Artículo escrito por Xu Chao
Fuente: Wall Street Journal
Las herramientas de programación con IA prometen liberar a los ingenieros, pero en la realidad generan una nueva ola de ansiedad por la eficiencia.
A medida que las capacidades de agentes de programación por IA como Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI siguen mejorando, las empresas tecnológicas se encuentran inmersas en una "obsesión por la productividad" que se impone desde la alta dirección. Los ejecutivos participan directamente escribiendo código, los empleados se ven obligados a aumentar la frecuencia de interacción con la IA, y las horas extras no disminuyen, sino que aumentan. La IA, que debería ser una herramienta para ahorrar esfuerzo, se ha convertido en muchas oficinas en una nueva fuente de presión.
Los datos de la encuesta revelan una clara brecha de percepción: según una encuesta de la consultora Section, más del 40% de los ejecutivos de nivel C creen que las herramientas de IA les ahorran al menos 8 horas semanales, mientras que el 67% de los empleados no gerenciales indican que la IA les ha ahorrado menos de dos horas o no les ha ayudado en absoluto. Un estudio continuo de la Universidad de California en Berkeley sobre una organización de 200 personas encontró que, incluso cuando los empleados han transferido gran parte de su trabajo a la IA, su duración real de trabajo sigue aumentando.
La propagación de esta ansiedad tiene causas estructurales. Cuando los CTOs escriben código frente a la IA a las 5 a.m. y los CEO miden el esfuerzo del equipo por la cantidad de facturas, la industria ha redefinido su imaginación sobre la "eficiencia" — y el costo de esta redefinición lo están pagando los empleados comunes.
Los ejecutivos entran a escribir código, y la ansiedad por la eficiencia se extiende de arriba hacia abajo
La expresión «vibe coding» originalmente llevaba una expectativa relajada. El exinvestigador de OpenAI Andrej Karpathy introdujo este concepto al público en febrero de 2025, describiendo un nuevo modelo de programación en el que los ingenieros pueden completar el desarrollo simplemente chatando con IA: «sumergirse completamente en la atmósfera».
Sin embargo, un año después, el ambiente ya ha cambiado.
El director técnico de Intuit, Alex Balazs, describió su rutina reciente: su esposa bajó a las 8 a.m. y lo encontró trabajando desde hacía varias horas. «Me preguntó cuánto tiempo llevaba levantado, y le dije que me había levantado a las 5 a.m. para escribir código». Concretamente, estaba guiando agentes de IA para que escribieran el código por él, lo que, según él, lo ha llevado a volver a sumergirse en código de bajo nivel que no tocaba desde hace años.
Este tipo de comportamiento ejecutivo está ejerciendo presión hacia abajo. Recientemente, Greg Brockman, presidente de OpenAI, publicó en X: «Cada momento en que tu agente no está funcionando se siente como una pérdida de oportunidad». Esta frase activó con precisión la cultura de trabajo obsesiva ya predominante en la industria tecnológica.
Alex Salazar, cofundador y CEO de la startup de IA Arcade.dev, fue aún más directo. Revisa regularmente las facturas de Claude Code de la empresa, cuyo monto está directamente relacionado con la frecuencia con que los ingenieros utilizan la herramienta, y critica abiertamente a los empleados que «no gastan lo suficiente»: «Les digo: ‘No están esforzándose lo suficiente’». Indica que, tras la primera de estas «reuniones de fe», las facturas de las herramientas de programación con IA de la empresa aumentaron diez veces, y considera este gasto como un indicador de progreso.
Los empleados son gestionados mediante cuantificación; la "fatiga por IA" se extiende silenciosamente
Bajo este ambiente, los métodos de evaluación de los empleados también están cambiando silenciosamente.
DocuSketch es una empresa de software especializada en la reparación de propiedades, y su vicepresidente de productos, Andrew Wirick, dice que la empresa ahora rastrea el "número de interacciones" diarias de los ingenieros con herramientas de programación de IA, asumiendo que cuanto mayor sea este número, mayor será la productividad del equipo. Claude Code también genera semanalmente informes para cada ingeniero, enumerando todos los patrones en los que han caído en ciclos ineficaces con la IA y ofreciendo sugerencias de mejora.
Wirick admitió personalmente que ya ha experimentado cierta sensación de "adicción". "Siento que cada día debo completar más interacciones, y aún antes de dormir pienso en cómo hacer más.", atribuyó este estado a una "experiencia de epifanía" al probar el modelo más reciente de Anthropic, Opus 4.5, en noviembre del año pasado: en ese momento, asignó al modelo una tarea de prototipo funcional que normalmente se le daría a un ingeniero, y 20 minutos después vio cómo el modelo desglosaba y ejecutaba la tarea por sí mismo, "sintiendo que su cerebro se reiniciaba".
Esta mentalidad de aceleración colectiva está erosionando los límites entre el trabajo y la vida personal. La investigación de Berkeley descubrió que, incluso cuando muchas tareas ya han sido asumidas por la IA, la duración del trabajo de las personas no se ha reducido. Algunos ingenieros también han comenzado a reconocer públicamente que experimentan "fatiga por IA": una preocupación constante por perder el próximo avance, que parece estar siempre a solo un prompt de distancia.
La brecha de percepción entre la alta dirección y los empleados sigue ampliándose.
La entusiasmo de los ejecutivos proviene en gran medida de la sensación de novedad creada manualmente. Salazar reconoce que construir prototipos con IA personalmente le brinda una «sensación de productividad inmediata» mucho mayor que su rutina habitual de manejar autorizaciones y decisiones. Recientemente, incluso respondió directamente a una solicitud de servicio de un cliente financiero importante, construyendo desde cero una aplicación de demostración.
En Intuit, los gerentes de producto y diseñadores ahora también se animan a crear prototipos de funciones ellos mismos en QuickBooks mediante el enfoque de «vibe coding», dijo Balazs: «Al menos por ahora, los gerentes de producto pueden llevar algo concreto y decirle a los ingenieros: ‘Quiero algo así’».
Sin embargo, los datos de la encuesta de la empresa de consultoría Section muestran que esta brecha de percepción es bastante significativa.
Existe una gran brecha entre la percepción de los ejecutivos sobre el beneficio de la IA y la experiencia de los empleados de base. Salazar cree que esto se debe en parte a que los empleados enfrentan costos de transformación más altos al adaptarse a nuevas herramientas: «Se les exige implícitamente que encuentren tiempo para explorar y experimentar, pero las expectativas de su trabajo diario no se han ajustado adecuadamente para crear ese espacio».
La preocupación por la seguridad laboral también es real. Salazar admitió que originalmente planeaba cambiar de proveedor de servicios de red externo, pero ahora el equipo de mercadotecnia puede actualizar el sitio web de la empresa por sí mismo con herramientas de IA, por lo que se eliminó este gasto externo.
«Extensión de tareas» y la falsa prosperidad, el otro lado del mito de la eficiencia
Los investigadores de Berkeley denominaron este fenómeno "expansión de tareas": cuando los colegas no técnicos comienzan a generar código con IA, los ingenieros deben dedicar tiempo a limpiar estos productos parciales, lo que aumenta su carga de trabajo. Balazs de Intuit reconoció que esto está redefiniendo las divisiones de roles anteriormente claras, llevando a un mayor número de funciones hacia una "híbrida" y complicando las relaciones de colaboración existentes.
Pero la pregunta más profunda es: ¿esta ola de construcción está creando cosas valiosas o simplemente generando más cosas?
Los analistas señalan que, si esta obsesión impulsada por la IA por la productividad no se controla, podría dar lugar a una gran cantidad de «busyware»: pequeños cambios en sitios web que nadie notará, paneles personalizados con un solo usuario, prototipos abandonados a mitad de camino por directores de marketing, todo ello terminando en manos de ingenieros para su implementación. Cada uno de estos proyectos parece tener una justificación en el momento, pero la mayoría terminará en la basura del código abandonado.
Balazs de Intuit dice que, medido por la velocidad de producción y entrega de código, la productividad de los ingenieros de la empresa ha aumentado aproximadamente un 30 %. Pero en un futuro donde el código se vuelve cada vez más "desechable", el verdadero beneficio de eficiencia podría estar oculto en la respuesta a otra pregunta: ¿qué cosas simplemente no deberían construirse?