IA empresarial. Durante los últimos años, esta expresión ha dominado conferencias, reportes financieros y reuniones de consejo. Parecía que la inteligencia artificial iba a transformar de inmediato la productividad, el empleo y la manera en que las compañías toman decisiones.
Sin embargo, la realidad está siendo más compleja.
Un estudio difundido por el National Bureau of Economic Research (NBER) consultó a 6.000 directivos, entre ellos CEO y CFO de distintos países, y reveló un dato inesperado: aunque dos de cada tres líderes dicen utilizar inteligencia artificial, el tiempo real dedicado apenas alcanza 1,5 horas por semana. Y uno de cada cuatro admite no usarla en absoluto.
La revolución prometida aún no se refleja con claridad en los números.
La promesa de la IA empresarial frente a la realidad
Durante años, la narrativa dominante fue clara: la automatización de tareas rutinarias impulsaría la productividad y reduciría costos. Se habló de asistentes virtuales, análisis predictivo y decisiones basadas en datos en tiempo real.
Pero el estudio muestra que el 90% de las empresas encuestadas no ha visto cambios relevantes en su productividad ni en sus contrataciones en los últimos tres años debido a la inteligencia artificial.
Es decir, la herramienta está presente, pero su impacto tangible sigue siendo discreto.
¿Por qué ocurre esto?
En parte, porque muchas organizaciones todavía están en fase de exploración. Implementan chatbots internos, prueban sistemas de análisis automático o usan modelos generativos para redactar informes. Sin embargo, estos usos suelen ser complementarios, no estructurales.
La tecnología está ahí, pero aún no ha reconfigurado la arquitectura profunda de las empresas.
Una historia que ya vivimos: la paradoja tecnológica
Este fenómeno recuerda a la llamada “paradoja de la productividad”, planteada en 1987 por el Nobel Robert Solow. En plena expansión de los microprocesadores y los transistores, Solow lanzó una frase famosa: “Puedes ver la era de las computadoras en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad”.
Durante décadas, la adopción de semiconductores no se tradujo inmediatamente en crecimiento acelerado. Entre 1948 y 1973, la productividad en Estados Unidos crecía al 2,9%. Después, cayó al 1,1%.
No fue sino hasta los años noventa y principios de los 2000 cuando los efectos se hicieron evidentes.
Hoy, algunos analistas sostienen que la IA empresarial podría estar siguiendo ese mismo patrón. Grandes expectativas, resultados iniciales modestos y un posible despegue más adelante.
¿Expectativas infladas o transformación silenciosa?
A mitad del debate sobre IA empresarial, surge una paradoja interesante: aunque los datos actuales muestran un impacto limitado, los directivos mantienen una visión optimista.
Los encuestados por el NBER proyectan un aumento de productividad del 1,4% en los próximos tres años gracias a la inteligencia artificial. También anticipaban una ligera reducción en contrataciones, pero los datos reales muestran incluso un pequeño aumento del empleo.
Esto plantea una pregunta clave: ¿la IA está fallando o simplemente está en una fase temprana?
El economista Torsten Slok ha sugerido que el impacto podría tener forma de “J”: primero una desaceleración, luego un crecimiento acelerado. Es posible que las empresas estén invirtiendo tiempo en capacitación, ajustes culturales y rediseño de procesos antes de que los beneficios sean visibles.
La transformación profunda no ocurre de la noche a la mañana.
Más allá de la moda tecnológica
Otro factor relevante es que muchas compañías adoptan inteligencia artificial por presión competitiva o tendencia mediática, no necesariamente por una estrategia clara.
Incorporar un modelo generativo en un departamento no equivale a rediseñar procesos completos. La verdadera transformación implica revisar flujos de trabajo, capacitar equipos y redefinir roles.
Ahí es donde el futuro del trabajo entra en juego.
La inteligencia artificial no sustituye automáticamente a los empleados. Más bien redefine tareas. Algunas funciones se automatizan, pero otras emergen: supervisión de modelos, análisis ético, interpretación estratégica de datos.
La pregunta ya no es si la IA reemplazará empleos, sino cómo las organizaciones adaptarán sus estructuras para aprovecharla.
¿Cuándo llegará el verdadero cambio?
La experiencia histórica sugiere paciencia. Las grandes innovaciones tecnológicas suelen requerir tiempo para integrarse plenamente en la economía.
Hoy vemos señales mixtas. En Estados Unidos, por ejemplo, el crecimiento reciente del PIB ha sido sólido, incluso con ajustes en el mercado laboral. Algunos interpretan esto como un indicio temprano de mejora en eficiencia.
Pero aún es pronto para afirmar que la IA empresarial está transformando radicalmente el panorama.
Lo que sí es evidente es que las empresas que logren integrar la inteligencia artificial de manera estratégica —no superficial— tendrán ventaja competitiva cuando el impacto se acelere.
El desafío para los líderes
La lección principal no es que la inteligencia artificial no funcione. Es que su implementación requiere visión de largo plazo.
La IA empresarial no es un botón mágico que se activa para multiplicar la productividad. Es una herramienta poderosa que necesita integración, cultura organizacional y claridad estratégica.
Tal vez estemos viviendo el momento previo al despegue. O quizá la revolución será más gradual de lo que se prometió.
Lo cierto es que el debate ya no gira solo en torno a la tecnología, sino a cómo las empresas rediseñan su forma de trabajar. Y en ese proceso, la IA empresarial podría convertirse en el verdadero catalizador del cambio cuando menos lo esperemos.
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