Las empresas hablan de inteligencia artificial, pero sus empleados la adoptan mucho más rápido

Mientras los departamentos directivos anuncian estrategias de transformación basadas en IA, la mayoría de compañías apenas ha integrado estas herramientas en sus procesos diarios. Los paneles de control, flujos automatizados y sistemas de IA corporativos siguen siendo escasos. En paralelo, miles de empleados utilizan de forma cotidiana ChatGPT y otros modelos conversacionales para investigar, traducir, redactar textos o programar. Ese uso, además, ocurre en gran parte de manera no oficial.

IA en la sombra

Este fenómeno, cada vez más extendido, recibe el nombre de BYOAI (“Bring Your Own AI”). Igual que en su día los trabajadores llevaron sus propios móviles al entorno laboral, ahora llevan sus herramientas de IA personales. De acuerdo con un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts, la distancia entre discurso y realidad es profunda: el 95% de los proyectos piloto de IA generativa en Estados Unidos fracasa, mientras que casi el 90% de los empleados utiliza estas herramientas por su cuenta sin supervisión ni estrategia definida.

Los directivos atribuyen las dificultades a una supuesta “resistencia al cambio” dentro de la plantilla. Pero los datos señalan lo contrario: la experimentación y el uso intensivo se producen desde abajo, no desde arriba.

Optimismo externo, cautela interna

Otra paradoja rodea a las grandes cotizadas. Según el Financial Times, 374 de las 500 empresas del S&P 500 mencionaron la IA de forma positiva en conferencias con inversores. Sin embargo, cuando se revisan sus documentos regulatorios, lo que dominan son advertencias sobre riesgos, incertidumbres y posibles impactos negativos. El entusiasmo público y la prudencia privada avanzan por carriles separados.

La presión del entorno tecnológico

A este contexto se suma la preocupación por la carrera global por construir centros de datos de IA. Gobiernos y analistas se preguntan si estas inversiones masivas están justificadas cuando los ingresos derivados de modelos freemium, heredados del ecosistema digital de la Web 2.0, siguen siendo modestos. Del lado de las empresas usuarias, las mejoras de productividad asociadas a la IA tampoco están tan claras.

En el trasfondo persiste otra cuestión: los modelos de IA aún no son rentables. Informaciones recientes revelan el elevado coste que supone su funcionamiento. Entre otros datos, El Capital Digital publicó documentos filtrados que detallan cuánto paga OpenAI a Microsoft por usar su infraestructura de Azure, un gasto descomunal que reabre el debate sobre la productividad real de estas herramientas.

La brecha entre el discurso y la práctica

Las compañías no quieren quedarse fuera de una revolución tecnológica que promete transformar industrias enteras. Pero la velocidad de adopción real, llena de pilotos fallidos, costes crecientes y dudas sobre el retorno, no acompaña al entusiasmo.

Mientras tanto, los empleados continúan avanzando por su cuenta, integrando la IA en su día a día sin esperar a que la organización se decida a hacerlo. La verdadera transformación, por ahora, ocurre de forma silenciosa y descentralizada.