Inteligencia artificial, pero con estrategia

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa reservada a los laboratorios y a las grandes compañías tecnológicas. Se ha instalado en las empresas, las administraciones públicas y el trabajo cotidiano de millones de profesionales con una velocidad difícil de comparar con la de otras innovaciones recientes. La cuestión ya no es si las organizaciones e incluso los hogares adoptarán estas herramientas, sino cómo lo harán y para qué las utilizarán.

En esa transición se ha extendido, sin embargo, una idea peligrosa: que llegar antes equivale necesariamente a llegar mejor. La sucesión de nuevos modelos, asistentes y agentes inteligentes alimenta una ansiedad competitiva que empuja a muchas organizaciones a incorporar tecnología para poder afirmar que ya la tienen. La inteligencia artificial corre así el riesgo de convertirse en una insignia de modernidad antes que en un instrumento de transformación.

El catedrático de la Universidade de Santiago Senén Barro advierte en el Anuario del Foro Económico de Galicia de que la incorporación de la IA no debe entenderse como una carrera por disponer de la tecnología más reciente. Debe ser un proceso deliberado de construcción de capacidades organizativas que permita crear con la IA valor sostenible. La pregunta verdaderamente útil no es cuánta inteligencia artificial utiliza una empresa, sino qué valor obtiene de ella, qué problemas resuelve y qué ventajas competitivas está construyendo durante el proceso.

Los datos confirman la distancia entre la adopción y los resultados. En 2025, el 78% de las organizaciones consultadas por McKinsey declaraba utilizar inteligencia artificial en al menos una función de negocio, frente al 55% registrado un año antes. Pero más del 80% todavía no atribuía a la IA generativa un impacto tangible sobre el resultado operativo del conjunto de las empresas. La tecnología se extiende con rapidez; la transformación económica avanza bastante más despacio.

La estrategia de inteligencia artificial debe subordinarse a la de una empresa o de una administración, y no ser un fin en sí misma

No existe contradicción entre ambas realidades. La inteligencia artificial puede generar mejoras reales y medibles. Un experimento de Shakked Noy y Whitney Zhang con profesionales que realizaban tareas de escritura mostró una reducción del tiempo empleado y un aumento de la calidad media de los trabajos. Otro estudio de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond, basado en más de 5.000 agentes de atención al cliente, encontró un incremento medio de la productividad del 15%, especialmente acusado entre los empleados menos experimentados.

La evidencia indica, por tanto, que la inteligencia artificial funciona, pero también que no resuelve de la misma manera en todas partes, para todas las tareas ni para todos los trabajadores. Una herramienta puede acelerar un proceso mal concebido sin corregirlo, multiplicar contenidos de escaso valor o trasladar errores a una escala antes imposible. La eficiencia carece de sentido si una organización no ha definido previamente qué quiere mejorar, qué resultados espera y cómo va a comprobarlos.

La inteligencia artificial no es un aparato que se conecta a un enchufe y empieza por sí solo a producir beneficios. Necesita datos de calidad, accesibles y bien gobernados; procesos comprensibles; profesionales preparados para colaborar con las máquinas, y una cultura capaz de experimentar, aprender y corregir errores. La IA no es un fin en sí misma.

@J_L_Gomez