Imagine esta escena, que probablemente ha vivido. En una reunión, alguien propone usar inteligencia artificial para generar en segundos un reporte que hoy le cuesta a un analista dos días de trabajo. La idea entusiasma a todos. Hasta que alguien hace una pregunta incómoda: ¿quién lee ese reporte y qué decide con él? El silencio que sigue dice más que cualquier estudio.
La deuda que la inteligencia artificial no puede pagar
Las empresas que ganen esta transformación no serán las que implementen más inteligencia artificial, sino las que tengan el valor de cuestionar a fondo lo que construyeron antes de que existiera.
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La inteligencia artificial está en todas las conversaciones empresariales. Los consejos de administración preguntan por ella, los presupuestos empiezan a privilegiarla y las organizaciones experimentan con copilotos, agentes y automatización. Pero me parece que estamos formulando mal la pregunta. No se trata de cómo incorporar inteligencia artificial a nuestra empresa, sino de algo más profundo: si hoy construyéramos esta empresa desde cero, con la tecnología disponible, ¿la diseñaríamos como funciona actualmente?
En la mayoría de los casos, la respuesta honesta sería no. Y ahí está, posiblemente, uno de los mayores obstáculos para que la inteligencia artificial produzca la transformación que esperamos.
La adopción tecnológica avanza mucho más rápido que el cambio organizacional. Cerca de nueve de cada diez organizaciones ya utilizan inteligencia artificial de forma regular, pero apenas alrededor de una de cada tres reporta que ha contribuido a sus utilidades operativas (McKinsey, The State of AI, 2025). Usar inteligencia artificial, por lo visto, no es lo mismo que obtener valor de ella.
Durante décadas, las empresas hemos acumulado deuda tecnológica: sistemas antiguos, integraciones frágiles, arquitecturas difíciles de mantener. Pero creo que existe otra deuda igual o más costosa, de la que casi nadie habla: la deuda organizacional. Son procesos creados hace años que nadie vuelve a cuestionar. Niveles de autorización que nacieron para contener riesgos que quizá ya no existen. Personas cuyo trabajo consiste en mover información de un sistema a otro. Reportes que se siguen elaborando porque alguna vez alguien los pidió. Excepciones que, con el tiempo, se volvieron procesos.
El verdadero peligro es usar inteligencia artificial para automatizar toda esa complejidad. Automatizar un proceso obsoleto no lo moderniza; solo hace que lo obsoleto ocurra más rápido.
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Lo he visto de cerca al replantear cómo desarrollamos software. La primera tentación fue pedirle a la inteligencia artificial que escribiera código más rápido dentro del mismo proceso de siempre. El cambio real llegó cuando nos preguntamos otra cosa: qué debía hacer la máquina y en qué momentos era insustituible el criterio de una persona. La respuesta nos obligó a reescribir las reglas, no solo a acelerar las viejas.
Por eso, ser una organización que pone a la inteligencia artificial en el centro no significa meterla en cada proceso. Significa tener la disposición de cuestionar el proceso mismo. Antes de preguntar qué puede automatizar un agente, conviene preguntar por qué existe cada paso. Antes de acelerar una aprobación, quizá valga la pena preguntar si esa aprobación debería existir. La diferencia parece pequeña, pero cambia por completo el alcance de la transformación.
Las expectativas son enormes: 86% de los empleadores espera que la inteligencia artificial y las tecnologías de procesamiento de información transformen sus negocios hacia 2030 (Future of Jobs Report, Foro Económico Mundial, 2025). Y las organizaciones que más valor están capturando no son las que añaden tecnología a su forma de operar, sino las que rediseñan sus flujos de trabajo alrededor de ella (McKinsey, The State of AI, 2025).
Esto cambia también la responsabilidad del liderazgo. Durante años, las grandes transformaciones tecnológicas podían delegarse al área de sistemas. La nube era una iniciativa del CIO; la modernización de aplicaciones, parte de un roadmap técnico. La inteligencia artificial es distinta. Cuando una tecnología permite replantear procesos, funciones, productos y hasta modelos de negocio, deja de ser una decisión técnica y se convierte en una conversación sobre cómo queremos que funcione la empresa. Esa conversación llega, inevitablemente, a la mesa del director general.
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El liderazgo tendrá que desarrollar una capacidad nueva: distinguir entre lo que forma parte de la esencia de la organización y lo que simplemente heredamos de las limitaciones del pasado. Y hará falta gente dispuesta a desaprender tanto como a aprender.
Reconstruir no significa ignorar el legado. Las empresas reales tienen clientes, contratos, regulación, empleados y operaciones que deben seguir funcionando mientras cambian. El reto es transformar sin romper: construir el futuro sin dejar de responder por el presente.
Por eso, la pregunta más poderosa que un equipo directivo puede hacerse hoy no es cuánto invierte en inteligencia artificial. Es otra, bastante más incómoda: si empezáramos hoy, ¿lo volveríamos a hacer así?
Las empresas que ganen esta transformación no serán las que implementen más inteligencia artificial, sino las que tengan el valor de cuestionar a fondo lo que construyeron antes de que existiera.
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Nota del editor: Jorge López Chapa es director general de Origon, ecosistema digital de negocios especializado en tecnología fiscal, donde ha desarrollado su carrera durante más de 15 años en áreas de tecnología, producto y operaciones. Es vicepresidente de la Asociación Mexicana de Proveedores Autorizados de Certificación (AMEXIPAC), organismo que ha presidido en dos ocasiones. Es ingeniero por la Universidad Regiomontana, cursó el programa de Dirección de Empresas en el IPADE y cuenta con formación ejecutiva del MIT.
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