En resumen: Esta es una de las preguntas más formuladas y menos respondidas de la vida laboral actual, y existe evidencia real al respecto. El estudio global de 2025 de la Universidad de Melbourne junto con KPMG encuestó a 48.340 personas en 47 países y halló que el 57 por ciento de los empleados admite usar la IA de forma no transparente, incluida la presentación de contenido generado por IA como propio; que el 56 por ciento ha usado herramientas de IA en el trabajo sin saber si estaba permitido; y que entre el 48 y el 49 por ciento ha subido información sensible de su empresa a herramientas de IA públicas. En el mismo informe hay un hallazgo que reencuadra toda la cuestión: subir información sensible es más frecuente entre los empleados cuya organización ha prohibido la IA generativa, con un 67 por ciento, frente al 56 por ciento donde existe una política, el 38 por ciento cuando hay incertidumbre y solo el 33 por ciento donde no existe política alguna. Las prohibiciones se asocian con aproximadamente el doble de conducta de riesgo que la ausencia total de reglas. A continuación: la evidencia verificada, una matriz de decisión original para los cuatro regímenes, una escalera de divulgación de tres niveles que separa la herramienta del método y el método de los datos, y las dos disposiciones del Reglamento europeo de IA que hacen circular la obligación en sentido contrario.
En casi cualquier empresa hay una conversación que nunca se dice en voz alta. Alguien redacta una propuesta en cuarenta minutos en lugar de cuatro horas, la revisa con cuidado, la envía y no dice nada sobre cómo la hizo. Después se pregunta, en silencio, si eso estuvo bien o fue otra cosa.
La mayoría de los consejos sobre esta pregunta los escriben partes con interés en la respuesta. Los empleadores publican guías que piden divulgarlo todo. Las cuentas de productividad insinúan que no le importa a nadie. Ninguna de las dos posturas se apoya en evidencia sobre lo que ocurre realmente ni sobre lo que realmente sale mal.
Esa evidencia existe. Es de una calidad poco habitual y apunta a un lugar que ninguno de los dos bandos espera.
Qué hace realmente la gente
La Universidad de Melbourne, junto con KPMG, realizó el que hoy es el mayor estudio sobre confianza y uso de la IA: 48.340 personas completaron la encuesta en 47 países, con trabajo de campo entre noviembre de 2024 y mediados de enero de 2025, y resultados publicados en 2025. La sección laboral es la más reveladora.
Tabla 1. Lo que los empleados declaran sobre su propio uso de la IA en el trabajo (Universidad de Melbourne y KPMG, Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025, n=48.340 en 47 países)
| Conducta declarada | Porcentaje de empleados |
|---|---|
| Haber usado la IA de forma no transparente, incluido presentar contenido de IA como propio o evitar revelar su uso | 57 por ciento |
| Haber usado herramientas de IA en el trabajo sin saber si estaba permitido | 56 por ciento |
| Haber subido información sensible de la empresa a herramientas de IA públicas | 48 a 49 por ciento |
| Haber usado la IA de maneras que podrían considerarse inapropiadas | 47 por ciento |
| Haber visto u oído a otros empleados usar la IA de forma inapropiada | 63 por ciento |
| Haberse fiado de resultados de IA sin evaluarlos críticamente | 66 por ciento |
| Haber cometido errores en su trabajo por el uso de IA | 56 por ciento |
| Haber dedicado menos esfuerzo a su trabajo por la IA | 72 por ciento |
| Preocupación por quedarse atrás si no usa IA en el trabajo | 48 por ciento |
| Haber recibido alguna formación o educación sobre IA | 39 por ciento |
Los autores añaden una advertencia importante que la mayoría de las coberturas omite. La encuesta fue anónima precisamente para fomentar respuestas honestas y, aun así, consideran que estas cifras probablemente subestiman el alcance real, porque el sesgo de deseabilidad social actúa aquí en una sola dirección. Lee cada número anterior como un suelo, no como un techo.
Leída en conjunto, la tabla revela un patrón que nada tiene que ver con la deshonestidad. Una mayoría usa IA sin saber si puede. Una mayoría no divulga nada. Solo dos de cada cinco han recibido formación. Esto no son ante todo fallos éticos. Es el resultado previsible de un vacío de información, y ese vacío pertenece al empleador.
El hallazgo que invierte el consejo habitual
Llegamos a la parte que cambia la respuesta a la pregunta del título.
El estudio desglosó la tasa de subida de información sensible según el tipo de política de IA que tiene la organización del encuestado. El resultado no es el que predeciría casi ningún empleador.
Tabla 2. Conducta de riesgo con IA por régimen de política, con riesgo relativo indexado al régimen sin política (marco editorial de CEOtudent; tasas de subida y proporciones de cada régimen tal como las publican la Universidad de Melbourne y KPMG en 2025; la columna de riesgo relativo se deriva dividiendo cada tasa por el 33 por ciento del régimen sin política)
| Régimen de política del empleador | Porcentaje de empleados en ese régimen | Subieron información sensible de la empresa | Riesgo relativo frente a no tener política |
|---|---|---|---|
| La IA generativa está prohibida | 6 por ciento | 67 por ciento | 2,03 veces |
| Una política orienta el uso de IA generativa | 34 por ciento | 56 por ciento | 1,70 veces |
| El empleado no sabe si existe una política | 19 por ciento | 38 por ciento | 1,15 veces |
| No existe ninguna política | 41 por ciento | 33 por ciento | 1,00 referencia |
Los empleados sujetos a una prohibición explícita declaran subir datos sensibles de la empresa a una tasa aproximadamente doble que aquellos cuyo empleador no ha dicho nada en absoluto.
Dos advertencias honestas antes de construir una estrategia sobre esto. Primero, se trata de correlación, no de causalidad: las organizaciones que prohíben la IA generativa quizá manejen ya datos más sensibles, y los empleados bajo una prohibición explícita quizá sean más conscientes de haber cruzado una línea y, por tanto, más propensos a declararlo. Segundo, son conductas autodeclaradas en una única encuesta transversal.
Aun con ambas salvedades, la dirección es lo relevante, y los propios autores del estudio extraen la conclusión con claridad: las prohibiciones tajantes pueden ser ineficaces, y tener una política no garantiza su cumplimiento. Lo que hace falta es orientación clara y formación en uso responsable.
Para un empleado, eso se traduce en algo concreto. Una prohibición no detiene el uso de la IA. Elimina la posibilidad de hacer preguntas sobre ella. Y quien no puede preguntar es quien más probablemente cometa un error caro, porque el 66 por ciento ya se fía de los resultados de IA sin evaluarlos y el 56 por ciento ya ha cometido errores por ello.
Ese es el riesgo real que gestionas al decidir si divulgar. No la vergüenza. La exposición sin estructura de apoyo.
La divulgación no es una sola decisión
La mayoría lo trata como un binario: contarlo o no contarlo. Ese encuadre es lo que hace que la pregunta parezca imposible. En realidad hay tres cosas distintas que podrías divulgar, y conllevan obligaciones completamente diferentes.
Tabla 3. La escalera de divulgación de tres niveles (marco editorial de CEOtudent)
| Nivel | Qué se divulga | Cuándo es realmente obligatorio | Qué pasa si lo omites |
|---|---|---|---|
| Nivel 1: herramienta | Que usas herramientas de IA en tu trabajo | Cuando una política lo pide, cuando un contrato con cliente lo exige, cuando propones un flujo o plazo basado en ello | Pierdes la posibilidad de pedir formación, presupuesto o herramientas aprobadas; asumes el riesgo personalmente |
| Nivel 2: método | Qué partes de un entregable concreto tocó la IA y cómo se comprobó | Cuando otros van a apoyarse en él, cuando la exactitud es problema de otra persona, cuando se te acredita por criterio y no por volumen | Nadie sabe qué partes se verificaron, así que la superficie de error queda invisible para quien revisa |
| Nivel 3: datos | Qué información introdujiste en qué sistema | Siempre, salvo que la información ya sea pública | Este es el nivel que produce el daño legal y comercial real, y es el que entre el 48 y el 49 por ciento de los empleados ya ha vulnerado |
La escalera disuelve buena parte de la ansiedad, porque el nivel sobre el que todos le dan vueltas es el 1 y el que realmente importa es el 3.
Nadie razonable espera que anuncies que usaste un corrector ortográfico. Sí esperan que los registros de clientes no salgan de la empresa. Si la pregunta resulta tan angustiosa es porque se aplica el peso emocional del nivel 3 a una decisión de nivel 1.
La decisión, según tu situación
Cruzar los datos de régimen con la escalera da una respuesta utilizable en lugar de un principio.
Si tu empleador tiene una política que orienta el uso (34 por ciento de los empleados). Léela, trabaja dentro de ella y dilo. La divulgación de nivel 1 aquí no cuesta nada, porque el permiso ya existe. El riesgo propio de este grupo es otro: con una tasa de subida del 56 por ciento, tener una política claramente no equivale a seguirla, así que la disciplina que hay que construir es la del nivel 3, no la del nivel 1.
Si tu empleador no tiene ninguna política (41 por ciento). Es el grupo más numeroso y, según los datos, el de menor riesgo. El silencio del empleador no es permiso, pero tampoco prohibición. El movimiento útil no es una confesión, es una pregunta: pide por escrito cuál es la expectativa para tu categoría concreta de trabajo. Normalmente serás la primera persona en preguntarlo, lo que supone una ventaja de posicionamiento y no una confesión. Trata el nivel 3 como si existiera una política estricta, porque ese es el nivel que genera daño real.
Si no sabes si existe una política (19 por ciento). Averígualo antes de divulgar nada. Casi uno de cada cinco empleados está en esta situación, y es la peor desde la que decidir, porque no puedes calibrar una divulgación sin conocer la regla frente a la que divulgas.
Si la IA generativa está prohibida (6 por ciento). Es el caso más difícil y los datos dicen lo honesto al respecto. Este grupo declara la mayor tasa de conducta de riesgo, lo que significa que las prohibiciones empujan el uso a la clandestinidad en lugar de terminarlo. Si estás aquí, la elección no es divulgar u ocultar. Es cumplir, o argumentar el cambio de la regla por el canal que exista. El incumplimiento silencioso bajo prohibición es la peor posición de riesgo de toda la matriz, porque no hay cobertura de política, ni formación, ni nadie a quien preguntar.
La obligación también corre en sentido contrario
Algo casi totalmente ausente de esta conversación: en la Unión Europea, parte del deber legal de divulgación apunta del empleador hacia ti.
El artículo 4 del Reglamento europeo de IA, aplicable desde el 2 de febrero de 2025, exige que los proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA adopten medidas para garantizar, en la medida de lo posible, un nivel suficiente de alfabetización en materia de IA de su personal y de las demás personas que se encarguen en su nombre del funcionamiento y la utilización de sistemas de IA. Frente al dato de que solo el 39 por ciento de los empleados declara alguna formación en IA, eso es una brecha viva y no una formalidad.
El artículo 26, apartado 7 va más lejos y trata directamente de la transparencia laboral: antes de poner en servicio o utilizar un sistema de IA de alto riesgo en el lugar de trabajo, los responsables del despliegue que sean empleadores informarán a los representantes de los trabajadores y a los trabajadores afectados de que estarán sujetos al uso de dicho sistema. Esta disposición se aplica a partir del 2 de agosto de 2026.
La consecuencia práctica es que “¿debo decírselo a mi empleador?” es solo la mitad de la pregunta. En la UE, un empleador que despliegue IA de alto riesgo que te afecte te debe una notificación, y cualquier empleador debe un esfuerzo razonable en alfabetización sobre IA. Si trabajas en la UE y no has recibido formación, no eres la única parte con una obligación sin cumplir.
Qué hacer en la práctica
Haz la pregunta en lugar de hacer la divulgación. En una organización sin política, que son el 41 por ciento, pedir orientación escrita para tu categoría de trabajo convierte un riesgo personal en uno organizativo, que es donde corresponde. Se lee como diligencia, no como confesión.
Divulga el método en todo aquello en lo que otros vayan a apoyarse. No la herramienta, la comprobación. Una línea en el momento de la entrega, indicando qué se redactó con IA y cómo se verificó, protege a quien lo lee y demuestra el criterio por el que realmente te pagan. Es la misma disciplina que saber qué decisiones delegar en la IA y cuáles no automatizar nunca, aplicada al resultado en lugar de a la elección.
Trata el nivel 3 como innegociable, exista o no política. Datos de clientes, datos financieros, material no publicado y contenido de terceros con derechos no entran en herramientas públicas. Esto rige en todos los regímenes y es la única regla de este artículo sin matiz situacional. Si necesitas contexto en la herramienta sin exponer la fuente, ese es exactamente el problema que un archivo de contexto bien construido está diseñado para resolver.
Lleva un registro privado de lo que tocó la IA. No para confesarte, para reconstruir. Cuando algo se cuestione seis meses después, quien pueda decir con precisión qué se generó y qué se verificó estará en una posición completamente distinta de quien no pueda. También aporta prueba de tu contribución cuando el volumen de producción sube y la atribución se vuelve difusa, lo que conecta con qué capitaliza de verdad como capital profesional en la era de la IA y con cómo se mide el trabajo del conocimiento.
No dejes que el miedo a divulgar se convierta en motivo para dejar de aprender. El 48 por ciento de los empleados ya teme quedarse atrás. La respuesta a esa ansiedad debería ser habilidad visible, no uso oculto. El uso oculto no produce ni formación ni confianza, y te deja cargando con todo el riesgo.
Preguntas frecuentes
¿No divulgarlo es deshonesto?
Depende por completo del nivel. No anunciar tus herramientas es práctica profesional normal y siempre lo ha sido. Presentar como trabajo verificado un resultado de IA que no verificaste es otro acto distinto, y eso es lo que capta la cifra del 57 por ciento: combina presentar contenido de IA como propio con evitar activamente revelar que se usó. La línea no es la herramienta. La línea es si alguien se está apoyando en un criterio que en realidad no aplicaste.
¿Divulgarlo me hará parecer menos capaz?
Los datos ofrecen aquí un consuelo indirecto. Con el 66 por ciento de empleados fiándose de los resultados de IA sin evaluarlos y el 56 por ciento declarando errores causados por ella, la habilidad escasa y visible no es evitar la IA, es comprobarla. Una divulgación planteada como método, es decir, esto generé y así lo verifiqué, señala exactamente la capacidad que escasea.
Mi empresa la prohibió. ¿La uso en silencio?
La evidencia dice que esa es la posición de mayor riesgo disponible. Los empleados en regímenes de prohibición declaran la tasa más alta de subida de datos sensibles, un 67 por ciento, aproximadamente el doble del régimen sin política. Bajo una prohibición no tienes cobertura de política, ni formación, ni a quién preguntar cuando algo sale mal, así que el coste del error recae íntegramente en ti. O cumples, o trabajas para cambiar la regla.
¿Y si mi empresa no tiene ninguna política?
Es la situación más común, el 41 por ciento de los empleados, y según los datos de la encuesta también la de menor riesgo. Pide orientación escrita en lugar de suponer. Mientras tanto aplica el estándar más estricto posible al nivel 3, porque la ausencia de regla no es la ausencia de consecuencias.
¿La ley me obliga a decírselo a mi empleador?
En el caso general, no. Las obligaciones de divulgación del Reglamento de IA apuntan a proveedores y responsables del despliegue, es decir, a organizaciones, no a empleados individuales. El artículo 4 obliga a los responsables del despliegue a garantizar la alfabetización en IA del personal desde el 2 de febrero de 2025, y el artículo 26, apartado 7 obliga a los empleadores a informar a los trabajadores antes de poner en servicio un sistema de IA de alto riesgo en el lugar de trabajo, aplicable desde el 2 de agosto de 2026. Tus propias obligaciones nacen de tu contrato laboral, de tus acuerdos con clientes y de tus deberes profesionales, no del Reglamento de IA.
¿Cómo lo divulgo sin que resulte incómodo?
Vincúlalo al trabajo, no a ti. Una sola frase en una nota de entrega, describiendo qué se redactó con apoyo de IA y qué se comprobó contra qué, es una actualización de estado, no una confesión. La incomodidad que se teme viene de plantearlo como una admisión personal en lugar de como una nota normal sobre el proceso.
Fuentes
- Universidad de Melbourne y KPMG, Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025, 48.340 encuestados en 47 países
- Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, Reglamento de Inteligencia Artificial, artículo 4 sobre alfabetización en materia de IA, aplicable desde el 2 de febrero de 2025
- Reglamento (UE) 2024/1689, artículo 26 apartado 7 sobre obligaciones de los responsables del despliegue que sean empleadores, aplicable desde el 2 de agosto de 2026
- Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, trabajos sobre inteligencia artificial en el lugar de trabajo
- Organización Internacional del Trabajo, investigación sobre IA generativa y el mundo del trabajo
Este contenido fue recopilado con el apoyo de la IA tras una investigación exhaustiva, y luego redactado y preparado para su publicación por el equipo editorial de CEOtudent.
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