¿La IA en el lugar de trabajo ahorra tiempo a los empleados o les añade trabajo e interrupciones? Dos informes de ActivTrak apuntan en direcciones distintas y ponen de relieve lo difícil que es medir el efecto de la IA en la productividad.
El estudio más reciente de la empresa analizó datos de comportamiento de 9.140 trabajadores del conocimiento de 467 empresas entre el 1 de abril y el 25 de septiembre de 2026. Quienes usaban mucho la IA trabajaban entre 8,42 y 9,08 horas al día, frente a las 7,58 horas de los empleados que no la usaban. Sus sesiones de concentración también eran un 22% más cortas que las de los usuarios ocasionales: 37,8 minutos frente a 48,2 minutos. Quienes usaban mucho la IA cambiaban de aplicación un 15% más a menudo.
Esos resultados difieren de la investigación anterior de ActivTrak, que analizó 443 millones de horas de trabajo de 163.638 empleados en 1.111 organizaciones entre 2023 y 2025. Ese informe concluyó que la jornada laboral media se redujo aproximadamente nueve minutos, o un 2%, con la IA. También indicó que el tiempo productivo diario aumentó 19 minutos, hasta alcanzar seis horas y 36 minutos, mientras que las sesiones productivas crecieron un 13%.
Los estudios también difieren en escala y duración, lo que dificulta las comparaciones directas. El informe anterior de ActivTrak concluyó que la eficiencia de concentración cayó a su nivel más bajo en tres años, un 60%, durante el periodo estudiado, y que la duración media de las sesiones de concentración disminuyó un 9% entre 2023 y 2025. La multitarea aumentó un 12%, es decir, más de 10 minutos.
En la investigación más reciente, los empleados que usaban herramientas de IA integradas en otros programas cambiaban de aplicación 0,6 veces por hora. Quienes utilizaban IA basada en la web cambiaban entre 1,7 y 4,2 veces por hora: hasta cuatro veces más a menudo que los empleados que no usaban IA. ActivTrak describe el esfuerzo adicional de pasar de una aplicación a otra como un «impuesto de la silla giratoria». Los usuarios ocasionales de IA también dedicaban una mayor proporción del tiempo de trabajo activo a las aplicaciones centrales y específicas de su trabajo que quienes la usaban mucho: un 81,4%, frente a un 78%.
Sarah Altemus, directora del Laboratorio de Productividad de ActivTrak, afirmó que usar la IA con más frecuencia no necesariamente implica trabajar con mayor concentración. También advirtió que cualquier ahorro de tiempo podría verse neutralizado si los gerentes asignan responsabilidades adicionales a los empleados sin establecer límites claros a la carga de trabajo.
Sanchit Vir Gogia, analista jefe de Greyhound Research, afirmó que ActivTrak puede mostrar cómo se desarrolla el trabajo entre distintas aplicaciones, pero señaló que la empresa vende las herramientas que se utilizan para realizar esas mediciones. También indicó que los sistemas de seguimiento podrían no detectar el uso de IA en dispositivos personales, el trabajo realizado por agentes en segundo plano o mediante API, ni la actividad que no genera una sesión de escritorio. Añadió que es más fácil observar los cambios de aplicación que los cambios de atención dentro de una misma aplicación.
Gogia dijo que las organizaciones que evalúan la IA deberían ir más allá de comprobar si una tarea inicial requiere menos tiempo y determinar de quién se benefició el trabajo, y quién asumió el esfuerzo que hizo posible esa mejora.
Fuentes: Computerworld.