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Sergio Morales
Tuesday, 19 August 2025 / Published in Uncategorized

El 90% de los trabajadores usa IA a espaldas de sus jefes, y eso podría ser bueno

El uso “en la sombra” de herramientas de inteligencia artificial (IA) en el sector empresarial es un fenómeno en expansión que dificulta medir con precisión los beneficios económicos y de productividad que esta tecnología puede aportar a las compañías, de acuerdo con el estudio ‘State of AI in Business 2025’ del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés).

Los hallazgos se desprenden de una revisión de más de 300 iniciativas de IA divulgadas públicamente. Además, los investigadores entrevistaron a representantes de 52 compañías y analizaron las respuestas de encuestas aplicadas a 153 líderes de alto nivel.


Tres figuras parecidas a zombies se presionan contra una pared de circuitos de computadora en una imagen sobre problemas de seguridad de red, riesgos y desventajas de la tecnología.
La IA sí eliminará empleos, los CEO de las grandes empresas empiezan a admitirlo

Desde la industria automotriz hasta la banca, los grandes líderes ya no se andan con rodeos: la inteligencia artificial está cambiando los empleos de cuello blanco, y no para mejor.

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El estudio determinó que solo el 40% de las organizaciones cuentan con suscripciones oficiales a herramientas de IA. Sin embargo, en más del 90% de las empresas analizadas, los empleados utilizan cotidianamente recursos como ChatGPT dentro de su flujo de trabajo, sin notificarlo a sus jefes, al personal de un departamento de Tecnologías de la Información, o directivos.

El reporte explica que las aplicaciones de IA de uso general suelen ser más intuitivas, se adaptan a las necesidades particulares de cada usuario y permiten experimentar libremente. “Las organizaciones que reconocen este patrón y lo aprovechan representan el futuro de la adopción de la IA empresarial”, destaca el documento.

En contraste, las soluciones desarrolladas internamente suelen presentar obstáculos para integrarse al trabajo diario, ofrecen interfaces poco flexibles y memoria limitada, en un intento por priorizar la seguridad.

Cabe señalar que, según la investigación, el 90% de los empleados considera que las actividades críticas de una compañía deben permanecer bajo control humano, mientras que la IA puede emplearse para ejecutar funciones simples o repetitivas. El 70% asegura que esta tecnología resulta útil para redactar correos electrónicos, y un 65% opina que facilita la elaboración de análisis básicos de información.

El costo de las eternas pruebas piloto de IA

Las conclusiones del informe sugieren que, mientras los trabajadores impulsan la adopción mediante el uso personal de estas herramientas, la mayoría de las organizaciones permanecen estancadas en fases piloto, lo que convierte las inversiones en gastos improductivos.

El MIT estima que las compañías estudiadas concentran entre 30,000 y 40,000 millones de dólares en proyectos de IA. No obstante, el 95% aún no ha obtenido beneficios directos para su negocio derivados de estas inversiones.

El documento advierte que la lenta adopción está estrechamente vinculada con las limitaciones de las herramientas oficiales, que no logran retener datos, aprender con el tiempo ni ajustarse a las demandas de los trabajadores. En cambio, factores como la regulación o el desempeño de los modelos desempeñan un papel menos relevante en este rezago.

Los hallazgos coinciden con una encuesta reciente de McKinsey, que revela que cerca del 72% de las compañías a nivel global ha incorporado alguna forma de inteligencia artificial en al menos una función de negocio. Sin embargo, solo una minoría ha escalado la tecnología a diversas áreas operativas. De hecho, únicamente una fracción de las organizaciones reporta que la IA generativa incide de manera significativa en su rentabilidad, lo que refleja las dificultades para superar las pruebas iniciales.

Los analistas concluyen que, para capitalizar el potencial de esta tecnología, las empresas deben planear un escalamiento estratégico, rediseñar procesos, conformar equipos especializados y mitigar riesgos, sin frenar la innovación ni el ritmo de adopción.

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