Introducción. Un robot empuja una roca colina arriba una y otra vez, con aparente alegría en su rostro metálico. Esta imagen evocativa reinventa el legendario suplicio de Sísifo, aquel personaje condenado por los dioses a repetir eternamente la misma tarea imposible. Albert Camus inmortalizó esta alegoría en El mito de Sísifo, concluyendo provocativamente que “hay que imaginar a Sísifo feliz”[1]. ¿Pero qué nos dice esta metáfora en la era de la inteligencia artificial (IA)? Para ejecutivos, directores y dueños de empresa, la figura del “robot feliz” empujando la roca refleja un fenómeno contemporáneo: integrar IA en las organizaciones puede volverse un esfuerzo sisifiano si no repensamos profundamente cómo trabajamos.

En este artículo exploraremos, con un tono analítico y reflexivo, el paralelismo filosófico entre el castigo de Sísifo y su reinterpretación moderna a través de un robot incansable. Examinaremos cómo esta metáfora encapsula los retos actuales de la productividad con IA: desde por qué las ganancias individuales no escalan automáticamente a nivel estructural, hasta la falsa creencia de que mejorar herramientas equivale a transformar la organización. Finalmente, discutiremos por qué aprovechar la IA requiere rediseñar sistemas de trabajo completos y no solo incorporar nuevas tecnologías a procesos antiguos.

El mito de Sísifo: un símbolo del esfuerzo absurdo

Sísifo, “el más inteligente de los hombres”, fue condenado por los dioses a la reiteración monótona e infinita del acto de empujar una roca cuesta arriba, solo para verla rodar colina abajo una y otra vez[1]. Camus interpretó este castigo eterno como metáfora de la condición humana: esfuerzos repetitivos en búsqueda de significado, confrontados con un universo indiferente y absurdo. En su ensayo filosófico de 1942, Camus concluye que debemos imaginar a Sísifo feliz, encontrando una suerte de realización en la lucha misma pese a no haber un triunfo final[1]. La imagen de Sísifo sonriendo en plena tarea inútil representa la rebelión del espíritu humano, capaz de asumir lo absurdo de su labor y aun así afirmar su propia libertad y sentido.

Esta visión filosófica original nos enseña que la actitud ante una tarea repetitiva e inacabable puede transformar su significado. Camus sugiere que incluso en la ausencia de una victoria objetiva, el individuo puede elegir su respuesta y hallar dignidad en el esfuerzo. Sin embargo, en el mundo organizacional moderno no buscamos heroísmo en la futilidad; buscamos eficiencia y resultados. Y aquí es donde la metáfora toma un giro inesperado: ¿y si Sísifo fuese reemplazado por un robot? ¿Podría una máquina realizar con gusto incansable ese trabajo interminable, y qué implicaciones tiene eso para nuestras empresas?

Del héroe trágico al ‘robot feliz’: Sísifo en la era de la IA

Imaginemos ahora a Sísifo actualizado al siglo XXI: un robot dotado de IA empujando la misma roca montaña arriba, incansable y aparentemente satisfecho con su tarea. Esta figura del “robot feliz” resume irónicamente nuestra expectativa de la tecnología moderna. Por un lado, la máquina no se queja ni se fatiga; ejecuta instrucciones de forma eficiente y, a diferencia del Sísifo humano, quizá no percibe la absurdidad de la situación. Para muchos líderes empresariales, la promesa de la IA ha sido justamente esa: automatizar tareas arduas o tediosas, liberando al humano del castigo de la repetición.

Sin embargo, la imagen también lleva una advertencia implícita. El robot sigue atado al mismo ciclo infructuoso: la roca nunca permanece en la cima. En términos empresariales, esto refleja el riesgo de introducir IA en un proceso sin cambiar el proceso en sí. La IA puede empujar más rápido o con menos pausa, pero si la estructura subyacente sigue siendo la de subir la roca para que vuelva a caer, entonces la organización continúa atrapada en un círculo de esfuerzo sin progreso real. En esta reinterpretación moderna, el robot “feliz” simboliza cómo a veces implementamos tecnología solo para acelerar lo que ya hacemos, sin preguntarnos si lo que hacemos tiene sentido o si conduce a un resultado diferente.

La metáfora plantea preguntas cruciales para ejecutivos y directivos: ¿Estamos usando IA simplemente para hacer más rápida la tarea de siempre (empujar la roca), mientras ignoramos que el diseño del trabajo no produce valor acumulativo (la roca siempre cae)? ¿Estamos, como Sísifo, satisfechos con el acto de estar ocupados gracias a la tecnología, aunque el impacto final sea nulo? Para evitar convertir la adopción de IA en un nuevo “castigo de Sísifo”, debemos profundizar más allá de la herramienta misma y examinar el sistema en su conjunto. A continuación, exploramos cómo se manifiesta este dilema en la productividad y estructura de las organizaciones.

Productividad acelerada, resultados estancados: la paradoja de la IA en las empresas

La promesa inicial de la IA en el entorno laboral fue un aumento drástico de la productividad. En efecto, a nivel micro, las herramientas de IA permiten a los profesionales completar tareas con velocidad inédita y, a menudo, con alta calidad. Estudios recientes muestran que la IA generativa puede ayudar a redactar documentos, generar ideas o analizar información en una fracción del tiempo tradicional, produciendo resultados eficientes y de calidad superior[2]. No es sorpresa que tras la aparición de modelos como ChatGPT, las empresas se lanzaran en una frenética carrera por integrar IA en sus flujos de trabajo.

Sin embargo, muchos directivos han observado un fenómeno desconcertante: hacer las tareas más rápido no siempre se traduce en mayor productividad total. Ramine Tinati, líder del Centro de IA Avanzada en Accenture, describe un escenario familiar: “Si le das a los empleados una herramienta para hacer las cosas más rápido, las harán más rápido. ¿Pero son más productivos? Probablemente no, porque lo hacen más rápido y luego se van a tomar un café”[3]. En otras palabras, la eficiencia ganada a nivel individual puede disiparse en tiempo muerto o en tareas adicionales de poco valor, sin generar un avance tangible en la producción o en la eficacia de la organización. Este desconexión entre adopción de IA y resultados medibles es cada vez más evidente conforme las compañías invierten miles de millones en infraestructura de IA generativa[4].

¿Por qué sucede esto? La situación recuerda a nuestro “robot feliz” empujando la roca: cada empleado, armado con IA, cumple su tarea más velozmente (la roca sube rápido), pero la organización en conjunto no necesariamente avanza (la roca vuelve a caer al punto de partida en términos de productividad agregada). La ganancia se queda a nivel individual – un informe redactado en minutos en lugar de horas, un código generado automáticamente – pero no escala de forma automática al nivel estructural. Si cada persona termina antes su trabajo pero la empresa no redefine qué hacer con el tiempo ahorrado ni cómo encaja ese trabajo en un proceso mayor, el efecto neto puede ser nulo. De hecho, el propio Tinati enfatiza que las ganancias reales requieren “reinventar el trabajo” en lugar de simplemente acelerar los procesos existentes[5]. Algunas organizaciones se rezagan en aprovechar la IA precisamente porque “no piensan en reinventar el trabajo”, apuntó Tinati[6], subrayando que sin rediseño las mejoras individuales no se convierten en eficiencia colectiva.

Este fenómeno también ha sido descrito como la “paradoja de la productividad” de la IA. Numerosos empleados utilizan IA generativa u otras herramientas para agilizar tareas diarias – redactar correos, traducir textos, resumir documentos – pero al discutir implementaciones a escala surgen dudas y resistencia[7]. Un estudio en el sector financiero halló que la mayoría del personal emplea IA en tareas individuales, mientras las organizaciones son reticentes a adoptarla ampliamente por falta de confianza en los cambios de proceso y en la preparación de sus sistemas[7][8]. Desde la perspectiva del empleado, existe incluso el temor de que si trabajan más eficientemente solo reciban más tareas o arriesguen su puesto, lo que irónicamente desincentiva aprovechar al máximo la IA[9][10]. Y desde la óptica del empleador, predomina la sensación de que la IA en manos individuales funciona, pero no está lista para procesos organizacionales complejos sin antes reestructurar sistemas y garantizar datos de calidad, seguridad y capacitación[8].

Además, emergen trade-offs sutiles: investigaciones recientes sugieren que colaborar con IA puede incrementar el desempeño inmediato pero mermar la motivación intrínseca de los empleados en tareas donde la IA no interviene, aumentando su aburrimiento[11]. Es decir, automatizar lo fácil puede dejar a las personas menos comprometidas con lo difícil, generando un nuevo tipo de ineficiencia oculta. Todos estos hallazgos apuntan a la misma conclusión: la mejora personal no se traduce mágicamente en eficiencia estructural, a menos que se realicen cambios deliberados en cómo la organización aprovecha esas mejoras.

Más allá de la herramienta: repensar el trabajo y la organización

La raíz del problema está en una suposición implícita pero equivocada: creer que adoptar IA equivale a mejorar por sí mismo. Muchas estrategias corporativas han fallado por enfocarse en el qué (la herramienta) en lugar del cómo y para qué. La ex científica en jefe de decisiones de Google, Cassie Kozyrkov, resume este punto con una metáfora mordaz: implementar IA sin claridad ni intención es como entrar al consultorio del médico, dejar una caja de vino sobre la mesa y decir “quiero salud, por favor”[12]. Es un gesto absurdo porque carece de diagnóstico y objetivo. Según Kozyrkov, tres habilidades humanas estratégicas son irremplazables por la IA y determinan el éxito de estas iniciativas: saber qué vale la pena mejorar, saber cómo preguntar (plantear correctamente los problemas) y saber cómo evaluar las soluciones[13]. Sin estas capacidades, introducir IA termina siendo “otra cosa brillante más” que no transforma el negocio en absoluto[14]. En sus palabras, “la IA sin claridad estratégica es solo automatización costosa”[15].

Traducido al contexto organizacional: no basta con inyectar herramientas de IA en los departamentos y esperar un salto cuántico en resultados. Se requiere rediseñar procesos, roles y métricas para alinearlos con las nuevas capacidades tecnológicas. La introducción de IA debe venir acompañada de preguntas fundamentales de diseño organizacional: ¿Estamos haciendo las preguntas correctas? ¿Qué partes del flujo de trabajo podemos eliminar o cambiar radicalmente gracias a la IA, en lugar de simplemente acelerarlas? ¿Cómo mediremos el éxito ahora? ¿Nuestros equipos están preparados para interpretar y validar las salidas de la IA, o asumen pasivamente cualquier resultado? Abordar estas preguntas implica, a menudo, replantear la estructura misma del trabajo.

Algunas organizaciones pioneras están encontrando valor real porque han acometido este rediseño sistémico. Por ejemplo, la agencia gubernamental Home Team de Singapur rediseñó sus procesos de extracción de información con IA y logró mejoras del 200% en eficiencia, aplicando la tecnología a tareas antes imposibles (como responder a nuevos tipos de delitos)[16]. No se trató solo de acelerar un flujo existente, sino de reinventar qué era posible hacer. Del mismo modo, empresas que repiensan roles y responsabilidades – en lugar de recargar a empleados eficientes con más trabajo de igual tipo – logran que las horas liberadas por la IA se destinen a iniciativas de mayor valor. Se habla de trabajadores “potenciados” con “superpoderes” de IA capaces de multiplicar su productividad por 50, pero eso solo cobra sentido con nuevos objetivos y mayores desafíos para esos trabajadores[17]. En contraste, si la mentalidad gerencial es simplemente “haz lo mismo de siempre, solo que más rápido”, la IA terminará infrautilizada y el potencial desperdiciado (además de, posiblemente, empleados desmotivados).

La metáfora del robot de Sísifo nos recuerda vívidamente este peligro. Si no repensamos la misión – tal vez debamos cuestionar por qué empujar la roca en primer lugar – acabaremos con un robot diligente ocupado en algo que no genera progreso. La tecnología por sí sola no romperá el ciclo absurdo; somos nosotros, como líderes, quienes debemos reposicionar la roca o diseñar una mejor forma de llegar a la cima de la montaña. A continuación, resumimos en forma puntual qué puede y qué no puede hacer la IA en estos dos niveles (individual y organizacional), enfatizando la importancia del rediseño sistémico.

Capacidades de la IA a nivel individual vs. organizacional

• Acelerar el trabajo rutinario individual: Hoy en día, la mayoría de empleados aprovecha la IA para tareas personales como redactar correos, traducir textos o resumir documentos, logrando acelerar significativamente sus labores cotidianas[18]. Estas herramientas actúan como asistentes personales que aumentan la eficiencia en tareas bien delimitadas. Un profesional con IA puede producir contenido de calidad en menos tiempo, por ejemplo al generar un reporte, un código o una propuesta con ayuda de un modelo generativo[2].
• Mejorar la calidad y creatividad del trabajo personal: A nivel individual la IA no solo ahorra tiempo, sino que puede elevar el nivel de resultados. Al sugerir ideas (ej. lluvia de ideas para marketing) o revisar borradores, la IA colabora para que el resultado final sea más pulido y creativo[2]. Esto permite que empleados de cualquier área – desde marketing hasta ingeniería – logren productos de trabajo superiores, complementando sus habilidades humanas. En suma, en el plano individual la IA puede automatizar tareas repetitivas, ampliar la creatividad y brindar asistencia experta bajo demanda.
• Analizar datos y apoyar decisiones a escala organizacional: Aplicada correctamente a nivel empresa, la IA tiene el potencial de integrar y analizar enormes volúmenes de datos de múltiples fuentes, detectando patrones y generando insights que un humano tardaría eones en descubrir. Por ejemplo, una IA organizacional puede revisar datos de clientes, operaciones y mercado para encontrar ineficiencias u oportunidades ocultas. Cuando se incorpora a los procesos centrales, la IA puede ayudar a estandarizar y agilizar flujos completos de trabajo, asegurando que distintos equipos tomen decisiones basadas en la misma información actualizada. Esto se traduce en organizaciones más coordinadas, donde la inteligencia no reside solo en individuos aislados sino en sistemas compartidos.
• Automatizar procesos complejos de negocio: Más allá de tareas puntuales, la IA a nivel estructural puede orquestar secuencias enteras de actividades. Por ejemplo, en una cadena de suministro podría reabastecer inventario automáticamente según pronósticos, o en un departamento de crédito decidir aprobaciones rutinarias bajo criterios predefinidos. Al automatizar tareas interdependientes se reducen tiempos muertos entre departamentos y se minimizan errores humanos. Cabe resaltar que las organizaciones líderes han logrado beneficios concretos al implementar IA con esta visión: un estudio mostró que en departamentos de investigación financiera, al automatizar labores pesadas de recopilación de información, los analistas pudieron enfocarse más en su experticia central, mejorando la calidad del análisis y generando eficiencias traducidas en ahorros para clientes[19]. Es decir, cuando la IA se usa como instrumento de apoyo integrado, libera talento humano para actividades de mayor valor, potenciando el desempeño global de la empresa.

Qué no puede hacer la IA sin un rediseño sistémico

• Determinar objetivos y prioridades por sí sola: La IA, por poderosa que sea, no sabe intrínsecamente qué vale la pena mejorar o perseguir en un negocio. Carece de criterio estratégico propio. Sin una guía humana que señale dónde aplicar sus capacidades, la IA podría optimizar algo irrelevante o quedarse subutilizada. Identificar las áreas críticas de mejora (esa decisión de “qué roca empujar”) es una habilidad humana insustituible[13], basada en entender la visión de la empresa, el entorno competitivo y las necesidades reales del cliente.
• Plantear las preguntas adecuadas: Una herramienta de IA responderá lo que se le pida, pero no reformulará la pregunta si el planteamiento es deficiente. Si la entrada es vaga o mal enfocada, la salida será igualmente poco útil. Definir correctamente los problemas – hacer las preguntas correctas con el contexto correcto – es algo que la IA no puede hacer sola[20]. Requiere que las personas configuren el problema y proporcionen los datos pertinentes. En ausencia de un rediseño donde los procesos incluyan esta interacción inteligente (por ejemplo, entrenar a los equipos para dialogar efectivamente con la IA), la tecnología por sí misma no logrará resultados significativos.
• Evaluar críticamente las soluciones o resultados: La IA no posee juicio ni sentido común fuera de lo que se le ha entrenado. Si genera un reporte, un diseño o una recomendación, no tiene manera de saber si eso realmente es viable, ético o beneficioso para la estrategia sin una evaluación humana. Por ello, la validación y control de calidad siguen siendo esenciales: contrastar las sugerencias de la IA contra la realidad del negocio, las regulaciones y la experiencia. Sin un sistema que integre esta supervisión (p. ej., nuevos pasos de aprobación o revisión humana en el flujo de trabajo), la IA podría producir errores o sesgos a gran escala sin detectarlos[21].
• Cambiar un proceso deficiente manteniendo la misma estructura: Quizá lo más importante, la IA no puede, por sí misma, rediseñar el modo en que se lleva a cabo el trabajo en la empresa. Si un proceso es burocrático o tiene cuellos de botella, arrojarle IA encima sin replantearlo solo acelerará el ritmo del embudo pero no lo eliminará. La IA ejecuta instrucciones; no reorganiza organigramas, ni redefine roles, ni rompe silos departamentales – esas son tareas de liderazgo y diseño organizacional. Como señalaba el experto de Accenture, sin cambios fundamentales en “cómo se hace el trabajo”, las mejoras de la IA se diluyen[22][5]. En esencia, la IA no transforma estructuras por arte de magia: una empresa debe transformarse a sí misma para cosechar el fruto de la tecnología.
• Crear visión y conducir el cambio cultural: Finalmente, la IA no sustituye la necesidad de una visión clara ni el management del cambio. No convencerá a los empleados de adoptar nuevas prácticas por ellos; de hecho, muchos pueden resistirse si no se comunican claramente los porqués. El cambio cultural – fomentar confianza en la IA, entrenamiento, adaptación de la mentalidad de “así siempre lo hemos hecho” – no puede delegarse a un algoritmo. Requiere liderazgo humano decidido, que articule una narrativa de progreso y aprenda a integrar la creatividad de su gente con las nuevas herramientas. Sin ese liderazgo, la mejor IA puede estancarse ante la apatía o el temor al cambio.

Conclusión: Romper el ciclo de Sísifo

La imagen del robot feliz empujando la roca nos deja una lección poderosa: incorporar IA en la empresa sin replantear la forma de trabajar es como reproducir el castigo de Sísifo con aparatos de última generación. Podremos lograr que la roca suba más rápido o con menos esfuerzo humano, pero seguirá rodando hacia abajo si no cambiamos el terreno o la dirección. En el mito original, Camus nos pide imaginar a Sísifo feliz como un acto de rebelión ante lo absurdo. En la realidad empresarial, no aspiramos a la felicidad en la futilidad, sino a evitar la futilidad por diseño.

Para los ejecutivos y dueños de negocio, la verdadera promesa de la IA no es un empleado-robot que nunca se queja mientras repite la misma tarea, sino la oportunidad de reimaginar el trabajo: eliminar tareas que ya no agregan valor, redefinir objetivos más ambiciosos, reorganizar equipos en torno a capacidades aumentadas por IA y liberar la creatividad humana para problemas más complejos y significativos. Esto exige coraje para cuestionar procesos heredados y visión para alinear la estrategia de IA con la estrategia de negocio. Como cualquier tecnología transformadora, la IA es un multiplicador: multiplica tanto las eficiencias como las ineficiencias según el sistema donde actúe.

En suma, evitar el síndrome del “robot de Sísifo” implica asumir que la implementación de IA es ante todo un proyecto de transformación organizacional. Las ganancias de productividad a escala solo emergen cuando la estructura, la cultura y los procesos se ajustan para aprovechar esas nuevas capacidades. De lo contrario, corremos el riesgo de presumir herramientas inteligentes operando en un vacío de inteligencia organizacional. La roca de Sísifo nos desafía: nos recuerda que ninguna herramienta, por avanzada que sea, nos llevará a la cima si no replanteamos el camino. La buena noticia es que, a diferencia del mítico condenado, nuestras empresas sí pueden elegir su destino. Con estrategia, diseño y liderazgo, podemos liberar al robot de su destino cíclico y dirigir su fuerza hacia logros reales y duraderos.

Referencias

• Bagalkote, K. (2025). “AI Speeds Up Work—But Just Leads To Coffee Breaks, Says Accenture Exec Who Urges Reinventing Roles, Not Just Tools.” Benzinga (28 de julio de 2025)[22][5].
• Kozyrkov, C. (2025). “Most AI Strategies Fail For This Reason.” Decision Intelligence (Substack, 29 de julio de 2025). Extractos citados por J. Dillon en LinkedIn[15][13].
• Ruizeveld, J. & Verberk, V. (2025). “The AI Productivity Paradox.” Osmosis Investment Management NL (10 de julio de 2025)[7][19].
• Liu, Y. et al. (2025). “Research: Gen AI Makes People More Productive—and Less Motivated.” Harvard Business Review (13 de mayo de 2025)[11].
• Enciclopedia de la Literatura en México (2013). “La felicidad y lo absurdo: Albert Camus… («Hay que imaginar a Sísifo feliz»).” Fundación para las Letras Mexicanas[1].

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[1] La felicidad y lo absurdo : Albert Camus en el centenario de su nacimiento – Detalle de la obra – Enciclopedia de la Literatura en México – FLM

https://www.elem.mx/obra/datos/9650

[2] [11] Research: Gen AI Makes People More Productive—and Less Motivated

https://hbr.org/2025/05/research-gen-ai-makes-people-more-productive-and-less-motivated

[3] [4] [5] [6] [16] [17] [22] AI Speeds Up Work—But Just Leads To Coffee Breaks, Says Accenture Exec Who Urges Reinventing Roles, Not Just Tools – Accenture (NYSE:ACN), Amazon.com (NASDAQ:AMZN) – Benzinga

https://www.benzinga.com/markets/tech/25/07/46654908/ai-speeds-up-work-but-just-leads-to-coffee-breaks-says-accenture-exec-who-urges-reinventing-roles-not-just-tools

[7] [8] [9] [10] [18] [19] The AI Productivity Paradox – Osmosis NL

https://www.osmosisim.com/nl/2025/07/10/the-ai-productivity-paradox/

[12] [13] [14] [15] [20] [21] Cassie Kozyrkov nails why most AI initiatives fail — they start with tools instead of strategy. | Jillyn Dillonhttps://www.linkedin.com/posts/jillyndillon_cassie-kozyrkov-nails-why-most-ai-initiatives-activity-7352076469990281219-J68_