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title: "Productividad con IA: uso del tiempo y nuevas competencias"
locale: es
category: knowledge_base
category_name: "Base de conocimiento"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "Equipo editorial de Injoys"
source_url: https://injoys.com/es/articles/ai-productivity-time-use-and-capability-growth
published_at: 2026-10-31T06:20:26+09:00
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# Productividad con IA: uso del tiempo y nuevas competencias

> Al evaluar la productividad con IA, hay que considerar tanto la velocidad de ejecución como el uso del tiempo ahorrado. Se explica la diferencia entre automatización y potenciación y se proponen criterios de gestión organizativa que también tengan en cuenta la carga de revisión y las oportunidades de aprendizaje.

## Key Points

- Que los encuestados afirmen haber ahorrado tiempo de trabajo con IA no significa que sus horas de trabajo hayan disminuido realmente.
- La automatización consiste en dejar la ejecución de tareas en manos de las máquinas, mientras que la potenciación amplía las capacidades de las personas.
- Automatizar las tareas repetitivas puede sentar las bases para la potenciación mediante el aprendizaje de nuevas competencias.
- Al evaluar la productividad con IA, también hay que incluir el tiempo que los compañeros dedican a revisar y rehacer el trabajo.
- Para dedicar el tiempo ahorrado al desarrollo de competencias, hay que ajustar tanto el reparto del trabajo como los criterios de evaluación.

Para dedicar el tiempo ahorrado con la IA al desarrollo de capacidades, la organización necesita criterios de reparto del trabajo. Si solo aumenta el volumen de tareas completadas, puede no quedar margen para aprender tareas nuevas. Al evaluar la productividad, también hay que examinar a qué se dedica el tiempo ahorrado.

Los datos de las encuestas corresponden al estudio de CTA de julio de 2026 y al anuncio de 스페이스애드 del 21 de octubre.

## ¿A qué se dedica el tiempo ahorrado con la IA?

En las encuestas consultadas destacan las respuestas que señalan que se hace más trabajo en el mismo tiempo. Sin embargo, completar más tareas y reducir la jornada laboral son resultados distintos. Al leer los datos, primero hay que distinguir las preguntas y a quiénes se dirigieron.

| Encuesta y fecha de referencia | Dato confirmado | Distinción necesaria para interpretarlo |
| --- | --- | --- |
| CTA, encuesta de julio de 2026 | El 70% de los encuestados surcoreanos usa IA en el trabajo | Proporción de uso entre quienes respondieron a la encuesta |
| CTA, encuesta de julio de 2026 | Ahorro medio semanal de más de 8 horas gracias al uso de IA | Tiempo ahorrado declarado por los encuestados, no la hora real de salida del trabajo |
| 스페이스애드, anuncio del 21 de octubre de 2026 | 881 trabajadores en el conjunto de la encuesta | Deben distinguirse del grupo analizado en la pregunta sobre cambios de productividad que figura abajo |
| 스페이스애드, mismo anuncio | Análisis de 766 encuestados que usan IA al menos 1 hora a la semana | Grupo analizado en la pregunta sobre cambios de productividad |
| 스페이스애드, mismo anuncio | El 62.4% completa más trabajo en el mismo tiempo | Resultado de una pregunta de respuesta múltiple, no una proporción de reparto del tiempo |

Los datos de CTA se confirman en una noticia de 연합뉴스 sobre el anuncio del 14 de octubre de 2026. La encuesta se hizo en julio de ese mismo año. Para extrapolarlos directamente al conjunto de trabajadores del país, también hay que comprobar el diseño de la muestra. [Noticia de 연합뉴스 sobre la encuesta de CTA](https://en.yna.co.kr/view/AEN20261014005300320)

En la encuesta de 스페이스애드, la proporción que eligió el aumento del volumen de trabajo fue del **62.4%**. Esta cifra no significa que se dedicara el 62.4% del tiempo ahorrado a tareas adicionales. Es el resultado de una pregunta que permitía seleccionar varios cambios de productividad. [Noticia de 아웃소싱타임스 sobre los resultados de la encuesta](https://www.outsourcing.co.kr/news/articleView.html?idxno=204137)

Los encuestados de ambos estudios no pertenecen al mismo grupo. Por tanto, no se deben multiplicar las 8.2 horas semanales por el 62.4% para calcular el tiempo dedicado a tareas adicionales. El reparto real del tiempo debe comprobarse con los registros de trabajo internos de la organización.

## Comparación entre automatización y potenciación con IA

La automatización consiste en encargar la ejecución de tareas a las máquinas. La potenciación consiste en ampliar las capacidades de las personas con ayuda de la IA. Ambos enfoques se conectan cuando el tiempo liberado al automatizar tareas repetitivas se dedica al aprendizaje.

| Criterio de comparación | Uso centrado en la automatización | Uso centrado en la potenciación |
| --- | --- | --- |
| Objetivo principal | Reducir el tiempo y el coste de las tareas existentes | Ampliar la variedad de problemas que las personas pueden resolver |
| Elaboración de informes | Reducir las tareas repetitivas de redacción y organización de borradores | Hacer análisis adicionales y revisar los fundamentos de las decisiones |
| Uso del tiempo ahorrado | Completar más tareas del mismo tipo | Aprender, experimentar y explorar los problemas de los clientes |
| Resultados que se deben comprobar | Tiempo de finalización, volumen de tareas completadas, errores y costes | Nuevas capacidades, calidad de las decisiones y resultados de las mejoras |
| Aspectos que se deben vigilar en la gestión | Carga de revisión derivada del aumento de tareas completadas | Ampliación de funciones sin formación ni retroalimentación |

La automatización no implica por sí misma una reducción de plantilla. La gestión del personal es una decisión independiente de la organización. Una misma herramienta de automatización puede producir resultados distintos según cómo se reparta el trabajo.

Tampoco debe entenderse la potenciación únicamente como la incorporación de nuevas funciones. Mejorar el criterio aplicado a las tareas existentes también es una forma de potenciación. Un ejemplo es quien redacta informes y usa la IA para comparar alternativas.

## ¿Qué se ha podido confirmar de la propuesta del investigador?

El planteamiento de Jan-Emmanuel De Neve es una propuesta de estrategia organizativa que apuesta por invertir en las capacidades de las personas. En un artículo para Oxford University del 30 de abril de 2026, explica los riesgos de un enfoque centrado en reducir la plantilla. Sus principales preocupaciones son la inseguridad laboral y el debilitamiento de las vías de desarrollo del talento de nivel inicial. [Artículo de experto de Oxford University](https://www.ox.ac.uk/news/2026-04-30-expert-comment-the-firms-racing-to-replace-people-with-ai-will-be-the-first-to-fall)

El artículo relacionado de HBR se publicó el 15 de abril de 2026. El texto analiza las ventajas a largo plazo de una estrategia de potenciación. El título del documento y su resumen público pueden consultarse en HBR. [Artículo de HBR sobre estrategias de automatización y potenciación](https://hbr.org/2026/04/why-companies-that-choose-ai-augmentation-over-automation-may-win-in-the-long-run)

Esto no debe interpretarse como una demostración de que la potenciación es superior en todas las organizaciones. Los artículos públicos, por sí solos, no permiten calcular las tasas de crecimiento de los beneficios por sector. Los criterios operativos que siguen son propuestas para aplicar estas ideas al trabajo.

## Según la situación: ¿a qué tareas dedicar el tiempo ahorrado?

Decida a qué dedicar el tiempo ahorrado según los obstáculos del trabajo actual. Si hay tareas acumuladas, puede ser necesario completar más trabajo del mismo tipo. Si el problema es la falta de criterio o de habilidades, puede asignar tiempo al aprendizaje y a la revisión.

Los casos siguientes son ejemplos de aplicación, no casos cuyos resultados se hayan medido. Decida cómo ampliar sus funciones según los objetivos de su propio trabajo. Esto no significa asumir de inmediato las responsabilidades de otros puestos.

| Situación actual | Ejemplo de uso del tiempo | Condición que también se debe comprobar |
| --- | --- | --- |
| Un diseñador solo puede explicar a los desarrolladores cómo plasmar sus ideas | Crear con IA un prototipo funcional sencillo para transmitir su intención | Revisión de un desarrollador antes de incorporarlo al servicio real |
| Un responsable de ventas pide repetidamente cambios en los materiales | Crear directamente con IA una propuesta de material explicativo | Comprobación de la exactitud de la información del producto y de su redacción |
| La redacción de informes concentra gran parte del tiempo | Tras redactar el borrador, centrarse en comprobar los fundamentos y comparar alternativas | Una persona responsable de comprobar las fuentes y los resultados de los cálculos |
| Disminuyen las oportunidades de práctica de los empleados de nivel inicial que se ocupaban de tareas repetitivas | Practicar la detección de errores en los resultados de la IA y la explicación de los fundamentos de las decisiones | Retroalimentación de un compañero de mayor experiencia y oportunidades para corregir |

### Oportunidades de aprendizaje para los empleados de nivel inicial

Los empleados de nivel inicial necesitan aprender los criterios para revisar los resultados del trabajo. Aunque encargue las tareas básicas a la IA, diseñe por separado la formación del criterio. No dé por hecho que ha habido aprendizaje solo por haberles encargado una revisión.

Por ejemplo, puede pedirles que encuentren afirmaciones con poco respaldo en el borrador de un informe. Después, reserve un tiempo para que un compañero de mayor experiencia compruebe las razones de sus decisiones. Los resultados de la formación pueden comprobarse mediante su capacidad para explicar y corregir.

## Ahorro de tiempo individual y ahorro de tiempo del equipo

Que una persona tarde menos en redactar no permite concluir que haya disminuido el tiempo de trabajo del equipo completo. También hay que contabilizar la carga de revisión de los compañeros que reciben el trabajo. Esta distinción puede pasarse por alto fácilmente en una evaluación centrada en el volumen de tareas completadas.

Aunque el borrador de un informe esté listo rápidamente, comprobar los hechos puede requerir tiempo. Si aumentan los borradores, también aumentan los documentos que se deben revisar. Por tanto, conviene situar el final del trabajo en la aprobación definitiva, no en la generación del borrador.

| Aspecto que se debe medir | Qué registrar | Objetivo de la comprobación |
| --- | --- | --- |
| Tiempo de redacción | Tiempo desde la preparación de los materiales hasta la finalización del borrador | Comprobar el ahorro de tiempo de quien redacta |
| Tiempo de revisión | Tiempo que dedican compañeros y responsables a las comprobaciones | Comprobar la carga trasladada a otras personas |
| Tiempo de corrección | Tiempo dedicado a corregir errores y volver a entregar el trabajo | Comprobar el coste real de terminar el trabajo |
| Calidad final | Omisiones, errores y existencia de correcciones posteriores a la aprobación | Comprobar si el aumento de velocidad ha perjudicado la calidad |
| Destino del tiempo liberado | Tareas adicionales, aprendizaje, experimentación y margen en el trabajo | Comprobar cómo se ha repartido el tiempo ahorrado |

Una fórmula sencilla de comprobación consiste en restar al tiempo total invertido antes el tiempo total invertido después de usar la IA. Incluya también la revisión y las correcciones en el tiempo posterior al uso de la IA. Es un método de gestión propuesto en este artículo, no una fórmula oficialmente reconocida.

Al comparar, el alcance del trabajo y los criterios de calidad deben ser equivalentes. No conviene comparar directamente el resultado de crear un informe más breve y sencillo con el trabajo anterior. Registre por separado la reducción del tiempo y la reducción del contenido entregado.

## Cómo puede una organización convertir el tiempo en capacidades

Para reservar tiempo al desarrollo de capacidades, ajuste primero las reglas de asignación de tareas adicionales. Si se recomienda la formación mientras se sigue aumentando la carga de trabajo, el aprendizaje puede quedar relegado. Los pasos siguientes son una propuesta que debe adaptarse a la situación de trabajo del equipo.

1. Identifique los obstáculos del trabajo actual. Pregunte a los miembros del equipo tanto por las tareas repetitivas como por las iniciativas de mejora que han pospuesto.
2. Defina el objetivo del uso de la IA. Especifique si se evaluará el aumento del volumen de tareas completadas o el desarrollo de capacidades.
3. Elija una pequeña tarea experimental. Empiece con un alcance que permita comprobar los resultados.
4. Incluya el tiempo de aprendizaje en el calendario de trabajo. Defina también qué tareas existentes se ajustarán cuando lleguen nuevas solicitudes.
5. Ponga en contacto a los responsables de formación y de revisión. Además de enseñar a usar la herramienta, explique los criterios para valorar los resultados.
6. Evalúen juntos los resultados del experimento. Registren el tiempo, la calidad y las nuevas capacidades adquiridas.

Si le resulta difícil ajustar directamente el calendario, acuerde primero las prioridades de trabajo con el responsable del equipo. Puede ayudar resumir brevemente el objetivo de la iniciativa de mejora y el apoyo necesario. Puede proponer una forma de organización que no deje el aprendizaje exclusivamente para el tiempo personal después del trabajo.

Los responsables también deben reflejar los objetivos de desarrollo en los criterios de evaluación. Si solo se premia el volumen de tareas completadas, los miembros del equipo dedicarán su tiempo a aumentarlo. Incluya también en la evaluación los fundamentos de las decisiones obtenidos en los experimentos y los métodos de trabajo reutilizables.

## Errores comunes al evaluar la productividad con IA

Explicar la productividad con una sola cifra puede ocultar los cambios en el tiempo y la calidad. Los puntos siguientes señalan distinciones necesarias al interpretar los resultados de las encuestas y la gestión de las organizaciones. Estas mismas distinciones pueden aplicarse a los informes de resultados del equipo.

- Presentar el ahorro de tiempo como una reducción de la jornada laboral. Compruebe por separado los registros reales de trabajo.
- Interpretar los porcentajes de respuesta múltiple como proporciones de reparto del tiempo. Compruebe qué se preguntó y a quiénes se dirigió la pregunta.
- Considerar directamente el aumento del volumen de trabajo como una ampliación de capacidades. Registre de forma concreta qué tareas nuevas se pueden hacer.
- Ver los resultados generados por la IA como prueba de la adquisición de conocimientos especializados. Compruebe también si la persona puede explicar y corregir los errores.
- Fijar la misma proporción de tiempo de aprendizaje para todos los empleados. Los materiales consultados no contienen una proporción recomendada de aplicación universal.
- Considerar que la mera adopción de herramientas completa la estrategia de crecimiento de la organización. Revise también el reparto del trabajo, la formación y los criterios de evaluación.

## FAQ

### ¿En qué se diferencian la automatización y el aumento de capacidades con IA?
La automatización consiste en delegar la ejecución de tareas en las máquinas. El aumento de capacidades consiste en ampliar las capacidades de las personas con ayuda de la IA. Ambas formas se conectan si el tiempo liberado tras automatizar las tareas repetitivas se dedica al aprendizaje.

### ¿Ahorrar 8.2 horas a la semana con IA también reduce las horas de trabajo?
No se puede determinar si se reducen las horas de trabajo solo con esa cifra. Es el tiempo medio ahorrado que se declaró en la encuesta de CTA de julio de 2026. Los cambios reales en las horas de trabajo deben comprobarse con la distribución de tareas y los registros de horas trabajadas.

### ¿A quién corresponde el 62.4% que afirma completar más tareas?
Es una cifra que aparece en la cobertura de prensa del anuncio de 스페이스애드 del 21 de octubre de 2026. La encuesta abarcó a un total de 881 empleados. El análisis de esa pregunta se centró en las 766 personas que usan IA al menos 1 hora a la semana. Es el resultado de una pregunta de respuesta múltiple que permitía seleccionar varios cambios en la productividad.

### ¿Se pueden multiplicar las 8.2 horas por el 62.4% para calcular el tiempo de trabajo adicional?
No se deben multiplicar ambas cifras para calcular el tiempo de trabajo adicional. Son resultados de encuestas distintas. El 62.4% tampoco representa una proporción del reparto del tiempo.

### ¿Está mal usar la IA para hacer más del mismo trabajo?
Puede ayudar a completar las tareas pendientes o a alcanzar el volumen de trabajo necesario. Sin embargo, hay que distinguir entre aumentar el volumen de trabajo completado y adquirir nuevas capacidades. Primero, defina qué resultados busca la organización.

### ¿Cuánto del tiempo ahorrado se debe dedicar al aprendizaje?
En los materiales consultados no hay un porcentaje recomendado de forma universal. Distribuya el tiempo según la carga de trabajo actual y las capacidades necesarias. También debe comprobar si el tiempo de aprendizaje se refleja en la planificación real.

### ¿El aumento de capacidades con IA implica asumir además otras funciones?
No significa únicamente añadir otras funciones. Analizar con más profundidad o evaluar alternativas en las tareas habituales también son formas de aumentar las capacidades. Al ampliar las funciones, proporcione también formación y apoyo para la revisión.

### ¿Qué tiempos deben medirse para evaluar la productividad con IA?
Incluya no solo el tiempo de trabajo del autor, sino también el tiempo que sus compañeros dedican a la revisión y las correcciones. El alcance de las tareas que se comparan y los criterios de calidad deben ser los mismos. Registrar el tiempo total dedicado hasta la aprobación final permite comprobar si la carga de trabajo se desplaza.

### ¿Cómo aprenden los empleados nuevos si la IA se encarga de las tareas básicas?
Se pueden preparar ejercicios para detectar errores en los resultados de la IA y explicar los fundamentos de las valoraciones. Ofrezca también comentarios de los compañeros con más experiencia. Hay que distinguir entre recibir un resultado y desarrollar la capacidad de juicio.

### ¿Se ha demostrado que optar por el aumento de capacidades mejora los resultados a largo plazo?
El artículo de opinión de acceso público consultado propone una estrategia organizativa centrada en el aumento de capacidades. No es un documento que garantice los mismos resultados en todas las organizaciones. El efecto real debe comprobarse a partir de los cambios en el tiempo, la calidad y las capacidades de la organización.

## Sources

- [연합뉴스, El organizador del CES destaca la innovación en IA de las empresas surcoreanas antes de la edición de 2027, 14 de octubre de 2026](https://en.yna.co.kr/view/AEN20261014005300320)
- [아웃소싱타임스, El 95% de los empleados mejora su productividad tras usar IA, 22 de octubre de 2026](https://www.outsourcing.co.kr/news/articleView.html?idxno=204137)
- [Oxford University, Comentario de un experto: Las empresas que se apresuran a sustituir a las personas por IA serán las primeras en caer, 30 de abril de 2026](https://www.ox.ac.uk/news/2026-04-30-expert-comment-the-firms-racing-to-replace-people-with-ai-will-be-the-first-to-fall)
- [Harvard Business Review, Por qué las empresas que eligen potenciar las capacidades con IA en lugar de automatizar pueden ganar a largo plazo, 15 de abril de 2026](https://hbr.org/2026/04/why-companies-that-choose-ai-augmentation-over-automation-may-win-in-the-long-run)

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