La IA tiene un problema de liderazgo

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25 de mayo | Por Juan Merodio

La semana pasada, terminando una sesión con un grupo de directivos en un programa de transformación digital, uno de ellos me dijo algo que no pude quitarme de la cabeza: «Juan, en mi empresa estamos muy avanzados con la IA. Los equipos la usan cada día.» Le pregunté cómo lo sabía. Se quedó un segundo en silencio. «Porque los managers me lo dicen.»

Ahí está el problema.

No en la IA. No en los empleados. En esa frase.

 

Lo que ven los de arriba y lo que viven los de abajo

Hay dos empresas dentro de cada empresa que lleva más de seis meses desplegando herramientas de IA. En una de ellas, los directivos celebran los avances, hablan de horas recuperadas, de procesos optimizados, de ventaja competitiva. En la otra, los empleados de base gestionan en silencio una carga que nadie ha medido bien: revisar lo que genera la IA, corregir errores, verificar que las cosas tienen sentido antes de enviarlas, rehacer lo que salió mal.

Esas dos empresas coexisten. Y esa tensión, cuando no se gestiona, es lo que atasca la adopción real.

Una encuesta reciente de Section a 5.000 empleados de oficina lo pone negro sobre blanco: dos tercios de los trabajadores no directivos afirman que la IA les ahorra menos de dos horas a la semana. El 40% dice que no les ahorra nada. Mientras tanto, el 33% de los ejecutivos de alta dirección declara ahorrar entre cuatro y ocho horas semanales. Otro 24%, entre ocho y doce. Un 19%, más de doce.

¿Cómo es posible esa diferencia dentro de la misma organización, con las mismas herramientas?

La respuesta no es que los directivos sean más listos ni que los empleados sean más torpes. La respuesta es que la IA, sin un rediseño real de los flujos de trabajo y sin liderazgo claro, amplifica las asimetrías que ya existían. Los que tienen más contexto, más criterio y más margen para experimentar sacan más partido. Los que tienen menos de todo eso, simplemente absorben más ruido.

 

El impuesto que nadie contabiliza

Hay un concepto que me parece brillante y brutal a la vez: el impuesto de la IA.

Lo ha descrito Workday en su investigación. Y la idea es simple: cuando mides la productividad solo por lo que sale —el output— y no por lo que cuesta producirlo, se esconde un coste real. Por cada diez horas que la IA parece devolver, unas cuatro se van en retrabajo: editar, corregir, verificar, aclarar, rehacer.

Eso es el impuesto. Y casi nadie lo está midiendo.

Lo veo constantemente cuando hablo con alumnos de TEKDI que trabajan en empresas medianas y grandes. Usando IA para generar informes, propuestas, correos o análisis… y luego dedicando tiempo no planificado a revisar si aquello tiene sentido, si los datos son correctos, si el tono encaja, si la información no está inventada. La producción aumenta. La responsabilidad se vuelve más frágil. Y el tiempo «recuperado» se devuelve por la puerta de atrás.

Lo más peligroso es que esto no aparece en ningún KPI. Los cuadros de mando muestran que se generan más contenidos, más propuestas, más reportes. Nadie mide cuántas horas acumuladas se han ido en revisar si eso que generó la IA era fiable.

Y aquí viene lo que nadie dice en las reuniones de comité: ese coste no se reparte igual. Recae sobre los perfiles con menos margen, menos seguridad psicológica y menos poder para decir «esto no funciona como nos prometieron».

 

El miedo no es un problema de actitud

Cuando un CEO me dice que la adopción va más lenta de lo esperado, mi primera pregunta es: ¿han preguntado a los equipos qué sienten cuando usan la IA?

Porque hay algo que los datos también confirman: el estado emocional frente a la IA es radicalmente distinto según el nivel jerárquico. El mismo informe de Section muestra que los colaboradores individuales reportan un 68% de ansiedad frente a un 32% de entusiasmo. En la alta dirección, esas cifras se invierten: 74% de entusiasmo y solo 26% de ansiedad.

¿Y sabes cuál es el error? Interpretar esa ansiedad como resistencia al cambio. Como si los empleados fueran conservadores, miedosos o poco abiertos a lo nuevo.

La realidad es que están haciendo un cálculo completamente racional. Están intentando averiguar si la IA está pensada para ayudarles, para medirles o para sustituirles. Y mientras esa pregunta no tenga una respuesta honesta y clara desde el liderazgo, la adopción va a seguir siendo más teatro que transformación.

Las personas no escalan lo que no entienden. No se lanzan hacia aquello que temen. Y no se ofrecen voluntariamente al cambio cuando las reglas del juego no están claras.

Esto no se soluciona con un vídeo de formación. Ni con un email del CEO. Ni con un mandato.

 

En qué se tiene que convertir el líder ahora

Hay una frase que circula entre tecnólogos y que a mí me parece más interesante por lo que revela que por lo que afirma: «Lo que hace un CEO podría ser una de las cosas más fáciles de hacer para la IA.» Lo dijo Sundar Pichai. Sam Altman fue más lejos y habló de IA dirigiendo divisiones enteras.

Más allá de si eso ocurrirá o no, hay una verdad incómoda en esa afirmación. Si el liderazgo se reduce a aprobar, actualizar, revisar, escalar y gestionar narrativas, entonces sí, empieza a parecerse a un flujo de trabajo. Y los flujos de trabajo se diseñan, se optimizan y, tarde o temprano, se automatizan.

Pero el liderazgo real no es eso. O no debería serlo.

En la era de la IA, el CEO que sobrevive —y que genera valor real— deja de ser principalmente quien toma decisiones para convertirse en arquitecto del sistema. No es el que está presente cuando se anuncia la decisión. Es el que diseña cómo ocurren las decisiones, quién las toma, con qué datos, bajo qué criterios y con qué nivel de supervisión humana.

La ventaja competitiva de un directivo hoy no viene de tener acceso a más información que nadie —la IA se encarga de eso— sino de saber construir los entornos donde la confianza crece, donde los errores se corrigen rápido y donde los equipos tienen claridad sobre para qué sirve cada herramienta.

Eso es lo que yo llamo fluidez en IA. No es saber usar ChatGPT. Es saber rediseñar el trabajo con IA de forma que la organización entera avance, no solo los de arriba.

 

Lo que hay que hacer ahora

Si estás liderando una empresa o un equipo y tienes la sensación de que la IA no está dando los resultados que esperabas, hay tres cosas concretas que puedes hacer este trimestre.

Mide el impuesto, no solo el ahorro. Si tus métricas solo capturan las horas que la IA parece devolver, estás midiendo la mitad de la historia. Incluye el tiempo real de revisión, corrección y retrabajo. Sé honesto con los números aunque no te gusten.

Crea un lenguaje compartido sobre la IA. Tu organización necesita saber dónde se espera que la IA ayude, dónde se requiere criterio humano, cómo se evalúan los resultados y qué ocurre cuando la herramienta se equivoca. Esa claridad no es un lujo. Es la condición mínima para que la adopción sea real.

Reinvierte el tiempo que la IA te devuelve. Si como directivo estás recuperando horas semanales gracias a la IA, esas horas son capacidad estratégica. Úsalas para rediseñar el trabajo de tu equipo, no para producir más del mismo tipo de output. Ahí está la diferencia entre usar la IA y transformarse con ella.

La IA no está fallando en tu empresa. Lo que está fallando es el liderazgo que no ha entendido que desplegar herramientas no es lo mismo que transformar una organización.

Y hay una pregunta que merece una respuesta honesta antes de seguir adelante: ¿Tus empleados saben exactamente para qué está pensada la IA en tu empresa, y qué significa para su futuro en ella?

Si no puedes responder eso con claridad, el problema no es de adopción.

Es tuyo.

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