IA promete menos horas, pero empleados de OpenAI trabajan 90h semanales

¿Por qué las empresas de IA prometen menos horas pero sus empleados trabajan más?

Las principales empresas de inteligencia artificial del mundo venden la idea de que su tecnología liberará al trabajador humano. Sin embargo, una investigación de la BBC con decenas de empleados del sector revela una realidad muy distinta: en OpenAI y Anthropic, los ciclos de desarrollo intensivo pueden superar las 90 horas semanales de trabajo. En Meta, el reclutamiento forzoso hacia equipos de IA ha obligado a muchos ingenieros a jornadas nocturnas y fines de semana completos. La brecha entre el discurso corporativo y la experiencia diaria de los trabajadores es abismal.

Esto no es solo un problema de bienestar laboral. Para cualquier founder que construya un equipo en LATAM o España, el fenómeno tiene implicaciones directas sobre cómo contratar, gestionar proyectos y diseñar procesos cuando la IA está presente. Si las propias empresas que fabrican estas herramientas no logran reducir sus jornadas, ¿qué esperar para startups que adoptan IA sin la infraestructura ni los recursos de Big Tech?

El estudio de UC Berkeley: la IA intensifica, no reduce, la carga laboral

Un estudio de ocho meses realizado por investigadores de la Universidad de California en Berkeley y publicado por el Work AI Institute —cuyos colaboradores incluyen académicos de Stanford y UC Berkeley— observó a cientos de trabajadores de una empresa tecnológica estadounidense mientras utilizaban inteligencia artificial generativa. El hallazgo central fue contundente: los empleados trabajaban a un ritmo más rápido, asumían un abanico más amplio de tareas y extendían su jornada laboral a más horas.

El investigador de innovación del MIT, Neil Thompson, explica este fenómeno en términos claros. Incluso si se lograra un ahorro de tiempo real con la IA, ese tiempo se vería absorbido por los cambios, la implementación y la necesidad de asegurarse de que las herramientas funcionen correctamente. "La gente da por sentado que un 20% menos de trabajo significa semanas laborales de cuatro días", dijo Thompson. "Pero surgen nuevas tareas".

Los datos respaldan esta tesis. Un informe complementario del Work AI Institute, basado en una encuesta de 6.000 trabajadores digitales en Estados Unidos, Reino Unido y Australia entre diciembre de 2025 y enero de 2026, reveló que cada empleado ahorraba aproximadamente 11 horas semanales gracias a la IA. Pero al mismo tiempo, dedicaban más de seis horas a lo que llaman "botsitting": revisar la salida de la IA, corregir errores y reejecutar prompts. Por cada hora obteniendo resultados útiles de la IA, los trabajadores dedican otra hora haciendo que esos resultados sean utilizables.

De todo el tiempo que los empleados pasan interactuando con IA, el 37% va a botsitting y el 36% al uso efectivo de la herramienta. Más alarmante aún: el 41% de los trabajadores admite que a veces entrega trabajo generado por IA que no podría explicar si se le pidiera. Un ingeniero junior de software, identificado como "Robin" en el estudio, pegó miles de líneas de código generado por IA antes de dormir; algo estaba roto y un ingeniero senior ya retrasado tuvo que desenredarlo mientras Robin no podía explicarlo.

OpenAI: la paradoja de quien pide semana de cuatro días sin practicarla internamente

El contraste es particularmente evidente en OpenAI. A principios de 2026, la compañía instó formalmente a otras empresas a comenzar a probar una semana laboral de cuatro días sin reducción salarial, alegando que pronto la IA aceleraría tanto el trabajo humano que el mundo empresarial tendría que prepararse. Sin embargo, un antiguo empleado técnico que dejó la empresa en 2025 le dijo a la BBC que, durante su permanencia, OpenAI nunca llegó a implementar esa semana de cuatro días que sugería a otros.

En cambio, describió 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. El exempleado afirmó haber trabajado al menos 70 horas semanales en OpenAI, mucho más que en empleos anteriores en el sector tecnológico.

Esta contradicción cobra sentido cuando se observa el contexto competitivo del sector. En un mercado donde nuevos modelos, funciones y productos pueden quedar obsoletos rápidamente, la presión por moverse más rápido es extrema. Los sprints de desarrollo en OpenAI y Anthropic pueden prolongarse durante muchas semanas, alcanzando las 90 horas en siete días según testimonios de trabajadores del sector.

Sam Altman, CEO de OpenAI, abordó directamente el tema en julio de 2026 durante una entrevista en el podcast Relentless. "Tecnología, por mucho tiempo, ha estado prometiendo que vas a trabajar menos y vas a tener todo este ocio", dijo Altman. "Pero de alguna manera nunca recibimos la promesa de la semana laboral de cuatro horas a escala masiva en la sociedad. Y no espero que la IA cambie eso". Su explicación: la competencia. "Siempre queremos más. Pensamos en cosas nuevas que hacer, crear para los demás, querer para nosotros mismos. Es como un juego relativo. Las personas están muy enfocadas en cómo les va en comparación con otras".

Meta: reclutamiento forzoso y despidos vinculados a la estrategia de IA

En Meta, la transformación hacia la IA ha tenido consecuencias aún más drásticas. La empresa despidió a 1 de cada 10 empleados durante 2026, aproximadamente 8.000 puestos, mientras aumentaba su inversión en inteligencia artificial y reestructuraba internamente. Empleados actuales y antiguos relataron a la BBC que fueron asignados abruptamente a equipos de IA considerados urgentes mediante lo que denominaron "reclutamiento forzoso": no se les dio opción de negarse, y si lo hacían, debían renunciar.

Mark Zuckerberg, director ejecutivo de Meta, declaró que la empresa se encuentra en un momento en que "la IA empieza a cambiar drásticamente nuestra forma de trabajar", permitiendo que un número mucho menor de empleados haga mucho más. Pero el costo humano de esa reconfiguración incluye jornadas laborales largas, personal trabajando hasta altas horas de la noche y fin de semana, y empleados que sienten que están "de guardia" incluso durante las horas que no trabajan.

Aunque Meta había comenzado recientemente a suavizar su postura inflexible de "lo tomas o lo dejas", muchos empleados ya se habían visto obligados a aceptar esos cambios. Un exempleado describió la labor como "literalmente trabajas en equipos de personas que intentan replicar a seres humanos realizando trabajos", añadiendo que esa tarea parece "interminable".

Incluso trabajadores que no participan directamente en el desarrollo de herramientas de IA enfrentan jornadas más largas debido a la tecnología. Amin Shali, exempleado de Google, dejó la compañía en mayo de 2026 porque, según él, la IA afectaba negativamente su trabajo: tenía que trabajar hasta altas horas de la noche por fallos en las funciones internas de ingeniería, lo cual ocurría con mayor frecuencia a medida que Google destinaba recursos cruciales —como unidades de procesamiento y almacenamiento de memoria— a proyectos de IA. Desde que dejó Google, Shali afirma que su sueño y salud mejoraron.

Qué significa esto para tu startup

La ironía es profunda: las mismas empresas que venden la IA como herramienta de liberación laboral son las que más la utilizan para intensificar la producción. Para founders que lideran equipos en LATAM o España, esto plantea tres desafíos concretos:

Primero, la IA no reduce automáticamente las horas de trabajo. El ahorro de tiempo que genera tiende a ser absorbido por nuevas tareas, revisiones y ajustes. Si tu startup adopta IA sin rediseñar explícitamente los procesos y expectativas, el resultado será exactamente lo contrario de lo prometido: tu equipo terminará haciendo más, no menos.

Segundo, el botsitting es un costo invisible que puede estar erosionando la productividad de tu equipo. Si el 37% del tiempo con IA se dedica a verificar y corregir resultados, y más de un tercio de las sesiones fallan completamente, entonces la adopción superficial de herramientas de IA puede estar generando más trabajo que valor. Antes de integrar más herramientas, evalúa cuánto tiempo real gasta tu equipo en validar lo que la IA produce.

Tercero, la cultura importa más que la tecnología. OpenAI, Meta y Anthropic operan en un entorno de competencia feroz donde la presión por entregar es extrema. Tu startup probablemente no compite en ese nivel, pero sí enfrenta presión por crecer rápido. La decisión de convertir ganancias de productividad en horas extra o en flexibilidad es cultural, no tecnológica. Empresas que convierten esas ganancias en horarios más cortos o mayor autonomía retienen mejor talento. Empresas que las convierten en más entregas generan burnout.

Acciones concretas para implementar hoy

• Audita el tiempo real de botsitting: Pide a tu equipo que registre cuántas horas semanales dedican a revisar, corregir o rehacer trabajo generado por IA durante dos semanas. Si supera las 4-6 horas semanales por persona, prioriza mejorar la calidad de tus prompts y flujos de validación antes de añadir más herramientas.
• Define explícitamente qué pasa con el tiempo ahorrado: Cuando una herramienta de IA reduzca el tiempo de una tarea recurrente, decide por escrito si ese tiempo se convierte en entrega más rápida, en reducción de carga semanal o en exploración de nuevas funcionalidades. Sin esa definición, el ahorro se absorbe automáticamente en más trabajo.
• Establece límites de disponibilidad no negociables: Si tu startup opera en zonas horarias diferentes o con clientes globales, establece ventanas claras de disponibilidad. La IA elimina barreras naturales entre trabajo y vida personal; sin reglas explícitas, el trabajo se expande infinitamente.

Fuentes

• BBC Mundo
• Los Angeles Times
• Business Insider