- El botsitting consume una media de 6,4 horas semanales por trabajador en supervisión y corrección de IA.
- El fenómeno del toggle tax incrementa la carga cognitiva debido al salto constante entre múltiples herramientas.
- La falta de revisión humana deriva en botshitting, trasladando los errores de calidad a otros departamentos.
- La productividad real no depende de la cantidad de software, sino de una infraestructura humana bien integrada.
Seguramente te ha pasado: contratas a un asistente para que te quite trabajo de encima, pero al final de la semana sientes que estás más liado que antes. Te pasas el tiempo explicándole las cosas, corrigiendo sus pifias y, para colmo, repitiendo instrucciones que ya habías dado el lunes. Pues bien, esto tiene un nombre: botsitting. Y es exactamente lo que está ocurriendo ahora mismo en miles de oficinas con la implementación de la inteligencia artificial.
Aunque nos vendan la IA como la panacea que nos regalará horas libres, la realidad es que estamos ante un espejismo. El tiempo que teóricamente ahorramos automatizando tareas no desaparece, sino que se desplaza hacia una nueva capa de trabajo manual y tediosa que nadie había previsto en los presupuestos ni en los planes de digitalización de las empresas.
¿Qué es el botsitting y por qué nos agota?
El término botsitting, es un neologismo que viene de la fusión de dos palabras en inglés: bot + babysitting. Se podría traducir como hacer de «canguro» de los robots. Es decir, de la IA. Se refiere en concreto a esa tarea invisible de vigilar constantemente lo que escupe la máquina. No se trata solo de darle a un botón, sino de proporcionar el contexto adecuado, pelearse con los prompts que no funcionan y, sobre todo, limpiar los resultados que parecen perfectos pero que contienen alucinaciones o datos inventados.
Según el informe Work AI Index, coordinado por expertos de universidades como Stanford, Berkeley y Notre Dame, los empleados pierden una media de 6,4 horas a la semana en estas tareas de control o botsitting. Básicamente, nos estamos comiendo casi una jornada laboral completa solo para que la IA no meta la pata, lo que convierte el ahorro prometido en un préstamo que debemos devolver con intereses en forma de estrés y fatiga cognitiva.
Esta labor de tutoría es, en palabras de Rebecca Hinds, la directora del Work AI Institute, un proceso agotador y monótono. Lo peor de todo es que, al ser una tarea invisible, rara la empresa la mida o la recompense, haciendo que el trabajador se sienta superado por la herramienta que debía ayudarle.
La trampa de la productividad: Percepciones vs Realidad
Aquí hay una brecha impresionante. Por un lado, el 87% de los trabajadores usa IA y el 75% de ellos siente que son mucho más productivos, llegando a creer que ahorran unas 11 horas semanales. Sin embargo, si miramos los libros de cuentas de las empresas, solo el 13% reporta un aumento real de la productividad. ¿Cómo es posible?
La respuesta es que el tiempo se ha transformado. La automatización elimina el esfuerzo de redactar o procesar, pero crea la necesidad de validar. Ahí es donde aparece el botsitting. Si el empleado siente que ha terminado antes, es porque quizás ha dejado de hacer la revisión crítica, pero la empresa no ve el beneficio porque el trabajo final requiere más retoques de los que se deberían.
El ‘Toggle Tax’ o el impuesto por saltar de app en app
Además del botsitting en sí, otro problema grave es la fragmentación. No usamos una sola IA, sino un ecosistema caótico. El 77% de los usuarios maneja varias herramientas a la semana y un tercio de ellos combina cuatro o más. A esto se le llama toggle tax, el coste cognitivo de cambiar constantemente de contexto.
- Casi la mitad de los trabajadores (46,5%) debe saltar entre dos o más sistemas para terminar una sola tarea.
- Cada cambio implica reescribir instrucciones o adaptar el prompt porque el modelo anterior no dio la talla.
- McKinsey estima que se pierden cerca de dos horas diarias simplemente buscando información entre chats, correos y diversas aplicaciones.
En lugar de simplificar la vida, la proliferación de herramientas ha sumado una capa de caos. La IA no ha eliminado la fricción, sino que ha multiplicado los puntos de interrupción en el flujo de trabajo.
Del cuidado al descuido: El peligro del botshitting
Cuando la presión de los plazos es asfixiante y el trabajador lleva horas corrigiendo errores, ocurre algo peligroso: el botshitting. (atención: aquí se añade una significativa «h» al botsitting) Esto consiste en entregar el trabajo generado por la IA sin haberlo verificado, básicamente colar la porquería del bot para poder cumplir con la entrega.
El estudio revela que el 69% de los participantes ha admitido hacer esto al menos una vez. El problema es que el error no desaparece, sino que se traslada al siguiente eslabón de la cadena. Alguien más, que no generó el contenido, tendrá que invertir su tiempo en limpiarlo, por lo que el coste operativo se mueve de sitio pero sigue existiendo.
La solución no es meter más IA
La reacción instintiva de muchos directivos ante un problema de eficiencia es añadir más tecnología. También en el caso del botsitting. Pero, como advierte Bob Sutton, profesor de Stanford, intentar arreglar la fricción de la IA con más herramientas de IA es un error garrafal. Las organizaciones que realmente están ganando no son las que tienen el software más potente, sino las que han creado una infraestructura humana sólida.
Cuando la información fluye correctamente y hay procesos de revisión humanos bien definidos, el agotamiento de la plantilla cae un 64% y las entregas sin revisar se reducen en un 52%. La clave reside en la integración profunda y no en la adopción superficial. No basta con instalar el programa; hay que ajustar los flujos de trabajo y formar a la gente para que la máquina complemente al humano y no al revés.
Para que el retorno de la inversión sea real, especialmente en sectores como el IBEX 35 o las pymes españolas, es vital dejar de mirar solo la adopción y empezar a medir el rendimiento neto. Si no se contabilizan las horas de supervisión y la calidad real de los outputs, seguiremos viviendo en una ilusión óptica de modernidad mientras la carga de trabajo oculta sigue creciendo.
Redactor especializado en temas de tecnología e internet con más de diez años de experiencia en diferentes medios digitales. He trabajado como editor y creador de contenidos para empresas de comercio electrónico, comunicación, marketing online y publicidad. También he escrito en webs de economía, finanzas y otros sectores. Mi trabajo es también mi pasión. Ahora, a través de mis artículos en Tecnobits, intento explorar todas las novedades y nuevas oportunidades que el mundo de la tecnología nos ofrece día a día para mejorar nuestras vidas.