TL;DR (3 líneas): Casi 6.000 directivos de cuatro países, encuestados por tres bancos centrales y una universidad para el NBER, dicen que en tres años la IA no ha cambiado ni la productividad ni el empleo de su empresa. Los economistas lo explican como en los años ochenta con los ordenadores, hay que esperar. Nosotros creemos que lo que falla es cómo se hizo la adopción, y eso no se arregla esperando, así que hemos hecho un autodiagnóstico de tres minutos para saber por dónde empezar a arreglarlo.

Entre noviembre de 2025 y enero de 2026, equipos de la Reserva Federal de Atlanta, el Banco de Inglaterra, el Bundesbank y la Universidad Macquarie preguntaron a casi 6.000 directivos de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia qué había hecho la IA por su empresa en los últimos tres años. La respuesta fue casi unánime. El 89 % no ve ningún efecto en la productividad. Más del 90 % no ve ninguno en el empleo.

Hay un segundo dato que explica el primero. Dos de cada tres empresas usan IA de forma activa, y los directivos que la usan le dedican de media una hora y media a la semana. Una de cada tres empresas todavía no la ha tocado.

Los economistas que comentan el estudio piden paciencia. Recuerdan que con los ordenadores pasó lo mismo, que la productividad tardó quince años en notarse, y que esto es la paradoja de Solow otra vez. Y los propios directivos encuestados esperan que en los próximos tres años la IA mejore su productividad un 1,4 %. Un uno coma cuatro. Después de tres años de licencias, cursos y pilotos.

Estamos de acuerdo en el diagnóstico. Es el dato más honesto que hemos visto este año, porque no pregunta si la gente se siente más productiva, pregunta si la empresa lo ha notado. Y no.

No estamos de acuerdo en la receta. Esperar no arregla nada si lo que se hizo estaba mal hecho. En las empresas con las que trabajamos vemos siempre la misma secuencia. Se compraron licencias, se dio una charla, alguien hizo un curso de introducción, y se dio la adopción por hecha. Se hizo la parte fácil. Y se saltó la aburrida, darle a la IA el contexto del trabajo de cada persona y sentarse con ella con una tarea concreta hasta que la termina. Una hora y media a la semana es exactamente lo que da de sí una adopción así, se abre la herramienta cuando se acuerda uno y se cierra cuando frustra.

Que un directivo le dedique hora y media a la semana tampoco es un detalle. La adopción se decide arriba, porque arriba se elige dónde invertir, a quién formar y qué se hace con el tiempo que la IA libera. Un comité de dirección que apenas la usa decide todo eso por intuición. Por eso llevamos años diciendo que la formación en IA empieza lo más arriba posible.

Y esperar un 1,4 % es lo que pasa cuando se ha visto poco. Esas expectativas tan bajas son lo que queda cuando se ha medido mal durante tres años. Por eso nosotros medimos otra cosa. No cuántas veces se abre la herramienta ni cuántas horas se le dedican, sino qué termina la IA con cada persona. Tareas que cierra, tiempo que recupera, decisiones que toma con ella. Con esa medida distinguimos cinco niveles, y el de referencia es el segundo, donde ya hay uso pero depende de iniciativas aisladas. La foto del NBER es una empresa entera en el nivel dos.

Hemos convertido esa medida en un autodiagnóstico. Tres minutos de preguntas sobre cómo trabajas de verdad, y al final ves tu nivel en pantalla. El informe completo te llega por correo con lo que te está frenando y una acción concreta para esta semana, no para dentro de tres años.

El jueves lo abrimos a todo el mundo. Vosotros lo tenéis ya.

Si lo haces, contesta a este correo y cuéntanos en qué nivel te ha dejado. Con las respuestas sabremos si el nueve de cada diez del NBER se parece a lo que pasa en las empresas que nos leen.

El equipo de entaina

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