Agotamiento silencioso de los trabajadores, ¿la nueva lacra de la IA?

La inteligencia artificial ha tenido una rápida adopción en el sector empresarial, impulsada por sus versiones generativa y agentiva. Según datos del uso de TIC en empresas del Instituto Nacional de Estadística, un 21,1% de firmas de más de 10 trabajadores utilizaba IA en el primer trimestre de 2025, un dato que estaba cerca de duplicar el 12,3% del mismo periodo de 2024. El porcentaje era superior entre las grandes compañías, con más del 58% integrando estas herramientas en 2025, y variaba según industrias —del 11,4% de firmas de construcción al 60,5% de las de información y comunicaciones—. Los datos de integración por sí solos no desvelan toda la realidad debajo del uso de IA: ni para qué se utilizan, ni cómo es su implementación, ni qué productividad real están devolviendo. Ni tampoco qué peaje está suponiendo para el personal.

Sobre estos últimos puntos hay distintas proyecciones. Por ejemplo, en lo que respecta a la productividad, un análisis del Centro para la Investigación de las Políticas Económicas reporta un incremento del 0,29% en firmas que han desplegado IA en los últimos tres años, aunque casi nueve de cada diez dicen que no han detectado aún incremento. Las estimaciones de EY-Parthenon sitúan entre un 1,5% y un 3% el incremento de productividad asociado a IA durante la próxima década, destacando su efecto en los sectores tecnológico, financiero, de consultoría, jurídico y contable. La percepción desde la propia plantilla cambia: según un informe de la empresa de software de gestión Workday, casi tres de cada cuatro profesionales en España dicen sentirse más productivos gracias al uso de la IA, ahorrando de media entre 1 y 3 horas a la semana en tareas habituales. Este último informe apunta dos datos a tener en cuenta: parte del tiempo ahorrado se va en tareas de revisión de la propia IA; y estas podrían tener su propio peaje, al detectar que la generación entre 25 y 35 años podría empezar a sufrir un “agotamiento silencioso” al convertirse en “auditores a tiempo completo de la IA”.

Efectos en la plantilla

Si bien los efectos positivos de la utilización de herramientas inteligentes están a la orden del día, conviene también atender a otras posibilidades para poder adelantarse. El informe de Workday no es el único en alertar de potenciales consecuencias negativas. Se habla de intensificación del trabajo, al acelerar los ritmos y asumirse mayor carga de tareas,  generalmente por iniciativa propia, lo que a largo plazo puede generar sobrecarga, fatiga cognitiva y acabar llevando a un trabajo de menor calidad. También se apunta a riesgo de desmotivación por no aprovechar todo el potencial —“las organizaciones han invertido mucho en reducir la sobrecarga de trabajo, pero pocas han invertido de igual manera en la reasignación de recursos”—.

“La IA está cambiando radicalmente el tipo de tareas y la forma de abordarlas, transformando nuestra manera de trabajar hacia un modelo de alta eficiencia”, profundiza por correo Adolfo Pellicer, vicepresidente y director general de Workday en Iberia. “El rol del empleado evoluciona hacia el de un ‘supervisor’ o ‘editor jefe’. No es una carga administrativa adicional, sino una transición hacia el pensamiento crítico. Pasamos de ser ejecutores manuales a validadores estratégicos”, incide. “El éxito reside en entender esta tarea como una evolución profesional y no como un simple trámite”. Pellicer insiste en el impacto positivo de la IA, que “libera a los profesionales de la saturación de tareas de poco valor. No obstante, para que esta transición sea sostenible, la IA debe generar confianza. Si el empleado siente que tiene que trabajar el doble para verificar el resultado propuesto por IA, la tecnología está fallando en su propósito fundamental”. Es aquí cuando se puede llegar a ese “agotamiento silencioso”. “Debemos hablar de la IA como un ‘copiloto invisible’ que reduce la carga cognitiva, no que la desplaza de la ejecución a la revisión constante”.

Magalí Riera, directora del Máster Universitario en Gestión de Personas, Talento y Transformación Digital de UNIE Universidad, coincide. “Hemos pasado de un modelo de ejecución de las tareas de forma directa por parte del profesional a un modelo de supervisión y de mejora del contenido creado por la herramienta”, explica por email. Reconoce las expectativas de productividad aumentada, y matiza que es ahí donde desde las empresas se debe atender al “uso ético y responsable”, “empezando por el análisis de la veracidad de los contenidos que la misma genera, dándole a la tarea de validación un lugar que hasta ahora no había ocupado”. A este cambio de tareas achaca el agotamiento silencioso del profesional. “En el caso en que el profesional se limite a esta función de control, pierde su participación en el procedimiento de ejecución y creativo, lo que puede llevar a la desmotivación e incluso a la desconexión emocional con su trabajo”, desarrolla. “Tampoco podemos obviar la posibilidad de que el profesional pierda la confianza en sus propios conocimientos y capacidades, al quedar en un segundo plano en este proceso de ejecución y creación que antes asumía”.

“El problema no es el uso de la IA, sino la forma en que la utilizamos”, desarrolla Riera. “Si lo que entendemos es que a través de su uso podemos permitir que el profesional se dedique a aportar valor añadido a las tareas, elevando la calidad de lo creado y liberando tiempo del trabajador para el pensamiento estratégico, su uso será adecuado y positivo”. En la misma línea se manifiesta Pellicer cuando señala que “si usamos la eficiencia para saturar más al empleado, estamos destruyendo el valor a largo plazo de la unidad de negocio”.

Iñigo Fernández, director ejecutivo de Technology by PageGroup España, enfatiza la necesidad de saber trabajar correctamente con la IA. “El resultado depende mucho de la información inicial que le des, y creo que hoy hay mucha gente que está usando la IA sin conocer exactamente cómo usarla”. Distingue además entre el uso de IA en sectores no tecnológicos, donde “está ayudando mucho en tareas que antes eran muy repetitivas y probablemente de poco valor añadido”, donde “la revisión es muy pequeña”, y en tecnología, “donde la revisión es bastante mayor”. En su experiencia, aún no se está detectando un peaje mental. “Creo que es pronto para decirlo”, afirma, aunque sí pone algunos ejemplos. Por un lado, gente que “antes hacía unas tareas más enriquecedoras, porque las hacía del principio al fin y entendía todo, y hoy solo hace una parte, como controlador de la IA”. Esto se asimila como “una tarea muy básica”, frente a la que se preferirían roles más avanzados.

Además, Fernández apunta en otra dirección. “Estamos empezando a ver que tareas que antes podía hacer un perfil más junior con la revisión de su jefe, ahora el más senior está asumiendo los dos roles, darle la información a la IA para que desarrolle y luego revisarlo”. Esto conlleva cierto riesgo en “la pérdida del aporte de la gente que está aprendiendo”, con lo que “a futuro podemos tener un gap de perfiles entre el junior y el senior”.

Cómo matizar potenciales efectos negativos

Del mismo modo que diseñar una estrategia para implementar correctamente la IA en una organización es parte importante del éxito, prepararse para posibles contrapartidas en su uso ayudará a evitarlas. En este sentido, Fernández resalta la importancia de trasladar a los equipos la relevancia del aporte del trabajo humano. “Si lo que entienden es que están haciendo una tarea puramente administrativa de revisión sin ningún valor añadido, probablemente ese hartazgo sea mayor”, por lo que llama a poner el foco en el valor añadido que implica “dedicar el tiempo en algo mucho más productivo que lo que hacía antes”.

“El profesional no debe convertirse en un mero revisor del contenido creado por la herramienta, sino que debe ser capaz de combinar el uso de la IA con la ejecución de tareas críticas por su parte, que impliquen participación humana directa, para mantener en estímulo intelectual”, complementa Riera. Pellicer añade la parte formativa: “Al invertir en las personas y enseñarles a usar la IA de manera efectiva, transformamos lo que podría ser un factor de estrés en un recurso estratégico que hace el trabajo más enriquecedor y sostenible a largo plazo”. “Creo que la transparencia total sobre cómo se usan los algoritmos es lo único que calma la incertidumbre humana”, concluye.