Guillem Alsina Gonzàlez
Pese a que, intuitivamente, podemos tender a pensar que el gran problema de la adopción de la IA en las organizaciones es la brecha generacional (tal vez los trabajadores de mayor edad tienen más problemas a la hora de entender esta tecnología, de aprenderla y de aplicarla), lo cierto es que el problema se encuentra en la formación, según revela el nuevo estudio Bridging the Generational AI Gap: Unlocking Productivity for All Generations, elaborado por The Inclusion Initiative (TII) del London School of Economics junto con la consultora Protiviti.
Este trabajo se basa en una encuesta a 2.794 profesionales y 240 directivos de 30 países, y su principal conclusión es que los profesionales que ya utilizan IA ahorran de media 7,5 horas a la semana, el equivalente a una jornada laboral, valoradas en unos 18.000 dólares por empleado y año, e interpreta este tiempo como un incremento directo de la productividad, con impacto en decisiones más ágiles y procesos internos más eficientes.
El estudio define “adopción” como el uso de herramientas como ChatGPT, Microsoft Copilot o Google Gemini para apoyar tareas de trabajo. Su uso se concentra en la redacción y creación de contenidos, comunicación y colaboración, y análisis de datos; las aplicaciones más complejas (gestión de proyectos, desarrollo de TI, investigación de mercado o diseño) siguen siendo minoritarias.
No obstante, el trabajo también detecta un obstáculo común en las organizaciones: el 68% de los empleados no ha recibido formación en IA en los últimos doce meses, lo que deja sin capturar parte de esas eficiencias. Esta carencia en la capacitación se traduce en un uso desigual de las herramientas y en resultados heterogéneos por áreas y perfiles.
La investigación cuestiona la idea de que la adopción de la IA dependa de la edad, y concluye que la formación, y no la edad, es el factor que explica la adopción y el rendimiento de la IA en las empresas. Según el informe, el 93% de quienes reciben formación utiliza la IA frente al 57% de los no formados, y los primeros reportan un ahorro del 28% (10 horas semanales) frente al 14% (5 horas) de quienes no han recibido capacitación a lo largo del último año.
El documento añade que un profesional de la generación X que haya sido formador en IA obtiene más beneficios de productividad que un empleado de la generación Z sin formación, lo que refuerza el peso del aprendizaje frente a la variable generacional.
El 70% de los empleados ya utiliza IA en su puesto, con mayor adopción entre la Generación Z (82%) y menor entre los Baby Boomers (52%). El trabajo también examina el desempeño de los equipos que desarrollan iniciativas de IA. Los equipos de proyectos de IA con diversidad generacional reportan mayores niveles de productividad que los de baja diversidad, 77% frente a 66%.
En este contexto, la dirección del TII subraya que cerrar la brecha de capacitación es una vía directa para acelerar resultados medibles, mejorar la calidad de las decisiones y favorecer la innovación, con el énfasis puesto en programas de habilidades que pongan la IA al alcance de todos los perfiles.
En cuanto a formatos de habilitación, la preferencia es nítida: el 38% opta por talleres prácticos adaptados al rol frente a cursos genéricos, una opción especialmente valorada por los trabajadores pertenecientes a la generación X y los boomers. También se demandan demostraciones de fiabilidad y exactitud, guías paso a paso e itinerarios de aprendizaje integrados en el flujo de trabajo.
El informe subraya que no existe una única medida capaz de resolver las reticencias: los mejores resultados llegan con programas de cambio y capacitación bien diseñados que combinen varios elementos.
La confianza en las decisiones automatizadas continúa siendo un freno para la adopción de la IA y, así, solo el 49% de los responsables que ya emplean esta tecnología confía en la precisión y fiabilidad de sus resultados, cifra que desciende al 20% entre no usuarios. Para elevar la confianza, los encuestados señalan la necesidad de supervisión humana en las decisiones críticas, explicaciones comprensibles de cómo se toman las decisiones, transparencia sobre tasas de error y garantías de protección de datos.
