¿Seguimos sintiéndonos parte de lo que hacemos? IA y trabajo

Imagen generada por la autora con IA mediante ChatGPT (modelo GPT-5)

En Uruguay, como en buena parte del mundo, la conversación sobre la inteligencia artificial (IA) gira en torno a cifras. Las preguntas predominantes son cuántos empleos se perderán, cuántos se transformarán y cuánto más productivas podrán ser las empresas. El debate público oscila entre la esperanza de una eficiencia sin precedentes y el temor a una ola de desempleo.

Pero detrás de esa narrativa en la que unos parecen ganar y otros perder se oculta otra dimensión, menos visible pero igualmente decisiva: la manera en que la IA reconfigura la experiencia subjetiva del trabajo, especialmente entre quienes lo conservan y se dedican a actividades intensivas de conocimiento, creación o decisión, donde el valor del hacer no reside solo en el resultado, sino también en el modo de producirlo.

En nuestra investigación, desarrollada en el Departamento de Sociología (Udelar) y financiada por la ANII^*, llamamos trabajo inteligente a esta nueva forma de hacer, mediada por sistemas digitales avanzados y organizada bajo nuevas modalidades de gestión que articulan la acción humana con la capacidad computacional de procesar, predecir o generar.

En ese espacio más poroso entre lo humano y las infraestructuras digitales se están transformando no solo las tareas, sino también los marcos morales y simbólicos que orientan la experiencia del trabajo.

Que el trabajo otorga sentido y pertenencia es una idea tan repetida en la sociología que casi parece obvia.  Desde Durkheim (1893), que lo veía como base de la solidaridad social, hasta Weber (1905), que lo entendió como vocación, o Honneth (1997), que lo colocó en el centro de la lucha por el reconocimiento, el trabajo aparece como una experiencia moral y relacional.

Sennett (1998) y Dejours (2000), este último desde la psicodinámica del trabajo, mostraron también cómo las transformaciones laborales afectan la identidad, el carácter y la salud mental, revelando la dimensión afectiva del hacer.  Esto ayuda a entender por qué las transformaciones actuales del trabajo impactan no solo en su organización, sino también en su sentido moral.

 

De las distintas maneras de entender el trabajo, me interesa detenerme en una: el trabajo como forma, como modo de hacer que vincula acción, materia y reconocimiento. Es precisamente esa forma la que hoy se modifica. Lo que parecía evidente se vuelve incierto cuando las máquinas comienzan a participar del acto de hacer, al grado en que hoy lo hacen. La pregunta clave no es solo qué tareas dejan de hacer los humanos, sino también si seguimos sintiéndonos parte de lo que hacemos. La IA reabre, y con intensidad, la pregunta por el vínculo entre producción y reconocimiento. Esta transformación no es solo técnica, porque altera las fronteras de lo valioso y lo delegable, y con ello los criterios morales que orientan el trabajo.

Es en esta reconfiguración del valor y del reconocimiento donde radica, en última instancia, el verdadero impacto de la IA sobre el trabajo.

 

La conversación dominante: eficiencia y sustitución

En octubre de 2024, el Banco Mundial y la OIT (Gmyrek et al., 2024) estimaron que en Uruguay cerca del 37 % de los empleos podrían verse afectados por la IA generativa y alrededor de un 5 % totalmente automatizados, con aumentos de productividad de hasta un 11 %. El Monitor Laboral de Advice (2025) confirma que la demanda de habilidades digitales y asociadas a la ciencia de datos crece de manera sostenida. Los perfiles más buscados son aquellos capaces de interactuar con sistemas inteligentes, traducir preguntas en prompts y supervisar resultados generados por algoritmos.

La frase ya instalada en las redes sociales, foros y eventos empresariales y de recursos humanos “la IA no te reemplaza; te reemplaza quien la use”, condensa un mandato moral y competitivo. Resume un nuevo orden del valor: la competencia por dominar la herramienta redefine quién cuenta como valioso, qué se premia y qué se penaliza en las organizaciones.

 

El lado invisible: orgullo, vergüenza y pertenencia

Giray (2024) utiliza el término AI shaming para describir la vergüenza relacionada al menosprecio dirigido a personas por utilizar IA en la creación de contenido o la realización de tareas en su trabajo. Una encuesta global de KPMG y la Universidad de Melbourne (Gillespie et al., 2025) muestra que más de la mitad de los empleados ocultan su uso de IA, temiendo perder credibilidad. En Estados Unidos, un estudio de la plataforma de recursos humanos Gusto (2025) revela patrones similares:  el 45 % de los empleados en Estados Unidos ha usado herramientas de IA en su trabajo sin informar a sus jefes. Ese uso encubierto ocurre en un contexto de ansiedad profesional donde muchos trabajadores sienten presión por demostrar competencias digitales (uno de cada cuatro admite exagerarlas) y no están seguros de si usar IA los hará verse más capaces o menos legítimos.

Esta vergüenza tal vez sea transitoria, parte del proceso de legitimación. A medida que se consoliden marcos normativos y culturales que orienten el uso de la IA, es probable que la ansiedad y la ocultación cedan paso a nuevas formas de regulación moral. Pero esa incomodidad inicial es, en sí misma, una señal del cambio moral: indica el momento en que se reescriben los límites de lo que puede delegarse sin perder sentido de autoría. Es el síntoma más visible de una transformación más profunda, una que redefine qué parte del hacer puede seguir sintiéndose propia.

El mandato “si no la usás, no competís” impulsa una adopción acelerada, desalienta la cautela y genera un uso encubierto de la IA, percibido a veces como una forma de hacer trampa. De esta manera, se erosiona el reconocimiento del mérito personal y la pertenencia en el producto final.

¿Por qué se oculta algo que, en teoría, aumenta la productividad? Porque el trabajo no se valora solo por lo que produce, sino por la forma en que se hace. Esa forma, es decir el modo de implicarse, decidir y cuidar, sigue siendo el terreno donde se define el reconocimiento. Cuando la mediación tecnológica altera ese modo hasta volverlo menos propio, surge la vergüenza no porque la acción sea objetivamente ilícita, sino porque se vive como una transgresión al ideal de trabajo legítimo o auténtico. Es una forma de culpa moderna que emerge cuando el límite entre hacer y delegar se vuelve incierto. Lo que antes era motivo de orgullo, el hacer bien algo, puede volverse sospecha y abrir una duda nueva: si lo que producimos sigue siendo realmente nuestro o si ya pertenece “a la máquina”.

Se trata, en el fondo, de un choque entre dos gramáticas de valor: la de la eficiencia, que celebra la optimización, y la del reconocimiento, que premia la autoría y la implicación en el proceso.

 

Una nueva jerarquía moral del trabajo

Estudios recientes (Reif, Larrick y Soll, 2025) muestran que los trabajadores que usan IA son percibidos como menos competentes, aun cuando su producción es igual o mejor. Incluso se les atribuye menor valor económico: un mismo resultado “vale más” si se percibe como humano. El llamado AI-authorship effect (Kirk y Givi, 2025) confirma que cuando la IA aparece como coautora, disminuye la sensación de autenticidad para los consumidores.

Desde la teoría sociológica, esto puede leerse como una crisis de justificación (Boltanski y Thévenot, 2006) puesto que la IA introduce un nuevo régimen de valor que obliga a redefinir qué cuenta como trabajo legítimo. Sin reconocimiento, el trabajo pierde sentido, aunque sea eficiente. Como señala Honneth (1997), la falta de reconocimiento atenta contra la autoestima y la pertenencia social. La literatura reciente sobre meaningful work (Santoni de Sio, 2024) advierte que la automatización puede amenazar la agencia y el sentido del hacer. Estudios experimentales sobre coescritura con modelos generativos muestran que la pérdida de control, por ejemplo, aceptando sugerencias automáticas, reduce el sentimiento de propiedad sobre el texto, especialmente entre personas que se perciben menos representadas o incluidas en los entornos tecnológicos, como mujeres y minorías de género (Kadoma et al., 2024).  A su vez, investigaciones recientes indican que las mujeres reportan mayor ansiedad y cautela hacia la IA, menor uso y una percepción más intensa de barreras morales o reputacionales (Russo et al., 2025; Otis et al., 2024).

Más que una cuestión de eficiencia, la IA transforma lo que consideramos valioso, lo que decidimos delegar, lo que tendemos a ocultar y lo que reconocemos como propio. No solo redistribuye tareas, sino también el crédito moral del hacer. La pregunta, tan urgente como humana, es si quienes trabajamos con estas herramientas seguimos sintiendo que nuestro aporte nos pertenece y qué significa, en este nuevo contexto, seguir sintiéndonos parte de lo que hacemos.

 

Referencias

Boltanski, L. y Thévenot, L.  (2006). On Justification: Economies of Worth. Princeton University Press.

Dejours, C (2000). “Psicodinámica del trabajo y vínculo social”. Revista Actualidad Psicológica, (274), 2-5.

Durkheim, E. (1893) [1987]. La división del trabajo social . Madrid: Akal.

Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A., & Hassed, G. (2025). Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025. The University of Melbourne and KPMG. DOI 10.26188/28822919.

Giray L. AI Shaming: The Silent Stigma among Academic Writers and Researchers. Ann Biomed Eng. 2024 Sep;52(9):2319-2324. doi: 10.1007/s10439-024-03582-1. Epub 2024 Jul 8. PMID: 38977530.

Gmyrek, P., Winkler, H., & Garganta, S. (2024). Buffer or bottleneck?: employment exposure to generative AI and the digital divide in Latin America (, Ill.). ILO : World Bank . https://doi.org/10.54394/TFZY7681

Gusto (2025) Is AI Coming for My Job? A Look Inside America’s Workplace Anxiety. https://gusto.com/resources/articles/hr/team-management/ai-workplace-anxiety

Honneth, A. (1997) La lucha por el reconocimiento. La gramática moral de los conflictos sociales. Barcelona: Crítica.

Kadoma, K.,   Le Quéré,M., Fu, J.,  Munsch,CH., Metaxa, D., y Naaman, M., (2024). The Role of Inclusion, Control, and Ownership in Workplace AI-Mediated Communication. 1, 1. https://doi.org/10.1145/

Kirk, C. y Givi, J., (2025).The AI-authorship effect: Understanding authenticity, moral disgust, and consumer responses to AI-generated marketing communications, Journal of Business Research, Volume 186, 2025, 114984. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114984.

Monitor Laboral Primer Semestre 2025. Advice. https://www.advice.com.uy/MonitorLaboral/MonitorLaboral-1erSemestre2025.pdf

Otis, G., Delecourt, S., Cranney, K., and Koning, R., "Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI." Harvard Business School Working Paper, No. 25-023, October 2024. (Revised August 2025.)

Reif, J.,  Larrick, R.,  y Soll, J.  Evidence of a social evaluation penalty for using AI, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 122 (19) e2426766122, https://doi.org/10.1073/pnas.2426766122 (2025).

Russo, C., Romano, L., Clemente, D., Iacovone, L., Gladwin T., y Panno A. (2025). Gender diferences in artificial intelligence: the role of artificial intelligence anxiety. Front. Psychol. 16:1559457. doi: 10.3389/fpsyg.2025.1559457.

Santoni de Sio, F. Artificial Intelligence and the Future of Work: Mapping the Ethical Issues. J Ethics 28, 407–427 (2024). https://doi.org/10.1007/s10892-024-09493-6

Sennett, R (1998). La corrosión del carácter. Barcelona: Anagrama.

Weber, M. (1905) [2011].  La ética protestante y el espíritu del capitalismo México: Fondo de Cultura Económica.

 Nota (*) Convocatoria 2024 Fondo Clemente Estable (FCE_3_2024_1_180880)

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