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Desde hace años, los ejecutivos de las empresas que invierten cientos de miles de millones de dólares anuales en el desarrollo de diversas herramientas de inteligencia artificial han insistido en que, en última instancia, esta tecnología permitirá que la gente dedique menos tiempo al trabajo.

Hace cuatro años, un director de ingeniería de Google anticipó que la IA permitiría una semana laboral de cuatro días para 2025.

A principios de este año, un año después de lo que predijo aquel director de ingeniería, OpenAI aceptó el reto, por así decirlo.

Instó formalmente a las empresas a comenzar a probar una semana laboral de cuatro días (sin cambios en el salario), alegando que pronto la IA podrá acelerar tanto el trabajo humano que el mundo empresarial tiene que prepararse.

Sin embargo, un antiguo empleado técnico de OpenAI que dejó la empresa el año pasado le dijo a la BBC que, mientras trabajó allí, la compañía nunca llegó a probar la semana laboral de cuatro días que sugirió que otros debían probar.

En cambio, la persona describió lo que a menudo era una cultura laboral agotadora, marcada por frecuentes “reuniones de crisis”, trabajo los fines de semana y evaluaciones de desempeño “superdespiadadas” que podían resultar en el despido repentino de compañeros.

“Uno va el sábado o el domingo solo para ponerse al día o asegurarse de que nada esté mal”, dijo la persona.

Otras empresas también han promovido la idea de que la IA reducirá efectivamente la cantidad de horas que las personas necesitan trabajar, para bien o para mal.

Anthropic ha presumido de que su popular herramienta de codificación y chatbot Claude es capaz de trabajar de forma autónoma durante siete horas sin descanso, lo que equivale prácticamente a una jornada laboral completa.

Mark Zuckerberg, de Meta, dice que su empresa se encuentra en un momento en el que “la IA empieza a cambiar drásticamente nuestra forma de trabajar”, y que estas herramientas permiten que un número mucho menor de empleados haga mucho más de lo que jamás hubieran podido.

Si bien Meta ha despedido desde entonces a 1 de cada 10 empleados, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha advertido que, a medida que las herramientas de IA se vuelvan inevitablemente más productivas, esto podría significar una pérdida de empleos aún mayor.

Los empleados de esas mismas empresas tecnológicas, que no solo desarrollan sino que también utilizan las herramientas de IA que supuestamente realizarán al menos parte del trabajo de las personas, dicen que trabajan mucho más que la típica semana laboral de cinco días y 40 horas.

Los trabajadores del sector tecnológico en Estados Unidos suelen estar bien remunerados, y si bien en otros sectores como la banca de inversión, el derecho y la medicina también es común ver largas jornadas laborales, una jornada de 14 horas no siempre fue la norma en el sector tecnológico.

Durante años, lo habitual era un trabajo de oficina con horario fijo de 9 am a 5 pm.

Pero el exempleado de OpenAI afirmó que trabajaba al menos 70 horas semanales, mucho más que en sus anteriores empleos en el sector tecnológico.

Actualmente trabaja en una startup también centrada en la IA y asegura que su equilibrio entre la 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 que se utiliza para referirse a un período común en las empresas tecnológicas en el que las personas trabajan largas jornadas durante las semanas previas al lanzamiento de una nueva función o producto.

Sin embargo, dentro de las empresas de IA y las grandes compañías tecnológicas que trabajan frenéticamente en proyectos de IA, estos ciclos de desarrollo intensivo pueden ser extremos.

En OpenAI y Anthropic, por ejemplo, los ciclos de desarrollo intensivo pueden prolongarse durante muchas semanas y superar las 90 horas de trabajo en un período de siete días, según comentaron trabajadores del sector tecnológico con los que habló la BBC para este reportaje.

Ninguna de las dos compañías respondió a las solicitudes de comentarios de la BBC.

Empleados de Meta relatan que este año los han asignado abruptamente a equipos que realizan trabajos de IA considerados urgentes.

Según un trabajador actual y un exempleado, lo denominaron “reclutamiento forzoso”, ya que no se les dio opción.

“Simplemente te cambian de puesto”, dijo el exempleado. “No puedes negarte, o si lo haces, tienes que renunciar”.

Según comentaron, aunque Meta había empezado recientemente a suavizar su postura inflexible de “lo tomas o lo dejas”, para entonces muchos empleados ya se habían visto obligados a aceptar ese tipo de trabajo.

Según las descripciones del trabajo realizadas por empleados actuales y antiguos de Meta, las jornadas laborales en estos equipos suelen ser largas, con personal que trabaja hasta altas horas de la noche, los fines de semana y que siente que está “de guardia” durante las horas en que no trabaja.

En Estados Unidos no existen límites en cuanto a la cantidad de horas que puede trabajar una persona mayor de 16 años.

En Reino Unido y Europa, por ejemplo, las leyes limitan la semana laboral a 48 horas, incluyendo las horas extras.

Los proyectos actuales de IA de Meta incluyen la creación de una herramienta que se puede utilizar para la ingeniería de software y otros tipos de trabajo, y la construcción de una infraestructura de modelos de IA que pueda medir el éxito de dichos modelos al replicar diversas tareas, agregaron los empleados.

“Literalmente trabajas en equipos de personas que intentan replicar a seres humanos realizando trabajos”, señaló el exempleado.

Esa labor, añadió la persona, parece “interminable”.

Un portavoz de Meta declinó hacer comentarios.

Incluso los trabajadores del sector tecnológico que no participan directamente en el desarrollo de herramientas de IA se enfrentan a jornadas laborales más largas debido a la tecnología.

Amin Shali, exempleado de Google, dejó la compañía en mayo debido a que, según él, la IA estaba afectando negativamente su trabajo, como tener que trabajar a menudo hasta altas horas de la noche por fallos en las funciones internas de ingeniería.

Esto ocurría con mayor frecuencia a medida que Google destinaba recursos cruciales, como unidades de procesamiento y almacenamiento de memoria, a proyectos de IA.

Un portavoz de Google declinó hacer comentarios.

Desde que dejó Google, Shali le dijo a la BBC que su sueño y su salud en general mejoraron.

Afirmó haberse dado cuenta de que la excesiva dependencia de las herramientas de IA en las grandes empresas tecnológicas “crea una mala cultura que ejerce una presión excesiva sobre los ingenieros”.

Algunas investigaciones recientes sugieren que las herramientas de IA están haciendo que la carga de trabajo de las personas sea aún más pesada.

Un estudio de la Universidad de California en Berkeley siguió durante ocho meses a cientos de trabajadores de una empresa tecnológica estadounidense mientras utilizaban inteligencia artificial.

El estudio reveló que los empleados “trabajaban a un ritmo más rápido, asumían un abanico más amplio de tareas y extendían su jornada laboral a más horas”.

Neil Thompson, investigador de innovación en el MIT, afirmó que incluso en las empresas tecnológicas líderes en el desarrollo de la IA es improbable que se les diga a los trabajadores que simplemente implementen las herramientas que se supone que deben hacer parte de su trabajo y sigan adelante.

“Esto lleva a una situación en la que, incluso si se lograra un ahorro de tiempo real, este se vería absorbido por los cambios, su implementación y la necesidad de asegurarse de que funcionan”, dijo Thompson.

La investigación de la UC Berkeley descubrió que la carga de trabajo de los empleados del sector tecnológico aumentó en parte debido a la necesidad de comprobar constantemente los resultados de las herramientas de IA.

En situaciones en las que un empleado ha optimizado los procesos para las herramientas de IA, la gente también tiende a aprovechar el tiempo ahorrado para trabajar más, añadió Thompson, ya sea porque quieren hacerlo o porque sienten que deben hacerlo para demostrar su valía a un empleador.

“La gente da por sentado que un 20% menos de trabajo significa semanas laborales de cuatro días”, dijo Thompson. “Pero surgen nuevas tareas”.

Como señaló Shali: “Se supone que la IA está haciendo mucho por nosotros ahora, por lo que mucha más gente debería tener al menos mejor salud y dormir mejor”.

En cambio, parece ser todo lo contrario.

Este artículo fue escrito originalmente en inglés y usamos una herramienta de inteligencia artificial para traducirlo. Un periodista de la BBC revisó el texto antes de su publicación. Más información sobre cómo usamos IA.

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