En 2025, un grupo de investigadores de Harvard y de OpenAI, entre ellos el economista David Deming, publicó a través del National Bureau of Economic Research el estudio «How People Use ChatGPT» (documento de trabajo número 34255). Analizaron una muestra masiva de conversaciones reales. La programación resultó ser un uso minoritario. Casi el 80 por ciento de las conversaciones se concentraban en tres cosas: orientación práctica, búsqueda de información y escritura.
Por qué tanta gente cree que necesita saber programar
La imagen pública de la Inteligencia Artificial se construyó desde el mundo del desarrollo de software. Los primeros casos que llenaron titulares fueron programadores generando código en segundos. Esa imagen se quedó fija, y mucha gente asumió que si no escribe código, la Inteligencia Artificial no es para ella.
Es una conclusión razonable a partir de una muestra sesgada. Los primeros usuarios visibles de cualquier tecnología suelen ser técnicos. No representan a quien después la usa de verdad.
Qué hace realmente la gente que usa Inteligencia Artificial cada día
Según el estudio de Chatterji, Cunningham, Deming, Hitzig, Ong, Shan y Wadman, las tres categorías que dominan el uso son orientación práctica, como pedir consejo o explicaciones sobre un tema; búsqueda de información, sustituyendo o complementando una búsqueda tradicional; y escritura, redactar, revisar o mejorar un texto.
Ninguna de las tres exige una sola línea de código. Un abogado que pide que le resuman una sentencia larga, una nutricionista que redacta un protocolo para un paciente, un consultor que prepara una propuesta comercial: ninguno programa, y los tres se benefician.
Entonces, qué es lo que sí hace falta
Hace falta saber qué preguntar y para qué. Un profesional con 20 años de experiencia sabe distinguir un buen consejo de uno mediocre en su terreno. Ese criterio es lo que hace que use bien la herramienta, no un curso de programación.
La habilidad real es formular con claridad lo que necesitas y revisar con criterio propio lo que te devuelve. Eso se entrena hablando con la herramienta, probando, corrigiendo. No se aprende en un cuaderno de ejercicios de código.
Y lo de dominar veinte herramientas distintas
El segundo mito va pegado al primero: la idea de que hay que conocer un catálogo interminable de aplicaciones especializadas para no quedarse atrás. La mayoría de los profesionales que sacan partido real de la Inteligencia Artificial usan una o dos herramientas generalistas, de forma constante, dentro de su trabajo habitual. No coleccionan aplicaciones, resuelven problemas concretos con lo que ya tienen a mano.
Por qué este mito tiene un coste real
El coste no es solo perder tiempo. Es que mientras un profesional espera a «aprender primero» antes de empezar, otros con menos experiencia pero menos miedo ya están usando la herramienta para producir, comunicar y competir por la misma atención. La barrera no es técnica. Es la creencia de que hace falta una barrera técnica para empezar.
¿Qué puedes hacer tú con esto?
Si tu freno para usar la Inteligencia Artificial en tu trabajo era pensar que primero había que programar o dominar un catálogo de herramientas, ese freno no tiene base real. Lo que sí importa, y eso no cambia con ninguna herramienta, es qué dice de ti la Inteligencia Artificial cuando alguien le pregunta por tu nombre o por tu profesión antes de contactarte.
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Sobre el autor
Javier G. Amblar es consultor estratégico con 27 años de experiencia y más de 33.000 profesionales formados en 55 países. Exprofesor asociado del IE Business School, dirige un canal de YouTube con más de 368.000 suscriptores y una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Ha colaborado con RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Creó RADAR para que sepas qué dice de ti la Inteligencia Artificial.
