Jornadas más largas con IA no son una prueba

Una herramienta que debería ahorrar tiempo tendría que dejar un margen. Un análisis nuevo de la actividad digital encuentra jornadas observadas más largas entre las personas que usan inteligencia artificial que entre quienes no la usan. El contraste merece el tiempo de quien dirige. También es fácil leerlo de más. Las tablas comparan grupos. No muestran que la IA haya hecho trabajar una hora más a una persona.

El 29 de octubre de 2026, el Productivity Lab de ActivTrak informó de pautas de 9.140 trabajadores del conocimiento en 467 empresas, observadas del 1 de abril al 25 de septiembre de 2026. El comunicado dice que las jornadas van de 8,4 a 9,1 horas, frente a 7,6 horas de quienes no usan la herramienta, una diferencia de hasta 90 minutos. La entrada del blog del mismo día imprime de 8,42 a 9,08 horas frente a 7,58. Las décimas y las centésimas son la misma comparación con dos niveles de redondeo. El extremo alto no es el aumento medio de cada usuario de IA, y no es un antes y un después de una sola persona.¹²

Los grupos comparados no son un experimento

Las definiciones del laboratorio importan más que el titular. Los usuarios intensivos usan la IA más de 45 minutos y al menos cinco sesiones al día. Los usuarios ligeros dedican menos de 10 minutos al día. Los usuarios regulares quedan entre 10 y 45 minutos. Quienes no usan estas herramientas no utilizan herramientas de IA generativa, según la definición del estudio. Una jornada observada no son horas pagadas, no es producción y no es el tiempo pasado dentro de un producto de IA. Los datos son comportamiento digital observable en la plataforma de ActivTrak. La conversación fuera de línea, el trabajo físico y el motivo de que un día se alargara quedan fuera de ese registro.¹

Quienes usan IA pueden ocupar ya puestos distintos. Personas con responsabilidad de equipo y especialistas con plazos duros pueden adoptar una herramienta y también trabajar tarde. Los equipos ocupados pueden ser los primeros en un despliegue. Sin controles para esas diferencias, una brecha entre usuarios y no usuarios no es un efecto causal. La cita de la propia empresa va más lejos que el diseño. Gabriela Mauch, chief customer officer, dijo que la investigación muestra que la IA «contributes» a jornadas más largas, a más cambios de aplicación y a sesiones de concentración más cortas. «Contributes» es la lectura del proveedor. Este artículo no la adopta como causa demostrada.¹

El comunicado también cambia el grupo de comparación de una viñeta a la siguiente. Los usuarios intensivos cambian de aplicación 1,1 veces por hora, frente a 0,95 de quienes no usan estas herramientas, lo que el comunicado llama un 15,2 % más a menudo. El blog imprime 1,09 en lugar de 1,1. Las sesiones de concentración sin interrupción duran de media 37,8 minutos para los usuarios intensivos y 48,2 minutos para los usuarios ligeros, cerca de un 22 % menos, o 10,4 minutos en la aritmética del blog. La concentración enfrenta a intensivos con ligeros. El cambio de aplicación enfrenta a intensivos con no usuarios. Meter esas dos frases en un solo experimento controlado exagera el archivo.¹²

Los usuarios intensivos pasan el 3 % del tiempo de trabajo en reuniones formales, frente al 5 % de quienes no usan estas herramientas. Pasan el 32,3 % del día fuera del horario, frente al 31,9 % de los no usuarios, y el día más largo añade 18 minutos de actividad fuera del horario. Una cuota parecida de un día más largo produce más minutos de tarde sin un gran cambio de la proporción. Ninguna de estas cifras dice si un cliente recibió una respuesta mejor, si un informe quedó más exacto o si una persona aprendió una competencia que se transfiere.¹

ActivTrak vende el software que produce la medición. Ese interés comercial no vuelve falsos los recuentos. Sí implica que quien compra debería preguntar quién estaba en las 467 empresas y qué no puede ver la plataforma. CIO, el 3 de noviembre de 2026, cita a Sanchit Vir Gogia, de Greyhound Research, sobre ese límite: una persona puede usar IA y seguir clasificada como no usuaria si la instrumentación no lo capta; un dispositivo personal, un agente en segundo plano, una reunión fuera de línea y las horas pagadas son medidas distintas; cambiar de aplicación es más fácil de observar que cambiar de atención dentro de una sola aplicación. Este artículo no auditó la lista de clientes de ActivTrak.⁴

El informe de marzo no es la otra mitad de la muestra

El 11 de marzo de 2026 el mismo laboratorio publicó un informe State of the Workplace que cubre más de 443 millones de horas, 163.638 empleados y 1.111 organizaciones, del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2025. En el apartado de productividad, el comunicado dice que la jornada se redujo un 2 %, de 8 horas 53 minutos a 8 horas 44 minutos, y que las horas productivas aumentaron un 5 %, en 19 minutos, hasta 6 horas 36 minutos. La colaboración subió un 34 %. La multitarea subió un 12 %. El tiempo de concentración cayó a un mínimo de tres años. Una nota dice que los hallazgos de antes y después sobre la adopción de IA usan un subconjunto de 376 empresas y 10.584 usuarios, y comparan 180 días antes y después de la adopción. El 2 % y el 5 % no están etiquetados como ese subconjunto.³

CIO señala que la investigación más reciente y el resultado anterior de «trabajar menos» pueden leerse como una contradicción, y que el artículo se actualizó para aclarar que algunas estadísticas no están relacionadas con la IA. Los dos comunicados no son medidas sucesivas de una misma población. Uno describe una muestra amplia a lo largo de tres años. El otro compara categorías de usuarios dentro de una ventana de 2026, en un grupo mucho más pequeño. Los dos pueden ser ciertos sin decir a quien dirige si un flujo concreto mejoró. La pregunta de adónde deberían ir los minutos ahorrados es otro artículo: quién recupera las horas.⁴

El blog de octubre añade una distinción que las viñetas del comunicado solo esbozan. Las personas que usan IA integrada en una aplicación principal cambian de aplicación 0,6 veces por hora de media. Las herramientas en el navegador van de 1,7 a 4,2. En lo alto de ese rango, el cambio supera en más de cuatro veces la tasa de 0,95 de quienes no usan estas herramientas. El laboratorio llama a ese movimiento extra un «swivel-chair tax». Los ingenieros de software, más propensos a usar herramientas integradas, cambian de aplicación 0,6 veces por hora en el comunicado y 0,64 en el blog, y pasan el 78,5 % del tiempo activo en las aplicaciones centrales de programación. Los responsables de operaciones pasan el 75,5 % del tiempo activo en aplicaciones centrales, cambian de aplicación 1,1 veces por hora de media y suben a 4,1 durante una coordinación intensa. El blog, no el comunicado, añade que los ingenieros completan el 16,8 % del trabajo por la tarde y los responsables de operaciones el 30,5 %. Esas líneas por rol siguen siendo asociaciones. No prueban que el navegador causara la tarde.¹²

Los minutos ahorrados se pueden gastar dos veces

Pensemos en una organización sin ánimo de lucro hipotética de diez personas que usa un asistente en solicitudes de subvención. Una coordinación dedicaba seis horas a redactar y dos horas a comprobar las pruebas. La redacción baja a tres horas. El equipo presenta entonces el doble de solicitudes y necesita comprobaciones extra de afirmaciones sin respaldo y de información privada. El día de la coordinación puede alargarse mientras cada primer borrador va más rápido. La aritmética es una ilustración. No es un resultado del archivo de 9.140 personas.

Más solicitudes pueden recaudar fondos si son pertinentes y están respaldadas. También pueden agotar al equipo y desplazar el trabajo con las personas beneficiarias. La productividad es producción útil frente a todos los recursos usados, incluida la revisión, las correcciones, la formación y la supervisión. Un recuento de prompts no lo resuelve. El mismo patrón puede aparecer en un pequeño despacho contable: la clasificación se acelera, y el profesional sigue siendo responsable del juicio. Si cada minuto ahorrado se convierte en otra tarea, el cuello de botella se mueve. El tiempo de revisión que se come una ganancia bruta se trata en por qué la revisión humana se vuelve el cuello de botella cuando los agentes son rápidos.

Un registro práctico, para una organización más pequeña, empieza por un solo flujo. Anote el tiempo transcurrido, el esfuerzo humano, los errores, el retrabajo y lo que el cliente o la persona beneficiaria recibió de verdad, antes y después. Mantenga visibles los cambios de plantilla y de complejidad de los casos. Mida por separado el primer borrador y el resultado aprobado. Un borrador de diez minutos que tarda cuarenta en verificarse ahorra diez minutos frente a una hora de trabajo manual, no cincuenta. Acuerde de antemano adónde irá una ganancia verificada: menos horas extra, formación, mentoría o un mejor servicio. Si se castiga a quien informa de un ahorro, dejará de informarlo.

Vigilar las pulsaciones de cada persona es una mala forma de responder a esa pregunta. Prefiera medidas agregadas ligadas a un problema operativo concreto. Diga qué se recoge, quién puede verlo y cuánto tiempo se conserva. No trate la actividad del teclado, ni la frecuencia con que alguien abre una herramienta de IA, como el valor de la persona. Para un empleador europeo, el anexo III, punto 4(b), de la Ley de IA de la UE enumera los sistemas destinados a vigilar y evaluar el rendimiento y el comportamiento en una relación laboral. El servicio de asistencia de la Comisión dice que esas reglas del anexo III se aplican desde el 2 de diciembre de 2027. Un registro de equipo de errores en un solo flujo no es, por esa sola descripción, un sistema de ese tipo. La clasificación depende de la finalidad prevista. Este párrafo no es asesoramiento jurídico. Quién se encarga de la supervisión es otra pregunta, en quién supervisa al manager algorítmico.⁵⁶

Cómo puede ayudar hilighter

hilighter no mide una jornada, no instala vigilancia de la actividad y no decide si la IA alargó las horas de alguien. La brecha de ActivTrak deja una pregunta de dirección: qué tareas siguen necesitando a una persona, y qué debe ocurrir con el tiempo que una herramienta parece liberar.

hilighter ayuda a los equipos a mapear competencias por rol, a comparar a las personas con esos requisitos en Competencias y talento, a registrar una prueba de capacidad en Reconocimiento de logros y a definir planes de desarrollo. Su vista de impacto de la IA en los empleos es indicativa. No es un parte de horas y no es una lectura de la brecha de 90 minutos. Un plan gratuito cubre hasta tres roles, con empleados ilimitados.

¿La IA sumó 90 minutos al día de cada usuario?

No. El comunicado del 29 de octubre dice que las jornadas de quienes usan IA van de 8,4 a 9,1 horas, frente a 7,6 horas de quienes no la usan, una diferencia de hasta 90 minutos. El blog imprime de 8,42 a 9,08 frente a 7,58. Es una comparación de grupos en un archivo de 9.140 trabajadores del conocimiento. No es el aumento medio de cada usuario, y no es un antes y un después.¹²

¿Las cifras de marzo contradicen las de octubre?

Responden a preguntas distintas. El comunicado del 11 de marzo dice que, en una muestra de tres años de 163.638 empleados, la jornada observada se redujo un 2 % y las horas productivas subieron un 5 %. Esas líneas no están etiquetadas como la comparación de usuarios de IA del estudio de octubre. CIO dice que algunas estadísticas del informe anterior no están relacionadas con la IA. Un día medio más corto en una muestra y una jornada más larga entre usuarios de IA en otra pueden publicarse las dos sin probar una causa.³⁴

¿Debe un empleador seguir los clics de IA de cada persona?

No como medida de valor. El propio estudio es comportamiento digital en una plataforma de un proveedor, y el analista citado por CIO señala lo que esa instrumentación no ve. Una organización más pequeña puede registrar errores, retrabajo y el destino de cualquier ganancia de tiempo verificada en un solo flujo, de forma agregada. Un sistema destinado a vigilar y evaluar el rendimiento de una persona puede caer bajo el anexo III, punto 4(b), con esas reglas aplicables desde el 2 de diciembre de 2027. Un recuento de un flujo no es ese sistema solo porque mencione la IA.⁴⁵⁶

Fuentes

1. ActivTrak Productivity Lab, AI users have workdays up to 90 minutes longer than non-users, 29 de octubre de 2026. 9.140 trabajadores del conocimiento, 467 empresas, del 1 de abril al 25 de septiembre de 2026. Jornadas de 8,4 a 9,1 horas frente a 7,6 de quienes no usan estas herramientas. Definiciones de intensivo, ligero, regular y no usuario. Cambios de aplicación 1,1 frente a 0,95 por hora (15,2 %), intensivos frente a no usuarios. Concentración 37,8 frente a 48,2 minutos, intensivos frente a ligeros. Reuniones 3 % frente a 5 %. Fuera de horario 32,3 % frente a 31,9 %, más 18 minutos. IA integrada, 0,6 cambios por hora; herramientas en el navegador, de 1,7 a 4,2. El «contributes» de Mauch es la lectura de la empresa, no un resultado causal que este artículo adopte. ActivTrak vende analítica de la plantilla.
2. Blog de ActivTrak Productivity Lab, AI users' work days are up to 90 minutes longer, Sarah Altemus y Productivity Lab, 29 de octubre de 2026. De 8,42 a 9,08 horas frente a 7,58. Cambios impresos como 1,09 frente a 0,95. Brecha de concentración de 10,4 minutos, cerca del 22 %. Ingenieros de software, 0,64 cambios y 16,8 % del trabajo por la tarde; responsables de operaciones, 30,5 % por la tarde. Esas cuotas de la tarde no están en el comunicado leído para la fuente 1.
3. ActivTrak Productivity Lab, AI is accelerating work, not replacing it, 11 de marzo de 2026. Más de 443 millones de horas, 163.638 empleados, 1.111 organizaciones, del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2025. La jornada se redujo un 2 % (de 8 horas 53 minutos a 8 horas 44 minutos). Las horas productivas aumentaron un 5 % (más 19 minutos) hasta 6 horas 36 minutos. La colaboración subió un 34 %. La multitarea subió un 12 %. Tiempo de concentración en un mínimo de tres años. Nota: el antes y el después de la adopción de IA usa 376 empresas y 10.584 usuarios. Las líneas del 2 % y del 5 % no están etiquetadas como ese subconjunto.
4. CIO, Taryn Plumb, Does AI actually save employees time? Data is contradictory, 3 de noviembre de 2026. Compara las muestras de octubre y de marzo. Anota una actualización que aclara que algunas estadísticas no están relacionadas con la IA. Cita a Sanchit Vir Gogia sobre los límites de la instrumentación y sobre el hecho de que ActivTrak vende la medición. El crédito de la imagen de la página dice que la imagen se generó con una herramienta. Ese crédito no se usa como un hallazgo sobre las jornadas.
5. Comisión Europea, AI Act Service Desk, Annex III, punto 4(b). Leído el 8 de noviembre de 2026. Sistemas destinados a vigilar y evaluar el rendimiento y el comportamiento en una relación laboral. No es asesoramiento jurídico. Un registro de errores de un flujo no es ese sistema por esa sola descripción.
6. Comisión Europea, AI Act Service Desk, When does enforcement start?. Las reglas del anexo III se aplican desde el 2 de diciembre de 2027.

Fuentes revisadas por última vez el 8 de noviembre de 2026. La cifra de 90 minutos es el techo de un rango entre grupos, no un efecto causal ni una media para cada usuario. La concentración y los cambios de aplicación usan grupos de comparación distintos. Las líneas de marzo del 2 % y del 5 % no son la comparación de octubre entre usuarios de IA. ActivTrak vende la medición. Las fechas de la UE siguen el servicio de asistencia de la Comisión. Este artículo no es asesoramiento jurídico. Ni una puntuación de detector de IA ni la ausencia de penalizaciones de Google pueden garantizarse. Traducción asistida por IA: hace falta una revisión nativa.