Los empleados que usan inteligencia artificial en su trabajo tienen jornadas de entre 8,42 y 9,08 horas diarias, frente a 7,58 horas de quienes no la usan: una diferencia de hasta 90 minutos por día. Es el resultado de un análisis de la empresa ActivTrak.
ActivTrak vende software que mide la actividad digital de los empleados. Su equipo de investigación, el Productivity Lab, revisó datos de 9.140 trabajadores de oficina en 467 empresas entre el 1 de abril y el 25 de septiembre de 2026. No se trata de una encuesta: los datos provienen del registro del uso real de aplicaciones.
Bloomberg difundió las cifras el 2 de noviembre en uno de sus boletines. El informe original usa un lenguaje prudente: afirma que los resultados “pueden sugerir” que los empleados aprovechan la capacidad liberada para asumir más tareas, pero no demuestra que la IA sea la causa de las jornadas más largas.
La comparación incluye a los usuarios más intensivos. ActivTrak define como usuario ligero a quien emplea IA menos de 10 minutos al día, y como usuario intensivo a quien le dedica más de 45 minutos repartidos en al menos cinco sesiones diarias.
Menos concentración y más cambios de aplicación
Los usuarios intensivos mantienen 37,8 minutos de concentración continua por sesión, frente a 48,2 minutos de los ligeros. La diferencia de 10,4 minutos equivale a un 22% menos de tiempo ininterrumpido. También cambian de aplicación 1,09 veces por hora, contra 0,95 de quienes no usan IA.
El informe distingue según dónde viva la herramienta. Con IA integrada en los programas habituales, los empleados cambian de aplicación 0,6 veces por hora. Con asistentes en el navegador, lo hacen entre 1,7 y 4,2 veces por hora, hasta cuatro veces más que quienes no usan IA. ActivTrak llama a ese costo el “impuesto de la silla giratoria”.
Los usuarios de IA dedican menos tiempo a reuniones: el 3% de su tiempo activo, frente al 5% de quienes no la usan. Aun así, trabajan más horas. Según ActivTrak, los usuarios intensivos suman unos 18 minutos diarios de trabajo fuera del horario habitual, lo que el informe llama un “tercer turno”.
El efecto cambia según el puesto. Los ingenieros de software, que suelen tener la IA dentro de sus herramientas de programación, realizan el 16,8% de su trabajo por la noche. Entre los gerentes de operaciones, que coordinan equipos con varias plataformas, esa proporción sube al 30,5%.
Otros estudios apuntan en la misma dirección, pero no todos
La propia ActivTrak había publicado un análisis anterior, que The Wall Street Journal resumió en marzo: con datos de 164.000 trabajadores en 1.111 empleadores, el tiempo en correo y mensajería se duplicó con creces después de que los empleados empezaran a usar IA.
En febrero, investigadores de la Universidad de California en Berkeley publicaron en Harvard Business Review un estudio de ocho meses en una empresa tecnológica de 200 personas. Hallaron que los empleados trabajaban más rápido, asumían más tareas y extendían el trabajo a más horas del día, muchas veces sin que nadie se lo pidiera.
Un trabajo de la Oficina Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos (NBER), con datos de uso del tiempo entre 2004 y 2023, asocia una mayor exposición de una ocupación a la IA con jornadas más largas y menos ocio, sobre todo donde los trabajadores tienen poco poder de negociación.
Un experimento con 7.137 trabajadores de 66 empresas, publicado por la Asociación Económica Estadounidense, arrojó un resultado distinto. El 80% que usó la herramienta dedicó dos horas menos por semana al correo y redujo su trabajo fuera del horario regular. Los autores no detectaron cambios en la cantidad de tareas.
Solo el 2% integra la IA a fondo en su trabajo
ActivTrak recuerda que su informe de madurez del primer semestre de 2026 encontró que apenas el 2% de los trabajadores tiene la IA integrada de forma profunda en sus flujos de trabajo. La empresa recomienda priorizar la IA incrustada en las aplicaciones sobre las herramientas independientes.
La recomendación coincide con el negocio de la compañía, que vende productos para medir cómo se usa el tiempo en las empresas. El análisis compara grupos de usuarios y no un antes y un después: no mide qué pasaría con los mismos empleados si dejaran de usar IA.
