El número de personas que utilizan IA en el trabajo está disminuyendo repentinamente [EN]

El porcentaje de estadounidenses que utilizan IA para "producir bienes y servicios" en grandes empresas se situó en un modesto 11 % en octubre. No se trata solo de que la cifra sea un poco baja para la tecnología que supuestamente revoluciona el mundo, sino que repentinamente se está moviendo en la dirección equivocada. Todas las encuestas parecen mostrar los mismos resultados: la IA sigue siendo más un juguete experimental en el entorno laboral que un impulsor serio de la productividad. Ejecutivos señalaron un aumento de “fatiga de la IA".

[#1 Cantro]

La gente está aprendiendo a usarla.

Hay tareas para las que es buena, hay tareas para las que no.
Hay momentos en que ya dejas de discutir con ella porque sabes que es inútil y cambias de estrategia

Y hay tareas para las que es buena, pero hay que dedicar tanto tiempo a pastorearla que no merece la pena

[#3 Eukherio]

#1 El otro día me hizo bastante gracia Grok. Estaba haciendo el experimento de pasarle una página de un manga que no estuviese indexada en Google para ver si reconocía a los personajes por diseño cuando no había una búsqueda directa posible en Google. Falló estrepitosamente y se inventó los personajes. Le dije que no, y le puse los que eran. Me contestó que estaba equivocado. Pa una vez que me lleva la contraria la IA tiene que ser para cagarla.

[#10 Mangione]

#3 Los modelos de lenguaje, al menos por ahora, son incapaces de generalizar (y hay razones muy lógicas para ello), sólo simulan hacerlo. Y lo que acabas de explicar es una muestra de ese fenómeno.

[#13 Polarin]

#10 Positivazo por llamarlos lo que son: LLMs

[#29 Afro]

#1 la IA no es una herramienta. Y por este mismo motivo se usa menos

[#30 flixter]

#29 La IA no es una herramienta universal, pero para desarrollo de software es una de las mejores herramientas que se ha inventado en los ultimos... 40 años?

Decir que no es una herramienta es tener problemas para seguir el desarrollo tecnológico. A qué te dedicas, si puedo preguntar?

[#8 Cuñado]

Con la GenAI hay un hype de la hostia; pero es una herramienta que, cuando reviente la burbuja y se nos calmen los CEOs, va a suponer un cambio radical a muchos niveles. No creo que seamos aún capaces de predecir ni cómo ni cuánto.

Lo que sí he visto, a colación de este artículo, es un patrón muy común que se resume en:
-Hola, chatgepeté [o el proveedor de su elección]. Dame esta puta mierda cocinada ya para entregar.
-Aquí tienes. ¿Quieres que te...?
-Joder, menuda puta mierda. Esto de la IA…   

[#11 Mangione]

#8 Dependencia de contexto. Los actuales modelos son completamente dependientes de ello. Por eso se inventaron cosas como el RAG (que en realidad no funciona como la gente cree, e introduce más ruido "cognitivo" en el modelo).

Lo que apuntas es definitorio: la mayoría de la gente no sabe contextualizar sus propios pensamientos... ya me dirás tú si van a poder hacer que los modelos de lenguaje los contextualizen por ellos...

[#15 Polarin]

#11 #8 Quizas sea el tema del uso: en 2000 habia companias que quebraron porque vendian comida a domicilio para mascotas, pero chewi funciona ahora en 2025.

[#16 Polarin]

#11 Gracias, ya tengo un tema para mirame.

[#17 Polarin]

#11 Quizas el problema es de base: las LLMs son solo redes probabilisticas.

Lo que me mas alucina es que en la literatura no he encontrado: SEMANTICA.

[#32 Mangione]

#17 No concuerdo en esa idea. La tecnología de transformers es mucho más de lo que la gente cree. Mucho más de lo que incluso sus propios valedores piensan. Pero aun no se entiende esa tecnología: es lo que pasaba con las redes antes del estallido de las .com
Sin entender la tecnología no puedes usar la tecnología, porque ya lo decía Arthur C. Clarke: cualquier tecnología lo suficientemente avanzada [si no se entiende cómo funciona] es indistinguible de la magia.

[#20 Cuñado]

#11 Por eso se inventaron cosas como el RAG (que en realidad no funciona como la gente cree, e introduce más ruido "cognitivo" en el modelo).

Totalmente. De hecho el RAG está muriendo a manos del retrieval basado en agentes. Parece increíble que algo que era the next big thing en 2023 ya esté obsoleto, pero es la época que nos ha tocado vivir

[#28 Pablosky]

#11 "la mayoría de la gente no sabe contextualizar sus propios pensamientos."

¿Tu has escuchado a los usuarios pedir cosas al ingeniero o programador, verdad?

[#31 Mangione]

#28 Si, y peor aun: después he escuchado a ambos pedir cosas al diseñador... a más abstracto es el trabajo, más locurote. Lo que nos lleva de vuelta a algo que los LLMs demuestran: expresar cosas no es exactamente lo mismo que concretar cosas...

[#12 keenyak]

#8 gran parte del razonamiento en muchas tareas es lingüístico

No realizan ningún razonamiento. Buscan la palabra más probable que continue un texto dado en base a los documentos que se han tragado antes. Nada más. Así construyen el texto de respuesta.

Si te lo miras con buenos ojos a veces puede parecer que razonan, pero eso es algo que aportas tú al mirarlo, no algo que haga la IA.

[#18 Cuñado]

#12 Bufff, qué pereza. A ver, estamos casi en 2026 y yvamos a tener que seguir explicando que "razonamiento" es el nombre que se la da a las cadenas de inferencia de los modelos de AI?

Los coches tampoco "andan", pero todos entendemos lo que significa "este coche anda mucho", no?

[#21 Natxelas_IV]

#18 Déjalos. Se quedaron en los primeros modelos LLM no razonadores, emitieron su juicio de que la IA es un loro estocástico y ahí se acabó todo para ellos. No distinguen ni entre versiones.

[#24 keenyak]

#21 Debo reconocer que, efectivamente, lo del "no tienes ni idea" es la misma esencia de menéame.

[#23 keenyak]

#18 Mucha gente confunde eso del razonamiento con lo de razonar. No se les puede culpar. Por esto que es necesario ir aclarando las cosas.

La cadena de razonamiento que producen los modelos razonadores es una salida producida exactamente igual que la conclusión que producen, o sea hecha por los mismos medios. No tiene nada que ver una cosa con la otra, es decir que la conclusión no depende de la cadena de razonamiento. Esto también hay que ir explicándolo.

Como consecuencia del párrafo anterior, si se lee correctamente, el que produzcan una cadena de razonamiento no quiere decir que razonen nada.

[#25 keenyak]

#8 verbalizar sus propios procedimientos

Quisiera también recordar que un LLM no tiene la capacidad de seguir un procedimiento. Ni uno que se le meta en el "contexto" ni uno con el que se le haya entrenado.

Lo único que se pueden entrenar son las respuestas. Es decir que si le preguntas por una respuesta entrenada, los resultados serán generalmente buenos, pero si preguntas otra cosa, es una lotería.

[#5 keenyak]

Pues nada que no se viera venir. Todos los otros indicadores están apuntando en la misma dirección.

Como muy significativo ese que dice que usar la IA hace que cueste más sacar el trabajo que sin usarla.

[#27 Pablosky]

#7 Depende, si tienes casi 110.000 sin leer llega un momento que te da igual si la IA se salta algo.  

[#9 Juantxi]

Creo que la IA es de ayuda para enfocar la solucion a una cuestión o seleccionar las demás herramientas para ello, y puede ahórrate tiempo en ésto, pero después te lo curras tú. Al que fin y al cabo la IA tiene el nivel de un becarinen en formación, con mucha voluntad, pero también si la madurez ni seguridad suficiente, por lo que tengo que supervisar su trabajo, lo que a veces supe una perdura de tiempo y esfuerzo.

[#19 buronix]

Mucha gente no sabe usarla, cualquiera le pregunta por el horóscopo, jodido es que haga tareas bien por ti, a un nivel profesional decente, raro raro, conseguir algo cuesta esfuerzo, quien lo diría.

[#22 xyzzy]

Os acordais de Alexa? Pues eso.
Empezó genial, y después se fue a la mierda porque era caro de mantener, y ahora tiene la inteligencia de una butifarra.

[#26 keenyak]

#22 Un montón de indios escuchándonos y tecleando algo frenéticamente.

[#2 Eukherio]

Hombre, como herramienta hacen un montón de cosas interesantes, pero si me quedo sin usos durante el proceso me joden la vida, y ahí el debate ya pasa a ser: ¿me compensa pagar por la suscripción o no? Y sospecho que más de uno dirá que no.

[#4 sorecer]

#2 Si estamos hablando a nivel profesional, 20-30€ mes por tener un asistente de redacción y resumen de emails, diseñador de powerpoint y similar, es una muy buena inversión para trabajos de oficina/corporativos. Para ya otras cosas es muy discutible, pero para un día a día yo si que lo veo.

Hablo de unos 300€ año. El que comentaba que en breve subirá hasta precios de 150€ mes, ya no tiene ninguna lógica.

Mi experiencia personal. Y siempre leyendo después para revisar/tunear. Pero es operativo.

[#6 Eukherio]

#4 Es que muchas ya incluyen limitación de usos para sus modelos de 20-30€ y eso también tira para atrás. ChatGPT tiene un plan de 10 euros que creo que te deja 10 mensajes con el modelo bueno cada 5 o 6 horas, y después te pasa a uno más cutre, con eso no haces gran cosa; después tienen otro por 23 que ya te deja 160 cada 3 horas, que en principio debería servir para trabajar, pero bueno, que no es raro lo de perder varios mensajes ajustando el prompt, y el único ilimitado ya son 230 al mes. Si lo pilla la empresa es más barato por persona, pero para un usuario estándar puede doler.

[#14 sorecer]

#6 Yo estoy pagando 22€ mes por Gemini Ai Pro. IA en el gmail, consultas y generativa con limites bastante altos (no me los sé, pero algún mes lo he bregado y nunca me ha dado topes. Y algunas pijadas más de herramientas que si no he mirado es por vagancia, igual son interesantes, igual no.

Creo que son 100 preguntas al día en el normal, 20 informes completos en deep research, ilimitado para todo lo que esté en google workspaces y tal. Dice que a las 100 se para el modelo PRO.

[#7 keenyak]

#4 Puede ser bastante peligroso eso de resumir los emails en vez de leerlos. Con seguridad el que haga eso al menos perderá conocimiento de lo que sucede.