Usar bien la IA también implica saber cuándo dejarla fuera.
Hay una tentación que crece al mismo ritmo que las capacidades de la inteligencia artificial: si una herramienta puede hacer algo por nosotros, ¿por qué seguir haciéndolo nosotros mismos? El problema aparece cuando la respuesta automática empieza a ser “que lo haga la IA”, incluso en tareas donde pensar, equivocarse, practicar o tomar una decisión propia forma parte del trabajo.
Los datos del Work Trend Index 2026 de Microsoft dejan una conclusión interesante en Colombia: algunos de los usuarios más avanzados de IA también son quienes más deliberadamente deciden cuándo no utilizarla. Entre los llamados Frontier Professionals o profesionales frontera, el 52% afirma que antes de iniciar una tarea se detiene a decidir qué debería hacer la IA y qué debería seguir haciendo una persona. Entre los demás usuarios, lo hace el 38%.
Otros datos: “Enseñar física a un robot no es un juego”: Marcelo Pontieri y la nueva frontera de NVIDIA
Todavía más revelador: el 46% de estos usuarios avanzados dice que realiza intencionalmente parte de su trabajo sin IA para mantener activas sus habilidades, frente al 33% de quienes no pertenecen a este grupo.
Quizá dominar la IA no consista entonces en aprender a escribir un prompt para absolutamente todo. Parte de la habilidad está en reconocer cuándo no necesitamos ninguno.
Los usuarios más avanzados no le entregan todo a la IA
Microsoft denomina Frontier Professionals a un grupo de usuarios que incorpora IA y agentes de manera más estructurada: automatizan procesos, replantean formas de trabajar, utilizan sistemas para tareas de varios pasos y participan en prácticas como definir estándares compartidos de calidad. En la investigación global representan una minoría de los usuarios analizados.
En Colombia, el 17% de los participantes del estudio entra en esta categoría.
Lo interesante es que su comportamiento no parece seguir una regla del tipo “más IA siempre es mejor”. Precisamente porque conocen mejor las herramientas, parecen dedicar más atención a repartir el trabajo entre persona y máquina.
Más sobre IA: “Prestar la IA sin reglas es como darle el carro a un adolescente”: la advertencia de Jennifer Galindo
Eso contrasta con otra cifra del estudio: el 70% de los usuarios de IA en Colombia teme quedarse atrás si no adopta rápidamente esta tecnología.
Ese temor puede crear una presión extraña. Una persona podría empezar a medir su nivel de adaptación por la cantidad de tareas que consigue automatizar, cuando una pregunta quizá más útil sería: ¿qué gano realmente delegando esta parte del trabajo?
Microsoft plantea algo parecido en su informe global: no existe un único nivel de colaboración con IA al que todas las tareas deban aspirar. El objetivo es ajustar el grado de intervención humana según el trabajo y el resultado que se necesita.
Hay tareas donde hacer el esfuerzo todavía importa
La IA puede resumir un documento, generar alternativas, escribir código, organizar información o producir un primer borrador en segundos. Eso no significa que siempre sea conveniente saltarse el proceso que habría detrás.
Hay situaciones en las que hacer parte del trabajo sin IA conserva un valor propio: aprender una habilidad nueva, formular una posición antes de recibir sugerencias, practicar algo que queremos seguir sabiendo hacer o tomar una decisión donde nosotros tendremos que responder por las consecuencias.
Es parecido a utilizar GPS. Tener navegación disponible resulta extraordinariamente útil, pero entender mínimamente dónde estamos sigue siendo una ventaja cuando el sistema propone una ruta absurda.
Otros datos: Frenar la IA: el experto colombiano Luis Martínez revela qué hay en juego
Con la IA ocurre algo similar. La herramienta puede acelerar la ejecución, pero alguien todavía necesita detectar cuándo una respuesta parece convincente y, aun así, está equivocada.
El 52% de los usuarios colombianos encuestados considera que el pensamiento crítico será una habilidad esencial a medida que la IA asuma más trabajo, mientras el 50% señala como importante controlar la calidad de los resultados generados.
Hay evidencia adicional de que esa vigilancia merece atención. Un estudio presentado en CHI 2025 por investigadores de Microsoft Research y Carnegie Mellon encuestó a 319 trabajadores del conocimiento y recopiló 936 ejemplos reales de uso de IA generativa. Encontró una asociación entre una mayor confianza en las respuestas de la IA y una menor aplicación declarada de pensamiento crítico. El estudio no demuestra que usar IA deteriore nuestras capacidades, pero sí apunta al riesgo de bajar la guardia cuando confiamos demasiado en la herramienta.
La IA puede ser el comienzo de la respuesta, no necesariamente el final
Los propios trabajadores colombianos parecen tener bastante claro ese límite.
Según el Work Trend Index, el 87% utiliza la IA como punto de partida y no como una respuesta definitiva.
Esa diferencia cambia bastante el papel de la persona. Ya no necesariamente tiene que producir manualmente cada palabra, cálculo o paso de un proceso, pero sigue teniendo que plantear correctamente el problema, aportar contexto, evaluar el resultado y decidir qué hacer con él.
De hecho, la investigación de Microsoft sobre pensamiento crítico encontró que la IA no hace desaparecer necesariamente el esfuerzo mental: puede desplazarlo. Parte del trabajo pasa de producir directamente una respuesta a verificar información, integrar lo generado y supervisar el resultado final.
Más datos: ¿Adiós a los tokens? AMD quiere cambiar cómo medimos la IA
Ese último punto es especialmente importante. Pedirle a una IA que prepare un análisis no transfiere automáticamente la responsabilidad sobre ese análisis. Si contiene un dato falso, una conclusión pobre o una recomendación equivocada, alguien tendrá que detectarlo antes de convertirlo en una decisión real.
Por eso saber usar IA empieza a parecer menos una competencia exclusivamente técnica y más una combinación de criterio, conocimiento del trabajo y capacidad para supervisar.
Tampoco todo depende de escribir mejores prompts
El estudio colombiano muestra además que los usuarios avanzados trabajan de forma diferente con sus equipos. El 58% afirma que participa en discusiones para identificar dónde tiene sentido incorporar IA, frente al 35% entre quienes no pertenecen al grupo de profesionales frontera. También comparten con mayor frecuencia aprendizajes y errores, y hablan más sobre estándares de calidad para el trabajo asistido por IA.
Eso importa porque una empresa difícilmente resolverá su adopción tecnológica diciéndole a cada trabajador que aprenda algunos trucos de prompting.
El informe global de Microsoft encontró que factores organizacionales como la cultura, el apoyo de los gerentes y las prácticas de talento tienen más peso estadístico sobre los resultados reportados con IA que factores puramente individuales. Microsoft calcula una relación de 67% frente a 32%, aunque aclara que se trata de una asociación y no de una prueba de causalidad.
En Colombia, apenas el 28% de los usuarios encuestados considera que sus líderes están clara y consistentemente alineados alrededor del uso de IA.
Ahí aparece otra parte de la discusión. Saber cuándo usar la tecnología no debería depender únicamente del instinto de cada trabajador. También hacen falta reglas de calidad, espacios para experimentar, claridad sobre qué decisiones no deberían delegarse y una cultura donde decir “en esta tarea prefiero no utilizar IA” no sea interpretado automáticamente como resistencia al cambio.
Porque adoptar inteligencia artificial no significa convertir cada problema en un problema para la inteligencia artificial.
¿Sabías que?
El estudio de Microsoft Research y Carnegie Mellon sobre pensamiento crítico no se limitó a preguntar si las personas “usan mucho” o “usan poco” IA. Los 319 participantes describieron 936 situaciones reales de trabajo en las que habían utilizado herramientas generativas y explicaron cuánto pensamiento crítico consideraban necesario en cada caso.
Los investigadores encontraron además que una mayor confianza en las propias capacidades estaba asociada con más pensamiento crítico, mientras una mayor confianza en la IA se relacionaba con menos. No significa que debamos desconfiar de todo lo que produzca una IA, sino que conservar suficiente conocimiento propio para cuestionarla puede ser tan importante como saber pedirle cosas.
