Los ejecutivos ya ven el daño de la IA en sus equipos: nueve de cada diez empresas no tienen plan para frenarlo

En junio, el instituto de investigación de Boston Consulting Group, una de las tres consultoras estratégicas más grandes del mundo, publicó un estudio sobre 70 altos ejecutivos de múltiples industrias, complementado con entrevistas a una docena de líderes corporativos. La pregunta era qué pasa con las habilidades humanas cuando toda una organización adopta inteligencia artificial.

Dos números del informe no cierran juntos. Más del 60% de los líderes considera que la pérdida de habilidades será una amenaza material para su negocio en los próximos tres a cinco años. Una de cada diez empresas tiene una estrategia o iniciativas concretas para enfrentarla. Un tercio ni siquiera discutió el tema.

La creencia instalada dice que las corporaciones gestionan los riesgos de las tecnologías que compran. El informe describe otra cosa: organizaciones que miden con precisión cuánta IA adoptan y no miden nada de lo que pierden en el proceso.

El punto de partida es un concepto que investigaciones académicas recientes comenzaron a documentar: la deuda cognitiva, entendida como la erosión gradual del pensamiento crítico, el juicio, la curiosidad y la originalidad entre los usuarios frecuentes de IA.

Lo que BCG bautizó es la versión colectiva, distributed de-skilling, algo así como pérdida distribuida de habilidades: cuando el deterioro ocurre al mismo tiempo en cientos o miles de empleados, el problema deja de ser de talento y pasa a ser de diseño, de cómo la empresa organiza sus flujos de trabajo y su cultura alrededor de la herramienta.

Las habilidades que más valen son las que más se deterioran

La promesa comercial de la IA corporativa era limpia: automatizar lo rutinario para liberar lo estratégico. Los ejecutivos encuestados describen el movimiento inverso.

Las cinco capacidades que los investigadores consideran más importantes para el rendimiento a largo plazo —el juicio y la toma de decisiones, la comprensión y el planteo de problemas, el pensamiento creativo, el análisis y el razonamiento causal, y la generación y evaluación de soluciones— son también las que aparecen como más expuestas al deterioro. Entre todas ellas, el juicio presenta el nivel de riesgo más alto.

El mecanismo arranca en un punto preciso. Casi el 90% de los encuestados cita como primer síntoma la aceptación de respuestas de la IA sin ponerlas a prueba.

Los equipos tratan lo que genera la máquina como suficientemente bueno y se saltan el paso del pensamiento crítico, describe uno de los líderes citados en el estudio.

El paso siguiente es más grave. Más de la mitad observa una caída del sentido de responsabilidad sobre los resultados: cuando nadie interroga lo que produce la máquina, a nadie le pertenece el error. “Si el resultado no es positivo, la responsabilidad se le carga a la IA”, dice otro de los entrevistados.

El deterioro individual se vuelve colectivo. El 49% percibe menos diversidad de pensamiento en sus equipos y el 43% registra menos debates constructivos.

Cuando todos usan las mismas herramientas entrenadas con los mismos datos, las respuestas convergen. “Todos van a tener respuestas similares, formatos similares, los mismos puntos de datos”, advierte uno de los ejecutivos consultados.

La empresa que compró IA para diferenciarse termina pensando igual que su competencia.

La escalera que formaba el criterio se desarmó primero

El dato estructural del informe está más abajo: el 53% de los líderes observa un desarrollo más lento del talento junior. La IA absorbió las tareas de entrada, la investigación, los borradores, la depuración de código, con las que las generaciones anteriores aprendieron el oficio.

Varios de los entrevistados coinciden en que el criterio no se construye sin haber hecho antes el trabajo.

Mientras tanto, las exigencias aumentan. Uno de los ejecutivos admite que un empleado tradicional de nivel inicial “va a tener que ejecutar tareas de alguien con cinco a diez años de experiencia”. El problema es que las empresas están redefiniendo las trayectorias profesionales más rápido de lo que adaptan los procesos de formación y aprendizaje que sostenían el modelo anterior.

Los veteranos tampoco están a salvo. El estudio describe la trampa del piloto automático: sustituir el juicio propio por el de la máquina por costumbre y por presión de tiempo, conservando la apariencia de alto rendimiento mientras se pierde la profundidad que lo sostenía.

El canal que transmitía el oficio entre generaciones también se corta. El 33% observa un declive de la mentoría y del intercambio de conocimiento.

Los empleados consultan directo al modelo de lenguaje en lugar de preguntarle a un colega. Y las jornadas de capacitación, según uno de los líderes citados, ya no sirven para aprender sino para producir contenido con herramientas de IA.

Las que reaccionaron demuestran que el problema tiene arreglo

El mismo informe documenta a la minoría que ya intervino. Shell rediseñó los flujos de trabajo de sus equipos: los empleados junior deben plantear el problema, poner a prueba los supuestos y producir un análisis base por su cuenta, y recién después usar IA para refinarlo.

Según BCG, los primeros resultados muestran mejores preguntas, decisiones mejor fundamentadas y un avance más rápido hacia el trabajo independiente.

La CNIL, autoridad francesa de protección de datos, evalúa a sus empleados no solo por su capacidad para utilizar herramientas de IA, sino también por su habilidad para cuestionar y revisar críticamente los resultados que generan.

En India, un banco de primera línea reserva el primer viernes de cada mes para una sesión estructurada sin IA, con ejercicios que alternan entre análisis, creatividad y reflexión.

Ninguna de esas medidas exige tecnología nueva ni presupuestos extraordinarios. Son decisiones de diseño organizacional al alcance de cualquier compañía mediana. Eso es lo que vuelve elocuente la cifra inicial: las intervenciones existen, están documentadas, funcionan, y aun así las aplica una de cada diez empresas.

El resto sigue midiendo lo que la IA le hace ganar. Licencias desplegadas, horas ahorradas, productividad por empleado; todo eso figura en los tableros de gestión. La capacidad de juicio que se erosiona mientras tanto no figura en ninguno.

Las empresas están liquidando un activo que nunca contabilizaron, y van a descubrir su precio el día que necesiten usarlo.