En una reciente mesa redonda de Outthinker junto a Scott Snyder, Senior Fellow de Wharton, profesor adjunto de Penn Engineering y autor de Your AI Life, en la que participaron innovadores y estrategas de tres continentes, la conversación rápidamente pasó al verdadero trabajo del liderazgo:

• ¿Qué ocurre cuando la tecnología está lista, pero la organización no?
• ¿Qué ocurre cuando la oportunidad es evidente, pero el modelo operativo se interpone?
• ¿Qué ocurre cuando los colaboradores pueden ver lo que la IA es capaz de hacer, pero aún no confían en lo que los líderes harán con el valor que esta genera?

Scott ha vivido tres grandes olas de disrupción tecnológica: la digitalización y el comercio electrónico, la revolución móvil y, ahora, la inteligencia artificial. Sin embargo, lo que hizo realmente valiosa la sesión no fue solo su presentación, sino también la manera en que los líderes presentes llevaron sus ideas a los desafíos concretos que enfrentan en sus propias organizaciones.

La conversación terminó cristalizando la paradoja de la adopción de la IA, una idea sobre la que he estado reflexionando: cuanto más poderosa se vuelve la inteligencia artificial, más depende su adopción de algo profundamente humano: la confianza.

La IA les brinda a las organizaciones una nueva capacidad. Pero esa capacidad solo se convierte en una ventaja cuando las personas confían en la manera en que los líderes la utilizarán.

Scott comenzó señalando una tensión que muchos líderes están experimentando: «He vivido varias olas tecnológicas, probablemente como muchos de ustedes, y nunca había visto una con un nivel de entusiasmo tan alto, acompañado al mismo tiempo de un nivel comparable de incertidumbre y temor como el que veo con la IA».

La IA ya puede hacer el trabajo. El verdadero desafío es si las organizaciones serán capaces de incorporarla de una forma que mejore el negocio y, al mismo tiempo, logre que las personas avancen junto con ella.

La adopción de la IA es desigual porque el trabajo también lo es

Kevin Darbelnet, fundador de Strategy Matrix y con amplia experiencia en bienes de consumo y productos físicos, señaló una de las brechas más importantes de la conversación sobre IA. Los casos de uso en las funciones administrativas avanzan rápidamente. La planificación de la demanda, la planificación del suministro, el marketing, el servicio al cliente y otras actividades basadas en el conocimiento son puntos de partida evidentes. Pero el entorno de manufactura es otra historia.

Kevin destacó que la IA parece avanzar con rapidez en funciones de oficina como la planificación, el marketing y el servicio al cliente, pero mucho más lentamente en las plantas de producción, donde la oportunidad podría ser igual de grande.

Y esto importa porque la IA no es igual de fácil de aplicar en todos los contextos. Una cosa es utilizarla en un escritorio. Otra muy distinta es introducirla en una fábrica, donde el trabajo es físico, los sistemas son antiguos y las personas necesitan herramientas que realmente se adapten a la manera en que realizan su labor.

No es lo mismo dar acceso a una herramienta de IA generativa a un trabajador del conocimiento que rediseñar la forma en que trabaja un operador de primera línea, un técnico, una enfermera, un empleado de almacén, un especialista en evaluación de riesgos de seguros o un colaborador de campo.

Scott añadió una distinción muy útil. Los entornos físicos son mucho más difíciles de modificar y adaptar que los entornos digitales. Además, los sistemas heredados suelen ser mucho más complejos.

Como él mismo expresó: «La mayoría de estos trabajadores no pasan el día sentados frente a un computador. Entonces, ¿cómo hacerles llegar la inteligencia de la IA en un formato que realmente les funcione?»

Por eso la adopción de la IA no es simplemente un despliegue tecnológico. Es un desafío del modelo operativo.

La confianza es la infraestructura invisible de la adopción

Scott presentó la adopción de la IA como un proceso de cambio de comportamiento impulsado por dos dimensiones: la capacidad y la voluntad.

Por un lado, está la capacidad: alfabetización, dominio y, con el tiempo, maestría en el uso de la IA. Por otro lado, está la mentalidad: apertura, involucramiento y entusiasmo.

Las intervenciones que ayudan a las personas a avanzar en ese recorrido no se limitan a programas de capacitación. También incluyen asignación de tiempo, apoyo entre colegas, experiencias reales, reconocimiento e incentivos.

Las organizaciones no pueden simplemente anunciar una transformación basada en IA y esperar que la adopción ocurra por sí sola. Deben diseñar las condiciones para que las personas quieran utilizarla, aprender con ella, cuestionarla y confiar lo suficiente como para cambiar la forma en que realizan su trabajo.

Esta es una respuesta práctica a la paradoja de la adopción de la IA. Si el mensaje para los colaboradores es: «Usen IA para que podamos exigirles aún más», la resistencia resulta perfectamente racional. Si el mensaje es: «Usen IA para eliminar tareas repetitivas, preservar el conocimiento especializado y dedicar más tiempo al trabajo de mayor valor», la adopción se vuelve mucho más probable.

La diferencia radica en el liderazgo.

Los líderes necesitan victorias rápidas y apuestas audaces

Atul Tripathi, con experiencia en PepsiCo, McKinsey y P&G, planteó otro desafío que muchos ejecutivos reconocerán. La IA avanza rápidamente, pero las grandes organizaciones distan mucho de ser laboratorios perfectamente ordenados. Los datos están fragmentados, los sistemas envejecen, la integración es compleja y el trabajo de base puede llevar años.

Atul preguntó cómo pueden los líderes equilibrar la urgencia de avanzar con la IA y el trabajo, mucho más lento, de fortalecer los datos, los sistemas y la infraestructura. En particular, preguntó cómo «generar un valor creíble antes de que todo el entorno de datos esté completamente resuelto».

Probablemente esta sea una de las preguntas estratégicas más relevantes que un líder puede hacerse hoy sobre IA.

La tarea consiste en generar suficiente valor para generar impulso mientras se fortalecen las bases que permitirán escalar la IA.

La presentación de Scott ofreció una forma útil de pensar en ese equilibrio. Las victorias rápidas generan confianza. Las apuestas audaces obligan a la organización a imaginar cómo la IA podría transformar la experiencia del cliente, el modelo operativo o incluso el propio modelo de negocio.

También describió este enfoque como convertirse en una organización de dos velocidades. Una velocidad avanza desde el presente, buscando mejoras de productividad y casos de uso inmediatos. La otra trabaja desde el futuro hacia atrás, preguntándose cómo sería un cambio diez veces mayor en las operaciones, en la experiencia del cliente o en el modelo de negocio.

La mayoría de las empresas se sienten más cómodas con la primera velocidad. Identifican casos de uso, realizan pilotos y encuentran eficiencias.

Pero es en la segunda velocidad donde comienza a construirse la verdadera ventaja competitiva.

Es allí donde los líderes empiezan a formular preguntas diferentes:

• ¿Qué podemos hacer hoy que antes era imposible?
• ¿Podemos atender de manera rentable a clientes a quienes antes no podíamos atender?
• ¿Podemos reducir tanto los tiempos de ciclo que cambie la economía de una línea de negocio?
• ¿Podemos rediseñar procesos que antes estaban atrapados en silos funcionales para orientarlos a resultados?

Es en ese momento cuando la IA deja de ser simplemente una herramienta y se convierte en la puerta de entrada a nuevas posibilidades.

Si los líderes la utilizan principalmente como un mecanismo para reducir costos, quizá logren ahorros de corto plazo, pero a costa de erosionar la confianza. Si la utilizan para ampliar la capacidad humana, podrán comenzar a construir un tipo de organización completamente diferente.

La verdadera prueba de la adopción de la IA

Las organizaciones que triunfen no serán necesariamente las que adopten más herramientas en menos tiempo. Serán aquellas que logren generar confianza, rediseñar el trabajo y ofrecer una respuesta convincente a la pregunta que, silenciosamente, se hace cada colaborador:

• ¿Qué pasará si esto realmente funciona?
• Si la IA ahorra tiempo, ¿en qué se invertirá ese tiempo?
• Si la IA aumenta la productividad, ¿quiénes se beneficiarán?
• Si la IA transforma un puesto de trabajo, ¿estarán las personas preparadas para la siguiente versión de ese rol?

Las respuestas no pueden quedarse ocultas en una presentación de PowerPoint. Deben reflejarse en las decisiones, los incentivos, la asignación de talento, el reconocimiento y la comunicación.

Por eso estas mesas redondas son tan valiosas. Reúnen a líderes que no observan la disrupción desde la distancia. Están inmersos en ella y formulan las preguntas que determinarán si la IA termina siendo simplemente otra ola tecnológica o una fuente genuina de ventaja competitiva.

La verdadera ventaja de la IA no depende únicamente de los modelos, los agentes o los datos.

Depende de lo que los líderes decidan hacer a continuación.