¿Qué pasa cuando quien decide el rumbo de una empresa prueba una herramienta durante diez minutos y cree que ya vio toda la película? En la industria tecnológica, esa distancia entre la demo y el trabajo real empieza a funcionar como un interruptor peligroso.
El hallazgo surge de una crítica poco habitual porque llega desde dentro. Aaron Levie, CEO de Box y defensor activo de la inteligencia artificial, advirtió en X que muchos directivos pueden estar entrando en una especie de “psicosis de IA”: una percepción inflada sobre lo que estos sistemas ya pueden hacer.
Levie no habla como un escéptico. Al contrario, invierte en startups del sector y promueve su adopción. Pero justamente por eso su señal es clave: explica que los CEOs suelen probar prototipos y automatizaciones simples, y luego extrapolan que los agentes de IA, programas que ejecutan tareas por cuenta propia, pueden reemplazar trabajos completos sin fricción.
El problema aparece en el cableado oculto de la empresa. Los altos ejecutivos no suelen revisar código, detectar errores, validar resultados ni ajustar modelos con datos internos. Tampoco pasan horas sobre contratos extensos o procesos delicados donde una falla mínima cambia todo.
Es como mirar una casa recién pintada y asumir que la instalación eléctrica también está resuelta. Desde afuera, todo parece ordenado. Pero detrás de la pared siguen estando los engranajes difíciles: cables cruzados, llaves térmicas, conexiones que necesitan revisión humana.
Con la IA ocurre algo parecido. Un chatbot puede redactar, resumir o responder con velocidad. Sin embargo, la inferencia (generación de respuestas en tiempo real) no equivale a criterio. Y el fine-tuning (ajuste del modelo con datos propios) tampoco convierte por arte de magia una herramienta general en una pieza confiable para cada empresa. Por eso Levie recomienda que los CEOs usen la IA de forma intensiva, no para enamorarse de la promesa, sino para entender su mecanismo y sus límites reales. La oportunidad existe, subraya, pero exige contacto con la ejecución.
Mientras tanto, el contexto revela otra tensión. Según Layoffs.fyi, en solo cinco meses de 2026 hubo 115.430 despidos en 152 empresas tecnológicas. En todo 2025 habían sido 124.636 en 275 compañías. La cifra casi se empata en menos de medio año. Muchas firmas atribuyen esos recortes a la IA. Pero también crece la sospecha de “AI washing”, una práctica que usa la inteligencia artificial como explicación elegante para decisiones que tal vez responden a otros factores del negocio.
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El caso de ClickUp mostró esa tensión con claridad. Su CEO, Zeb Evans, despidió al 22% de la plantilla después de implementar cerca de 3.000 agentes de IA para tareas internas. Su idea, dijo, no era solo bajar costos, sino construir una organización “100x”, donde las personas supervisen el trabajo de las máquinas.
Sin embargo, la evidencia empírica todavía no acompaña ese entusiasmo. Un metaanálisis de la Universidad de California en Berkeley no encontró una relación sólida entre adopción de IA y mejoras agregadas de productividad. Y el National Bureau of Economic Research detectó una “paradoja de la productividad”: se percibe más mejora de la que realmente se mide.
Además, investigadores del MIT concluyen que los agentes actuales todavía no alcanzan la calidad humana en muchos trabajos. Para 2029 podrían completar la mayoría de las tareas de texto con tasas de éxito de 80% a 95%, pero apenas con un nivel mínimo suficiente, no necesariamente superior. Ahí aparece otro cuello de botella. Si todos producen más borradores, reportes o análisis gracias a la IA, alguien debe aprobar ese caudal. Y ese “alguien” suele estar en la capa directiva. La central ya no es producir, sino validar.
Harvard Business Review advirtió que muchos managers ya están luchando para seguir ese ritmo. Si se entrega demasiada autonomía sin control, el resultado puede ser menos eficiencia y más desorden. La clave, entonces, no parece estar en apagar la IA ni en creer que resolverá todo sola. Está en usarla como una herramienta potente, pero conectada a supervisión, contexto y criterio humano. Porque en una empresa, igual que en una casa, ningún sistema funciona bien si el tablero central confunde velocidad con seguridad.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
