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La IA en la empresa también requiere tiempo para prepararla

Escrito por Guillem Alsina el 05/05/2026 a las 08:18:52
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Afinar los modelos de IA, y los prompts para usarlos, son tareas que han entrado en nuestras rutinas laborales diarias. Y es que si bien la IA nos permite automatizar ciertas tareas de las que ahora se encargan estos sistemas, hay trabajo por hacer para programarla, incluyendo pruebas y errores y mejoras a introducir.


Según un par de recientes estudios de los que se hace eco ZDNET, y basados en el mercado estadounidense pero cuyas conclusiones pueden ser extrapolables a una realidad similar en Europa o hacia la que vamos a camino, más o menos la mitad de los empleados en tareas de oficina ya trabaja con inteligencia artificial, y emplea casi 8 horas a la semana (7,9) en refinar los prompts, traspasar datos entre sistemas para que los pueda utilizar la IA, u otras tareas para alimentar estas automatizaciones y mejorarlas, o incluso hacer que funcionen adecuadamente.


Este dato significa que un día a la semana se pierde en la configuración de estos sistemas, una cifra nada despreciable porque, al cabo del año, acaba significando 52 días laborables “perdidos” en afinar la IA para que dé buenos resultados.


Si bien los resultados de ambos estudios apuntaron a un éxito en la implantación de la IA en las organizaciones empresariales, con beneficios evidentes para dos tercios de los trabajadores encuestados, también han manifestado una anterior constatación del sector: que, en muchos casos, la adopción de la IA se está haciendo de manera fragmentaria, y sin un plan global que abrace a toda la organización.


Otra conclusión destacable de ambos estudios es que si la adopción de IA se impulsa desde arriba, desde las directivas, los trabajadores se sienten más cómodos con su adopción. Otro problema es la llamada “Shadow AI”, es decir, la inteligencia artificial que los trabajadores emplean por su cuenta, sin informar a la directiva, y que puede acarrear problemas de seguridad y de confidencialidad, al enviar a servidores de terceras partes, datos que pueden ser sensibles.

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