Por Canuto  

La IA generativa ya está presente en la mayoría de las ocupaciones estadounidenses, pero un nuevo análisis muestra que su uso sigue concentrado y lejos de ser profundo.
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  • La IA generativa alcanza al 80% de las ocupaciones y más del 40% de las tareas analizadas.
  • Solo una de cada seis ocupaciones supera el 70% de adopción y ninguna tarea rebasa ese nivel.
  • La experiencia previa con IA aparece como un factor clave para que los trabajadores la adopten en otros ámbitos.

La adopción de la inteligencia artificial generativa en el trabajo estadounidense se ha extendido mucho más allá de unas pocas profesiones tecnológicas, aunque su intensidad todavía resulta limitada. Un nuevo análisis concluye que estas herramientas llegan al 80% de las ocupaciones y a más del 40% de las tareas, pero en la mayoría de los empleos menos de la mitad de los trabajadores las utiliza.

El estudio ofrece una imagen menos contundente que la sugerida por algunas mediciones basadas en registros de conversaciones con asistentes de IA. Sus autores sostienen que la tecnología tiene una presencia amplia en el mercado laboral, pero que pocas ocupaciones y tareas exhiben tasas de adopción realmente elevadas, una distinción relevante para evaluar productividad, empleo y posibles cambios en las habilidades profesionales.

Una presencia extendida, con uso desigual

Los niveles más altos de adopción aparecen en ocupaciones gerenciales y profesionales, especialmente en áreas vinculadas con las finanzas, los negocios y la informática. En esos sectores, muchas actividades se desarrollan frente a documentos, datos, códigos o sistemas digitales, lo que facilita incorporar herramientas capaces de redactar, resumir, analizar o generar contenido.

El patrón cambia en los servicios personales y en los trabajos que exigen actividad manual o una interacción interpersonal constante. La menor adopción en esos ámbitos no implica que la IA carezca de relevancia futura, pero sí muestra que el acceso a una herramienta no equivale automáticamente a una utilización cotidiana dentro de cada puesto.

Según el análisis, cuatro de cada cinco ocupaciones detalladas registran tasas de adopción superiores al 20%, una proporción que confirma la amplitud del fenómeno. Sin embargo, solo una de cada seis ocupaciones supera el 70%, por lo que la mayoría se mantiene en niveles moderados o bajos pese a que sus trabajadores puedan tener acceso a sistemas de IA generativa.

La diferencia entre alcance y profundidad también aparece cuando los investigadores observan las tareas concretas. Alrededor del 15% de las ocupaciones supera el 70% de adopción, en gran medida dentro de actividades orientadas a la informática, mientras que únicamente el 2,8% de las tareas rebasa el 50% y ninguna supera el 70%.

Por qué difieren las estimaciones

El trabajo fue elaborado por Alexander Bick, del Federal Reserve Bank of St. Louis; Adam Blandin, de Vanderbilt; David J. Deming, de Harvard; y Tyler R. Schumacher, de Vanderbilt. Para medir el uso real de la IA generativa, los economistas analizaron datos de la Real-Time Population Survey, en lugar de inferir la adopción únicamente a partir de conversaciones mantenidas con modelos.

Esta metodología busca identificar si los trabajadores utilizan efectivamente la IA en sus ocupaciones y cuáles son las tareas involucradas. El enfoque contrasta con evaluaciones de exposición publicadas por Anthropic, Microsoft y OpenAI, empresas que han examinado registros de chat para asociar las conversaciones con actividades laborales específicas.

Los autores señalan que esos clasificadores suelen vincular los chats con un número reducido de tareas descritas de manera genérica, como editar materiales o documentos escritos. El problema aparece cuando la frecuencia de una actividad en las conversaciones no coincide con el peso real de esa tarea dentro de la fuerza laboral, porque una misma herramienta puede utilizarse para múltiples fines o por trabajadores de distintas ocupaciones.

El estudio presenta como ejemplo una estimación de OpenAI según la cual el 15% de los chats involucra tareas de edición escrita, mientras que la base O*NET del Departamento de Trabajo de Estados Unidos indica que solo el 2,4% de los trabajadores ocupa empleos que incluyen esa actividad. Por esa razón, los investigadores consideran que las cifras de exposición de los proveedores probablemente exageran la relevancia efectiva de la IA generativa para el trabajo de las personas.

La experiencia como motor de adopción

A mayo de 2026, el 55% de los adultos estadounidenses entre 18 y 64 años utilizaba IA generativa por motivos ajenos al trabajo, mientras que el 45% la empleaba para actividades laborales.

Cuando se combinan ambos usos, la tasa general de adopción alcanzaba el 62% entre ese grupo de adultos estadounidenses. Las cifras muestran que la experiencia cotidiana con estas herramientas puede preceder o acompañar su llegada al empleo, aunque el estudio no presenta la adopción como un proceso uniforme para toda la población.

La experiencia aparece como uno de los factores que impulsan el uso en nuevos contextos: quienes comienzan a utilizar IA generativa en un ámbito tienden a adoptarla también en otros. Esta relación ayuda a explicar por qué la adopción puede avanzar incluso en ocupaciones donde las tareas no parecen estar entre las más expuestas, ya que la familiaridad del trabajador reduce parte de la fricción inicial.

Los investigadores sostienen que entender por qué algunos trabajadores adoptan la IA y otros no es, al menos, tan importante como determinar qué tareas puede ejecutar la tecnología. La conclusión desplaza parte del debate desde las capacidades de los modelos hacia factores como la experiencia, el entorno laboral y la disposición de las personas a integrar nuevas herramientas.

Implicaciones para empresas y trabajadores

La diferencia entre una adopción amplia y un uso profundo aconseja cautela frente a las predicciones de una transformación inmediata de todas las profesiones. Que una ocupación esté expuesta a la IA generativa significa que algunas de sus actividades pueden relacionarse con la tecnología, pero no demuestra que la mayoría de sus empleados la utilice ni que la herramienta reemplace una parte sustancial de su jornada.

Para las empresas, los datos sugieren que comprar acceso a un asistente de IA no garantiza resultados homogéneos entre equipos. Las organizaciones podrían observar grandes diferencias entre áreas profesionales, administrativas, manuales y de atención personal, incluso cuando todos los trabajadores dispongan de la misma plataforma.

Para los trabajadores, la experiencia fuera del empleo puede convertirse en un componente relevante de la adaptación profesional. El uso previo para estudiar, organizar información o resolver tareas personales podría facilitar la incorporación de la IA en el trabajo, aunque el análisis no afirma que ese proceso elimine las diferencias entre ocupaciones.

La principal advertencia del estudio es metodológica y económica al mismo tiempo: medir conversaciones o tareas potencialmente automatizables no equivale a medir adopción real. Mientras la IA generativa siga presente en muchas ocupaciones, pero concentrada intensamente en un grupo reducido de ellas, cualquier pronóstico sobre productividad y empleo deberá distinguir entre estar expuesto, probar la herramienta y usarla de manera habitual.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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