He pasado más de treinta años liderando procesos de transformación organizacional en diferentes países de América Latina y hay una paradoja que todavía me sorprende: las organizaciones cambian de estrategia sin problema, cambian de tecnología sin problema, hasta cambian de líder sin problema. Lo que casi nunca cambian es la estructura sobre la que todo eso debería funcionar. Por eso tantas transformaciones que prometían mucho terminan en resultados decepcionantes. No es que falten ideas. Es que intentan construir el futuro sobre una estructura que fue diseñada para proteger el pasado.
Con la inteligencia artificial está pasando exactamente lo mismo, y eso no debiera sorprendernos.
Hace unos años se popularizó una frase que se atribuye sin evidencia sólida de que la haya dicho literalmente a Peter Drucker: “La cultura se come la estrategia al desayuno”. La frase sobrevivió porque decía algo incómodo: puedes tener la mejor estrategia del mundo, que si la cultura rema en otra dirección, pierde. Hoy veo la misma tensión, pero con otro protagonista.
Y cuando digo estructura, no hablo del organigrama. Hablo de algo mucho más aburrido y mucho más poderoso: quién tiene que pedir permiso para decidir, qué se mide, qué se castiga cuando alguien se equivoca y qué tan lejos está el problema de la persona que podría resolverlo. Eso es la estructura real. El organigrama es solo el dibujo que la disimula.
Lo que vemos en una organización que “ya adoptó IA”
El AI Index Report 2025 de Stanford encontró que el 78 % de las organizaciones reportó usar inteligencia artificial durante 2024, frente al 55 % del año anterior. La edición 2026 del mismo informe elevó esa cifra al 88 %. Números impresionantes, si uno se queda en la superficie.
Pero yo no entro a una organización a mirar el porcentaje de adopción. Entro a mirar si algo cambió en la manera de decidir. Y casi siempre encuentro lo mismo: la empresa instaló el asistente digital, automatizó el reporte, aceleró la producción de documentos y siguió aprobando en cinco niveles lo que antes aprobaba en cinco niveles. Hizo más rápido lo mismo de siempre. Eso no es transformación. Es maquillaje con mejor conectividad.
McKinsey llegó a una conclusión que coincide con lo que he visto en el terreno: las organizaciones que sí logran resultados con inteligencia artificial no se limitan a instalar herramientas. Rediseñan flujos de trabajo, asignan responsabilidad ejecutiva real y ajustan su modelo operativo. La tecnología crea valor cuando se cruza con la estrategia, el talento y la estructura, no cuando se le entrega a una organización que sigue funcionando con las reglas del siglo pasado.
Porque ninguna tecnología llega a un terreno neutral. Llega a organizaciones con historia, con rituales, con relaciones de poder ya establecidas. Y una herramienta capaz de ampliar el juicio humano, en el lugar equivocado, termina subordinada a una estructura diseñada para administrar obediencia.
Deloitte lo confirmó con un dato que me parece de los más honestos que he leído en años: apenas el 19 % de los ejecutivos consultados en 2025 consideraba que los modelos tradicionales de trabajo seguían siendo los más adecuados para crear valor. El 85 % pedía formas más ágiles de organizar el trabajo. Pero al mismo tiempo, el 75 % de los trabajadores esperaba encontrar mayor estabilidad. Ahí está el nudo que ningún consultor resuelve con una diapositiva: la organización necesita moverse más rápido, y la gente necesita un piso que no se mueva. No es un problema que se resuelve escogiendo un bando. Se resuelve sosteniendo los dos, algo que muy pocos líderes saben hacer porque nunca les enseñaron a hacerlo.
Un cambio de especie, no de época
Se dice mucho que vivimos “un cambio de época”. Estoy de acuerdo, pero me quedo corto con esa frase, porque un cambio de época sugiere que el líder aprende algunas herramientas nuevas y sigue liderando desde las mismas premisas de siempre. Lo que estamos viendo es distinto. Es un cambio de especie.
Ronald Heifetz hace una distinción que uso todo el tiempo con los ejecutivos que acompaño, y con los alumnos en posgrados a los que enseño: hay problemas técnicos, que se resuelven con más conocimiento o mejor tecnología, y hay problemas adaptativos, que exigen que quien lidera cambie primero. Lo que está pasando con la IA no es técnico. Es adaptativo. Y por eso duele más de lo que la mayoría admite en voz alta.
Durante buena parte del siglo XX, el líder fue quien sabía más, decidía más rápido y controlaba más de cerca. Su autoridad venía del cargo y del acceso privilegiado a la información. Ese modelo se está desmoronando frente a nuestros ojos: la información ya no es privilegio de nadie, el conocimiento caduca en meses y hay algoritmos que procesan escenarios que ningún comité procesaría en una vida.
El líder de hoy ya no dirige solamente personas. Coordina sistemas donde conviven personas, datos, automatizaciones y agentes artificiales al mismo tiempo. Y ahí aparecen preguntas que no tenemos del todo resueltas: ¿cuánto juicio estamos dispuestos a delegarle a un algoritmo? ¿Quién responde cuando una decisión asistida por IA le hace daño a una persona real?
Esas preguntas no son técnicas. Son de poder y de responsabilidad, y ahí es donde el liderazgo se juega de verdad, no en el dominio de la herramienta.
Cuanto más artificial la inteligencia, más humano tiene que ser el liderazgo
Aquí está la paradoja que más me interesa: entre más capaces se vuelven las máquinas, más caras se vuelven las capacidades que ninguna máquina tiene. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial confirma que la IA, los datos y la alfabetización tecnológica encabezan las habilidades de mayor crecimiento, pero justo al lado aparecen el pensamiento creativo, la resiliencia y el aprendizaje permanente. El informe estima que cerca del 40 % de las habilidades que hoy exige el trabajo cambiará antes de 2030, y que la brecha de capacidades ya es el principal obstáculo para transformar cualquier empresa.
No leo esto como que lo humano compensa lo que la máquina todavía no sabe hacer. Esa lectura convierte lo humano en algo residual, destinado a desaparecer en cuanto el algoritmo mejore un poco más. Y no es así. La IA puede generar cien opciones, pero no decide cuál futuro merece construirse. Puede detectar el patrón, pero no carga con la responsabilidad moral de lo que ese patrón provoca. Ninguna máquina define qué valores deben orientar una decisión. Eso sigue siendo, y seguirá siendo, terreno humano.
Deloitte reporta que el 66 % de los líderes reconoce la importancia de diseñar con intención la relación entre las personas y la IA. Solo el 6 % cree que su organización está realmente a la vanguardia en eso. Esa diferencia de 60 puntos es, para mí, la medida exacta del tamaño del trabajo que falta por hacer y no es un trabajo de tecnología. Es un trabajo de liderazgo.
Lo que un líder puede hacer distinto
No creo en el líder que controla todo desde el centro. Creo, cada vez más, en el líder que diseña las condiciones para que otros decidan bien. Es la diferencia entre gobernar y ser arquitecto.
Un líder que entiende esto empieza por acortar la distancia entre el problema y quien lo puede resolver, en lugar de alargarla con otra capa de aprobación. Revisa qué está midiendo y premiando en realidad, porque casi siempre descubre que sigue recompensando el control y no el criterio. Y hace una pregunta que casi nadie se hace de frente: ¿Estoy usando esta tecnología para transformar la manera en que trabajamos, o para hacer más eficiente la misma estructura que ya no me sirve?
Esa pregunta no la responde la tecnología. La responde el líder. Y ahí está la única elección que de verdad importa en todo este cambio: podemos usar la inteligencia artificial para vigilar más y exigir más en menos tiempo, o podemos usarla para liberar capacidad y construir una forma de trabajar más digna. La máquina no va a decidir eso por nosotros.
El líder que prosperó en el siglo XX administraba recursos, supervisaba desempeño y concentraba decisiones. El que va a durar hasta 2030 tendrá que aprender a diseñar capacidades, a orquestar inteligencias distintas, humanas y artificiales, y a proteger, con criterio propio, lo que no está dispuesto a sacrificar en nombre de la eficiencia.
Quien siga perfeccionando el modelo anterior será, en el mejor de los casos, muy eficiente en un mundo que ya empezó a desaparecer.
La IA puede optimizar cualquier estructura que le entreguemos. Pero decidir qué estructura merece sobrevivir, y diseñar la que la reemplaza, sigue siendo tarea humana.
Por: Albeiro Herrera C. – Profesor CESA
Referencias consultadas
- Deloitte. (2025). 2025 Global Human Capital Trends: Turning tensions into triumphs. Deloitte Insights.
- Deloitte. (2026). 2026 Global Human Capital Trends: From tensions to tipping points. Deloitte Insights.
- McKinsey & Company. (2025). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value.
- Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2025). Artificial Intelligence Index Report 2025. Stanford University.
- Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). Artificial Intelligence Index Report 2026. Stanford University.
- World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.
