La narrativa en torno a la IA y el empleo tiende a irse a los extremos. O bien la tecnología es una herramienta de productividad menor, o bien es una amenaza existencial para la fuerza laboral. Un estudio a gran escala de Google Research ofrece algo más fundamentado: datos reales sobre cómo los trabajadores están utilizando la IA, extraídos de 15 millones de interacciones reales. La imagen que emerge es considerablemente menos dramática de lo que sugiere la mayoría de los titulares.
Lo que los datos muestran realmente sobre el uso de la IA en el lugar de trabajo
El estudio, al que Google Research denomina “IA & Economy ATLAS” (un Activity, Task, Landscape, and Adoption Study), analizó 15 millones de interacciones anonimizadas a través de Gemini App, Google’s AI Mode y Gemini API. Los investigadores utilizaron la Standard Occupational Classification del Bureau of Labor Statistics junto con la base de datos detallada de tareas laborales de O*NET para categorizar cómo se vinculaban esas interacciones con empleos reales.
El hallazgo principal: en toda la base de datos de tareas laborales de O*NET, solo el 21 por ciento calificó como lo que los investigadores llaman “tareas Gemini”, lo que significa que alcanzaron un umbral mínimo de 25 interacciones relacionadas en la muestra. Para el 29 por ciento de todas las ocupaciones, ni una sola tarea laboral relevante alcanzó siquiera ese modesto umbral. Para otro 30 por ciento de las ocupaciones, menos de una cuarta parte de las tareas rastreadas mostraron un uso significativo de Gemini. Solo el 3 por ciento de las ocupaciones mostraron que Gemini se consultaba con regularidad para al menos tres cuartas partes de las tareas relevantes de ese trabajo.
Esas cifras describen una tecnología que está presente en muchos lugares de trabajo, pero que no ha penetrado profundamente en la mayoría de ellos. La propia conclusión de los investigadores es directa: la IA está “sirviendo actualmente sobre todo como un complemento al trabajo existente”, no como un reemplazo de este.
Dónde se utiliza realmente la IA y cómo
La distribución del uso de la IA entre las ocupaciones es desigual de formas predecibles. Los roles de oficina en informática, finanzas, y arte y entretenimiento están sobrerepresentados en los datos de interacción de Gemini en relación con su participación en la economía general. Los analistas financieros y de mercado, los desarrolladores de software y los administradores de sistemas se encuentran entre los usuarios más activos. Los vendedores, los trabajadores del transporte y los empleados de preparación y servicio de alimentos aparecen con mucha menos frecuencia en los datos.
El tipo de trabajo que se está delegando a la IA también resulta revelador. Las tareas cognitivas representan el 86 por ciento de las interacciones medidas por volumen. Dentro de esa categoría, los usos dominantes son la redacción y la generación de ideas, así como la búsqueda de información y el aprendizaje. La automatización de tareas laborales específicas, incluso las rutinarias, representa una proporción menor.
De manera fundamental, las tareas que los trabajadores están delegando en la IA tienden a ser de bajo nivel de especialización. Los investigadores midieron la complejidad de las tareas según el lenguaje que utilizaban los trabajadores para describir lo que necesitaban, y descubrieron que las tareas más sencillas, como reescribir material en diferentes idiomas o revisar especificaciones de productos, estaban fuertemente sobrerepresentadas. Parece mucho menos probable que los trabajadores utilicen Gemini para las partes más complejas y de alta especialización de sus empleos.
Este patrón se mantiene incluso en sectores que no suelen asociarse con la adopción de la IA. El estudio reveló que mecánicos de maquinaria industrial utilizaban Gemini para analizar mensajes de error de máquinas, y mecánicos de automóviles lo usaban para probar componentes de vehículos e inspeccionar el desgaste de piezas. Estos trabajadores mostraron una probabilidad notablemente mayor de incluir fotos en sus prompts en lugar de depender únicamente de texto, lo que refleja la naturaleza práctica y directa de sus consultas.
Por qué esto importa más allá del ciclo de expectativas
En esto se equivoca la mayor parte de la cobertura sobre la IA y el trabajo: la brecha entre lo que una tecnología puede hacer en teoría y lo que los trabajadores realmente le piden que haga es enorme, y esa brecha nos dice algo importante sobre cómo ocurre realmente el cambio en los mercados laborales.
Los hallazgos de Google Research sugieren que los trabajadores no están esperando pasivamente a ser automatizados. Eligen activamente qué partes de sus trabajos delegar a la IA, y eligen sistemáticamente las tareas de menor riesgo y complejidad. Las dimensiones de alta especialización y no rutinarias de la mayoría de los empleos permanecen firmemente en manos humanas.
Los propios investigadores plantean esto con cautela. Señalan que los patrones actuales apuntan a “un mayor rendimiento de las habilidades humanas en las dimensiones no rutinarias” que siguen dominando la mayoría de las descripciones de puestos de trabajo. También reconocen que esto podría cambiar si los modelos futuros se vuelven más capaces en tareas de alta especialización, o si la robótica impulsada por IA mejora lo suficiente como para afectar el trabajo manual a gran escala. Ninguno de esos avances ha llegado todavía.
Lo que describen los datos, por ahora, es una fuerza laboral que utiliza la IA para gestionar la carga mental cognitiva: la redacción, las búsquedas, la reestructuración de formato rutinaria. Eso libera atención para el trabajo que realmente requiere juicio, experiencia y conocimientos especializados. La tecnología está aumentando los roles existentes, no vaciándolos de contenido.
En resumen
Un estudio de Google Research basado en 15 millones de interacciones reales de IA reveló que la mayoría de las tareas, en la mayoría de los empleos, no se están automatizando mediante IA. Solo el 3 por ciento de las ocupaciones mostraron que Gemini se utilizaba para tres cuartas partes o más de sus tareas relevantes. Los trabajadores utilizan predominantemente la IA para tareas cognitivas de baja complejidad, como la redacción y la búsqueda de información, mientras se reservan las partes más exigentes de sus empleos. Los datos no respaldan las predicciones de un desplazamiento masivo inminente. Describen, en cambio, una tecnología que resulta útil en los márgenes de la mayoría de los trabajos y central en muy pocos.
Basado en información de Ars Technica.