Directivos agotados: la IA acelera y el liderazgo falla

La paradoja: empresas más inteligentes, líderes más agotados

Edgar González plantea en su columna de El Nacional una contradicción que cualquier founder reconoce en cuanto la lee: las empresas nunca tuvieron tanta tecnología para ser eficientes, y sus directivos nunca estuvieron tan cansados. Agendas imposibles, reuniones que se encadenan, correos a medianoche y la sensación permanente de no llegar a nada importante.

El diagnóstico del autor es incómodo porque no apunta a la herramienta, sino a quien la usa: hemos convertido la eficiencia en una excusa para exigirnos más. Y en el camino normalizamos el agotamiento como si fuera una prueba de compromiso.

No es una queja generacional ni un lamento de oficina. Es un problema de diseño organizativo con costes medibles, y los datos que rodean esta conversación lo confirman.

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¿Qué dicen los datos sobre IA, productividad y agotamiento?

La evidencia disponible apunta en dos direcciones a la vez, y ahí está la trampa.

Por el lado del rendimiento, el Banco Europeo de Inversiones (BEI) estima que el uso de IA y analítica de datos explica aproximadamente el 12% del incremento total de productividad registrado en la UE desde 2019, según recoge Cinco Días. La OCDE calcula que estas herramientas podrían sumar entre 0,4% y 1,3% al crecimiento anual de la productividad laboral en la próxima década en economías con alta exposición y rápida adopción.

Por el lado humano, el cuadro es menos amable. The Valley, escuela de negocios especializada en business & tech, señala en un comunicado recogido por Europa Press que la IA introduce presión constante, acelera ritmos y alimenta el temor a quedarse atrás. La UGT reportó que las bajas por salud mental representaron un 17% del total en 2024, con una duración media de 96 días.

El caso más documentado es el de la abogacía. El estudio «When Demands Equal Distress» de Patrick R. Krill y Justin J. Anker, publicado en el Journal of Affective Disorders y analizado por Confilegal, revisó 39.036 respuestas de abogados de 28 jurisdicciones de Estados Unidos: el 47,5% registró niveles altos o muy altos de agotamiento, y entre quienes trabajan 71 horas semanales o más el burnout alto llega al 67,1%.

Ninguno de esos estudios demuestra causalidad directa entre IA y burnout. Pero todos describen el mismo patrón: la tecnología llega, el volumen sube y nadie rediseña el trabajo.

La IA no elimina trabajo: lo traslada a donde no se ve

El análisis más útil para un founder está en el concepto de trabajo invisible. Lo que la IA elimina es lo visible —el borrador, la búsqueda inicial, el resumen— y lo que crea es mucho menos visible: verificar, contrastar, corregir, contextualizar y responder por lo producido.

Confilegal lo describe con precisión en el ámbito legal: si producir una respuesta cuesta casi nada, se producirán muchas más, y alguien tendrá que revisarlas. A eso suma la presión de inmediatez —si la máquina contestó en segundos, ¿por qué el humano tarda días en validar?— y la disponibilidad permanente de herramientas que nunca duermen.

Ese trabajo de control no aparece en el entregable final, no se factura y rara vez se mide. Es exactamente el tipo de carga que un dashboard de productividad no captura, y por eso el agotamiento del directivo crece mientras los indicadores mejoran.

Por qué el agotamiento se premia en la cultura startup

González lo formula sin rodeos: durante años asociamos el compromiso con la disponibilidad absoluta. Quien responde a las once de la noche parece más implicado. Quien tiene la agenda llena transmite importancia.

En el ecosistema emprendedor esa lógica se refuerza sola. El founder es el último filtro de todo, el que aprueba, el que responde, el que apaga incendios. Y como la IA multiplica la velocidad de producción de información, el cuello de botella se mueve justo hacia esa persona.

El Work Trend Index 2026 de Microsoft, basado en una encuesta a 20.000 usuarios de IA en 10 mercados, aporta un dato revelador para cualquier equipo pequeño: los factores organizativos —cultura, apoyo del liderazgo y desarrollo de talento— tienen el doble de impacto en el éxito con IA que el esfuerzo individual. No basta con que cada persona use mejor la herramienta; hace falta que la estructura cambie.

El mismo informe detecta una brecha clásica: 8 de cada 10 managers animan a sus equipos a experimentar con IA, pero solo 2 de cada 10 documentan esos aprendizajes en flujos de trabajo estandarizados. El conocimiento queda atrapado en individuos, y el directivo sigue siendo el único que lo recuerda todo.

¿Qué significa esto para tu startup?

La tesis de la columna es que una organización no es inteligente por usar IA, sino por saber distinguir lo importante de lo urgente. Traducido a operaciones concretas, hay tres movimientos que un founder puede ejecutar esta misma semana.

1. Mide decisiones, no horas. Si tu tablero de liderazgo premia la disponibilidad, estás premiando el agotamiento. Cambia al menos un indicador: en lugar de horas de conexión o velocidad de respuesta, registra cuántas decisiones estratégicas se tomaron con contexto completo y cuántas se revirtieron por falta de análisis. Es la propuesta que hace González: menos horas de disponibilidad y más calidad en las decisiones.

2. Presupuesta el trabajo invisible de la IA. Antes de sumar una herramienta nueva, define quién revisa lo que produce y cuánto tiempo tiene asignado para hacerlo. Sin ese paso, la IA no libera horas: las redistribuye hacia el eslabón más caro de tu equipo. En equipos pequeños, ese eslabón suele ser el founder.

3. Protege bloques de pensamiento como proteges una reunión con inversores. El autor lo dice de forma directa: conoce directivos capaces de recitar sus indicadores de productividad pero incapaces de recordar la última tarde entera que dedicaron a pensar en el futuro de la compañía. Un bloque de dos horas semanales sin notificaciones, en el calendario y defendido como cualquier compromiso externo, es la intervención de mayor retorno y menor coste que existe.

El liderazgo sostenible como ventaja competitiva

Hay un argumento de negocio que la columna deja implícito y conviene hacer explícito. Si la IA se está convirtiendo en un commodity accesible para todos tus competidores, la diferencia ya no estará en quién tiene la herramienta, sino en quién tiene el criterio para decidir qué vale la pena producir.

Y el criterio es lo primero que se degrada con el agotamiento. Un directivo exhausto puede seguir firmando decisiones, pero difícilmente las tomará con la misma lucidez, creatividad y capacidad de escucha. Cuando eso se vuelve permanente, el coste se traslada a toda la organización: rotación, decisiones revertidas, equipos que aprenden a no proponer.

Los datos de The Valley apuntan en la misma dirección: según un estudio de Aon citado en su análisis, el 78% de los empleados considera el clima laboral un factor decisivo para permanecer en una organización a largo plazo. Y solo el 39,1% de los profesionales del estudio de Krill y Anker cree que su empleador hace lo suficiente por su bienestar, con el miedo a la reputación (49,2%) y a la confidencialidad (53,3%) como principales barreras para pedir ayuda.

Conclusión

La pregunta que cierra la columna es la que debería quedar en la pared de cualquier oficina: ¿de qué sirve tener una empresa cada vez más inteligente si quienes la dirigen no tienen tiempo ni energía para pensar?

La IA seguirá avanzando y los sistemas serán más rápidos y precisos. Lo que ningún algoritmo resolverá por ti es qué tipo de organización quieres construir. Ese sigue siendo un trabajo humano, y requiere algo que la eficiencia mal entendida está destruyendo: tiempo sin interrupciones y una cabeza descansada para usarlo.