La revolución de la inteligencia artificial en las organizaciones no es solo tecnológica, sino humana: está cambiando silenciosamente cómo trabajamos, cómo nos sentimos en el trabajo y qué entendemos por un empleo de calidad. La IA se ha integrado con rapidez en todos los procesos de trabajo: modelos que priorizan contactos, asistentes generativos que redactan informes, algoritmos que recomiendan precios o distribuyen cargas de trabajo. Más allá de la productividad, la cuestión para las organizaciones es: ¿qué efectos tiene sobre el bienestar psicológico y la calidad del empleo?
El discurso dominante enfatiza la eficiencia y reducción de costes. Sin embargo, la investigación más reciente muestra que la IA reconfigura qué tareas realizamos, a qué ritmo, con qué grado de autonomía y bajo qué nivel de vigilancia: elementos clave del bienestar laboral (OECD, 2023; EU-OSHA, 2022; ILO, 2025).
Estudios longitudinales sobre trabajadores en Alemania muestran que la exposición ocupacional a tecnologías de IA se asocia con cambios en la satisfacción vital, preocupaciones económicas e indicadores de salud mental, con efectos especialmente sensibles en empleos rutinarios (Giuntella et al., 2025). La cuestión, por tanto, no es solo si la IA crea o destruye empleo, sino cómo transforma la experiencia subjetiva de trabajar.
IA, calidad del empleo y salud: qué sabemos hasta ahora
Los grandes organismos internacionales convergen en una lectura matizada del impacto de la IA sobre el trabajo. El OECD Employment Outlook 2023 subraya que la IA afecta sobre todo a la calidad del empleo: intensidad, autonomía, control, seguridad y perspectivas de carrera (OECD, 2023).
Por un lado, la IA puede reducir tareas repetitivas, liberar tiempo para actividades de mayor valor añadido y mejorar la seguridad física al automatizar labores peligrosas (ILO, 2025). Por otro lado, introduce varios riesgos: mayor intensidad y aceleración del trabajo, sistemas de gestión algorítmica que reducen la autonomía y aumentan la sensación de vigilancia, e incremento de riesgos psicosociales como ansiedad tecnológica o la sensación de no estar a la altura (EU-OSHA, 2022).
La Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo insiste en que los sistemas de IA aplicados a la gestión de personas, «worker management», deben evaluarse específicamente desde la perspectiva de riesgos psicosociales (EU-OSHA, 2022). En paralelo, la literatura académica documenta el vínculo entre la adopción de IA, la salud mental y variables mediadoras: Kim y Lee (2024) muestran que la introducción de IA puede asociarse a mayor estrés, pero que la autoeficacia percibida para aprender y utilizarla actúa como factor protector.
La Organización Internacional del Trabajo resume este panorama: la IA puede revolucionar la prevención de riesgos y la seguridad, pero también puede configurar nuevos escenarios de vulnerabilidad cuando se despliega sin una perspectiva de salud laboral y derechos fundamentales (ILO, 2025).
La IA puede revolucionar la prevención de riesgos y la seguridad, pero también puede configurar nuevos escenarios de vulnerabilidad cuando se despliega sin una perspectiva de salud laboral y derechos fundamentales.
Por qué el bienestar debe ser un criterio central en la estrategia de IA
En un contexto en el que el bienestar de las personas trabajadoras se ha consolidado como un elemento estratégico para la sostenibilidad y la competitividad de la empresa, resulta crítico considerar de forma explícita el impacto que la IA tiene sobre ese bienestar.
Primero, por una razón normativa. Desde el marco europeo de seguridad y salud, las empresas deben evaluar y prevenir también los riesgos psicosociales. La integración de sistemas de IA que alteran ritmos, contenidos y supervisión modifica el perfil de riesgo de los puestos; ignorarlo supone un déficit de cumplimiento preventivo (EU-OSHA, 2022).
Segundo, por una razón organizativa. La evidencia en psicología del trabajo y modelos como Job Demands-Resources (JD-R) (Bakker & Demerouti, 2007) indica que el rendimiento sostenible depende del equilibrio entre demandas (intensidad, complejidad, presión temporal) y recursos (autonomía, apoyo, sentido de competencia). Sistemas de IA diseñados solo para elevar las demandas —más objetivos, más velocidad, más monitorización— aumentan el riesgo de burnout, mientras que cuando incrementan recursos (información relevante, soporte a decisiones, alivio de tareas rutinarias) pueden mejorar a la vez productividad y bienestar (OECD, 2023).
Tercero, por razones de talento y reputación. El bienestar percibido es parte central de la propuesta de valor al empleado y del «employer branding». Ignorar el impacto de la IA sobre el bienestar dificulta la atracción y retención de talento y erosiona la confianza externa, especialmente en contextos donde crecen las expectativas de responsabilidad tecnológica por parte de empresas.
En este contexto, ¿qué pueden y deberían hacer las empresas?
En primer lugar, conviene incorporar una evaluación de impacto psicosocial antes de desplegar sistemas que afecten a tareas, ritmos o evaluación del desempeño, en la línea de las recomendaciones de la OIT y EU-OSHA (ILO, 2025; EU-OSHA, 2022).
Por otro lado, se recomienda avanzar hacia un diseño participativo de casos de uso, involucrando a los trabajadores en la definición de métricas de éxito, en la identificación de riesgos y en la revisión de resultados. La participación mejora la calidad del diseño técnico, pero además refuerza la sensación de control y justicia procedimental percibida por las personas.
Finalmente, las políticas de formación para trabajadores deberían centrarse en reforzar la autoeficacia en IA, no solo en transferir conocimiento técnico: programas vinculados a problemas reales del negocio y espacios de práctica segura favorecen que la IA se perciba como apoyo y no como amenaza (Kim & Lee, 2024).
Las evidencias disponibles muestran que la integración de la IA puede mejorar o deteriorar la experiencia laboral según las decisiones de diseño y gobierno (Giuntella et al., 2025; OECD, 2023; ILO, 2025).
Para una organización que se quiere diferenciar a través del talento, esto implica entender la IA no solo como palanca de eficiencia, sino como vector de transformación de la relación entre empresa y personas. Incorporar el bienestar como criterio explícito en la estrategia de IA es una condición para una transformación digital sostenible, responsable y competitiva.
Este artículo fue publicado originalmente en la Revista ESIC Alumni, nº 77, páginas 72-73. Puede consultarse la revista completa en esic.edu/alumni.
Dra. Luminița Pătraș — Directora de Investigación ESIC Catalunya, IP Grupo Comportamiento del Consumidor.
Referencias
- Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2007). The Job Demands–Resources model: State of the art. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309–328.
- EU-OSHA (2022). Artificial intelligence for worker management: implications for occupational safety and health. European Agency for Safety and Health at Work.
- Giuntella, O., Konig, J. & Stella, L. (2025). Artificial intelligence and the wellbeing of workers. Scientific Reports 15, 20087. https://doi.org/10.1038/s41598-025-98241-3
- Kim, B.-J., & Lee, J. (2024). The mental health implications of artificial intelligence adoption: the crucial role of self-efficacy. Humanities and Social Sciences Communications, 11.
- ILO (2025). Revolutionizing health and safety: The role of AI and digitalization at work. International Labour Organization.
- OECD (2023). OECD Employment Outlook 2023: Artificial intelligence, job quality and inclusiveness. Organisation for Economic Co-operation and Development.
