Nueve de cada diez empleados ya utilizan inteligencia artificial en su trabajo diario, pero solo el 13% considera que su empresa es pionera en la adopción de esta tecnología. Esta paradoja, revelada por la última encuesta global de McKinsey & Company, pone en evidencia una brecha significativa entre el uso individual de la IA y la integración formal en las organizaciones.
Mientras la IA se consolida como una herramienta cotidiana en los escritorios de todo el mundo, la mayoría de las empresas aún no logra incorporar su potencial de manera estratégica, lo que podría poner en riesgo su competitividad en un entorno empresarial cada vez más dinámico.
La brecha entre empleados y líderes en la adopción de la IA
De acuerdo con el informe, la expansión de la inteligencia artificial generativa ha sido vertiginosa en los últimos meses. El 90% de los empleados encuestados afirma utilizar IA en sus tareas laborales, y un 21% se identifica como usuario intensivo.
Sin embargo, solo una minoría percibe a su empresa como “early adopter” o adoptante temprano de la tecnología. Esta diferencia sugiere que, aunque la IA ya forma parte del día a día de los trabajadores, las estructuras organizacionales avanzan a un ritmo mucho más lento.
La encuesta subraya que las áreas operativas suelen liderar la adopción práctica de la IA, mientras que la dirección y los procesos formales de las empresas tienden a rezagarse. Esta situación genera una paradoja: los empleados exploran y aprovechan las capacidades de la IA, pero las compañías no siempre logran capitalizar ese conocimiento de manera institucional.
Cómo la diferencia generacional también genera una brecha con la IA
La investigación identifica un fenómeno generacional que profundiza la brecha en la adopción de la IA. Los empleados más jóvenes, denominados “AI natives“, muestran una capacidad notable para aprender y aplicar la tecnología en sus actividades cotidianas.
Utilizan la IA para redactar correos electrónicos, programar código o analizar datos, integrando estas herramientas de manera natural en su flujo de trabajo.
En contraste, los líderes y directivos suelen centrarse en diseñar políticas, gestionar costos y debatir sobre riesgos relacionados con la privacidad y la gobernanza de la IA. Esta diferencia de enfoque ralentiza la integración formal de la tecnología y puede limitar el impacto positivo que la IA podría tener en la organización.
Según el informe, este desfase generacional no solo es una cuestión de edad, sino también de mentalidad. Los “AI natives” tienden a experimentar y aprender de manera ágil, mientras que los directivos, preocupados por el control y la regulación, pueden frenar la innovación.
“Quienes intentan controlar y regular cada aspecto terminan creando manuales para problemas del pasado, en vez de implementar soluciones que ya están funcionando y optimizando procesos", advierten los autores del informe.
Recomendaciones para cambiar la mentalidad en las empresas con la IA
- Fomentar la innovación como un “jardín” abierto
La innovación prospera cuando se permite la experimentación. En lugar de bloquear iniciativas, algunas empresas han optado por formalizarlas, obteniendo mejoras significativas.
Un ejemplo citado en el informe es el de un banco asiático que logró reducir a la mitad sus tiempos de desarrollo al institucionalizar proyectos internos basados en IA. Este enfoque demuestra que abrir espacios para la experimentación puede traducirse en resultados tangibles y acelerar la transformación digital.
- Incentivar el aprendizaje, no solo el uso
El cambio cultural necesario para integrar la IA requiere recompensas que vayan más allá de la simple implementación tecnológica. McKinsey & Company recomienda otorgar incentivos a quienes enseñan, colaboran y comparten conocimiento dentro de la organización.
Bonos y reconocimientos por estas acciones resultan más efectivos que premiar únicamente la adopción de herramientas. Además, cuando los líderes reconocen públicamente que ellos mismos están en proceso de aprendizaje, contribuyen a derribar barreras y motivan al resto del equipo.
- Implementar pilotos para aprender rápido
La puesta en marcha de pequeños experimentos, bien diseñados y con hipótesis claras, permite a las empresas aprender de manera ágil y escalar soluciones basadas en evidencia. El informe destaca el caso de Amazon, que transformó un fracaso inicial en el negocio del streaming en uno de sus mayores éxitos gracias a este enfoque.
La clave está en establecer plazos cortos y analizar los resultados de forma honesta, lo que facilita la toma de decisiones informadas y la adaptación continua.
- Reconocer avances con criterio
Celebrar todos los logros por igual puede restar impacto a los verdaderos avances. En el contexto de los proyectos de IA, desde el estudio aconsejan distinguir entre pruebas prometedoras y resultados concretos, valorando tanto los éxitos como los fracasos.
La pregunta fundamental que deben hacerse los líderes, según el informe, es: “¿qué aprendimos?”. Este enfoque fomenta una cultura de aprendizaje continuo y evita la repetición de errores.
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