La trampa de los hábitos: por qué usamos apenas una parte del potencial de la inteligencia artificial

Las primeras experiencias con IA pueden condicionar cómo seguimos utilizándola. Un fenómeno que plantea nuevos desafíos para la capacitación profesional y la transformación de las empresas.

Cuando aprender a utilizar una herramienta también puede limitarnos

La historia probablemente resulte familiar.

Una persona comienza a utilizar ChatGPT para redactar correos electrónicos. Descubre que puede hacerlo en menos tiempo, con mejores resultados y sin demasiadas dificultades.

Después empieza a pedirle resúmenes de documentos, traducciones o ayuda para preparar presentaciones.

Con el tiempo, incorpora esas aplicaciones a su rutina de trabajo. La inteligencia artificial se convierte en una herramienta cotidiana.

Hasta ahí, todo parece positivo. Y en buena medida lo es.

Sin embargo, aparece una pregunta menos evidente: ¿qué sucede cuando esos primeros usos terminan definiendo nuestra manera de relacionarnos con la inteligencia artificial?

Podemos estar frente a una paradoja: cuanto más nos acostumbramos a utilizar una herramienta de determinada manera, menos incentivos encontramos para explorar otras posibilidades.

Lo que revela una investigación sobre nuestros hábitos

Un trabajo académico publicado en mayo de 2026, titulado “Priming, Path-dependence, and Plasticity: Understanding the molding of user-LLM interaction and its implications from (many) chat logs in the wild”, estudió cómo evolucionan los patrones de interacción entre las personas y los modelos de lenguaje.

Sus autores, Shengqi Zhu, Jeffrey M. Rzeszotarski y David Mimno, analizaron aproximadamente 140.000 sesiones de chatbots correspondientes a 7.955 usuarios anonimizados.

Entre sus resultados, identificaron que los patrones individuales de interacción tienden a formarse y estabilizarse rápidamente. También encontraron asociaciones entre la exploración durante las primeras experiencias y determinados comportamientos posteriores.

Los investigadores describen una paradoja: aunque los sistemas de IA permiten interacciones abiertas, los usuarios no necesariamente exploran toda esa libertad.

Es importante señalar que se trata de un estudio observacional. Sus resultados no demuestran que las primeras experiencias determinen inevitablemente los usos futuros, ni permiten cuantificar cuánto potencial de la IA desaprovecha una empresa.

Pero ofrecen un punto de partida para reflexionar sobre cómo aprendemos a trabajar con estas herramientas.

El riesgo de confundir utilización con adopción

En las empresas, especialmente en las pequeñas y medianas, este fenómeno merece atención.

Imaginemos una organización en la que varios empleados utilizan inteligencia artificial diariamente.

El área comercial redacta propuestas. Administración prepara comunicaciones. Recursos Humanos elabora descripciones de puestos. La dirección utiliza ChatGPT para consultar información.

Podríamos concluir que la empresa ha avanzado considerablemente en la adopción de IA.

Sin embargo, ¿qué sucede con los procesos que nadie ha revisado?

¿Se analizaron las tareas administrativas repetitivas? ¿Se exploraron oportunidades para mejorar el seguimiento de clientes? ¿Se evaluó cómo aprovechar la información acumulada por la empresa para tomar mejores decisiones?

La organización puede haber incorporado herramientas sin modificar sustancialmente sus procesos.

Esto no significa que redactar documentos o resumir información sea poco valioso. Son aplicaciones concretas que generan beneficios.

El problema aparece cuando esos primeros beneficios se convierten en el límite de nuestra exploración.

La capacitación también necesita cambiar

Tradicionalmente, buena parte de la capacitación tecnológica se organiza alrededor del funcionamiento de las herramientas.

Se enseña a utilizar una plataforma, conocer sus funciones y realizar determinadas operaciones.

Con la inteligencia artificial, ese enfoque puede resultar insuficiente.

Aprender a escribir instrucciones eficaces es útil, pero no garantiza que una persona identifique nuevas oportunidades de aplicación en su actividad profesional.

Un responsable comercial puede dominar diferentes técnicas de prompting y nunca preguntarse si la IA podría ayudarlo a detectar patrones entre oportunidades perdidas.

Un administrador puede generar excelentes informes y no haber considerado cómo analizar inconsistencias en sus circuitos de trabajo.

Un empresario puede utilizar asistentes conversacionales todos los días sin explorar de qué manera podrían contribuir a mejorar un proceso completo.

Por eso, la capacitación debería incorporar otra dimensión: aprender a identificar problemas y oportunidades antes de elegir herramientas.

No se trata solamente de enseñar qué puede hacer la IA, sino de desarrollar la capacidad de imaginar dónde podría generar valor.

Cinco preguntas para revisar nuestros hábitos

Una empresa que quiera evaluar la profundidad de su adopción de IA podría comenzar con un ejercicio sencillo:

1. ¿Para qué utilizamos IA actualmente?

Identificar las tareas concretas, los sectores involucrados y la frecuencia de utilización.

2. ¿Qué aplicaciones dejamos de explorar?

Reconocer si nuestros usos siguen siendo prácticamente los mismos que cuando comenzamos.

3. ¿Qué problemas recurrentes consumen más tiempo?

Buscar oportunidades en los procesos reales, no solamente en las funcionalidades de una plataforma.

4. ¿Qué nuevas aplicaciones podríamos probar?

Seleccionar uno o dos casos acotados, con datos adecuados, responsables definidos y riesgos controlados.

5. ¿Cómo sabremos si hubo una mejora?

Evaluar tiempo ahorrado, calidad, errores, costos o satisfacción del cliente, según corresponda.

Estas preguntas no constituyen por sí solas un diagnóstico completo de madurez digital. Pero pueden ayudar a distinguir entre el uso habitual de una herramienta y una adopción orientada a mejorar resultados.

De la costumbre a la exploración

Los hábitos tienen una función positiva: nos permiten trabajar con mayor rapidez y reducir esfuerzos innecesarios.

No sería razonable pretender que cada interacción con inteligencia artificial se transforme en un experimento.

El desafío consiste en combinar la eficiencia de las prácticas conocidas con espacios deliberados de exploración.

Para una PyME, esto no requiere necesariamente grandes inversiones ni proyectos tecnológicos complejos.

Puede comenzar con una reunión periódica en la que cada sector identifique una tarea problemática, explore si la IA podría contribuir a resolverla y evalúe un pequeño ensayo.

También requiere aceptar que no todos los problemas necesitan inteligencia artificial y que algunas soluciones convencionales pueden ser más simples, económicas y confiables.

La adopción madura no consiste en utilizar IA para todo. Consiste en saber dónde aporta valor y dónde no.

Una nueva manera de entender la madurez en IA

En un artículo anterior planteamos la existencia de una brecha creciente entre los usuarios ocasionales de inteligencia artificial y quienes aprovechan capacidades más avanzadas.

La cuestión de los hábitos agrega otra dimensión.

La diferencia no depende exclusivamente de cuánto sabemos sobre una tecnología, ni de cuántas veces la utilizamos.

También depende de nuestra disposición a revisar lo aprendido, cuestionar rutinas y descubrir aplicaciones que todavía no forman parte de nuestro trabajo.

Para las empresas, esto tiene una consecuencia concreta: medir la adopción de inteligencia artificial únicamente por la cantidad de usuarios o la frecuencia de utilización puede ofrecer una imagen incompleta.

Quizá una de las preguntas más importantes no sea cuánto utilizamos IA, sino cuánto estamos ampliando nuestra capacidad de resolver problemas gracias a ella.

Porque la mayor limitación puede no estar en lo que la inteligencia artificial es capaz de hacer, sino en aquello que todavía no se nos ocurrió pedirle.