Según el Work Trend Index 2024 de Microsoft, una encuesta a 31.000 trabajadores del conocimiento de 31 países, el 75 % de los trabajadores del conocimiento usaba IA en el trabajo y el 78 % de los usuarios de IA llevaba sus propias herramientas de IA al trabajo. Es decir, buena parte de quienes la usaban no esperaron a que su empresa se la diera: la traían ellos.
Si diriges una pyme y piensas «nosotros todavía no hemos empezado con la IA», puede que estés contando solo las herramientas que has aprobado tú. El plan para competir con empresas más grandes quizá no empiece de cero, sino por mirar lo que tu equipo ya hace. Esa es la idea de este artículo: leer los datos con prudencia y convertir lo que ya ocurre en una base ordenada.
Qué dicen los datos
Estas son las cifras que más ayudan a situarse, cada una con su alcance:
- Trabajadores que ya la usan. En el Work Trend Index 2024 de Microsoft (encuesta de febrero y marzo de 2024 a 31.000 trabajadores del conocimiento de 31 países), el 75 % usaba IA en el trabajo y el 78 % de los usuarios de IA llevaba sus propias herramientas de IA al trabajo.
- En España. Según la edición española del mismo estudio, el 68 % de los trabajadores en España incorporaba la IA en su rutina laboral. La muestra española fue de 1.000 trabajadores cualificados.
- Formación recibida. En ese mismo Work Trend Index 2024, solo el 39 % de las personas que usan IA en el trabajo en todo el mundo había recibido formación en IA de su empresa, y solo el 25 % de las empresas planeaba ofrecer formación en IA generativa ese año.
- Miedo a quedarse atrás. En el Work Trend Index 2026 (20.000 trabajadores que ya usan IA, en 10 países, entre febrero y abril de 2026), el 65 % de los usuarios de IA teme quedarse atrás si no la usa para adaptarse rápido, pero solo el 13 % dice que se le recompensa por reinventar su trabajo con IA aunque no se alcancen los resultados.
Ponlas juntas, sin olvidar que vienen de encuestas distintas, y aparece una imagen: mucha gente la usa, una parte con herramientas propias, solo una minoría ha recibido formación de su empresa y entre quienes ya la usan hay miedo a quedarse atrás.
Cómo leerlos (y qué no dicen)
Antes de sacar conclusiones, conviene conocer los límites de estas cifras:
- No son un retrato de todas las pymes. Las encuestas de 2024 se hicieron a trabajadores cualificados (trabajadores del conocimiento), no a toda la población ocupada. Un taller, una tienda o una obra pueden tener otra realidad.
- Es lo que la gente declara. Son respuestas a una encuesta, no mediciones de uso real. Y están encargadas por una empresa que vende herramientas de IA, algo que conviene tener presente.
- La edición de 2026 no incluye España. Cubre diez mercados distintos y solo a personas que ya usan IA, así que no sirve para saber cuántos trabajadores españoles la usan.
- No dicen si usarla les hace trabajar mejor. Hablan de uso y de formación, no de calidad ni de productividad. Esa parte tienes que medirla tú, con tus tareas.
Por tanto, no uses estos datos para afirmar «mi equipo usa IA». Úsalos como una buena razón para preguntar. La conclusión honesta es esta: es razonable suponer que alguien de tu equipo ya la usa, y es mejor saberlo que ignorarlo.
Qué hacer con esto: el plan del primer mes
La idea es sencilla: recoger lo que ya se hace, elegir lo que merece la pena y ordenarlo con reglas. Una forma realista de repartirlo en cuatro semanas:
- Semana 1: anuncia y pregunta. Cuéntale al equipo que quieres saber cómo usan ya la IA, para ordenar el uso, no para castigar a nadie. Elige a una persona con criterio que coordine la recogida.
- Semana 2: recoge usos. Una conversación corta con cada persona, o un formulario anónimo de cinco preguntas, según el tamaño y la confianza del equipo.
- Semana 3: ordena lo que has oído. Agrupa los usos por tarea y por riesgo. Elige tres que se repitan mucho, ahorren trabajo y no manejen datos delicados.
- Semana 4: escribe las reglas y forma al equipo en esos tres usos. Una página basta (la veremos ahora) y una sesión práctica sobre las tareas elegidas.
Después, con esos usos ya ordenados, es cuando tiene sentido plantearse un agente de IA a medida: un programa que haga tareas de trabajo por ti y te consulte lo importante. Pero se parte de lo que tu gente ya hace, no de lo que un catálogo promete. Si te interesa la parte de capacidad, tienes cómo la IA multiplica la capacidad de trabajo de tu equipo.
Cómo preguntar para que te cuenten la verdad
Si preguntas «¿usáis IA?» con cara de inspector, la respuesta será «no». Si la pregunta es práctica y sin juicio, la gente suele contar mucho. Unas preguntas que funcionan:
- ¿Qué tareas de tu semana has hecho con ayuda de IA, aunque sea una vez?
- ¿Con qué herramienta, y de dónde la sacaste?
- ¿Qué información has metido (textos de clientes, datos de personal, documentos internos)?
- ¿Qué te ha ahorrado o qué te ha complicado?
- ¿Qué te frena para usarla más?
Dos consejos. Primero, haz que quien pregunta no sea la persona que evalúa el rendimiento del equipo. Segundo, devuelve algo pronto: si la gente ve que lo que cuenta se convierte en una herramienta o en una norma útil, la próxima vez contará más. Si quieres saber por qué la gente no lo dice, tienes por qué tus empleados la usan sin decírtelo, y para seguir el uso con el tiempo, indicadores de adopción.
Reglas claras que caben en una página
Las reglas no tienen que ser un reglamento. Con una página suele bastar, y conviene que incluya:
- Qué datos no se pegan en una herramienta externa. La Agencia Española de Protección de Datos recomienda, en su decálogo de enero de 2026, no incluir en las herramientas de IA información que revele datos confidenciales de la entidad, ni de su personal o clientes. Es una recomendación, no una obligación legal por sí misma, pero es un buen punto de partida para tu regla.
- Qué herramientas están aprobadas y a quién preguntar cuando alguien quiere probar otra.
- Quién revisa lo que sale. Todo texto, cifra o respuesta generados con IA que vaya a un cliente pasa por una persona antes.
- Qué tareas no se hacen con IA. Decisiones sobre personas, asesoramiento legal, fiscal o financiero: las toma un profesional.
- A quién se cuenta un uso nuevo o un fallo. Que contarlo sea fácil y no cueste una bronca.
Para ir viendo si todo esto funciona, tienes además cómo medir la productividad real de tu equipo. Mide antes y después con tus propias tareas: ninguna encuesta de fuera te dirá cuánto ganas tú.
Fuentes
- Microsoft (2024): 2024 Work Trend Index Annual Report
- Microsoft y LinkedIn (2024): Microsoft y LinkedIn presentan un estudio con las conclusiones del año (Work Trend Index 2024, Microsoft España)
- Microsoft (2026): 2026 Work Trend Index report: Agents, human agency, and the opportunity for every organization
- AEPD (2026): La AEPD publica un decálogo con recomendaciones para proteger la privacidad al usar herramientas de IA
Conclusión
Los datos de 2024 y 2026 apuntan a que el plan de IA de tu empresa probablemente no empiece de cero: parte del equipo ya la usa, a menudo con herramientas propias y sin formación. No dicen cuántos en tu empresa ni si les funciona, pero justifican preguntar. El primer mes sirve para recoger usos, elegir tres con sentido y ponerles reglas claras; a partir de ahí, formar y automatizar con criterio.
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