Cómo las personas realmente utilizan los agentes de IA día a día
- Redacción IT NOW
- hace 32 minutos
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Un estudio basado en cientos de millones de interacciones revela un patrón claro: los agentes de IA ya no son meros asistentes de tareas triviales, sino colaboradores en trabajos complejos de productividad, aprendizaje y resolución de problemas. Para CIOs y líderes de organizaciones, estos datos obligan a replantear cómo integran la IA en los flujos de trabajo reales, más allá de la automatización superficial.
Una colaboración entre Perplexity AI y académicos de Harvard produjo el primer análisis a gran escala sobre el uso real de agentes de inteligencia artificial en situaciones cotidianas, examinando cientos de millones de interacciones anónimas de usuarios en Comet y Comet Assistant. El resultado desmiente el estereotipo dominante: la IA como conserje digital de tareas simples. La evidencia muestra que más de la mitad de toda la actividad de los agentes (57 %) se destina a trabajos cognitivos, es decir, tareas que implican pensar, sintetizar y dar sentido a datos complejos.
Esta proporción está liderada por dos grandes categorías:
Productividad y flujo de trabajo (36 %), donde los agentes ayudan a realizar actividades como depurar código, sintetizar informes o estructurar documentos complejos.
Aprendizaje e investigación (21 %), donde los asistentes funcionan como motores de exploración y análisis de información avanzada.
Lo que para muchos era un “asistente de reservas” se ha transformado en un socio cognitivo que amplifica la capacidad humana. Un profesional de compras, por ejemplo, usó Comet Assistant para escanear estudios de caso y filtrar proveedores antes de reunirse con un vendedor; un analista financiero lo empleó para cribar opciones de inversión y presentar un panorama sintético al equipo. En cada caso, el agente no solo buscó información, sino que entregó material con sentido estratégico para decisiones críticas.
La evolución del uso: de trivial a indispensable
Los datos no solo muestran qué hacen los agentes, sino cómo cambia el uso con el tiempo. Los usuarios nuevos empiezan con consultas ligeras —recomendaciones de viajes, curiosidades generales o planes sociales— pero progresivamente migran hacia tareas de mayor impacto cognitivo. La transición no es casual: una vez que un profesional experimenta el agente aplicándolo a productividad o investigación, rara vez retrocede a usos triviales. Esta trayectoria recuerda a la de la computadora personal en los años 80: de juguete tecnológico a herramienta crítica gracias a funciones potentes como hojas de cálculo y procesadores de texto.
Quién usa agentes y por qué importa
Si bien la adopción inicial fue amplia, el análisis revela que la intensidad de uso —más que la adopción— define el impacto real. Seis ocupaciones concentran el 70 % de toda la actividad de agentes, destacando sectores de trabajo del conocimiento.
Dentro de estos patrones:
Tecnólogos digitales generan cerca del 30 % del volumen de consultas, reflejando tanto adopción como integración profunda de agentes en tareas técnicas.
Profesionales de Marketing, Ventas, Gestión y Emprendimiento muestran la mayor “adhesión” (stickiness): una vez que incorporan agentes a su flujo de trabajo, su uso crece y se vuelve rutinario.
En finanzas, el enfoque está en eficiencia: el 47 % de las consultas que hacen esos profesionales están relacionadas con tareas de productividad.
Para estudiantes, el 43 % del uso se centra en aprendizaje y procesamiento de información académica.
Además, más de la mitad de todas las consultas provienen de contextos personales, un recordatorio de que la línea entre uso profesional y personal está difuminada, y que las herramientas que dominan en lo privado pueden trasladarse rápidamente a lo corporativo.
Más allá de la automatización: hacia una economía híbrida
El patrón emergente es claro: estamos ante una nueva forma de trabajo que podría definirse como “trabajo de preguntas”. En este paradigma, las organizaciones no solo automatizan procesos repetitivos, sino que externalizan parte del razonamiento inicial, la síntesis y la estructuración de información compleja a agentes que operan como extensiones cognitivas de sus equipos.
Para CIOs y líderes, este estudio ofrece varias lecciones estratégicas:
No subestimen la complejidad del valor que aporta un agente. Su impacto va más allá de tareas auxiliares; pueden transformar flujos de trabajo centrales.
La adopción no es suficiente sin integración profunda. La retención y la “intensidad” de uso son los verdaderos indicadores de transformación digital.
Diseñar métricas de éxito nuevas que midan colaboración humano-IA y no solo productividad tradicional.
La adopción generalizada de agentes IA ya ha comenzado, pero lo que viene es la verdadera prueba: integrar estas herramientas como socios cognitivos que amplían la inteligencia humana en lugar de simplemente automatizar tareas superficiales. Esa será la línea que separará a las organizaciones que lideran la próxima década de las que simplemente la sobreviven.