Todos quieren usar IA, sin saber cómo empezar

Francisco Soler

Experto en Inteligencia Artificial - docente de Academia WE

Hace apenas dos años, la pregunta era si la inteligencia artificial iba a cambiar nuestra forma de estudiar, trabajar o hacer negocios. Hoy la pregunta es otra: cómo empezar. Porque la IA ya dejó de ser una conversación de especialistas y pasó a instalarse en oficinas, aulas, comercios, grupos de WhatsApp y escritorios domésticos. El problema es que, cuando llega la hora de usarla de verdad, muchos se encuentran en el mismo punto: demasiadas herramientas, demasiadas promesas y muy poca claridad.

La escena se repite. Una empresa decide que “tiene que implementar IA”. Un profesional abre ChatGPT o Gemini con la ilusión de ahorrar horas de trabajo. Un estudiante escucha que hay que aprender a usar esas plataformas para no quedarse atrás. Un emprendedor paga un curso exprés porque siente que todos avanzan menos él. Pero después del entusiasmo inicial aparece el mareo. ¿Sirve para escribir? ¿Para resumir? ¿Para vender? ¿Para automatizar? ¿Para contestar mensajes? ¿Para todo? ¿O para casi nada?

Los datos muestran que la ansiedad existe, pero también que el salto hacia un uso maduro todavía está lejos. McKinsey reportó en 2025 que casi todas las compañías invierten en IA, aunque apenas el 1% considera que alcanzó madurez real en su implementación. Y un relevamiento oficial del Gobierno británico detectó que, entre quienes todavía no adoptan IA, las trabas más comunes no son la falta de herramientas, sino de una necesidad bien identificada y la escasez de habilidades o experiencia para usarla. Dicho de otro modo: el problema no es entrar, sino saber para qué hacerlo.

Es el primer malentendido. Mucha gente empieza preguntándose cuál es la mejor inteligencia artificial, cuando la pregunta útil es otra: qué tarea me hace perder tiempo todas las semanas. La IA funciona mejor cuando se la baja a tierra. No cuando se le exige que “resuelva todo”, sino cuando se la pone a trabajar sobre algo puntual: ordenar un correo largo, resumir una reunión, convertir apuntes en una guía de estudio, comparar presupuestos, redactar una propuesta, clasificar consultas repetidas o transformar datos desordenados en algo legible. La evidencia que resume la OCDE va en esa dirección: en estudios experimentales, el uso de IA generativa mejoró el rendimiento en tareas concretas de escritura, análisis y resolución, con aumentos medibles de velocidad y calidad.

Por eso, el mejor consejo para quien quiere empezar no es “elegí una plataforma”, sino “elegí un problema pequeño”. Si una persona pierde media hora por día respondiendo correos parecidos, ahí hay un punto de partida. Si una pyme tarda demasiado en armar presupuestos o descripciones de productos, también. Si un estudiante se ahoga entre PDF’s y apuntes, lo mismo. La IA no suele transformar una rutina de golpe; lo que hace, cuando está bien usada, es recortar fricción. Y esa es una diferencia clave, porque baja la conversación del terreno de la magia al de la utilidad.

También ayuda entender que no todas las herramientas sirven para lo mismo. Los asistentes generalistas, como ChatGPT, Gemini o Meta AI en WhatsApp, son una buena puerta de entrada para pedir ideas, reescribir textos, resumir, explicar temas o destrabar una tarea. Gemini, por ejemplo, se presenta como asistente cotidiano y se conecta con servicios como GMail, Calendar, Maps, YouTube y Photos. Meta AI, dentro de WhatsApp, apunta a consultas, edición de imágenes, ayuda por voz o texto y hasta resúmenes de mensajes no leídos. Son usos simples, pero justamente por eso pueden ser los más valiosos para alguien que recién empieza.

Cuando el objetivo es estudiar o trabajar sobre material propio, la lógica cambia. Ahí ya no alcanza con “preguntarle al chat”, porque lo importante es que la herramienta se apoye en documentos concretos. Ese es el terreno de soluciones como NotebookLM (herramienta de investigación basada en las fuentes que el propio usuario carga) o Gemini integrado en Docs y Sheets (puede ayudar a redactar, refinar, resumir, detectar tendencias y convertir datos en gráficos). Para muchos, puede ser una mejor entrada que el chatbot puro, porque nace de materiales reales y no de una consigna vacía.

Tareas repetitivas

Después viene un segundo escalón, que suele interesar mucho a empresas, estudios profesionales y emprendedores: la automatización. Acá la IA deja de ser solo una asistente de conversación y empieza a encadenarse con tareas repetitivas. OpenAI ya ofrece tareas programadas en ChatGPT para ejecutar instrucciones automáticas y enviar resultados de manera proactiva. Google sostiene que Apps Script permite integrar, automatizar y extender Workspace sin experiencia profesional de desarrollo. Y plataformas como Zapier o n8n ya empujan un mercado que mezcla automatización tradicional con IA, conectando aplicaciones, datos y modelos en flujos que ahorran pasos manuales. Es, para muchos, el punto donde la IA deja de ser una curiosidad y empieza a tocar el trabajo cotidiano.

En ese trayecto aparece otra palabra de moda: agentes. Conviene no sobreactuarla. Un agente no es un “empleado digital” mágico que va a manejar un negocio solo. Es, más bien, una evolución de estas herramientas: sistemas capaces de razonar, consultar datos, usar otras aplicaciones y ejecutar acciones en varios pasos. OpenAI describe que ChatGPT agent es capaz de navegar sitios, trabajar con archivos, conectarse a fuentes externas, completar formularios o editar planillas bajo control del usuario. Google ya presenta Workspace Studio como un espacio para diseñar y compartir agentes dentro de su ecosistema. Claude avanzó en integraciones para conectarse con herramientas y datos. Todo eso existe, pero para la mayoría aún tiene más sentido como horizonte que como primer paso.

Tal vez la mejor manera de pensar esta etapa sea abandonar dos extremos: no creer que la IA es puro humo ni esperar que haga magia. Hay exageración en el mercado, por supuesto. Hay cursos que prometen atajos imposibles y discursos que venden “transformación” antes de haber resuelto una sola tarea. Pero también hay una oportunidad real. La OCDE detectó que 65% de las pymes que ya usan IA generativa, la que ayudó a mejorar el desempeño de los empleados. La lección no parece ser que todo el mundo deba automatizar su vida mañana, sino algo mucho más simple: empezar por lo que molesta, por lo repetitivo, por lo que hace perder tiempo.

La buena noticia no es que haya una herramienta perfecta esperándolo. Es otra: para empezar no hace falta una estrategia grandiosa, ni un curso carísimo, ni hablar como ingeniero. Hace falta identificar una tarea, probar una herramienta y medir si realmente sirve. Lo demás -automatizaciones más complejas, integraciones y hasta agentes- puede venir después. En tiempos de apuro tecnológico, tal vez esa sea la forma más sensata de no quedarse afuera: empezar menos arriba y más cerca de la vida real.