La adopción de IA no es uniforme: empleados la usan con esc…

Los empleados no adoptan la IA de la misma manera

Una nueva investigación de Texas A&M University pone en jaque una de las estrategias más comunes en las empresas: asumir que todos los empleados responden igual ante la inteligencia artificial. El estudio, basado en una encuesta representativa a 2.144 adultos en Estados Unidos, concluye que la adopción de IA es profundamente heterogénea y depende tanto del perfil individual como del contexto de uso ^[1].

Los autores, Shrihari Sridhar y Huachao Gao de la Mays Business School, acuñaron el término "heterogeneidad de IA" para describir este fenómeno. Según sus hallazgos, muchas personas experimentan sentimientos mixtos hacia la tecnología, viéndola como beneficiosa y amenazante al mismo tiempo. Además, esas actitudes cambian según la tarea: alguien puede usar IA con entusiasmo para una función y desconfiar de ella para otra ^[1].

La paradoja del escepticismo y el uso intensivo

Uno de los hallazgos más llamativos es lo que los investigadores denominan la "paradoja escepticismo-uso": algunas de las personas más preocupadas por la IA se encuentran entre sus usuarios más frecuentes. "Las personas más ansiosas son a menudo las que más IA usan", señaló Sridhar ^[1].

Este patrón sugiere que la frecuencia de uso no equivale a aceptación. Un empleado puede utilizar herramientas de IA a diario por exigencia laboral mientras mantiene reservas profundas sobre su impacto. Para los departamentos de RRHH, esto significa que las métricas de adopción por sí solas no reflejan el verdadero estado de la fuerza laboral frente a la tecnología.

Del mandato al cumplimiento forzado

Sridhar advierte que las empresas que imponen el uso de IA pueden estar generando una dinámica de "cumplimiento en lugar de adopción". Los líderes están prácticamente ordenando que los empleados se vuelvan competentes en IA, ya sea por presión del mercado o por la creencia de que un mayor uso impulsará la transformación del negocio ^[1].

Sin embargo, esa presión puede ser contraproducente. Cuando la adopción se percibe como una obligación, los empleados cumplen por inercia sin desarrollar un criterio propio sobre cuándo y cómo usar la tecnología de manera efectiva.

Un problema de segmentación, no solo de tecnología

Los investigadores proponen replantear la adopción de IA como un desafío de segmentación. En lugar de aplicar una estrategia única para toda la organización, sugieren identificar los distintos perfiles de empleados según su relación con la tecnología y diseñar intervenciones diferenciadas ^[1].

Este enfoque tiene implicaciones directas para los equipos de RRHH en Latinoamérica, donde la transformación digital avanza a ritmos muy distintos según el país, la industria y el tamaño de la empresa. Aplicar un programa de capacitación en IA idéntico para todos los colaboradores puede ser tan ineficaz como costoso.

Qué puede hacer RRHH ante esta realidad

La investigación apunta a varias líneas de acción concretas para los profesionales de recursos humanos:

• Mapear perfiles de adopción: antes de lanzar programas de formación en IA, identificar los distintos niveles de disposición, ansiedad y experiencia dentro de la plantilla.
• Diferenciar la capacitación: no todos necesitan el mismo contenido ni el mismo ritmo. Segmentar los programas según el perfil de cada grupo mejora la efectividad.
• Medir más allá del uso: complementar las métricas de adopción con indicadores de confianza, comprensión y percepción de valor de la tecnología.
• Abordar la ansiedad directamente: reconocer que el uso intensivo puede coexistir con la preocupación, y crear espacios para que los empleados expresen sus reservas sin penalización.
• Evitar mandatos genéricos: en lugar de exigir que todos usen IA, definir casos de uso específicos por rol y contexto donde la tecnología aporte valor real.

Contexto para Latinoamérica

En la región, muchas empresas están en fases tempranas de integración de IA en sus procesos de RRHH, desde la selección hasta la evaluación del desempeño. La tentación de replicar modelos de adopción diseñados en mercados más maduros puede llevar a errores similares a los que describe la investigación.

Los equipos de RRHH latinoamericanos tienen la oportunidad de aprender de estos hallazgos antes de escalar sus programas de IA. Entender que la adopción no es un interruptor que se enciende o se apaga, sino un espectro de actitudes y comportamientos, permite diseñar estrategias más realistas y humanas.

La clave no está en cuántos empleados usan IA, sino en cómo la usan, para qué y con qué nivel de confianza. Esa distinción puede marcar la diferencia entre una transformación genuina y un cumplimiento superficial que no genera valor sostenible.