La inteligencia artificial facilita producir documentos y otros materiales de trabajo, pero la rapidez de elaboración no explica por sí sola cuánto tiempo ahorra una organización. Una encuesta de Use.AI muestra que parte del esfuerzo puede desplazarse a quienes reciben esos contenidos, el 43% de los participantes afirma que ha tenido que rehacer trabajos de otras personas elaborados con ayuda de IA.
Sus resultados describen experiencias declaradas por los participantes y plantean una distinción relevante para las empresas: terminar un primer borrador y entregar un resultado utilizable no son necesariamente el mismo punto del proceso.
La propia investigación advierte de sus límites, no establece una relación causal directa entre el aumento de contenidos y los problemas descritos, ni determina si el coste de corregirlos supera el conjunto de beneficios de la tecnología. Tampoco ofrece en el comunicado un desglose que permita trasladar los porcentajes específicamente al mercado español.
Más tareas posibles y menos revisión antes de compartir
El 62% de los encuestados señala que la IA le ha permitido realizar trabajos que antes habría descartado porque no consideraba justificado el esfuerzo que exigían. Este resultado refleja una ampliación de lo que una persona puede abordar, pero no permite valorar automáticamente la utilidad de todo el material adicional que acaba circulando.
El punto crítico aparece cuando los contenidos pasan a otras manos, un 34% reconoce haber compartido trabajos asistidos por IA sin leerlos completamente. Para el receptor, esto introduce una incertidumbre, la presentación de un documento no aclara qué partes han sido comprobadas ni hasta qué punto la persona que lo envía conoce y respalda su contenido.
No se trata únicamente de detectar errores evidentes, el 48% dice haber recibido materiales que parecían terminados, pero necesitaban correcciones importantes. La distancia entre apariencia y calidad puede hacer que la necesidad de revisión se descubra cuando el trabajo ya ha entrado en otro proceso o cuando alguien intenta utilizarlo como base para una decisión.
Las cifras de recepción, revisión y reelaboración corresponden a preguntas distintas, no deben sumarse como si representaran grupos independientes, porque una misma persona puede haber vivido varias de estas situaciones. En conjunto, muestran diferentes puntos del recorrido de un material, desde su envío hasta la comprobación de que sirve para la finalidad prevista.
La productividad también depende de quien recibe
Para el 39% de los participantes, revisar materiales elaborados con IA ha requerido más tiempo que realizar la tarea original por su cuenta, el dato no equivale a una pérdida media de productividad del 39%, indica cuántas personas declaran haber vivido esa experiencia, sin medir las horas afectadas ni la frecuencia con que ocurre.
Otro 41% afirma dedicar más tiempo a revisar o verificar contenidos. Ambos resultados apuntan a una carga que puede quedar fuera de los indicadores centrados exclusivamente en quien produce el primer documento. Una entrega rápida puede figurar como una tarea completada aunque el destinatario todavía deba comprobarla, corregirla o pedir aclaraciones.
Desde una perspectiva organizativa, la diferencia invita a observar el proceso completo, el esfuerzo no termina cuando se genera el contenido, sino cuando este puede utilizarse con suficiente confianza. Si la revisión cambia de manos, contabilizar solo el tiempo del autor deja sin reflejar una parte del trabajo necesario para llegar a ese resultado.
La encuesta no proporciona una medición agregada de horas ganadas y perdidas, por ello, sus respuestas no permiten concluir que utilizar IA sea, en términos generales, menos eficiente. Sí cuestionan que el volumen de materiales producidos o la rapidez de una primera entrega basten para demostrar una mejora del funcionamiento del equipo.
Decisiones más lentas y criterios de control desiguales
El 37% de los encuestados señala retrasos en la toma de decisiones relacionados con materiales elaborados con ayuda de inteligencia artificial, es una dimensión distinta del tiempo dedicado a corregir un texto, cuando la información no está lista para utilizarse, puede retrasar el siguiente paso de un proceso, aunque el documento haya llegado antes.
La falta de criterios internos es otro de los resultados destacados, el 58% afirma que en su lugar de trabajo no existen normas claras para revisar los materiales generados con IA antes de compartirlos. Sin un criterio común, un mismo tipo de entrega puede llegar con niveles de comprobación diferentes y dejar al receptor la tarea de averiguar qué debe validar.
Si (
No(
