El sondeo revela una paradoja: no se trata de un rechazo a la tecnología en sí. El 67% de los encuestados afirma querer que su empresa use más inteligencia artificial y un 69% considera que su organización la aplica de forma ética, según Adaptavist. La incomodidad, sostiene el informe, no reside en la herramienta sino en el modo de despliegue. Uno de cada tres profesionales se plantea cambiar de sector.
El documento acuña un concepto para nombrar ese malestar: la ‘verification tax’ o impuesto de verificación, el tiempo y el esfuerzo que exige revisar, corregir y validar los contenidos generados por sistemas automáticos antes de darlos por buenos. Cuando esa segunda pasada humana se vuelve sistemática, el ahorro de tiempo que en teoría aporta la IA tiende a diluirse, según la consultora.
Los datos afectan de lleno a los perfiles directivos. Un 46% de los ejecutivos de nivel C-suite comparte esa inquietud sobre el rumbo de la adopción tecnológica, lo que sugiere que la resistencia no se limita a las plantillas operativas. Un 34% de los encuestados ha llegado a plantearse la jubilación anticipada como salida ante el ritmo del cambio.
Entre la Generación Z, la cohorte que en teoría debería mostrar mayor familiaridad con las herramientas digitales, el 42% prefiere el esquema de trabajo anterior a la IA generativa. El informe vincula ese dato a una frustración más profunda: un 46% señala que tareas que antes requerían años de experiencia acumulada pueden hoy ejecutarse con una instrucción básica a un sistema automático.
Esa sensación de devaluación del conocimiento propio se refleja en otras dos cifras del estudio: un 31% preferiría trabajar en entornos sin IA porque considera que reduce la creatividad, y un 23% siente que su experiencia personal ha perdido valor frente a la máquina. El propio informe lo resume: «El futuro de la IA en el lugar de trabajo no se definirá por las tasas de adopción, sino por si las organizaciones pueden diseñar entornos donde las personas se mantengan seguras, capaces y en control de su trabajo».
El coste oculto de una automatización mal calibrada
Desde el punto de vista de la gestión empresarial, el fenómeno tiene implicaciones que van más allá del malestar subjetivo. Si cada tarea automatizada exige una revisión humana adicional para detectar errores, el ahorro de costes que prometía la automatización puede convertirse en una ilusión contable, especialmente en compañías con estructuras de personal ajustadas, donde ese tiempo de verificación compite directamente con la producción de valor.
El estudio no plantea frenar la adopción de estas tecnologías, sino aplicarlas de forma selectiva: automatizar tareas repetitivas y de bajo criterio —borradores, clasificación, resúmenes, papeleo— y mantener en manos humanas las decisiones que exigen juicio profesional, ya sea sobre producto, precios, contratación o comunicación. Esa distinción, según Adaptavist, es la que preserva el sentido de utilidad y el orgullo profesional de los equipos.
El fenómeno no es enteramente nuevo en la historia económica reciente. Episodios previos de automatización, desde la mecanización industrial hasta la introducción de los primeros sistemas informáticos de gestión en los años ochenta y noventa, generaron resistencias similares entre plantillas que veían cuestionado el valor de su experiencia. La diferencia es la velocidad: la IA generativa se ha desplegado en las organizaciones en apenas tres años, frente a las décadas que tomaron otras transiciones tecnológicas.
En España, el debate se enmarca en un proceso de digitalización empresarial que el Instituto Nacional de Estadística monitoriza a través de su encuesta anual sobre el uso de tecnologías de la información en las empresas. Sus datos vienen mostrando un crecimiento sostenido del uso de herramientas de inteligencia artificial entre las compañías de más de diez empleados, aunque con una brecha respecto a la media de la Unión Europea que recoge Eurostat en sus informes periódicos sobre digitalización del tejido productivo.
Desde el ámbito sindical, distintas organizaciones han reclamado en los últimos meses una regulación más precisa sobre el uso de sistemas automáticos en la evaluación y organización del trabajo, apelando al Reglamento europeo de Inteligencia Artificial, en vigor de forma escalonada desde 2024, que exige transparencia y supervisión humana en los sistemas de alto riesgo, categoría en la que podrían encuadrarse determinadas aplicaciones de gestión de personal.
Las patronales y asociaciones empresariales, por su parte, han defendido en foros sectoriales que la inversión en IA resulta indispensable para mantener la competitividad frente a otros mercados, y han insistido en que la formación y el acompañamiento al empleado forman parte de sus planes de digitalización, aunque reconocen que el ritmo de implantación varía notablemente entre grandes corporaciones y pymes, estas últimas con menos recursos para diseñar transiciones graduales.
La recomendación que se desprende del estudio, coincidente con planteamientos ya extendidos en la gestión empresarial, pasa por medir el impacto antes de generalizar el despliegue, identificar con el propio equipo qué tareas resultan más repetitivas y automatizarlas de forma quirúrgica, y comunicar el cambio no como un aumento de exigencia productiva sino como una liberación de tiempo para tareas de mayor criterio, evitando que el mensaje se perciba como una devaluación implícita del trabajador.
El debate se trasladará previsiblemente a la negociación colectiva y a la actualización de convenios sectoriales, donde la introducción de sistemas de inteligencia artificial en los procesos productivos deberá conciliarse con las garantías laborales existentes. La aplicación efectiva del Reglamento europeo de IA en los próximos ejercicios, junto con la evolución de los indicadores del INE y Eurostat, permitirá comprobar si la nostalgia detectada en este sondeo se traduce en cifras reales de rotación laboral o si las empresas logran corregir el rumbo de la implantación tecnológica.
