La IA funciona y la evidencia es contundente: aumenta la productividad, mejora la calidad del trabajo y acelera la toma de decisiones. Así lo demuestran los estudios. La consultora Boston Consulting Group (BCG), por ejemplo, observó mejoras de hasta un 40% en productividad en tareas complejas durante sus estudios de campo. Y, sin embargo, más de dos tercios de las empresas reconocen que no están generando valor real con ella. No es una paradoja tecnológica: es un problema de diseño de las organizaciones. La gran brecha no está en los algoritmos, sino en la forma en que están estructuradas las compañías que pretenden incorporarlos.
Hoy, la mayoría de las organizaciones siguen siendo máquinas de coordinación lenta y vertical, con procesos pensados para un mundo tradicional
La IA funciona y la evidencia es contundente: aumenta la productividad, mejora la calidad del trabajo y acelera la toma de decisiones. Así lo demuestran los estudios. La consultora Boston Consulting Group (BCG), por ejemplo, observó mejoras de hasta un 40% en productividad en tareas complejas durante sus estudios de campo. Y, sin embargo, más de dos tercios de las empresas reconocen que no están generando valor real con ella. No es una paradoja tecnológica: es un problema de diseño de las organizaciones. La gran brecha no está en los algoritmos, sino en la forma en que están estructuradas las compañías que pretenden incorporarlos.
Durante los últimos años, el discurso empresarial sobre IA se ha convertido en un catálogo de pilotos tecnológicamente vistosos, pero estratégicamente superficiales: un chatbot para atención al cliente, un generador de resúmenes, un copiloto para redactar correos. La mayoría de estas iniciativas se presentan como grandes avances, pero su impacto en la cuenta de resultados es diminuto. Y es que la manera en la que la IA mejore el rendimiento de una compañía no se va a conseguir con proyectos aislados, sino adoptándola en el corazón de la organización –en sus procesos, en sus decisiones y en la forma en que se estructura el trabajo. McKinsey lo formuló de manera clara: para que la IA genere impacto real, las compañías deben repensar sus procesos, revisar la manera en que trabajan y superar los modelos de organización actuales, diseñados para tiempos pasados, con múltiples capas de burocracia, mandos medios y mucha lejanía entre la decisión y la ejecución.
La experiencia práctica refuerza lo mismo desde otro ángulo. BCG concluye que la mayoría de las empresas no fracasa por falta de tecnología, sino por ausencia de nuevos modelos operativos orientados al aprovechamiento de la IA. No se puede esperar resultados extraordinarios si falta de alineación entre procesos, roles, datos y toma de decisiones. Hoy, la mayoría de las organizaciones siguen siendo máquinas de coordinación lenta y vertical, con silos, cadenas interminables de aprobación y procesos pensados para un mundo tradicional. En ese contexto, cualquier IA queda atrapada como un accesorio cosmético.
Por tanto, el verdadero bloqueo para hacer que la IA funcione no es técnico, sino político, cultural y económico. La tecnología demuestra su capacidad en laboratorio, pero las organizaciones no lo hacen en la práctica porque su entorno interno está desalineado. Para transformar el negocio, la adopción de la IA debe modificar cómo se toman decisiones críticas, cómo se asignan recursos… En definitiva, cómo se ejecuta el negocio. Pero empujar un cambio tan profundo concentra mayor riesgo personal para los directivos. Si la transformación sale mal, la responsabilidad recae sobre ellos; si sale bien, el beneficio es colectivo y pocos lo capitalizan profesionalmente. Es un problema de agencia claro: se internaliza el riesgo individual y se externaliza el beneficio organizacional. ¿Cuál es el resultado? Proyectos seguros, reversibles y organizacionalmente neutros.
A esto se suma la incompatibilidad entre los horizontes temporales. La IA transformadora requiere ciclos de retorno de tres a cinco años, pero los sistemas de reporting, bonus y presión del mercado exigen resultados cada 12 o 24 meses. Se obliga, así, a medir la eficiencia en horas de trabajo ahorradas en lugar de preguntarse qué cosas se pueden hacer ahora que antes no eran posibles.
Existe además un bloqueo más profundo: la redistribución de poder. La IA acorta jerarquías, democratiza capacidades y reduce la dependencia de intuiciones individuales. Para las organizaciones actuales, con múltiples capas de gestión, esto es claramente deflacionario. McKinsey lo expresa con elegancia: la IA no progresa porque las organizaciones no cambian su forma de operar. La traducción es menos sutil: hay grupos dentro de las organizaciones que no quieren que cambie.
Por eso la mayoría de las empresas están mal diseñadas para aprovechar esta nueva tecnología. Tratan la inteligencia artificial como un asistente sofisticado, como un adorno tecnológico para procesos y actividades que en realidad deberían desaparecer o cambiar radicalmente. Implementar esta tecnología no es incorporar herramientas, sino rediseñar cómo fluye el trabajo, quién tiene autoridad, cómo se aprueban los cambios o qué procesos se eliminan. Casi ninguna organización toca estas palancas y se limita a colocar IA sobre estructuras antiguas y luego culpa a la tecnología de no ofrecer resultados.
BCG cuantifica la consecuencia: apenas un 4-5 % de las empresas está capturando valor real y consistente de la IA. No porque tengan mejor tecnología, sino porque tienen mejores organizaciones.
Cuando la tecnología funciona en laboratorio, pero fracasa en producción, la respuesta no es culpar a la tecnología, sino revisar el sistema en que intentamos aplicarla. El problema no está en los modelos, los chips ni las herramientas, sino en las estructuras rígidas, jerarquías lentas, incentivos mal alineados y miedo a redistribuir poder.
Si las empresas quieren capturar el potencial real de la IA, deben asumir algo incómodo: la IA no es una herramienta más, es un rediseño organizativo completo. Requiere valentía directiva, visión a largo plazo y voluntad de reconstrucción estructural. Hasta que eso ocurra, seguiremos viendo grandes anuncios, eventos inspiradores y presentaciones brillantes en PowerPoint… pero resultados mediocres en el negocio.
Feed MRSS-S Noticias
