La familiaridad con la IA aún no logra ganarse la confianza de los estadounidenses, según Gallup

Gallup ha detectado un conflicto persistente detrás del auge de la IA en Estados Unidos: la exposición aumenta, pero la comodidad no avanza al mismo ritmo. Los resultados de la encuesta que circulan a través de google news muestran que los usuarios frecuentes ven la IA de forma más favorable que quienes no la usan. Sin embargo, la familiaridad no ha disipado las preocupaciones por la pérdida de empleos, la disminución de la creatividad, la información poco fiable o el debilitamiento del control humano.

No se trata simplemente de que la gente tema una tecnología desconocida. Los estadounidenses ya se encuentran con la IA a través de recomendaciones, navegación, asistentes virtuales, dispositivos inteligentes, software laboral y herramientas generativas como ChatGPT. La mitad de los adultos empleados ya utiliza IA en el trabajo al menos varias veces al año, según la investigación laboral de Gallup de 2026.

La tensión está entre la adopción y la confianza. Las empresas de IA suelen considerar que un mayor uso demuestra que la resistencia desaparecerá. Los hallazgos de Gallup apuntan a una realidad más compleja: las personas pueden incorporar la IA a sus tareas diarias y, al mismo tiempo, seguir siendo escépticas respecto a las instituciones que la implementan.

Lo que realmente encontró la encuesta de Gallup sobre IA

Los estadounidenses que usan IA con frecuencia la aceptan más, pero el país sigue dividido sobre si la tecnología representa progreso o una amenaza específica.

La encuesta nacional de Gallup, publicada en julio de 2025, pidió a los estadounidenses que eligieran entre dos descripciones generales de la inteligencia artificial. Una presentaba la IA como otro avance tecnológico que las personas acabarán usando para mejorar sus vidas. La otra la describía como algo fundamentalmente distinto de las tecnologías anteriores y como una amenaza para las personas y la sociedad.

El resultado fue una división exacta. El 49% eligió la visión del avance, mientras que otro 49% eligió la visión de la amenaza. Esta división importa porque persistió después de que la IA generativa se convirtiera en un tema habitual en los lugares de trabajo, las escuelas, el entretenimiento y los productos de consumo.

Las opiniones estuvieron menos equilibradas cuando Gallup preguntó qué haría la IA con el trabajo humano. El 59% esperaba que redujera la necesidad de que las personas realizaran tareas importantes o creativas. Solo el 38% esperaba que la IA se encargara del trabajo rutinario y dejara a las personas libres para actividades de mayor valor.

Las intenciones personales fueron aún más cautelosas. El 64% dijo que planeaba resistirse a usar IA en su propia vida durante el mayor tiempo posible. El 35% afirmó que pretendía adoptarla rápidamente.

Estas cifras proceden de encuestas del Gallup Panel realizadas entre agosto y octubre de 2024. Gallup publicó su análisis completo el 10 de julio de 2025. El panel se basa en métodos probabilísticos, lo que significa que los participantes se seleccionan mediante procedimientos diseñados para representar a la población adulta, en lugar de una encuesta abierta en internet.

La exposición produjo una de las diferencias más claras del estudio. Entre los usuarios diarios de IA generativa, el 71% describió la IA como otro avance que los seres humanos podían aprovechar. Solo el 35% de quienes nunca habían usado IA generativa compartía esa opinión.

Esa brecha de 36 puntos respalda el argumento de que el uso directo reduce parte de la incertidumbre. Surgieron patrones similares con los asistentes virtuales, los dispositivos inteligentes y las recomendaciones personalizadas, aunque las diferencias fueron menores.

Aun así, el hallazgo no demuestra que la exposición genere automáticamente comodidad. Quienes usan IA todos los días forman un grupo autoseleccionado. Es posible que hayan adoptado la tecnología porque ya eran más optimistas, tenían mayor confianza técnica o estaban más motivados profesionalmente.

Los resultados también distinguen entre familiaridad y aprobación. Una persona puede entender cómo funciona la IA generativa, usarla para redactar un correo electrónico y, aun así, oponerse a su uso en contrataciones o decisiones médicas. El conocimiento reduce el misterio, pero no resuelve si una aplicación concreta es justa, segura o deseable.

Esta distinción aparece en una encuesta independiente sobre confianza empresarial. En 2025, el 31% de los estadounidenses confiaba al menos en cierta medida en que las empresas usaran la IA de forma responsable. Era más que el 21% de 2023, pero aun así dejaba a una amplia mayoría con poca o ninguna confianza.

Por tanto, la encuesta de Gallup sobre IA arroja dos hallazgos a la vez. Los usuarios frecuentes son, en general, más positivos, mientras que la resistencia pública generalizada sigue siendo considerable. Tratar solo el primer hallazgo como el titular pasaría por alto el conflicto más profundo.

Por qué la atención de Google News no equivale a comodidad con la IA

La visibilidad puede hacer que la IA parezca inevitable sin hacer que sus consecuencias resulten aceptables.

La aparición de los hallazgos de Gallup en google news amplía su alcance, pero la distribución no debe confundirse con la aprobación pública. Google News es un servicio de agregación y descubrimiento. Su presencia en esta historia describe cómo los lectores encuentran la cobertura, no quién realizó la investigación subyacente.

Esta distinción es especialmente relevante porque la IA también está transformando el descubrimiento de noticias. Los motores de búsqueda y los chatbots resumen cada vez más la información antes de que los lectores lleguen a un artículo original. Los medios también están experimentando con IA para transcripción, traducción, recomendaciones, pruebas de titulares y producción de contenido.

Los estadounidenses siguen dudando ante ese cambio. Una encuesta del Gallup Panel de mayo de 2026, realizada a 2.062 adultos, encontró que solo el 7% dependía mucho o bastante de herramientas de IA para informarse. El 57% dijo que no dependía en absoluto de la IA para las noticias.

La IA quedó por debajo de todas las principales fuentes de noticias evaluadas. Solo el 2% incluyó a los chatbots o asistentes de IA entre sus tres principales fuentes. Los motores de búsqueda alcanzaron el 16%, los sitios web o aplicaciones de noticias el 44% y las redes sociales el 54%.

El problema de confianza se agudizó cuando Gallup preguntó sobre la cobertura asistida por IA. El 39% dijo que el uso de IA por parte de una organización de noticias reduciría directamente su confianza en la información.

La verificación ayudó a algunos encuestados, pero ninguna solución obtuvo el respaldo de la mayoría. El 22% dijo que la verificación independiente aumentaría su confianza. El 20% prefería la confirmación de que un editor humano hubiera revisado el material.

La divulgación clara por sí sola convenció apenas al 7%. Ese resultado cuestiona la suposición de que colocar una etiqueta de “generado por IA” junto al contenido resuelve la preocupación central. Los lectores también quieren pruebas de que alguien sigue siendo responsable de la precisión.

Los hallazgos sobre noticias e IA sugieren que las personas separan la conveniencia de la credibilidad. Un chatbot puede resumir rápidamente un acontecimiento en desarrollo, pero la velocidad no indica a los lectores si el resumen omitió contexto o inventó una afirmación.

Este problema va más allá del periodismo. La IA generativa produce texto, imágenes, audio u otro contenido a partir de las instrucciones de un usuario. Sus resultados reflejan patrones estadísticos aprendidos de grandes conjuntos de datos, no un proceso humano de comprobación de cada afirmación frente a la realidad.

Los usuarios suelen descubrir esa limitación a través de la experiencia. Una mayor familiaridad puede revelar capacidades útiles, pero también errores presentados con seguridad, citas inventadas, respuestas incoherentes y falta de contexto. Parte de la exposición hace que la IA resulte menos intimidante. Otra parte da a los usuarios razones concretas para seguir siendo cautelosos.

Ese patrón explica por qué la familiaridad con la IA no está produciendo un cambio emocional uniforme. Un usuario primerizo puede quedar impresionado por un resumen instantáneo. Un usuario habitual acaba aprendiendo cuándo el resumen requiere verificación.

Las personas que construyen un sistema de conocimiento personal se enfrentan a la misma decisión. La IA puede organizar o recuperar información, pero el usuario sigue necesitando material fuente fiable y una forma de revisar las afirmaciones importantes.

La visibilidad en google news amplifica el debate público sin resolverlo. Cuanto más se encuentran las personas con resúmenes y recomendaciones generados por IA, más perciben tanto la conveniencia como la carga de verificar.

La adopción crece más rápido que la confianza institucional

La IA ha superado un umbral de adopción en el trabajo, pero los empleados siguen evaluando quién recibe los beneficios y quién asume el riesgo.

La encuesta laboral de Gallup de febrero de 2026 abarcó a 23.717 adultos empleados en Estados Unidos. Por primera vez en su seguimiento, el 50% afirmó utilizar IA en su puesto al menos unas cuantas veces al año. Esa cifra había aumentado desde el 46% del trimestre anterior.

El uso frecuente también alcanzó un nuevo máximo. El 13% utilizaba IA a diario, mientras que el 28% la usaba al menos unas cuantas veces por semana. Mientras tanto, el 41% afirmó que sus organizaciones habían integrado la IA en sus prácticas.

Estas cifras muestran que la IA ya no se limita a los primeros experimentos. Los empleados la utilizan para redactar contenido, resumir información, generar ideas, analizar material y completar tareas administrativas.

La evidencia sobre productividad es real, pero más limitada de lo que sugieren muchas narrativas corporativas. Entre los empleados de organizaciones que adoptan IA, el 65% dijo que había mejorado su productividad y eficiencia. Solo aproximadamente uno de cada 10 estuvo muy de acuerdo en que hubiera transformado la forma en que su organización realiza el trabajo.

Esa brecha es crucial. Hacer más rápida una tarea individual no equivale a rediseñar una organización. Un trabajador puede ahorrar tiempo en las notas de reuniones y, aun así, seguir lidiando con las mismas aprobaciones, silos de datos, incentivos y limitaciones de personal.

Gallup también encontró cambios más visibles en la fuerza laboral dentro de las organizaciones que utilizan IA. El 27% de los empleados de organizaciones que la adoptan informó de una disrupción significativa durante el año anterior. La cifra comparable fue del 17% en las organizaciones que no la habían adoptado.

Tanto la expansión como la reducción aparecieron con mayor frecuencia entre los adoptantes de IA. El 34% informó de crecimiento de la plantilla, frente al 28% entre los no adoptantes. El 23% informó de reducciones, frente al 16% en otros casos.

Estas cifras no demuestran que la IA haya causado cada decisión de personal. Las organizaciones que invierten en IA podrían ya estar cambiando más rápido, reorganizando departamentos o respondiendo a condiciones de mercado diferentes.

Sin embargo, el patrón da a los empleados una razón racional para vigilar de cerca las implementaciones. La adopción de IA se produce junto con cambios visibles en la contratación, las responsabilidades y el número de empleados. Los trabajadores no necesitan rechazar la tecnología para preocuparse por cómo la utilizarán los directivos.

El 18% de todos los empleados encuestados creía que era probable que la IA o la automatización eliminara su empleo en los próximos cinco años. La cifra alcanzó el 23% entre los empleados de organizaciones que habían adoptado IA.

La investigación nacional anterior de Gallup encontró una preocupación aún más amplia. En 2025, el 73% de los estadounidenses esperaba que la IA redujera el número total de empleos del país durante la década siguiente.

Por ello, los datos de adopción en el lugar de trabajo presionan a los ejecutivos para que ofrezcan algo más que acceso y formación. Los empleados quieren saber qué decisiones seguirán siendo humanas, cómo se evaluará el desempeño y si las ganancias de eficiencia respaldarán a los trabajadores o los eliminarán.

La transparencia importa porque las personas juzgan a la institución que implementa la IA, no solo al modelo que produce una respuesta. Un empleado puede confiar en una herramienta de resumen mientras desconfía de un sistema secreto de puntuación utilizado para ascensos.

Las empresas a veces describen la resistencia como una brecha de habilidades. Esa explicación es incompleta. La formación puede reducir la confusión sobre las funciones, pero no puede responder a preguntas sobre vigilancia, responsabilidad, propiedad intelectual o seguridad laboral.

Las organizaciones necesitan reglas de implementación que los empleados puedan comprender. Deben identificar los casos de uso aprobados, los datos restringidos, los requisitos de revisión y la persona responsable cuando un sistema falla.

También deberían medir algo más que el uso. Un panel que muestra que se enviaron miles de prompts dice poco sobre la precisión, el retrabajo, el estrés de los empleados o los resultados para los clientes.

La adopción sin gobernanza puede profundizar la desconfianza. Los empleados pueden usar una herramienta de IA porque su empleador lo espera, mientras en privado dudan de sus resultados o temen cómo se interpretarán los datos de uso.

Esta es la inversión central en la historia de la comodidad de los estadounidenses con la IA. Una mayor exposición puede aumentar la competencia práctica sin generar confianza en el empleador, la plataforma o el proceso de decisión que rodea a la tecnología.

La familiaridad revela las concesiones de la IA en lugar de borrarlas

Los usuarios habituales no solo se están sintiendo cómodos; están aprendiendo qué usos de la IA merecen confianza y cuáles requieren resistencia.

La evidencia más sólida procede de los estadounidenses más jóvenes, que combinan una alta exposición con un escepticismo creciente. La investigación de Gallup de 2026 sobre la Generación Z encuestó a 1.572 personas de entre 14 y 29 años mediante su panel basado en probabilidades.

El 51% utilizaba IA generativa al menos semanalmente. Esto incluía al 22% que la usaba a diario y al 29% que la usaba semanalmente. La adopción se mantuvo prácticamente sin cambios respecto al año anterior.

Aun así, sus emociones cambiaron. El entusiasmo cayó 14 puntos, hasta el 22%, mientras que la esperanza descendió nueve puntos, hasta el 18%. La ira aumentó nueve puntos, hasta el 31%, y la ansiedad se mantuvo en el 42%.

Los usuarios diarios seguían teniendo opiniones más favorables que quienes no la usan. Entre los usuarios diarios, el 44% se sentía entusiasmado y el 38% esperanzado. Entre quienes nunca usaban IA, esas proporciones eran del 4% y el 2%.

Sin embargo, los usuarios diarios también se volvieron menos positivos con el tiempo. Su entusiasmo cayó 18 puntos en un año, mientras que la esperanza disminuyó 11 puntos. La familiaridad predecía opiniones más favorables en un momento dado, pero el uso continuado no garantizaba un entusiasmo creciente.

Este hallazgo es importante porque debilita una narrativa popular sobre la adopción. Si el uso produjera confianza automáticamente, los usuarios más activos deberían volverse cada vez más optimistas. Gallup encontró el movimiento opuesto dentro de ese grupo.

La razón puede estar en lo que aprenden los usuarios. La IA puede ofrecer ayuda inmediata, pero las personas también se encuentran con sus límites en materia de razonamiento, fuentes, originalidad y consistencia.

Los encuestados de la Generación Z estaban divididos sobre si la IA les ayudaría a encontrar información precisa. El 37% esperaba algún beneficio, mientras que el 39% esperaba perjuicios.

Más encuestados esperaban perjuicios que ayuda en dos áreas estrechamente vinculadas al juicio humano. El 38% pensaba que la IA perjudicaría su capacidad para desarrollar ideas originales, frente al 31% que esperaba ayuda. El 42% esperaba perjuicios para el pensamiento cuidadoso, mientras que el 25% anticipaba una mejora.

Ocho de cada 10 creían que usar IA haría más difícil el aprendizaje futuro. Esto incluía al 34% que consideraba muy probable ese resultado y al 46% que lo consideraba algo probable.

Estas preocupaciones coexisten con la eficiencia percibida. El 56% estuvo de acuerdo en que la IA podría ayudar a las personas a completar el trabajo más rápido, aunque esa proporción había caído 10 puntos desde 2025. El 46% dijo que podría acelerar el aprendizaje, siete puntos menos.

Los resultados de la Generación Z describen una concesión, más que un rechazo generalizado. Los jóvenes reconocen que la IA puede ahorrar tiempo. También cuestionan qué ocurre con la creatividad, las habilidades de investigación y el pensamiento independiente cuando la asistencia se vuelve constante.

Se trata de una preocupación informada, no necesariamente de miedo a una tecnología desconocida. Un estudiante que usa IA semanalmente tiene experiencia directa tanto con su conveniencia como con la tentación de evitar el trabajo cognitivo difícil.

La misma concesión aparece entre los empleados jóvenes. El 48% de los encuestados de la Generación Z con empleo dijo que los riesgos de la IA en el trabajo superaban sus beneficios. Solo el 15% situó los beneficios por encima de los riesgos, mientras que el 37% los consideró aproximadamente iguales.

La confianza dependía en gran medida de la participación humana. El 69% confiaba en el trabajo realizado sin IA, frente al 28% en el trabajo asistido por IA. Solo el 3% expresó mayor confianza en un trabajo producido íntegramente por IA.

Estas cifras no demuestran que el trabajo humano sea siempre preciso. Muestran que las personas asocian la autoría humana con responsabilidad, contexto y la posibilidad de cuestionar a un responsable identificable.

El trabajo asistido por IA ocupa una posición intermedia porque puede preservar estas características cuando una persona sigue involucrada de forma significativa. Los resultados totalmente automatizados eliminan esa garantía, salvo que la organización que los rodea proporcione un sólido proceso de revisión.

El ángulo escéptico también merece una cautela metodológica. Categorías de encuesta como «usuario diario» abarcan comportamientos muy distintos. Un encuestado puede usar IA para sugerencias ortográficas, mientras que otro delega investigación, programación o trabajo creativo.

El uso declarado por los propios usuarios no puede medir por completo la competencia, la dependencia ni la calidad de las experiencias de una persona. Tampoco una comparación transversal puede demostrar que la exposición a la IA causó optimismo o escepticismo.

Incluso con estas limitaciones, el patrón repetido en Gallup y otras encuestas es difícil de descartar. Pew Research Center informó que la mitad de los adultos estadounidenses se sentía más preocupada que entusiasmada por el creciente uso de la IA en la vida cotidiana. Solo el 10% se sentía más entusiasmado que preocupado.

Al mismo tiempo, la interacción pública con la IA estaba creciendo. Pew descubrió que el 31% interactuaba con ella varias veces al día en junio de 2025, frente al 22% en febrero de 2024.

Las tendencias de la actitud pública respaldan el mensaje más amplio de Gallup. La familiaridad y la preocupación crecen juntas porque la adopción expone beneficios reales y concesiones reales.

Por tanto, las empresas deberían dejar de tratar la comodidad como una única puntuación. Un usuario puede confiar en la IA para reformatear notas, pero rechazar su participación en la contratación. Alguien puede valorar la asistencia para programar mientras se niega a compartir datos confidenciales con un modelo público.

La unidad relevante es el caso de uso. La confianza depende de lo que está en juego, los datos implicados, la fiabilidad del modelo, el proceso de revisión y las consecuencias de un error.

Lo que deberían mostrar las próximas señales de Gallup y Google News

La próxima etapa de la adopción de la IA se juzgará por el comportamiento, la responsabilidad y los resultados, no solo por el conocimiento de su existencia.

La primera señal que hay que observar es si los usuarios frecuentes se vuelven más positivos con el tiempo. Una única comparación entre usuarios y no usuarios no puede revelar la dirección del cambio.

Las mediciones repetidas de Gallup pueden responder a la pregunta más significativa. Si los usuarios diarios recuperan el entusiasmo mientras mantienen un uso elevado, se fortalece el argumento de que la familiaridad genera comodidad.

Si el entusiasmo sigue disminuyendo entre los usuarios diarios, gana peso la interpretación contraria. Las personas pueden estar aprendiendo a usar la IA porque es útil o necesaria, no porque confíen en sus efectos más amplios.

La Generación Z ofrece una prueba especialmente clara. Su adopción semanal se mantuvo en el 51%, mientras que disminuyeron el entusiasmo, la esperanza y la confianza en el valor educativo de la IA. Otro año de un movimiento similar demostraría que el uso y la aprobación se han separado.

La segunda señal es si las organizaciones vinculan la adopción de la IA con mejoras medibles sin generar una mayor inseguridad. Las afirmaciones sobre productividad deben ir más allá del ahorro de tiempo declarado por los usuarios en tareas individuales.

Las empresas deberían informar si la IA reduce errores, mejora los resultados para los clientes, acorta los ciclos de proyecto o da a los trabajadores más tiempo para responsabilidades valoradas. También deberían supervisar el retrabajo, el estrés, los cambios de plantilla y la confianza de los empleados.

Gallup descubrió que solo alrededor de uno de cada 10 empleados en organizaciones que adoptan IA creía firmemente que la tecnología había transformado el trabajo. Ese resultado establece un punto de referencia claro para futuras encuestas.

Un aumento indicaría que las organizaciones están pasando de una asistencia dispersa a procesos rediseñados. La ausencia de cambios sugeriría que la adopción sigue concentrada en la redacción, la elaboración de resúmenes y otras tareas aisladas.

La confianza de los trabajadores debe medirse junto a la productividad. Si la eficiencia aumenta mientras también crece el miedo al desplazamiento, las empresas no habrán resuelto la tensión principal.

La tercera señal es cómo las organizaciones de noticias y las plataformas de descubrimiento manejan la verificación de la IA. Google News y otros agregadores se sitúan cada vez más entre los editores y los lectores, mientras que los resúmenes de IA añaden otra capa interpretativa.

Gallup descubrió que el 39% de los estadounidenses perdería confianza cuando se utilizara IA en los reportajes. Solo el 7% dijo que la divulgación por sí sola la aumentaría.

Esa diferencia significa que los editores necesitan pruebas visibles de responsabilidad humana. Las correcciones, los enlaces a las fuentes, la identificación del autor y la revisión editorial tienen más peso que una etiqueta genérica.

Habrá que observar si las futuras encuestas muestran una mayor aceptación cuando los lectores puedan examinar las fuentes originales. Si las herramientas de verificación aumentan sustancialmente la confianza, las organizaciones de noticias tendrán una vía de adopción viable.

Si el escepticismo se mantiene sin cambios, los reportajes asistidos por IA enfrentarán un problema más profundo de legitimidad. Los editores pueden ganar velocidad de producción mientras debilitan la credibilidad que hace valioso su trabajo.

La lección va más allá de los medios. Las personas no exigen una tecnología perfecta antes de usarla. Preguntan quién la controla, quién la verifica y quién asume el coste cuando falla.

La familiaridad puede responder qué hace un sistema de IA. La comodidad depende de si su uso protege el juicio humano, la privacidad, los medios de vida y la responsabilidad.

Por eso los hallazgos de Gallup importan más allá de otro ciclo de noticias de Google. Rechazan la reconfortante suposición de que la adopción resolverá por sí sola el debate público.

La próxima vez que una herramienta de IA entre en su trabajo, escuela o rutina informativa, haga tres preguntas. ¿Puede verificar sus resultados, identificar a la persona responsable y rechazar el sistema sin sufrir una penalización?

Las respuestas revelarán más sobre el futuro de la IA en Estados Unidos que el uso bruto por sí solo.