Dando sentido a la investigación sobre cómo las personas utilizan la IA

Amedida que la IA generativa juega un papel cada vez más relevante en nuestras vidas, a todos nos convendría desarrollar nuestros propios puntos de vista matizados sobre esta tecnología.

¿Cómo podemos entender qué están haciendo las personas con la IA? Hasta ahora, se han utilizado tres métodos principales:

1. Telemetría

Lo que hacen realmente los usuarios: los registros de uso a los que solo pueden acceder los propios LLM.

— Fortalezas: capta el comportamiento real, gran volumen de datos.

— Debilidades: se limita a plataformas individuales, excluye a usuarios que no han iniciado sesión y a quienes optan por no participar, carece de detalle contextual (debido a la privacidad) y es inaccesible para la mayoría de nosotros.

2. Encuestas

Lo que dicen los usuarios cuando se les pregunta.

— Fortalezas: permite preguntar cualquier detalle (por ejemplo, datos demográficos), es fácil de implementar.

— Debilidades: sesgo de autoselección, puede no reflejar el comportamiento real, bajo volumen de datos.

3. Escucha social

Lo que dicen los usuarios sin que se les pregunte.

— Fortalezas: veracidad (el anonimato proporciona seguridad psicológica), nivel de detalle, lo que más preocupa a las personas, reflexiones posteriores e impacto.

— Debilidades: bajo volumen de datos, sesgo hacia las fuentes, ausencia de datos demográficos.

Ningún método por sí solo lo captura todo. Pero, juntos, estos enfoques complementarios ayudan a formar una imagen funcional y útil de cómo mil millones de seres humanos ya están integrando la IA en su vida diaria.

Cuando distintos informes coinciden, probablemente haya una señal a la que conviene prestar atención. Y coinciden en muchas cosas.

No es sorprendente que el uso de los LLM esté creciendo rápidamente.

ChatGPT acaba de alcanzar aproximadamente 800 millones de usuarios activos semanales que, en conjunto, envían alrededor de 20 mil millones de mensajes por semana. Anthropic afirma que el 40% de los empleados reporta usar IA en el trabajo, el doble del porcentaje de hace apenas dos años.

Las tareas siguen una distribución de ley de potencia.

En una distribución de ley de potencia, unos pocos eventos son desproporcionadamente grandes, mientras que la mayoría son muy pequeños. OpenAI observa que el 78% de todos los mensajes encaja en sus tres categorías principales (orientación práctica, escritura y búsqueda de información). Anthropic señala que el 20% de las categorías de tareas representa el 87% del uso. En mi investigación, los 20 principales grupos de casos de uso representan más de la mitad del total de casos de uso. Esta concentración sugiere que los líderes deberían enfocar las inversiones en IA en un pequeño conjunto de casos de uso de alto impacto, en lugar de intentar hacerlo todo al mismo tiempo.

Usamos la IA de forma sustancial para escribir.

El informe de OpenAI indica que “la escritura es el caso de uso más común en el trabajo, y representa alrededor del 40% de los mensajes relacionados con el trabajo”. Anthropic en realidad no dice mucho sobre esto en su informe más reciente, pero en su informe de febrero de 2025, uno de los hallazgos principales fue que “el uso se concentra en el desarrollo de software y en tareas de redacción técnica”. Al menos 20 de los 100 principales casos de uso que analizo están directamente relacionados con la escritura. Esto tiene sentido, dado que el texto es el formato de salida que la IA generativa produce predominantemente. Dado cuánto domina la escritura el uso, las organizaciones podrían ver un retorno de inversión más rápido con herramientas que se mantengan más cerca de las palabras en presentaciones, informes y comunicaciones, que con aplicaciones más exóticas y ambiciosas.

El aprendizaje y la educación son una categoría importante.

Para Anthropic, el uso relacionado con educación creció de 9.3% a 12.4%. Para OpenAI, alrededor del 10% de todos los mensajes de ChatGPT son solicitudes de tutoría o enseñanza. En mi investigación, el 20% de mis casos de uso pertenece al grupo de aprendizaje y educación, lo cual no resulta sorprendente, dado que se trata de una tecnología “inteligente” diseñada para una especie cognitivamente avanzada, curiosa y neoténica.

La ampliación ya está aquí y la automatización está en camino.

Para Anthropic, las conversaciones directivas (automatización) pasaron del 27% al 39% en ocho meses, y entre las transcripciones de APIs empresariales, el 77% ya está dominado por la automatización. Para OpenAI, en el trabajo la mayoría de las tareas (56%) son de ejecución (en lugar de expresión o consulta). En las plataformas sociales que observo a diario, estoy viendo más publicaciones que nunca sobre el uso de agentes de IA.