Google presentó la primera versión de ATLAS (Activity, Task, Landscape, and Adoption Study), un estudio con el que busca analizar cómo las personas utilizan sus herramientas de inteligencia artificial tanto en actividades laborales como en la vida cotidiana.
La investigación se basa en 15 millones de interacciones agregadas y anonimizadas procedentes de la aplicación Gemini, el Modo IA y la API de Gemini. Según la compañía, los datos abarcan más de 150 países, 140 idiomas, 800 ocupaciones y 4.000 tareas.
Los resultados ofrecen una fotografía inicial sobre la adopción de estas tecnologías. Entre los principales hallazgos, Google sostiene que la IA está presente en una amplia variedad de profesiones, aunque dentro de cada trabajo todavía se utiliza para una proporción limitada de tareas.
IA en el trabajo: adopción amplia, pero concentrada en determinadas tareas
De acuerdo con ATLAS, las herramientas analizadas registran usos laborales relacionados con el 68% de las ocupaciones estudiadas, las cuales representan en conjunto cerca del 90% del empleo total de Estados Unidos.
Sin embargo, esto no significa que la inteligencia artificial intervenga en todas las funciones de esas profesiones. En un trabajo típico analizado, se utiliza en aproximadamente 21% de las tareas, según el informe.
La distinción resulta relevante para comprender el posible impacto de la tecnología en el empleo: la presencia de IA dentro de una ocupación no equivale necesariamente a la automatización de esa profesión.
Menos del 10% de las interacciones laborales automatiza completamente una tarea
Otro hallazgo de ATLAS apunta a la manera en que trabajadores y herramientas de IA interactúan.
Según Google, la mayor parte del uso laboral identificado corresponde a actividades de colaboración y asistencia, como generación de ideas, elaboración de estrategias, búsqueda de información y aprendizaje.
Las denominadas tareas cognitivas no rutinarias —entre ellas actividades vinculadas con diseño creativo o comprobación de hipótesis— representan el 65% de las interacciones laborales con IA analizadas, frente al 35% que estas tareas representan en la economía general, de acuerdo con la metodología del estudio.
En contraste, menos del 10% de las interacciones laborales observadas corresponde a casos en los que una tarea es automatizada completamente.
La IA también aparece entre trabajadores técnicos y manuales
El estudio identifica además usos de inteligencia artificial fuera de las profesiones tradicionalmente asociadas con oficinas o trabajo del conocimiento.
Técnicos automotrices y mecánicos industriales, por ejemplo, recurren a herramientas conversacionales para resolver problemas, interpretar información técnica o aprender durante el desarrollo de una tarea, según los patrones identificados por ATLAS.
Cuando estos trabajadores utilizan las herramientas analizadas, el informe señala que tienen dos veces más probabilidades de recurrir a capacidades multimodales, que permiten trabajar con información como imágenes además de texto.
Entre los ejemplos descritos figuran la interpretación de resultados de pruebas, revisión de problemas en sistemas eléctricos y análisis del desgaste de maquinaria.
Más del 86% de las interacciones analizadas ocurre fuera del trabajo
Una de las conclusiones que amplía la discusión sobre el impacto económico de la IA está relacionada con su utilización en la vida cotidiana.
Según ATLAS, más del 86% de las interacciones estudiadas se produce fuera del ámbito laboral.
Entre estos usos aparecen actividades domésticas y administrativas, como investigar productos antes de una compra, obtener ayuda para utilizar herramientas o electrodomésticos y buscar orientación para realizar trámites relacionados con impuestos, licencias o multas.
Google sostiene que parte del valor generado por estas actividades puede no aparecer directamente en indicadores económicos tradicionales, pese a que la tecnología podría reducir el tiempo o esfuerzo dedicado a determinadas tareas.
Adopción de IA mantiene relación con la riqueza de los países
ATLAS identificó interacciones en más de 150 países y territorios. El estudio encuentra una relación entre el nivel de utilización per cápita de estas herramientas y el PIB per cápita.
Esto apunta, según los autores, a la posibilidad de que continúe existiendo una brecha digital entre economías con diferentes niveles de ingresos.
El patrón, sin embargo, no es uniforme. El informe señala que algunos países de ingresos medios de Sudamérica y Medio Oriente presentan tasas de adopción comparables con las observadas en economías de mayores ingresos.
El estudio también muestra diversidad lingüística: el inglés representa aproximadamente un tercio de las conversaciones globales analizadas, mientras el resto corresponde a otros idiomas.
¿Cómo recopiló Google los datos de ATLAS?
Las estadísticas fueron elaboradas utilizando Observation Clustering and Taxonomy Organisation (OCTO), una metodología desarrollada por Google DeepMind para convertir grandes cantidades de texto no estructurado en categorías que permitan analizar patrones.
Google señala que aplicó procesos destinados a retirar información de identificación personal y referencias potencialmente sensibles, además de desvincular los datos anonimizados de los registros de usuarios subyacentes y trabajar con información resumida y agregada.
Una limitación importante es que ATLAS no representa todo el ecosistema mundial de inteligencia artificial. El conjunto de datos se construye a partir de interacciones con productos de Google y tampoco incorpora todavía todos los servicios de IA de la propia compañía.
Entre las herramientas que aún no están reflejadas completamente se encuentran determinados usos de Google Workspace, Google Traductor, Gemini para Google Cloud y Gemini Enterprise, entre otros.
Por ello, los resultados deben interpretarse como una fotografía del comportamiento observado dentro del universo analizado y no como una medición definitiva de todo el uso mundial de inteligencia artificial.
