Las grandes compañías tecnológicas que financian el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial prometieron reducir el tiempo que las personas dedican al trabajo, pero la realidad en sus propias dependencias contradice el discurso oficial. Mientras ejecutivos del sector proyectan semanas laborales de cuatro días y promueven la automatización de procesos, los profesionales dedicados al desarrollo de estas herramientas enfrentan jornadas de hasta 90 horas semanales, marcadas por una alta presión institucional, evaluaciones de desempeño estrictas y disponibilidad constante fuera del horario habitual.
Culturas de urgencia y "reclutamiento forzoso"
En firmas como OpenAI y Anthropic, las dinámicas de trabajo incluyen periodos de desarrollo intensivo (sprints) que se extienden durante semanas para cumplir con los plazos de lanzamiento. Testimonios recogidos por la BBC señalan que la cultura corporativa incluye evaluaciones severas y la necesidad de trabajar fines de semana para evitar despidos. “Uno va el sábado o el domingo solo para ponerse al día o asegurarse de que nada esté mal”, relató un exempleado de OpenAI sobre las dinámicas internas de la compañía.
Por su parte, la reestructuración de proyectos en empresas como Meta conllevó reasignaciones inmediatas de personal hacia divisiones prioritarias de inteligencia artificial. Según exempleados del grupo, esta práctica —denominada internamente como "reclutamiento forzoso"— obligaba a los profesionales a asumir nuevas funciones sin opción a réplica. “Simplemente te cambian de puesto. No puedes negarte, o si lo haces, tienes que renunciar”, explicó un antiguo trabajador sobre las condiciones operativas en dichos equipos.
El impacto de las herramientas en la carga de trabajo
Las fallas en la implementación de software interno y la redistribución de recursos hacia la IA también afectaron a ingenieros de otras áreas. Amin Shali, exingeniero de Google, decidió dejar la compañía tras experimentar un deterioro en su salud provocado por jornadas nocturnas destinadas a corregir errores técnicos. “La excesiva dependencia de las herramientas de IA crea una mala cultura que ejerce una presión excesiva sobre los ingenieros”, afirmó Shali sobre su experiencia en la empresa.
Investigaciones académicas de la Universidad de California en Berkeley y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) respaldan la percepción de los trabajadores. Los estudios revelaron que la adopción de asistentes de IA acelera el ritmo de trabajo y expande el abanico de tareas assignadas, ya que el tiempo ahorrado suele reabsorberse en la verificación de resultados y la supervisión de los sistemas. “La gente da por sentado que un 20% menos de trabajo significa semanas laborales de cuatro días. Pero surgen nuevas tareas”, advirtió Neil Thompson, investigador del MIT.
