Llevamos meses hablando de inteligencia artificial, en muchos casos casi como si de conversaciones de barra de bar se tratase. Hablamos con mucha ligereza de sus promesas, de transformaciones totales y una narrativa que mezcla predicciones certeras con cierto gusto por el ditirambo. Y todavía con más libertad nos permitimos diagnósticos catastrofistas de toda índole, desde su impacto en la ciberseguridad hasta el empleo.
En lo que a mí concierne, llevo tiempo proponiendo hablar de una forma más equilibrada y hacer gala de lo que me gusta llamar la contabilidad de la promesa. Esto es, poner números a la distancia que hay entre lo que se anuncia y lo que realmente se usa o su impacto llano y directo. Y lo que aparece, cuando se hace ese ejercicio, es la cola larga de la inteligencia artificial, actuando en silencio, en la fontanería real del trabajo.
Una investigación recién publicada nos detiene en sus implicaciones para la fuerza laboral. El estudio analiza su uso efectivo, a partir de conversaciones reales con un modelo de lenguaje durante diciembre de 2024 y enero de 2025, mapeadas a la taxonomía O*NET. De las cerca de 19.500 tareas que recoge ese sistema, solo 3.514 muestran una utilización no trivial. Hasta ahí, todo podría parecer razonable. El golpe llega al mirar la distribución: la mediana de peso de una tarea es del 0,006% y la media del 0,028%. Dicho de otra forma: la mayor parte del trabajo observado vive en una cola larguísima, con presencia casi anecdótica, mientras una minoría concentra una adopción real.
El paper lo deja aún más claro cuando segmenta más en detalle. Solo 43 tareas, alrededor del 1,2% del total analizado, concentran un uso alto. En el otro extremo, 3.353 tareas, el 95,4%, quedan por debajo del 0,1% cada una. Y hay un dato que conviene repetir despacio, como quien revisa una factura línea a línea: la actividad más frecuente, modificar software existente para corregir errores o mejorar el rendimiento, acumula cerca del 4,79% de todas las interacciones. Una sola tarea rozando el 5% del uso total. Esta es la cola larga de la IA en estado puro, sin retórica barroco-tecnológica que la disimule.
Cuando uno mira qué operaciones forman la cabeza de esa distribución, el patrón se vuelve casi absurdamente monótono. Depuración de código, corrección de errores, troubleshooting, escritura y modificación de programas, mantenimiento técnico… Todo aquello que se expresa bien en texto, se puede iterar rápido y encaja como un guante en una interfaz conversacional. A medida que uno se adentra en la cola larga aparecen tareas con pesos del orden del 0,00195%: negociación de precios, coordinación interpersonal, colaboración entre departamentos, junto a tareas de alta responsabilidad clínica. No es que la IA no exista ahí; es que su uso conversacional, el que deja rastro, es marginal. Y eso también forma parte de la contabilidad de la promesa.
El salto al nivel de ocupación refuerza la misma lógica. Alrededor del 36% tiene la IA presente en al menos el 25% de sus tareas. El dato suena grande hasta que se engarza con el siguiente: apenas el 4% alcanza una integración elevada, por encima del 75% de tareas con uso observable. Dicho de otro modo: la adopción se extiende, pero no se densifica. La cabeza crece; la cola se alarga. Y en medio queda una enorme zona gris que sostiene el día a día del trabajo sin apenas tocarse.
Incluso la forma de adoptar la IA responde a esta geometría. El 57% de las interacciones se clasifica como aumentación y el 43% como automatización. Más apoyo que sustitución directa; más reconfiguración interna que ruptura como tal. La IA entra donde puede acelerar, refinar y redistribuir actividades muy concretas, muchas de ellas las menos glamurosas y las más repetitivas, esas que rara vez protagonizan los discursos estratégicos, pero sostienen la operación cotidiana.
Si algo aporta este paper es una cura contra la inflación discursiva. Hablemos, por tanto, más de la cola larga de la inteligencia artificial y la contabilidad de la promesa y menos de argumentos de influencers y visionarios de dudoso origen.
