Las empresas celebran hoy los ahorros: por la generación en reportes, automatizar procesos rutinarios, responder con una voz similar a la propia. Eficiencia y KPIs cumplidos.
Estamos midiendo la velocidad, pero dejamos de lado comprensión y orquestación.
Una aparente productividad que anestesia el que las capacidades de investigación, análisis y comprensión reales se atrofian. Una posible adicción organizacional disfrazada de eficiencia. Alivia los síntomas mientras agrava la enfermedad.
Una consultora financiera automatizó informes de clientes con IA: los analistas ahorraron horas semanales, pero cuando el sistema falló durante una semana, descubrieron que habían perdido la capacidad de generar insights propios.
Cada tarea delegada a la IA es una oportunidad perdida de desarrollar conocimiento que perdure. ¿Cuánto tardaría algunas organizaciones en dejar de funcionar si la IA se desconectara mañana?
Aquellas organizaciones que están entrenando a la AI con décadas de documentación y datos ¿Retienen el conocimiento que la IA sintetiza? ¿Qué sucede cuando enfrentan una situación que no está en la base de datos?
La empresa, por ser más productiva, descubre una nueva fragilidad.
Organizaciones persiguen eficiencia inmediata mientras comprometen comprensión futura. Las dosis de velocidad y productividad funcionan, sin embargo, pueden ocultar una dependencia que se profundiza y arraiga.
Las empresas de retail usan IA para predecir inventarios y reducir desperdicios. Los startups lanzan chatbots que atienden más rápido. Las consultoras automatizan análisis de datos: velocidad operativa confundida con ventaja por informarse, anticiparse.
Cuando todas las empresas de un sector adoptan herramientas similares de IA – entrenadas con datasets parecidos, optimizadas para métricas equivalentes – el resultado es convergencia, no ventaja o diferenciación. La IA democratiza la eficiencia, pero homogeniza la estrategia.
El verdadero peligro no es quedarse atrás en la adopción de las herramientas o los protocolos desde las mismas. Es adelantarse tanto que se pierde la capacidad de competir sin ella.
Falsa tranquilidad
Robert Solow observó en 1987: «vemos la era de las computadoras en todas partes excepto en las estadísticas de productividad». Hoy vivimos el fenómeno inverso: vemos productividad en las estadísticas, pero no en la realidad competitiva.
Las métricas brillan, pero las empresas se vuelven indistinguibles. Los procesos se aceleran, pero la innovación se diluye. Los costos bajan, pero el valor percibido por el cliente no mejora. ¿Quién no se ha quejado de los servicios de aplicaciones de bancos, reparto o movilidad?, por citar ejemplos.
En encuestas del diario The Guardian, más de la mitad de los trabajadores temen que la IA altere o elimine sus empleos. Quizá riesgo inmediato no es la sustitución, es la atrofia cognitiva que precede a la irrelevancia del rol o la profesión.
Dependencia competitiva
La historia empresarial está llena de organizaciones que optimizaron eficiencia hasta volverse irrelevantes. Kodak perfeccionó la manufactura de películas fotográficas mientras el mundo se volvía digital. Blockbuster optimizó la gestión de inventarios físicos mientras Netflix reimaginaba la distribución de contenido.
Empresas que automatizan decisiones estratégicas pierden la capacidad de adaptarse cuando cambian las condiciones del mercado. Equipos que delegan análisis crítico a modelos predictivos se quedan sin criterio cuando los datos históricos dejan de ser relevantes.
Eso se manifiesta con profesionales brillantes analíticamente que no pueden resolver problemas sin marcos de referencia previos, que pierden la capacidad de generar perspectivas originales, que confunden procesamiento de información con pensamiento estratégico.
La productividad real no se mide en horas ahorradas, sino en capacidad de crear valor que otros no pueden replicar. Si compartimos el acceso a las mismas herramientas de IA, la ventaja se traslada a las capacidades que la máquina no puede desarrollar: criterio contextual, intuición estratégica, creatividad genuina.
Las organizaciones más «productivas» del presente pueden ser las menos competitivas del futuro. Paso con Kodak, con Blockbuster, con Nokia.
No es solo un problema de medición, es una posible dependencia que compromete, desde lo personal y hasta lo organizacional.