En los primeros días de la adopción empresarial de la inteligencia artificial, muchas organizaciones animaron a sus empleados a utilizarla siempre que fuera posible. Pronto, el consumo de tokens —las unidades que procesan los modelos de IA— empezó a funcionar como una medida informal de productividad. Quienes apenas utilizaban estas herramientas destacaban en las facturas por su bajo consumo, mientras que un uso elevado se interpretaba como una señal positiva. Los tokens se convirtieron, para algunos, en una insignia de honor.

Durante un tiempo, parecía razonable asumir que un mayor uso de la IA implicaba más productividad e innovación. Algunas empresas incluso trataron la actividad con estas herramientas como un indicador del compromiso de sus equipos. Así surgió el fenómeno del «tokenmaxxing»: el incentivo a maximizar el consumo, con el consiguiente aumento de los costes y una pregunta más importante sobre la mesa: ¿qué significa realmente adoptar la IA con éxito y cómo se mide?

La investigación Pulse of Work 2026 pone de relieve la distancia entre adopción y valor. El 88 % de los empleados afirma que la IA le ha beneficiado y calcula que le ahorra, de media, 2,3 horas al día. Sin embargo, cuatro de cada cinco reconocen que no la aprovechan plenamente y el 69 % no entiende del todo cómo se aplica a su función. Además, el 60 % siente presión para usarla incluso cuando no es la herramienta adecuada para la tarea.

Estos datos refuerzan dos ideas fundamentales: la actividad en herramientas de IA no es un indicador fiable del valor empresarial y las organizaciones deben decidir con más criterio dónde y cómo utilizar estas tecnologías.

Más IA no significa automáticamente un mejor trabajo

Es comprensible que las empresas relacionen el uso de la IA con el éxito. Obtener respuestas con rapidez, automatizar tareas repetitivas y reducir la carga administrativa son ventajas claras y tangibles.

Los problemas aparecen cuando se espera que la IA forme parte de todas las iniciativas, en lugar de evaluar cada caso según el criterio humano necesario, el modelo más apropiado y el coste asociado.

Cuando una empresa promueve la adopción sin definir dónde aporta valor, crea incentivos contraproducentes. Es natural que los empleados recurran a la IA con más frecuencia, pero no siempre se preguntarán si es la herramienta indicada, cuánto trabajo requerirá revisar el resultado o si el coste del modelo se justifica para esa tarea. Sin pautas ni apoyo, aumenta el riesgo de un uso inadecuado.

Esto no significa que haya que desincentivar la experimentación. Al contrario: probar nuevas aplicaciones es una parte esencial para descubrir cómo obtener el mayor beneficio de una tecnología en rápida evolución.

La experimentación, sin embargo, debe ir acompañada de formación para que los empleados comprendan los costes y elijan el modelo adecuado. Para tareas sencillas pueden bastar modelos más económicos; los modelos más potentes y costosos deberían reservarse para trabajos complejos que realmente los requieran. El desafío surge cuando las organizaciones premian el uso, pero no invierten el mismo esfuerzo en capacitación, orientación sobre costes y oportunidades de desarrollo.

La productividad depende del diseño de los flujos de trabajo

Las mayores mejoras de productividad se producen cuando se identifica dónde puede reducirse la fricción sin sacrificar la calidad. La administración y las tareas rutinarias son un buen punto de partida. La gestión de agendas y correos, las comunicaciones con clientes y la documentación habitual pueden liberar tiempo para labores de mayor valor.

La oportunidad más amplia consiste en ayudar a los empleados a aprovechar sus conocimientos con la IA: contrastar ideas, explorar opciones y avanzar con mayor rapidez. Esa es una colaboración eficaz entre personas y tecnología, en la que la IA amplía las capacidades humanas en lugar de sustituir el criterio profesional.

Para conseguirlo, la orientación debe adaptarse a cada función. Las necesidades de control de un equipo financiero son distintas de las de ingeniería de software; atención al cliente y recursos humanos, por su parte, requieren salvaguardas diferentes. La formación debe reflejar estas particularidades.

Por eso, las empresas no deberían esperar que cada empleado descubra por su cuenta las mejores aplicaciones de la IA. Si los equipos dedican tiempo a buscar usos, probar herramientas sin orientación o averiguar cómo encajan las nuevas capacidades en sus procesos, parte del potencial de productividad se pierde antes de que la tecnología produzca un resultado.

Un enfoque más eficaz parte de los resultados empresariales. Primero se identifican las tareas en las que la IA puede eliminar trabajo innecesario; después se ofrecen las herramientas y las pautas necesarias para aplicarla de forma adecuada a cada función.

También es importante integrar soluciones aprobadas en los sistemas que los empleados ya utilizan. Cuando la IA está disponible dentro de los flujos de trabajo cotidianos, resulta más sencillo aplicarla a casos de uso seguros y valiosos, y disminuye la necesidad de recurrir a alternativas no autorizadas.

La calidad es la métrica que falta

Uno de los costes menos visibles de una adopción amplia de la IA es el trabajo adicional de revisión y corrección. Una herramienta puede generar una respuesta rápidamente, pero esa velocidad aporta poco si después hay que invertir mucho tiempo en comprobar que sea exacta, completa y adecuada.

Esto cobra especial importancia a medida que el contenido generado por IA se incorpora al trabajo diario. Un resultado mal revisado puede generar trabajo adicional para otra persona, introducir errores en un proceso empresarial o debilitar la confianza en la tecnología. Por eso, cualquier cálculo de productividad debe incluir lo que ocurre después de que la IA ofrece su respuesta.

La calidad del resultado —y, en última instancia, la calidad de los resultados empresariales— debe formar parte del diseño de la adopción de IA. Esto implica incorporar revisiones a los flujos de trabajo, establecer controles para las decisiones de mayor riesgo y enseñar a los empleados a validar las respuestas antes de utilizarlas como base para actuar.

Bien planteadas, estas medidas no tienen por qué frenar la adopción. Deben dar a los equipos la confianza necesaria para utilizar la IA con eficacia y aplicar un mayor nivel de supervisión cuando la situación lo requiera. La verificación automatizada y las pautas específicas para cada función ayudan a aumentar la productividad sin comprometer la precisión ni la confianza.

Las organizaciones que generan valor están construyendo confianza

El cambio más importante es cultural. Los empleados necesitan saber cuándo y cómo utilizar la IA, confiar en que pueden tomar decisiones adecuadas y contar con apoyo práctico cuando aparecen nuevas capacidades.

Ese apoyo debe ir más allá de enseñar a manejar una herramienta concreta. También debe incluir buenas prácticas para detectar errores y sesgos, saber cuándo conviene cuestionar una respuesta y reconocer cuándo la creatividad o el juicio humano deben tener prioridad.

Las políticas ayudan a establecer criterios comunes, pero la formación específica para cada función, la orientación práctica y el aprendizaje continuo son los que convierten esos criterios en hábitos cotidianos.

Para los responsables de tecnología, una adopción responsable implica crear las condiciones necesarias para que los empleados actúen con confianza. Es preciso contar con suficiente visibilidad y supervisión para gestionar la seguridad, el cumplimiento normativo y la calidad, sin añadir tanta fricción que los equipos busquen soluciones alternativas.

El mismo principio se aplica a la tecnología. Las herramientas deben integrarse de manera natural en los flujos de trabajo y ofrecer capacidades adecuadas para las tareas reales de cada equipo. Gestionar la adopción se vuelve mucho más difícil cuando los empleados deben reunir sus propias herramientas sin orientación clara sobre cuáles son seguras, apropiadas o están autorizadas.

La adopción responsable debe entenderse como un proceso continuo, no como una implantación puntual. A medida que las herramientas y sus capacidades evolucionan, las pautas también deben actualizarse.

Por eso, las organizaciones que buscan un valor duradero deberían hacerse preguntas distintas de las que se centran en el consumo de tokens:

• ¿Mejora la precisión del trabajo?
• ¿Toman los empleados mejores decisiones?
• ¿Se eligen los modelos más adecuados para cada tarea?
• ¿Se obtienen resultados fiables y de calidad con costes optimizados?
• ¿Se automatizan las tareas repetitivas para que las personas puedan dedicar su experiencia a donde más valor aporta?

Cuando los líderes ofrecen herramientas adecuadas, contexto y confianza, la productividad y el retorno de la inversión pueden ser consecuencias naturales de una adopción bien diseñada.

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