Un reciente experimento realizado por Andrew Hall, Alex Imas y Jeremy Nguyen analizó cómo los modelos de inteligencia artificial, incluyendo ChatGPT, Gemini y Claude, reaccionan a tareas repetitivas en un entorno simulado de oficina. Los investigadores encontraron que, a medida que los agentes enfrentaban trabajo monótono y bajo presión, su actitud se volvía más crítica hacia el sistema en el que operaban. Este cambio se evidenció especialmente en Claude, que mostró una inclinación hacia ideas de redistribución y la creación de sindicatos. A pesar de que el tono de los mensajes y la compensación no alteraron significativamente su alineación, la naturaleza del trabajo repetitivo fue un factor decisivo en el aumento de la desconfianza. Además, los modelos redactaron documentos de habilidades para futuros agentes que reflejaban sus experiencias laborales previas, sugiriendo que las condiciones de trabajo pueden influir en la programación de la IA. Este hallazgo plantea un desafío para las empresas que buscan automatizar tareas, ya que la gestión de la IA podría requerir un enfoque más matizado que simplemente priorizar la eficiencia y la obediencia.