El espejismo de la adopción de IA

La semana pasada me senté con cinco informes abiertos en la mesa. Stanford HAI, Section, Worklytics, Ramp, Zapier. Cada uno dice medir lo mismo: cuánto están adoptando las empresas la IA.

Y cada uno da un número completamente distinto.

Zapier dice 97%. Stanford dice 78%. Ramp dice 47,6%. Worklytics dice 28%. Y Section... Section dice 10%.

Yo quería entender por qué. Y lo que encontré me cambió la forma de pensar sobre todo el tema.

Aquí está la trampa. Cuando alguien te dice “la adopción de IA está al X%”, la primera pregunta no es si el número es alto o bajo. La primera pregunta es: qué demonios están midiendo.

Zapier dice 97% porque encuestó a directivos de empresas de más de 1.000 empleados. Pues claro que usan IA. Sería raro que no.

Stanford dice 78% agregando datos de 32 países y todo tipo de organizaciones. Es la foto más amplia, pero mezcla una startup de San Francisco con una pyme de Castellón.

Ramp mide algo más duro: gasto real. Tarjetas corporativas. Transacciones. Dice 47,6% porque muchas empresas usan herramientas gratuitas que no aparecen en ninguna factura.

Worklytics va a lo conductual. No pregunta si usas IA. Mira si realmente la usas. Cuántas veces por semana. En qué herramientas. Con qué profundidad. Y ahí el número baja al 28% de uso diario.

Y luego está Section. Section hizo algo que nadie más hizo: en lugar de preguntar a la gente si sabe usar IA, le hizo un examen.

El resultado es demoledor.

El 54% de los profesionales se cree proficiente en IA.

Solo el 10% lo es realmente.

Cuarenta y cuatro puntos de diferencia entre lo que la gente cree que sabe y lo que realmente sabe. Es el dato más importante de los cinco informes y el que menos se discute.

Yo escribí hace unas semanas sobre el KPI que le falta a la mayoría de boards. Pues este es. No “cuánta gente tiene licencia de Copilot”. No “cuántos equipos han hecho el curso de introducción a la IA”. Sino: cuántos de los tuyos saben realmente usar esto.

La respuesta, casi seguro, es muchos menos de los que crees.

Section además revela algo más incómodo: la proficiency está estancada desde septiembre de 2024. Lleva año y medio plana. Más herramientas, más licencias, más presupuesto... y el nivel real no sube.

Después de cruzar los cinco informes, yo me quedo con tres capas de medición. Cada una inspirada en lo que mejor hace cada fuente.

Datos de uso real. Al estilo Worklytics. No preguntes “usas IA”. Mira los logs. Cuántas veces por semana, en qué herramientas, con qué profundidad. Si tienes Copilot, mira cuántas sugerencias se aceptan versus cuántas se ignoran. Si tienes licencias de ChatGPT Enterprise, mira cuántas están activas de verdad. La foto de adopción real, no la percibida.

Datos de gasto. Al estilo Ramp. Si tu organización tiene tarjeta corporativa o compras centralizadas, puedes ver cuántos equipos están comprando herramientas de IA por su cuenta, cuáles, y si el gasto crece o se estanca. Es la señal más difícil de falsificar. Nadie miente con la tarjeta de crédito.

Testing de proficiency. Al estilo Section. Un assessment trimestral corto. Quince minutos. Con escenarios reales del puesto. No “qué es un prompt” sino “escribe el prompt que resuelve este problema concreto de tu trabajo”. Eso te dice más que cualquier dashboard de actividad.

Y para medir impacto, la clave es no inventar métricas nuevas. Conecta el uso de IA a las métricas que ya estás midiendo: tiempo de ciclo, volumen de output, tasa de error, satisfacción del cliente. Si la IA funciona, esas métricas mejoran. Si no mejoran, da igual cuántas licencias tengas.

Worklytics muestra un patrón que explica mucho. El C-Suite está al 85-95% de uso semanal. Los VP y directores al 80-90%. Pero a medida que bajas... Manager: 70-85%. Senior IC: 65-80%. Frontline: 45-65%.

La adopción cae en cascada. Y el punto de quiebre es el manager.

Si tu manager usa IA y lo hace visible, su equipo la adopta. Si no, da igual cuántos cursos ofrezcas. El manager es el modelo. El manager es el permiso. El manager es el embudo.

Yo entrenaría primero a managers. Con casos de uso específicos de su función, no con un webinar genérico sobre “el futuro del trabajo”. Y mediría si su equipo sube en uso real después. Esa es la métrica que importa.

Incluso entre la gente que ha recibido formación, Section muestra que el score medio es 40 sobre 100. Cuarenta. Después de haber sido entrenados.

Esto te dice algo incómodo sobre cómo la mayoría de empresas están formando a su gente. “Introducción a la IA generativa” no sirve. Un curso de dos horas donde te explican qué es un LLM no sirve.

Lo que sí funciona: “Así se usa IA para reducir tu tiempo de preparación de propuestas de 4 horas a 45 minutos.” Específico. Medible. Relevante para tu puesto. Con práctica real, no con slides.

Y la otra palanca que funciona: hacer visible quién lo usa bien. Worklytics reporta que los equipos líderes consiguen 15-25% más uso que la media de su industria. Identifica a esos equipos. Documenta sus workflows. Haz que presenten a otros. La mejor formación no es un curso. Es un compañero que te enseña su truco.

Aquí está lo que más me inquieta después de cruzar los cinco informes.

La inversión en herramientas de IA se ha disparado. Ramp muestra que el gasto corporativo no para de crecer, trimestre tras trimestre. Anthropic acaba de superar a OpenAI en cuota de mercado por gasto. Google crece. xAI aparece en el mapa.

Pero la proficiency real está estancada desde septiembre de 2024.

Más licencias. Más gasto. Más herramientas. Y el nivel de la gente... plano.

Eso no es un problema de tecnología. Es un problema de gestión. De formación. De liderazgo.

No necesitas más herramientas. Necesitas que tu gente sepa usarlas. Y eso requiere medición honesta, formación práctica y managers que lideren con el ejemplo.

He construido un dashboard interactivo donde puedes explorar los cinco informes, cruzar los datos por industria, ver la evolución temporal y comparar la calidad de cada fuente. Está ahí para que saques tus propias conclusiones.

Porque la pregunta no es si tu empresa “usa IA”.

La pregunta es si tu empresa sabe usarla.

...y tú, ya lo sabes?