Por qué la adopción de la IA se está ralentizando — y por qué el control es la característica que falta

Estamos escuchando la misma amenaza una y otra vez: la burbuja de la IA estallará.

Desde hace meses, los expertos han estado prediciendo no si, sino cómo, se desencadenará el caos — y ahora estamos viendo el primer descenso en el crecimiento de la IA desde 2023. Los inversores siguen invirtiendo capital récord en la IA, pero el capital no garantiza la adopción. La adopción de los usuarios, no la financiación, determina la supervivencia — y las tasas de adopción de la IA para las grandes empresas están disminuyendo.

Incluso donde la adopción sigue siendo constante, estamos viendo señales de alerta. Las empresas más pequeñas y las startups siguen utilizando la IA de manera consistente, pero están sufriendo de algo más: el uso de la IA se está relacionando con el agotamiento.

Cuando se trata de la adopción de la IA por parte de los trabajadores del conocimiento, algo no está bien. Los productos de la IA nos están fallando — y el eslabón perdido es un mayor control y personalización.

Apocalipsis de la adopción

Las herramientas de la IA deberían eliminar el trabajo tedioso, acelerar los procesos y mejorar la vida de las personas. Pero hay muchas formas en que las herramientas de la IA no cumplen con sus objetivos — ya sea en la implementación o en la falta de coincidencia entre el flujo de trabajo y el objetivo.

Veamos por qué las herramientas de la IA están perdiendo su atractivo para los trabajadores del conocimiento.

Aspiraciones de los directivos vs. realidad de los empleados

Desde una perspectiva de 10.000 pies, la IA parece transformadora. En las trincheras, es una historia diferente.

Los directivos están emocionados con las ganancias de productividad prometidas por la implementación de la IA, y las empresas están obligando cada vez más al uso de la IA. Pero los contribuyentes individuales son los que soportan las fricciones, desde nuevos flujos de trabajo y capacitación, hasta posibles discrepancias entre las expectativas de los directivos y la realidad de los contribuyentes.

Automatización vs. regulación

La IA puede redactar en segundos, pero las empresas pueden tardar semanas en deliberar. Así que no es un misterio por qué la adopción está fallando en las empresas más grandes.

La IA es más rápida que la velocidad del pensamiento, pero los procesos de una gran empresa no lo son. Están diseñados para mitigar riesgos y cumplir con la legislación, y la IA puede ser una responsabilidad. En consecuencia, los empleados tienen que crear nuevos flujos de trabajo indeseables, como nuevas etapas de revisión para detectar alucinaciones de la IA, o seleccionar los defectos en el código generado por la IA.

IA ilimitada vs. agotamiento de los empleados

Hay otro efecto secundario inquietante: el agotamiento de la IA. Según un estudio reciente publicado en la Harvard Business Review, el uso de la IA contribuye a la expansión de tareas, la multitarea distraída y las peores fronteras entre el trabajo y la vida personal.

La gente siente la necesidad de lograr más y más con la IA — y eso es como un tren bala hacia el agotamiento. Parte de la presión es autoimpuesta, ya que todos colectivamente elevamos las expectativas de lo que podemos lograr. Pero los directivos también pueden utilizar la revolución de la IA como palanca y culpar a la IA por las expectativas de rendimiento más altas — e incluso despidos. No es de extrañar, entonces, que los empleados informen sentimientos de desconexión y pérdida de propósito cuando la tecnología de la IA se agrega a sus flujos de trabajo.

IA desalineada

La fricción, los flujos de trabajo rotos, los empleados agotados y desmoralizados… Todos estos síntomas tienen la misma causa raíz: la IA que está demasiado insertada y poco personalizada.

¿Qué pasa si un modelo de lenguaje grande puede producir un informe impresionante a primera vista, o generar código convincente a nivel superficial? Si genera unas horas extras de trabajo revisando y verificando, está fallando en su promesa básica de simplificar y acelerar nuestro trabajo. No es de extrañar que la novedad haya desaparecido y ahora estemos viendo un aumento en la hesitación hacia la IA.

Un estudio de 2025 de personas en 47 países revela que solo el 46% de las personas confían en la capacidad técnica de sus herramientas de la IA, mientras que un informe separado de 2025 muestra que el 82% no encuentra formas efectivas de utilizar la IA en su día a día. Si estás trabajando para adaptar la IA a tu flujo de trabajo, o parchear tus procesos con pasos de revisión adicionales, entonces estás trabajando para la IA — no al revés.

Volver al asiento del conductor de la IA

Lo que nos falta es una mayor elección y mejor personalización.

Parece simple, ¿verdad? Elegir cuándo y cómo utilizar la IA la convierte de una posible bola de demolición en tus flujos de trabajo de la empresa, en un misil que estás desplegando directamente en el objetivo. Y las herramientas que permiten una mejor personalización empoderan a las personas para adaptar la IA a sus flujos de trabajo de manera más fluida.

Sin embargo, los controles de usuario no siempre han sido lo primero en la mente de las empresas de tecnología. Como muchos comentaristas están señalando, en algún momento la IA dejó de ser opcional y se convirtió en una característica predeterminada de los productos, en lugar de ser opcional. ¿Podría ser ese el momento en que los usuarios comenzaron a desconectarse y la adopción comenzó a ralentizarse?

La carrera de personalización

La gente seguirá rechazando herramientas de un tamaño que se adapte a todos y flujos de trabajo de la IA implementados apresuradamente. Y ahora estamos viendo que los líderes de la IA comienzan a responder.

Algunos de los grandes jugadores están mejorando la personalización, como la introducción de características de personalización que permiten jugar con el tono, el nivel de energía y incluso el volumen de emojis de nuestros chatbots de la IA. Algunos comentaristas piensan que veremos herramientas de la IA especializarse y ganar adopción al volverse más y más granulares, apoyando tareas hiperespecíficas.

IA que se adapta a ti

Está quedando claro que en la próxima fase del desarrollo de la IA, las herramientas más adaptables ganarán. Herramientas que hacen cosas como estas:

• Ajustarse a los flujos de trabajo existentes, en lugar de obligarte a crear nuevos. Zoom AI Companion 3.0 ha recibido este mensaje y ha lanzado mejoras que incluyen una herramienta de notas agnóstica de plataforma — que se encuentra con los usuarios en las herramientas que ya utilizan.
• Dejar que los empleados elijan cuándo la IA participa, y cuándo se retira. Como GitLab Duo , donde los usuarios eligen qué grupos y proyectos pueden utilizar las capacidades de la IA.
• Reducir la carga cognitiva, en lugar de agregar un nuevo flujo de trabajo para comprobaciones. ClickUp Brain, por ejemplo, opera dentro de los flujos de trabajo, no junto a ellos, integrando la IA en las vistas de tareas — como resúmenes de hilos, actualizaciones y pasos sugeridos siguientes.
• Proporcionar transparencia sobre cómo se generan los resultados, en lugar de colocar la carga en los empleados para que lo descubran. Herramientas como WorkflowGen se centran en la responsabilidad de la IA al construir rastros de auditoría directamente en las acciones de la IA, para que los revisores humanos no tengan que invertir los resultados.

El nuevo estándar de oro de la IA

La primera ola de la IA estuvo impulsada por la posibilidad. Hubo demos impresionantes, inversiones récord y expectativas altas… pero ahora la novedad se ha desvanecido y el mercado se está recalibrando.

La próxima ola estará impulsada por algo mucho más poderoso: la usabilidad. Hemos visto lo que sucede cuando la IA supera la integración: agotamiento, fricciones en los flujos de trabajo y, inevitablemente, una adopción más lenta. Estos no son signos de que la burbuja de la IA esté estallando, sino de que la IA sin personalización suficiente es más una carga que un impulso.

El próximo obstáculo competitivo para los constructores de la IA será la confianza — y la confianza proviene de dejar que los usuarios lideren.