La primera ola de personas que usan IA ya ha desarrollado fatiga por IA

Escrito por: Laboratorio de Silicio kiki

¿No te has dado cuenta? Muchas personas están sufriendo de fatiga por IA.

Desde los grandiosos planes de las grandes empresas tecnológicas para fábricas de tokens hasta el volumen diario de llamadas a tokens que se actualiza cada pocos días, hemos entrado en una era de explosión de tokens, donde no se puede llamar a alguien que no quema decenas de miles de tokens y tiene sus propias habilidades un experto en IA.

Estos días, ya sea con colegas, habilidades, ex colegas, habilidades, o con la aparición de habilidades anti-destilación, todos quieren evitar que su conocimiento y experiencia sean encapsulados en habilidades por colegas o jefes.

Dos tipos de personas usan la misma herramienta, suena bastante abstracto y absurdo, ¿verdad?

Pero en realidad refleja la ansiedad y fatiga de los trabajadores comunes frente a la IA: la IA se vuelve cada vez más avanzada, el consumo de tokens aumenta, un día el trabajo que la IA puede hacer en minutos, ¿por qué nosotros estamos más cansados y ansiosos?

1. Cuando el token se convierte en la cuarta remuneración

Sé que muchas empresas ya han comenzado a incluir el uso de IA en sus evaluaciones de desempeño.

En muchas grandes empresas de internet en China, la evaluación del rendimiento está directamente vinculada a los tokens, e incluso algunos departamentos han creado rankings de IA — incluyendo uso de tokens, tasa de generación de código IA, líneas de código IA, etc., quienes consumen más tokens tienen mejor rendimiento.

Un gerente de producto de una gran empresa también me dijo que realmente fomentan que todos desarrollen habilidades, y cada semana hay colegas que muestran casos: “No desarrollar habilidades es quedarse atrás”.

Quizá más radical que las grandes empresas chinas son los colegas en el extranjero. Meta ha formado un grupo de inteligencia artificial, y desde el principio usaron rankings para gamificar el uso de IA, Google también ha comenzado a exigir a algunos gerentes no técnicos que usen asistentes de IA, los agentes.

En JPMorgan, han creado un panel de control para rastrear el uso de herramientas de IA, y la IA etiqueta a los empleados: ¿eres usuario ligero, usuario intensivo o no usuario?

Las empresas tecnológicas empiezan a empaquetar las cuotas de tokens como un ‘beneficio invisible’.

Antes, los beneficios en grandes empresas se medían por salario, comidas gratis, medidas de seguridad, ahora se mira cuántos tokens pueden dar.

Alibaba planea ofrecer cuotas de tokens a sus empleados, Tencent proporciona hasta 220,000 tokens anuales por empleado, Nvidia también planea dar a sus ingenieros una cantidad de tokens equivalente a aproximadamente la mitad de su salario base, y Huang Renxun incluso dijo:

“Los tokens son la cuarta forma de remuneración, además del salario, bonificaciones y acciones”.

Cuando los jefes usan la estrategia de ‘zanahoria y palo’ para motivar a los trabajadores, para algunos, la ansiedad por el rendimiento y el consumo de tokens inicia una nueva carrera de aumento de volumen digital.

Quien consuma más tokens parece tener mayor eficiencia laboral; quien pueda crear habilidades más impresionantes, demuestra una comprensión más profunda del negocio. Un profesional del comercio electrónico me dijo que ahora en la empresa se forma una especie de jerarquía invisible: si no crías camarones, si no consumes suficientes tokens, serás despreciado.

Entonces, surge la pregunta: ¿es realmente perfecta esta sistema de evaluación?

La respuesta claramente es no.

2. La ventana de contexto humano se queda sin espacio

¿Y por qué la respuesta es negativa?

Primero, una historia mágica en la industria de los medios.

En algunos artículos colaborativos, la parte A suele proporcionar un Brief, y la sensación reciente entre colegas es que cada vez más Briefs están escritos por IA. Algunos clientes, por supuesto, no dicen que los escribieron con IA (aunque se nota mucho el toque de DS), otros lo dicen directamente, con la razón: “Hay demasiada información, usé IA para generar una idea, para que la revisen”.

Por otro lado, algunos clientes usan herramientas para detectar contenido generado por IA en los artículos, y algunos artículos con demasiado aroma a IA incluso generan discusión en redes sociales.

Dar un Brief a IA, escribir con IA, forma un ciclo mágico, pero ¿realmente tiene sentido? ¿Realmente puede multiplicar la productividad que todos crían dragones y hay habilidades por doquier?

También lancé estas preguntas a personas de diferentes industrias que usan IA en su día a día.

Una programadora me dijo que el 90% de su código diario lo escribe con IA, y que el plazo de entrega de un proyecto se ha reducido de un año a 4 meses, pero cada vez tiene más trabajo y la presión aumenta, y en su equipo ya han renunciado dos empleados de forma voluntaria.

Un ingeniero de algoritmos, también usuario intensivo de Vibe Coding, me contó que ahora no le da tiempo de responder a sus sesiones de código, tiene varias tareas en paralelo, y siente que su atención se dispersa mucho, a veces olvida por qué empezó.

Otra profesional no técnica en comercio electrónico, que trabaja en operaciones, dice que su jefe exige que todos usen IA y hagan camarones pequeños, y que ahora sin IA en textos, guiones o imágenes de productos, no se puede.

Una publicación reciente del famoso bloguero de IA Zhang Zala me impactó mucho. Ella dice que, tras usar IA en profundidad, ahora está en un estado de ‘semi-ADHD’, y que la ventana de contexto (Context Window) de IA ya no es un cuello de botella, pero la ventana de contexto humana se está quedando sin espacio.

La IA evoluciona demasiado rápido, y las criaturas de carbono ya están persiguiendo a las de silicio.

Estas ansiedades y fatigas por IA son llamadas por investigadores como ‘fritura cerebral por IA’ (AI brain fry).

Un estudio del Harvard Business Review, que encuestó a 1,488 empleados a tiempo completo de grandes empresas de diferentes sectores en EE. UU., encontró que muchos reportan síntomas como pensamiento lento, dolores de cabeza y disminución en la velocidad de toma de decisiones.

¿Por qué aparece la ‘fritura cerebral por IA’? El estudio señala tres observaciones interesantes:

Primero, lo que más consume la mente al usar IA es supervisar la IA. El estudio indica que una supervisión intensiva de IA también genera fatiga mental adicional.

Segundo, la IA aumenta la carga de trabajo. Además de supervisar la IA, la participación en IA amplía las responsabilidades de los empleados, quienes deben atender más herramientas y resultados en el mismo tiempo, aumentando mucho la carga cognitiva.

Tercero, usar más herramientas de IA no necesariamente aumenta la productividad. El estudio encontró que al pasar de una a tres herramientas de IA, la productividad aumenta notablemente, pero tras usar tres, la puntuación de productividad disminuye.

Y la raíz de esta fatiga es que ignoramos el recurso más valioso del ser humano: la escasez de atención.

3. La IA está agravando la crisis de atención

Si preguntas a emprendedores y usuarios de IA cómo la IA ha cambiado su trabajo, la mayoría te dará una respuesta optimista:

La IA ha tomado más de mi trabajo, mis días laborales son más fáciles, y la eficiencia empieza a mejorar.

Pero, ¿cómo es la realidad? La mayoría probablemente está experimentando la fatiga por IA y la ‘fritura cerebral’ que mencionamos antes: adoptar IA no ha reducido tanto el trabajo como imaginaban.

ActivTrak, una empresa estadounidense de SaaS especializada en análisis laboral y gestión de productividad, hizo una encuesta interesante.

Con datos recopilados entre el 1 de enero de 2023 y el 31 de diciembre de 2025, de 1,111 empresas, 163,638 empleados y más de 443 millones de horas de comportamiento, descubrieron que:

La IA no redistribuye el trabajo, sino que aumenta la carga laboral, y la expansión de la colaboración supera la capacidad de atención de las personas. Aunque hay mejoras en productividad, estas dependen cada vez más de fragmentación en lugar de inversión profunda.

Un conjunto de datos también es impactante: los días laborales se acortaron, pero las horas de trabajo empezaron antes, la colaboración aumentó, y la atención se diluyó.

• La eficiencia de concentración cayó al 60%, el nivel más bajo en tres años (2023 fue 63%)

• La duración media de concentración bajó un 9%, de 14 minutos y 23 segundos a 13 minutos y 7 segundos.

• La colaboración aumentó un 34%, alcanzando 52 millones diarios.

• El tiempo de multitarea creció un 12%, llegando a 1 hora y 33 minutos diarios.

• El trabajo en fin de semana aumentó más del 40%.

Esto apunta a una crisis oculta detrás del avance de la IA: la IA está agravando una crisis de atención, resolviendo problemas de eficiencia pero generando un agotamiento más profundo.

El informe también señala que el porcentaje de empleados en riesgo de agotamiento aumentó un 23%, pasando del 19% al 23%.

Las causas del agotamiento son fáciles de entender: la energía liberada no se gestiona de manera efectiva — ya sea porque los jefes siguen asignando tareas de bajo valor, generando mayor presión, o porque uno mismo carece de habilidades para planificar y gestionar la atención.

Este es un problema clave que enfrentamos ahora: la IA ha ahorrado tiempo visible, pero ¿cómo aprovechar ese tiempo ahorrado?

¿No es así?

4. Para terminar

Seguramente no pensaste que hace más de 100 años, Keynes ya predijo este problema.

Este economista pronosticó que, a principios del siglo XXI, la acumulación de capital, el aumento de la productividad y el progreso tecnológico nos llevarían a un ‘paraíso económico’, donde las personas trabajarían menos de 15 horas a la semana, pero también preguntó:

¿Cómo pasarían ese tiempo libre?

Más de un siglo después, incluso con avances tecnológicos, todavía no tenemos una respuesta.

La IA, que ha traído un enorme aumento en la productividad, también ha generado una crisis de significado y valor. Los trabajadores que usan IA ven mejoras en eficiencia, pero también se sienten más ocupados, con más presión, o más atados al trabajo.

Cuando el consumo de tokens y la creación de habilidades se convierten en nuevos KPIs, los trabajadores se esfuerzan en aumentar volumen, tratando de demostrar que no han sido eliminados por la era de la IA, pero en realidad aceleran su propia sustitución por IA.

Lo más importante es que, como dijo Keynes, el tiempo libre no llegará en el corto plazo. Una dura realidad es que las horas de ocio que ahorras con IA serán ocupadas por más problemas y proyectos que resolver.

Al menos por ahora, la fatiga por IA no disminuirá ni desaparecerá, porque la IA sigue mostrando cambios aún más radicales — mientras escribo esto, en Silicon Valley comienza una nueva ronda de despidos masivos.

¿La IA trae liberación laboral o solo una máquina de correr acelerada? Esa se ha convertido en la cuestión decisiva en estos diez años.

Fuentes de referencia:

1. Harvard Business Review: When Using AI Leads to “Brain Fry”

2. ActivTrak: 2026 State of the Workplace—AI Adoption & Workforce Performance Benchmarks