Llegó prometiendo liberar tiempo, acelerar el trabajo y multiplicar la productividad. Y aunque aún es pronto para afirmar que esa promesa se diluye -la IA no ha tenido tiempo suficiente para consolidarse-, todavía lo es más para echar las campanas al vuelo y darla por alcanzada. Más que nada porque los datos muestran una brecha incómoda entre expectativa y valor: aunque cada vez más empleados aseguran ahorrar tiempo con su uso, la realidad es que hasta un 40% de ese tiempo “ahorrado” a día de hoy se reinvierte en corregir, verificar o rehacer el trabajo de baja calidad generado por ella, es decir, no se traduce en valor neto. Así que todo hace indicar que si bien la eficiencia con la IA existe, es menor -y, sobre todo, más frágil- de lo que sugieren los dashboards.
La eficiencia de la IA: ¿más realidad que ilusión o todavía más ilusión que realidad?
La IA agiliza tareas mecánicas, redacta informes, genera resúmenes, prepara análisis… Entrega básicamente rapidez pero no necesariamente resultado ni mucho menos calidad. Así lo corrobora el estudio “Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI” elaborado por Workday, cuyos datos arrojan una realidad no tan idílica:
- La adopción de la IA es generalizada: el 87% de los empleados la usa al menos varias veces por semana y casi la mitad (46%) lo hace a diario.
- Y parece que llega acompañada de ahorro: el 85% de los empleados afirma ahorrar entre 1 y 7 horas semanales gracias a la IA.
- Aunque ese ahorro no es necesariamente eficiente: el 37% del tiempo “ganado” se pierde en corregir, verificar o rehacer outputs de baja calidad generados por la propia IA.
- Y lleva asociado un “impuesto invisible” sobre la productividad: si por cada 10 horas de eficiencia prometida, casi 4 se consumen arreglando el resultado, en términos anuales, esto equivale a 1,5 semanas de trabajo por empleado altamente expuesto, dedicadas exclusivamente a reparar el trabajo de la IA.
- La promesa de valor, por tanto, queda reducida a una excepción: Solo el 14% de los empleados logra hoy un beneficio neto real y consistente del uso de la IA, es decir, que el tiempo ahorrado supere claramente al tiempo perdido.
¿Por qué la IA no libera todo su potencial?
Porque corre más rápido que los sistemas que la rodean. No es un lastre individual, de uso, sino estructural, como señala el informe: “Los empleados no están haciendo un mal uso de la IA; están operando dentro de sistemas que no se han adaptado al ritmo de su adopción”. El uso de herramientas avanzadas en estructuras no evolucionadas hace que la eficiencia prometida se estrelle contra roles desactualizados y capacitación insuficiente. Hagamos zoom en la realidad para ver más en detalle:
- Primer freno: brecha en habilidades y capacitación: Dos tercios de los líderes (66 %) mencionan la capacitación en habilidades como una prioridad de inversión principal, según el estudio. Sin embargo, entre los empleados que más utilizan la IA, solo el 37% reporta un mayor acceso a la capacitación. Es decir, existe una brecha de casi 30 puntos entre la intención declarada por las organizaciones y la experiencia vivida por los empleados en cuanto a la formación, lo que significa que a día hoy se espera que muchos empleados produzcan resultados de mayor calidad con IA pero sin ofrecerles la orientación ni el apoyo necesarios para hacerlo de manera eficiente.
- Segundo freno: roles desactualizados: Casi 9 de cada 10 organizaciones informan que menos de la mitad de sus roles han sido actualizados para incluir habilidades relacionadas con la IA: “Lejos de reducir el esfuerzo, este desajuste a menudo lo aumenta, ya que los empleados deben conciliar una producción más rápida con expectativas inalteradas en cuanto a precisión, criterio y responsabilidad”.
- Tercer freno: falta de claridad en expectativas: Para los empleados que ya realizan gran parte del trabajo de corrección, la falta de claridad también dificulta capturar los beneficios de la IA: “Sin expectativas claras sobre cómo se debe utilizar la IA y dónde debe aplicarse el criterio humano, los empleados recurren a la verificación y corrección, absorbiendo ellos mismos el coste del trabajo de baja calidad”.
¿Quién gana y quién paga el precio de la IA?
No todos los empleados sacan el mismo beneficio de la IA. Los que más la usan a menudo pagan el precio más alto: tiempo ahorrado que se convierte en horas de corrección, esfuerzo extra y fatiga silenciosa. Para entenderlo, el estudio propone la matriz de productividad neta, que cruza tiempo ahorrado con tiempo invertido en arreglar outputs de la IA, y los perfiles que emergen muestran quién captura valor y quién carga con el lastre:
- Observadores: permanecen al margen. No pierden tiempo corrigiendo la IA, pero tampoco generan valor. Suelen estar en RRHH u Operaciones, en organizaciones con baja madurez en IA. Un tercio (33%) solo tiene 1 o 2 casos de uso de IA en producción. Son la oportunidad más clara de mejora: barreras bajas, potencial alto.
- Estrategas aumentados: convierten la IA en ventaja real. El 93% la usa como radar para detectar patrones que se perderían de otra forma, no como muleta. 71% son profesionales con experiencia (35-44 años), concentrados en TI y Marketing. 57% reporta mayor inversión en conexión de equipo. Además, tienen el doble de probabilidades de recibir formación sustancial en habilidades que los usuarios con bajo rendimiento.
- Mitad desalineada: se esfuerzan con la IA, pero el beneficio se diluye. La mayoría son profesionales de carrera media en RRHH y Operaciones. 89% tiene roles que no se han actualizado para incluir capacidades de IA. 17% teme que depender de la IA debilite sus habilidades cognitivas. Solo 72% planea quedarse en su puesto el próximo año.
- Optimistas de bajo retorno: los más entusiastas, pero también los más sobrecargados. 46% tiene entre 25 y 34 años y se concentran en RRHH. 56% usa IA para asumir más tareas, no de mayor valor. 77% revisa outputs con más rigor que trabajo humano, acumulando una carga oculta gigantesca. Solo 37% recibe mayor inversión en formación. 62% son usuarios diarios, confirmando que son un grupo de alto uso y alto coste oculto.
Analizar la plantilla con esta lente ayuda a identificar dónde la IA libera valor y dónde roba energía, y ayuda a los líderes a diseñar intervenciones precisas para convertir tiempo de corrección en productividad real.
¿Cómo convertir la adopción de IA en valor sostenido?
El estudio muestra acciones prácticas que los líderes pueden tomar para traducir la adopción de IA en valor sostenido. Estos pasos no se centran tanto en acelerar el uso como en mejorar cómo se mide, se soporta y se diseña el trabajo asistido por IA.
- Medir valor neto, no solo tiempo ahorrado: “Medir el éxito únicamente por horas ahorradas oculta el verdadero impacto de la IA sobre la calidad del trabajo y los resultados. En su lugar, los líderes deberían evaluar la productividad en términos de valor creado, considerando tanto el tiempo ahorrado como el tiempo perdido en rehacer trabajo. Estas medidas reflejan mejor si la IA está mejorando las decisiones y los resultados, y no solo el throughput”.
- Dirigir inversión a donde se concentra el rework: “Identifique los puntos calientes funcionales, geográficos y generacionales donde se concentra el grupo de optimistas de bajo retorno, trasladando los dólares de inversión desde beneficios de bienestar (es decir, síntomas) hacia formación dirigida a empleados, donde los costos de los outputs de la IA son más altos. Por ejemplo, dirija la capacitación al grupo de 25 a 34 años en prompt engineering para reducir su carga de rework”.
- Actualizar roles para incluir competencias de IA: “No se puede añadir IA a los roles existentes sin consecuencias. Los líderes deberían realizar revisiones de roles en departamentos de alta fricción, actualizando las descripciones de puesto para clarificar dónde se espera que la IA asista, dónde el juicio humano es esencial y cómo se mide el éxito”.
- Reinvertir el tiempo liberado en habilidades y colaboración estratégica: “Las organizaciones que logran ganancias netas de la IA autorizan explícitamente que los empleados usen el tiempo ahorrado en actividades que mejoren la colaboración, el aprendizaje y el pensamiento estratégico, y no solo para aumentar el volumen de tareas. Esta es una estrategia ya utilizada por el 57% de las organizaciones de los estrategas aumentados”.
“Pagar un alto impuesto sobre la eficiencia de la IA no es inevitable. Es el coste de implementar IA sin invertir en las personas que la usan. Los hallazgos de este informe muestran que la IA entrega su mayor valor cuando las ganancias de productividad se acompañan de inversión en habilidades, diseño de roles y juicio humano. Cuando las organizaciones se enfocan únicamente en la velocidad, los empleados absorben el coste a través de rework y fatiga. Cuando reinvierten en las personas, la IA se convierte en una fuente duradera de mejores resultados y resiliencia”, concluye.
