IA generativa en el trabajo: la usa uno de cada cuatro
Uno de cada cuatro trabajadores de EE. UU. usó IA generativa en el trabajo el mes previo, y 81% de esos usuarios coincidió en que les ahorra tiempo, según el informe Economic Well-Being of U.S. Households in 2025 de la Junta de la Reserva Federal, publicado el 13 de mayo de 2026. La encuesta en que se basa se realizó en octubre de 2025. Para los empleadores, el hallazgo muestra tanto el beneficio reportado como su límite: los trabajadores que usan las herramientas ven beneficios, y quienes no las han probado ven menos.
Qué midió el informe de la Reserva Federal
El informe es el análisis anual de la Junta de la Reserva Federal sobre las finanzas de los adultos de EE. UU. y sus familias. Economic Well-Being of U.S. Households in 2025 se basa en la Encuesta anual de Economía y Decisiones de los Hogares (Survey of Household Economics and Decisionmaking), conocida como SHED, que se realizó en octubre de 2025. Abarca bienestar financiero, empleo, ingresos y gastos, y vivienda.
Esta edición añadió una medición sobre algo que hoy preguntan los empleadores: si los trabajadores usan inteligencia artificial generativa en sus empleos. La Junta publicó el informe el 13 de mayo de 2026, junto con una hoja informativa, datos descargables y visualizaciones de datos.
Cuántos trabajadores de EE. UU. usan IA generativa en el empleo
La respuesta principal es una minoría. Uno de cada cuatro trabajadores usó IA generativa en el trabajo en el mes previo a la encuesta. Es una medida de uso reciente, no de acceso: cuenta a los trabajadores que de verdad usaron las herramientas el mes anterior.
Entre esos usuarios, el beneficio reportado es el tiempo. El 81% de los usuarios coincidió en que la IA generativa les ahorra tiempo. La cifra viene de las respuestas de los propios trabajadores, así que describe lo que los usuarios creen de su trabajo y no un cambio medido en la producción.
Cómo ven la IA los usuarios y los no usuarios
La encuesta halló una división de actitudes que sigue al uso. Los usuarios de IA tenían más probabilidad de coincidir en que la tecnología mejoraría sus carreras que de decir que les preocupaba que la IA reemplazara sus empleos. Los trabajadores que no habían usado IA en el mes previo veían menos beneficios potenciales.
El informe no dice en qué dirección va el efecto. Los trabajadores que esperan beneficios pueden ser quienes prueban las herramientas, o probarlas puede cambiar lo que esperan. Ambas lecturas encajan con las cifras publicadas.
Cómo era el mercado laboral cuando se hizo la encuesta
Los hallazgos sobre IA llegaron en un mercado laboral que la Junta describió como sólido pero más débil que un año antes. El 42% de los adultos dijo que encontrar o conservar un empleo era una preocupación menor o mayor, frente a 37% en 2024.
La proporción de adultos que dejó voluntariamente un empleo bajó ligeramente a 8%. Los despidos subieron un poco: 7% de todos los adultos reportó haber sido despedido, frente a 6% en 2024.
Cómo les iba a los hogares en general
Las finanzas de los hogares se mantuvieron en general estables. El informe muestra que 73% de los adultos estaba bien o vivía con comodidad en lo financiero, igual que en 2024 pero por debajo del máximo de 78% en 2021. La proporción que cubriría un gasto de emergencia de 400 dólares con efectivo o su equivalente no cambió: 63%.
Los precios siguieron siendo la preocupación más común. La proporción que los citó como una preocupación mayor o menor se mantuvo en 91%, mientras que la que calificó las alzas de precios como una preocupación mayor bajó a 53% desde 56% en 2024.
«Mientras trabajamos para apoyar una economía sólida y dinámica, es fundamental que la Reserva Federal comprenda las experiencias económicas de las familias y las comunidades». — Michael S. Barr, gobernador de la Junta de la Reserva Federal
Qué cambia para los empleadores que implementan herramientas de IA
Para los empleadores, la encuesta responde dos preguntas prácticas sobre la adopción. Primero, el uso sigue siendo limitado: tres de cada cuatro trabajadores no habían usado IA generativa en el trabajo en el mes previo. Segundo, quienes la usan reportan en su mayoría que ahorran tiempo, que es la tarea para la que se compran estas herramientas.
La brecha entre usuarios y no usuarios importa en cualquier implementación. Los trabajadores que no habían probado las herramientas veían menos beneficios, así que un empleador que cuente con el ahorro de tiempo que reportan los usuarios dependería de un grupo que, por ahora, es el más pequeño. La encuesta no da cifras sobre cuánto tiempo se ahorra ni sobre la producción, así que no puede decir cuánto valen las herramientas en dólares.
Preguntas y respuestas
¿Qué proporción de los trabajadores de EE. UU. usa IA generativa en el trabajo?
Según la encuesta de la Reserva Federal, uno de cada cuatro trabajadores usó la tecnología en el empleo el mes previo. La encuesta se realizó en octubre de 2025.
¿La IA generativa ahorra tiempo a los trabajadores?
La mayoría de los usuarios dice que sí. El 81% de los trabajadores que usó IA generativa coincidió en que les ahorra tiempo. El informe no mide cuánto tiempo.
¿Les preocupa a los trabajadores que la IA reemplace sus empleos?
Los usuarios de IA tenían más probabilidad de decir que la tecnología mejoraría sus carreras que de decir que les preocupaba que reemplazara sus empleos. Los no usuarios veían menos beneficios potenciales.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
Una encuesta como esta le dice a una empresa dónde está parada antes de gastar en herramientas. La mayoría de los trabajadores no ha usado IA generativa en el trabajo en el último mes, y quienes sí la usan dicen en su mayoría que ahorra tiempo. Es un buen punto de partida, pero creer que se ahorra tiempo no es lo mismo que ahorrarlo, y así lo trataríamos.
Si implementáramos un asistente de IA dentro de una empresa, elegiríamos dos o tres tareas donde el tiempo sea fácil de contar, como redactar respuestas, resumir documentos o llenar formularios. Registraríamos cuánto tarda cada tarea antes y después de la herramienta, con las mismas personas. Los líderes de equipo revisarían cada semana una muestra de los resultados, porque un borrador rápido que requiere mucho retrabajo no ahorra nada. El acceso seguiría a los datos que la tarea necesita, y nada más.
Se rompería en la brecha que describe la encuesta. Las personas que ya usan las herramientas están entusiasmadas; las que no las usan ven poco sentido, y son el grupo más grande. Una implementación que solo cuenta a los entusiastas se vería mejor de lo que es. La métrica que vigilaríamos es el promedio de minutos ahorrados por tarea en todo el equipo, usuarios y no usuarios juntos.
Después construiríamos guías cortas y específicas por tarea para quienes no han probado las herramientas, porque ahí estaría la mayor parte del tiempo sin aprovechar.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.