Estudio revela cómo la gente usa agentes de IA en 2025 | Keryc
Perplexity y un equipo de Harvard publicaron el primer gran estudio sobre el uso real de agentes de IA. Analizaron cientos de millones de interacciones anónimas de usuarios de Comet y Comet Assistant para responder tres preguntas: ¿quién adopta estos agentes? ¿con qué intensidad los usa? y ¿qué tareas delega a su asistente?
Los resultados que realmente importan
La sorpresa principal no es que la gente use agentes para tareas simples, sino que la mayoría los usa para trabajo cognitivo. El estudio muestra que el 57% de la actividad de los agentes se enfoca en trabajo que requiere pensar: reunir información, sintetizar, analizar y ayudar a tomar decisiones.
36% de las tareas más comunes son productividad y flujo de trabajo.
21% son aprendizaje e investigación.
¿Te imaginas pedirle a un asistente que haga el primer borrador de un análisis financiero, que revise casos de cliente para identificar usos relevantes, o que te guíe por el temario de una materia? Eso ya está pasando. En los ejemplos del estudio, profesionales de procurement usaron el asistente para filtrar casos de uso antes de hablar con un proveedor; una estudiante lo usó para navegar y analizar materiales del curso; un analista financiero lo empleó para filtrar opciones de inversión.
Los agentes están funcionando más como socios de pensamiento que como mayordomos digitales.
De prueba casual a herramienta indispensable
El comportamiento de uso cambia con el tiempo. En el día 1, muchos usuarios hacen consultas de bajo riesgo: recomendaciones de viajes, películas o curiosidades. Pero con el uso, hay una migración clara hacia la productividad.
La transición es notable: alguien que empieza pidiendo ideas para vacaciones puede acabar usando el agente para depurar código, resumir reportes financieros o preparar presentaciones. Las categorías de productividad y flujo de trabajo muestran las tasas de retención más altas. Además, quienes usan el agente para aprendizaje o investigación desde temprano tienden a convertirse en usuarios activos a largo plazo.
Esto recuerda la evolución de la computadora personal: empezó como juguete o herramienta doméstica y se volvió imprescindible por hojas de cálculo y procesadores de texto. Los agentes de IA parecen seguir esa trayectoria.
Quién adopta y quién realmente depende del agente
Adoptar un agente no siempre significa usarlo intensamente. El estudio distingue adopción de intensidad, y ahí aparece la foto real: seis ocupaciones concentran el 70% de toda la actividad del agente.
Los tecnólogos digitales generan 30% del volumen de consultas.
Campos con alta intensidad de conocimiento —marketing, ventas, gestión y emprendimiento— muestran mayor "pegajosidad": cuando integran el agente, lo usan mucho más.
El contexto importa: finanzas dedica 47% de sus consultas a productividad; estudiantes destinan 43% a aprendizaje e investigación. En diseño y hospitalidad el uso está fuertemente ligado a necesidades concretas: trabajo de medios para diseñadores o planificación de viajes para personal de hospitalidad.
Qué significa esto para el trabajo y el aprendizaje
Los datos ofrecen evidencia de que nos movemos hacia una economía de inteligencia híbrida. Si la mayoría de interacciones son trabajo cognitivo, los agentes están escalando la capacidad intelectual humana: investigan, sintetizan y preparan material para que tú tomes la última decisión.
La pregunta deja de ser si la gente va a usar agentes de IA. La pregunta ahora es cuán rápido el resto de la economía incorporará a estos asistentes como compañeros constantes de trabajo, aprendizaje y creación.
Reflexión final
Si usas o piensas usar un agente, no lo veas solo como una forma de ahorrar minutos. Piénsalo como un socio que te ayuda a pensar más lejos y más rápido. La clave está en empezar con tareas pequeñas y dejar que esa relación evolucione: lo que empieza como curiosidad puede convertirse en una herramienta que mejora tu trabajo y tus decisiones.
