Los 3 mitos que impiden que la IA funcione en tu empresa

La verdadera historia de la IA en la mayoría de las organizaciones no se trata de algoritmos, sino de hábitos. Las nuevas herramientas llegan con demostraciones impresionantes y promesas prometedoras, pero las rutinas diarias que deciden qué recibe atención, quién puede asumir riesgos y qué se considera un “buen trabajo” tienden a permanecer inalteradas.

Los líderes crean unidades especiales, implementan capacitaciones o buscan ahorros rápidos, solo para descubrir que la vieja cultura, discretamente, reajusta las condiciones. Cuando esto sucede, los logros iniciales se desvanecen, la adopción se estanca y el cinismo crece.

Este artículo, basado en nuestro próximo libro, analiza tres mitos comunes que refuerzan las culturas existentes e obstaculizan las transformaciones profundas necesarias para implementar la IA con éxito. Para aprovechar al máximo estas tecnologías, las empresas deben cuestionar estas creencias y cambiar las condiciones que rigen su funcionamiento.

Mito 1: “Las unidades de innovación nos salvarán”

Tras cinco años de funcionamiento, el Servicio Digital del Gobierno (GDS) del Reino Unido parecía intocable. Creado en 2011, el GDS revolucionó los servicios digitales británicos. Con el objetivo de reinventar el gobierno como plataforma, consolidó cientos de sitios web en un único portal fácil de usar, redujo el gasto innecesario al obligar a los departamentos a unificar sus plataformas y demostró que, con la actitud adecuada, incluso las agencias gubernamentales podían avanzar con la velocidad de una startup.

En 2016, los servicios digitales del Reino Unido fueron clasificados como los mejores del mundo. Sin embargo, para 2020, el GDS había desaparecido como fuerza impulsora dentro del gobierno británico.

Este patrón se repite con regularidad en los laboratorios de innovación corporativa: crear una unidad de élite, asignarle reglas especiales, celebrar los primeros logros y verla desaparecer. Una unidad de innovación puede obtener resultados extraordinarios siempre que cuente con la protección de la alta dirección, recursos disponibles y una cultura interna que atraiga talento excepcional.

Pero este modelo también encierra las bases de su propia desaparición. La condición de forastero que posibilita la innovación revolucionaria hace casi imposible la sostenibilidad a gran escala. Cuando los patrocinadores ejecutivos se marchan, la protección se desploma y los anticuerpos organizacionales comienzan a reafirmar las normas culturales.

Este ciclo de vida predecible se aplica tanto a los equipos centrados en la IA como a los que impulsan cualquier otro tipo de cambio tecnológico. Las transiciones de liderazgo son inevitables. Los nuevos ejecutivos cuestionan las reglas especiales. La unidad de innovación, que se nutre de su influencia externa al sistema, se ve retraída, y el flujo de ideas novedosas se reduce a un goteo.

La lección que debemos sacar de esto no es que debamos abandonar las unidades de innovación, sino que debemos usarlas estratégicamente y aprovechar sus logros. Las unidades de innovación deben considerarse catalizadores, no soluciones permanentes.

Mientras estos equipos avanzan con éxitos rápidos y prueban nuevos enfoques, las organizaciones también necesitan transformar su cultura organizacional en paralelo. El objetivo no debería ser proteger la unidad de innovación indefinidamente, sino alinear la cultura organizacional con los enfoques innovadores que promueve. Si las unidades de innovación son la chispa, la cultura es el oxígeno. Se necesitan ambas, a la vez, o la llama se apaga.

Mito 2: “Nuestras personas solo necesitan capacitación”

Las empresas gastan millones en enseñar a sus empleados a usar herramientas de IA y luego se preguntan por qué la transformación nunca se produce. La razón es que el problema subyacente no se limita a las habilidades, sino a la imaginación necesaria para usarlas eficazmente. Se puede capacitar a la fuerza laboral para operar la nueva tecnología, pero no se les puede capacitar para que se entusiasmen con ella ni para que se preocupen por el futuro de la empresa. Eso requiere un cambio cultural.

En lo que respecta a la IA, la verdadera brecha es conceptual, no técnica. Los empleados deben dejar de ver la IA como una mejor calculadora y comprender su papel como un aliado estratégico. Esto requiere más que tutoriales. Implica mostrar cómo la IA puede transformar los flujos de trabajo y luego recompensar su uso creativo.

Muestre a un equipo de ventas cómo la IA puede predecir las necesidades de los clientes antes de las llamadas, no solo transcribirlas después. Demuestre cómo los equipos legales pueden pasar de la revisión de documentos a la asesoría estratégica.

Cuando las organizaciones les dicen a sus empleados que “usen las herramientas” pero no cambian las normas sociales en torno a su uso, pueden ser castigados por hacer exactamente lo que les pidió el liderazgo. Un experimento reciente con 1,026 ingenieros de software reveló que cuando los revisores creían que el código se había producido con asistencia de IA, calificaban la competencia del autor aproximadamente 9% más baja, aunque el trabajo fuera idéntico.

Aún más preocupante fue que la penalización fuera mayor para las mujeres y los ingenieros de mayor edad, grupos que ya tendían a ser tratados negativamente en las evaluaciones. En una encuesta paralela a 919 ingenieros, muchos manifestaron dudar en usar IA por temor a que su adopción se interpretara como una falta de habilidad, lo que ilustra por qué el acceso y la capacitación no se traducen en adopción cuando la cultura indica que el uso visible de IA dañará la credibilidad.

Mito 3: “La IA podría sustituir a los empleados”

Se les vende una promesa seductora a las empresas ahora mismo. La forma de aprovechar el valor de la IA es simplemente reemplazar a tantos trabajadores como sea posible. Despide a la mitad de tu personal, quédate con los ahorros y deja que las máquinas se encarguen del resto. Aritmética simple para mentes simples.

La cruda realidad es que la IA puede reemplazar —y lo hará— muchos trabajos humanos, pero no lo hará de forma limpia ni sencilla. En la mayoría de los casos, la idea de simplemente sustituir el componente humano por una máquina simplemente no funciona.

Los humanos trabajamos juntos como partes de estructuras sociales multicapa que evolucionamos como ecosistemas. Si se cambia una parte, habrá consecuencias graves para otra. Si nos precipitamos hacia la automatización, corremos el riesgo de desmantelar los pilares que sostienen toda la estructura.

Piense en las tediosas horas que los analistas júnior dedican a depurar datos, revisar cifras y crear modelos desde cero. O en el trabajo que realizará un gerente recién nombrado supervisando el rendimiento y completando el papeleo.

Lo llamamos trabajo rutinario, pero en realidad es la forma en que los humanos desarrollan las habilidades que necesitarán en puestos más directivos. Si se eliminan los puestos de nivel inicial, se pierde la trayectoria profesional que genera los líderes sénior altamente cualificados que se necesitan. Si se permite la “descalificación” impulsada por la IA, se pierde el criterio y la supervisión humana en los que confían las instituciones.

La trayectoria de Klarna muestra ambos lados de esta ecuación. A principios de 2024, su asistente de IA gestionaba dos tercios de los chats de clientes, con tiempos de resolución inferiores a dos minutos y una reducción de 25% en las consultas repetidas. Para 2025, la dirección de Klarna reconocía públicamente las limitaciones de un enfoque basado exclusivamente en IA y comenzó a reabrir las funciones humanas, priorizando la experiencia del cliente junto con la automatización.

La verdadera pregunta no es cuántas personas se pueden eliminar. Para una implementación eficaz de la IA, es necesario comprender que los humanos realizan contribuciones esenciales que no aparecen en sus descripciones de trabajo.

Manual de transformación cultural: desmitifica la cultura

El cambio cultural depende de hábitos, incentivos y expectativas, no solo de la incorporación de nuevas herramientas. Te presentamos algunos consejos presenta pasos concretos que los líderes pueden tomar ahora para evitar los obstáculos que muchas empresas están experimentando.

• Implementar transformaciones paralelas (Corrige el mito 1). La unidad de innovación genera logros rápidos mientras una iniciativa independiente transforma la cultura general. Estos deben ocurrir simultáneamente, no secuencialmente. Aproveche la protección de la unidad de innovación y sus logros iniciales para generar confianza en el cambio en la organización, pero invierta por igual en preparar la cultura principal para lo que viene. Sin vías paralelas, la unidad de innovación se convierte en una isla aislada de excelencia que eventualmente desaparecerá.
• Transformar la capa intermedia (Corrige el Mito 2). Los mandos intermedios son los verdaderos guardianes del cambio cultural. En lugar de gastar energía tratando de convencer a los escépticos, pueden identificar a los curiosos y otorguenles autoridad para experimentar, presupuestar errores y liberarse de las métricas tradicionales. Proporcionen a estos gerentes un microesquema para implementar cambios en su equipo, junto con una sesión semanal de “presentación del trabajo”: qué IA se utilizó, qué se adoptó o descartó y las razones detrás de esas decisiones, para que compartan aprendizajes con sus compañeros.
• Construir rutas de aprendizaje alternativas (Corrige el mito 3). Si la IA elimina las experiencias que construyen el juicio, es necesario recrearlas conscientemente. Las simulaciones de fidelidad hacia la empresa, los programas de rotación y las jornadas de trabajo sin IA se convierten en necesidades existenciales. Conserva las actividades que desarrollan el reconocimiento de patrones y el instinto empresarial. La inversión puede parecer un desperdicio hasta que se comprende que la alternativa es una fuerza laboral que puede operar herramientas, pero no puede reaccionar cuando algo falla.

La elección

La transformación cultural es más difícil que la implementación de tecnología. Es más caótica, lenta e imposible de controlar por completo. La mayoría de las empresas eligen el camino fácil: adquirir la IA, capacitarse en las herramientas, crear un laboratorio de innovación y esperar que todo salga bien.

Los pocos que elijan el camino difícil —transformación paralela, evolución cultural, experiencias de aprendizaje preservadas— obtendrán poderosas ventajas competitivas. Tendrán plantillas que no solo usan IA, sino que piensan con ella; culturas que no solo toleran el cambio, sino que lo esperan; y organizaciones que no solo sobreviven a la disrupción, sino que la impulsan.