Tecnoestrés en la era de la IA: por qué estar al día cansa tanto

«He hecho en una hora, con IA, lo que antes me llevaba una semana». Mensajes así circulan a diario por LinkedIn, y a muchos lectores les dejan una pregunta incómoda: «¿Y yo qué estoy haciendo?».

Esa inquietud tiene nombre desde hace cuarenta años: tecnoestrés. Lo nuevo con la inteligencia artificial es la velocidad: herramientas que aparecen cada mes y reglas que cambian antes de haberlas aprendido.

Este artículo cuenta qué es, por qué la IA lo intensifica y qué dicen los datos, con la ayuda de un filósofo que lo vio venir: Byung-Chul Han, autor de La sociedad del cansancio y Premio Princesa de Asturias de Comunicación y Humanidades 2025.

En resumen

• El tecnoestrés es el estrés asociado a la tecnología. Lo describió Craig Brod en 1984, y el INSST lo considera un riesgo psicosocial prevenible.
• Según Byung-Chul Han, hoy nos cansa más el «puedes» que el «debes»: nadie nos obliga, nos exigimos nosotros. La IA multiplica ese «puedes».
• La IA ahorra tiempo, pero también lo consume: el 77 % de quienes la usan dice que les ha añadido trabajo (Upwork, 2024).
• El miedo a quedarse obsoleto ha crecido: del 15 % al 22 % de los trabajadores en EE. UU. entre 2021 y 2023 (Gallup).
• Usarla más no siempre calma: en un estudio con 1.151 personas, quienes usaban IA puntuaron algo más alto en ansiedad.
• Del miedo al cansancio: en EE. UU., las búsquedas de «AI fatigue» ya triplican a las de «AI anxiety» (análisis propio con datos de Ahrefs).

Qué es el tecnoestrés

El término lo acuñó el psicólogo estadounidense Craig Brod en 1984, en un libro con un subtítulo elocuente: el coste humano de la revolución informática. Brod describía a oficinistas desbordados por los primeros ordenadores personales.

En España, la referencia es la Nota Técnica de Prevención 730 del Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo (INSST), firmada por Marisa Salanova, Susana Llorens y Eva Cifre, de la Universitat Jaume I, y Clotilde Nogareda. Su planteamiento sitúa el origen fuera de la persona: el tecnoestrés es un daño psicosocial que se puede prevenir desde la organización.

Las cinco caras del tecnoestrés, aplicadas a la IA

En 2007, Monideepa Tarafdar y su equipo publicaron en el Journal of Management Information Systems el modelo más citado sobre el tema. Identificaron cinco fuentes de tecnoestrés. Se pensaron para el correo electrónico y los sistemas de empresa, pero encajan con la IA casi mejor que con la tecnología de entonces:

Fuente	Qué describe	Cómo se ve con la IA
Sobrecarga	La tecnología obliga a trabajar más y más rápido	Más borradores, más versiones, más cosas que revisar
Invasión	El trabajo se cuela en todo momento	La sensación de que siempre podrías estar automatizando algo
Complejidad	Nunca se llega a dominar la herramienta	Una aplicación nueva cada mes, cada una con su lógica
Inseguridad	Miedo a ser sustituido por la tecnología o por quien la domina	«¿Hará esto la IA mejor que yo?»
Incertidumbre	Los cambios constantes no dejan asentar lo aprendido	Lo que funcionaba en enero ya no sirve en junio

Lo llamativo es que ninguna de las cinco depende de que la IA funcione mal: aparecen precisamente porque funciona bien y cambia rápido.

Byung-Chul Han: del «debes» al «puedes»

En 2010, el filósofo Byung-Chul Han (Seúl, 1959), profesor en Berlín, publicó un ensayo breve que se convirtió en un fenómeno editorial: La sociedad del cansancio (Herder lo editó en español en 2012). Su tesis ayuda a entender por qué la IA cansa tanto, aunque Han no hablaba entonces de ella.

De la sociedad disciplinaria a la del rendimiento

Han parte de una distinción:

• La sociedad disciplinaria, la del siglo XX, funcionaba con prohibiciones y órdenes externas: debes, no puedes. El jefe, la fábrica, el horario.
• La sociedad del rendimiento, la actual, funciona con un verbo distinto: puedes. Proyectos, iniciativa, motivación. Nadie te obliga; te obligas tú.

El cambio parece una liberación, y en parte lo es. Pero tiene un coste: cuando todo es posible, no hacerlo es culpa tuya.

«El explotador es al mismo tiempo el explotado»

Esta es la frase más conocida del libro. Para Han, el sujeto de rendimiento se cree libre, pero se exige más de lo que le exigiría cualquier jefe. La autoexplotación es más eficaz que la explotación ajena porque va acompañada de una sensación de libertad. Nadie se rebela contra sí mismo.

Han asocia este modelo a lo que llama enfermedades neuronales del siglo XXI: la depresión, el TDAH, el trastorno límite de la personalidad y el síndrome de desgaste ocupacional, el burnout. Su origen, dice, está en un exceso de positividad, de posibilidades, más que en un enemigo o una prohibición.

La IA como el «puedes» definitivo

Aquí va una lectura propia, no de Han: la IA lleva el «puedes» a su extremo. Si una herramienta permite escribir, programar, diseñar o analizar en minutos, cualquier límite parece una excusa. Ya no hay un «no sé hacerlo» que sirva de freno: siempre hay un tutorial, un prompt o una aplicación nueva que lo resolvería.

Rara vez hace falta que un jefe ordene aprender la herramienta de moda. Uno se lo ordena a sí mismo, a las once de la noche, con un vídeo de «diez trucos de IA». Es el mecanismo que Han describe.

Muchas pestañas, poca atención

Han dedica otro pasaje a la multitarea. Su conclusión es tajante: la multitarea es más una regresión que un progreso. Para él, saltar de un estímulo a otro es una atención amplia pero superficial, la de un animal en la selva que vigila todo a la vez. Lo que se pierde es la atención profunda, la que permite detenerse en algo. Quien trabaja con tres asistentes de IA abiertos mientras contesta correos reconocerá la escena.

En No-cosas (2021), Han habla ya directamente de la IA: sostiene que la inteligencia artificial calcula, pero no piensa, porque el pensamiento humano empieza con algo que nos afecta y nos conmueve. Se puede discutir la tesis, pero deja una idea útil: compararse con una máquina es medirse con una vara que no es humana.

La paradoja: herramientas que ahorran tiempo y dan más trabajo

Si la IA ahorra tiempo, ¿por qué tanta gente siente que trabaja más? La historia tiene antecedentes.

• En 1930, John Maynard Keynes predijo que sus nietos trabajarían unas quince horas a la semana gracias al progreso técnico.
• En 1983, la historiadora Ruth Schwartz Cowan mostró en More Work for Mother que los electrodomésticos no redujeron el trabajo doméstico tanto como prometían: subieron los estándares (ropa más limpia, más a menudo) y concentraron en una sola persona tareas que antes se repartían.

Con la IA, los datos apuntan en la misma dirección. En 2024, el Upwork Research Institute encuestó a trabajadores y directivos:

• El 77 % de los empleados que usaban IA dijeron que les había añadido carga de trabajo.
• El 39 % dedicaba más tiempo a revisar lo que generaba la IA.
• El 23 % invertía más tiempo en aprender a usarla.
• El 21 % recibía más encargos como consecuencia directa de la IA.
• El 47 % no sabía cómo conseguir la productividad que su empresa esperaba.

El tiempo ahorrado se reinvierte, y rara vez en descanso.

Desfasado si no la usas, prescindible si la usas

La IA crea además un doble aprieto en el que ninguna opción tranquiliza del todo. El Work Trend Index 2024 de Microsoft y LinkedIn, con 31.000 personas en 31 países, lo retrata bien:

• El 52 % de quienes usaban IA en el trabajo no quería admitir que la usaba para sus tareas más importantes.
• El 53 % temía que usarla en esas tareas le hiciera parecer reemplazable.

Si no la usas, temes quedarte atrás; si la usas, temes que se note. Las dos salidas generan ansiedad, lo que ayuda a entender que tanta gente la use sin decirlo.

FOBO: la misma sigla, otro miedo

En el artículo sobre el FOMO contamos que FOBO significa fear of a better option, el miedo a que surja un plan mejor. En el trabajo, la misma sigla se usa para otra cosa: fear of becoming obsolete, el miedo a quedarse obsoleto.

Gallup lo midió en Estados Unidos en agosto de 2023:

• El 22 % de los trabajadores temía que la tecnología dejara obsoleto su puesto, frente al 15 % de 2021.
• El salto vino sobre todo de los universitarios: del 8 % al 20 % en dos años.
• Entre los trabajadores de 18 a 34 años, la cifra llegaba al 28 %.

Durante décadas, la automatización inquietaba sobre todo al trabajo manual. El salto de los universitarios sugiere que la IA generativa ha llevado esa inquietud a las oficinas, a quienes escriben, analizan o programan.

Del miedo al cansancio: lo que dicen las búsquedas

Para este artículo revisamos cómo han evolucionado algunas búsquedas en Google desde 2020, con las estimaciones mensuales de la herramienta Ahrefs. Son aproximaciones, pero dibujan una tendencia clara:

• «AI anxiety» (ansiedad por la IA) apenas se buscaba en Estados Unidos antes de 2023: entre 7 y 15 veces al mes. Tras la llegada de ChatGPT saltó a 588 en mayo de 2023 y desde entonces se mueve entre 400 y 500.
• «AI fatigue» (cansancio de la IA) tenía búsquedas casi nulas hasta 2023. La superó por primera vez en el verano de 2024 y en 2026 ronda las 1.200 al mes, el triple.
• «Tecnoestrés» en España se mantiene estable, entre 100 y 180 búsquedas al mes. Entre 2020 y 2024, agosto fue cada año el mes con menos búsquedas: el término sigue el calendario laboral.

Nuestra lectura es que la conversación ha pasado del miedo a lo que la IA pueda hacer al cansancio de convivir con ella. Es el desplazamiento que describe Han: la fatiga de quien puede hacerlo todo.

Cómo se mide la ansiedad ante la IA

El instrumento más usado es la escala AIAS (Artificial Intelligence Anxiety Scale), que Yu-Yin Wang y Yi-Shun Wang publicaron en 2019. Distingue cuatro dimensiones:

1. Aprendizaje: la inquietud por tener que aprender a usarla.
2. Sustitución laboral: el miedo a perder el trabajo.
3. Ceguera sociotécnica: la sensación de que la sociedad adopta la IA más rápido de lo que entiende sus consecuencias.
4. Configuración: la inquietud ante máquinas que imitan rasgos humanos.

Lo que encontraron con 1.151 personas

En 2025, Naciye Güliz Uğur y Faruk Dursun publicaron en Frontiers in Psychiatry un estudio con 1.151 adultos de Turquía que midió nueve dimensiones de ansiedad ante la IA, en una escala del 1 al 5. Algunos resultados:

• La puntuación más alta fue para las ganas de aprender sobre IA (4,03). La inquietud y el interés conviven.
• La ceguera sociotécnica también puntuó alto (3,41).
• La tecnofobia, el rechazo a la tecnología, quedó entre las más bajas (2,86).

Usarla más no siempre calma

Se repite a menudo que la ansiedad ante la IA desaparece al usarla. Los datos son menos claros:

• En el estudio turco, quienes usaban IA puntuaron algo más alto en ansiedad general que quienes no la usaban (3,82 frente a 3,60). Y quienes llevaban cuatro o cinco años usándola mostraban más miedo a la sustitución laboral que quienes llevaban uno o menos.
• En un estudio saudí con 300 personas (Alkhalifah y colegas, 2024), quienes conocían la IA pero no la habían probado mostraron una ansiedad ligeramente mayor. La relación con la frecuencia de uso no fue significativa.

La conclusión prudente es que la familiaridad no es un antídoto automático. Conocer mejor la herramienta también permite ver mejor lo que puede hacer.

Tecnoestrés y tecnofobia, dos cosas distintas

• La tecnofobia es un rechazo a la tecnología. Quien la tiene evita usarla.
• El tecnoestrés aparece a menudo en quien la usa a diario y le saca partido. Lo que pesa es el ritmo, la exigencia y la incertidumbre.

Encaja con los datos anteriores: en el estudio turco la tecnofobia puntuó bajo, y en Gallup el miedo creció sobre todo entre jóvenes y universitarios. Tiene más de cansancio de lo conocido que de miedo a lo desconocido.

Quién lo vive con más calma

Los estudios no describen una fórmula, pero sí algunos rasgos que se repiten en las personas que llevan mejor este cambio.

Más tolerancia a la incertidumbre. El psicólogo Nicholas Carleton propuso en 2016 que el miedo a lo desconocido podría ser el miedo de fondo de muchos otros. Quien tolera mejor no saber cómo acabará algo sufre menos con una tecnología cuyo futuro nadie conoce.

Entornos que acompañan. En 2008, el equipo de Tarafdar identificó qué reduce el tecnoestrés en las organizaciones: formación, soporte técnico accesible y participación de los trabajadores en cómo se implanta la herramienta. El entorno pesa tanto como la persona.

Una relación distinta con el rendimiento. Han cierra La sociedad del cansancio con una idea en positivo que toma de Peter Handke: frente al cansancio que aísla, el de quien se agota a solas persiguiendo su rendimiento, existe un cansancio que une, el que permite parar, mirar y estar con otros. Para Han, esa capacidad de detenerse es justo lo que nos distingue de una máquina que calcula.

Lo que no se sabe

• Qué empleos cambiarán y cuándo. Las predicciones sobre empleo e IA se han revisado tantas veces que este artículo no hace ninguna.
• Cómo se vive en España y Latinoamérica. La mayoría de los datos son de Estados Unidos o globales.
• Cómo evoluciona con el tiempo. Casi todos los estudios son transversales: miden a personas en un único momento.
• Hasta dónde llega Han. Es un filósofo, no un investigador empírico: sus ensayos ofrecen un marco para pensar, no pruebas.

Lo que sí parece sólido es la idea central: la IA cambia tanto lo que hacemos en el trabajo como lo que creemos que deberíamos estar haciendo. Si te interesa ver cómo te relacionas con la exigencia, el test de burnout, el de perfeccionismo y el de síndrome del impostor ofrecen una orientación, no un diagnóstico. Y si el estrés te deja en blanco en los peores momentos, el artículo sobre por qué el estrés bloquea la memoria explica qué ocurre en el cerebro.

Fuentes

• Ahrefs, Keywords Explorer. Volumen mensual estimado de búsquedas de «AI anxiety» y «AI fatigue» (Estados Unidos) y «tecnoestrés» (España), enero de 2020 a octubre de 2026. Consulta propia del 14 de octubre de 2026.
• Alkhalifah, J. M., Bedaiwi, A. M., Shaikh, N., Seddiq, W. y Meo, S. A. (2024). Existential anxiety about artificial intelligence (AI): Is it the end of humanity era or a new chapter in the human revolution: questionnaire-based observational study. Frontiers in Psychiatry, 15, 1368122. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1368122
• Brod, C. (1984). Technostress: The Human Cost of the Computer Revolution. Reading (Massachusetts): Addison-Wesley.
• Carleton, R. N. (2016). Fear of the unknown: One fear to rule them all? Journal of Anxiety Disorders, 41, 5-21. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2016.03.011
• Cowan, R. S. (1983). More Work for Mother: The Ironies of Household Technology from the Open Hearth to the Microwave. Nueva York: Basic Books.
• Gallup (2023, septiembre). More U.S. workers fear technology making their jobs obsolete. https://news.gallup.com/poll/510551/workers-fear-technology-making-jobs-obsolete.aspx
• Han, B.-C. (2012). La sociedad del cansancio. Barcelona: Herder. (Original alemán: Müdigkeitsgesellschaft, 2010).
• Han, B.-C. (2021). No-cosas. Quiebras del mundo de hoy. Barcelona: Taurus.
• Keynes, J. M. (1930). Economic possibilities for our grandchildren. En Essays in Persuasion (1931). Londres: Macmillan.
• Microsoft y LinkedIn (2024). 2024 Work Trend Index Annual Report: AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part.
• Ragu-Nathan, T. S., Tarafdar, M., Ragu-Nathan, B. S. y Tu, Q. (2008). The consequences of technostress for end users in organizations: Conceptual development and empirical validation. Information Systems Research, 19(4), 417-433.
• Salanova, M., Llorens, S., Cifre, E. y Nogareda, C. (2006). NTP 730: Tecnoestrés: concepto, medida e intervención psicosocial. Madrid: Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo. https://www.insst.es/documentacion/colecciones-tecnicas/ntp-notas-tecnicas-de-prevencion/21-serie-ntp-numeros-716-a-750-ano-2006/ntp-730-tecnoestres-concepto-medida-e-intervencion-psicosocial
• Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, B. S. y Ragu-Nathan, T. S. (2007). The impact of technostress on role stress and productivity. Journal of Management Information Systems, 24(1), 301-328.
• Upwork Research Institute (2024, julio). Upwork study finds employee workloads rising despite increased C-suite investment in artificial intelligence. https://www.upwork.com/press/releases/upwork-study-finds-employee-workloads-rising-despite-increased-c-suite-investment-in-artificial-intelligence
• Uğur, N. G. y Dursun, F. (2025). The social anatomy of AI anxiety: gender, generations, and technological exposure. Frontiers in Psychiatry, 16, 1641546. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1641546
• Wang, Y.-Y. y Wang, Y.-S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634. Publicado en línea en 2019. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887