AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it
“AI introduced a new rhythm in which workers managed several active threads at once: manually writing code while AI generated an alternative version, running multiple agents in parallel, or reviving long-deferred tasks because AI could “handle them” in the background. They did this, in part, because they felt they had a “partner” that could help them move through their workload.
While this sense of having a “partner” enabled a feeling of momentum, the reality was a continual switching of attention, frequent checking of #AI outputs, and a growing number of open tasks. This created #cognitiveload and a sense of always juggling
… What looks like higher #productivity in the short run can mask silent workload creep and growing cognitive strain as employees juggle multiple AI-enabled workflows
… overwork can impair judgment, increase the likelihood of errors, and make it harder for organizations to distinguish genuine productivity gains from unsustainable intensity
… the cumulative effect is fatigue, #burnout, and a growing sense that work is harder to step away from, especially as organizational expectations for speed and responsiveness rise."
#LaborEcon

La IA no reduce el trabajo, lo intensifica
Una de las promesas de la IA es que puede reducir la carga de trabajo para que los empleados puedan centrarse más en tareas de mayor valor y más interesantes. Pero según una nueva investigación, las herramientas de IA no reducen el trabajo, sino que lo intensifican constantemente: en el estudio, los empleados trabajaban a un ritmo más rápido, asumían un mayor número de tareas y ampliaban su jornada laboral, a menudo sin que se les pidiera. Puede parecer una ventaja, pero no es tan sencillo. Estos cambios pueden ser insostenibles y provocar un aumento de la carga de trabajo, fatiga cognitiva, agotamiento y un debilitamiento de la capacidad de toma de decisiones. El aumento de la productividad que se disfruta al principio puede dar paso a un trabajo de menor calidad, a la rotación de personal y a otros problemas. Para corregir esto, las empresas deben adoptar una «práctica de IA», es decir, un conjunto de normas y estándares en torno al uso de la IA que pueden incluir pausas intencionadas, secuenciar el trabajo y añadir más base humana.

