Google midió por primera vez cómo se usa realmente la IA

Google presentó esta semana la primera edición de ATLAS (Activity, Task, Landscape and Adoption Study), un relevamiento a gran escala sobre cómo las personas emplean sus herramientas de inteligencia artificial. El estudio, construido sobre 14,65 millones de interacciones no identificadas registradas durante dos semanas de abril en la aplicación Gemini, en el modo de IA de la búsqueda y en la API de Gemini, es presentado por la compañía como el análisis más completo hasta la fecha sobre el uso real de IA a escala masiva.

El trabajo cubre más de 150 países, 140 idiomas, 800 ocupaciones y 4.000 tareas distintas, y llega en un momento en que la discusión pública sobre inteligencia artificial y empleo se concentra casi por completo en el riesgo de reemplazo de puestos de trabajo. Los resultados de Google matizan ese diagnóstico.

Uso extendido, pero poco profundo

Según Scott Strand, economista del equipo de tecnología y sociedad de Google, la adopción de IA es "muy, muy amplia" en términos de alcance ocupacional: el uso de Gemini toca al 70% de las ocupaciones relevadas, que en conjunto representan el 90% del empleo en Estados Unidos.

Sin embargo, esa amplitud convive con una penetración baja dentro de cada trabajo. En promedio, los usuarios emplean la IA en apenas el 21% de las tareas de su ocupación, y menos del 10% de las interacciones registradas en Gemini corresponden a intentos de automatizar trabajo cognitivo no rutinario. Strand describió este patrón como un uso "muy superficial".

"La adopción de IA es muy amplia en cuanto a la cantidad de ocupaciones que toca, pero al mismo tiempo el uso es muy superficial, con un promedio de apenas 21% de las tareas cubiertas por trabajador", sostuvo Scott Strand de Google.

El hallazgo es direccionalmente similar a estudios previos de Anthropic y OpenAI sobre el impacto laboral de sus propios modelos, aunque Anthropic había reportado un nivel de automatización más alto que el que ahora informa Google.

Metodología: cómo se construyó el estudio

Sistemas automatizados clasificaron cada interacción como vinculada o no al trabajo, y las conversaciones laborales fueron mapeadas contra una taxonomía de 4.000 tareas distribuidas en 800 ocupaciones, cruzadas con los 150 países y 140 idiomas de origen de las consultas. Las interacciones no laborales, en tanto, se clasificaron según las categorías de la Encuesta de Uso del Tiempo de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (American Time Use Survey).

Google aclaró una limitación relevante del relevamiento: no incluyó el uso de herramientas orientadas a empresas, como Gemini Enterprise o Google Workspace, porque la compañía no conserva registros de esos productos. Strand admitió que hubiera sido deseable incorporar esos datos y que es posible que muestren un nivel de automatización mayor al detectado en el estudio.

Quién usa más IA, y para qué

Un dato que atraviesa el informe es la correlación entre ingresos y adopción: Google encontró que un aumento del 1% en el salario mediano de una ocupación se asocia con un incremento del 2,68% en su nivel de uso de inteligencia artificial. Los trabajadores mejor pagos y las geografías más ricas emplean más la herramienta, un patrón que alimenta el debate sobre si la IA amplía o reduce las brechas de productividad entre sectores.

El estudio también identificó un uso mayor al esperado entre trabajadores de oficios manuales: electricistas que consultan diagramas de cableado o mecánicos que buscan mapas de motores aparecen entre los casos citados por Google. Strand señaló que estos usuarios recurren de forma intensiva a la IA multimodal, es decir, con imágenes y video, más que al texto puro.

El consumo doméstico, más grande de lo previsto

Uno de los hallazgos más llamativos del relevamiento es el peso del uso no laboral: el 86% de las conversaciones con Gemini no tuvieron relación con el trabajo. Los usuarios recurren a la herramienta para tareas domésticas como cocinar o limpiar de forma más eficiente, pero también para orientarse en trámites y servicios gubernamentales, un uso que Google destaca como significativo aunque menos visible en el debate público sobre productividad.

Qué sigue

Google planteó ATLAS como el primero de una serie de relevamientos periódicos, aunque todavía no definió con qué frecuencia publicará futuras actualizaciones. La pregunta de fondo, señalada por observadores del sector, es si este tipo de estudios puede anticipar hacia dónde evoluciona el uso de la IA o si constituye, en cambio, una fotografía retrospectiva de un fenómeno que cambia más rápido de lo que cualquier medición puede capturar.

Para la Argentina, el estudio ofrece un punto de referencia útil al momento de calibrar expectativas locales: si incluso en la economía donde la adopción de IA es más profunda la automatización de tareas cognitivas sigue siendo marginal, los escenarios de reemplazo masivo de empleo en el corto plazo pierden sustento empírico, sin que ello implique descartar transformaciones más graduales en la organización del trabajo.

Fuente: Google ATLAS v1.0 (Activity, Task, Landscape and Adoption Study).