Por qué comprender la IA no necesariamente lleva a las personas a adoptarla
L
a inteligencia artificial se ha convertido en una asistente invisible que moldea silenciosamente la manera en que buscamos, navegamos, compramos y trabajamos. A medida que las empresas integran cada vez más la IA en sus productos y servicios, surge una pregunta crítica, pero que a menudo se pasa por alto: ¿Por qué algunas personas adoptan la IA con entusiasmo mientras que otras parecen más reacias?
Comprender quién adopta la IA (y por qué) tiene implicaciones para una amplia gama de decisiones empresariales, incluidas las estrategias de adopción organizacional, el diseño de productos y el marketing. He aquí cómo puede aplicarlas.
Evalúe la cultura general sobre IA entre gerentes y empleados
Los gerentes y empleados pueden verse influenciados por su nivel de alfabetización en IA. Una baja alfabetización en IA puede hacer que estén más abiertos a utilizarla en distintas funciones empresariales como contratación, contabilidad, diseño de productos y marketing, incluso si no es necesariamente la solución más óptima. En contraste, aquellos con una mayor alfabetización en IA pueden tener una visión más informada y menos emocional sobre la IA, lo que puede llevar a una mayor cautela o incluso desinterés, no porque piensen que la IA es peor, sino porque les resulta menos novedosa o transformadora.
Al comprender tanto su propia alfabetización en IA como la de sus equipos, los gerentes pueden calibrar mejor cómo abordar la adopción de la IA, evitando el exceso de entusiasmo y la infrautilización.
No asuma que los usuarios más expertos en tecnología son los más receptivos
Si usted está desarrollando o comercializando herramientas impulsadas por IA, nuestros hallazgos deberían hacerlo reflexionar. Estos sugieren que las personas en su mercado objetivo que son más sofisticadas técnicamente, como aquellas con títulos relacionados con la IA, pueden no ser las más receptivas. Especialmente en áreas como la creatividad o el coaching, los clientes objetivo con menor alfabetización en IA pueden ser quienes adopten la tecnología con más entusiasmo.
Adapte su marketing al nivel de alfabetización de su audiencia
Para adaptar el mensaje de manera efectiva, las empresas primero deben evaluar el nivel de alfabetización en IA de su audiencia. Esto puede hacerse a través de encuestas, entrevistas con clientes o indicadores de comportamiento. Herramientas como las nuestras también pueden ayudar a medir rápidamente la alfabetización en IA y ofrecer orientación para la segmentación.
Algunos casos de uso de la IA encajan de forma natural con consumidores expertos en IA. Si sus clientes objetivo dominan la IA, no dependa del factor «sorpresa» para fomentar la adopción. En su lugar, resalte su capacidad, rendimiento o ética. En cambio, si su audiencia objetivo para un producto con IA es el consumidor promedio y su propuesta de valor incluye generar asombro, no desmitifique la tecnología brindando explicaciones técnicas detalladas.
Diseñe productos teniendo en cuenta los diferentes niveles de alfabetización
Usted podría asumir que sus usuarios tienen un sólido conocimiento tecnológico y que pueden manejar diseños de experiencia de usuario sofisticados, o que sus clientes desean la máxima autonomía al usar IA. Pero muchos usuarios simplemente desean simplicidad, claridad y orientación. Un proceso de incorporación efectivo y una experiencia de usuario intuitiva son claves. El éxito de ChatGPT, por ejemplo, tuvo menos que ver con su tecnología subyacente y más con cuán accesible se sintió para los usuarios cotidianos.
Sea transparente y honesto
No interprete nuestros hallazgos como un llamado a mantener a los consumidores desinformados. El uso sostenible y responsable de la IA requiere informar a los consumidores sobre las compensaciones implicadas cuando la IA se utiliza para apoyar o reemplazar el juicio humano, especialmente en ámbitos de alta importancia como la contratación, la atención médica o la educación. Esto incluye saber que los sistemas de IA pueden reflejar o amplificar sesgos existentes, que sus resultados están moldeados por los datos con los que fueron entrenados, y que «automatizado» no significa infalible ni neutral. Depender demasiado de las impresiones intuitivas sobre la IA puede llevar a un uso indebido, una confianza equivocada y a faltas éticas. Las empresas deben asegurarse de que los consumidores estén informados sobre cualquier factor que pueda afectar su bienestar.
© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
Artificial intelligence has become an invisible assistant, quietly shaping how we search, scroll, shop and work. As companies increasingly integrate AI into their products and services, a critical but often overlooked question emerges: Why do some people embrace AI enthusiastically while others seem more hesitant?
Understanding who embraces AI — and why — has implications for a broad range of business decisions, including organizational-adoption strategies, product design and marketing. Here’s how you can apply them.
ASSESS MANAGERS’ AND EMPLOYEES’ AI LITERACY
Managers and employees may be influenced by their level of AI literacy. Low AI literacy can make them more open to using AI across business functions like hiring, accounting, product design and marketing, even if they may not be the most optimal solution. In contrast, those with higher AI literacy may have a more informed, less-emotionally-driven view of AI, which can lead to greater caution or even disinterest — not because they think AI is worse but because it feels less novel or transformative.
By understanding both their own AI literacy and that of their teams, managers can better calibrate how they approach AI adoption so they avoid both overenthusiasm and underutilization.
DON’T ASSUME YOUR MOST TECH-SAVVY USERS ARE YOUR MOST RECEPTIVE
If you’re building or marketing AI-powered tools, our findings should give you pause. They suggest that the people in your target market who are the most technically sophisticated, such as those with AI-related degrees, may not be your most receptive ones. Especially in domains like creativity or coaching, target customers who are the least AI literate may be your most enthusiastic adopters.
TAILOR YOUR MARKETING TO YOUR AUDIENCE’S LITERACY LEVEL
To tailor messaging effectively, companies need to first assess their audience’s AI literacy. This can be done through surveys, customer interviews or behavioral proxies. Tools like ours can also help gauge AI literacy quickly and offer guidance for segmentation.
Some AI use cases are naturally a better fit for AI-savvy consumers. If your target customers are AI-savvy, don’t rely on the “wow” factor to increase adoption. Instead, highlight its capability, performance or ethicality. In contrast, if the target audience for your AI product is the average consumer and if your value proposition includes generating awe, don’t demystify it by providing loads of detailed technical explanations.
DESIGN PRODUCTS WITH DIFFERENT LITERACY LEVELS IN MIND
You may assume that your users have a solid understanding of technology and can navigate sophisticated UX designs or that your customers want maximum autonomy in using AI. But many users just want simplicity, clarity and guidance. Effective onboarding and intuitive UX are key. ChatGPT’s success, for instance, had less to do with its back end and more to do with how accessible it felt to everyday users.
BE TRANSPARENT AND HONEST
Don’t interpret our findings as a call to keep consumers uninformed. Sustainable and responsible use of AI requires informing consumers of the trade-offs involved when AI is used to support or replace human judgment, especially in high-stakes domains like hiring, health care or education. This includes knowing that AI systems can reflect or amplify existing biases, that their outputs are shaped by the data they’re trained on, and that “automated” doesn’t mean infallible or neutral. Overreliance on intuitive impressions of AI can lead to misuse, misplaced trust and ethical lapses. Businesses should ensure consumers are educated about any factors that could impact their welfare.
La IA generativa podría solucionar las evaluaciones de desempeño (o empeorarlas aún más)
La IA puede alejar las evaluaciones de desempeño de las narrativas laborales y acercarlas a evidencia directa del trabajo en la práctica.
Es difícil utilizar la IA en equipo. Estas 3 prácticas pueden ayudar
He aquí tres prácticas que pueden ayudar a desarrollar la «química humano-IA en los equipos» a medida que evoluciona el lugar de trabajo.
¿Cuáles son los problemas de su empresa en materia de IA?
El “Ethical Nightmare Challenge” (ENC) es un marco de trabajo que puede integrarse con programas existentes de gestión de riesgos de IA.
