Casi todos dicen usar IA en el trabajo, pero el 59% entregó un texto sin siquiera leerlo

La inteligencia artificial se instaló en la rutina laboral argentina, pero hay un abismo entre tenerla a mano y saber sacarle jugo. Un informe de la firma local Aumenta AI midió a 1.656 personas y encontró que el 98% usa herramientas de IA, aunque solo el 34% demuestra hacerlo bien.

La brecha no es menor: ya no se trata de saber abrir ChatGPT o cualquier otro asistente, sino de desarrollar la capacidad de integrarlo, controlarlo y decidir por cuenta propia cuándo conviene confiar en la máquina y cuándo no.

Qué evaluaron y a quiénes

El relevamiento tomó los resultados de quienes completaron la Certificación del Profesional Aumentado por IA entre agosto y noviembre de 2026. La evaluación cruzó tres cosas: lo que cada participante cree saber, sus conocimientos teóricos y, sobre todo, cómo resuelve situaciones concretas de trabajo con la IA disponible.

El uso es intensivo: el 42% la emplea todos los días y otro 35% lo hace semanalmente. Dos de cada tres conocen y manejan tres herramientas o más. Pero a la hora de resolver problemas reales en simulaciones, el rendimiento se derrumba.

El dato que más duele

Solo una de cada tres personas consulta a la IA cuando realmente aporta valor, revisa sus respuestas, decide por su cuenta y adapta el resultado antes de entregarlo.

El número más llamativo: el 59% de quienes usaron IA en las simulaciones entregó al menos una vez un trabajo compuesto mayoritariamente por texto generado por la herramienta, sin modificarlo. Casi tres de cada diez llegaron a presentar contenidos prácticamente copiados en su totalidad.

En la vereda de enfrente, el 25% resolvió la mayoría de las situaciones sin recurrir a la IA aunque la tenía disponible. Ese grupo, según el informe, también obtuvo peores resultados y detectó menos información relevante para resolver los problemas planteados.

La habilidad que falta: orquestar personas y máquinas

El estudio distingue entre capacidades profesionales. La más desarrollada es el criterio: reconocer una situación, evaluar la respuesta de la IA y decidir cuándo confiar y cuándo verificar. La más floja es la que el informe llama orquestación del trabajo: organizar procesos donde personas y agentes de IA trabajan de forma coordinada.

Eso implica dividir un proceso en etapas, identificar dónde la IA genera más valor, repartir responsabilidades entre humanos y sistemas y diseñar un flujo de trabajo completo.

"El trabajo del futuro consiste cada vez más en coordinar varios agentes de IA para resolver tareas, y eso exige diseñar procesos donde personas e IA forman parte del mismo flujo de trabajo: decidir qué hace cada uno, en qué orden y cómo se revisa el resultado", sostuvo Agustín Coll, CEO de Aumenta AI.

Los que se creen expertos, ¿lo son?

La percepción personal no siempre acompaña el desempeño. Solo el 18% de los participantes se considera avanzado en el uso de IA, el 46% se ubica en un nivel intermedio y el 36% se reconoce como principiante.

Pero quienes se autocalifican como expertos no rinden mejor que el resto: el 55% de quienes se consideran avanzados terminó en la mitad inferior del ranking de desempeño.

Tampoco alcanza con usar las herramientas todos los días. Quienes las usan a diario se consideran avanzados tres veces más que quienes recurren a ellas una vez por mes o menos, pero las simulaciones muestran resultados prácticamente iguales entre ambos grupos. Entre los usuarios diarios, el 40% demostró utilizarlas correctamente.

La experiencia laboral marca la diferencia

Quienes ya trabajan usan más la inteligencia artificial y tienden a copiar menos sus respuestas que quienes todavía no ingresaron al mercado laboral.

En las simulaciones, las personas que aún no trabajan resolvieron el 37% de los casos sin recurrir a la IA, frente al 22% de los empleados de tiempo completo y el 12% de los emprendedores. Además, entregaron trabajos mayoritariamente copiados de la herramienta en el 40% de las situaciones, una proporción que bajó al 30% entre los empleados y al 12% entre quienes emprenden.

La práctica también mejora el desempeño: quienes repitieron una simulación, enfrentándose cada vez a una situación distinta, mejoraron en promedio 22 puntos sobre 100. Para Aumenta AI, esto muestra el valor de entrenar a los profesionales en escenarios que reproduzcan situaciones reales de trabajo, donde puedan probar, equivocarse y corregir sin consecuencias operativas.

"Lo que les falta a los profesionales es aprender a organizar el trabajo con la inteligencia artificial: decidir qué hace la IA, qué hace cada persona y cómo se revisa el resultado. Es la habilidad que más va a pesar en los próximos años, y la formación tiene que ponerla en el centro", afirmó Coll.

Cómo se miden estas habilidades

La certificación de Aumenta AI reúne 16 habilidades agrupadas en cuatro capacidades: uso productivo, conocimiento aplicado, orquestación del trabajo y criterio profesional. Para medirlas combina preguntas teóricas con simulaciones dinámicas en las que los participantes resuelven problemas concretos, interactúan con agentes de IA que representan compañeros, jefes o clientes y toman decisiones que modifican el desarrollo de cada situación.

El estudio también encontró que las primeras tres simulaciones permiten anticipar con bastante claridad el desempeño posterior de una persona. En cambio, la autoevaluación y la frecuencia de uso de las herramientas tienen escasa capacidad para predecir cómo trabajará con inteligencia artificial.

"Durante años certificamos lo que las personas declaraban o lo que respondían en un examen. Los datos muestran que la forma más confiable de saber cómo trabaja alguien con inteligencia artificial es verlo trabajar", sostuvo Coll.

La medición de estas capacidades gana peso en un mercado laboral que empieza a valorar más las habilidades concretas que los títulos y cargos. En ese escenario, las microcredenciales y certificaciones específicas aparecen como herramientas para que universidades y empresas identifiquen qué sabe hacer cada profesional, qué necesita aprender y cómo aprovechar mejor el trabajo combinado entre personas e inteligencia artificial.