Durante años, expertos han señalado que no existe un momento perfecto para adoptar una tecnología disruptiva. Cuando la claridad llega, la ventaja ya se perdió. Cuando aparecen los manuales, otros ya los escribieron. Cuando el modelo de negocio está probado, las ganancias ya fueron capturadas por quienes apostaron en medio de la ambigüedad. Esto lo confirma un reciente informe de McKinsey, titulado Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI. Su socio principal, Alexis Krivkovich, lo resume con dos frases clave: “La velocidad es una estrategia en sí misma” y “el mayor riesgo que enfrentan las compañías hoy es esperar a tener más claridad antes de apostar”.
El número que transforma la conversación
McKinsey estima que más de la mitad de las horas laborales en Estados Unidos podrían automatizarse en la actualidad con tecnología ya disponible. No se trata de proyecciones a futuro ni de escenarios hipotéticos para 2030. Es una realidad presente. La otra mitad corresponde a tareas humanas complejas: cognitivas, sociales, emocionales e interpersonales. Sin embargo, la frontera ya se ha desplazado. El valor económico en juego hacia 2030 asciende a cerca de USD 3 billones anuales. Esa cantidad no se repartirá entre todos; la obtendrán quienes tomaron decisiones antes de tener certeza absoluta.
El falso refugio de los pilotos
Las empresas no están inactivas. Realizan pilotos, pruebas de concepto y comités de IA que se reúnen periódicamente. Lo que falta es una apuesta a gran escala que atraviese distintas funciones y mueva indicadores clave como el EBITDA. Krivkovich señala que las grandes oportunidades nunca caen bajo el dominio de un único líder. Comienzan en la cadena de suministro, pasan por atención al cliente y regresan a manufactura. Por ello, un directorio que delega la decisión “al área correspondiente” garantiza que nadie la asuma. El piloto eterno se convierte en la nueva forma de no decidir: políticamente seguro, pero estratégicamente devastador, ya que regala el ciclo al competidor que sí tomó partido.
La anécdota que ilustra el dilema
Una semana antes de la publicación del informe, Krivkovich se reunió con dos docenas de directores de recursos humanos de empresas líderes en Norteamérica. Ellos compartieron dos revelaciones. Primera: cada descripción de puesto necesita reescribirse, pues las habilidades relevantes de hace dos años ya no lo son. Segunda: no están obteniendo mejores candidatos, sino postulantes que utilizan las mismas herramientas de IA que los reclutadores para anticipar los filtros automáticos. Este patrón ya había sido identificado en febrero: el problema de la IA en las empresas no está en la base, sino en los mandos intermedios. El informe de McKinsey presenta la versión desde la alta dirección: si el mando medio sin uso real de las herramientas relaja al equipo, el directorio que exige otro estudio antes de decidir paraliza a toda la organización. La parálisis desciende por la jerarquía, no asciende.
El sistema empresarial avanza a una velocidad que la gobernanza corporativa aún no procesa. Mientras tanto, el competidor que aceptó la ambigüedad ya cerró la brecha.
El cuello de botella ya no es técnico
Anu Madgavkar, socia del McKinsey Global Institute, añade un punto crucial que rara vez se debate en los directorios: si un agente de IA puede generar 5.000 reportes durante la noche, el cuello de botella ya no está en la producción, sino en la revisión. La capacidad humana para validar tal volumen no existe a esa escala. Y cada vez que surge un nuevo cuello de botella, aparece tecnología para desatarlo, generando otro más arriba. La interpretación del autor del análisis original es clara: la gerencia que comprenda esta lógica de cuello de botella móvil podrá operar con agentes; aquella que siga midiendo productividad con indicadores de hace cinco años quedará fuera del juego.
El costo de la espera
La frase del informe que más circulará en redes profesionales es la de Krivkovich sobre la velocidad como estrategia. Sin embargo, la que debería resonar en las salas de directorio es otra: “Cuando tengas suficiente claridad para saber con certeza dónde ir, vas a estar muy atrás”. Esa es la tesis que el autor ha sostenido desde antes de la existencia de los agentes de IA. La cautela no es neutral: es una apuesta. Se apuesta a que el costo de moverse tarde es menor que el costo de moverse sin certeza. En el actual ciclo de la inteligencia artificial, ese cálculo está resultando desfavorable para la mayoría.
El directorio que esta semana pidió nuevamente “un análisis más profundo antes de decidir” no está actuando con prudencia. Está tomando la decisión más cara del trimestre. Solo que ese costo no aparece en ningún estado de resultados. Se refleja en la participación de mercado que se pierde mientras se espera claridad.
Fuente: Infobae