Las grandes compañías tecnológicas hablan de una revolución que debería liberar tiempo. Sus propios trabajadores describen una realidad muy distinta, marcada por jornadas extensas, presión y nuevos objetivos.
Durante años, una de las grandes promesas de la inteligencia artificial ha sido bastante sencilla: hacer más en menos tiempo. La idea parecía lógica. Si una herramienta puede redactar, programar, analizar información o realizar tareas en cuestión de minutos, los trabajadores deberían tener más espacio para descansar.
Pero dentro de algunas de las empresas que están desarrollando esa tecnología, la realidad parece ir en otra dirección.
Una investigación de la BBC recoge testimonios de trabajadores y exempleados de compañías como OpenAI, Anthropic y Meta, que describen jornadas especialmente largas durante los llamados sprints: periodos de trabajo intensivo vinculados al desarrollo o lanzamiento de nuevos productos de inteligencia artificial.
Según los testimonios recogidos por la BBC, estos periodos pueden superar las 90 horas de trabajo en siete días en algunos equipos de OpenAI y Anthropic. Un exempleado de OpenAI aseguró que durante su etapa en la compañía trabajaba al menos 70 horas semanales.
La situación contrasta con el discurso de una parte de la industria, que presenta la IA como una herramienta capaz de reducir la carga laboral.
El problema: ahorrar tiempo no siempre significa trabajar menos
OpenAI ha defendido públicamente la posibilidad de experimentar con semanas laborales de cuatro días sin reducir los salarios, bajo la idea de que la inteligencia artificial permitirá aumentar considerablemente la productividad.
Sin embargo, un antiguo trabajador citado por la BBC afirmó que la compañía no llegó a poner en marcha internamente esa prueba y describió una cultura de trabajo con reuniones de emergencia, actividad durante los fines de semana y una fuerte presión por el rendimiento.
La paradoja no termina ahí.
Una investigación realizada durante ocho meses por investigadores de UC Berkeley encontró que, en una empresa tecnológica estadounidense, los trabajadores que utilizaban IA no necesariamente aprovechaban el tiempo ganado para descansar. Al contrario: trabajaban a mayor velocidad, asumían más tareas y extendían su jornada laboral.
La explicación puede estar en algo muy humano: cuando una herramienta permite hacer más, también aumenta la expectativa sobre lo que una persona debería ser capaz de producir.
Neil Thompson, investigador del MIT citado por la BBC, apunta precisamente a ese fenómeno. Aunque la IA genere un ahorro de tiempo, ese margen puede terminar absorbido por nuevas tareas, por la necesidad de revisar los resultados o por la implementación de las propias herramientas.
Los datos recientes de las propias empresas muestran que la transformación ya está ocurriendo. OpenAI informó en 2026 que sus empleados utilizan cada vez más agentes de IA para realizar trabajos de mayor duración y también tareas que antes estaban fuera de sus funciones habituales.
Anthropic, por su parte, ha encontrado en su propia investigación que Claude puede reducir considerablemente el tiempo necesario para determinadas tareas, aunque reconoce que sus estimaciones no incluyen todo el tiempo que los trabajadores necesitan para comprobar y validar los resultados.
Ahí está una de las claves del debate: la IA puede hacer que una tarea sea más rápida sin que necesariamente reduzca la cantidad total de trabajo.
Y eso cambia la pregunta sobre el futuro laboral. El verdadero desafío no parece ser únicamente cuánto puede hacer una máquina, sino qué decide hacer una empresa con el tiempo que esa máquina consigue ahorrar.
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