La inteligencia artificial atrajo la atención global, ocupó titulares y generó conversaciones ambiciosas entre directivos e inversores. La promesa es enorme: eliminar tareas repetitivas, mejorar la productividad y acelerar la innovación como nunca antes. Sin embargo, a medida que el entusiasmo inicial se convierte en uso concreto, el camino hacia su adopción resultó menos simple de lo que la publicidad sugiere.
Los datos recientes reflejan esta distancia con claridad: el 62 % de los empleados cree que la IA está sobrevalorada. Esa cifra revela una desconexión evidente entre lo que promete la tecnología y lo que viven, cada día, quienes deberían usarla. Para los líderes, no alcanza con transmitir una visión. El desafío es transformar ese potencial en valor real y medible para la compañía y para quienes trabajan en ella.
La paradoja de la productividad: billones sin explotar
El impacto potencial de la inteligencia artificial no tiene precedentes. Según distintas investigaciones, podría generar hasta US$ 2,9 billones en valor para las empresas gracias a mejoras en eficiencia y productividad. Pero alcanzar ese valor exige mucho más que solo implementar tecnología: requiere una base sólida.
Muchas organizaciones siguen en una etapa temprana. Tienen programas piloto prometedores, aunque todavía no escalaron lo suficiente como para lograr un impacto duradero. Los empleados, por su parte, esperan que la IA les permita agilizar tareas y eliminar procesos repetitivos. Sin embargo, muchas veces se enfrentan a herramientas mal diseñadas o procesos poco claros, que suman confusión en lugar de simplificar el trabajo.
Como explicó Rich Veldran, director ejecutivo de GoTo: "Si las organizaciones no invierten en la capacitación, las herramientas y la gestión del cambio adecuadas, la IA se convierte en otro objeto brillante que, en realidad, puede agregar fricción en lugar de eliminarla".
Expectativas del liderazgo vs. realidad en el trabajo diario
Cuando se analiza en profundidad la promesa de la inteligencia artificial frente a su aplicación concreta, aparece una brecha cada vez más grande entre lo que imaginan los líderes de tecnología y el uso real que hacen los empleados. Para los ejecutivos, la IA funciona como una herramienta estratégica que debería optimizar procesos y aumentar la productividad. Pero, en muchos casos, se deja que los empleados la exploren por su cuenta. Ese uso sin acompañamiento del área de TI alimentó el crecimiento de la llamada "IA en la sombra": herramientas y utilidades no autorizadas que se expanden sin control dentro de las organizaciones.
La dimensión del fenómeno es clara: el 85 % de las organizaciones señala que sus empleados adoptan la IA a un ritmo más rápido del que los equipos de TI pueden controlar. Casi un tercio de los trabajadores ingresó datos confidenciales de clientes en sistemas de IA sin autorización, y más de un tercio compartió información interna sensible.
Estos no son riesgos teóricos. Representan una oportunidad concreta para que los líderes definan reglas claras que permitan innovar sin poner en juego el cumplimiento normativo ni la seguridad de la información.
El lado humano de la brecha de precisión en la IA
Otra preocupación central es la tendencia de la inteligencia artificial a "alucinar", es decir, generar información inexacta o directamente falsa. No se trata solo de un error técnico: es un riesgo real para el negocio, que inquieta tanto a líderes como a empleados.
Una encuesta de Prosper Insights & Analytics reveló que el 43 % de los ejecutivos, el 36 % de los dueños de empresas y el 34 % de los empleados están especialmente preocupados por esta falla. "Si no se puede confiar en que la IA brinde resultados confiables, se corre el riesgo de socavar su adopción", afirmó Veldran.
"Por eso la precisión, la confiabilidad y la capacitación son esenciales. Los empleados deben ver la IA como un asistente poderoso, no como un sustituto del juicio, y los mejores resultados se obtienen cuando las personas verifican los resultados y los usan de manera responsable", agregó.
La falta de fiabilidad también alimenta una crisis de confianza. El 86 % de los empleados desconfía de la precisión y la fiabilidad de las herramientas de IA, y el 76 % asegura que muchas veces los resultados deben corregirse o ajustarse. Esa desconfianza se agrava por el desconocimiento generalizado sobre cómo funcionan los modelos de IA, cómo generan sus recomendaciones o cómo detectar errores y sesgos.
Los datos lo confirman: el 45 % de los trabajadores admite que fingió saber usar una herramienta de IA en una reunión para evitar ser cuestionado, mientras que el 49 % ocultó haberla usado por miedo a ser juzgado. En el caso de la Generación Z, ese comportamiento es aún más marcado: el 56 % fingió comprender cómo funcionan estas herramientas y el 62 % escondió su uso.
¿Por qué se desperdicia tanto valor en la adopción de la inteligencia artificial?
La respuesta va más allá de los obstáculos técnicos, culturales u organizativos. Muchas veces, las iniciativas están impulsadas por decisiones verticales, donde los líderes apuran la implementación sin entender del todo qué significa que sea exitosa en la práctica. Ese enfoque suele ignorar el tiempo, los recursos y la etapa de prueba necesarios para lograr beneficios concretos y un retorno de la inversión real.
Además, en muchas empresas se pasa por alto un paso clave: involucrar a los empleados para entender qué herramientas de IA mejorarían su trabajo y qué funciones o apoyos les resultarían útiles. Cuando se prioriza la capacitación, la colaboración, las reglas claras y la posibilidad de experimentar, los líderes pueden superar la lógica de "usar IA por usarla" y desarrollar soluciones que generen un impacto duradero.
Del marketing exagerado al impacto concreto
Para achicar la distancia entre lo que promete la inteligencia artificial y lo que realmente entrega, las organizaciones deben cambiar el enfoque y dejar de pensar en soluciones aisladas. En lugar de apostar por implementaciones forzadas, es clave avanzar con una estrategia integrada que incluya cinco acciones concretas:
- Invertir en capacitación: brindar a empleados de todos los niveles las herramientas necesarias para usar la IA de forma eficaz y responsable. No se trata solo de entrenamiento técnico, también hace falta formación en ética, sesgos y privacidad de datos.
- Definir políticas claras: establecer reglas para el uso aceptado de la IA, incluyendo qué herramientas están autorizadas, cómo se manejan los datos y cómo se deben validar los resultados.
- Fomentar una cultura de prueba y error: alentar a los equipos a experimentar con la IA en entornos seguros y con apoyo, garantizando controles que reduzcan los riesgos.
- Elegir soluciones transparentes: priorizar herramientas de IA que permitan entender cómo se generan los resultados y que puedan auditarse, para construir confianza en quienes las usan.
- Medir y ajustar: revisar de forma periódica el impacto de las iniciativas, escuchar a quienes las usan y ajustar la estrategia según los aprendizajes.
La inteligencia artificial entró en una etapa más práctica y madura. Para las organizaciones que logran ir más allá del entusiasmo inicial, la oportunidad sigue siendo enorme. Pero para aprovecharla de verdad hace falta una inversión sólida al comienzo y planificación a largo plazo. El éxito no va a depender solo de la tecnología. Requiere empoderar a los empleados, construir confianza y mantener la transparencia en cada etapa del proceso. Como concluyó Veldran: "La IA no es algo que se instala y se usa; es una capacidad a largo plazo que las organizaciones deben implementar cuidadosamente para alcanzar su máximo potencial", concluyó.