La paradoja de la IA: adopción masiva, impacto mínimo

La inteligencia artificial ha alcanzado un nivel de adopción sin precedentes: según McKinsey, más del 80% de las grandes empresas ya la utilizan en al menos un proceso operativo. Sin embargo, este entusiasmo no se ha traducido en beneficios tangibles para la mayoría de ellas. El informe revela que solo una minoría ha logrado escalar estas implementaciones hacia resultados económicos sostenibles.

Esta paradoja sugiere una desconexión profunda entre el despliegue técnico y el impacto real en el negocio. En muchos casos, la IA se ha introducido como respuesta a una presión externa —competencia, expectativas del mercado, discursos de moda— más que como parte de una estrategia estructural. Se confunde novedad con innovación, y se sobreestima el poder transformador de añadir una herramienta sin rediseñar el sistema que la acoge.

Automatizar no es transformar: el error de enfoque

La mayoría de los proyectos de IA fracasan no por la tecnología, sino por el enfoque con que se aplican. Cuando una empresa automatiza un proceso ineficiente, lo único que consigue es hacer más rápido algo que ya funcionaba mal. Es una inversión que embellece la superficie sin corregir el fondo. Aquí reside una de las claves: la IA no es una solución mágica, sino un amplificador. Solo mejora lo que ya está bien planteado.

Muchas organizaciones siguen aplicándola como un parche tecnológico en lugar de aprovecharla como una oportunidad para repensar desde cero su modelo de funcionamiento. En este sentido, la IA no convierte a nadie en genio ni arregla modelos de negocio obsoletos; simplemente revela las fortalezas o fragilidades preexistentes de cada sistema.

Liderazgo transformador: el verdadero catalizador

La diferencia entre adoptar IA y generar valor con IA no está en la tecnología, sino en el liderazgo. Las organizaciones que logran impacto real son aquellas que han comprendido que incorporar inteligencia artificial requiere más que recursos técnicos: exige una visión de transformación. Esto implica rediseñar procesos, redefinir roles y, sobre todo, asumir decisiones estructurales.

El liderazgo transformador no se limita a crear comités de innovación ni a contratar perfiles técnicos; se trata de cuestionar lo establecido y abrir espacio para nuevos paradigmas operativos. En estos casos, la IA no es un accesorio, sino una palanca de cambio. Los líderes que entienden esto no preguntan qué IA pueden aplicar, sino qué modelo de organización quieren construir y cómo la IA puede habilitarlo.

Del ahorro al rediseño: la pregunta incómoda

Gran parte del entusiasmo por la IA se ha centrado en el ahorro de tiempo y recursos. Pero este enfoque, aunque legítimo, es insuficiente. La pregunta crítica no es cuánto cuesta implementar una IA, sino qué posibilidad de rediseño estratégico habilita. Si la inteligencia artificial se usa únicamente para “optimizar lo que ya hay”, su retorno será marginal y su impacto, efímero.

Las empresas deben cuestionarse si están usando la IA para mantener el statu quo o para cambiar las reglas del juego. El verdadero retorno de la inversión en IA no se mide en eficiencia operativa, sino en capacidad de reinventarse. Por eso, más que una herramienta de productividad, la IA debería verse como una invitación a imaginar procesos nuevos, más coherentes con un mundo cada vez más dinámico, complejo e interconectado.