He estado notando algo bastante salvaje que está sucediendo en las empresas de tecnología en este momento. Las herramientas de codificación con IA se suponía que liberarían a los ingenieros del trabajo rutinario, pero en cambio estamos viendo esta extraña epidemia de ansiedad donde las personas están más agotadas que nunca. Es como si la promesa de "la IA ahorra tiempo" se hubiera convertido en una pesadilla de workaholics para todos los involucrados.

Lo que me hizo pensar es esto: los ejecutivos de repente están obsesionados con medir la productividad de la manera más literal posible. Hablamos de CTOs programando a las 5 a.m. porque quieren "reconectar" con el código subyacente, CEOs rastreando las facturas de uso de herramientas de IA hasta el minuto, y fundadores de startups diciendo literalmente a los empleados que no están "trabajando lo suficiente" si sus interacciones con Claude Code no alcanzan alguna cuota arbitraria. Un CEO de una empresa de IA admite abiertamente que revisa las facturas de IA de su equipo como si fuera una auditoría financiera: cuanto más gastan en herramientas de IA, mejor están rindiendo. Eso... es mucho.

Pero aquí es donde se pone interesante. Existe una brecha enorme entre lo que los ejecutivos creen que está sucediendo y lo que realmente sucede en la práctica. Las encuestas muestran que más del 40% de los ejecutivos de nivel C creen que la IA les ahorra más de 8 horas a la semana, mientras que el 67% de los empleados regulares dice que la IA les ahorra menos de 2 horas o nada en absoluto. Investigadores de UC Berkeley que estudiaron una organización de 200 personas encontraron algo aún más revelador: incluso con la IA manejando una gran parte del trabajo, las horas de trabajo reales siguen aumentando. La gente no se está liberando; se está volviendo más ansiosa por optimizar cada momento.

¿Qué está impulsando esto? Creo que se reduce a cómo se redefinió la "eficiencia" en sí misma. Cuando puedes medir la productividad por conteo de interacciones y velocidad de generación de código, de repente cada momento en que tu IA no está funcionando se siente como tiempo perdido. Eso no es eficiencia—eso es solo una variante diferente de la cultura workaholic que ya estaba devorando la tecnología. Algunos ingenieros están hablando abiertamente de "fatiga por IA" ahora—esta preocupación constante de que el próximo gran avance está a solo un prompt de distancia, y si no estás machacando en ello, te estás quedando atrás.

También está este problema de "expansión de tareas" del que nadie habla realmente. Cuando personas no técnicas empiezan a usar IA para generar código, los ingenieros terminan pasando horas limpiando implementaciones a medio hacer. En realidad, esto hace que su carga de trabajo sea más pesada, no más ligera. Además, surge esta situación híbrida en la que las líneas entre quién hace qué se vuelven borrosas, y de repente hay más código que nunca—pero, ¿realmente alguno de esos códigos es valioso? Se reportó un aumento del 30% en la productividad de la generación de código por parte de Intuit, pero si la mayor parte de ese código termina siendo desechable o abandonado, ¿cuál es la ganancia real?

El problema más profundo es que esta obsesión con la eficiencia está creando lo que algunos investigadores llaman "busyware"—pequeños ajustes que nadie pidió, paneles personalizados para una sola persona, proyectos prototipo que se abandonan a mitad de camino. Cada uno parece justificado en el momento, pero la mayoría termina en el cementerio del código obsoleto. Es como si hubiéramos creado un sistema en el que las personas se sienten obligadas a construir cosas solo para demostrar que son productivas, independientemente de si esas cosas importan o no.

Creo que lo que nos falta es una conversación real sobre qué cosas nunca deberían construirse en primer lugar. Ahí es donde reside la verdadera eficiencia—no en qué tan rápido puedes generar código, sino en decidir qué vale la pena construir en absoluto. El ciclo workaholic solo está acelerando las cosas equivocadas.