En febrero de 2026, EY Colombia publicó los resultados locales de su estudio Work Reimagined. La cifra que más circuló fue contundente: el 92% de los trabajadores encuestados en Colombia ya usa herramientas de IA en su trabajo, y el 34% lo hace todos los días.
La otra cifra del mismo informe recibió menos atención y es la que importa a una gerencia: a nivel global, solo el 28% de las organizaciones ha logrado que la IA tenga un impacto transformador en su negocio. Casi todos los empleados la usan, pero pocas empresas cambian por ello.
Lo que dice el estudio, y lo que no
Conviene leer las dos cifras con precisión, porque miden cosas distintas:
- El 92% es colombiano y es individual. Mide cuántos trabajadores usan IA, no qué hace la empresa con ella.
- El 28% es global y es organizacional. Mide cuántas organizaciones en el mundo lograron un impacto transformador, no cuántas empresas colombianas.
La brecha entre ambas no es una comparación exacta entre dos poblaciones, sino una señal: la adopción individual avanza mucho más rápido que la capacidad de las organizaciones para convertirla en resultados.
Por qué el uso individual no escala
El propio estudio muestra dónde se queda la IA en Colombia. Los usos más frecuentes son buscar información (55%), redactar correos (30%) y resumir documentos (28%). Son tareas útiles, pero ocurren en el escritorio de cada persona y no tocan los procesos de la empresa.
Hay dos datos más que explican por qué eso no basta:
- Los trabajadores reportan un ahorro promedio de 8 horas a la semana gracias a la IA.
- Al mismo tiempo, el 58% dice que su carga de trabajo aumentó en el último año.
Si el tiempo ahorrado no se reinvierte de forma deliberada, se lo come el trabajo de siempre. La herramienta mejora la productividad de una persona; la transformación ocurre cuando cambia cómo trabaja el equipo.
Qué hacen distinto las empresas que sí se transforman
La recomendación de EY va en la misma dirección: rediseñar los cargos para reinvertir el tiempo liberado, experimentar de forma controlada en lugar de prohibir el uso no autorizado de IA, y construir una gobernanza que habilite en lugar de frenar. En la práctica, eso se traduce en tres decisiones:
- Elegir en qué parte del flujo entra la IA. No “usamos IA”, sino “la IA revisa cada cambio de código antes de que lo vea un ingeniero senior”.
- Medir el resultado. Tiempo de ciclo, cobertura de pruebas, tiempo de respuesta. Si no se mide, no se puede defender ni corregir.
- Mantener el criterio humano donde hay riesgo. La IA propone; una persona valida lo que llega a producción.
Cómo lo aplicamos en ASP Labs
En ASP Solutions llevamos 24 años construyendo software, y en ASP Labs integramos la IA al ciclo de desarrollo con esas mismas tres reglas: cada herramienta tiene un lugar definido en el flujo (desarrollo, revisión de código, documentación, pruebas), cada uso tiene una métrica y ninguna decisión crítica sale sin revisión humana.
El talento ya está listo: el 92% lo demuestra. Lo que falta en la mayoría de las empresas es la ingeniería para que ese uso se convierta en un proceso. No se trata de una moda, sino de cómo se construye.
Puedes ver el detalle de herramientas, métricas y límites en la página de ASP Labs.