Uno de los investigadores más influyentes de la IA advierte de que la distancia entre lo que la IA puede hacer y lo que la mayoría cree que puede hacer se está ensanchando. En las empresas, esa distancia se llama adopción, y no se cierra con un curso.
En esta nueva edición de la serie Hablemos de… dejamos por un momento los modelos y las herramientas para hablar de lo que decide si sirven para algo: la adopción. El punto de partida es un mensaje que Andrej Karpathy publicó en X el 11 de octubre pasado y que ya supera los 43.000 likes.
Si su nombre no te suena, conviene presentarlo. Karpathy fue miembro fundador de OpenAI en 2015, dirigió la inteligencia artificial del Autopilot de Tesla entre 2017 y 2022 y diseñó en Stanford el primer curso de aprendizaje profundo de la universidad. En 2024 fundó Eureka Labs, dedicada a la educación en IA, y desde mayo de 2026 trabaja en Anthropic. Es también quien acuñó el término vibe coding, y sus vídeos explicando cómo funcionan las redes neuronales se usan como material de estudio en toda la industria. Cuando alguien con esa trayectoria dice que la brecha se está ensanchando, merece la pena escucharle.
En España, el 20% de las empresas usa IA, y entre los empleados de organizaciones que ya la han implantado solo el 14% cree que ha transformado su trabajo. Adoptar IA es cambiar cómo piensan y trabajan las personas, y eso no se resuelve formando en una herramienta.
El embudo de Karpathy
Karpathy describe un embudo cada vez más estrecho. Advierte de que sus cifras son un cálculo a ojo, pero la forma es lo que importa:
El embudo de la IA según Andrej Karpathy. Cifras aproximadas del autor. Elaboración propia.
En el segundo escalón, el de quienes usan la IA de vez en cuando como un Google mejorado, sitúa a muchos profesionales que no programan, directivos incluidos: pasan el día hablando con otras personas y, aunque entienden lo que está pasando, lo viven «de segunda mano y de forma algo abstracta». Mientras tanto, unos 20 millones de personas ven cómo los agentes completan en horas proyectos que antes llevaban semanas.
Da tres razones que explican el embudo, y las tres sirven tienen un enfoque empresarial. El impacto crece con el tamaño del problema: hace falta «una reserva de problemas grandes y difíciles que de verdad te importen», y nadie descubre el valor de la IA reescribiendo un correo. La capacidad de los modelos es irregular, muy alta en tareas digitales y verificables como programar y menor en otras. Y el acceso cuenta: muchas opiniones se formaron con una versión gratuita de hace un año y no se han revisado.
El mismo embudo, dentro de las empresas
Uso de IA en las empresas de la UE y de España en 2025, y motivos para no usarla. Fuente: Eurostat. Elaboración propia.
Según Eurostat, en 2025 usaba IA el 20,3% de las empresas españolas de 10 o más empleados, en línea con la media europea. La usa el 57,5% de las grandes y solo el 17,2% de las que tienen entre 10 y 49 empleados.
Que la empresa use IA no significa que la usen sus empleados. Gallup encontró en mayo de 2026 que el 52% de los trabajadores estadounidenses la usa alguna vez, pero solo el 15% a diario. McKinsey cuenta lo mismo desde la cuenta de resultados: ocho de cada diez encuestados dicen ser más productivos, pero solo el 6% de las organizaciones obtiene al menos un 5% de su beneficio operativo gracias a la IA. Y la adopción ocurre igual por la puerta de atrás: Lenovo estima que entre una quinta parte y un tercio de los empleados usa IA fuera del control de TI.
El AI Act en la decisión
Entre las empresas europeas que se plantearon usar IA y no lo hicieron, el 70,9% alega falta de conocimientos y el 52,5%, dudas sobre las consecuencias legales. La regulación pesa, así que conviene saber qué dice hoy. El 24 de julio de 2026 se publicó el Omnibus digital sobre IA, el Reglamento (UE) 2026/1744, que cambió parte del calendario del AI Act.
- Ya en vigor: las prácticas prohibidas y la alfabetización en IA desde febrero de 2025, las obligaciones de los modelos de propósito general desde agosto de 2025 y las de transparencia, como avisar de que se habla con una IA, desde agosto de 2026.
- Retrasado: los sistemas de alto riesgo del anexo III, que incluyen usos en empleo, crédito y educación, pasan al 2 de diciembre de 2027. Es tiempo para prepararse, no una exención.
- Alfabetización: el Omnibus suavizó la redacción del artículo 4, que ahora pide adoptar medidas para apoyar la alfabetización en IA del personal, pero la obligación sigue vigente y las autoridades la supervisan desde agosto de 2026.
La incertidumbre legal se reduce con conocimiento. La mayoría de los usos habituales, como resumir documentos o preparar una propuesta, no son de alto riesgo, y una empresa que entiende el reglamento puede elegir bien por dónde empezar.
Adoptar IA es cambiar cómo se trabaja
El error más común es el de cada ola tecnológica: desplegar la herramienta, dar un curso y esperar resultados. Con la IA sale más caro, porque cambia la forma de resolver el trabajo. Para sacarle partido, una persona tiene que aprender a delegar, a descomponer una tarea, a revisar lo que produce la IA y a decidir cuándo confiar en ella. Son hábitos que llevan años asentados y no cambian en una sesión de dos horas.
El cambio empieza por quien dirige. Gallup muestra que los empleados cuyo responsable apoya activamente el uso de la IA tienen 1,7 veces más probabilidades de usarla con frecuencia y 8,7 veces más de decir que ha transformado su trabajo. Solo el 25% dice que su organización ha comunicado un plan claro. Por eso hablamos de un cambio de paradigma, que afecta a cómo se organizan los equipos, qué se mide y qué se espera de cada puesto.
Las empresas que suben en el embudo suelen hacer lo mismo:
- La dirección usa la IA en su propio trabajo y comunica un plan con objetivos concretos.
- Se eligen pocos procesos con valor real y un responsable de negocio, en lugar de cien pruebas pequeñas.
- La formación se adapta a cada puesto y enseña criterio: qué datos usar, cómo revisar y qué casos están regulados.
- Una red de referentes internos acompaña a sus compañeros y detecta dónde se atasca la adopción.
- Se mide el impacto en tiempo, calidad y negocio, y se itera.
Cierre
En Raona nos especializamos en procesos de adopción. Llevamos más de 20 años conectando personas y tecnología, y sabemos que aprender es necesario, pero no suficiente. Acompañamos a las organizaciones con un método iterativo en cuatro fases: definimos con la dirección el mapa de iniciativas alineado con el negocio, lo implantamos con los equipos, medimos su impacto real y volvemos a priorizar con lo aprendido. Lo completamos con redes de Adoption Champions, formación adaptada a cada puesto y cuadros de mando para la dirección. Si quieres que la IA deje de ser una herramienta más y cambie cómo trabaja tu empresa, podemos ayudarte a diseñar y acompañar ese cambio. ¡Hablemos!
Fuentes
- Andrej Karpathy, mensaje en X, 11 de octubre de 2026. https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046
- Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises (datos de 2025). https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises
- Gallup, Global Indicator: Artificial Intelligence, mayo de 2026. https://www.gallup.com/699797/indicator-artificial-intelligence.aspx
- McKinsey, The State of AI: Global Survey 2026. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- Reglamento (UE) 2026/1744, Omnibus digital sobre IA, Diario Oficial de la UE, 24 de julio de 2026. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ%3AL_202601744
- Help Net Security, resumen del informe Work Reborn 2026 de Lenovo, 1 de mayo de 2026. https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/01/shadow-ai-risks-it-oversight/
- Raona, Digital Adoption. https://raona.com/digital-adoption/
