¿Cuántas herramientas de IA usan quienes han cambiado de herramienta?

Dos herramientas fue la respuesta concreta más frecuente tanto entre quienes dijeron haber cambiado como entre quienes dijeron no haberlo hecho. Compartir esa respuesta no hace que los dos grupos tengan la misma distribución. La diferencia importante aparece al observar cómo se reparten las respuestas entre los demás números.

De las 7.774 personas que dijeron haber cambiado e indicaron un número, 957 señalaron una herramienta: el 12,3 %. Entre las 4.031 que dijeron no haber cambiado e indicaron un número, 1.357 señalaron una: el 33,7 %. La respuesta de una sola herramienta fue, por tanto, mucho más habitual en el grupo que declaró no haber cambiado. Cada porcentaje utiliza como base las personas de su propio grupo que respondieron a la pregunta sobre el número.^[1]

La comparación se invierte a partir de tres herramientas: 4.303 personas del grupo que declaró un cambio, el 55,4 %, frente a 1.059 del grupo que declaró no haber cambiado, el 26,3 %. Una empresa que escucha que alguien ha cambiado de herramienta de IA no debería dar por hecho que ahora trabaja con un único producto. Del mismo modo, alguien que dice no haber cambiado puede usar varios: el 65,4 % de ese grupo indicó al menos dos.

La tabla muestra toda la distribución. La diferencia no se limita a unas pocas respuestas extraordinarias en el extremo superior. Tres, cuatro y cinco herramientas representan, cada una, una proporción mayor en el grupo que declaró un cambio. También conservamos las respuestas de cero. Una persona puede haber cambiado de herramienta durante el último año y decir que no usa ninguna en una semana habitual al responder a la encuesta.

Son personas distintas observadas mediante una sola encuesta. No hemos seguido a un grupo mientras adquiría más herramientas que el otro, emparejado usuarios con características similares ni establecido por qué difieren los grupos. Un uso más amplio podría ir acompañado de más oportunidades de probar otra herramienta, por ejemplo, pero no pusimos a prueba esa explicación. El hallazgo es la diferencia entre las distribuciones declaradas, teniendo presentes los periodos de las preguntas.

La pregunta original va más allá de una lista de suscripciones a chatbots. Pregunta por herramientas de IA o productos con IA distintos que alguien utiliza de forma consciente para trabajar en una semana habitual. Puede contar un asistente de conversación general, pero también la búsqueda con IA, un asistente de programación, una herramienta interna de la empresa o una función de IA integrada en un programa de trabajo.^[2]

Piensa en una persona que crea contenido y utiliza un asistente de conversación para preparar borradores, además de usar conscientemente las funciones de subtitulado con IA de un editor de vídeo. Según esta definición, son dos productos con IA, aunque considere el segundo principalmente una aplicación de edición. Una función de IA que actúa en segundo plano sin que la persona sepa que la está usando no entra en el recuento.

La distinción también se aplica dentro de un producto. Elegir varios modelos dentro de un mismo producto suele contar como una herramienta. La pregunta permite contarlos por separado cuando la persona accede a ellos mediante herramientas o interfaces distintas. La unidad es, por tanto, el producto o la interfaz usados conscientemente, no el número de modelos que hay detrás.

Esto importa cuando un profesional del marketing pregunta por un «conjunto de herramientas de IA». Una persona puede responder con cuentas de pago; otra, con aplicaciones; y otra, con nombres de modelos. Aclarar brevemente a qué te refieres hace la respuesta más útil. También evita saltar sin fundamento de un número alto de herramientas a una factura elevada: la pregunta no mide precios, suscripciones, gasto duplicado ni si el participante considera excesivo ese número.

Los dos casos siguientes son ficticios. Muestran cómo dos personas podrían dar las mismas respuestas sin haber cambiado su trabajo de la misma manera. Ninguno es el relato de un participante ni un resultado extraído de la encuesta.

En el primero, una productora de contenido empieza el año usando tres productos con IA: un asistente de redacción, una herramienta para resumir entrevistas y las funciones de subtitulado de un editor de vídeo. Sustituye el asistente de redacción por otro y continúa con las otras dos tareas en los productos que ya utilizaba. Cuando más tarde le preguntan por una semana habitual, indica tres herramientas. Cuando le preguntan si cambió durante el último año, responde que sí.

En el segundo, otro productor empieza con un asistente de redacción y el editor de vídeo. Sustituye el asistente y después empieza a usar una herramienta de resúmenes independiente para un nuevo proyecto de entrevistas. También indica tres herramientas y un cambio en el último año. El número actual y la respuesta sobre el cambio coinciden con los de la primera productora, pero el número de herramientas de él cambió y el de ella no.

La encuesta nos da esas dos respuestas sin la historia necesaria para distinguir ambos casos. Un tercer caso posible sería dejar de usar varios productos y terminar con tres. Nada en el número medido nos dice qué recorrido siguió una persona concreta ni si conserva disponible un producto anterior que ya no usa.

Para quien comercializa un producto con IA, esto da pie a hacer una pregunta más concreta antes de elegir la demostración. «¿Qué quieres que esta herramienta haga de otra manera?» y «¿Qué otras herramientas de trabajo deben encajar con ese cambio?» invitan a aportar información que la encuesta no ofrece. Las respuestas podrían llevar a probar una sustitución concreta, una tarea nueva o a mantener la configuración actual. Son decisiones posibles del cliente, no resultados predichos por nuestros porcentajes.

Imagina ahora un estudio ficticio de dos personas que evalúa un nuevo asistente de redacción para sus clientes. Ya utiliza un asistente de conversación general para los primeros borradores, una herramienta de IA para resumir notas de entrevistas aprobadas y funciones de subtitulado con IA en su editor de vídeo. Está considerando la candidata para los primeros borradores. No propone sustituir todas las funciones de IA que utiliza.

El estudio elige una tarea concreta para la demostración: redactar tres publicaciones en redes sociales para el lanzamiento de un producto de un cliente a partir de un documento de información aprobada y unos ejemplos del lenguaje de la marca. El documento indica la oferta, la audiencia y los hechos que pueden utilizar las publicaciones. Tanto la herramienta de redacción actual como la candidata reciben los mismos materiales aprobados. Es un plan de prueba ilustrativo; el artículo no aporta resultados observados ni puntuaciones de rendimiento.

El resultado de la herramienta de resúmenes se prepara y revisa antes de empezar la comparación. Así se evita confundir un cambio en el material de partida con un cambio en la herramienta de redacción. El estudio también mantiene el editor de vídeo. Si un borrador va a convertirse en un subtítulo de vídeo, el equipo comprueba cómo llega la redacción al editor y si la persona que prepara el vídeo dispone de lo que necesita.

Una persona revisa los borradores frente a los hechos aprobados y los ejemplos de lenguaje. La otra sigue uno de los borradores a lo largo de los pasos habituales de preparación. Anotan lo que realmente tienen que corregir o trasladar, sin dar por hecho que una respuesta pulida dentro de la interfaz de la candidata significa que el trabajo está terminado. Las importaciones, exportaciones y conexiones propias de cada producto deben probarse como parte de ese traspaso.

La nota de la prueba puede ser breve: «Estamos evaluando esta candidata para los primeros borradores de publicaciones. Su material de entrada es el resumen aprobado. El texto revisado debe llegar a la persona que prepara cada publicación o vídeo. Las herramientas actuales de resumen y edición se mantienen en esta propuesta. Antes de decidir, necesitamos ver si la candidata puede completar esta tarea con nuestro material aprobado».

Si la prueba revela que el estudio busca en realidad otra tarea, puede cambiar la propuesta de forma explícita en vez de tratar la demostración inicial como prueba de que sirve para ese trabajo más amplio. Si la herramienta actual ya cumple los requisitos, mantenerla es una decisión posible. Entender el conjunto de herramientas ayuda al equipo comercial a centrar la demostración en el trabajo que el cliente realmente quiere cambiar.

La continuación más útil de este estudio es una pequeña incorporación a una conversación real. Pide a la persona que nombre la tarea que quiere cambiar, el producto o proceso que la realiza ahora y la siguiente persona o herramienta que necesita el resultado. Después, pregunta qué habría que demostrar antes de que eligiera la candidata para esa tarea.

Para el estudio ficticio, «escribir mejor» es demasiado amplio para orientar por sí solo la demostración. Redactar tres publicaciones de lanzamiento a partir de información aprobada concreta el trabajo. Identificar al compañero y al editor que reciben el texto concreta adónde debe llegar el resultado. Así, la demostración puede abordar el cambio propuesto sin prometer que sustituirá el resto de las herramientas del estudio.

Este es un consejo práctico basado en lo que se midió y en el contexto observado de uso de varias herramientas. No es un método probado para aumentar la adopción, reducir costes o mejorar la retención. El porcentaje de participantes que declara varias herramientas no puede decir a un proveedor qué conexión debe desarrollar ni qué cliente comprará.

Las decisiones que lo rodean merecen sus propias preguntas. Quién evalúa y quién decide es el tema de nuestro estudio sobre compra de software. Quién desarrolla y mantiene un sistema de IA corresponde al debate entre desarrollar y comprar. Qué beneficio quiere examinar un equipo se trata en nuestro análisis de los beneficios declarados de la IA generativa. Mantén esas preguntas separadas de la actual: ¿qué papel se le pide que desempeñe a esta candidata?

Influence IQ analizó las respuestas públicas de la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2026. El conjunto publicado contiene 30.903 respuestas, con trabajo de campo del 23 de junio al 5 de agosto de 2026. La captación mediante los sitios de Stack Overflow y una lista de correo de participación voluntaria hace que sea una muestra de participantes voluntarios. Describimos sus respuestas sin tratarlas como estimaciones de toda la población de desarrolladores, empresas o creadores.^[4]

Vinculamos dentro de cada respuesta la pregunta opcional sobre el número semanal de herramientas con la pregunta opcional sobre cambios durante el último año. Todos los motivos que acompañan a un sí entran en el grupo con cambio declarado; la respuesta exacta de no entra en el otro grupo. La respuesta explícita de «no procede» y la falta de respuesta sobre el cambio no entran en ninguno de los dos grupos comparados. Ambas preguntas siguen la misma ruta de uso de IA de la encuesta.^[2][3]

De las 8.637 personas que dijeron haber cambiado, 7.774 indicaron un número y 863 no. De las 4.423 que dijeron no haber cambiado, 4.031 indicaron un número y 392 no. Las proporciones sin número son del 10,0 % y el 8,9 %, respectivamente. Cada porcentaje mostrado divide el recuento de una categoría entre las respuestas con número de su propio grupo. La falta de respuesta no equivale a cero.

Todas las respuestas no vacías sobre el número podían leerse como enteros de cero o más. La tabla principal conserva los ceros y los valores altos, agrupando cualquier valor superior a diez en 11+. De las 11.919 personas que indicaron un número en total, 24 dieron un valor superior a 100, incluidas 22 del grupo con cambio declarado. Al excluir los valores superiores a 100, las proporciones de dos o más herramientas siguen siendo del 87,4 % y el 65,4 %. Al limitar el cálculo a valores positivos, son del 87,7 % y el 66,0 %. Estas comprobaciones no convierten las declaraciones personales en uso observado de software.^[1]

Stack Overflow ya publica gráficos separados del número de herramientas y de los motivos de cambio. Nuestra aportación es la distribución vinculada, con recuentos completos, definiciones y comprobaciones disponibles en la descarga. El análisis es descriptivo. Ofrece un punto de partida más concreto para hablar de un cambio de herramienta propuesto, dejando las tareas, la historia y la decisión de evaluación de cada persona para esa conversación.^[2][3]