La inteligencia artificial se ha convertido en el gran tema del debate económico y empresarial. Gobiernos, empresas y medios la presentan como la tecnología que transformará la economía, la productividad e incluso la manera de trabajar. Pero detrás del ruido mediático aparecen dos preguntas inevitables: cuántas personas la utilizan realmente y si su aplicación está generando el valor esperado.
Según una encuesta del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) publicada en marzo de 2025, más del 90% de los españoles conocen la inteligencia artificial, pero solo un 41% declara haber utilizado herramientas como ChatGPT durante el último año.
Más del 90% de los españoles conocen la inteligencia artificial, pero solo un 41% declara haber utilizado herramientas como ChatGPT durante el último año
El dato es revelador: la IA es omnipresente en el debate público, pero su uso real aún es limitado. Las cifras de inversión parecen explicar el entusiasmo. Desde la aparición de la IA generativa a finales de 2022, las empresas han invertido en todo el mundo cerca de un billón de dólares en solo tres años. Se trata de una de las olas de inversión tecnológica más grandes de la historia, comparable a la que en su momento generaron la informática en la nube (cloud computing) o los datos masivos (big data).
A pesar de ello, los datos del CIS muestran un contraste interesante: se trata de una tecnología de moda, pero menos de la mitad de la población declara haberla utilizado de manera sistemática. Y aún más: el sentimiento dominante ante esta tecnología no es tanto el entusiasmo como la incertidumbre. Genera interés en el 68% de los ciudadanos, pero también incertidumbre en el 67%, mientras que el optimismo solo aparece en aproximadamente un 9% de los encuestados.
Si se analizan los datos por franjas de edad, la diferencia es clara. Más de la mitad de los jóvenes utilizan herramientas de inteligencia artificial, mientras que entre las personas de más edad el uso es muy minoritario. La revolución de la IA, al menos de momento, es sobre todo generacional.
El valor
Este contraste entre interés y adopción real también se observa en el mundo empresarial. Muchas organizaciones hablan de inteligencia artificial, pero muchas menos la han incorporado realmente a sus procesos productivos o a su toma de decisiones. En otras palabras: la IA genera mucho debate, pero su uso sistemático todavía es limitado. Y cuando se implementa, el resultado tampoco siempre es el que se esperaba.
Un artículo reciente publicado en el MIT Sloan Management Review en enero de este año analiza por qué muchas iniciativas de transformación digital -incluidas las relacionadas con la inteligencia artificial- no logran generar el valor que prometían. El estudio muestra que muchas empresas invierten en nuevas tecnologías sin transformar realmente la organización que las debe utilizar.
La IA genera mucho debate, pero su uso sistemático aún es limitado. Y cuando se implementa, el resultado tampoco siempre es lo que se esperaba
El problema no es la tecnología. El problema es la manera como se introduce. Según los autores, muchas empresas adoptan herramientas digitales pensando que la tecnología, por sí sola, producirá mejoras en productividad o innovación. Pero las tecnologías digitales solo generan valor cuando se combinan con cambios en procesos, competencias y cultura organizativa.
Esto explica por qué muchas iniciativas digitales acaban generando resultados decepcionantes. Las empresas implementan plataformas, algoritmos o sistemas de automatización, pero los procesos continúan funcionando igual que antes. Los equipos no tienen la formación necesaria para utilizar las herramientas o las decisiones estratégicas continúan tomándose con los mismos criterios.
La consecuencia es una paradoja cada vez más visible: mucha inversión en tecnología, pero impactos limitados en productividad. La adopción inicial de la IA ha sido rápida en algunos ámbitos —especialmente en generación de texto, asistentes digitales o automatización de tareas— pero esto no significa necesariamente que las empresas estén transformando sus modelos de negocio.
Muchas organizaciones utilizan la IA de manera superficial: para generar textos, resumir documentos o automatizar pequeñas tareas administrativas. Estas aplicaciones pueden ser útiles, pero raramente transforman la estructura productiva de una empresa. La verdadera transformación exige un cambio mucho más profundo: redefinir procesos, reorganizar equipos, invertir en datos y desarrollar nuevas competencias profesionales.
Las grandes transformaciones tecnológicas de la historia raramente han sido inmediatas. La electricidad, por ejemplo, tardó décadas en generar grandes ganancias de productividad porque las empresas tuvieron que reorganizar completamente sus fábricas para aprovecharla. Con la inteligencia artificial podría pasar algo similar.
Las grandes transformaciones tecnológicas de la historia raramente han sido inmediatas. La electricidad, por ejemplo, tardó décadas en generar grandes ganancias de productividad
Por eso, el debate actual sobre la IA puede estar viviendo una fase de hiperexpectativas. La tecnología es poderosa y prometedora, pero su impacto real dependerá menos de los algoritmos que de la capacidad de las organizaciones para transformarse.
En este sentido, los datos del CIS y las conclusiones de la investigación del MIT apuntan en la misma dirección: la inteligencia artificial todavía está lejos de ser una revolución generalizada.
Antes de implantar nuevas tecnologías, las empresas deben identificar hacia qué modelo de negocio quieren avanzar, definir la estrategia para alcanzarlo y alinear los recursos humanos con este objetivo. Esto no quiere decir que la revolución no llegue. Pero probablemente será más lenta, más compleja y más organizativa que tecnológica.
Y este es quizás el verdadero reto de la inteligencia artificial: no solo inventar nuevas herramientas, sino aprender a utilizarlas bien y ponerlas al servicio de un modelo de negocio claro.