La inteligencia artificial ahorra tiempo, y los primeros datos europeos lo confirman. Lo que no está tan claro es en qué se invierten esas horas y quién decide cómo.

Imaginemos un lunes cualquiera. Una analista prepara en cuarenta minutos un informe que antes le ocupaba toda la mañana. Lo entrega antes de comer, satisfecha. El martes, su responsable le pide que se ocupe también del informe del equipo vecino. El miércoles, que sea semanal en lugar de mensual.

Al cabo de un mes, trabaja más deprisa y también más. La tecnología ha cumplido lo prometido, pero las horas que liberó han acabado en otra parte. La escena es inventada, aunque a muchas personas les resultará familiar, y plantea la pregunta de este artículo: cuando la IA devuelve tiempo, ¿a quién pertenece?

Tres horas, con letra pequeña

El 26 de agosto de 2026, el Banco Central Europeo (BCE) publicó en su blog un análisis de António Dias da Silva, Laura Lebastard y David Sondermann. Parte de su Encuesta de Expectativas de los Consumidores, que cada mes recoge la opinión de unas 20.000 personas de once países de la zona euro. Su primer dato: el 52 % de quienes trabajan usa ya IA en su empleo, frente al 26 % de 2024.

Entre quienes la usan, el ahorro mediano ronda las tres horas semanales, un 7,7 % del tiempo de trabajo. Es, más o menos, una mañana corta recuperada cada semana. Pero la letra pequeña importa. Son horas que las propias personas declaran, no tiempos medidos con un cronómetro, y la distribución es muy desigual. Además, como no todo el mundo usa IA ni ahorra tiempo con ella, la ganancia para el conjunto de la economía baja a cerca del 3,8 %.

Los autores añaden una advertencia que da sentido a este artículo. Esas horas solo se convierten en productividad si se dedican a producir más y si la empresa sabe aprovechar la capacidad que queda libre. El ahorro, en otras palabras, es una posibilidad. Lo que ocurra después depende de las decisiones de cada organización.

Una ley de 1955 y un estudio de Berkeley

La idea de que el trabajo se estira hasta ocupar todo el tiempo disponible tiene más de setenta años. En 1955, el historiador Cyril Northcote Parkinson la formuló con ironía en The Economist al observar cómo crecían las burocracias, y desde entonces se conoce como ley de Parkinson. Nadie imaginaba entonces una herramienta capaz de generar un borrador en segundos, pero el mecanismo es el mismo: si queda tiempo, aparece algo que hacer con él.

Hoy hay algo más que la intuición para respaldarlo. Xingqi Maggie Ye y Aruna Ranganathan, de la Haas School of Business de la Universidad de California en Berkeley, estudiaron durante ocho meses una empresa tecnológica estadounidense de unas 200 personas. Observaron su día a día y realizaron más de 40 entrevistas. El título que la propia universidad dio a la noticia lo resume bien: la IA prometió liberar tiempo y los investigadores encontraron lo contrario. Es un solo caso y la investigación sigue en curso, así que conviene leerla como una señal, no como una sentencia.

Tres maneras de trabajar más sin notarlo

Según describen Ye y Ranganathan, el trabajo se intensificó de tres maneras.

La primera, asumiendo tareas que antes eran de otras personas o que ni siquiera se intentaban, porque ahora parecían al alcance. La segunda, dejando que el trabajo se colara en los huecos del día: la pausa del almuerzo, los minutos previos a una reunión, la noche. Lanzar una petición a la IA cuesta tan poco que se hace sin pensar, y con cada una desaparece un punto natural de parada. La tercera, manteniendo varios hilos abiertos a la vez, con procesos funcionando en segundo plano mientras se revisa un código, se redacta un documento o se asiste a una reunión.

Las autoras describen las consecuencias con cautela: las personas se sienten más ocupadas y tensas, desconectan peor, se recuperan menos y su juicio puede resentirse. Y señalan un círculo vicioso. Más capacidad lleva a más producción, esta a expectativas más altas y, de ahí, a más ampliación del trabajo. Con el tiempo, el esfuerzo extra corre el riesgo de convertirse en lo normal.

Lo que esperan unos y lo que notan otros

La distancia entre lo que se espera de la IA y lo que se vive con ella no es nueva. En julio de 2024, la plataforma de trabajo freelance Upwork publicó una encuesta a 2.500 personas de Estados Unidos, Reino Unido, Australia y Canadá. El 96 % de los altos directivos esperaba que la IA aumentara la productividad. Sin embargo, el 77 % de las personas empleadas que ya la usaban decía que le había aumentado la carga de trabajo.

En España, los datos de Workday, de una encuesta global de Hanover Research hecha en noviembre de 2025 a 3.200 personas, apuntan en una dirección parecida, aunque más matizada. El 68 % de los directivos dice priorizar que la productividad ganada se reinvierta en aprendizaje y desarrollo, pero solo el 53 % de los empleados percibe que estas iniciativas hayan aumentado de verdad. Son preguntas distintas, una de intención y otra de percepción, y no conviene sacar de ellas más de lo que dicen. Pero retratan una distancia entre lo que se promete y lo que se nota.

Horas que no se reparten por igual

El análisis del BCE deja otra pista. Los directivos son quienes más usan la IA, más tiempo ahorran y mejor opinión tienen de ella. El uso también crece con la formación: la utiliza el 61 % de quienes tienen más estudios, frente al 37 % de quienes tienen menos.

Los datos no dicen por qué, pero sugieren una pregunta incómoda: ¿quién tiene margen para decidir en qué se invierten las horas ganadas? Quien más las gana suele ser quien más puede decidirlo. Para el resto, ese tiempo puede ser solo la puerta por la que entra la siguiente tarea.

Qué pueden hacer los líderes

La IA ahorra tiempo de verdad, y eso es una buena noticia. La cuestión es qué pasa después, y hay cuatro medidas que ayudan.

La primera es decidir qué se hace con las horas antes de que lo decida la inercia. Cada equipo puede acordar en voz alta qué parte del tiempo ganado se reinvierte en aprender, qué parte en trabajo que exige concentración y qué parte se deja como margen.

La segunda, no subir el listón de forma automática. Cuando una tarea se acelera, conviene revisar objetivos y cargas en lugar de dar por hecho que cabe más. Medir resultados y no volumen de tareas evita que la velocidad se convierta en la nueva vara de medir.

La tercera es proteger los límites del día. Las autoras del estudio de Berkeley proponen agrupar las actualizaciones no urgentes, reservar ventanas de concentración y hacer pausas deliberadas antes de decisiones importantes, para contrastarlas con los objetivos de la organización.

La cuarta, hablar de cómo se usa la IA y formar a toda la plantilla, no solo a quienes ya la dominan. Según el BCE, una mejor formación y entender mejor para qué sirve la herramienta figuran entre lo que animaría a quienes todavía no la usan. Y las mismas investigadoras recomiendan reservar tiempo para el diálogo y la reflexión compartida, de modo que el trabajo no quede del todo mediado por herramientas.

La IA puede devolvernos tres horas a la semana. Que acaben siendo de las personas o de la tarea siguiente es una decisión de la organización, y conviene tomarla a tiempo, antes de que se tome sola.