Más inteligencia artificial, ¿más productividad? La brecha que las empresas no están viendo
Adoptar inteligencia artificial no garantiza mejores resultados: el desafío es integrarla al trabajo real y validar capacidades.
Incorporar inteligencia artificial no implica, necesariamente y casi automáticamente, volverse más productivo.
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apertura sábado ver xcarlos En el último tiempo se consolidó una idea bastante instalada dentro de las empresas: incorporar inteligencia artificial implica, casi automáticamente, volverse más productivo.
Aunque en la superficie eso parece sostenerse —hay más output, más velocidad, más capacidad de iterar en menos tiempo— cuando esa percepción se contrasta con lo que efectivamente ocurre en la operación, en cómo se construyen productos, en cómo se toman decisiones y en cómo se sostienen esos resultados en el tiempo, la conclusión empieza a ser bastante menos evidente de lo que el entusiasmo inicial sugería.
La adopción, en ese sentido, ya no es el problema. Según McKinsey el 88% de las organizaciones utiliza inteligencia artificial en al menos una función, pero ese mismo dato convive con otro bastante más incómodo: solo el 1% alcanzó un nivel de madurez real, lo que expone una brecha que no es tecnológica sino organizacional, porque lo que está fallando no es el acceso a las herramientas sino la capacidad de integrarlas en la forma en que se trabaja, en los criterios con los que se decide y en los procesos que sostienen la ejecución.
Ahí es donde empieza a tomar forma esta ilusión de productividad, porque la inteligencia artificial efectivamente acelera partes del proceso, permite producir más en menos tiempo y reduce ciertas fricciones operativas, pero no necesariamente mejora la calidad de lo que se construye ni la consistencia de las decisiones, y esa diferencia, que muchas veces queda diluida en métricas de corto plazo, es la que termina impactando en la capacidad real de una organización para generar valor.
La IA en las empresas
El 88% de las empresas usan IA y el mercado laboral ya está reflejando este desajuste con bastante claridad. Según PwC las habilidades en roles expuestos a inteligencia artificial cambian un 66% más rápido que el promedio y quienes logran dominarlas acceden a un diferencial salarial del 56%, lo que no solo evidencia una transformación en la demanda sino también en la forma en que se define el valor dentro de los equipos.
Por su parte, McKinsey muestra que la demanda de AI fluency creció siete veces en apenas dos años, consolidando un escenario donde la velocidad de cambio supera ampliamente la capacidad de adaptación de muchas organizaciones. Sin embargo, y ahí aparece una de las tensiones más relevantes, las empresas siguen evaluando talento bajo lógicas anteriores.
El World Economic Forum señala que el 63% de los empleadores identifica el skills gap (brecha de habilidades) como la principal barrera para su transformación, y aun así la respuesta predominante sigue siendo el upskilling tradicional, cuando el propio McKinsey advierte que el desarrollo de capacidades en inteligencia artificial es, en esencia, un problema de change management, es decir, no se trata solo de enseñar nuevas herramientas sino de rediseñar cómo se trabaja.
Las empresas siguen evaluando talento
En la práctica, esto se traduce en equipos donde la adopción de inteligencia artificial no es homogénea, donde conviven perfiles que integran estas herramientas de manera estructural en su proceso de trabajo, mejorando decisiones, optimizando tiempos y elevando el estándar de ejecución, con otros que las utilizan de forma periférica, generando una asimetría que no solo afecta la velocidad individual sino que fragmenta los workflows, introduce inconsistencias y dificulta la escalabilidad de lo que se construye.
Ese desbalance es el que empieza a explicar por qué muchas organizaciones perciben mejoras en productividad que no logran sostener en el tiempo, porque el problema no está en cuánto se produce, sino en cómo ese output se articula dentro del sistema, y cuando esa articulación falla, lo que crece no es el valor, sino la complejidad, con más entregables, más iteraciones y más decisiones que no necesariamente convergen en resultados concretos.
Los datos acompañan esta lectura, según Microsoft y LinkedIn el 66% de los líderes ya afirma que no contrataría a alguien sin habilidades en inteligencia artificial, lo que evidencia que el mercado ya cambió su criterio, pero esa exigencia convive con un ecosistema de validación todavía inmaduro, donde, como señala Pertama Partners, existen más de 100 certificaciones activas en 2026 que en su mayoría miden conocimiento teórico o uso básico de herramientas, mientras que el Departamento de Trabajo de Estados Unidos, en su AI Literacy Framework publicado en 2026, pone el foco en algo bastante más exigente, la capacidad de aplicar inteligencia artificial en contextos reales, evaluar outputs y tomar decisiones con criterio.
Nueva realidad
Lo que crece no es el valor, sino la complejidad. Por eso, tal vez la pregunta más relevante ya no sea cuánto se está utilizando inteligencia artificial dentro de una organización, sino cuánto de ese uso está modificando efectivamente la forma en que esa organización produce valor, porque es en esa diferencia, menos visible pero mucho más estructural, donde se empieza a definir si la productividad es real o simplemente una ilusión.
Y en ese punto empieza a aparecer una necesidad que hasta hace poco no existía, no alcanza con adoptar inteligencia artificial ni con formar equipos en su uso, empieza a ser necesario validar, con criterios concretos, quién puede trabajar con IA en entornos reales y quién todavía está en una etapa exploratoria, porque cuando esa diferencia no está clara, lo que falla no es la tecnología, es la ejecución.
En un mercado donde las habilidades cambian más rápido que nunca y donde el impacto depende de cómo se integran en los workflows, contar con talento AI Verified deja de ser un detalle técnico y pasa a ser un diferencial real, porque introduce algo que hoy escasea más que la tecnología: certeza sobre la capacidad de ejecución.
Y en un contexto donde todos parecen avanzar más rápido, esa certeza es, probablemente, la única forma de asegurarse de que la productividad no sea solo una percepción.
* Ramiro González Forcada, CEO y Co-Founder The Flock