Las empresas que mejor extienden la inteligencia artificial se enfocan en solo uno a tres frentes

Extender el uso de IA en toda la organización exige rediseñar flujos de trabajo, ajustar modelos operativos y cambiar liderazgos y cultura, según explicó Brooke Weddle, socia sénior de McKinsey & Company, en un análisis publicado por la firma en julio de 2026. El principal obstáculo, sostuvo, no es la tecnología.

Ese diagnóstico se apoya en una conclusión precisa: uno a tres dominios concentran las transformaciones más exitosas, en lugar de dispersar esfuerzos en decenas de iniciativas. Muchas compañías ya desplegaron casos de uso, generaron entusiasmo y empezaron a ver mejoras de productividad, pero siguen en la fase de experimentación.

Weddle, colaboradora del libro Rewired, señaló que no todo el impacto de la IA tiene el mismo peso y que las empresas necesitan identificar con más claridad dónde se crea valor, qué áreas pesan más y cómo escalar sin diluir resultados. En ese punto aparecen los directores financieros, porque el costo inicial de adopción suele ser manejable, pero el desafío está en el mantenimiento y la expansión sostenida.

Escala, métricas y un modelo común

Como ejemplo, la socia de McKinsey relató una conversación reciente con el director ejecutivo de una firma de servicios profesionales que utilizaba agentes de IA para analizar éxitos y fracasos previos en desarrollo de negocios y elevar la probabilidad de ganar nuevos contratos. Lo que más le preocupaba, contó, no era el avance conseguido, sino el valor perdido.

La empresa no contaba con un mapa de dominios que le permitiera identificar las mayores oportunidades, no tenía una forma clara de medir su progreso y estaba intentando hacer demasiadas cosas al mismo tiempo. Para Weddle, esa situación empieza a repetirse: las organizaciones intentan integrar datos, tecnología y talento en paralelo, pero necesitan concentrarse en las pocas áreas donde la IA puede transformar el desempeño.

La recomendación central es construir desde el inicio los elementos que permiten escalar. Las compañías que avanzan con más solidez, según la autora, desarrollan modelos operativos y kits de herramientas que sostienen la adopción de IA allí donde se genera valor, en vez de tratar cada proyecto como un experimento separado.

Otra de las conclusiones del análisis es que la mayoría de las organizaciones no quiere una respuesta fuertemente vertical para adoptar IA. La herramienta es, por naturaleza, descentralizada: los equipos no quieren perder autonomía ni que la dirección les imponga de manera rígida cómo usarla.

Un “centro nervioso” para coordinar

Frente a ese dilema, las compañías que progresan construyen hojas de ruta lideradas por el negocio. Ese esquema exige fluidez en IA y una percepción concreta de utilidad por parte de los empleados: la adopción, sostuvo Weddle, debe sentirse valiosa en el trabajo cotidiano de cada persona.

Al mismo tiempo, la expansión desde la base necesita apoyo y dirección para no derivar en desorden. La autora comparó ese mecanismo con un “centro nervioso”: no ejecuta cada acción por sí mismo, sino que reúne señales de todo el sistema, procesa información, coordina respuestas y ayuda al conjunto a aprender y adaptarse.

En una organización, ese centro está formado por líderes de negocio, finanzas, recursos humanos, tecnología y operaciones. Su tarea es crear formas ligeras pero consistentes de escalar la innovación, con métricas comunes de adopción y criterios claros para definir resultados medibles en cada iniciativa de IA, siempre con una comprensión explícita de la economía que la sostiene.

Weddle añadió que las organizaciones más avanzadas se han vuelto mucho más rigurosas en el rediseño de flujos de trabajo. Las preguntas, explicó, ya no se limitan a qué herramienta usar, sino a qué roles son críticos en el nuevo esquema, cómo debe reimaginarse el trabajo, en qué puntos los humanos deben seguir intensamente involucrados y de qué manera puede pensarse con más imaginación.

Liderazgo, aprendizaje y cambio de conductas

La autora describió el momento actual como uno de los mayores ciclos de innovación de la historia empresarial. Ese proceso convive, dijo, con un “zumbido constante” de estrés: los trabajadores combinan el optimismo por las posibilidades de la IA con la presión de capacitarse, reciclar habilidades y moverse en un entorno externo inestable.

Para la socia de Washington, DC, el liderazgo tiene que reconocer de forma directa esa ansiedad y, a la vez, ayudar a que los empleados vean cómo la IA puede ampliar el potencial humano y abrir nuevas formas de trabajar. En una gran empresa de servicios con la que trabaja, indicó, una parte importante de la agenda de transformación ya está impulsada por IA y los líderes hablan de metas ambiciosas y de lo que podría ser posible, una aspiración que los empleados reciben de manera muy positiva.

También subrayó que una de las acciones más poderosas del liderazgo es crear espacio para aprender. Eso implica capturar experimentos de manera inteligente y celebrar tanto lo que funcionó como lo que no, con un foco puesto no solo en la capacidad técnica, sino en las conductas.

Entre esos comportamientos, mencionó la promoción de una fricción saludable en el debate, porque las organizaciones necesitan admitir esa tensión para aprender. A eso sumó coraje, aprendizaje continuo y liderazgo desinteresado.

Un directivo de una empresa de consumo, citado por la publicación, explicó que están creando relatos para cada experimento importante, documentando lo aprendido y conectando esas lecciones con su cultura de innovación y foco en el cliente. Para Weddle, ese método ayuda a normalizar el aprendizaje.

La ventaja competitiva de una transformación humana

El texto plantea que la cultura se está convirtiendo en una ventaja competitiva. Weddle retomó la idea de organizaciones diseñadas alrededor de la experimentación, la velocidad y la iteración constante, y sostuvo que hoy la rapidez ya no es solo un fenómeno vinculado con la IA, sino una capacidad definitoria de la organización.

Si la cultura se entiende como los valores de la empresa y los comportamientos y mentalidades que sostienen a empleados y líderes, la transformación con IA pasa a ser un proceso profundamente cultural y personal. Ese rasgo, afirmó, se vio con claridad en un cliente industrial que estaba transformando la programación de tareas mediante IA.

Se trataba de trabajadores de primera línea con décadas en el sector, rutinas muy arraigadas y un fuerte orgullo por su oficio. El cambio exigió trabajo muy específico a nivel de perfil: por ejemplo, redefinir qué hace un capataz cuando antes llamaba a un supervisor para resolver un problema y ahora el sistema de IA puede generar múltiples opciones y ayudar a diseñar un plan.

La dificultad no consistía solo en demostrar que la herramienta funcionaba. Los líderes también debían construir confianza en los sistemas de IA y, al mismo tiempo, preservar espacio para la interacción social entre personas.

Weddle resumió esa idea con una definición más amplia: una transformación de IA es, en realidad, una transformación de personas. Muchas organizaciones hoy están concentradas en la adopción, pero las ganadoras, sostuvo, serán las que entiendan más rápido cómo los humanos pueden alcanzar su máximo potencial en un entorno habilitado por IA.

La autora indicó que las organizaciones líderes presentan la IA como una herramienta que mejora a las personas. Reconocen que algunos empleos desaparecerán, pero también creen que surgirán muchas más oportunidades, en una visión que conecta esa abundancia con la ventaja competitiva y no con el altruismo.

En una empresa de consumo, contó, los líderes repiten de forma constante que son “human first” porque la compañía está dedicada a apoyar a familias y comunidades. Bajo esa lógica, las empresas que tendrán éxito son las que logren que sus empleados sientan que participan de uno de los momentos más innovadores de la historia y que tienen la oportunidad de moldear el futuro, no solo de reaccionar ante él.