ATLAS v1.0: qué nos dice el mayor mapa del uso de IA en el trabajo y la vida cotidiana

Introducción

Google publicó la primera versión de ATLAS (Activity, Task, Landscape, and Adoption Study), un estudio a gran escala diseñado para mostrar cómo las personas están usando la inteligencia artificial en el trabajo y en su vida diaria. ATLAS v1.0 se apoya en 15 millones de interacciones agregadas y desidentificadas procedentes de la Gemini App, AI Mode y la Gemini API, plataformas que en conjunto superan los 1.000 millones de usuarios mensuales.

El alcance del conjunto de datos es notable: cubre más de 150 países, 140 idiomas, 800 ocupaciones y 4.000 tareas. El objetivo no es predecir el futuro, sino aportar evidencia empírica para diseñar políticas, estrategias corporativas y programas de capacitación más adecuados ante la rápida evolución de la IA.

Hallazgos principales: uso amplio pero fragmentado en el trabajo

Una de las conclusiones más relevantes es la diferencia entre alcance y profundidad del uso en el entorno laboral. ATLAS muestra que la adopción laboral de herramientas de IA se ha extendido por todos los sectores y alcanza al 68% de las ocupaciones, que en conjunto representan el 90% del empleo en Estados Unidos. Sin embargo, dentro de un puesto típico, la IA se emplea solo en aproximadamente 21% de las tareas.

En la práctica esto significa que la IA llega a muchas profesiones, pero para resolver problemas específicos o como asistente en tareas concretas, más que como reemplazo total de funciones. Para responsables de recursos humanos y gerentes de procesos, el mensaje es claro: hay oportunidades para integrar la IA de manera selectiva y de alto impacto, pero la automatización masiva de roles no es la norma hoy.

Colaboración y asistencia, no automatización total

La mayoría de las interacciones laborales con IA se enfocan en colaboración y apoyo: ideación, estrategia, búsqueda de información y aprendizaje. ATLAS muestra que tareas clasificadas como no rutinarias y cognitivas —por ejemplo, diseño creativo y prueba de hipótesis— aparecen con mayor frecuencia en interacciones laborales que en el total de la economía (65% vs 35%).

Aun así, menos del 10% de esas interacciones resultan en automatización completa de una tarea. En otras palabras, la IA está siendo usada mayoritariamente como herramienta que amplía capacidades humanas en actividades complejas, más que como sustituto que ejecuta el trabajo sin intervención humana.

También en oficios: IA para diagnóstico y apoyo in situ

Contrario a la idea de que la IA es solo para trabajadores de cuello blanco, ATLAS documenta uso en ocupaciones predominantemente manuales y técnicas, como técnicos automotrices e industriales. En esos contextos, la IA aparece como colaborador en tiempo real para diagnóstico, resolución de problemas y aprendizaje instantáneo.

Cuando trabajadores de oficios usan las herramientas, la probabilidad de emplear IA multimodal —por ejemplo, que combina texto e imágenes— se duplica respecto al promedio. Ejemplos prácticos incluyen interpretar resultados complejos de pruebas, depurar cableado eléctrico o inspeccionar maquinaria. Para empresas de servicios y manufactura en América Latina, esto sugiere oportunidades para elevar la productividad y reducir tiempos de reparación mediante adopciones focalizadas.

Valor doméstico y tareas administrativas que escapan a las métricas tradicionales

Un hallazgo que suele pasar desapercibido en las mediciones económicas convencionales es el enorme uso de IA fuera del trabajo: más del 86% de las interacciones registradas en ATLAS ocurren en contextos personales. La gente utiliza la IA para actividades domésticas productivas, como investigar compras, resolver dudas sobre electrodomésticos, o para navegación de trámites públicos complejos: impuestos, licencias y multas.

Ese uso en tareas de alta fricción administrativa tiene impacto real en la experiencia ciudadana y en la eficiencia del tiempo personal, pero no siempre aparece en indicadores como el PIB. Para gobiernos y administraciones públicas en la región, la recomendación implícita es evaluar cómo ofrecer servicios que integren la IA de forma segura para reducir barreras y mejorar la inclusión.

Adopción global: correlación con el ingreso, pero con excepciones

ATLAS detecta uso de IA en más de 150 países y territorios que representan el 99% de la población mundial. El inglés constituye alrededor de un tercio de las conversaciones totales, y los usuarios tienden a mantener su lengua nativa incluso en tareas complejas. En términos per cápita, el uso de IA sigue de cerca la distribución de ingreso por país, lo que plantea el riesgo de una brecha digital persistente.

No obstante, hay excepciones: algunos países de ingreso medio en regiones como Sudamérica y Medio Oriente muestran tasas de adopción comparables a las de economías más ricas. Para América Latina esto es una señal doble: existe el riesgo de desigualdad, pero también la oportunidad de acelerar adopciones mediante políticas públicas, inversión en conectividad y programas de formación.

Metodología y protección de la privacidad

ATLAS se construyó usando OCTO (Observation Clustering and Taxonomy Organisation), una herramienta de Google DeepMind para transformar grandes volúmenes de texto no estructurado, como las conversaciones con modelos de lenguaje, en entidades organizadas. El estudio incluye múltiples capas de protección: eliminación de información personal identificable, supresión automática de referencias sensibles, ruptura de enlaces entre datos desidentificados y logs subyacentes, resumen de textos y agregación en grupos que representan múltiples usuarios.

Estas garantías son importantes para que los responsables públicos y las empresas puedan usar los insights sin comprometer la privacidad individual.

¿Qué significan estos resultados para América Latina?

Para tomadores de decisión en la región, ATLAS ofrece varios mensajes prácticos:

• La IA está lista para apoyar tareas puntuales en casi cualquier sector. Iniciar pilotos focalizados puede generar mejoras rápidas en productividad.
• Debe priorizarse la capacitación para usar la IA como herramienta colaborativa, no solo la gestión de riesgos. Formar a técnicos, profesionales y administrativos para integrar IA multimodal puede rendir beneficios concretos.
• Las políticas públicas tienen que reconocer el valor de la IA en servicios ciudadanos. Simplificar trámites con asistencia basada en IA puede reducir fricciones y mejorar la inclusión.
• La brecha digital sigue siendo un riesgo. Invertir en conectividad, datos en idiomas locales y marcos regulatorios que fomenten la adopción responsable puede ayudar a evitar que el acceso a la IA quede concentrado.

Limitaciones y próximos pasos

ATLAS v1.0 es un punto de partida: ofrece una foto temprana en un paisaje que cambia rápidamente. Las capacidades de los modelos y los patrones de uso evolucionarán, y las metodologías para medir impacto económico deben seguir desarrollándose. Google señala que este es un esfuerzo a largo plazo y que vendrán nuevas versiones con más preguntas respondidas.

Conclusión

ATLAS v1.0 aporta evidencia valiosa sobre cómo la IA está siendo usada hoy: amplia en alcance, selectiva en profundidad y con impactos relevantes tanto en el trabajo como en la vida diaria. Para América Latina, implica una ventana de oportunidad para integrar herramientas de IA en procesos productivos y servicios públicos, con especial atención en formación, privacidad y el cierre de brechas digitales. Las decisiones que se tomen ahora determinarán si la IA amplía la inclusión y la productividad o si refuerza desigualdades existentes.