En Ecuador 4 de cada 5 empleados públicos (80.4%) declaran usar la IA en alguna de sus actividades diarias, pese a la alta tasa de adaptabilidad declarada la integración de esta herramienta opera en un profundo vacío normativo. Mientras tanto, el temor al reemplazo profesional y la desconfianza sobre el manejo de datos sensibles paralizan a gran parte de los no usuarios.
Tradicionalmente el debate sobre las barreras de adopción tecnológica se ha centrado en la falta de preparación técnica, no obstante, los datos revelan un freno menos estudiado pero bastante decisivo: la incertidumbre institucional. La evidencia demuestra que es necesario exponer y atender esta falta de reglas claras para lograr pasar del uso individual aislado a un uso conjunto potenciado por una verdadera madurez institucional.
Estos son parte de los resultados de la investigación científica para Ecuador instrumentada desde ESPOL con el "Global Artificial Intelligence Adoption Survey: Perceptions of Public Sector Employees" (Aristovnik et al., 2026), (Méndez-Prado & Meza, 2026). Fueron analizados 185 empleados del sector público, 158 de ellos del sector de Salud y Educación -concentran el mayor número de empleados públicos del país, distribuidos en todo el territorio nacional y atienden a población de diversos estratos socioeconómicos, lo que garantiza diversidad y cobertura- Ver gráfico 1
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DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30672.26884
Gráfico 1. Medias de los cinco constructos por sector (usuarios de IA, escala 1–5)
El análisis proviene de una muestra no probabilística de Guayaquil y no se generaliza al conjunto del sector público nacional, pero ofrece un primer punto de referencia sólido y un mapa claro de prioridades.
La adopción asimétrica no garantiza un mayor desempeño.
Educación obtuvo el mayor porcentaje de adopción con casi un 90% donde solo 8 personas declaran no usar la IA frente a las 23 personas que no la usan en el área de la Salud. Sin embargo, ¿se traduce la alta adopción de esta tecnología por parte del sector educativo en un mayor desempeño de los trabajadores en comparación al sector de la Salud? La respuesta es, no necesariamente, ya que existen factores que explicarían si el uso de esta herramienta es realmente productivo o no.
Los trabajadores que presentan un mayor desempeño percibido al utilizar la IA, son aquellos con una mayor preparación y adaptabilidad; es decir, aquellos que cuentan con las habilidades y conocimientos necesarios para usar la IA, y que además logran ajustarse eficazmente a los cambios tecnológicos y nuevas dinámicas de trabajo.
Lo interesante es que a pesar de que el uso en el área de la Educación supera significativamente a la de Salud en los indicadores de adaptabilidad y preparación, no existe una diferencia grande en el desempeño percibido al usar esta herramienta. Esto nos lleva a la pregunta, ¿dónde está el obstáculo que frena al sector de la Salud?
El mayor obstáculo no es la prohibición, sino la incertidumbre y la desconfianza
Para entender las razones por las que los trabajadores no usan la IA en su área de trabajo, se detectó que las barreras dominantes son individuales superando ampliamente el punto medio (3/5), es decir están motivadas por sensaciones de falta de preparación y habilidades (4.20/5), la amenaza profesional o baja utilidad percibida (4.07/5) y la desconfianza vinculada a la privacidad (3.64/5). En contraste, las barreras puramente organizativas y sociales obtuvieron una puntuación promedio menor (3.24/5). Ver gráfico 2
Gráfico 2. Barreras reportadas por los no usuarios (grupo único, n = 31; escala 1–5)
Estos datos revelan un hallazgo crítico para la Administración Pública: el problema principal no es que las instituciones prohíban explícitamente el uso de la IA, sino el vacío de gobernanza existente. Al no haber directrices institucionales claras, los funcionarios experimentan incertidumbre, temen el reemplazo laboral o desconfían de la seguridad en el manejo de datos sensibles.
A diferencia de otros estudios que solo se centran en las habilidades técnicas individuales, la realidad ecuatoriana podría presentar otras barreras importantes a ser analizadas, siendo la amenaza profesional y el recelo sobre la privacidad de la información importantes frenos psicológicos y estructurales.
Es aquí donde las Instituciones pueden actuar, promoviendo la creación de reglas organizacionales claras que permitan a los servidores públicos saber con precisión hasta dónde está permitido el uso de estas herramientas, mitigando el temor a fugas de datos y brindando un entorno de certidumbre regulatoria que fomente su adopción de forma segura.
La ética y los riesgos no limitan el desempeño, pero condicionan la entrada
El estudio realiza un apunte importante sobre el rol de la ética positiva y la conciencia de riesgo, como la posibilidad de alucinaciones informáticas, la reproducción de sesgos o la falta de transparencia. Los datos demuestran que estos factores, a pesar de no influir directamente en el rendimiento de quienes ya usan la IA, sí operan en la etapa previa actuando como un filtro decisivo al momento de tomar la decisión inicial de adoptar o rechazar la tecnología.
Una vez superada esta barrera y asimilada la herramienta en el flujo de trabajo cotidiano, el desempeño percibido pasa a ser conducido de manera exclusiva por la preparación técnica y la adaptabilidad práctica, variables que en conjunto logran explicar en un 55.2% los resultados del usuario. Esto fundamenta la paradoja del desempeño observada entre sectores, donde los trabajadores del sector Salud alcanzan un rendimiento percibido equivalente al de Educación (3.57 vs. 3.49) empleando menores niveles de capacidad instalada de partida.
Dos explicaciones son posibles, que ciertas tareas de Salud (documentación, agendamiento) ganen mucho con poca IA, o que se comparen contra una línea base más baja. La implicación es importante, la brecha entre sectores está en la entrada (quién adopta y con qué capacidad), no en el rendimiento de quienes ya adoptaron.
La restricción estructural se halla, por tanto, en el acceso seguro y regulado al sistema, no en la capacidad de aprovechamiento de los funcionarios una vez que logran romper la inercia de la desconfianza institucional.
El verdadero reto es pasar del uso individual a la institucionalidad regulatoria
El diagnóstico obtenido exige reorientar el diseño de las políticas públicas hacia un enfoque de madurez e institucionalidad regulatoria, donde se reduzca la incertidumbre laboral, por medio del diseño de guías organizacionales que dejen claras las competencias y roles de los humanos frente a herramientas de inteligencia artificial, aliviando de forma explícita la percepción de amenaza profesional que frena a los no usuarios.
Es importante promover protocolos efectivos de privacidad y seguridad de datos, que estén rigurosamente alineados en Ecuador con la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales – LOPDP- (2021), blindando el flujo de información para evitar la fuga de datos, un requerimiento crítico para el sector Salud debido al manejo de información sensible.
Dado que la menor adopción se encuentra focalizada en el sector Salud, es necesario un acompañamiento especial, con programas de simulación que no estén enfocados solo en habilidades técnicas sino también en disipar miedos y dudas en aspectos de ética y seguridad.
La IA no transforma el trabajo por sí sola; lo transforma cuando los empleados tienen preparación suficiente para usarla críticamente
Conclusiones y recomendaciones
Ecuador podría aumentar la adopción y hacerla más productiva, si las Instituciones crean un contexto adecuado donde la decisión de adopción sea impulsada por un ecosistema que favorezca y tenga claras las oportunidades que ofrece el uso de la IA, y sobre todo pueda contener todos los riesgos asociados a la incertidumbre y la seguridad que genera este tipo de herramientas.
Para esto se recomienda formular protocolos claros, que fijen responsabilidades y límites éticos, así como guías de privacidad y protección de datos alineadas a la LOPDP, acompañados de programas de formación, no solo práctica, sino también sobre ética y riesgo, estableciendo una diferencia clara entre ambas, la primera explica el desempeño, la segunda condiciona la decisión de adoptar.
Priorizar el sector de la Salud es esencial, por lo que se sugiere un acompañamiento intensivo sobre todo en las etapas iniciales, donde se concentran las barreras.
Todo esto debe ir acompañado de un contínuo monitoreo sobre el impacto en la eficiencia, la calidad y la transparencia, usando indicadores que diferencien el simple ahorro de tiempo del aporte real a la calidad de las decisiones en el servicio público.
En síntesis, la prioridad de política no debería ser introducir más herramientas, sino crear las condiciones para usarlas bien. Su impacto seguirá siendo limitado mientras no se fortalezcan la preparación, la adaptabilidad y la confianza.
Por: Silvia Mariela Méndez-Prado*, Joel Pogo
Facultad de Ciencias Sociales y Humanísticas de ESPOL
*smendez@espol.edu.ec
Palabras clave:
• Inteligencia artificial
• Sector público
• Salud
• Educación
• Institucionalidad
• Regulación IA
• Barreras de adopción
• Confianza y privacidad
• Ecuador
Highlights
1. En Ecuador, 4 de cada 5 empleados públicos (80.4%) declaran usar la IA en alguna de sus actividades diarias.
2. Pese a la alta adaptabilidad, la integración de esta herramienta en las instituciones opera en un profundo vacío normativo.
3. Los datos revelan un freno menos estudiado pero bastante decisivo: la incertidumbre institucional.
4. El problema principal no es que las instituciones prohíban explícitamente el uso de la IA, sino el vacío de gobernanza existente.
5. Al no haber reglas claras, los funcionarios experimentan incertidumbre, temen el reemplazo laboral o desconfían de la seguridad en el manejo de datos sensibles.
6. La ética y la conciencia de riesgo (como alucinaciones, sesgos o falta de transparencia) actúan como un filtro decisivo para adoptar o rechazar la tecnología.
7. Los trabajadores que presentan un mayor desempeño percibido al utilizar la IA, son aquellos con una mayor preparación y adaptabilidad.
8. La brecha entre sectores está en la entrada (quién adopta y con qué capacidad), no en el rendimiento de quienes ya adoptaron.
9. La restricción estructural se halla en el acceso seguro y regulado al sistema, no en la capacidad de aprovechamiento de los funcionarios.
10. La decisión de adopción debe ser impulsada por un ecosistema que favorezca y tenga claras las oportunidades que ofrece el uso de la IA.
11. Se requieren programas que no estén enfocados solo en habilidades técnicas, sino también en disipar miedos y dudas en aspectos de ética y seguridad.
12. Se deben formular protocolos claros y guías de privacidad, acompañados de formación práctica y ética (la primera explica el desempeño, la segunda condiciona la adopción).
13. Es necesario un monitoreo constante usando indicadores que diferencien el simple ahorro de tiempo del aporte real a la calidad de las decisiones.
14. La prioridad de las políticas no debería ser introducir más herramientas, sino crear las condiciones institucionales para usarlas bien.
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