En los últimos años, la adopción de la inteligencia artificial (IA) ha sido un tema candente en el ámbito empresarial, pero recientes estudios sugieren que acelerar este proceso puede tener consecuencias negativas. Según un análisis del economista Eduardo Levy Yeyati, la velocidad con la que las empresas implementan tecnologías de IA puede determinar su éxito o fracaso en la transición hacia un modelo más automatizado. Este fenómeno se ha evidenciado en varias empresas que, al intentar ser pioneras en la adopción de IA, han enfrentado desafíos significativos, como la obsolescencia de sus inversiones y la pérdida de talento clave.

Un ejemplo claro de esto se observa en las quejas de las empresas que fueron "early adopters" de herramientas de IA. Muchas de ellas han reportado que, a pesar de invertir sumas considerables en licencias y desarrollos propios, la utilización efectiva de estas herramientas ha sido baja. En algunos casos, menos del 15% del personal ha hecho uso de las licencias adquiridas, lo que plantea interrogantes sobre la efectividad de estas inversiones. Además, el fenómeno de la rápida evolución de la tecnología ha llevado a que soluciones que antes requerían meses de desarrollo se vuelvan obsoletas en cuestión de semanas, lo que ha generado frustración entre los ejecutivos.

La investigación de Levy Yeyati destaca que la adopción apresurada de IA puede generar un "tubo" de reentrenamiento que no puede absorber a todos los trabajadores desplazados por la automatización. Este embudo, que incluye sistemas de formación y políticas laborales, tiene una capacidad limitada. Si el flujo de trabajadores desplazados supera esta capacidad, se corre el riesgo de que muchos queden fuera del mercado laboral de manera permanente. Este fenómeno no solo afecta a los trabajadores, sino que también puede tener repercusiones económicas más amplias, ya que la pérdida de talento y la falta de adaptación pueden frenar el crecimiento de las empresas y, por ende, de la economía en su conjunto.

La comparación que hace Levy Yeyati entre la electrificación y la IA es particularmente reveladora. La electrificación, aunque estuvo disponible mucho antes de que las fábricas reorganizaran su producción, no generó disrupciones significativas hasta que se implementaron cambios estructurales en la producción. Este mismo principio se aplica a la IA: la tecnología por sí sola no es suficiente; es necesario que las empresas también rediseñen sus procesos y estructuras para aprovechar al máximo las ventajas que ofrece. La falta de sincronización entre la adopción de tecnología y la reestructuración organizativa puede llevar a resultados desastrosos.

Para los inversores, esta situación presenta tanto riesgos como oportunidades. Las empresas que logren gestionar adecuadamente la transición hacia la IA, asegurando que sus sistemas de reentrenamiento y adaptación estén listos antes de que se produzcan despidos masivos, estarán mejor posicionadas para capitalizar las ventajas de la automatización. Por otro lado, las que se apresuren a adoptar sin una planificación adecuada podrían enfrentar costos ocultos y una disminución en la productividad. A medida que nos acercamos a 2026, será crucial observar cómo las empresas manejan esta transición y qué medidas implementan para asegurar que su personal esté preparado para los cambios.

En resumen, la adopción de IA no debe ser vista como una carrera, sino como un proceso que requiere tiempo y planificación estratégica. Las empresas deben evaluar cuidadosamente su capacidad para reentrenar a sus trabajadores y adaptar sus estructuras antes de lanzarse a la automatización. La clave estará en encontrar el equilibrio adecuado entre la velocidad de adopción y la capacidad de adaptación, lo que podría determinar el éxito o fracaso de muchas organizaciones en el futuro cercano.