De un vistazo
- Fuente
- Dillon, Jaffe, Immorlica and Stanton (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795; arXiv 2504.11436, version 4 (November 2025). doi:10.3386/w33795 · Sin revisión por pares: otros investigadores aún no lo han comprobado para una revista.
- Cómo se hizo
- Dentro de cada empresa, los empleados se asignaron al azar a recibir Microsoft 365 Copilot o a seguir sin él, durante seis meses. Los resultados salen de los registros de actividad del propio software, no de lo que dijeron los empleados. Experimento aleatorizado. Se asignó a las personas al azar a trabajar con o sin la herramienta, y se compararon los dos grupos.
- Quién participó
- 7137 trabajadores del conocimiento de 66 grandes empresas; 3684 de ellos recibieron la herramienta.
- Dónde
- Grandes empresas de varios sectores, la mayoría con actividad en más de un país, de septiembre de 2023 a octubre de 2024.
“Apart from these individual time savings, we do not detect shifts in the quantity or composition of workers’ tasks resulting from individual-level AI provision.” [Aparte de este ahorro de tiempo individual, no detectamos cambios en la cantidad ni en la composición de las tareas de los empleados como resultado de dar IA a cada persona.]
Qué encontró
La herramienta estaba integrada en el software de correo, reuniones, chat y redacción que los empleados ya usaban.
- Quién la usó. El 80 % de los empleados que recibieron la herramienta la usaron.
- Correo electrónico. En la segunda mitad de los seis meses, los usuarios dedicaron unas dos horas menos a la semana al correo. Leyeron un 4 % menos de correos y no tardaron más en cada uno. Respondieron a tantas conversaciones de correo como antes, y no más despacio.
- Horas. Los usuarios trabajaron menos fuera del horario habitual.
- Reuniones y documentos. El tiempo en reuniones y en la redacción de documentos no cambió.
- El trabajo en sí. Aparte del tiempo ahorrado, el estudio no encontró cambios en cuánto trabajo hacían las personas ni de qué tipo.
Cambió el trabajo que controla una sola persona, como su propia bandeja de entrada. No cambió el trabajo que depende de otras personas, como las reuniones.
Cuándo se cumple el resultado
Cada empleado recibió la herramienta por su cuenta, dentro de una forma de trabajar que no cambió. El estudio pone a prueba qué ocurre al repartir una herramienta. No pone a prueba qué ocurre cuando un equipo rediseña su trabajo en torno a la herramienta.
Versiones anteriores del artículo daban un ahorro de correo mayor. Esta página usa la versión 4, de noviembre de 2025.
Límites
- Tres de los cuatro autores trabajan para Microsoft Research, y la herramienta es de Microsoft. El equipo de marketing de Microsoft reclutó a las empresas y dirigió el experimento.
- Las empresas eran muy grandes y eligieron participar. Puede que adopten nuevas tecnologías con más facilidad que la mayoría.
- Los registros de actividad muestran el tiempo pasado en las aplicaciones, no la calidad del trabajo.
- Es un documento de trabajo, sin revisión por pares.
Prácticas que usan este estudio
Este estudio respalda:
- Empiece por la IA ya integrada en el software que usa, antes de desarrollar la suya Su software de oficina, contabilidad, atención al cliente y ventas probablemente ya tiene funciones de IA. Pruébelas en una tarea, con unas pocas licencias y un resultado medido, antes de pagar a nadie para desarrollar algo a medida. Hacer primero · Esfuerzo: bajo (días, una persona)
- Empiece por un proceso costoso, no por una implementación en toda la empresa Elija un proceso que cueste tiempo o dinero de forma visible. Aplique allí la IA, con una persona que revise el resultado, y amplíe solo cuando las cifras se muevan. Hacer primero · Esfuerzo: medio (semanas, unas pocas personas)
- Mida el tiempo ahorrado por tarea frente a una medición de partida Anote cuánto tarda una tarea y lo bueno que es el resultado antes de añadir la IA. Sin esa cifra de partida no podrá distinguir una mejora real de una esperanza. Hacer primero · Esfuerzo: bajo (días, una persona)
- Rediseñe el proceso de trabajo en lugar de añadirle una herramienta Dar a las personas una herramienta de IA dentro de un proceso que no cambia cambia poco. Vuelva a decidir quién hace cada paso, en qué orden y dónde revisa una persona. Hacer después · Esfuerzo: alto (meses, varios equipos)