Aunque 76% de los empleados que utilizan inteligencia artificial (AI) ahorra al menos una hora de trabajo a la semana, las empresas no necesariamente consiguen aprovechar ese tiempo para aumentar su capacidad de producción.
De hecho, 46% de los usuarios afirma que las expectativas de sus empleadores aumentaron desde que comenzó a utilizar estas herramientas, pero solo 26% destina el tiempo recuperado a asumir más tareas.
Los resultados forman parte del estudio State of the Workweek 2026: Burnout, AI, and the Work Employers Don’t See, elaborado por Pollfish en octubre de 2026 mediante una encuesta independiente encargada por Hubstaff, plataforma de seguimiento del tiempo y analítica de fuerza laboral.
La investigación encontró que 79% de los 1,068 trabajadores de tiempo completo en Estados Unidos, de entre 18 y 64 años, encuestados utiliza herramientas de AI en su trabajo. Entre ellos, 76% ahorra al menos una hora en una semana típica y 32% consigue liberar cuatro horas o más.
Sin embargo, el ahorro no siempre se traduce en una mayor producción: 39% de los usuarios termina su trabajo más temprano, mientras que 15% no percibe cambios importantes. Apenas 5% afirma que las expectativas laborales de su empleador disminuyeron después de adoptar AI.
La diferencia entre el tiempo ahorrado y la capacidad que aprovechan las organizaciones también aparece en el trabajo que deben realizar otros integrantes de los equipos.
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El impacto de la AI en la productividad de los equipos
Poco más de la mitad (53%) de los usuarios de AI recibe al menos una vez al mes contenido generado con estas herramientas por sus compañeros que requiere correcciones o ediciones importantes. En 23%, esto sucede al menos una vez por semana.
Además, 45% dedica una hora o más en una semana típica a revisar, editar o corregir ese contenido. Así, el ahorro de quien genera un entregable puede convertirse en trabajo adicional para quien lo recibe.
El retrabajo complica la medición de productividad. Si una empresa contabiliza únicamente el tiempo que ahorra el empleado que utiliza AI, sin considerar las horas que otros destinan a revisar sus resultados, puede sobreestimar el beneficio de la tecnología.
El CEO de Hubstaff, Jared Brown, afirmó en un comunicado que la “AI está devolviendo tiempo a los empleados individualmente, pero la mayoría de las organizaciones no lo está capturando como capacidad”.
Brown añadió que las expectativas están creciendo más rápido que los resultados y que parte del ahorro termina convirtiéndose en trabajo de corrección para otros integrantes del equipo.
Por ello, señaló que las organizaciones deben medir lo que sucede en sus equipos, en lugar de asumir que las ganancias individuales de productividad ya están disponibles para toda la empresa.
Falta de visibilidad laboral y burnout en las empresas
De acuerdo con Hubstaff, 54% de los trabajadores considera que su empleador conoce la mitad o menos de su semana laboral real. Apenas 15% cree que la organización tiene visibilidad sobre toda su jornada.
Esta falta de visibilidad también alcanza el trabajo fuera de horario: 71% revisa mensajes laborales al menos varias veces por semana, mientras que 43% trabaja por las noches o durante los fines de semana la mayoría de las semanas.
La carga laboral tiene consecuencias para los empleados, ya que 69% experimentó burnout durante los 12 meses anteriores al estudio y 30% consideró seriamente renunciar debido a su volumen de trabajo.
Recomendaciones de Hubstaff para medir el ROI de la AI
Ante estos resultados, Hubstaff recomienda que las empresas midan no solo el tiempo que ahorra cada usuario de AI, sino también el que sus compañeros invierten en revisar los resultados y el destino de las horas recuperadas.
También propone establecer criterios de revisión antes de compartir entregables generados con estas herramientas, de modo que quien los produce asuma inicialmente la responsabilidad de verificar la información.
El reto está en distinguir entre el tiempo que las herramientas permiten ahorrar y la capacidad adicional que realmente consigue aprovechar la organización. El ahorro puede identificarse a escala individual; la capacidad adicional exige observar los procesos completos, incluido el trabajo de revisión y corrección que ocurre entre equipos.
