¿Estamos viviendo una burbuja de inteligencia artificial o una verdadera transformación estructural?

No diría que es una burbuja, pero sí diría que la historia va mucho más allá del impacto. Hay muchas razones para estar entusiasmados: cada semana vemos avances reales en tecnología, medicina, servicios y artes. Como individuos, la IA nos abre enormes posibilidades. Pero si miramos más allá, la realidad es más sobria: hoy en día sólo una de cada veinte empresas está captando un valor económico significativo. Y apenas uno de cada tres se acerca a hacerlo. Entonces no es humo, pero la narrativa transcurre mucho más rápido que la transformación real.

¿Cómo distinguir el ruido del impacto auténtico?

Yo miraría tres indicadores. La primera es la adopción real. No si la IA está disponible o si los empleados han tenido acceso, sino si realmente la están usando. El segundo es el cambio en el rendimiento. Las empresas que capturan mayor valor no tienen una agenda defensiva centrada en los costos: utilizan la IA para crecer. Y el tercer indicador es el estado de ánimo. ¿La gente ve la IA como una amenaza o como algo que los hace mejores en su trabajo y les da más significado? Ése es el tercer indicador que sigo muy de cerca.

Según sus estudios, el 88% de las empresas ya utiliza la IA en alguna función, pero sólo un tercio la ha escalado (refiriéndose a economías de escala, significa generalizar y también aprovechar). ¿Por qué este abismo?

Por dos razones principales. La primera es que hemos facilitado relativamente la implementación de herramientas, pero no hemos rediseñado los procesos ni los flujos de trabajo. No se trata de seguir un proceso de siete pasos y mejorar cada uno de ellos un poco mejor con la IA. Se trata de repensar todo el proceso: ¿por qué existe? ¿Cómo debería funcionar ahora? ¿Qué pasos quedan? La segunda razón es que seguimos tratando esto como un problema tecnológico y no lo es. Es un problema humano. La pregunta clave no es qué puede hacer la IA, sino cómo cambia mi trabajo, cómo uso mi tiempo y cómo genero valor con él.

¿Por qué las grandes empresas están escalando la IA más rápido?

Por dos razones. Primero, porque llevan años experimentando, incluso sin éxito, y ya han aprendido. En segundo lugar, porque escalar la IA es extremadamente complejo y requiere coordinación entre recursos humanos (RRHH), finanzas, negocios, TI (tecnologías de la información) e IA. No se puede hacer con un equipo pequeño y aislado.

Ha dicho en otras ocasiones que la IA no es una herramienta, sino una nueva forma de operar. ¿Qué implica eso?

En la toma de decisiones, por ejemplo, estamos viendo cosas fascinantes. Conozco al director ejecutivo de una gran empresa farmacéutica europea que tiene un «comité ejecutivo virtual»: siete agentes de IA que reflejan las funciones del comité real. Antes de cada reunión, consulte a aquellos agentes –responsables de I+D, fabricación, Norteamérica– que acceden a todo el conocimiento disponible y ofrecen análisis sin sesgos personales. El resultado es que el director ejecutivo llega a la reunión con preguntas y perspectivas que nadie habría planteado antes.

¿Estamos hablando de gemelos digitales de directivos?

Exactamente. Gemelos digitales del equipo ejecutivo. Y no se detienen ahí. Imagina que eres jefe de I+D. Su trabajo no es saberlo todo, sino hacer las preguntas adecuadas: ¿invertimos 300 millones en esta línea? ¿tiene sentido? Eso es ideal para que lo haga un agente. Incluso puede suceder que los empleados jóvenes se preparen respondiendo a las preguntas del «gemelo» del jefe. Es un cambio radical en la forma de aprender y decidir.

Suena novedoso, pero también inquietante.

Es. Y ahí es donde entran los riesgos culturales. La IA puede causar profundas divisiones dentro de las empresas si no se gestiona bien. Estamos pidiendo grandes cambios a personas que tal vez no han cambiado mucho en diez o quince años, y les pedimos que confíen en la tecnología. Esto genera ansiedad, resistencia y fractura interna. Si la transformación se percibe sólo como una excusa para reducir costos y despedir gente, el daño cultural será enorme y el desempeño caerá.

¿Es ese el mayor riesgo empresarial de la IA?

Para mí, sí. El riesgo cultural es el más subestimado y, a largo plazo, el más peligroso. Una empresa puede sobrevivir a errores técnicos, pero no a una organización fracturada y desconfiada sin un propósito compartido.

El 51% de las empresas reportan consecuencias negativas de la IA, especialmente debido a imprecisiones. ¿Es un problema tecnológico o de gobernanza?

De ambos, pero sobre todo de gobernancia. Hoy en día es perfectamente posible comprender los riesgos tecnológicos, legales y de cumplimiento antes de implementar soluciones, si se realizan las pruebas y el trabajo necesarios. Cada pocos meses comprendemos mejor dónde fallan estos sistemas. Cuando los problemas persisten, normalmente se debe a que la gobernanza es inadecuada. Y aquí hay un doble fracaso.

¿A qué se refiere?

A nivel de consejos de administración y a nivel de equipos directivos. Dos tercios de los miembros de las juntas directivas de las grandes empresas no tienen un conocimiento profundo de la IA. Sólo entre el 30% y el 40% de las juntas directivas tratan la IA como una cuestión estratégica real. Es sorprendentemente poco. Y a nivel ejecutivo ocurre algo parecido: si sólo uno o dos directivos entienden realmente la IA, no hay progreso. Tiene que ser todo el equipo. Es el deporte de equipo por excelencia.

¿Por qué se percibe que el riesgo se ha duplicado entre 2022 y 2025?

Porque la tecnología evoluciona muy rápidamente. No se trata sólo de IA generativa; hablamos de sistemas autónomos, agentes, nuevas arquitecturas. Cada salto trae nuevos riesgos. No estamos redescubriendo viejos problemas, sino afrontando otros diferentes.

¿Qué sectores captarán el mayor valor económico de la IA en 2025?

Principalmente ‘software’ y tecnología. Luego, servicios bancarios y de atención intensiva al cliente. En otros sectores, como las ciencias biológicas, el valor aún no se ve en los resultados financieros, sino en la innovación: acelerar el desarrollo de medicamentos hoy tendrá un impacto dentro de cinco o seis años.

Es decir, ¿es la propia industria de la IA el mayor beneficiario de la IA?

Sí, claramente.

¿Cuándo veremos un impacto económico verdaderamente transformador?

Las empresas nacidas con IA crecen muy rápidamente y ya están creando mucho valor. Las empresas establecidas se están moviendo más lentamente: sólo entre el 10% y el 20% están marcando diferencias reales. Una reestructuración completa puede tardar entre cinco y diez años y existe el riesgo de que las nuevas empresas aprovechen pronto la mayor parte de la oportunidad.

¿Cuál es el error más común que cometen los directivos a la hora de liderar esta transformación?

Intentando hacer demasiado. Hay cientos de pilotos en marcha en muchas empresas, pequeñas pruebas que nadie utiliza realmente. Durante un tiempo, bastaba con decir: ‘estamos haciendo algo con la IA’. Hoy la pregunta correcta es: ¿está teniendo algún impacto? Escalar requiere rediseñar los puestos de trabajo, formar personas, entusiasmarlas, acompañarlas. Eso requiere tiempo y energía. Es mejor elegir tres o cuatro iniciativas y hacerlas bien que cien sin profundidad.

¿Qué habilidades serán las más escasas y valiosas en 2030?

Juicio, liderazgo y capacidad para resolver problemas complejos. No hablo de conocimientos técnicos, sino de criterio. El problema es que el juicio se aprende a través de años de experiencia, reconociendo patrones. Son habilidades de alto nivel, escasas por definición. Muchas tareas se automatizarán, pero la capacidad de decidir bien en contextos ambiguos vale oro.

¿Cómo deberían prepararse los trabajadores y los sistemas educativos?

Es una pregunta muy difícil. Si las habilidades clave son el juicio y el liderazgo, ¿cómo se capacita a alguien joven para eso? No basta con enseñar a utilizar las herramientas. Debemos enseñar cómo darles forma, cómo innovar con ellos. Además, necesitamos crear espacios seguros dentro de las empresas para aprender. Técnicamente, una sola persona con IA puede hacer el trabajo de todo un equipo, pero si eliminamos a los jóvenes, nadie aprende. A largo plazo, esto empobrece a la organización.

Europa parece estar rezagada respecto de Estados Unidos y China. ¿Porque?

No estamos en el podio y somos aspirantes al bronce. Adoptamos más lentamente por tres razones: un entorno operativo más complejo, no sólo porque está regulado, sino fragmentado; una adopción más lenta por parte de las grandes empresas y la ausencia de gigantes tecnológicos que creen ecosistemas. Tenemos talento, aunque menos que Estados Unidos o China, pero no lo concentramos en grandes proyectos paneuropeos.

¿Cuál es el mayor cuello de botella europeo?

Nuestra incapacidad para crear campeones tecnológicos europeos. Sin ellos no hay ecosistema, no hay atracción masiva de talento y no hay soberanía tecnológica real.

¿Qué predicción incómoda haría usted para 2030?

Dos, en realidad. Que la IA puede fracturar tanto a las empresas como a las personas si no se gestiona bien. En las organizaciones, se pueden crear profundas divisiones culturales si se impone el cambio sin alinear a las personas. Y a nivel personal, veremos intensas relaciones emocionales con la IA: hoy es técnicamente posible, por ejemplo, entrenar a un agente para que se convierta en la ‘réplica’ digital de una persona fallecida, pero socialmente es muy inquietante.

¿Qué pregunta clave todavía no nos hacemos sobre la IA?

¿Qué va a pasar con el talento femenino? En Europa hay hoy menos mujeres en tecnología e inteligencia artificial que hace tres años, y muchas ocupan puestos más fácilmente reemplazables. Si no actuamos, ese talento -que ya está por debajo del 20%- se reducirá aún más, especialmente en los niveles de liderazgo. No podemos darnos el lujo de dejar atrás a la mitad de la población.