Las promesas de la inteligencia artificial sobre la reducción de horas laborales chocan con la realidad de largas jornadas

Desde hace años, los líderes de empresas que invierten miles de millones de dólares anuales en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial han sostenido que, en última instancia, esta tecnología permitirá a las personas dedicar menos horas al trabajo. Hace cuatro años, un director de ingeniería de Google auguró que la IA facilitaría una semana laboral de cuatro días para 2025. A principios de este año, OpenAI decidió aceptar el reto, instando formalmente a las empresas a comenzar a ensayar una semana laboral de cuatro días (sin alteraciones salariales), argumentando que la IA acelerará de tal manera el trabajo humano que es imprescindible que el mundo empresarial se adapte. Sin embargo, un antiguo empleado técnico de OpenAI, que dejó la firma el año anterior, comentó que durante su estancia en la empresa nunca se implementó la prueba de la semana laboral de cuatro días que sugerían a otros. En su lugar, describió una cultura laboral que a menudo resultaba agotadora, marcada por constantes ‘reuniones de crisis’, trabajo en fines de semana y evaluaciones de desempeño ‘implacables’ que podían llevar a despidos repentinos de colegas. ‘Uno acude el sábado o domingo solo para ponerse al día o asegurarse de que nada esté mal’, afirmó. Otras compañías también han defendido la idea de que la inteligencia artificial reducirá la cantidad de horas que las personas deben trabajar, para bien o para mal. Anthropic, por ejemplo, ha presumido de que su herramienta de codificación y chatbot, Claude, es capaz de operar de manera autónoma durante siete horas sin descanso, lo que equivale prácticamente a una jornada laboral completa. Mark Zuckerberg, de Meta, indicó que la empresa se encuentra en un momento en el que ‘la IA comienza a transformar drásticamente nuestra forma de trabajar’, sosteniendo que estas herramientas permiten a un número mucho menor de empleados realizar mucho más de lo que anteriormente habrían podido lograr. No obstante, Meta ha despedido desde entonces a uno de cada diez empleados, y Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, ha advertido que, a medida que las herramientas de IA se vuelvan inevitablemente más productivas, esto podría implicar una mayor pérdida de empleos. Los trabajadores de esas mismas empresas tecnológicas, que no solo desarrollan sino que también utilizan las herramientas de IA que supuestamente realizarán parte de su trabajo, están informando que están trabajando mucho más que la típica jornada laboral de cinco días y 40 horas. En el sector tecnológico en Estados Unidos, los empleados suelen gozar de salarios elevados, y aunque en otros sectores, como la banca de inversión, el derecho y la medicina, también se observan largas horas laborales, una jornada de 14 horas no ha sido siempre la norma en el ámbito tecnológico. Durante años, lo común era un horario de oficina de 9 a 17. Sin embargo, el exempleado de OpenAI indicó que su trabajo lo mantenía ocupado al menos 70 horas semanales, cifra considerablemente superior a sus previas experiencias en el sector. Actualmente es parte de una startup centrada en la IA, donde asegura que su equilibrio entre vida laboral y personal ha mejorado, trabajando entre 50 y 60 horas semanales, ‘fuera de los sprints (periodos de desarrollo intensivo)’. Un sprint es un término común en las empresas tecnológicas que se refiere a periodos en los cuales las personas trabajan largas jornadas en las semanas previas al lanzamiento de un nuevo producto o función. No obstante, dentro de las grandes empresas de IA y las compañías tecnológicas que están frenéticamente desarrollando proyectos de IA, estos ciclos de intenso desarrollo pueden volverse extremos. En OpenAI y Anthropic, por ejemplo, los ciclos de desarrollo intensivo pueden extenderse durante varias semanas y superar las 90 horas de trabajo en un periodo de siete días, afirmaron trabajadores del sector tecnológico que fueron consultados. A pesar de esto, ninguna de las dos empresas respondió a las solicitudes de comentarios recibidas. Empleados actuales de Meta revelaron que este año han sido asignados abruptamente a equipos que realizan tareas de IA consideradas urgentes. Según un trabajador actual y un exempleado, este proceso se conoce como ‘reclutamiento forzoso’, ya que no se les ha proporcionado opción. ‘Simplemente te cambian de puesto’, dijo el exempleado. ‘No puedes negarte, o si lo haces, tienes que renunciar’. De acuerdo con sus relatos, aunque Meta había comenzado a suavizar su postura enérgica de ‘lo tomas o lo dejas’, muchos empleados ya se habían visto obligados a aceptar este tipo de trabajo. Las descripciones del trabajo que proporcionaron empleados actuales y antiguos de Meta revelaron que las jornadas laborales en estos equipos suelen ser largas, con personal laborando hasta altas horas de la noche y durante los fines de semana, sintiendo que están ‘de guardia’ en los periodos que no trabajan. En Estados Unidos no existen límites en cuanto a la cantidad de horas que puede trabajar una persona mayor de 16 años. En el Reino Unido y en Europa, por ejemplo, las regulaciones limitan la semana laboral a 48 horas, incluidas las horas extra. Los proyectos en los que actualmente está embarcada Meta incluyen la creación de herramientas aplicables a ingeniería de software y otros tipos de trabajo, así como el desarrollo de una infraestructura de modelos de IA que puedan medir el éxito de dichos modelos replicando diferentes tareas, añadieron los empleados. ‘Literalmente trabajas en equipos de personas que intentan replicar a seres humanos realizando trabajos’, apuntó el exempleado. Esa labor, comentó, parece ser ‘interminable’. Un portavoz de Meta declinó hacer comentarios sobre la situación. Incluso aquellos trabajadores del sector tecnológico que no participan directamente en el desarrollo de herramientas de IA enfrentan jornadas laborales más extensas como consecuencia de la tecnología. Amin Shali, un exempleado de Google, dejó la compañía en mayo porque, según él, la IA estaba impactando negativamente su trabajo, obligándolo a trabajar a menudo hasta altas horas de la noche a causa de fallos en funciones internas de la ingeniería. Esto se intensificó a medida que Google redirigió recursos críticos, como unidades de procesamiento y almacenamiento, hacia proyectos de IA. Un portavoz de Google no quiso hacer comentarios al respecto. Desde que dejó Google, Shali le reportó a los medios que su sueño y salud general han mejorado. Se dio cuenta de que la excesiva dependencia de las herramientas de IA en grandes empresas tecnológicas ‘crea una cultura inadecuada que ejerce una presión desmesurada sobre los ingenieros’. Investigaciones recientes sugieren que las herramientas de IA están, de hecho, incrementando la carga laboral sobre las personas. Un estudio realizado por la Universidad de California en Berkeley observó a cientos de trabajadores en una empresa tecnológica estadounidense durante un periodo de ocho meses mientras utilizaban inteligencia artificial. Los resultados mostraron que los empleados ‘trabajaban a un ritmo más acelerado, asumían una gama más amplia de tareas y extendían sus jornadas laborales a más horas’. Neil Thompson, investigador en innovación del MIT, señaló que incluso en las empresas tecnológicas más avanzadas en el desarrollo de IA es poco probable que se les diga a los trabajadores que meramente implementen las herramientas que se supone deberían facilitarles su trabajo y que sigan adelante. ‘Esto lleva a una situación en la que, incluso si se lograra un ahorro de tiempo real, ese tiempo se perdería debido a los cambios, su implementación y la necesidad de asegurarse de que funcionen correctamente’, explicó Thompson. La investigación de la Universidad de California en Berkeley reveló que la carga de trabajo de los empleados del sector tecnológico aumentó, en parte debido a la necesidad de verificar constantemente los resultados de las herramientas de IA. En situaciones en las que un trabajador ha optimizado procesos integrados en herramientas de IA, la tendencia también indica que las personas tienden a utilizar el tiempo ahorrado para trabajar más, ya sea por decisión propia o por la presión de demostrar su valía ante sus empleadores. ‘Las personas dan por sentado que un 20% menos de trabajo significa semanas laborales de cuatro días’, indicó Thompson. ‘Pero surgen nuevas tareas’. Como subrayó Shali: ‘Se asume que la IA está realizando mucho por nosotros ahora, así que muchas más personas deberían tener al menos mejores condiciones de salud y dormir mejor’. Sin embargo, los resultados parecen ser contradictorios.