La IA se usa más en eventos. ¿Por qué los profesionales se sienten menos preparados?

Tu equipo utiliza IA para redactar mensajes, resumir reuniones o preparar propuestas. Cada vez resuelve más tareas con ella. Pero cuando toca decidir si puede atender a un asistente sin supervisión, aparecen las dudas.

Esa distancia entre utilizar una herramienta y sentirse preparado para aplicarla también aparece en los datos del sector.

Más uso, menor valoración de la propia capacidad

En Meetings Outlook Q1 2026, MPI publica una comparación entre distintas oleadas de su encuesta:

Indicador	Q1 2025	Q1 2026
Uso habitual de IA generativa	43 %	70 %
Capacidad propia valorada como buena o excelente	43 %	33 %
Actitud general positiva hacia la IA	68 %	62 %

El uso habitual aumenta 27 puntos porcentuales. La valoración positiva de la propia capacidad cae 10 puntos. La actitud favorable hacia la tecnología también baja, aunque sigue siendo mayoritaria. Los datos aparecen en la página 6 del informe original de MPI. Puedes consultar la fuente en Athena.

La oleada de Q1 2026 recoge 179 respuestas: un 54 % de organizadores y un 46 % de proveedores. Es una comparación entre oleadas, no un seguimiento de las mismas personas. Tampoco representa a todos los profesionales de eventos.

¿Están perdiendo confianza en la IA?

La encuesta distingue dos cosas que conviene mantener separadas: la actitud hacia la IA y la valoración que cada profesional hace de su capacidad para utilizarla.

El 33 % no mide cuántas personas consideran fiable una respuesta generada por IA. Mide cuántas califican su propia capacidad como buena o excelente. Por eso, decir que «la confianza en la IA cae del 43 % al 33 %» cambiaría el significado del dato.

Los autores sugieren que la variedad y la profundidad de las herramientas pueden resultar abrumadoras y que las habilidades podrían no avanzar al mismo ritmo. Es su interpretación. La comparación no demuestra por qué cada persona ha cambiado su valoración.

Desde Sinapser vemos una explicación posible: cuanto más utilizas la IA, más situaciones encuentras en las que necesitas criterio para decidir qué delegar. Es una hipótesis, no una conclusión de la encuesta.

Redactar un borrador y atender a un asistente exigen controles distintos

Imagina que una IA propone un texto para invitar a tus asistentes. Puedes leerlo, corregirlo y aprobarlo antes de enviarlo.

Ahora imagina que responde a una persona que pregunta si su entrada permite acceder a una cena privada. En ese momento necesita información actualizada, conocer los permisos de esa persona y reconocer cuándo debe dejar la respuesta en manos del equipo.

Ambos usos pueden ahorrar trabajo. El segundo también exige definir qué información puede consultar, qué acciones puede realizar y cómo interviene una persona si algo falla.

Nuestra lectura del estudio es que aumentar el uso no basta para saber si un equipo está preparado para asumir esa responsabilidad. El porcentaje de adopción describe una parte de la historia.

Qué merece la pena preguntar en tu equipo

En lugar de preguntar solamente «¿utilizamos IA?», prueba con una situación concreta: ¿qué tendría que ocurrir para que dejáramos que respondiera directamente a nuestros asistentes?

La respuesta puede revelar que necesitáis una fuente de información más clara, límites de acceso por usuario o un proceso para resolver preguntas que el agente no sabe contestar. También puede confirmar que, para una tarea determinada, revisar cada resultado sigue siendo la mejor opción.

No hace falta interpretar la cautela como rechazo. Puede ser una forma de reconocer qué condiciones necesitas para utilizar la tecnología.

En el siguiente artículo llevamos esa pregunta al trabajo diario: qué puede salir mal cuando una IA atiende a tus asistentes y qué controles conviene exigir.