Todos los estudios
Los estudios se ordenan por primer autor. La etiqueta muestra cómo se hizo cada uno. Un estudio que no ha pasado una revisión por pares se señala como tal. La revisión por pares significa que otros investigadores comprobaron el trabajo antes de que una revista lo publicara.
- Los estudiantes rindieron más con ChatGPT al practicar, y menos sin él en el examen Al practicar, los estudiantes con una interfaz de chat normal de GPT-4 sacaron notas un 48 % más altas, y los que tenían un tutor que solo daba pistas, un 127 % más altas. En el examen sin IA, el grupo del chat normal sacó un 17 % menos que los estudiantes que nunca tuvieron IA. El grupo del tutor de pistas sacó más o menos lo mismo que ellos.
- Aprendizaje en la sombra: cómo los cirujanos en formación perdieron su forma de aprender En la cirugía tradicional, los residentes aprendían haciendo cada vez más partes de la operación. La cirugía robótica redujo mucho la parte del residente en la operación. Solo una minoría llegó a ser competente, mediante una práctica no oficial.
- Programadores con experiencia fueron más lentos con IA y creyeron que eran más rápidos Las tareas tardaron un 19 % más cuando se permitía la IA. Antes del estudio, los programadores esperaban que la IA les ahorrara un 24 % del tiempo. Después seguían creyendo que les había ahorrado cerca de un 20 %.
- US Census: el 18 % de las empresas usa la IA en una función de negocio El 18 % de las empresas de Estados Unidos usaba la IA en una función de negocio entre noviembre de 2025 y enero de 2026, o el 32 % si se ponderan las empresas por su número de empleados. El 66 % de las que la usaban lo hacía solo para ayudar al personal en sus tareas, y el 2 % de las empresas recortó empleos por la IA.
- Menos jóvenes contratados en empleos expuestos a la IA: datos de nóminas de EE. UU. El empleo de las personas de 22–25 años en ocupaciones expuestas a la IA está un 19 % por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo de sus pares menos expuestos. Los trabajadores con experiencia no muestran esa brecha. La brecha se debe sobre todo a que se contrata a menos jóvenes.
- Un asistente de IA para 5172 agentes de atención al cliente Los agentes con un asistente de IA resolvieron de media un 15 % más de consultas de clientes por hora. Los agentes con menos experiencia fueron los que más ganaron. Los más experimentados ganaron poco y la calidad de su trabajo bajó ligeramente.
- ¿Qué tareas pueden aprender las máquinas? 18.156 tareas puntuadas La mayoría de las ocupaciones incluyen al menos algunas tareas que el aprendizaje automático podría hacer. Pocas ocupaciones podrían automatizarse del todo. Obtener el beneficio suele exigir rediseñar lo que contiene el puesto.
- Tras tres meses con IA, los endoscopistas encontraban menos pólipos sin ella En las colonoscopias hechas sin IA, la proporción en la que los médicos encontraron al menos una lesión precancerosa bajó del 28,4 % al 22,4 % en los tres meses siguientes a la introducción de la IA. Los médicos perdieron parte de una habilidad que la herramienta ejercía por ellos.
- ¿Predice el éxito la preparación para el cambio? Una revisión de 47 estudios Sigue sin estar claro si la preparación para el cambio de una organización lleva a una implementación con éxito, y en qué condiciones. Los estudios definen y miden la preparación de formas muy distintas, y la mayoría la miden una sola vez.
- Exposición a la IA y cambios de puesto en Brasil y el Reino Unido Los jóvenes titulados suelen empezar en puestos que la IA probablemente sustituirá y ascender a puestos en los que la IA probablemente ayudará. La IA podría ensanchar ese camino. También podría eliminar los puestos de entrada.
- La misma presión de la IA puede aumentar o reducir las ganas de usarla Cuando los empleados veían las exigencias de la IA como un reto que podían superar, se sentían bien y estaban más dispuestos a usar la IA. Cuando las veían como obstáculos, sentían ansiedad y estaban menos dispuestos.
- En 160.097 desarrolladores, los programadores con experiencia ganaron con las herramientas de IA para programar y los que empezaban, no Se estima que la IA escribió el 29 % de las funciones de Python en Estados Unidos. La producción trimestral, medida en contribuciones de código, subió un 3,6 % según las estimaciones. Los desarrolladores con experiencia produjeron más y pasaron a nuevos tipos de software; los que empezaban su carrera no mostraron un beneficio claro.
- La frontera irregular: la IA ayudó a los consultores en unas tareas y los perjudicó en otra En 18 tareas que la IA hace bien, los consultores que usaron IA completaron un 12,2 % más de tareas y trabajaron un 25,1 % más rápido, con mejor calidad. En una tarea elegida para quedar fuera del alcance de la IA, tuvieron 19 puntos porcentuales menos de probabilidad de dar con la respuesta correcta.
- Las ofertas freelance de redacción y programación cayeron un 21 % tras ChatGPT En los ocho meses siguientes al lanzamiento de ChatGPT, las ofertas de trabajos de redacción y programación cayeron un 21 % en comparación con los trabajos que requieren habilidades manuales. Las ofertas de creación de imágenes cayeron un 17 % tras la llegada de la IA que genera imágenes.
- Un asistente de IA de oficina ahorró tiempo de correo electrónico, pero no cambió el trabajo El 80 % de los empleados que recibieron la herramienta y la usaron dedicaron unas dos horas menos a la semana al correo electrónico y trabajaron menos fuera del horario habitual. Aparte de ese ahorro de tiempo, el estudio no encontró cambios en cuánto trabajo hacían las personas ni de qué tipo.
- Experimentos aleatorizados en una plataforma de comercio: la IA subió más las ventas donde no había servicio Los efectos en las ventas fueron de ninguno a un 16,3 %. La mayor mejora vino de un chatbot de preventa donde antes los compradores no recibían ayuda en directo. Las mejoras se debieron sobre todo a que compraron más compradores, y las devoluciones y las valoraciones no empeoraron.
- El 46 % de las pequeñas empresas con empleados de EE. UU. usa la IA; el 31 % de ellas declara más ventas El 46 % de las pequeñas empresas con empleados dijo que la empresa o sus empleados usaban la IA en el trabajo. De las que la usaban, el 71 % declaró más productividad y el 31 % más ventas. El 77 % no vio cambios en los costos laborales y el 18 % gastó menos en servicios externos.
- Una medida de cuánto está expuesta cada ocupación a la IA El estudio construyó y puso a prueba una puntuación de cuánto depende cada ocupación de capacidades en las que la IA ha progresado. Con los mismos datos se pueden obtener puntuaciones para sectores, regiones y empresas concretas.
- Las empresas pequeñas prueban menos la IA, pero la usan con la misma intensidad: encuesta a empresas de la zona del euro El 41 % de las microempresas no usaba IA, frente al 13 % de las grandes. Pero la proporción de empresas que hacían un uso intenso de la IA era casi la misma en todos los tamaños, en torno al 7–8 %. El tamaño influye en si una empresa empieza, no en hasta dónde llega.
- Exposición a la IA y empleo en 23 países No hubo una relación clara entre cuánto estaba expuesta una ocupación a la IA y cómo cambió su empleo. En las ocupaciones con mucho uso de la informática, más exposición iba unida a un crecimiento más rápido del empleo.
- IA generativa y empleo: una estimación mundial de la ILO El estudio prevé que la IA generativa ayudará sobre todo a las personas en su trabajo, no que las sustituirá. El trabajo administrativo es el más expuesto, así que los países más ricos y las mujeres son los más afectados.
- Las startups más expuestas a la IA redujeron personal, sobre todo júnior, y crecieron más deprisa Las startups cuyo trabajo estaba plenamente expuesto a la IA redujeron el empleo un 8 % en los dos trimestres siguientes al lanzamiento de ChatGPT, sobre todo en puestos júnior y de ejecución. Sus aportaciones de código subieron un 64 %, y pasaron a tener más probabilidades de estar entre las startups con más ventas por empleado.
- La IA decidió qué mamografías leía una persona y cuáles dos: más cánceres detectados, un 44 % menos de lecturas El cribado con IA detectó 6,4 cánceres por cada 1000 mujeres, frente a 5,0 con dos radiólogos leyendo cada mamografía. Los falsos positivos no aumentaron. Los radiólogos hicieron un 44,2 % menos de lecturas.
- Las empresas que llevaron la IA generativa a su trabajo contrataron a menos júniors Desde principios de 2023, el empleo júnior en las empresas adoptantes bajó en torno a un 9 % respecto a las demás empresas en seis trimestres. El empleo sénior apenas cambió. La caída se debió a que se contrató más despacio, no a que la gente se fuera.
- Chatbots de IA, ingresos y horas: evidencia de Dinamarca Dos años después de la aparición de ChatGPT, los chatbots de IA se usaban mucho y los trabajadores declaraban beneficios. Aun así, el estudio no encontró ningún efecto en los ingresos ni en las horas registradas, y descarta efectos mayores del 2 %.
- El miedo a perder el empleo por la IA y la ocultación de conocimiento Los empleados que temían que la IA les costara el empleo eran más propensos a ocultar a sus compañeros lo que saben. Parte del motivo era una menor seguridad psicológica. La confianza en la propia capacidad para aprender a usar la IA suavizó el efecto.
- Adopción de la IA, seguridad psicológica y depresión en los empleados Donde los empleados declararon más adopción de la IA en su empresa, después declararon menos seguridad psicológica, y a continuación más síntomas de depresión. Un liderazgo ético debilitó la primera relación.
- Encuestas de la OECD a empresas y trabajadores sobre la IA en el trabajo Trabajadores y empresas veían en general con buenos ojos el efecto de la IA en el rendimiento y en las condiciones de trabajo, con una preocupación real por la pérdida de empleos. Donde las empresas formaban a los trabajadores y les consultaban, los resultados para los trabajadores eran mejores.
- Los empleados que más confían en la IA declaran pensar con menos espíritu crítico sobre lo que produce Los empleados que más confiaban en la IA generativa declararon menos pensamiento crítico sobre lo que producía. Los que más confiaban en su propia capacidad para hacer la tarea declararon más. Con la IA, el esfuerzo de pensar se desplazó hacia comprobar la información e integrar lo que produce la IA en el trabajo.
- Una revisión de 16 cuestionarios que miden el conocimiento de la IA De 16 cuestionarios que miden la alfabetización en IA, 13 piden a las personas que califiquen su propio conocimiento. Solo 3 lo ponen a prueba. En ninguno se había comprobado si funciona igual en culturas distintas.
- Escribas de IA en un ensayo aleatorizado: una herramienta redujo un 9,5 % el tiempo dedicado a las notas, y los médicos las usaron en un tercio de las consultas Los médicos que recibieron Nabla dedicaron un 9,5 % menos de tiempo a redactar notas que los médicos sin escriba. Los que recibieron DAX Copilot no mostraron un cambio claro. Los médicos usaron los escribas en cerca de un tercio de sus consultas.
- Competencias digitales autoevaluadas frente a resultados de una prueba en 629 estudiantes Las calificaciones que los estudiantes dieron a sus propias competencias digitales se alejaron de los resultados de la prueba más de lo que explica el azar. Unos tenían exceso de confianza y otros, falta de confianza. La resolución de problemas y el manejo de la información eran flojos incluso entre los mejores.
- La encuesta mundial de McKinsey de 2025 sobre la IA en las organizaciones El 88 % de las organizaciones usa la IA en al menos una función del negocio, pero solo cerca del 6 % son “high performers” [“de alto rendimiento”] que atribuyen a la IA el 5 % o más de su beneficio operativo. Las de alto rendimiento tienen casi tres veces más probabilidades de haber reconstruido desde cero sus procesos de trabajo.
- Capacidad en IA y resultados de la empresa: una encuesta a 143 altos directivos Las empresas cuyos directivos declararon más capacidad en IA también declararon más creatividad en la organización y mejores resultados. El estudio produjo una medida de la capacidad en IA de 46 preguntas.
- ChatGPT y tareas de redacción profesional: un experimento Los profesionales que usaron ChatGPT terminaron las tareas de redacción un 40 % más rápido, y la calidad de su trabajo subió un 18 %. La distancia entre quienes redactaban mejor y peor se acortó.
- Un asesor de negocio con IA ayudó a las pequeñas empresas fuertes y perjudicó a las débiles De media, el asesor con IA no produjo ninguna diferencia detectable en los ingresos ni en el beneficio. Los dueños cuyos negocios iban mal al principio rindieron casi un 10 % peor con él. Los que iban bien pudieron rendir más de un 15 % mejor.
- Saber cómo funciona la IA mejora las decisiones sobre qué delegarle Las personas a las que se enseñó cómo funciona la IA le entregaron las tareas que le convenían a la IA y se quedaron con las que les convenían a ellas. Sus resultados mejoraron. También dijeron que era menos probable que usaran la IA en el futuro.
- Los compañeros juzgan menos competentes a quienes usan la IA Las personas esperaban que se las juzgara menos competentes y menos motivadas si usaban la IA en el trabajo, y los evaluadores sí juzgaron así a quienes la usaban. La penalización también afectó a cómo los evaluadores puntuaban a los candidatos a un puesto.
- ¿Preparado para el cambio, reacio o ambas cosas? La preparación para el cambio y la resistencia al cambio suelen tratarse como los dos extremos de una misma escala. Los autores sostienen que son cosas separadas. Una persona puede puntuar alto en las dos, o bajo en las dos.
- Cómo la automatización erosionó las competencias en una firma de contabilidad Depender de un software automatizado desgastó las competencias de los contables a lo largo de varios años. Ni el personal ni los directivos notaron la pérdida. Se convirtió en un problema porque el personal seguía respondiendo de un trabajo que ya no entendía del todo.
- Competencias digitales en una empresa financiera: empleados frente a supervisores Los empleados y sus supervisores dieron versiones distintas de las competencias digitales de los empleados. Las diferencias estaban en la ciberseguridad, en el uso de herramientas digitales para agilizar el trabajo y en el equilibrio entre trabajo y vida personal.
- Exposición no es adopción: lo que la IA podría hacer frente a aquello para lo que se usa Las puntuaciones de cuánto está expuesto un puesto a la IA miden lo que la IA podría hacer. Una medida de para qué se usa realmente la IA predijo mejor la demanda de trabajadores.
- Los expertos decidieron mejor cuando la IA mostró dónde había mirado Con la imagen, los operarios de fábrica acertaron 7,7 puntos porcentuales más y los radiólogos 4,7 puntos más que los colegas que solo veían la puntuación. La mayoría de los operarios con la imagen lo hicieron mejor que la IA sola.
- ¿De quién es la opinión que refleja una puntuación de madurez digital? Muchos modelos de madurez digital recogen sobre todo lo que la alta dirección piensa del avance, no resultados medibles. La mayoría están hechos para grandes empresas. Los autores proponen un modelo que, en su lugar, pregunta a los empleados en general por el comportamiento del día a día.
- La demanda de redacción y traducción freelance cayó un 20–50 % tras ChatGPT Tras el lanzamiento de ChatGPT, la demanda de competencias freelance que puede sustituir, como la redacción y la traducción, cayó un 20–50 % por debajo de la tendencia esperada sin él. Los trabajos cortos fueron los que más cayeron. La demanda de creación de chatbots de IA casi se triplicó, y la demanda de freelancers principiantes bajó.
- Diez años de modelos de madurez digital: ¿predicen los resultados? Se suele dar por hecho que un nivel de madurez digital más alto significa mejores resultados. La revisión encontró que los investigadores lo ponen en duda: los modelos carecen de criterios objetivos de puntuación, y faltan datos que relacionen la madurez con los resultados.
- Las pequeñas empresas que adoptaron la IA contrataron más rápido: datos de nóminas de Gusto Cuatro trimestres después de que los propietarios dijeran que habían adoptado la IA, la plantilla de sus empresas era un 6,8 % mayor que la de empresas comparables que no la habían adoptado. Las empresas de menos de 10 empleados crecieron alrededor de un 10 % más. Las de 10–24 empleados no mostraron ningún cambio medible.
- Cuándo una persona con IA supera a cada una por separado: 106 experimentos De media, una persona que trabajaba con IA rindió peor que la mejor de las dos trabajando sola. La combinación perdía en las tareas de decisión y ganaba en las tareas de creación de contenido.
- ¿Qué obstáculos frenan la madurez en IA? Una encuesta a 108 especialistas Los obstáculos relacionados con el personal cualificado fueron los que más pesaron en la madurez en IA. La frenaron directamente e hicieron que los problemas de infraestructura y de datos parecieran mayores. Los obstáculos de infraestructura y de datos no tuvieron un efecto directo que superara al azar.
- Registros bancarios: el 17,7 % de las pequeñas empresas de EE. UU. había pagado por IA a finales de 2025 En diciembre de 2025, el 17,7 % de las pequeñas empresas había pagado al menos una vez por un servicio de IA, frente al 1,7 % de enero de 2019. La empresa mediana que pagaba gastó unos $28 al mes en IA en 2025. Las empresas con empleados pagaban por IA más a menudo que los autónomos sin empleados.
- Los directivos usan la IA a diario mientras sus organizaciones siguen en pilotos El 83 % de los directivos encuestados usa la IA todos los días, pero cerca del 70 % de sus organizaciones no ha pasado de la fase piloto. Los directivos que sabían más de IA juzgaban con más dureza a su propia organización.
- 6000 directivos en cuatro países: el 69 % de las empresas usa IA y nueve de cada diez aún no ven efecto El 69 % de las empresas usaba activamente la IA. Nueve de cada diez directivos no vieron ningún efecto de la IA en el empleo ni en la productividad de su empresa en los últimos tres años. Para los próximos tres años esperan que la productividad suba un 1,4 %, la producción un 0,8 % y que el empleo baje un 0,7 %.
- Pymes alemanas: las competencias y la innovación predicen el uso de la IA mejor que el tamaño El 20 % de las pequeñas y medianas empresas alemanas usó IA en 2022–2024, cinco veces más que en 2016–2018. El uso subía del 19 % en las empresas con menos de 5 empleados al 36 % en las de 50 o más. Cuando se tuvieron en cuenta los titulados universitarios, la innovación, la investigación y la estrategia digital, el tamaño y el sector importaron poco.