Más allá de la eficiencia

En la carrera por la inteligencia artificial, muchas organizaciones cayeron en una trampa de miopía estratégica. Nos obsesionamos con las ganancias marginales —redactar correos más rápido, resumir reuniones, automatizar lo rutinario—. Alivia, sí, pero no transforma: es apenas una versión más veloz de la oficina de siempre. Por eso quiero dejar sobre la mesa una pregunta incómoda para cualquier comité de dirección: ¿estamos usando la tecnología más poderosa de nuestra era solo para hacer lo mismo de siempre, un poco más rápido?

Un análisis reciente de Gartner enciende una alerta que conviene tomarse en serio: el costo de las soluciones de productividad está empezando a superar las ganancias financieras que generan. Estamos tratando a la IA como si fuera el Word o el PowerPoint de 2026: una herramienta que se paga para operar, en lugar de una palanca sobre la cual construir un negocio nuevo.

Y la evidencia acompaña esa advertencia. Un estudio del MIT sobre el estado de la IA en las empresas encontró que cerca del 95% de los pilotos de IA generativa no produce ningún impacto medible en los resultados. No porque la tecnología no sirva, sino porque la usamos en la superficie. El riesgo es real: si el valor no aparece pronto, llega la desilusión, y con ella la tentación de retroceder. Sería una pena, porque el problema no es la IA: es la altura de nuestra ambición.

Para entender el momento, Gartner propone una imagen que me parece esclarecedora: no estamos en un ciclo de expectativas —de entusiasmo y desilusión—, sino al inicio de una Curva-S que durará décadas. Una curva que no mide sentimientos, sino inversión y momentum estructural. Hoy vemos ruido, gasto masivo que parece no retornar y exceso de marketing. Pero ese caos es la antesala de un cambio de fondo: la enorme inversión ya está acelerando innovaciones adyacentes en chips, robótica, computación cuántica y modelos de mundo, que con el tiempo se combinarán en una plataforma que hoy apenas imaginamos.

La consecuencia para quien lidera es clara: esto es una maratón, no un sprint. Las organizaciones que ganen no serán las que reaccionen al ruido de cada trimestre, sino las que empiecen a convertir ese caos en orden —preparando sus datos, formando a su gente y modernizando sus modelos organizativos—

Aquí está, para mí, la decisión más importante. Gartner distingue entre casos de uso para defender —proteger el margen, reducir costos, hacer lo de siempre más barato— y casos para transformar (los llama “upend”), donde viven los problemas más complejos. La mayoría de la inversión hoy se concentra en “defender”, que es justamente donde el retorno se agota. La verdadera oportunidad está en atreverse a los “problemas perversos”: esos desafíos sistémicos, grandes y complejos que hasta hace poco parecían inalcanzables.

Apuntar alto no es un eslogan; tiene formas concretas. La primera son los sistemas multiagente: dejar de ver la IA como un chat individual y empezar a verla como equipos de agentes especializados que colaboran, debaten y se cuestionan entre sí. El ejemplo que más me impactó viene de la medicina: un orquestador multiagente de Microsoft alcanzó un 85,5% de acierto en casos clínicos diagnósticamente difíciles del New England Journal of Medicine, frente al 20% de un grupo de médicos experimentados que analizaba los mismos casos sin ayuda. El propio Microsoft lo subraya, y me parece la clave de todo: la IA no reemplaza al médico, amplifica el conocimiento humano.

A eso se suman los modelos de mundo y los gemelos digitales, que ya no simulan solo datos sino la realidad física —desde el cuerpo humano hasta organizaciones enteras— para anticipar el futuro antes de que ocurra; y la computación cuántica, que la IA irá preparando como puente para resolver problemas de materiales y energía que hoy limitan nuestro crecimiento. No hace falta apostar a todo a la vez. Basta con elegir un problema que de verdad importe y atreverse a atacarlo con estas capacidades.

No usemos esta tecnología monumental para ser un 5% más eficientes. Usémosla para reinventar lo que hacemos y resolver lo que antes nos daba miedo.

Y aquí hay un riesgo que se nombra poco: si usamos la IA solo para acelerar tareas, el resultado no es liberar a las personas, sino abrumarlas con un volumen de trabajo inhumano. La velocidad sin rediseño lleva al agotamiento. Por eso la pregunta de fondo no es “¿cómo hacemos esto más rápido?”, sino “¿de qué debería ocuparse cada persona cuando la máquina asume lo rutinario?”.

La evidencia lo confirma: McKinsey encontró que, entre todos los factores, el que más se correlaciona con el impacto real de la IA en los resultados es el rediseño profundo del trabajo, no la mera adopción de herramientas. Se trata de mover a las personas hacia lo que solo ellas aportan —criterio, creatividad, sentido, cuidado— mientras la mejor IA hace precisamente lo contrario de llamar la atención: se vuelve casi invisible y se funde en el contexto del trabajo, como el sistema que transcribe una consulta médica para que el doctor pueda, por fin, mirar a los ojos a su paciente.

La “burbuja” de la IA no es el fin; es el comienzo de su madurez. Cuando el ruido se disipe, quedarán en pie las organizaciones que se atrevieron a empujar los límites de su ambición en lugar de conformarse con la eficiencia. Pero ambición no puede significar deslumbramiento tecnológico a cualquier precio. Significa preguntarnos siempre para qué, y para quién.

Me quedo con una idea que, viniendo de donde viene, resuena con fuerza. En su encíclica sobre la IA, el papa León XIV lo planteó así: “la verdadera alternativa no es entre entusiasmo y miedo, sino entre dos caminos de desarrollo: un progreso que sirve a las personas y a los pueblos, o un progreso que los somete a la mentalidad del poder”. Esa es, para mí, la brújula.

Vuelvo a mi convicción de siempre: la tecnología nos da la capacidad, pero somos las personas —y sobre todo quienes tenemos la responsabilidad de liderar— las que decidimos si esa capacidad sirve para reinventar industrias y mejorar vidas, o solo para hacer lo de siempre un poco más rápido. El futuro no se predice, se diseña. Y hoy tenemos, por primera vez, las herramientas para diseñar lo que ayer parecía imposible. Diseñémoslo con ambición y con las personas en el centro. Esa es la transformación que de verdad deja impacto.