Liderazgo empresarial frente a la era de la Inteligencia Artificial

Por James Adams

La inteligencia artificial ya no puede tratarse como un proyecto experimental reservado al departamento de tecnología. Se ha convertido en una cuestión de estrategia, organización y liderazgo. El AI Index Report 2026 de Stanford muestra que el 88% de las organizaciones encuestadas utiliza IA en al menos una función y que la IA generativa está presente en el 70%. Sin embargo, la difusión de la tecnología no equivale automáticamente a creación de valor.

McKinsey confirma esa brecha. Su encuesta global de 2025 señala que casi nueve de cada diez organizaciones usan IA regularmente, pero cerca de dos tercios todavía no la han escalado ampliamente. Solo 39% reporta impacto sobre el EBIT a nivel empresarial. Las organizaciones calificadas como high performers, cerca del 6% de la muestra, se distinguen por rediseñar procesos, buscar crecimiento e innovación y contar con líderes que asumen directamente la transformación.

Boston Consulting Group (BCG) llega a una conclusión semejante. En su investigación de 2025, solo 5% de las compañías generaba valor de IA a escala y alrededor de 60% obtenía poco o ningún valor material. En 2026, casi nueve de cada diez CEO dijeron observar algún beneficio en costos o ingresos en áreas específicas. El reto se desplazó, por tanto, desde experimentar hacia escalar con disciplina.

¿Qué hacen diferente los líderes que avanzan? La evidencia permite sintetizar diez principios.

A tomar en cuenta en las empresas. Se requiere convertir la IA en estrategia, no en una compra tecnológica. El punto de partida debe ser el problema empresarial: dónde crecer, qué experiencia mejorar, qué proceso transformar y qué capacidad construir. BCG sostiene que las organizaciones donde los CEO establecen prioridades claras, responsabilizan a sus líderes y siguen el valor generado tienen mayores posibilidades de convertir los primeros resultados en ventajas sostenibles.

No hay que delegar. Debemos liderar personalmente. McKinsey encuentra que las empresas de alto desempeño son tres veces más propensas a señalar una fuerte apropiación de las iniciativas de IA por parte de sus altos ejecutivos. El gerente no necesita programar modelos, pero sí comprender sus capacidades, límites y consecuencias.

Si no medimos, no existe. Toda iniciativa debería tener indicadores de productividad, costos, ingresos, calidad, innovación o satisfacción del cliente. La popularidad de una herramienta no constituye una justificación de inversión. El objetivo es pasar del experimento tecnológico a una cartera de iniciativas vinculadas con resultados empresariales comprobables.

Es hora de trabajar. Hay que rediseñar procesos completos. McKinsey identifica el rediseño de flujos de trabajo como uno de los factores más relacionados con el impacto económico de la IA. Automatizar correos o resúmenes puede ahorrar tiempo; transformar una cadena completa de decisiones puede modificar la competitividad de la organización.

Vamos a ser precavidos: primero experimentar antes de escalar. Un estudio con consultores de BCG, desarrollado por investigadores vinculados con Harvard Business School, mostró que GPT-4 elevó alrededor de 40% la calidad en determinadas tareas. Pero ante problemas situados fuera de la denominada “frontera tecnológica” de la herramienta, quienes utilizaron IA fueron 19 puntos porcentuales menos propensos a producir la respuesta correcta. La enseñanza es clara: la IA debe probarse en el contexto real de cada organización.

Cambió nuestra relación: vamos a diseñar deliberadamente la relación humano-máquina. No todas las decisiones deben automatizarse. La evidencia de Harvard demuestra precisamente que el desempeño depende del tipo de tarea y de comprender dónde se encuentran los límites de la tecnología. En ámbitos financieros, legales, regulatorios o reputacionales, el juicio humano, la revisión y la responsabilidad continúan siendo decisivos.

Gobernar antes de perder control. Deloitte reporta que solo alrededor de una quinta parte de las organizaciones posee un modelo maduro para gobernar agentes autónomos, mientras privacidad, seguridad, cumplimiento y explicabilidad figuran entre las principales preocupaciones empresariales. NIST propone gestionar los riesgos de IA mediante cuatro funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar.

¿Estamos preparados? : capacitar a toda la organización. La OECD señala que menos del 1% de los trabajadores necesitará habilidades avanzadas específicas de IA. Para la mayoría serán más importantes la alfabetización digital, el análisis e interpretación de datos, el pensamiento crítico, la creatividad, la resolución de problemas y las habilidades gerenciales. La formación, por tanto, no debe reservarse a especialistas.

¿Qué mundo tendremos? Menos relaciones humanas: debemos proteger el aprendizaje y la colaboración. Un estudio reseñado por MIT Sloan sobre 187,000 desarrolladores encontró que quienes accedieron a herramientas generativas aumentaron 12.4% sus actividades de programación y redujeron 24.9% las de gestión de proyectos, pero también disminuyeron notablemente las interacciones entre colegas. La productividad puede crecer mientras se debilitan mecanismos informales de aprendizaje y mentoría.

Todas son empresas tecnológicas: debemos convertir la empresa en una organización que aprende continuamente sobre IA. Modelos, costos y capacidades cambian con rapidez; las políticas, indicadores y formas de trabajo también deben actualizarse. La transformación no termina con la instalación de una plataforma, sino que exige experimentación, evaluación y adaptación permanentes.

La conclusión es que la ventaja competitiva no residirá simplemente en tener acceso a inteligencia artificial, porque ese acceso tenderá a generalizarse. La diferencia estará en la capacidad de cada organización para combinar tecnología, estrategia, talento, gobernanza y aprendizaje. El líder efectivo no pregunta únicamente “¿qué puede hacer la IA?”, sino “¿qué debemos rediseñar ahora que la IA existe?”. Esa pregunta transforma la tecnología en una auténtica decisión de gestión.

El autor es consultor sobre temas de IA.