La adopción de inteligencia artificial en el trabajo suele presentarse como una señal de innovación y eficiencia. Sin embargo, nuevos datos de JobAssist sugieren que, en algunas empresas, la presión por demostrar su uso puede estar distorsionando la percepción de su valor real.

El 52 % de los trabajadores encuestados afirma haber utilizado IA en tareas que, a su juicio, habría podido completar más rápido sin esa tecnología. Además, el 63 % señala que sus empleadores fomentan o esperan que se use IA en al menos algunas actividades. En ese contexto, un 39 % dice haber destacado ante sus responsables que utilizó estas herramientas, aunque no creyera que hubieran mejorado el resultado.

## El uso de IA como señal de compromiso

Las cifras apuntan a una brecha entre adoptar una herramienta y obtener beneficios concretos de ella. Casi un tercio de los trabajadores (31 %) afirma haber seguido usando IA incluso después de concluir que no había mejorado la velocidad ni la calidad de su trabajo. Por otro lado, el 34 % reconoce haber evitado expresar comentarios negativos sobre la tecnología porque la dirección promueve su adopción.

Este comportamiento podría reflejar la percepción de que mostrar familiaridad con la IA favorece la reputación profesional o las perspectivas de carrera, incluso cuando la herramienta no resulta útil para una tarea específica.

## El riesgo de medir adopción en lugar de resultados

Si los empleados no se sienten cómodos compartiendo experiencias desfavorables, los responsables pueden recibir una visión demasiado positiva de sus iniciativas de IA. Esto dificulta identificar en qué procesos la tecnología aporta valor y dónde añade pasos innecesarios.

El problema también puede afectar a las estimaciones del retorno de la inversión (ROI). Las cifras de uso, por sí solas, no demuestran que la IA esté ahorrando tiempo, elevando la calidad o reduciendo costes. Si las empresas confunden actividad con impacto, podrían mantener o ampliar inversiones en áreas que no ofrecen los resultados esperados.

JobAssist advierte que las organizaciones pueden medir si sus empleados utilizan IA, pero esa medición no permite determinar si la tecnología está mejorando su trabajo. Para evaluar el impacto con mayor rigor, conviene combinar los datos de adopción con indicadores de productividad y calidad, y crear espacios donde los trabajadores puedan comunicar tanto los beneficios como las limitaciones sin temor a represalias.

La adopción efectiva no consiste en utilizar IA en todas partes. Consiste en identificar cuándo ayuda, cuándo no y cómo mejorar su uso a partir de comentarios honestos y resultados verificables.

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