Profundizando el compromiso en medio de una adopción estancada: Análisis del estado de la IA en el lugar de trabajo en el Q4 2025

A medida que cierra el último trimestre de 2025, la narrativa en torno a la inteligencia artificial (artificial intelligence, AI) en el lugar de trabajo estadounidense ha pasado de un crecimiento explosivo y generalizado a una historia más matizada de un compromiso cada vez mayor entre los usuarios ya establecidos. Nuevos datos publicados por Gallup revelan una dicotomía crítica: mientras que el porcentaje total de empleados que usan AI se mantiene estable, la frecuencia de uso entre los adoptantes existentes —particularmente en roles de liderazgo y basados en el conocimiento— está aumentando de forma constante.

Para los observadores de la industria y los estrategas empresariales, esto señala una fase de transición. La era de "apropiarse del terreno" de la exposición inicial parece estar estabilizándose, reemplazada por un periodo de integración en el que el valor de la AI se está realizando con mayor intensidad por segmentos específicos de la fuerza laboral.

La paradoja de la frecuencia: profundidad sobre amplitud

Según la encuesta de Gallup del Q4 2025, el porcentaje total de empleados en EE. UU. que interactúan con AI en el trabajo se ha nivelado. Aproximadamente 46% de la fuerza laboral informa usar AI al menos unas pocas veces al año, una cifra que se ha mantenido estática tras aumentos más pronunciados observados en 2023 y 2024. Sin embargo, bajo esta meseta se encuentra una tendencia significativa: quienes usan AI lo hacen con mayor frecuencia.

Los datos indican que el uso diario de AI ha subido a 12%, mientras que el uso frecuente —definido como usar AI al menos unas pocas veces a la semana— ha aumentado hasta 26%. Esto sugiere que, aunque las organizaciones no están necesariamente ampliando su base de usuarios, los empleados que ya han adoptado estas herramientas las encuentran cada vez más indispensables en sus flujos de trabajo diarios.

Este fenómeno de "profundidad sobre amplitud" destaca un mercado en maduración. La experimentación temprana está evolucionando hacia la habituación. Para casi la mitad de la fuerza laboral de EE. UU. (49%) que todavía informa "nunca" usar AI, la barrera parece ser la relevancia más que la accesibilidad, un desafío que las organizaciones deben abordar si esperan lograr una transformación digital universal.

La desconexión del liderazgo: una curva de adopción de arriba hacia abajo

Uno de los hallazgos más llamativos en los datos del Q4 es la brecha creciente entre el liderazgo organizacional y los colaboradores individuales. La adopción de AI no se está produciendo de manera uniforme a través de las jerarquías; más bien, está siendo impulsada en gran medida por quienes están en la cima.

Los líderes tienen muchas más probabilidades de utilizar herramientas de AI en comparación con los gerentes y los empleados individuales. Esta discrepancia probablemente se alimenta de la naturaleza de los roles de liderazgo, que a menudo implican planificación estratégica, comunicación y síntesis de datos —tareas en las que los modelos actuales de IA generativa (Generative AI) sobresalen. Por el contrario, los colaboradores individuales, especialmente en entornos no ofimáticos, a menudo tienen dificultades para encontrar una "utilidad" inmediata para estas herramientas en sus tareas operativas específicas.

La siguiente tabla ilustra el marcado contraste en las tasas de adopción de AI en los distintos niveles organizacionales:

Table: AI Usage Rates by Organizational Role (Q4 2025)

Los datos revelan que los líderes tienen casi el doble de probabilidades de ser usuarios frecuentes de AI en comparación con los colaboradores individuales. Esta "brecha de uso" plantea un riesgo potencial para la alineación organizacional. Si las estrategias de liderazgo se informan con conocimientos derivados de AI que la fuerza laboral más amplia no accede o no comprende, podría llevar a expectativas desarticuladas respecto a la productividad y la innovación en los flujos de trabajo.

Polarización por industria y por rol

Más allá de la jerarquía, la división por industria sigue acentuándose. Los sectores basados en el conocimiento están consolidando su liderazgo, mientras que las industrias de servicio y producción se quedan rezagadas.

• Sector tecnológico: Sigue siendo el claro líder con 77% de adopción total y 57% de uso frecuente. En este sector, el crecimiento ahora está impulsado principalmente por los usuarios existentes que aumentan su dependencia de la tecnología.
• Finanzas y educación: Ambos sectores continúan mostrando un fuerte compromiso, con Finanzas registrando un notable aumento de seis puntos en usuarios totales en el Q4.
• Venta minorista y manufactura: Estas industrias presentan las tasas de adopción más bajas, con el comercio minorista estancado en 33% de uso total.

Esta polarización está estrechamente ligada a la "capacidad de trabajo remoto" de los roles. Los trabajos que pueden realizarse de forma remota —típicamente trabajo de escritorio basado en el conocimiento— muestran una tasa de adopción del 66%. En contraste, los roles presenciales en manufactura, atención sanitaria y comercio minorista quedan significativamente rezagados con 32%.

La "brecha de utilidad" y el camino a seguir

El estancamiento en el número total de usuarios sugiere que el mercado ha alcanzado un techo de casos de uso "obvios". Para el 49% de los trabajadores que nunca usan AI, el problema suele ser la falta de una aplicación clara. La investigación de Gallup destaca que la falta de utilidad es la principal barrera citada por los no usuarios.

Para las organizaciones, esto subraya un fallo crítico en la gestión del cambio. Simplemente proporcionar acceso a herramientas de AI es insuficiente. Para cerrar la brecha entre el 12% de usuarios diarios y el 49% de no usuarios, las empresas deben ir más allá de la formación general y invertir en la identificación de casos de uso específicos por rol.

Implicaciones estratégicas para 2026:

• Formación contextual: Los programas de formación deben pivotar de "cómo usar la herramienta" a "cómo esta herramienta resuelve tu problema específico".
• Modelado por parte del liderazgo: Aunque los líderes están usando AI, deben comunicar mejor cómo la están utilizando para desmitificar su valor ante sus equipos.
• Flujos de trabajo híbridos: Para las industrias no remotas, la integración de AI puede necesitar incrustarse en el software operativo en lugar de interfaces de chat independientes para impulsar la adopción.

Conclusión

Los datos del Q4 2025 sirven como un llamado de atención para la revolución de la AI. La fase de crecimiento viral ha concluido y ha comenzado el trabajo duro de la integración sistemática. Si bien el uso frecuente entre líderes y roles orientados a la tecnología demuestra el valor perdurable de la AI, el estancamiento en la fuerza laboral en general indica que se han cosechado las oportunidades más accesibles. Desbloquear la próxima oleada de ganancias de productividad requerirá que las organizaciones desmantelem la "brecha de utilidad", demostrando al colaborador individual que la AI no es solo una herramienta para la sala de juntas, sino un activo práctico para la primera línea.