Una encuesta a casi 10.000 empleados de Europa y América indica que la mayoría cree que la IA mejora su reputación profesional y un 64% admite haberla usado para tareas que no sabría hacer solo, lo que complica las decisiones de ascenso para los directivos.
Los empleados de oficina cuentan con una nueva ventaja discreta que sus jefes no siempre perciben.
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Un estudio publicado el martes por Use.AI, una plataforma que integra varios grandes modelos de lenguaje en una única suscripción, encuestó a 9.684 adultos en edad de trabajar en Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, la Unión Europea y América Latina.
El estudio constató que el 52% aseguró que la IA les hace parecer más experimentados de lo que son en realidad, lo que dibuja un escenario en el que los resultados entregados van por delante de la capacidad real.
Un 64% dijo que había utilizado la IA para completar tareas que, de otro modo, no habría podido realizar por sí mismo, mientras que el 43% afirmó que le había ayudado a asumir responsabilidades para las que todavía no se sentía cualificado.
Otro 35% admitió que tendría dificultades para desempeñar partes de su trabajo actual sin ella, y una cuarta parte expresó su temor de que su empleador crea que es más capaz de lo que realmente es.
Los responsables de equipo, en efecto, a menudo no son conscientes, el 39% de los trabajadores indicó que había entregado trabajo realizado con ayuda de la IA sin mencionarlo y el 30% reconoció haber aceptado elogios por tareas en gran medida producidas por la tecnología.
En principio, ninguna de estas prácticas vulnera necesariamente una norma, ya que en la mayoría de los lugares de trabajo no existe obligación de informar, pero implica que el rendimiento se evalúa sin saber hasta qué punto se ha externalizado.
Las consecuencias alcanzan incluso a la progresión profesional, el 19% declaró que el trabajo asistido por IA había contribuido a una promoción.
IA en la oficina, ¿hay que decírselo al jefe?
El remedio más evidente, exigir a los empleados que indiquen cuándo han utilizado IA, no cuenta con el respaldo completo de la empresa que ha impulsado la investigación.
"No creo que las empresas deban exigir a los empleados que revelen cada interacción con la IA", declaró a Euronews Ihor Herasymov, cofundador y director ejecutivo de Use.AI.
"Eso se volvería rápidamente impracticable a medida que estas herramientas se integren en el software cotidiano y en el trabajo rutinario", explicó Herasymov, que propone un criterio más limitado.
"El umbral más útil es si la IA ha dado forma de manera sustancial al contenido del trabajo. Si ha generado una parte significativa de un análisis, una recomendación, una presentación, código u otro resultado con consecuencias, los empleados deberían revelar esa ayuda".
Según dijo, el objetivo no debería ser vigilar al personal.
"El propósito no debería ser la vigilancia. Debe ofrecer a los responsables suficiente contexto para juzgar tanto el trabajo como la aportación humana", añadió Herasymov, que considera que una política viable "debería centrarse en la ayuda material de la IA, la verificación y la rendición de cuentas, dejando claro que la persona que presenta el trabajo sigue siendo responsable de comprenderlo y defenderlo".
Cómo deberían medir realmente el rendimiento los directivos
Nada de esto demuestra que esos empleados carezcan de cualificación, ya que usar la IA con destreza es en sí mismo una competencia profesional cada vez más relevante.
El problema es que el trabajo terminado ya no revela lo que antes decía sobre la persona que lo ha realizado, algo que importa sobre todo cuando la empresa decide quién está preparado para asumir más responsabilidades.
"El resultado final sigue siendo importante, pero se está convirtiendo en una medida menos completa de la capacidad", dijo Herasymov a Euronews.
"Los empleadores también necesitan saber si una persona puede explicar el razonamiento que hay detrás de su trabajo, detectar errores en una respuesta generada por la IA, tomar decisiones con información incompleta y reaccionar cuando la tecnología produce algo incorrecto o inesperado", explicó Herasymov.
Con este objetivo, el director ejecutivo de Use.AI destacó una habilidad en particular.
"La formulación del problema es especialmente importante. ¿Es capaz alguien de definir la pregunta adecuada, cuestionar una suposición y explicar por qué un curso de acción es mejor que otro? Eso es mucho más difícil de deducir solo a partir de un resultado final pulido", señaló Herasymov.
Sin embargo, pocos empleadores han resuelto cómo evaluar el rendimiento en la era de la IA.
"Todavía no vemos un modelo consolidado para evaluar esto. Las organizaciones siguen tratando de determinar cómo debería cambiar la IA la valoración del rendimiento y las decisiones de promoción", afirmó Herasymov, quien añadió que "la distinción entre lo que alguien puede producir con IA y lo que realmente comprende será mucho más importante en esas decisiones".
IA, ¿herramienta o muleta?
Preguntado por si le preocupa el dato de que el 35% de los trabajadores tendría dificultades sin IA, teniendo en cuenta que dirige una empresa que vende acceso a esta tecnología, Herasymov no minimizó la preocupación.
"Sí, creo que ese resultado merece ser tomado en serio", dijo.
"La preocupación comienza cuando alguien puede producir una respuesta con la IA pero no es capaz de reconocer de manera fiable cuándo esa respuesta es incorrecta, explicar por qué es adecuada o emitir un juicio sólido cuando el sistema no ofrece una respuesta fiable. En ese momento, la relación empieza a parecer menos una ampliación de capacidades y más una dependencia", señaló Herasymov a Euronews.
Lo planteó como un equilibrio de ventajas y riesgos más que como un veredicto.
"La IA puede hacer que las personas trabajen más rápido y ampliar lo que son capaces de hacer. Pero si esas ganancias vienen acompañadas de un juicio independiente más débil, se trata de una contrapartida que los empleadores y las empresas tecnológicas deberían estar dispuestos a reconocer y abordar".
Sin embargo, la tecnología no se ha detenido mientras los empleadores tratan de resolver estas cuestiones.
Según Ventureburn, que cita datos de METR, una organización sin ánimo de lucro estadounidense que evalúa el impacto de los sistemas de IA en la sociedad, el tiempo que tarda en duplicarse la autonomía de la IA se ha reducido de una tendencia de ocho meses a solo 4,7 meses.
La misma recopilación registra un aumento interanual del 1.400% en las capacidades autónomas de la IA entre principios de 2025 y principios de 2026, mientras que el acceso se ha expandido de forma igualmente rápida.
Las descargas de herramientas de IA pasaron de 15.000 a 11,8 millones, un crecimiento de 780 veces, mientras que las herramientas MCP disponibles públicamente se multiplicaron por 35 hasta rondar las 177.000.
MCP, siglas de Model Context Protocol, es un estándar que permite que los asistentes de IA se conecten directamente con otras aplicaciones y fuentes de datos, de modo que puedan ejecutar tareas en lugar de limitarse a describir cómo llevarlas a cabo. Es la base de lo que suele denominarse 'IA agente'.
Esa trayectoria agudiza el problema que señala la encuesta. A medida que más parte del trabajo se realiza sin que una persona dirija cada paso, el producto final revela cada vez menos sobre quien estampa su nombre en él.