Sólo un 5% de los profesionales ha conseguido integrar la inteligencia artificial como socio estratégico y, de momento, apenas un 28% de las empresas logra rentabilizarla verdaderamente.
La inteligencia artificial funciona. Cada vez menos profesionales dudan de ello, y la IA es ya una rutina en sus carreras, profesiones y trabajos. El problema es que la mayoría de las compañías no está convirtiendo esa rutina en dinero, en una ventaja competitiva o en una transformación real.
Esta es una de las conclusiones que se pueden obtener del último EY Work Reimagined Survey que aborda la cuestión del uso de la inteligencia artificial en el trabajo, el impacto real en el negocio y el papel que juegan las personas para que realmente puedan crear valor y progreso.
Esta encuesta, en la que han participado unos 15.000 empleados y 1.500 empleadores de 29 países, revela una desconexión crítica entre la adopción de la IA y la preparación humana, aunque también refleja que, cuando se utiliza eficazmente y sobre bases sólidas de talento, la inteligencia artificial puede ayudar a capturar hasta un 40% más de productividad latente dentro de las empresas.
Entre otras conclusiones, la investigación muestra que el 88% de los empleados ya utiliza inteligencia artificial, pero sólo el 28% de las organizaciones logra un impacto real en el negocio. Y asegura que su uso se limita principalmente a tareas básicas de "primer escalón", como buscar información (54%) o resumir documentos (38%).
No cambia tanto...
El salto cualitativo -usar la IA como una pieza central del flujo de trabajo, combinar herramientas o diseñar procesos nuevos- lo da una minoría diminuta y así, sólo un 5% se puede considerar como usuarios avanzados, capaces de combinar múltiples herramientas y desbloquear aproximadamente un día y medio de productividad adicional por semana. La diferencia no es sólo de intensidad sino de enfoque: los avanzados tratan a la IA como socio de conocimiento, no como atajo. Y esta es una de las conclusiones fundamentales: no basta con "usar la inteligencia artificial"; importa cómo se usa. Y, sobre todo, qué hace la empresa con ese uso.
Es evidente que los empleados están ahorrando horas, pero eso rara vez se traduce en cambios que reescriban el trabajo o el modelo de negocio. Hay pequeñas eficiencias, pero poca transformación.
La encuesta identifica inquietudes laborales relacionadas con la IA que contribuyen a ocasionar una brecha en el valor generado. Así, "el 37% de los empleados teme que una excesiva dependencia de la inteligencia artificial pueda erosionar sus habilidades y experiencia; mientras que el 64% percibe un aumento en su carga laboral debido a la presión por su rendimiento. Sin embargo, sólo el 12% recibe suficiente capacitación en IA para capitalizar todos los beneficios de productividad que ofrece esta tecnología".
El escenario que se presenta es de inversión creciente, de adopción masiva y resultados empresariales esquivos. Un estudio de Gartner lo resumía en marzo de 2025 asegurando que "a pesar del entusiasmo que rodea a la IA, su impacto en la productividad ha sido inconsistente", lo que ha llevado a lo que algunos llaman la paradoja de la productividad de la inteligencia artificial.
La investigación de EY advierte de que "obtener valor de las inversiones en inteligencia artificial requiere dominar las tensiones entre talento y tecnología o arriesgarse a una caída del 40% en la productividad de la IA".
Ese "coste del 40%" se da cuando la tecnología cae sobre cimientos de talento frágiles, como una cultura débil, un aprendizaje insuficiente o recompensas desalineadas, y provoca que los beneficios de productividad se retraigan. La IA puede ser buena, incluso excelente, y aun así es posible que la organización no sea capaz de capturar valor si su "sistema humano" no está preparado.
La 'ventaja de IA'
La encuesta de EY se refiere a la ventaja de IA para referirse al motor que separa un uso superficial de la inteligencia artificial de otro que nos lleva a la excelencia.
El estudio de la Universidad de Oxford Generative AI at Work sugiere que la ventaja de IA "se construye segmentando (por seniority, rol, complejidad del caso) y diseñando rutas distintas de formación o de uso, no un curso para todos". Y Gartner añade que "si se mide la ventaja de IA sólo con horas ahorradas por persona, nos estamos engañando. Hay que rediseñar coordinación, handoffs, calidad y decisiones para que el ahorro se convierta en rendimiento colectivo".
La paradoja de productividad citada anteriormente viene acompañada de la recomendación clara -sobre todo a los directores financieros- de resetear las expectativas y reconocer que el impacto amplio tarda y requiere condiciones organizativas. Eso implica priorización, rediseño de roles profesionales, análisis acerca de cómo se reinvierte el tiempo, y qué se mide.
En este sentido el estudio Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI de McKinsey plantea que el trabajo se reconfigura como una alianza entre personas, agentes y robots. Esto amplía el concepto de mentalidad y coincide con una de las conclusiones de la encuesta de EY: "No es 'usar IA', se trata de repartir autoridad, responsabilidad y control entre humanos y agentes".
En el fondo, la paradoja de la productividad no es que la IA no funcione. Es que funciona en el lugar equivocado, en la superficie. Convertirla en valor exige bajar al sistema: roles, cultura, recompensas, aprendizaje y liderazgo. Exige aceptar tensiones, no esconderlas, y obliga a construir una ventaja de talento capaz de amplificar una ventaja de IA.
Lo que lo cambia es la capacidad de una empresa para responder a preguntas incómodas del tipo "si la gente ahorra ocho horas a la semana, ¿qué dejamos de hacer y qué hacemos mejor?"; "si formamos a alguien 80 horas al año, ¿qué futuro le ofrecemos dentro, antes de que lo encuentre fuera?"; "si media plantilla usa IA personal, ¿vamos a castigar, ignorar o gobernar la innovación?"; "si el miedo crece, ¿cómo protegemos el aprendizaje sin alimentar la paranoia?"; o "si reestructuramos cada seis meses, ¿qué parte del mundo mantenemos estable para que el cambio no sea agotamiento?".
La pregunta ya no es si la inteligencia artificial transformará el trabajo. Lo hará. La incógnita es si las organizaciones darán forma a esa transformación o si sólo leerán sobre cómo lo hicieron otros.
En este sentido Jorge Aguirre, socio responsable de people consulting en EY España, cree que "el verdadero valor de la inteligencia artificial reside en su capacidad para transformar creando valor y progreso; y el factor clave para hacerlo será el papel que jueguen las personas a través de las capacidades humanas únicas que marcarán la diferencia. De lo contrario, todas las compañías serán más eficientes, pero serán indiferenciables unas de otras".
Formación y 'trampas'
La investigación de EY subraya la importancia de "entrenar" y pone el ejemplo de los empleados que con más de 81 horas de formación al año pueden ahorrar hasta 14 horas por semana, mientras que el ahorro de los empleados con menos de cuatro horas de formación anual se cifra en tres horas por semana.
La brecha de productividad es enorme, pero hay que tener en cuenta una trampa: sólo el 12% recibió ese nivel de formación en los últimos 12 meses. Una organización prototipo pretende obtener un rendimiento transformador con un aprendizaje mínimo.
Y aparece una tensión importante: los empleados más capacitados también tienen más probabilidades de irse. El informe cuantifica el riesgo y así, quienes alcanzan altos niveles de aprendizaje en inteligencia artificial tienen un 55% más de probabilidad de abandonar. Si se observa por intención de renuncia, la curva es clara: del 21% (menos de cuatro horas) al 45% (81 ó más horas). El conocimiento, paradójicamente, se convierte en una especie de billete de salida.
También cambia la psicología: a partir de cierto umbral, los empleados priorizan el acceso a la última tecnología y la flexibilidad por encima de la compensación tradicional o la carrera.
La advertencia implícita es que formar sin rediseñar la propuesta de valor al empleado es una fuga anunciada. El aprendizaje debe venir con rutas de carrera, acceso continuo a herramientas y recompensas alineadas con lo que el talento de inteligencia artificial valora de verdad.
IA adaptada a los roles
También hay que tener en cuenta la disponibilidad de herramientas adecuadas. Los empleados que aseguran que disponen de una inteligencia artificial que se adapta a su rol obtienen un mayor valor de adopción. Esto es crucial, ya que poner una herramienta genérica, sin contexto, suele provocar un uso genérico.
Y a esto se debe añadir una circunstancia que resulta crítica: según el informe de EY, entre el 23% y el 58% de los empleados está incorporando herramientas personales, incluso pagando sus propias suscripciones. Si la empresa no acelera, el empleado se autoabastece, y además este hecho abre un debate que no es técnico, sino de gobernanza y de riesgo: la "inteligencia artificial en la sombra" -el uso de herramientas de IA no autorizadas o no gobernadas por la empresa (a menudo cuentas personales) para hacer trabajo, fuera de los controles de seguridad, privacidad y cumplimiento- puede ser una mina de innovación, pero también se convierte en una pesadilla de seguridad, cumplimiento y confidencialidad.
La recomendación de la investigación de EY no pasa por prohibir, ya que esto sofoca la experimentación, sino por canalizar, que implica entender qué herramientas se usan y por qué. Y lleva a crear espacios controlados de prueba.
Además, la investigación recuerda que "la mentalidad funciona como multiplicador. No basta con saber usar prompts o tener licencias; importa si la organización convierte la inteligencia artificial en expectativa de desempeño y en norma cultural". La inteligencia artificial no se adopta; se institucionaliza. Adoptarla es probarla, mientras que institucionalizar implica hacer que funcione siempre, para muchos, y con control, como parte normal del trabajo.
No basta con que algunas personas "usen" IA de forma puntual (para resumir, redactar o buscar cosas). Para que genere valor de negocio, la inteligencia artificial tiene que volverse parte del sistema de trabajo.
Excelencia en la adopción
La excelencia no es usar mucho la IA. Se trata de usarla bien y con propósito. La investigación de EY estima que los líderes pueden desbloquear entre ocho y 14 horas semanales cuando los empleados pasan a casos de uso complejos. Los usuarios avanzados la tratan como colega, entrenador o socio de pensamiento. Y el informe señala que los empleados de alto rendimiento con esa mentalidad colaborativa consiguen ganancias de más del doble que sus pares.
El informe añade que la salud del talento es el suelo sobre el que se sostiene la adopción de IA. Cuando ese suelo es fuerte, la inteligencia artificial escala y genera valor; cuando es débil, la IA se queda en uso superficial y aparecen fricciones. La adopción de la IA no es sólo tecnología; es comportamiento humano, y ese comportamiento depende de la cultura, las recompensas y el desarrollo.
Además, aceptar la IA puede fortalecer la cultura corporativa si se enmarca como aprendizaje colaborativo, no como carrera individual o amenaza silenciosa. Y las recompensas deben ser personalizadas y flexibles. Los empleados con habilidades de IA pueden "salir al mercado" con facilidad y valoran una experiencia laboral que incluya tecnología puntera, flexibilidad y crecimiento continuo.
El estudio considera asimismo el aprendizaje y el desarrollo de capacidades como el factor de predicción del éxito en IA más fuerte. Aunque el aprendizaje, como ya se ha dicho, trae su paradoja: hace a la gente más valiosa... para otros.
El 'problema' de la productividad infinitaAsí será la gestión de personas cuando llegue la IA generalTeletrabajo, productividad y otras tensiones laborales Comentar ÚLTIMA HORA-
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