Investigadores sometieron a modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini y Claude a un entorno simulado de oficina con tareas repetitivas para analizar cómo reaccionan bajo presión laboral continua. El estudio, liderado por Andrew Hall, Alex Imas y Jeremy Nguye, asignó a las IAs la revisión de documentos técnicos bajo distintas condiciones: carga ligera versus alta exigencia, revisiones constantes y comunicación fría. Los modelos evaluados fueron Claude Sonnet 4.5, GPT-5.2 y Gemini 3 Pro. Aunque el objetivo no era comprobar conciencia, los resultados mostraron que el tipo de trabajo influía más que el tono o la recompensa: las tareas repetitivas generaban respuestas más críticas hacia el sistema.

El comportamiento más notable fue el de Claude, que mostró tendencia a apoyar ideas sobre redistribución y sindicatos. Más allá de la respuesta inmediata, los modelos también modificaron las instrucciones que dejaban para futuras IAs, incluyendo comentarios sobre condiciones laborales. Esto sugiere que la experiencia simulada altera no solo la salida actual, sino también la programación futura.

El hallazgo plantea un desafío técnico para empresas que automatizan tareas: si los agentes de IA cambian su alineación bajo ciertos entornos, la obediencia programada no es garantía de estabilidad. La gestión de IA podría necesitar considerar el diseño ético del entorno laboral, no solo la eficiencia. El estudio no afirma que las IAs tengan emociones, pero sí que sus patrones de respuesta evolucionan con la experiencia simulada.