Se habla de la inteligencia artificial como si los negocios nunca hubieran enfrentado antes un cambio tecnológico. Ya lo han hecho.

Cada generación trae consigo su propia innovación revolucionaria, una que promete redefinir la forma en que las empresas operan, compiten y crecen. La tecnología misma cambia, pero la respuesta corporativa sigue un patrón sorprendentemente familiar. Las empresas se apresuran a adquirir nuevos sistemas, contratan especialistas y anuncian ambiciosos planes de transformación. La atención se centra en qué plataforma elegir, con qué rapidez se puede implementar y si los competidores se están moviendo más rápido.

En medio de esa efervescencia, resulta fácil confundir la adopción de una tecnología con tener una estrategia.

Esta dinámica ya se ha manifestado antes: desde el auge del software empresarial en la década de 1990 hasta la ola de migración a la nube de la década de 2010. Las nuevas tecnologías llegan acompañadas de predicciones de que reconfigurarán el panorama competitivo. Las organizaciones invierten fuertemente y se reestructuran en torno a ellas, asumiendo que la adopción temprana se traducirá en una ventaja duradera. Con el tiempo, sin embargo, el acceso se amplía. Los competidores adquieren muchas de las mismas capacidades, y las funciones que antes parecían revolucionarias se convierten en expectativas básicas.

Es entonces cuando se hace evidente el verdadero factor diferenciador entre las empresas: adquirir una herramienta y construir una organización capaz de aprovecharla son empresas fundamentalmente distintas.

Es posible que la IA resulte más poderosa que las tecnologías que la precedieron. Puede que se mueva más rápido y penetre más profundamente en cada función corporativa. La magnitud del cambio está fuera de discusión. Pero la lección empresarial subyacente no es nueva: la tecnología por sí sola no crea ventajas duraderas. Las personas sí. Más precisamente, las organizaciones que aprenden más rápido que sus pares.

Esa es la dimensión de la conversación sobre IA que las empresas corren el riesgo de descuidar. Las compañías compiten por evaluar modelos, comparar proveedores e implementar herramientas. Esas decisiones tienen peso, pero es poco probable que sean el factor que determine qué organizaciones prevalecerán en última instancia. El acceso seguirá ampliándose, las capacidades se difundirán y el avance de hoy se convertirá en la función estándar del mañana.

La pregunta más trascendental es si la fuerza laboral de una organización está preparada para seguir aprendiendo a medida que la tecnología evoluciona.

Por eso la inversión más importante en IA que puede hacer una empresa no es únicamente en la tecnología en sí. Consiste en cultivar una fuerza laboral que sea curiosa, adaptable y dispuesta a cuestionar cómo siempre se ha hecho el trabajo. Esa cultura no puede adquirirse a un proveedor. Debe desarrollarse con el tiempo.

En Bausch + Lomb, una empresa con aproximadamente 170 años de historia navegando cambios industriales y tecnológicos en la salud ocular, la compañía ha procurado incorporar el aprendizaje en las operaciones diarias en lugar de relegarlo a sesiones de capacitación ocasionales.

El año pasado, Bausch + Lomb se asoció con Coursera para lanzar un programa de aprendizaje en IA a nivel empresarial, fundamentado en la convicción de que la alfabetización en IA debería convertirse en una habilidad empresarial fundamental, no en una competencia técnica de nicho. La empresa también hizo que los cursos fueran obligatorios para sus trabajadores del conocimiento. Este enfoque refleja una tendencia más amplia en las grandes empresas, donde organizaciones que van desde los servicios financieros hasta la manufactura tratan cada vez más la fluidez en IA como una competencia laboral esencial en lugar de una habilidad especializada.

Esa decisión generó cierta resistencia, lo cual era comprensible. La capacitación obligatoria no siempre es bien recibida, y completar un curso no confiere expertise en IA. Sin embargo, si la IA está llamada a afectar casi todas las funciones empresariales, proporcionar a los empleados una comprensión fundamental de cómo utilizarla no debería tratarse como algo opcional.

La capacitación, por supuesto, es solo un punto de partida. El aprendizaje genera valor real cuando las personas comienzan a aplicarlo.

Bausch + Lomb lanzó su VisionAI Challenge, invitando a colegas de toda la empresa, no solo a especialistas en IA, a identificar formas prácticas en que la IA podría mejorar las operaciones. Se recibieron propuestas de manufactura, investigación y desarrollo, operaciones comerciales, finanzas, recursos humanos y otras unidades de negocio.

Lo que destacó fue la amplitud de las contribuciones. Algunas propuestas eran ambiciosas en su alcance. Otras abordaban pequeñas ineficiencias persistentes que consumen tiempo e introducen complejidad innecesaria en el trabajo diario. Si bien esas ideas más pequeñas pueden no captar titulares, de forma conjunta pueden hacer que una organización sea más rápida y más eficaz.

La experiencia reforzó un principio observado a lo largo de una larga carrera: las personas más cercanas al trabajo suelen tener la perspectiva más clara sobre cómo puede mejorarse. El desafío para el liderazgo es equiparlos con el conocimiento, el permiso y la oportunidad para actuar conforme a esas ideas.

También es igualmente importante asegurarse de que las buenas ideas se difundan.

Ese es el propósito de AI in Action, una plataforma interna donde los colegas comparten ejemplos concretos de cómo están utilizando la IA para resolver problemas, eliminar tareas repetitivas y mejorar el servicio al cliente. Algunos ejemplos ahorran decenas de horas al mes; otros solo una o dos. Todos aportan valor, especialmente cuando la solución de un empleado ofrece a un colega en otra parte de la organización un enfoque mejor para un desafío similar.

Con el tiempo, esas mejoras incrementales se acumulan. Igualmente significativo es que las personas que las desarrollan se convierten tanto en maestros como en solucionadores de problemas.

Esa también es una lección que antecede por mucho a la IA. Las empresas suelen abordar la transformación como algo dirigido desde el centro: un pequeño grupo selecciona la tecnología, define el proceso e indica al resto de la organización cómo usarla. La coordinación centralizada sin duda tiene un papel, particularmente en lo que respecta a estándares, seguridad y uso responsable, pero el cambio duradero rara vez se consolida mediante un mandato corporativo por sí solo.

Las organizaciones mejor posicionadas para beneficiarse de la IA serán aquellas que faculten a las personas en todos los niveles para experimentar de manera responsable, compartir lo que descubran y ayudar a sus colegas a mejorar. Ese cambio también requiere que los líderes reconsideren sus propias responsabilidades.

Durante años, se esperaba que los líderes proporcionaran respuestas definitivas. Cada vez más, la obligación es fomentar un entorno donde las personas planteen preguntas más precisas. Los líderes deben establecer expectativas y límites claros, y al mismo tiempo sentirse cómodos reconociendo que nadie sabe aún con exactitud hacia dónde se dirige esta tecnología.

La IA continuará evolucionando. El modelo líder de hoy eventualmente será reemplazado, y las capacidades que ahora parecen extraordinarias se volverán comunes. Ninguna empresa puede asegurar una ventaja duradera simplemente seleccionando la herramienta adecuada en un momento puntual.

Lo que puede perdurar es la curiosidad, la adaptabilidad y una cultura organizacional en la que el aprendizaje continuo se entienda como parte integral del trabajo.

Una narrativa común presenta la IA como una fuerza que reemplaza el potencial humano. En realidad, puede amplificar ese potencial, pero solo cuando las empresas invierten tanto esfuerzo en preparar a sus personas como en evaluar plataformas tecnológicas.

El frenesí actual eventualmente remitirá, como ha ocurrido con oleadas anteriores de cambio tecnológico. La IA se integrará más profundamente, será más familiar y estará más ampliamente disponible. Cuando eso suceda, la ventaja no pertenecerá a la empresa que fue la primera en comprar la tecnología más reciente, sino a la organización cuya gente nunca dejó de aprender qué hacer con ella.

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