Análisis en profundidad: ¿Por qué los empleados de las grandes empresas se sienten más cansados cuando el AI se convierte en un nuevo KPI?
Hola a todos, soy vuestro periodista financiero. Recientemente, un artículo sobre el “AI y los empleados de las grandes empresas” se ha hecho muy popular, y el fenómeno que menciona es realmente preocupante: Se dice que el AI puede aumentar la eficiencia, ¿por qué entonces la gente se siente más cansada? Incluso hay quienes, para demostrar que están utilizando el AI, pagan de su propio bolsillo para suscribirse a servicios o “distilan” a sus jefes en versiones simuladas por AI para cumplir con las evaluaciones de rendimiento.
Esto no es solo una queja laboral; detrás de ello se refleja la ansiedad, la alienación y la reestructuración de los valores en toda la industria de internet bajo la ola del AI. Hoy, vamos a desglosar la lógica central de este artículo en cinco puntos para entender mejor qué está sucediendo en esta “carrera armamentista del AI”.
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Uno: De “uso voluntario” a “evaluación obligatoria”: El AI se ha convertido en una nueva forma de “horas extras”
Antes, la competencia se centraba en hacer horas extras y cumplir con los KPIs; ahora, lo que importa son los Token (unidades de consumo utilizadas por el AI).
Un ejemplo típico en el artículo es Xiaoqi, una gerente de productos de ByteDance, quien cada día lo primero que hace al llegar al trabajo es activar varios asistentes AI. Antes, esto era un “truco para ser perezoso”; ahora, se ha convertido en una herramienta esencial para sobrevivir en el trabajo. ¿Por qué? Porque los jefes han comenzado a supervisar el uso del AI.
- Antes: Usar o no usar el AI era tu elección; usarlo te daba puntos adicionales.
- Ahora: La empresa te proporciona una cantidad asignada de Token (por ejemplo, 7000 yuanes al mes en Tencent o 8000 yuanes en Alibaba), e incluso reembolsa los costos de suscripciones externas. Si usas pocos Token, el jefe pregunta: “¿Por qué los usas tan poco? ¿No estás utilizando el AI al máximo?” Si los usas muchos, el jefe pregunta: “¿Dónde está el resultado de tanto gasto?”
Esto crea una doble restricción:
1. No usarlo no es una opción: Sería visto como estar “a la zaga” o “no adoptar nuevas tecnologías”, lo que puede afectar tu rendimiento y tus posibilidades de promoción.
2. Usarlo de manera inapropiada tampoco es aceptable: La empresa comienza a calcular los costos. Los Token no son gratuitos; son un gasto real. Si gastas un millón de Token sin generar el valor empresarial correspondiente, estás desperdiciando recursos de la empresa.
Interpretación sencilla: Es como si la empresa te diera un coche de lujo (un herramienta AI) y también te diera una tarjeta de combustible. Antes, nadie se preocupaba si lo usabas o no; ahora, si no lo usas, el jefe piensa que eres perezoso; si lo usas todo el tiempo, el jefe pregunta por qué no has generado más resultados. El AI ha pasado de ser un “beneficio” a un “indicador de evaluación”; los empleados no solo tienen que trabajar, sino también demostrar que lo hacen de manera “correcta”.
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Dos: La reestructuración de los requisitos de contratación: Sin conocimientos de AI, no tienes ni siquiera la oportunidad de una entrevista
El artículo menciona que en empresas como Meituan, Ant Group y Ctrip, más del 80% de los puestos requieren habilidades relacionadas con el AI. Esto envía un mensaje claro: “Saber usar el AI” está pasando de ser un “plus” a ser una condición obligatoria, incluso a ser una “tarjeta de entrada”.
Antes hablábamos de “talento multidisciplinario”; ahora se busca a personas que sean especialistas en su área + conocedores del AI.
- Puestos de operaciones: Antes, tenías que ser bueno redactando textos o diseñando gráficos; ahora, también debes saber crear instrucciones (Prompt) para que los agentes inteligentes recopilen información y generen borradores automáticamente.
- Puestos de desarrollo: Antes, tenías que saber programar; ahora, debes saber “dirigir” al AI para que escriba el código. Si sigues programando de manera tradicional, no solo eres lento, sino que también podrías ser reemplazado por nuevos empleados o por el AI.
Interpretación sencilla: El mercado laboral actual es como si estuvieras tomando un examen de conducir: antes se requería tener un permiso de clase C1 (para vehículos de transmisión manual); ahora se exige saber usar sistemas de asistencia al manejo automático. Si solo sabes conducir manualmente, aunque puedes hacerlo, en las empresas donde la eficiencia es clave, eres considerado un “activo ineficiente”. Tu competitividad ya no radica solo en cuánto conocimiento especializado tienes, sino en si puedes “traducir” ese conocimiento al AI y hacer que el AI lo ejecute por ti.
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Tres: El paradoja de la eficiencia: ¿Dónde va el tiempo que se ahorra? ¿Por qué la competencia es aún más feroz?
Este es el punto más confuso: si el AI claramente nos ahorra 8 horas de trabajo (según datos de BCG), ¿por qué nos sentimos más cansados?
La respuesta está en la versión del AI de la ley de Parkinson: el trabajo se expande automáticamente hasta ocupar todo el tiempo disponible.
1. Los estándares han subido: Antes, escribir un informe llevaba 3 días; ahora, el AI lo hace en 1 hora. El jefe no te deja descansar esos 2 días, sino que dice: “Si puedes hacerlo en 1 hora, entonces tienes que entregar 10 informes este mes.” O “Si escribes el código tan rápido, ¿por qué el proyecto aún no está listo?”
2. Nuevos cuellos de botella: El AI resuelve los problemas de ejecución, pero no los de toma de decisión y colaboración.
- El código está listo, pero ¿es el proyecto correcto?
- El informe está generado, pero ¿los datos son precisos?
- El plan está listo, pero ¿el jefe lo ha aprobado?
- Los nuevos cuellos de botella ahora son la “velocidad mental” y las relaciones interpersonales. Tienes que dedicar más tiempo a verificar las conclusiones del AI, coordinar recursos de diferentes departamentos y explicar por qué elegir ese plan en lugar de otro.
Interpretación sencilla: Antes eras un “trabajador manual”; con el AI, te has convertido en un “supervisor”. Ser supervisor es más cansado, porque debes vigilar cada detalle y además lidiar con los clientes. El AI acorta el tiempo necesario para tareas físicas, pero alarga el tiempo necesario para tareas intelectuales y de comunicación, y el consumo de energía es mayor.
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Cuatro: Métodos absurdos para enfrentar el uso del AI: Usar el AI contra el AI, usar el AI para engañar a los jefes
La parte más interesante del artículo es que los empleados han inventado todo tipo de estrategias absurdas para cumplir con las evaluaciones basadas en el AI. Esto refleja la alienación en las relaciones laborales.
1. **Crear un “doble de AI para los jefes”: El ingeniero de algoritmos Xiao Lin proporcionó todos los registros de conversaciones y el estilo de toma de decisiones de su jefe al AI para entrenar una versión simulada de su jefe. Antes de presentar un informe, practicaba con esta versión simulada para predecir qué podría decir el jefe y luego ajustaba su discurso. Como resultado, obtuvo la mejor evaluación de rendimiento.
- Esencia: Esto no es mejorar la calidad del trabajo, sino participar en una “juego de estrategias”. Está utilizando el AI para optimizar la forma en que se comunica con sus superiores, no para mejorar el negocio en sí.
2. Evaluaciones generadas por AI en 360 grados: Los empleados usan el AI para escribir sus evaluaciones y sus colegas usan el AI para escribir las de ellos; el jefe lee solo palabras bonitas generadas por el AI.
- Esencia: Las evaluaciones de rendimiento se han convertido en una formalidad. Cuando todos usan el AI para generar evaluaciones “perfectas”, pierden su valor real y se convierten en un “juego de palabras”.
Interpretación sencilla: Es como hacer trampas en un examen: antes era copiar las respuestas; ahora es “hacer que el AI escriba las respuestas y luego que otro AI las revise”. La gente no compite por cuánto sabe del negocio, sino por cuán bien puede engañar al AI y a los jefes. Este tipo de competencia es un desperdicio de energía que no crea valor real y solo aumenta los costos en forma de Token para la empresa.
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Cinco: La pregunta final: ¿Cuál es el “valor residual” del ser humano?
El artículo plantea una pregunta filosófica: cuando la ejecución se vuelve extremadamente barata (el AI puede escribir código o informes en segundos), ¿dónde queda el valor del ser humano?
La respuesta es clara: el valor del ser humano radica en la capacidad de juzgar, asumir responsabilidades y coordinar.
1. Definir problemas: El AI puede responder a “cómo hacerlo”, pero solo el ser humano puede responder a “por qué hacerlo”.
- Por ejemplo, un analista de datos como Ke Ke puede usar el AI para escribir consultas SQL, pero el AI no sabe qué datos de qué tabla son inexactos ni qué indicadores realmente importan para el negocio. El ser humano es responsable de definir los problemas y el AI, de resolverlos.
2. Asumir responsabilidades: El AI puede cometer errores, pero no tiene que asumir las consecuencias.
- Si el código generado por el AI causa un problema en el sistema o el informe engaña a los jefes, el ser humano es quien enfrenta las consecuencias, no el AI. Esta capacidad de asumir riesgos es algo que el AI no puede reemplazar.
3. Coordinar recursos: El AI puede crear frases de comunicación perfectas, pero no puede hacer que dos departamentos discutan de manera efectiva ni ayudar al jefe a tomar decisiones. El ser humano es el “conector” que hace que todo funcione.
En resumen: Esta ola de AI no tiene como objetivo eliminar a los empleados, sino sellarlos.
- Los que son eliminados son aquellos que solo ejecutan mecánicamente, que no quieren pensar ni asumir responsabilidades.
- Los que quedan son aquellos que pueden controlar el AI, definir problemas y asumir responsabilidades por los resultados.
Consejos para la gente común:
No te preocupes ni sigas ciegamente la tendencia de competir por usar más Token.
1. Aprende a hacer preguntas: No uses el AI solo como una herramienta de búsqueda; tratalo como a un “practicante” y aprende a descomponer las tareas.
2. Mantén tu capacidad de juicio: Nunca confíes completamente en los resultados del AI; tu valor real radica en detectar errores y tomar decisiones.
3. Céntrate en las responsabilidades: En el trabajo, asume proactivamente las tareas que el AI no puede realizar (como la coordinación interdepartamental y la gestión de crisis); esa es tu ventaja competitiva.
El AI es una herramienta, no el dueño. No te conviertas en la “batería” del AI; sé su “comandante”.