Cuando la tecnología deja de ser ventaja y se convierte en riesgo
A inicios de los años 80, dominar COBOL marcaba la diferencia en banca y sistemas críticos. Era una especialización estratégica.
En los 90, internet redefinió el valor. La ventaja pasó a quienes entendían redes, arquitectura web y sistemas distribuidos.
En los 2000, el cloud transformó el modelo operativo. Aunque su adopción fue gradual en muchos mercados, terminó desplazando infraestructuras tradicionales y redefiniendo competencias técnicas.
Cada ciclo tecnológico comparte un patrón:
Lo que hoy es ventaja competitiva, mañana se convierte en estándar.
Hoy estamos viviendo otro punto de inflexión con la Inteligencia Artificial.
En las últimas semanas, el mercado reaccionó ante noticias sobre cómo herramientas de IA pueden acelerar la modernización de sistemas legacy que durante décadas requirieron especialistas altamente técnicos. Más allá del caso puntual, el mensaje es estructural:
Cuando la complejidad técnica deja de ser barrera, el valor se reconfigura.
La IA no solo automatiza tareas repetitivas.
Reduce fricción técnica.
Acelera procesos cognitivos básicos.
Reasigna funciones.
Pero el verdadero cambio no es operativo. Es organizacional.
Lo que dicen los datos
Según el McKinsey Global Survey on the State of AI (2025), menos del 10% de las organizaciones reportan haber escalado completamente el uso de agentes de IA en funciones individuales. La mayoría aún se encuentra en etapas de experimentación o pilotaje (McKinsey, 2025).
Es decir:
La adopción es amplia.
La madurez es limitada.
El escalamiento estructural es bajo.
Adicionalmente, McKinsey estima que la IA generativa podría aportar entre 2.6 y 4.4 trillones de dólares anuales a la economía global, pero capturar ese valor requiere rediseños organizacionales profundos, no solo adopción tecnológica (McKinsey, 2023).
Esto confirma algo clave:
El desafío no es implementar IA.
El desafío es gobernarla.
IA no es competencia. Es redistribución de roles.
En ciclos anteriores, como virtualización o cloud, la tecnología amplificaba la capacidad humana, pero dependía fuertemente de validación manual constante.
Con la IA ocurre algo distinto.
No desplaza al humano por velocidad únicamente.
Desplaza al humano desde la ejecución hacia el criterio.
La discusión no debería ser:
“¿Cómo compito con la IA?”
La discusión debería ser:
“¿En qué capa quiero posicionarme cuando la tecnología cambie el modelo?”
La IA puede ejecutar tareas.
Pero no puede asumir accountability.
Y ahí está el verdadero valor.
Accountability: la capa que no puede automatizarse
En gestión de proyectos existe una diferencia clara entre quien ejecuta y quien responde por el resultado.
El ejecutor realiza la tarea.
El accountable responde por el impacto final, por los KPIs, por las consecuencias.
En un proyecto de ciberseguridad, el especialista configura la solución.
Pero quien responde ante dirección por el cumplimiento regulatorio, reducción de riesgo o impacto financiero es el Project Manager.
Eso es accountability.
No es microgestión.
No es seguimiento superficial.
Es responsabilidad estratégica con métricas y consecuencias.
Hoy muchas organizaciones permiten el uso de IA, pero sin definir:
- Quién responde por los resultados generados.
- Cómo se miden los impactos.
- Cómo se gestionan sesgos o errores.
- Qué KPI valida su contribución real.
Sin accountability, la IA se convierte en experimento permanente.
Con accountability, se convierte en ventaja sostenible.
Tres implicancias estratégicas
- Escalar IA requiere rediseño organizacional, no solo herramientas.
- La especialización técnica aislada pierde valor cuando la complejidad se reduce.
- La ventaja competitiva se desplazará hacia quienes estructuren gobernanza, métricas y control de riesgo.
La historia tecnológica no elimina profesiones de un día para otro.
Pero sí acelera la obsolescencia cuando no existe adaptación estructural.
No se trata de usar más IA.
Se trata de saber gobernarla.
La verdadera ventaja competitiva no estará en quién ejecute más rápido, sino en quién establezca accountability clara sobre el impacto, los riesgos y los resultados.
Porque las herramientas cambian.
La responsabilidad estratégica no.
Referencias
McKinsey & Company (2023). The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier.
McKinsey & Company (2025). Global Survey on the State of AI.
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