Trabajando con inteligencia artificial en organizaciones de medios aprendí a distinguir dos tipos de adopción. La primera es visible: la gente usa las herramientas, cambia cómo trabaja, y los resultados se mueven. La segunda también es visible, pero de otra manera: hay reuniones sobre IA, hay suscripciones a plataformas, hay presentaciones con casos de uso. Y los números de productividad siguen exactamente igual que en 2023.
La diferencia entre las dos no es tecnológica. Es humana. Y tiene que ver con una de las fuerzas más poderosas que existen en cualquier organización: la zona de confort disfrazada de adopción.
La IA subió la vara. No todo el mundo quiere cruzarla
La inteligencia artificial cambió radicalmente lo que es posible producir en una jornada laboral. Lo que antes llevaba un día hoy puede hacerse en horas. Lo que requería un equipo puede resolverlo una persona con las herramientas correctas. Esa es la realidad objetiva de 2026 para el trabajo del conocimiento.
Pero hay una brecha enorme entre lo que es posible y lo que realmente está ocurriendo. PwC encuestó a casi 50.000 trabajadores en 48 países y encontró que quienes usan IA todos los días reportan mejoras concretas y medibles en su productividad. El problema es que solo el 14% la usa diariamente. El 86% restante tiene acceso, tiene las herramientas, y sus números no se movieron.
Esa brecha no es un problema de acceso ni de capacitación solamente. En muchos casos es una decisión, consciente o no, de no mover el piso de lo que se produce mientras nadie lo esté midiendo.
El mando medio que no sabe lo que puede exigir
El problema se complica cuando el mando medio está fuera del ecosistema de herramientas de IA. Si el líder de equipo no sabe lo que es posible producir hoy con estas herramientas, no puede actualizar sus expectativas. No puede exigir lo que no sabe que existe. Y si nadie exige más, el incentivo para dar más sencillamente no aparece.
Esto crea una situación particular: el empleado que sí entiende lo que la IA permite hacer tiene una información que su jefe no tiene. Y puede usar esa asimetría para mantener su ritmo de 2023 mientras aparenta estar adoptando las nuevas herramientas. Abre la plataforma. Genera algo. Entrega. Pero el volumen, la velocidad y la calidad de lo que produce no cambiaron.
ManpowerGroup documentó exactamente este fenómeno: el uso de IA creció un 13% en 2025, pero la confianza en los resultados cayó un 18%. La explicación más directa es que muchas organizaciones están midiendo adopción de herramientas, no impacto real en productividad. Son dos métricas muy distintas, y confundirlas es un error caro.
Lo que los números deberían estar mostrando
Si una organización implementó herramientas de IA en 2024 y su productividad en 2026 sigue siendo la misma, hay una pregunta que vale hacerse antes de invertir en más herramientas: ¿qué está pasando realmente con las que ya tiene?
Según datos de PwC, las industrias más expuestas a la IA vieron crecer su productividad casi cuatro veces más rápido que las menos expuestas entre 2022 y 2024. Eso significa que donde la adopción es real, los números se mueven. Cuando no se mueven, la adopción probablemente no sea tan real como los reportes internos sugieren.
No es un problema de tecnología. Es un problema de gestión, de expectativas, y en muchos casos de una zona de confort que lleva años instalada y que la llegada de una nueva herramienta, por sí sola, no alcanza para mover.
La IA no es magia. Produce resultados cuando alguien decide usarla para producir más de lo que producía antes. Esa decisión es individual, y requiere salir de donde uno está cómodo. Las organizaciones que entiendan que su trabajo es crear las condiciones para que esa decisión ocurra — y medir si está ocurriendo de verdad — van a separarse del resto.
La próxima entrega sube un escalón en la jerarquía: el directivo que construyó su autoridad sobre décadas de experiencia y que ahora enfrenta algo para lo que nadie lo preparó — tener que volver a ser principiante frente a su propio equipo.
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