Seis de cada 10 argentinos usan Inteligencia Artificial en el trabajo y muchos cometen estos errores

El 57% de los argentinos ya usa inteligencia artificial en su trabajo, según el estudio anual de Bumeran 2026. Pero la adopción masiva no garantiza una utilización correcta.

Y, consecuentemente, usar mal la IA no es solo un problema técnico: puede traducirse en decisiones equivocadas, pérdida de credibilidad, exposición de datos confidenciales y equipos agotados. Tres especialistas identificaron los errores más frecuentes — y las buenas prácticas para evitarlos.

El error más frecuente al usar Inteligencia Artificial en el trabajo

Marcelo Roitman, Managing Director de Experis y Vicepresidente de ManpowerGroup Argentina, señala que el error de origen es comenzar por la herramienta y no por el problema que se busca resolver. Muchas empresas incorporan soluciones de IA impulsadas por la tendencia o la necesidad de mostrar innovación, pero sin definir casos de uso concretos ni objetivos. El resultado es tecnología que suma complejidad sin generar una mejora real.

Andrés Hatum, profesor de la Escuela de Negocios de la Universidad Torcuato Di Tella, va más al fondo: para él, el problema es creer que "implementar IA es comprar una herramienta cuando, en realidad, es transformar una forma de trabajar." Las empresas que empiezan por la tecnología sin revisar procesos ni capacitar a las personas descubren que la IA potencia lo bueno pero también amplifica lo deficiente.

Según la investigación Escasez de Talento IT 2026 de Experis, el 73% de las empresas en Argentina tiene dificultades para encontrar talento tecnológico calificado. Sin alfabetización en IA ni criterios claros de supervisión, el riesgo de delegar decisiones que deberían permanecer bajo responsabilidad humana se multiplica.

Qué son las alucinaciones de la Inteligencia Artificial y por qué son un riesgo real

Susana Von der Heide, Founder & Thinking Partner en VON DER HEIDE, explica que las alucinaciones son respuestas que parecen correctas pero contienen información no fundamentada o directamente inventada. El peligro no está solo en el error, sino en que "lo hace de forma convincente, con el mismo tono de confianza que usaría para algo correcto." En el ámbito laboral esto puede traducirse en informes erróneos, decisiones mal fundamentadas o pérdida de credibilidad.

Von der Heide advierte sobre la actitud más peligrosa frente a este riesgo: el "sesgo de autoridad tecnológica", que lleva a actuar como si lo que dice la IA eximiera de revisar o cuestionar el resultado. Roitman coincide: la alfabetización en IA no consiste en saber formular instrucciones sino en probar, contrastar fuentes y comprender los límites de la herramienta. Para ambos especialistas, la conclusión es la misma: la decisión siempre es humana.

Privacidad y datos: el riesgo que pocos consideran al usar IA

Von der Heide señala que la mayor vulnerabilidad no suele ser tecnológica sino cultural. Cuando una organización no establece qué información puede compartirse y cuál debe permanecer protegida, cada colaborador toma decisiones individuales sobre datos que pertenecen a la empresa o a sus clientes. Sin una política clara, nadie sabe quién es responsable si algo sale mal — y esa responsabilidad no puede delegarse a ninguna herramienta.

Roitman agrega que un uso indebido de la IA puede exponer información confidencial, datos personales o propiedad intelectual. Una política de IA debe establecer qué herramientas están autorizadas, qué tipo de información puede compartirse y cuáles son los controles de acceso. La gobernanza, concluye, debe diseñarse desde el inicio y no esperar a que ocurra un incidente.

Cómo afecta el mal uso de la IA a los equipos y la productividad

Roitman describe una paradoja que se repite en empresas argentinas: cuando la IA se incorpora sin objetivo claro ni procesos de validación, los equipos terminan destinando más tiempo a revisar respuestas y corregir errores que el que la herramienta les ahorraba. Según un estudio de ManpowerGroup, el 77% de los trabajadores considera que las nuevas herramientas tecnológicas aumentaron su carga de trabajo.

Hatum suma el impacto cultural: si la IA se usa para controlar a las personas o tomar decisiones sin transparencia, termina deteriorando la confianza interna. Las organizaciones que mejor navegan esta transición son las que la presentan como una herramienta para potenciar el trabajo humano, no para reemplazarlo.

Lo que revelan estos errores tiene un denominador común: no son fallas tecnológicas sino de gestión y cultura organizacional. Las empresas argentinas están incorporando IA más rápido de lo que están preparando a sus equipos para usarla bien. El problema no es la herramienta — es que se la adopta sin estrategia, sin política y sin capacitación. Y cuando algo sale mal, la tentación es culpar a la tecnología en lugar de revisar el proceso que la rodea.

Las buenas prácticas para usar Inteligencia Artificial en el trabajo

Roitman sugiere tres pasos concretos para las empresas que están incorporando IA:

• Primero, establecer casos de uso vinculados al negocio — identificar qué problema se quiere resolver y cómo se medirá el resultado
• Segundo, desarrollar un marco de gobernanza desde el inicio que contemple privacidad, seguridad y trazabilidad, sin esperar a que ocurra un incidente
• Tercero, combinar competencias técnicas con habilidades humanas como adaptabilidad, comunicación y pensamiento crítico. La velocidad del cambio tecnológico hace que muchas habilidades queden obsoletas más rápido, por eso el desafío ya no es solo incorporar talento, sino desarrollarlo continuamente

Hatum, en tanto, propone tres principios:

• Nunca delegar completamente el pensamiento crítico
• No compartir información sensible en herramientas no autorizadas
• Usar la IA como complemento revisando siempre el resultado antes de entregarlo

Su conclusión es que "la ventaja competitiva no será de quien use IA, sino de quien sepa combinarla con buen juicio."

Von der Heide cierra con tres preguntas que deberían guiar cualquier uso de IA: "¿De dónde vienen los datos? ¿Es correcto lo que dice? ¿Aplica el sentido común?" Pensar antes de preguntar, verificar antes de decidir y desarrollar lo que llama "criterio algorítmico" — la capacidad de distinguir entre una sugerencia de un algoritmo y una decisión con consecuencias reales para personas y negocios.

La inteligencia artificial llegó al trabajo argentino para quedarse. Pero la velocidad de adopción está superando ampliamente la capacidad de las organizaciones para gestionarla bien. Los errores que describen estos especialistas no son nuevos ni exclusivos de la tecnología: son los mismos errores de siempre — implementar sin estrategia, capacitar sin criterio, delegar sin responsabilidad — aplicados a una herramienta que los amplifica. La pregunta que deberían hacerse hoy empresas y profesionales no es si usar IA, sino si están listos para hacerse cargo de lo que produce.