Pensemos en una persona de administración que tiene que preparar un correo de cobranza. Sabe qué necesita comunicar, pero dedica varios minutos a encontrar el tono adecuado. Un asistente de IA puede ayudarla a armar un primer borrador con una situación ficticia, sin recibir la base de clientes. Después ella revisa el texto y completa los datos en el sistema de la empresa.
Es una aplicación sencilla. Puede facilitar una tarea que se repite y dejar más tiempo para atender los casos que necesitan una conversación. El valor aparece cuando la herramienta se incorpora a una forma de trabajar que la persona conoce y puede evaluar.
Esa posibilidad es la que me interesa promover. La IA puede ayudar a preparar materiales, explorar alternativas o entender un documento difícil. Para aprovecharla, hace falta aprender a pedirle ayuda y reconocer cuándo el resultado sirve.
Cuando alguien encuentra esa utilidad por su cuenta, la empresa tiene una oportunidad de conocer mejor su trabajo y acompañar el aprendizaje. Si la respuesta se limita a prohibir la herramienta, esa conversación puede quedar pendiente.
El interés ya existe
En 2025 presenté, junto a Agustín Miró y Santiago Rodríguez, nuestra tesis de la Maestría en Gerencia y Administración de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Udelar. Investigamos los desafíos que plantea la IA para el liderazgo en las organizaciones de servicios uruguayas.
Encuestamos a 120 personas, en su mayoría mandos medios y gerencias, y entrevistamos a 12 ejecutivos y referentes de distintos sectores. El 80,7% de los encuestados veía en la IA una oportunidad de ganar eficiencia operativa. La principal barrera para adoptarla era la falta de conocimiento, seguida por las preocupaciones éticas y regulatorias.1
La muestra no es estadísticamente representativa del país y nuestra investigación no midió directamente el uso de herramientas sin autorización. Lo que encontramos fue interés por aprovechar la tecnología, acompañado de dificultades para incorporarla.
Al volver sobre esos resultados, veo una oportunidad para la formación. Hay personas que quieren aprender y organizaciones que necesitan encontrar aplicaciones útiles. Un buen punto de encuentro puede ser una tarea cotidiana que el equipo quiera mejorar.
Aprender con ese propósito permite discutir sobre algo concreto. Quien prepara informes puede probar cómo organizar mejor un borrador. Quien atiende consultas puede revisar distintas maneras de explicar un procedimiento. El conocimiento de esas personas sobre su trabajo es lo que permite juzgar la respuesta de la herramienta.
Lo que el uso por cuenta propia puede enseñarnos
Se habla de Shadow AI, o IA en las sombras, cuando las personas utilizan herramientas de inteligencia artificial para trabajar fuera de la aprobación o supervisión de su organización. Puede ocurrir desde una cuenta personal o una aplicación que alguien empezó a probar por su cuenta.
Los relevamientos internacionales muestran que merece atención. En abril de 2026, Wakefield Research encuestó para PagerDuty a 1.250 profesionales de oficina de grandes empresas en Australia, Japón, Reino Unido y Estados Unidos. El 66% declaró haber usado IA en el trabajo pese a creer que la política de su empresa no lo permitía.2
En otro relevamiento, realizado por Sapio Research para BlackFog en noviembre de 2025 y difundido en enero de 2026, el 49% de 2.000 empleados de grandes empresas en Reino Unido y Estados Unidos dijo utilizar herramientas no aprobadas.3
También ocurre entre quienes dirigen. Una encuesta de TrustedTech y Censuswide a 2.001 empleados de esos dos países, realizada en marzo de 2026, encontró que el 65% de quienes toman decisiones usaba herramientas no aprobadas, frente al 31% entre quienes están por debajo de ese nivel.4
Son muestras y preguntas diferentes, y estos porcentajes no permiten estimar lo que ocurre en las pymes uruguayas. Mi lectura es que, además de revisar los posibles incumplimientos, vale la pena conocer qué están intentando resolver esas personas.
Gartner aporta otra pista. En su encuesta global del primer trimestre de 2026, con 12.004 empleados y gerentes de 40 países, el 88% de quienes tenían acceso a IA empresarial también utilizaba herramientas personales para tareas laborales.5 Eso no implica necesariamente incumplir una política. Invita a averiguar qué encuentran en esas herramientas y si la alternativa oficial les resulta útil.
Ayudar al equipo a empezar
Para facilitar esa incorporación en una pyme, empezaría por escuchar cómo trabaja el equipo. Qué tareas le llevan tiempo, dónde se tranca y qué herramientas ya probó. Esa conversación puede revelar un punto de partida mucho más útil que una demostración general sobre todo lo que la IA supuestamente puede hacer.
Con esa información elegiría una tarea acotada y una herramienta adecuada. Por ejemplo, preparar el borrador de una respuesta a una consulta frecuente usando información pública. La persona que hoy hace ese trabajo debería participar en la prueba y comparar el resultado con su forma habitual de resolverlo.
Ahí se puede evaluar si la ayuda vale la pena. Cuánto trabajo de corrección requiere, si mejora la claridad y si permite resolver la tarea con menos esfuerzo. Si corregir el resultado lleva más tiempo que hacerlo directamente, habrá que cambiar el enfoque o elegir otra aplicación.
La formación tiene más sentido cuando acompaña esas pruebas. Las dudas aparecen al intentar resolver algo real, y ahí se puede enseñar a dar contexto, revisar una afirmación o reconocer que falta información. También se aprende a decidir cuándo conviene seguir trabajando sin la herramienta.
Para sostener ese aprendizaje, el equipo necesita saber qué puede usar y con qué información. Esas reglas deberían explicar los usos permitidos y dar ejemplos cercanos. Una persona de administración tiene que poder distinguir entre pedir un modelo de correo con datos ficticios y subir una base de clientes.
La empresa, por su parte, debe evaluar qué ocurre con la información en el servicio elegido. Importan las condiciones de uso, los accesos y la conservación de los datos. Si se utilizan datos personales de clientes o trabajadores, corresponde atender la Ley 18.331 y la normativa aplicable.6
Esos cuidados ayudan a definir en qué condiciones se puede avanzar. También tiene que quedar claro quién revisa los resultados antes de enviarlos a un cliente o utilizarlos en una decisión, y a quién acudir ante una duda.
En nuestra tesis trabajamos la seguridad psicológica como parte del liderazgo necesario para incorporar IA. La relaciono con algo muy concreto en estas pruebas. Las personas deberían poder preguntar, reconocer que no entienden una respuesta y contar lo que salió mal. Esa información permite ajustar la forma de trabajar.
Si una prueba resulta útil, se puede documentar lo aprendido y compartirlo con otras personas del equipo. Así, una solución que alguien encontró por su cuenta empieza a convertirse en conocimiento de la organización.
El lugar del liderazgo
Samsung suele aparecer como ejemplo de los riesgos de la IA. En 2023 restringió su uso en dispositivos y redes corporativas tras reportes de empleados que habían cargado información interna en ChatGPT. Según el memorando reportado por Bloomberg, la medida era temporal mientras preparaba condiciones más seguras y desarrollaba herramientas internas.7
Puede haber motivos para restringir una herramienta o determinados usos. Aun así, queda por resolver cómo ayudar a las personas a aprovechar una tecnología que encuentran útil.
Para mí, facilitar la adopción empieza por acercar la IA al trabajo que el equipo necesita hacer. Supone acompañar las primeras pruebas y dar lugar a que las personas desarrollen criterio sobre sus resultados. Las reglas forman parte de ese proceso y necesitan ser lo bastante claras como para que se puedan aplicar.
Me interesa una incorporación que le permita a la gente trabajar mejor y aprender durante el camino. La oportunidad está en encontrar usos que merezcan sostenerse y ayudar a que el equipo pueda hacerlos propios.
¿Qué tarea de tu equipo elegirías para empezar a probar la IA con un propósito concreto?
La tesis completa, Desafíos para el liderazgo en la era de la inteligencia artificial aplicado a organizaciones de servicios en Uruguay, está disponible en el repositorio Colibrí de la Udelar.
Fuentes
- Miró, A.; Panzl, V.; Rodríguez, S. (2025). Desafíos para el liderazgo en la era de la inteligencia artificial aplicado a organizaciones de servicios en Uruguay. Tesis de maestría, FCEA-Udelar.
- PagerDuty, resultados y metodología de la Shadow AI Survey 2026, 11 de junio de 2026.
- BlackFog, Shadow AI Threat Grows Inside Enterprises, 27 de enero de 2026. Encuesta de Sapio Research realizada en noviembre de 2025 a 2.000 empleados de empresas con más de 500 trabajadores, en Reino Unido y Estados Unidos.
- TrustedTech, Bosses Using Banned AI Are the Biggest Threat to Workplace Data Security, 20 de julio de 2026. Encuesta de Censuswide realizada en marzo de 2026.
- Gartner, comunicado sobre estrategia de IA y resultados de la Global Labor Market Survey, 13 de mayo de 2026.
- IMPO, Ley 18.331 de Protección de Datos Personales, texto actualizado.
- Bloomberg, a través de Bloomberg Línea, sobre las restricciones de Samsung al uso de IA, mayo de 2023.
