El 45% de los estadounidenses usa IA anualmente: datos de Gallup 2025 y qué cambió en un año

Gallup – una de las firmas de investigación de opinión más antiguas de EE. UU. – publicó nuevos datos sobre el uso de inteligencia artificial entre los estadounidenses en 2025. En mysummit.school ya hemos analizado Stanford (37% uso personal), Brookings (57% lo usan, pero solo 19% ven resultados) y Wharton (82% de los ejecutivos lo usan semanalmente). Ahora tenemos los datos de Gallup – y muestran una tendencia importante: el uso crece, pero más lento de lo que sugiere el hype.

Lo esencial: 45% de los estadounidenses usa IA al menos una vez al año (+5 p.p. en un año), 23% – semanalmente (+4 p.p.), 10% – diariamente (+2 p.p.). Hay crecimiento, pero es gradual. Y la mayoría todavía no entiende cómo aplicar la tecnología en su trabajo.

De qué trata el estudio: metodología de Gallup

Quién lo realizó: Gallup – una de las mayores compañías de investigación, con historia desde 1935

Cuándo: Datos recopilados en mayo de 2025

Alcance: Muestra representativa de adultos estadounidenses

Método: Entrevistas telefónicas y online

Enfoque: No solo «¿lo usas?», sino con qué frecuencia, para qué, en qué industrias, y si tu organización lo sabe.

Este es el cuarto gran estudio que analizamos, y juntos dan una imagen completa del uso de IA en 2025.

Las cifras clave: hay crecimiento, pero es gradual

Frecuencia de uso de IA: dinámica 2024–2025

El 45% de los estadounidenses usa ahora IA al menos una vez al año. Hace un año era el 40%. El incremento de 5 puntos porcentuales equivale a un crecimiento relativo del 12,5%. Suena bien, pero comparémoslo con el hype mediático.

Contexto: qué significan estas cifras

Uso semanal – 23%. Es menos de lo que mostraba Stanford para uso laboral (23%), pero coincide. Gallup preguntó sobre todo uso – en casa y en el trabajo. Stanford los separaba.

Uso diario – solo 10%. Para comparar, Wharton mostró que el 46% de los altos ejecutivos usa IA diariamente. La brecha es enorme: los ejecutivos usan la tecnología 4,6 veces más activamente que el estadounidense promedio.

✅ Conclusión: La IA aún no se ha convertido en una herramienta masiva. El crecimiento es estable (+12,5% en un año), pero la mayoría de la población todavía experimenta esporádicamente, no ha integrado la IA en su rutina diaria.

Conciencia del uso de IA en la organización: solo 37%

Gallup hizo una pregunta interesante que otros estudios no plantearon: "¿Sabes si tu organización ha implementado o usa IA?"

Solo el 37% de los empleados sabe que su organización ha implementado IA. Y eso cuando Wharton mostró: el 74% de las empresas pone la IA entre sus 3 prioridades principales, y el 61% ha nombrado un Chief AI Officer.

¿Por qué esta brecha?

1. Adopción corporativa vs visibilidad para empleados de a pie:

• Una empresa compra Microsoft Copilot para 4 000 empleados por 1,4 millones de dólares al año
• Pero el 63% de los empleados no se dio cuenta, o no entendió, que eso era IA
• Usuarios reales: 47 personas. Más de una vez: 12

2. IA «bajo el capó»:

• Un banco usa IA para el scoring crediticio
• Pero el cajero en la sucursal no lo sabe

3. Falta de comunicación:

• La alta dirección implementa una estrategia de IA
• Pero no le cuenta al equipo qué está pasando

⚠️ Importante: El 74% de las empresas considera la IA una prioridad, pero solo el 37% de los empleados lo sabe. Es una brecha de comunicación colosal que frena la adopción.

Corte sectorial: tecnología y finanzas lideran (como siempre)

Gallup analizó el uso de IA por sectores, y los resultados coinciden plenamente con las conclusiones de Wharton.

Uso de IA por sector

La tecnología lidera con amplia ventaja – 76%. Significa que tres de cada cuatro empleados de empresas tech usan IA. En finanzas – más de la mitad (58%).

En cambio, manufactura (25%) y retail (20%) van 3–4 veces por detrás. Las razones son las mismas que analizamos en el artículo sobre Wharton:

Manufactura y retail no van rezagados por «atraso», sino por la naturaleza de las tareas:

1. Mundo físico: La GenAI es buena con texto, código, imágenes. Pero la manufactura son robots, máquinas, almacenes. La IA para esto exige visión por computador, control de equipos, integración con sistemas legacy.

2. Integración compleja: En finanzas la IA puede procesar solicitudes de crédito de forma autónoma. En manufactura hay que integrar IA con equipos, ERP, cadenas de suministro.

3. ROI más difícil de medir: En tech, «la IA escribió 500 líneas de código» es una métrica obvia. En logística retail, «la IA optimizó la entrega» es un ahorro difuso en el tiempo.

✅ Conclusión: Gallup confirma la tendencia de Wharton: la GenAI primero transforma sectores donde el trabajo principal es procesar información. La manufactura y el mundo físico siguen detrás, pero necesitan soluciones más complejas que simplemente ChatGPT.

Para qué se usa la IA: principales aplicaciones

Gallup averiguó para qué tareas usa la gente la IA. Los resultados muestran prioridades claras.

Principales usos de IA en el trabajo

¿Qué significa esto?

1. Recopilar y sistematizar información – 42%

El uso más popular es la consolidación de datos de diversas fuentes. Es decir:

• Resumir documentos e informes largos
• Extraer puntos clave de múltiples fuentes
• Agregar información para la toma de decisiones

Ejemplo: “Lee estos tres informes y destaca lo principal en 5 puntos”

2. Generar ideas – 41%

El segundo más popular – usar la IA como coautor para lluvia de ideas. Esto incluye:

• Generar opciones para proyectos
• Crear nombres alternativos de productos
• Propuestas para optimizar procesos

Ejemplo: “Propón 10 ideas para aumentar la implicación de los clientes”

3. Aprender nuevas habilidades – 36%

Un tercio usa la IA como tutor personal:

• Explicar conceptos complejos en lenguaje simple
• Ayudar a dominar nuevas herramientas y tecnologías
• Respuestas a preguntas bajo demanda, 24/7

Ejemplo: “Explícame cómo funciona SQL como si tuviera 12 años”

¿Por qué la escritura y edición no está en el top?

Curiosamente, escribir y editar está solo en quinto lugar (~25%). Esto contradice la opinión popular de que «todo el mundo usa ChatGPT para escribir textos».

Posibles razones:

1. Calidad de los textos generados: La IA genera borradores mediocres que requieren mucho retoque. Para muchos es más fácil escribir por sí mismos.

2. Especificidad de las tareas: Escribir exige creatividad y comprensión del público. La IA es buena con plantillas, pero no con contenido único.

3. Preocupaciones éticas: Algunos temen que usar IA para escribir textos sea «trampa» o «plagio».

✅ Conclusión: La IA se usa más como asistente para procesar información (42%) que como creadora de contenido (25%). Confirma la tendencia: la gente confía a la IA el análisis de datos, pero se reserva la creatividad.

Comparación de cuatro estudios: la imagen completa de 2025

Ahora que tenemos los datos de Stanford, Brookings, Wharton y Gallup, podemos juntarlos.

Cuatro estudios – una misma historia

¿Qué vemos en conjunto?

1. La brecha entre alta dirección y empleados rasos es colosal:

• Wharton: 82% de ejecutivos usa semanalmente
• Gallup: 23% de todos los empleados usa semanalmente

Una diferencia de 3,6 veces. Esto explica por qué las empresas consideran la IA un éxito (74% en el top 3 de prioridades), pero los empleados no ven cambios (37% sabe de la implementación).

2. El uso crece, pero los resultados los ven unos pocos:

• Brookings: 57% lo prueba, pero solo 19% ve un aumento de productividad
• Wharton: 80% de los proyectos corporativos tienen éxito

¿Por qué esa brecha? Como analizamos en el artículo sobre Brookings, todo se reduce a un enfoque sistémico. Las empresas invierten en formación, integración, medición de ROI. Los empleados rasos simplemente «prueban ChatGPT» sin estrategia.

3. Educación e ingresos son los principales predictores de uso:

• Brookings: Educación superior – 67% usa, sin ella – 46%
• Brookings: Ingresos de 100k+ – 34% usa en el trabajo, ingresos menores a 30k – 9%

No es solo estadística. Es una brecha social: la IA refuerza las ventajas de quienes ya tienen educación e ingresos altos.

4. El uso personal va por delante del laboral:

• Stanford: 37% personal vs 23% laboral
• Gallup: Usos principales – consolidación de información (42%), generación de ideas (41%), aprendizaje de habilidades (36%)

La gente aprende a usar la IA para sí misma, y solo después traslada las habilidades al trabajo.

✅ Conclusión principal de los cuatro estudios: La IA funciona cuando se aborda con enfoque sistémico. Solo el 19% de los individuos ve resultados cuando la usan de forma caótica, pero el 80% de las empresas tienen éxito con una implementación dirigida. La diferencia está en la formación, la estrategia y la medición del ROI.

Qué significa esto para los managers: conclusiones prácticas

En mysummit.school trabajamos con managers que quieren incorporar IA a su trabajo. Esto es lo que dicen los cuatro estudios juntos:

1. No esperes a que la IA sea «cómoda»

Gallup: 45% la usa al menos una vez al año, crecimiento +12,5% en un año. Es una tendencia gradual, no una revolución de la noche a la mañana.

Qué hacer: Empieza ahora, aunque las herramientas sean imperfectas. Quienes aprenden hoy serán líderes en 2 o 3 años.

2. El uso personal es la vía hacia el laboral

Stanford: 37% personal, 23% laboral. La gente experimenta primero en casa.

Qué hacer: Anima a tu equipo a usar la IA para tareas personales (planificar viajes, aprender). Las habilidades se trasladarán automáticamente al trabajo.

3. Educación y habilidades son la barrera principal, no el acceso

Brookings: 67% con educación superior vs 46% sin ella, brecha de habilidades.

Qué hacer: Invierte en formación, no solo en acceso a herramientas. ChatGPT es gratis, pero sin habilidades la gente lo abandona en una semana.

4. La alta dirección debe usar la IA personalmente

Wharton: 82% de ejecutivos la usan semanalmente. No es casualidad – es cultura.

Qué hacer: Si eres directivo, empieza con tus propias tareas: preparar reuniones, analizar informes, estrategia. Conviértete en modelo a seguir.

5. Solo 37% conoce la IA corporativa – es un problema de comunicación

Gallup: 74% de las empresas implementa IA (según Wharton), pero solo 37% de los empleados lo sabe.

Qué hacer: Cuéntale al equipo lo que pasa. «Hemos implementado Microsoft Copilot – así lo puedes usar». Sin comunicación, la adopción fracasa.

6. El enfoque sistémico da 80% de éxito, el caos – 19%

Brookings: 19% de los individuos ve resultados. Wharton: 80% de las empresas tienen éxito.

Qué hacer: No digas «prueba ChatGPT». Construye un proceso: define tareas, elige herramientas, forma al equipo, mide el ROI.

7. La automatización agéntica es el siguiente nivel

Wharton: Las empresas con automatización (la IA ejecuta tareas de forma autónoma) obtienen el doble de retorno que quienes usan la IA como asistente.

Qué hacer: Empieza por el asistente (ChatGPT para borradores), pero planea pasar a automatizar procesos end-to-end.

Por qué el curso de mysummit.school prepara para una implementación real

Los cuatro estudios muestran: la diferencia entre 19% y 80% de éxito está en el enfoque sistémico y la formación.

En nuestro curso «Inteligencia artificial para managers»:

Práctica en lugar de teoría. Cada lección son tareas reales: preparar reuniones, analizar currículos, redactar informes. Las tareas que haces cada día.

Del asistente a la automatización. Empiezas con tareas simples (ChatGPT para correos) y avanzas hacia procesos autónomos. Es el mismo camino que, según Wharton, produce un 2x en satisfacción.

Foco en ROI medible. Enseñamos no «cómo escribir un prompt», sino «cómo recortar 5 horas de rutina semanales» con métricas concretas. Como el 72% de empresas en Wharton que rastrean ROI.

Todas las herramientas. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity – aprenderás a elegir la herramienta adecuada para cada tarea.

Seguridad desde el primer día. Un módulo específico sobre protección de datos corporativos – esa barrera de escalado que Wharton califica como «problema creciente».

Conclusiones: la IA crece poco a poco, pero la brecha entre líderes y rezagados se agranda

Gallup confirma el cuadro general que ya vimos en Stanford, Brookings y Wharton:

1. El uso de IA crece gradualmente. 45% anualmente (+12,5% en un año), 23% semanalmente (+21%), 10% diariamente (+25%). Crecimiento estable, no explosivo.

2. La alta dirección lidera con amplia ventaja. 82% de ejecutivos semanalmente (Wharton) vs 23% de todos los empleados (Gallup). Diferencia de 3,6 veces.

3. Tecnología y finanzas se escapan por delante. 76% en tech, 58% en finanzas vs 20% en retail. Brecha de 3,8 veces y creciendo.

4. Uso ≠ resultado. 57% lo prueba (Brookings), pero solo 19% ve un aumento de productividad. Empresas con enfoque sistémico – 80% de éxito (Wharton).

5. Solo 37% conoce la IA corporativa. Y eso que el 74% de las empresas pone la IA en el top 3 de prioridades. Es un fallo de comunicación.

6. Educación e ingresos son los principales predictores. Educación superior: 67% usa vs 46% sin ella. Ingresos 100k+: 34% vs 30k: 9%. La IA refuerza la brecha social.

7. El uso personal va por delante del laboral. La gente aprende por su cuenta y luego lo lleva al trabajo. Es un patrón clave de adaptación.

Conclusión principal: La IA ya no es hype, pero tampoco es mainstream. Estamos en un punto donde los early adopters obtienen una ventaja enorme, mientras la mayoría aún no entiende cómo aplicar la tecnología. Quien aprenda a usar la IA de forma sistémica ahora, tendrá ventaja en 2 o 3 años, cuando la tecnología se vuelva una habilidad básica.

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Qué obtendrás:

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• La ruta del asistente a la automatización (cómo lograr un 2x en satisfacción)
• Habilidades para usar la IA de forma segura en entornos corporativos
• Entender cómo medir el ROI (como el 72% que ya rastrea métricas)

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Fuentes:

• Gallup – AI Use at Work Rises, But Adoption Remains Minimal (mayo 2025)
• Stanford University & WFH Research – Survey of Working Arrangements and Attitudes (octubre 2025)
• Brookings Institution – How are Americans using AI? (junio 2025)
• Wharton School of Business – 2025 AI Adoption Report (octubre 2025)