Google publicó ATLAS el jueves —el Activity, Task, Landscape and Adoption Study—, elaborado a partir de aproximadamente 15 millones de interacciones humano-IA agregadas y desidentificadas en productos de Gemini que prestan servicio a más de mil millones de usuarios mensuales. Es el mayor conjunto de datos de primera parte hasta la fecha sobre cómo se utiliza realmente la IA en el trabajo, y su conclusión central es que la adopción es amplia pero superficial.

El alcance

La muestra abarca más de 150 países, 140 idiomas, 800 ocupaciones y 4.000 tareas, extraídas de una ventana de dos semanas en abril. La IA aparece en el 68% de las ocupaciones detalladas, que en conjunto representan alrededor del 90% del empleo total en EE. UU. Está representado cada sector de actividad. El inglés supone solo alrededor de un tercio de las conversaciones globales con IA.

La profundidad

Dentro de esos empleos, el uso es limitado. En una ocupación típica, la IA se aplica a aproximadamente el 21% de las tareas. Y de las interacciones laborales que Google midió, menos del 10% automatizan por completo una tarea; el resto asiste, redacta o aconseja. Más del 86% de todas las interacciones del conjunto de datos ocurren fuera del trabajo.

Lo que las personas le aportan

El trabajo que llega a la IA se inclina hacia lo no rutinario. Las tareas que Google clasifica como cognitivas no rutinarias —diseño creativo, comprobación de hipótesis— representan el 65% de las interacciones laborales con IA, frente al 35% de la economía en su conjunto. El economista de Google Scott Strand resumió la conclusión sin rodeos: "Solo porque estés usando IA no significa que vaya a automatizar tu trabajo".

Conviene leerlo teniendo en cuenta la fuente

Se trata de Google midiendo sus propios productos, y la empresa tiene un interés evidente en una historia de ampliación de capacidades más que de sustitución. También es una instantánea de algo que se mueve con rapidez: una muestra de dos semanas de abril de 2026, tomada antes de que se lanzara la ola actual de productos agénticos de larga duración. Lo que sí establece es una referencia de base, y mucho más amplia que los datos de encuestas sobre los que ha venido girando el debate.