Google abre ATLAS para medir el uso global de la IA

Google ha abierto al público una nueva versión interactiva de AI & Economy ATLAS, una plataforma que reúne millones de datos sobre cómo se usa la inteligencia artificial en distintos países, profesiones y actividades cotidianas.

Los datos muestran que la adopción de IA no avanza igual en todas partes. Tampoco se concentra en los mismos trabajos.

India usa más IA en las industrias creativas

En India, las profesiones relacionadas con el arte, el diseño y los medios representan el 19% del uso de IA vinculado al trabajo. Es 1,6 veces la media mundial.

En Estados Unidos ocurre algo diferente. Allí lideran los empleos técnicos: las profesiones informáticas y matemáticas concentran el 30% del uso laboral de IA, el doble de la proporción registrada en el resto del mundo.

El patrón también cambia según el nivel de desarrollo económico:

• En los países de la OCDE destacan las profesiones informáticas, matemáticas, empresariales y financieras.
• En los países que no pertenecen a la OCDE sobresalen los trabajos administrativos, las industrias creativas y la educación.
• Brasil y Emiratos Árabes Unidos registran una adopción de IA superior a la que cabría esperar por su PIB por habitante.

La plataforma también permite explorar usos más concretos. Por ejemplo, el diagnóstico de equipos y la resolución de problemas en tareas manuales representan el 7% del uso laboral de IA en Brasil y Alemania, frente al 4% en Japón. La media global se sitúa entre ambos valores.

Los científicos ahorran tiempo, pero acumulan trabajo pendiente

Google y Google DeepMind han colaborado con MIT FutureTech en un análisis sobre el uso de IA en la ciencia. La investigación combina datos de 2.600 modelos especializados con una encuesta a más de 600 científicos de Estados Unidos y Reino Unido.

Casi la mitad de los científicos encuestados afirma utilizar algún tipo de IA a diario. Usan tanto modelos de lenguaje como Gemini como sistemas diseñados para tareas científicas específicas, aunque no para lo mismo:

• Los modelos de lenguaje se emplean en muchas áreas y tipos de tareas.
• Los modelos especializados tienen más presencia en salud y ciencias de la vida.
• Estos últimos se usan especialmente para predecir datos, generar resultados y realizar simulaciones dentro de un campo concreto.

Los científicos aseguran ahorrar casi siete horas por semana gracias a la IA. Ese tiempo puede dedicarse a investigar, analizar resultados o preparar nuevos trabajos.

Pero ahorrar tiempo en una fase no garantiza que aparezcan más descubrimientos. Los investigadores también dedican tiempo a comprobar las respuestas de la IA y se está acumulando una lista de hipótesis todavía pendientes de probar. Los cuellos de botella aparecen en etapas que la IA no puede acelerar por sí sola, como los experimentos físicos y la validación clínica.

Qué cambia para ti

ATLAS permite consultar qué profesiones utilizan más IA, para qué tareas y en qué países. Eso ayuda a distinguir entre la adopción real y las predicciones generales sobre el futuro del trabajo.

La idea principal es sencilla: la IA ya está integrada en actividades muy distintas, desde diseñar contenidos hasta diagnosticar equipos o apoyar investigaciones. Su impacto dependerá cada vez más de cómo se reorganice el trabajo alrededor de ella, no solo de lo que los modelos sean capaces de hacer.

Google plantea ATLAS como un proyecto de investigación a largo plazo. Lo que habrá que vigilar ahora es si el tiempo ahorrado se convierte en más producción, mejores decisiones y nuevos descubrimientos, o si los procesos que vienen después terminan limitando esos beneficios.