Los datos revelan un fenómeno sin precedentes en términos de velocidad de adopción tecnológica. Como Erik Brynjolfsson, profesor en la Universidad de Stanford y co -autor del estudio, señaló en una entrevista para el MIT Technology Review en marzo de 2024: «La adopción de inteligencia artificial generativa incluso ha superado nuestras expectativas más optimistas. Estamos viendo un patrón de adopción que normalmente se ha comprimido en solo dos años. Los investigadores colocan esta adopción en el apogeo de las grandes revoluciones tecnológicas del último medio siglo.

Según las encuestas analizadas, más de 10,000 respuestas, entre el 1% y el 5% del total de horas trabajadas ya es asistida por el generativo. Y ese uso se traduce, en promedio, en un ahorro de tiempo equivalente al 1.4% del total de horas de trabajo. Puede parecer poco, pero si toda la economía es extrapolada, implica un gran paso hacia un aumento real de la productividad. Según Andrew McAfee, co -director de la iniciativa de economía digital del MIT: «La verdadera ganancia de productividad vendrá cuando rediseñemos los procesos de trabajo en torno a la inteligencia artificial, no cuando simplemente la superponemos a los flujos existentes».

Los sectores donde los ahorros de tiempo son más notables son precisamente aquellos intensivos en el procesamiento de la información: servicios profesionales, medios, marketing y desarrollo de software. En estas áreas, el estudio detecta ganancias que alcanzan el 3-4% del tiempo total.

Pero, como sucedió con la PC, la adopción de la IA generativa es desigual. Los abrazan ante aquellos que tienen más estudios, trabajan en sectores intensivos en conocimiento y ya están acostumbrados a las herramientas digitales. Entre las ocupaciones más avanzadas se encuentran programadores, analistas de datos, editores y gerentes. Melanie Mitchell, investigadora del Instituto Santa Fe, dijo en su blog: «La división no es simplemente entre aquellos que tienen acceso y aquellos que no, entre aquellos que poseen habilidades metacognitivas para dirigir de manera efectiva estas herramientas y que las perciben como impenetrables o amenazantes».

Los sectores con menos penetración siguen siendo aquellos con trabajos principalmente manuales o cara a cara: construcción, hospitalidad, comercio minorista y agricultura. Sin embargo, incluso estas áreas comienzan a ver casos interesantes en tareas administrativas.

El estudio también revela que el modelo de adopción está siendo principalmente «desde abajo»: son los empleados individuales quienes descubren estas herramientas e introducen en su flujo de trabajo, a menudo sin pautas corporativas claras. Solo el 14% de los encuestados dice que su empresa tiene políticas específicas sobre el uso de generación, se destaca el informe. Dario Amodei, CEO de Anthrope, destacó este problema durante su participación en el Foro Económico Mundial de 2024: «Las organizaciones están experimentando una adopción ascendente que rara vez habíamos visto con otras tecnologías. El desafío para los líderes es establecer guardianes sin sofocar la innovación que emerge espontáneamente ».

Las organizaciones más avanzadas están comenzando a implementar programas formales de capacitación y uso de guías, conscientes de que estas tecnologías pueden transformar modelos comerciales completos. Aunque las figuras son estadounidenses, el patrón es extrapolable. En Europa, los ritmos son algo más lentos, pero la tendencia es idéntica: incorporación silenciosa, uso puntual que se convierte en hábito y una adaptación desigual. Para las empresas y los trabajadores, el desafío ya no es decidir si explorar la inteligencia artificial generativa, sino cómo hacerlo con criterios.

Sam Altman, CEO de OpenAI, observó en su discurso ante la Comisión de Comercio del Senado estadounidense: «La ventaja competitiva que estas herramientas brindan a quienes las dominan es crear una divergencia de productividad sin precedentes entre organizaciones aparentemente similares». Los expertos están de acuerdo en que estamos en la primera fase de esta revolución. La siguiente etapa incluirá sistemas más especializados por sectores, una mayor integración con el software existente y capacidades cada vez más sofisticadas.