persona usa IA en el trabajo: darle contexto, revisar sus respuestas, corregir errores, rehacer prompts, limpiar textos mal generados o comprobar si los datos que ofrece son reales.<\/p>\n

Ese trabajo suele ser agotador porque no siempre se ve. Desde afuera, parece que la IA resolvi\u00f3 una tarea en segundos. Pero detr\u00e1s puede haber varios intentos, ajustes, verificaciones y correcciones. La productividad, entonces, no desaparece ni aparece m\u00e1gicamente: se transforma. Una parte del tiempo que antes se usaba para producir ahora se usa para supervisar.<\/p>\n

El informe se\u00f1ala que los empleados pueden ahorrar alrededor de 11 horas semanales gracias a la automatizaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n gastan unas 6,4 horas por semana haciendo que la IA sea \u00fatil. La diferencia es importante porque muestra una brecha entre la sensaci\u00f3n individual de productividad y los resultados reales dentro de las organizaciones.<\/p>\n

\n

\ud83d\udc69\ud83c\udffb\u200d\ud83d\udcbb \ud83e\udd16 La paradoja del \u00abbotsitting\u00bb: cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agot\u00e1ndote m\u00e1s<\/p>\n

La inteligencia artificial en el trabajo promete jornadas m\u00e1s cortas y mayor productividad. Lo que est\u00e1 ocurriendo en realidad es bastante\u2026 pic.twitter.com\/aKSREKH2lv<\/a><\/p>\n

\u2014 Policar Bizar\u00a1 (@PolicarBizar) June 18, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

M\u00e1s herramientas no siempre significan mejores resultados<\/h2>\n

Otro problema es la cantidad de plataformas que se usan al mismo tiempo. Muchos trabajadores no dependen de una sola IA, sino de varias herramientas para completar una misma tarea. Una puede servir para redactar, otra para resumir, otra para buscar informaci\u00f3n y otra para revisar. El resultado es un salto constante entre aplicaciones, instrucciones y formatos.<\/p>\n

Ese cambio permanente de contexto tambi\u00e9n tiene un costo. Cada vez que una persona pasa de una herramienta a otra, debe rearmar el pedido, ajustar el tono, repetir datos y controlar si el nuevo sistema entendi\u00f3 lo mismo que el anterior. La IA, que supuestamente ven\u00eda a ordenar el caos digital, a veces termina sumando otra capa m\u00e1s a ese desorden.<\/p>\n

La consecuencia m\u00e1s preocupante aparece cuando los trabajadores se cansan de revisar. Despu\u00e9s de corregir durante horas, algunos empiezan a entregar contenido generado por IA sin verificarlo del todo. El informe llama a esto botshitting: trabajos producidos por IA que parecen correctos, pero que pueden incluir errores, datos inventados o conclusiones poco confiables.<\/p>\n

La lecci\u00f3n es clara: el problema no se resuelve simplemente usando m\u00e1s inteligencia artificial. Las empresas que mejor aprovechan estas herramientas no son necesariamente las que m\u00e1s las incorporan, sino las que crean procesos claros, datos accesibles, buenas instrucciones y criterios de revisi\u00f3n. La IA puede ahorrar tiempo, pero solo si alguien dise\u00f1a bien c\u00f3mo se usa.<\/p>\n

En el fondo, la gran promesa de la inteligencia artificial en el trabajo todav\u00eda est\u00e1 en construcci\u00f3n. No alcanza con instalar una herramienta y esperar que la productividad aparezca sola. Si cada empleado tiene que hacer de supervisor, editor y corrector de la m\u00e1quina, el ahorro existe, pero llega con una factura escondida. Y esa factura, por ahora, se paga en horas de trabajo invisible.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Fuente: Xataka.<\/p>\n<\/p><\/div>\n