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Los managers y la IA: los que más la usan – pero no para dirigir

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De todas las profesiones que abren Claude con mayor frecuencia, los managers ocupan el primer lugar. En la encuesta de Anthropic representaron el 23% de los participantes – cuando su peso en el empleo estadounidense ronda el 7%. Es decir, los directivos están sobrerrepresentados entre los usuarios de IA por un factor de tres. Ahora la segunda cifra: las tareas de gestión suponen apenas el 4% de todas las sesiones. Las personas que dirigen usan la IA para todo menos para dirigir.

Detrás de estos dos números se esconde la descripción más precisa de cómo un manager trabaja realmente con la IA. Y de por qué el miedo a que «me quite el trabajo» funciona en esta profesión de forma distinta a lo que parece.

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40 casos de GigaChat: contrastamos las cifras de Sber con un benchmark
26 min

40 casos de GigaChat: contrastamos las cifras de Sber con un benchmark

Sber, el mayor banco de Rusia y dueño del modelo GigaChat, lanzó un especial publicitario: cuarenta casos de empresas que adoptaron GigaChat y cuentan los resultados. EdTech, MedTech, HRTech, ciberseguridad, PropTech. Tarjetas bonitas, cifras concretas, startups reales.

Especial publicitario de Sber

En la imagen: la diapositiva «Un paso por delante» de la aceleradora Sber500×GigaChat – 40 startups en 9 sectores. Efectos declarados: procesos hasta x16 más rápidos, costes hasta un 90 % menores, automatización de tareas hasta el 95 %, ingresos hasta un 30 % mayores.

Nosotros tenemos un benchmark: 29 modelos, 4308 evaluaciones independientes sobre tareas de gestión. GigaChat ocupa el último puesto, el 29, tras la segunda ola de pruebas. Eso crea una situación interesante.

No porque Sber mienta. Los casos son reales, las startups existen, la automatización funciona. La pregunta es otra: ¿era el modelo óptimo para las tareas que estaban resolviendo?

280x más barato en dos años: la economía de la IA se ha invertido
11 min

280x más barato en dos años: la economía de la IA se ha invertido

En 2023, una consulta a GPT-4 costaba lo suficiente como para que tocara contar con cuidado. En 2025, una consulta equivalente se volvió 280 veces más barata. No un 280 por ciento – 280 veces. En dos años, el costo de usar IA pasó de ser una barrera a ser un error de redondeo.

Stanford AI Index – el informe anual que recopila datos sobre la industria de la IA desde cientos de fuentes – registró esta caída en su edición de 2025. Y en el informe de 2026 añadió contexto: las inversiones en IA estallaron hasta los $285.900 millones, los consumidores reciben valor por $172.000 millones al año, y los centros de datos consumen tanta electricidad como el estado de Nueva York. La economía se ha invertido – pero no como se esperaba.

La IA se difundió más rápido que Internet – pero el 62% de los usuarios se quedaron en la salida
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La IA se difundió más rápido que Internet – pero el 62% de los usuarios se quedaron en la salida

En abril de 2026, Stanford HAI publicó su noveno informe anual AI Index Report – la síntesis más completa sobre el estado de la industria de la inteligencia artificial. Los titulares son previsiblemente optimistas: la adopción empresarial alcanzó el 88%, la IA generativa superó a Internet en velocidad de difusión, y el valor para los consumidores de las herramientas GenAI se estima en 172.000 millones de dólares anuales. Pero al mirar detrás de las cifras, aparece un problema conocido.

El 62% de los usuarios de IA la aplica solo a 1–2 tareas: datos de Epoch AI / Ipsos (marzo 2026)
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El 62% de los usuarios de IA la aplica solo a 1–2 tareas: datos de Epoch AI / Ipsos (marzo 2026)

En noviembre de 2025, los datos de Stanford mostraron un hecho inesperado: los estadounidenses usan IA con más frecuencia en casa que en el trabajo. En mysummit.school lo analizamos en un artículo aparte – y la conclusión entonces fue directa: la IA en el trabajo aún iba por detrás de la personal.

Han pasado cuatro meses. Epoch AI, junto con Ipsos, publicó un nuevo estudio – y el panorama ha cambiado.

Cuándo la IA perjudica el aprendizaje – y cuándo duplica los resultados
12 min

Cuándo la IA perjudica el aprendizaje – y cuándo duplica los resultados

En marzo de 2025, en SXSW EDU, la asesora en prospectiva estratégica Sinead Bovell presentó una conferencia sobre la IA y el futuro de la educación. Sin euforia y sin alarma. Pero con dos estudios que cambian la forma de pensar sobre el papel de la IA en el aprendizaje.

El primero: un grupo de estudiantes que usó ChatGPT sin restricciones obtuvo resultados un 17% peores que el grupo de control que trabajó con el libro de texto. El segundo: otro grupo, donde la IA se aplicó dentro de un sistema de aprendizaje completamente rediseñado, duplicó los resultados frente a la clase magistral tradicional.

La misma herramienta. Resultados opuestos. La diferencia está en el enfoque.

GigaChat Ultra Thinking: piensa mas tiempo – responde peor?
8 min

GigaChat Ultra Thinking: piensa mas tiempo – responde peor?

GigaChat Ultra Thinking piensa mas tiempo y consume mas recursos computacionales. Las tareas de gestion las resuelve un 3,3% peor que la version sin razonamiento. Esto no es un error ni una casualidad – es un patron documentado por trabajos academicos durante los ultimos dos anos.

Esta semana, Sber presento GigaChat Ultra – su nuevo modelo insignia con modo de razonamiento (Thinking). El modelo esta disponible de forma gratuita en la version web, aplicaciones moviles y a traves del bot de Telegram. Anadimos inmediatamente ambas variantes a nuestra investigacion de modelos de IA para gestores: los evaluamos en los 32 escenarios siguiendo la metodologia unificada, los calificamos con ambos jueces LLM y los comparamos con los otros 52 modelos.