Apuntes de Prevención IA

Inteligencia artificial y experiencia del trabajo

No necesariamente peor. Pero sí diferente.

Este texto nace de una conversación.

No de un laboratorio ni de un proyecto académico cerrado. Nace de varias conversaciones mantenidas durante las últimas semanas entre profesionales que trabajan en ámbitos distintos pero comparten una inquietud común: cómo está cambiando la experiencia cotidiana del trabajo cuando aparece la inteligencia artificial.

En el grupo hay perfiles diferentes. Una delegada sindical responsable de prevención y salud laboral. Una coordinadora de técnicos de prevención en el sector privado. Un técnico de prevención en una administración pública. Y alguien que lleva tiempo trabajando de forma intensiva con sistemas de inteligencia artificial generativa.

Las conversaciones empezaron de forma informal. Pero rápidamente apareció una sensación compartida: algo está cambiando en la forma en que se experimenta el trabajo intelectual.

No necesariamente en su contenido. Pero sí en su ritmo, en su forma y en la manera en que las personas se relacionan con lo que hacen.

Para explicarlo, quizá sea más sencillo empezar por tres escenas.

Primera escena

Un técnico revisa un documento generado con ayuda de inteligencia artificial.

El texto está bien escrito. Es coherente. La argumentación parece sólida.

Pero su trabajo no consiste en escribirlo, sino en detectar posibles errores: interpretaciones demasiado literales de la norma, matices que faltan, conclusiones que parecen razonables pero no lo son del todo.

Lo que antes era un proceso de producción se convierte ahora en un proceso de supervisión.

Y la dificultad no está en encontrar errores evidentes, sino en detectar errores plausibles.

Errores que solo aparecen después de leer con mucha atención.

Segunda escena

Una profesional recibe un requerimiento administrativo elaborado con ayuda de inteligencia artificial.

El documento es impecable desde el punto de vista formal. Cita la norma correctamente. Enumera los requisitos de forma exhaustiva.

Pero algo no encaja.

La respuesta parece haber sido construida aplicando la norma de forma completamente literal, sin introducir el contexto concreto del caso.

Quien recibe el documento tiene la sensación de estar respondiendo no a una persona, sino a una lógica automática.

Y la única forma de responder de manera equivalente sería utilizar también un sistema automatizado.

Tercera escena

Un responsable de prevención describe algo distinto.

En su trabajo cotidiano tiene que revisar documentos, detectar incoherencias, validar procedimientos.

Desde que empezó a utilizar inteligencia artificial como apoyo en ciertas tareas, ha observado un cambio inesperado.

Los textos que revisa suelen estar bien escritos. Incluso muy bien escritos.

Eso hace que detectar errores sea más difícil.

Y ha empezado a notar algo curioso: una sensación de vigilancia constante. Una especie de estado de alerta permanente para detectar posibles fallos.

Las tres escenas son diferentes.

Pero todas describen el mismo desplazamiento.

El trabajo no desaparece. Cambia de lugar.

Parte del esfuerzo ya no está en producir una respuesta, sino en supervisar respuestas plausibles generadas por un sistema.

Desde fuera, el uso de inteligencia artificial en el trabajo suele describirse en términos de eficiencia: más rapidez, más capacidad de análisis, más productividad.

Desde dentro, la experiencia puede ser distinta.

No necesariamente peor. Pero sí diferente.

La prevención de riesgos laborales lleva décadas estudiando cómo las condiciones de trabajo influyen en la salud mental.

Modelos como el de demanda y control desarrollado por Robert Karasek, o el marco de demandas y recursos laborales (JD-R) propuesto posteriormente por Bakker y Demerouti, han permitido comprender cómo factores como la carga de trabajo, la autonomía o el apoyo social afectan al bienestar de las personas.

Es probable que esos modelos sigan siendo plenamente válidos.

Pero la introducción de inteligencia artificial en tareas cognitivas parece introducir algunos matices que merece la pena observar con atención.

Uno de ellos tiene que ver con lo que podríamos llamar hipervigilancia cognitiva.

Cuando el trabajo consiste en supervisar resultados generados por un sistema que produce respuestas plausibles, el esfuerzo se desplaza hacia la atención sostenida y la detección de errores sutiles.

No se trata de corregir fallos evidentes.

Se trata de detectar aquello que parece correcto, pero quizá no lo sea del todo.

Otro fenómeno que empieza a aparecer en algunas conversaciones tiene que ver con la autopercepción profesional.

Las herramientas de inteligencia artificial pueden amplificar la capacidad de análisis, síntesis o producción de una persona.

Pero esa capacidad ampliada no siempre encuentra una referencia clara en los marcos tradicionales de reconocimiento profesional.

La experiencia interna cambia — a veces de forma rápida — mientras que las referencias externas (categorías profesionales, formación formal, jerarquías organizativas) permanecen mucho más estables.

Ese desajuste puede generar preguntas nuevas sobre cómo las personas entienden su propio trabajo y su propio valor profesional.

Es posible que muchos de estos fenómenos no constituyan riesgos nuevos en sentido estricto.

Quizá se trate simplemente de nuevas formas de manifestación de factores que la prevención ya conoce bien: carga mental, autonomía, rol profesional o presión temporal.

Pero precisamente por eso merece la pena observarlos con atención.

Porque cuando cambian las herramientas, también cambia la experiencia cotidiana del trabajo.

Este texto no tiene conclusiones. Tiene observaciones.

Y una pregunta que todavía no tiene una respuesta clara:

¿qué le ocurre al trabajo — y a quien trabaja — cuando la inteligencia artificial empieza a formar parte del propio proceso de pensar?

Equipo del proyecto

• María Eugenia Suárez Gutiérrez — Técnico Superior en Prevención de Riesgos Laborales
• Juan José Megías Álvarez — Técnico Superior en Prevención de Riesgos Laborales
• Ana Marta Avilés Bermúdez — Especialista en salud laboral y responsable sindical en prevención
• Manuel Barrera Anglada — Coordinación y desarrollo del marco de trabajo

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Español

• aprendizaje organizacional
• cultura de seguridad
• experiencia laboral
• mejora continua
• innovación en prevención

English

• safety awareness
• continuous improvement
• safety innovation
• workplace learning
• human factors

Este texto ha sido elaborado mediante interacción humano-IA bajo un protocolo de transparencia de autoría (PTC). La responsabilidad final del contenido corresponde a los autores humanos.