El valor de la IA en la gestión empieza por la gestión
Cada enero, desde Davos, se repite que la inteligencia artificial redefinirá el trabajo. Conviene contrastar esa promesa con los primeros balances serios de su adopción: un estudio del MIT estima que el 95% de los proyectos de IA generativa todavía no entrega un retorno medible. La distancia entre el anuncio y lo que de verdad ocurre dentro de las organizaciones dice más sobre su gestión que sobre la tecnología.
Quien diagnostica la urgencia, factura la cura
Entre el 19 y el 23 de enero, el Foro Económico Mundial reunió en Davos a una élite específica —no el empresariado en abstracto, sino grandes capitales, grandes tecnológicas, grandes consultoras—. Su tono oficial este año fue, de hecho, más sobrio que de costumbre: bajo el lema A Spirit of Dialogue se habló de invertir en las personas, e incluso se advirtió sobre una posible burbuja de IA. Pero la maquinaria comercial que rodea esa mesura siguió vendiendo la transformación que ella misma anuncia. Y ahí está el punto: el diagnóstico de la urgencia y la venta de la cura viven, demasiado seguido, en la misma factura.
Mucho ruido para confirmar lo evidente
Los números, lejos del escenario, incomodan al optimismo. El mismo estudio del MIT —The GenAI Divide, de 2025— encontró que, pese a una inversión empresarial de entre 30 y 40 mil millones de dólares, el 95% de los proyectos de IA generativa no produjo un retorno medible. S&P Global, sobre una encuesta a más de mil empresas, reportó que el 42% abandonó la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025 —frente al 17% del año anterior—, descartando en promedio casi la mitad de sus pruebas de concepto. Y Deloitte, que sondeó a 3.235 ejecutivos, concluyó que, aun con la adopción disparada, apenas un 34% dice estar reimaginando de verdad su negocio.
Lo revelador no es el fracaso, sino su causa. Los propios autores del MIT son explícitos: la brecha no la define la calidad del modelo, sino el enfoque. Es decir, las razones de siempre —problemas mal definidos, datos sin ordenar y organizaciones que no estaban en condiciones de adoptar nada—. Y esa conclusión es incómoda, porque lo caro nunca fue la herramienta: lo caro es todo lo que se monta a su alrededor para no actuar sobre lo que revela —pilotos que se abandonan, consultorías que se apilan, diagnósticos que se archivan—.
Una auditoría que nadie pidió
Conviene pensar la IA, por ahora, menos como una transformación y más como una auditoría: somete a prueba la calidad real de la gestión. Donde las decisiones eran confusas, la automatización las confunde más rápido. Donde los procesos nunca se rediseñaron, la herramienta choca con ellos y no se adopta. Donde la cultura no acompaña, ningún modelo la suple.
La inteligencia artificial no transforma a las organizaciones: las audita. Donde la gestión estaba bien, la potencia; donde estaba mal, lo vuelve visible y caro.
Nada de esto es un alegato contra la IA. Bien usada —sobre procesos claros, datos ordenados y equipos preparados— es una de las herramientas más potentes que ha tenido la gestión en mucho tiempo, y por eso la integramos a nuestro trabajo. El punto es el orden de los factores: su valor no sustituye el trabajo de gestión, lo recompensa. No es casual que sean los sectores con años de trabajo en procesos y datos los que mejor capturan ese valor; la tecnología no los volvió buenos, encontró que ya lo eran.
Hay un talento suyo más incómodo que hay que nombrar. Produce respuestas seguras, ordenadas y bien redactadas, incluidos diagnósticos impecables de problemas que la organización ya conocía pero prefería no mirar. El riesgo fino no es que se equivoque, sino que confunde elegancia con hallazgo: un informe pulcro que sentencia, en lenguaje sofisticado, que “los procesos no están alineados con la estrategia” se siente como un avance, y rara vez lo es.
La diferencia está en actuar
Si la IA audita la gestión antes que transformarla, la primera pregunta deja de ser qué herramienta comprar y pasa a ser en qué estado está la organización para aprovecharla. Es una pregunta poco vistosa —no se resuelve comprando tokens— y bastante impopular en una sala de Davos. Mirado así, un piloto fracasado no es solo dinero perdido: leído sin autoengaño, es un mapa preciso de dónde la organización no está alineada. Ese es su verdadero valor, y casi nadie lo recoge.
En Gestacción lo entendemos como un problema de conjunto —estrategia, estructura y procesos, capacidades, cultura y tecnología, incluida la IA: las cinco dimensiones moviéndose alineadas—, donde el trabajo no termina en el diagnóstico, sino en dejar capacidad instalada para actuar sobre él. Porque un informe, por elegante que sea, nunca cambió a ninguna organización. Eso lo hace la decisión de actuar sobre lo que el informe —probablemente por enésima vez— puso a la vista.