En la actualidad, muchas organizaciones se encuentran en un viaje de implementación de IA, algunas lo hacen de manera aislada con micro proyectos o experimentos y otras lo intentan hacer al estilo Big Ban. Es decir, desplegando múltiples capacidades de IA a sus colaboradores. Y si bien no es parte de este post entrar en el hecho de sobre cual estrategia es mejor o sobre cuál es la mejor forma de gobernanza de cada estrategia. Si quiero abordar un hecho que de una u otra forma termina impactando a ambas estrategias. Y es el hecho de que a la hora de escalar «Seriamente» la IA en una organización, hay factores (y en especial uno) que influyen en que dicha adopción sea exitosa (Entiéndase por exitosa, que vaya más allá de su uso y llegue el verdadero retorno de la Inversión).
Aquí quiero compartirte algo muy personal y confidencial, y es el hecho que el último año, he llegado como consultor a diversas compañías que llevan uno o más años en sus procesos o viajes de transformación digital (por reserva confidencial profesional no puedo compartir el nombre de las compañías en este post) con el objetivo de analizar dichos procesos y ayudarles a identificar por qué no logran obtener realmente un retorno de la inversión realizado en este proceso o viaje. Además de ayudarlas a tomar acciones para corregir dicho problema.
En ese sentido, el patrón se repite una y otra vez, la mayoría de las transformaciones digitales apalancadas en la IA, fallan en la última milla, si así es, en la integración de la IA en el flujo diario de trabajo de la primera línea operativa. Y es que, las empresas invierten en modelos avanzados, pero enfrentan una resistencia cultural silenciosa y fricción operativa debido a la obsolescencia de roles tradicionales, la falta de claridad en las expectativas de desempeño y la ausencia de rutas de aprendizaje aplicadas.
Algo que también debes saber, es que existe «la Paradoja de la Infraestructura». Y esta se presenta cuando la Capacidad Técnica supera la Adopción Y aquí quiero que te quedes con algo que siempre les digo, «Utilizar no es adoptar y mientras no se adopte y además correctamente no habrá retorno de Inversión considerable.»
Y esto se los digo, porque el verdadero cuello de botella en la adopción de la Inteligencia Artificial a escala corporativa no es tecnológico, sino conductual. Así es, mientras la organización concentra sus esfuerzos y presupuesto en la infraestructura de datos y modelos, la falta de una estrategia centrada en las personas neutraliza el retorno de inversión. Y es que, las organizaciones que rediseñan activamente las competencias, incentivos y flujos de trabajo de sus equipos logran tasas de adopción hasta 3 veces superiores, transformando la tecnología en ventaja competitiva sostenible y obteniendo un retorno de inversión mayor (como lo explico más al detalle en este post: Aquí.)
Escalar la IA requiere tratar el cambio de comportamiento con el mismo rigor técnico que el desarrollo de software. Y es aquí en donde aparece una solución a este problema y se conoce como «El Marco de Adopción Basado en Comportamiento o Rewired People Strategy«, un enfoque sistémico debe estructurarse en cuatro pilares críticos:
- Liderazgo y Modelado de Conducta: Ejecutivos C-Suite que utilizan activamente soluciones analíticas en la gobernanza diaria.
- Rediseño de Roles y Capacidades: Evolución de descripciones de puesto tradicionales hacia perfiles híbridos potenciados por IA.
- Rutas de Aprendizaje Aplicadas: Capacitación contextualizada dentro de las tareas diarias, alejándose de cursos teóricos genéricos.
- Alineación de Incentivos y Desempeño: Reconocimiento y evaluación métrica del uso efectivo de herramientas de IA en la toma de decisiones.
Análisis comparativo de adopción efectiva e impacto operativo :
| Dimensión Estratégica | Enfoque Centrado en las Personas (Rewired) | Enfoque Centrado Solo en Tecnología |
|---|---|---|
| Tasa de Adopción Efectiva | 3.0x Superior | Línea Base Standard |
| Integración en Flujo de Trabajo | Orgánica y Automatizada | Fragmentada / Resistencia Cultural |
| Capacitación de Talento | Aprendizaje Aplicado en Contexto | Cursos Teóricos Genéricos |
Fuente: McKinsey & Company (2026)
Como ves y lo he recalcado siempre, la tecnología es un habilitador; las personas son el vehículo de escala. Por lo que para capturar el verdadero valor de la Inteligencia Artificial, la alta dirección debe reconfigurar no solo la arquitectura de datos, sino la arquitectura humana de la organización.
Y ¿Está su organización preparada para cerrar la brecha de adopción cultural en IA?
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© Hernán Hurtado