La inteligencia artificial ya está aquí. Y sí: funciona. Muchas empresas han comprobado que redactar un email, resumir un documento, preparar un informe o analizar datos puede hacerse en menos tiempo gracias a herramientas basadas en IA.
Pero hay un problema silencioso que está frenando el “gran salto” de productividad: el tiempo que se pierde revisando, corrigiendo y rehaciendo lo que la IA genera.
En otras palabras: la IA te hace ir más rápido… pero a veces te obliga a frenar justo después.
Y eso crea una paradoja muy real: aumenta la actividad, pero no siempre aumenta el valor.
Vamos a verlo con datos, de forma sencilla, y con ideas prácticas para que tu empresa convierta esa velocidad en resultados medibles.
La promesa de productividad es real (y los datos impresionan)
Empecemos por lo positivo: el impacto percibido por los equipos es enorme.
Según un estudio global de Workday, el 74% de los empleados en España afirma sentirse más productivo gracias a la IA, y el 85% asegura ahorrar entre 1 y 7 horas por semana en tareas laborales.
Eso no es una mejora ligera. Si lo piensas en términos de negocio:
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1 hora/semana ahorrada por empleado
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multiplicado por un equipo de 30 personas
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multiplicado por 4 semanas
…son 120 horas al mes recuperadas. Es decir: casi 3 semanas completas de trabajo.
Sin embargo, aquí viene el giro.
El “impuesto oculto”: cuando el tiempo ahorrado se evapora
El mismo estudio advierte de un fenómeno que muchas empresas están viviendo sin llamarlo por su nombre:
Gran parte del tiempo ahorrado se pierde en revisar y corregir lo generado por IA.
Workday lo define como un “impuesto oculto” que puede comerse hasta el 40% del tiempo ganado.
Traducido a lenguaje humano:
la IA te da 10… pero te quita 4.
¿Y por qué ocurre?
Porque muchas herramientas generalistas (para texto, resúmenes, análisis, etc.) no generan resultados listos para usar en contextos reales de empresa: procedimientos internos, criterios de calidad, normativa, estilo corporativo, datos actualizados, excepciones, etc.
Esto obliga a la plantilla a convertirse en “editores” de la IA.
Y ahí, la productividad neta se frena.
El entusiasmo va por delante… pero las empresas aún van rezagadas
Aquí aparece una brecha que es clave entender si lideras un equipo.
Por un lado, las personas quieren usar IA:
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En España, un 28% de empleados ya utiliza IA a diario
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y un 58% la usa varias veces por semana
Pero, por otro lado, la adopción empresarial sigue siendo baja:
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El 78% de los trabajadores demanda más herramientas digitales y formación en IA
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mientras que solo el 11,4% de las empresas españolas (de más de 10 empleados) utilizaban tecnologías de IA en 2024
Es decir: la gente va por delante del sistema.
Y cuando eso pasa, suele ocurrir lo mismo:
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cada uno prueba por su cuenta,
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aprende “a base de errores”
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y la organización pierde control, consistencia y retorno.
La cifra que más preocupa: solo el 14% logra beneficios claros sin retrabajo
Este dato es un golpe de realidad.
El estudio encontró que solo un 14% de los empleados obtiene de forma consistente resultados positivos claros con la IA, sin necesidad de correcciones importantes.
La IA impulsa la productividad,…
El resto… siente la mejora, pero paga el precio del retrabajo.
Y lo más curioso es que cuanto más se usa la IA, más se revisa:
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Más del 90% de quienes usan IA a diario cree que les ayudará a tener éxito
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pero un 77% revisa el trabajo generado con tanto o más cuidado que el realizado por personas
La IA impulsa la productividad,…
Esto no significa que la IA “no sirva”.
Significa que la IA no puede ser un añadido superficial.
Tiene que ser un sistema integrado.
Los jóvenes son los que más sufren la fatiga de corrección
Hay otro efecto colateral que pocas empresas están midiendo: el agotamiento.
Los llamados “nativos digitales de la IA” (25 a 34 años) son quienes más usan estas herramientas… pero también quienes más se desgastan corrigiendo:
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concentran el 46% de los casos con mayor carga de revisión de contenidos generados por IA
Esto es importante porque ese perfil suele estar en:
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operaciones,
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marketing,
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análisis,
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consultoría,
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administración avanzada…
Es decir: justo donde la IA debería ser una ventaja competitiva.
No todos los departamentos “pagan” el impuesto igual
La diferencia entre áreas es un indicador de madurez.
En Recursos Humanos, por ejemplo:
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el 38% de los empleados necesita repasar los resultados de la IA por el alto número de errores.
En cambio, en áreas técnicas y TI:
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el uso de IA ha aumentado un 32%
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y la integración más estructurada ha mejorado la precisión y reducido modificaciones humanas.
¿Conclusión? Cuando la IA se incorpora dentro del flujo de trabajo, con método, mejora.
Cuando se usa “por probar”, genera retrabajo.
La asignatura pendiente: formación (y rediseño real del trabajo)
Aquí se decide todo.
Porque el problema no es solo la herramienta. Es la forma en que la organización la adopta.
El estudio muestra que:
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El 66% de los líderes considera la formación en IA una prioridad
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pero solo el 37% de los empleados que usan IA habitualmente tiene acceso a programas de capacitación
Y hay una frase demoledora que lo resume:
seguimos usando herramientas de 2025 dentro de esquemas de trabajo de 2015.
De hecho, en el 89% de las organizaciones, menos de la mitad de los roles han actualizado sus tareas, objetivos o métodos para reflejar el uso real de IA.
Esto genera un patrón muy típico:
La IA acelera una tarea pero los procesos siguen siendo lentos (aprobaciones, revisiones, burocracia) y el tiempo ahorrado se rellena con más tareas… sin aumentar el valor
Cómo reducir el retrabajo: IA especializada + conocimiento interno
Si tu equipo tiene que revisar la IA como si fuera un becario brillante pero impredecible… no estás aprovechando la tecnología.
Estás cambiando “trabajo operativo” por “trabajo de corrección”.
Por eso Workday plantea una idea potente: la IA debería hacer el trabajo difícil “entre bastidores” para que las personas se concentren en lo que de verdad aporta valor: criterio, creatividad, decisiones y cliente.
Y aquí entra un enfoque que marca la diferencia: entrenar la IA con el conocimiento interno de la empresa.
En Nuria Labs lo aplicamos con GESCON, un gestor del conocimiento interno potenciado con IA que actúa como un “cerebro digital” corporativo:
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centraliza manuales, procedimientos, FAQs, documentación y bases internas
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permite preguntar en lenguaje natural y obtener respuestas contextualizadas
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reduce el riesgo de respuestas “genéricas” o inventadas
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y acorta la curva de aprendizaje de nuevos empleados (sin saturar a los seniors)
El objetivo no es “usar IA”.
El objetivo es eliminar fricción y convertir la IA en un multiplicador real del equipo.