Source: The Conversation – (in Spanish) – By José Manuel de Haro García, Profesor titular, Organización de Empresas (RR.HH. y Comportamiento Organizacional), Universidad Miguel Hernández
En España, el 21,1 % de las empresas de diez o más empleados ya utilizaba IA en el primer trimestre de 2025 frente al 12,4 % del año anterior, según el Instituto Nacional de Estadística. La adopción crece deprisa. Pero esa cifra no indica si la tecnología mejora tareas aisladas o cambia de verdad cómo funcionan las organizaciones.
Usar algo no es lo mismo que tener capacidad
Los investigadores Constance Helfat y Sidney Winter distinguen entre dos tipos de capacidades: las ordinarias, que son las que permiten que una empresa funcione (atender clientes, fabricar un producto o seleccionar personal), y las dinámicas, que realmente modifican cómo se podrá funcionar mañana.
Cuando una empresa incorpora de forma estable la IA para redactar textos o clasificar incidencias, puede estar desarrollando una capacidad ordinaria: gana eficiencia, pero el proceso básico continúa siendo el mismo.
Una capacidad dinámica aparece, en cambio, cuando la empresa usa lo aprendido para rediseñar y mejorar ese proceso: qué tareas resuelve la IA, cuáles necesitan a una persona, cómo se comprueban los resultados o qué nuevas habilidades hacen falta. Winter definió las capacidades dinámicas como las que crean, amplían o cambian las capacidades ordinarias.
Aprender a cambiar, no sólo cambiar
Pero todavía existe un nivel más: las capacidades dinámicas de orden superior. Estas son las que mejoran la propia manera de cambiar e implican la aparición de un método repetible para detectar oportunidades, experimentar, evaluar resultados y compartir lo aprendido. El sociólogo Oliver Schilke las estudió como capacidades de segundo orden. No basta con aprender a utilizar una aplicación: hay que aprender a aprender con tecnologías que seguirán evolucionando.
Un meta análisis, un tipo de investigación que reúne y compara los resultados de muchas investigaciones anteriores, publicado en 2016 analizó 82 muestras con datos de 22 320 organizaciones. Su conclusión fue clara: las empresas que además de cambiar aprenden a mejorar su forma de cambiar obtienen mejores resultados. Esto ocurre, en parte, porque ese aprendizaje les permite desarrollar formas más eficaces de rediseñar sus procesos y adaptarse. Rediseñar un proceso aporta valor pero saber rediseñar procesos una y otra vez aporta más.
El mismo estudio puso de manifiesto que en los sectores con más cambio tecnológico estas capacidades no dan mayor ventaja. Cuando todas las empresas están obligadas a adaptarse, la adaptación deja de ser una ventaja y pasa a ser el precio de seguir compitiendo.
Lo que demuestra la IA (y lo que no)
Los estudios recientes confirman que la IA generativa mejora tareas concretas. En un experimento publicado en Science, Shakked Noy y Whitney Zhang comprobaron que ChatGPT redujo un 40 % el tiempo empleado por 453 profesionales en tareas de redacción, y elevó un 18 % la calidad de sus textos.
Otro estudio, publicado en 2025 y basado en 5 172 agentes de atención al cliente, mostró que un asistente de IA aumentó un 15 % el número de problemas resueltos por hora, sobre todo en los trabajadores con menos experiencia.
Hay que prestar atención a que estos resultados afectan a tareas y puestos concretos, pero no a toda la empresa. Según una revisión de la OCDE, la IA generativa puede automatizar tareas y estimular la innovación, pero no basta con dar acceso a la herramienta: para aprovechar todo su potencial, hacen falta cambios en la organización del trabajo, los procesos y las competencias.
El riesgo de no pasar de las pruebas piloto
Muchas empresas acumulan pruebas piloto: un asistente para recursos humanos, un chatbot para clientes y algún proyecto que continúa llamándose piloto pese a que ya nadie recuerda quién lo lanzó.
Un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) de 2025, encontró que el 95 % de los proyectos de IA generativa en empresas todavía no generan un impacto medible en sus resultados.
Experimentar está bien, el problema está en que cada departamento aprenda por su cuenta y ese conocimiento no se comparta. Hay movimiento, pero no necesariamente se está generando una capacidad dinámica.
Un mismo ejemplo ilustra los tres niveles:
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Usar la IA para redactar ofertas de empleo es una capacidad ordinaria.
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Rediseñar el proceso de selección incorporando la IA con supervisión humana es una capacidad dinámica de primer orden.
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Crear un procedimiento para experimentar, evaluar el efecto en la calidad y la equidad del proceso de selección y trasladar lo aprendido a otros procesos es una capacidad de orden superior.
La pregunta que importa
A medida que la IA se abarate y se extienda, tener acceso a ella dejará de ser una ventaja. La verdadera ventaja será aprender antes (que las otras organizaciones) y mejor (con la IA). Antes de comprar una herramienta de IA conviene responder estas cinco preguntas:
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Qué problema queremos resolver.
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Con qué indicador mediremos el resultado.
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Qué tareas habrá que rediseñar.
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Cómo se compartirá lo aprendido.
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Quién decide si el proyecto se amplía o se abandona.
La inteligencia artificial generativa puede redactar un correo, resumir una reunión o proponer una solución. Pero no puede decidir por sí sola qué procesos se deben cambiar, qué prácticas conviene abandonar, ni qué aprendizajes merece la pena compartir.
Por eso, la pregunta no es cuánta IA hemos incorporado, sino ¿estamos construyendo una organización capaz de aprender a cambiar, o simplemente estamos añadiendo nuevas herramientas a los viejos problemas?
La respuesta no estará en las licencias adquiridas ni en las presentaciones sobre innovación, sino en lo que la empresa se atreva a rediseñar a partir de la IA.
José Manuel de Haro García no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. La IA no transforma a las empresas: lo hace su capacidad para aprender a cambiar – https://theconversation.com/la-ia-no-transforma-a-las-empresas-lo-hace-su-capacidad-para-aprender-a-cambiar-287767