Mariano Wechsler plantea que la IA expone ineficiencias y redefine productividad laboral

Mariano Wechsler, CEO y co-fundador de Teamcubation, sostuvo que la Inteligencia Artificial (IA) no necesariamente reduce la carga laboral, sino que puede dejar al descubierto fallas en la forma de organizar el trabajo. En su análisis, el efecto de la tecnología depende menos de la herramienta y más del razonamiento aplicado a los procesos cotidianos: la IA puede intensificar rutinas ineficientes o ayudar a eliminar fricción operativa.

El planteo se apoya en un escenario de adopción acelerada con resultados dispares. Aunque la inversión en IA crece a nivel global, el 90% de las organizaciones todavía no logra vincularla con resultados concretos de negocio. A la vez, apenas un 6% de las empresas percibe un impacto real en su rentabilidad, de acuerdo con el Foro Económico Mundial.

Wechsler tomó como punto de partida un estudio de Harvard Business Review que describe un fenómeno recurrente: lejos de liberar tiempo, la IA puede hacer que las personas trabajen más rápido, asuman más tareas y estiren su jornada sin sentir un alivio real. “En muchos casos, lo que describe no es un problema de la IA, sino de cómo seguimos pensando el trabajo”, afirmó el directivo.

En esa lectura, el origen del problema se remonta a una lógica extendida durante décadas: la tecnología como terreno exclusivo de perfiles técnicos. Cuando una persona no sabía programar y necesitaba automatizar una tarea, debía “levantar un ticket” y esperar a que ese pedido avanzara en un backlog. Para Wechsler, ese esquema consolidó una cultura de “adaptarse al sistema en lugar de cuestionarlo”.

El cambio actual, señaló, no se explica solo por una tecnología más potente, sino por la posibilidad de que millones de personas piensen sistémicamente sobre su propio trabajo. Donde antes se veían tareas aisladas, ahora aparecen procesos, flujos y repeticiones que dejan de tener sentido. En esa línea, planteó que el pensamiento sistémico puede enseñarse, entrenarse y aplicarse en semanas, incluso en perfiles no técnicos.

El riesgo, advirtió, aparece cuando la IA se usa como acelerador de prácticas que ya eran ineficientes. “Si usamos la IA solo para hacer más rápido lo que ya hacíamos mal, el resultado lógico es más intensidad, más ritmo y más cansancio”, escribió. La tecnología, en su enfoque, libera tiempo cuando cambia la forma en que se razona sobre el trabajo.

Como ejemplo, describió un proyecto reciente con una compañía en el que un equipo de 24 personas identificó 540 horas mensuales en las que un humano agregaba poco valor, sobre un total de 3.840 horas de trabajo. El hallazgo, sostuvo, no se limitó al ahorro de tiempo: implicó cambiar la pregunta de “¿cómo hago esto más rápido?” a “¿esto debería hacerlo una persona?”.

“Tal vez el problema no sea que trabajamos demasiado. Tal vez el problema sea en qué estamos trabajando”, dijo Mariano Wechsler, CEO y co-fundador de Teamcubation.

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