Tu empresa no se está transformando con IA, solo está poniendo IA en una empresa antigua

Voy a exagerar un poco. Bueno, quizá no tanto. Tengo la sensación de que no estamos terminando de entender de qué va realmente todo esto. Una parte importante de lo que hoy las empresas llaman transformación con IA probablemente dentro de unos años nos parecerá bastante superficial. Copilotos, automatizaciones, agentes, chatbots, generación de contenido, análisis de datos, procesos más rápidos, asistentes para empleados, todo necesario. Todo útil. Hay que hacerlo, sin duda, pero tengo muchas dudas de que eso sea transformación.

Si utilizamos una tecnología radicalmente nueva para seguir haciendo básicamente lo mismo, con los mismos procesos, los mismos departamentos, los mismos puestos, la misma estructura y el mismo modelo de negocio, no estamos transformando demasiado, más bien estamos optimizando.

Y, en mi opinión, ese es uno de los grandes errores que estamos cometiendo.

Estamos intentando meter la IA dentro de la empresa que tenemos, cuando quizá deberíamos preguntarnos qué empresa tendría sentido tener ahora que existe la IA.Parece un matiz, pero no lo es. Son dos conversaciones completamente diferentes.

Cuanto más trabajo en proyectos relacionados con IA, más convencido estoy de que la segunda es infinitamente más importante que la primera, porque quizá estamos interpretando la IA como una nueva ola tecnológica cuando, desde el punto de vista empresarial, está ocurriendo algo bastante más profundo.

La IA, desde mi perspectiva, están cambiando algunas de las restricciones fundamentales alrededor de las cuales construimos las empresas. Y esto sí puede cambiarlo todo.

Durante décadas hemos construido organizaciones alrededor de una limitación muy sencilla, la capacidad humana es limitada. Una persona dispone de determinadas horas, puede procesar una cantidad limitada de información, atender a un número limitado de clientes, analizar determinadas variables, ejecutar determinadas tareas y tomar un número limitado de decisiones. Cuando necesitábamos más capacidad, añadíamos personas y cuando añadíamos muchas personas aparecía otro problema, había que coordinarlas.

Vale, sin problemas,añadimos responsables, departamentos, procedimientos, reuniones, sistemas de información, controles, jerarquías y nuevas capas de management, dicho de otra manera, buena parte de lo que hoy llamamos empresa es, en realidad, una arquitectura creada para organizar, coordinar y escalar capacidad humana.

Y funcionaba. De hecho, funcionaba extraordinariamente bien. El problema es que una de las premisas sobre las que construimos esa arquitectura está cambiando,porque la IA no introduce simplemente una herramienta nueva,introduce capacidad nueva para producir, analizar, relacionar conocimiento, personalizar, coordinar, atender, decidir, aprender y ejecutar a una escala y a un coste que hasta hace muy poco no estaban disponibles.

Por eso me sorprende que nuestra primera reacción sea intentar colocar esa capacidad dentro del organigrama existente. Quiz deberíamos hacer exactamente lo contrario, preguntarnos si el organigrama sigue teniendo sentido.

Me estoy encontrando con esto de manera muy clara y recurrente en muchos de los proyectos en los que estoy trabajando. Cuando tienes la oportunidad de pensar una empresa, una unidad de negocio o una función desde cero y partes de una premisa muy sencilla (la IA ya existe) empiezas a hacer preguntas bastante incómodas.

¿Qué tiene que hacer realmente una persona? ¿Qué puede hacer una IA? ¿Qué pueden ejecutar autónomamente los agentes? ¿Qué no debería hacer ya nadie? ¿Qué procesos existen simplemente porque siempre han existido? ¿Qué decisiones pueden automatizarse? ¿Cómo debería circular el conocimiento? ¿Cuántos niveles de coordinación necesitamos? ¿Cuántas personas hacen falta realmente?

Y entonces ocurre algo curioso realmente curioso.Empiezas a mirar una empresa tradicional y muchas cosas que parecían naturales dejan de parecerlo, como por ejemplo el organigrama, los departamentos, puestos, reuniones, procesos, joder, incluso determinadas funciones completas, y no porque estuvieran mal diseñadas, de hecho estaban perfectamente diseñadas para las capacidades que teníamos. Ese es el punto, porque el cambio no es tecnológico, es de capacidad. La IA no cambia solo lo que una empresa hace, sino lo que una empresa es capaz de hacer. Estamos hablando demasiado de productividad.

“Con IA hacemos esto un 20% más rápido.” “Este proceso necesita un 40% menos de tiempo.” “Este equipo produce el doble.” Fantástico, pero quizá eso sea lo menos interesante.Si cambia radicalmente la capacidad disponible dentro de una organización, la consecuencia no debería ser simplemente producir más, deberíamosmodifica la manera en la que diseñamos la organización.

Durante décadas, simplificando mucho, hemos funcionado con una ecuación bastante estable: + negocio = + personas = + estructura = + coordinación = + costes.

Una persona trabajando con IA, agentes, automatización, datos y procesos bien diseñados puede multiplicar varias veces su capacidad.

Un equipo de cinco puede empezar a hacer cosas que antes requerían veinte, una empresa puede multiplicar clientes sin multiplicar estructura, operar durante más horas sin añadir turno, personalizar servicios que antes necesitaba estandarizar etc. Esto ya no es productividad, es economía empresarial, ya que si cambia el coste de hacer algo, cambia también lo que económicamente tiene sentido hacer, y siguiendo este hilo,aparecerán nuevos productos, nuevos modelos de negocio y nuevos competidores. Si miramos uno años hacia atrás, Internet no se limitó a hacer más productivas a las empresas, hizo económicamente posibles negocios que antes no podían existir. El cloud no fue simplemente una manera más eficiente de tener servidores, trasformo radicalmente el coste de crear una empresa tecnológica.Creo que con la IA seguimos demasiado obsesionados con cuánto tiempo ahorramos redactando un informe cuando deberíamos estar preguntándonos: ¿Qué empresas son posibles ahora que hace cinco años no lo eran? Quizá estemos cambiando incluso la unidad de producción

Hay otra idea que me parece todavía más interesante.

Durante más de un siglo hemos medido buena parte de la capacidad empresarial en personas, empleados, horas, facturación por empleado, coste por empleado,ingresos por comercial, etc. y tenia y tiene sentido porque la persona era la unidad fundamental de capacidad.Ahora bien, quizá eso empiece a quedarse corto.ya que un trabajador “ aumentado” con IA ya no es simplemente una persona, sino una persona + IA + agentes + automatización + datos + software.

Esa combinación puede disponer de una capacidad radicalmente diferente de otra persona que ocupa exactamente el mismo puesto en otra empresa y por eso quizá deberíamos empezar a pensar menos en número de empleados y más en capacidad efectiva de la organización.

Dos compañías con cien personas pueden tener capacidades completamente diferentes, incluso una compañía con cincuenta podría disponer de más capacidad efectiva que otra con quinientas.Esto nos lleva a algo que me interesa especialmente y que podríamos llamar apalancamiento cognitivo.

El capital y las máquinas permitieron durante la Revolución Industrial multiplicar nuestra capacidad física,una excavadora permitió que una persona moviera una cantidad de tierra que antes habría necesitado decenas de trabajadores.

El software permitió después multiplicar determinados procesos a costes marginales mínimos, y laIA introduce ahora la posibilidad de multiplicar determinadas capacidades cognitivas, como el análisis, producción,investigación, personalización, coordinación.

A ver, esto no significa que una máquina “sustituya al pensamiento humano”,

significa algo económicamente mucho más interesante, una pequeña cantidad de personas puede disponer de una cantidad enorme de capacidad adicional.

Eso es apalancamiento, y si aparece una nueva forma de apalancamiento, normalmente cambia la estructura económica de las industrias que afecta.

La empresa del futuro puede ser enorme y tener muy poca gente. Ya estamos empezando a ver señales.

Lovable alcanzó cientos de millones de dólares de ingresos recurrentes anuales con una plantilla que no llega a doscientas personas. Gamma alcanzó los 100 millones de ARR con alrededor de cincuenta. Cursor ha llegado a ratios de ingresos por empleado que hace pocos años habrían parecido absurdos para una compañía de software. Klarna ofrece quizá un caso todavía más interesante porque no nació ayer, ha multiplicado significativamente sus ingresos por empleado mientras reducía plantilla e introducía IA profundamente en sus operaciones. Ojo!, no estoy diciendo que todas las empresas puedan hacer lo mismo, sería absurdo, ni siquiera estoy diciendo que todo esto sea consecuencia exclusiva de la IA, pero lo importante es la dirección que señalan.

Quiz , y solo quizás, estemos entrando en una época en la que tengamos que separar dos conceptos que durante décadas hemos considerado casi sinónimos, tamaño económico y tamaño organizativo.

Una empresa puede ser enorme en facturación, clientes, mercados, transacciones o conocimiento procesado y, sin embargo, ser extraordinariamente pequeña en estructura humana. No una pequeña empresa, una gran empresa con una organización pequeña.Hasta ahora crecer llevaba aparejado un coste casi inevitable, la complejidad. + personas,+ coordinación, + procesos, + política interna, + reuniones, + capas… Y + lentitud. Es lo que podríamos llamar el “impuesto” organizativo del crecimiento. ¿Y si la IA permite reducir parte de ese impuesto?. Pues entonces una empresa pequeña podría empezar a competir contra una grande no a pesar de ser pequeña, sino precisamente porque es pequeña. Puede tomar decisiones más rápido, experimentar más, cambiar procesos sin negociar con diez departamentos, entrar en mercados que una gran estructura considera demasiado pequeños, abandonar un producto sin tener que amortizar toda una organización construida alrededor de él etc.

Quizá la gran ventaja de determinadas empresas nativas IA no sea utilizar más inteligencia artificial, será no tener que cargar con la complejidad que históricamente acompañaba al crecimiento. Sigamos por este camino. Creo que existe algo todavía más incómodo, el coste de coordinación

Una parte enorme de una empresa no produce directamente, sino que coordina en distinta capas, responsables que coordinan equipos, equipos que coordinan otros equipos, reuniones para compartir información, mandos que trasladan objetivos hacia abajo y resultados hacia arriba, en definitiva, procesos cuyo principal propósito es conseguir que diferentes partes de la organización sepan qué están haciendo las demás.

No digo que todo esto vaya a desaparecer, pero sí creo que deberíamos preguntarnos cuánto de la estructura empresarial existe porque coordinar personas ha sido históricamente caro. Porque los agentes no solo ejecutan tareas, pueden compartir contexto, supervisar, comprobar, escalar , distribuir trabajos, analizar información , coordinarse con otros agentes y hacerlo permanentemente, sin una reunión el lunes a las nueve.

Esto abre una pregunta bastante más incómoda que “¿qué tareas podemos automatizar?”: ¿Qué parte del management actual existe para resolver un problema de coordinación cuyo coste puede caer radicalmente?

No tengo la respuesta, pero me parece una pregunta mucho más importante que decidir qué copiloto compramos. Si seguimos con esta lógica, cuidado! ¿ Y si algunas ventajas competitivas quizá no eran ventajas? Existen muchas empresas creen tener ventajas competitivas que quizá sean simplemente capacidades que hasta ahora eran muy caras de replicar. Has tardado veinte años en construir un gran equipo de análisis,otro competidor necesitaba veinte años para replicarlo. Eso era una barrera, sin duda, pero ¿qué ocurre si utilizando modelos, agentes, datos y unas pocas personas alguien puede obtener en dos años una parte importante de esa capacidad?. Quizá tu ventaja competitiva no era el análisis, era que construir capacidad de análisis era caro. Y son cosas muy diferentes.

Lo mismo puede empezar a ocurrir con programación, marketing, producción de contenidos, atención, investigación, conocimiento, personalización o determinadas capacidades comerciales. La IA puede convertir capacidades que antes eran escasas y caras en capacidades mucho más abundantes y accesibles, y por tanto, dejan de ser una fuente de diferenciación.

Por eso la IA no solo va a crear ventajas competitivas, también va a desnudar muchas ventajas competitivas que nunca lo fueron realmente.

Eran barreras de coste, de conocimiento, capacidad, barreras de acceso,y algunas pueden caer, y caerán. La pregunta estratégica entonces cambia otra vez.

Ya no es solamente: ¿Qué podemos hacer gracias a la IA? También es ¿Qué cosas que hoy consideramos una ventaja de nuestra empresa dejarán de serlo cuando nuestros competidores tengan acceso a capacidades parecidas?

Ahí empieza una conversació sobre dónde estará el valor, comenzando por datos propietarios, distribución, marca,confianza,relaciones, comunidad, experiencia,capacidad para aprender más rápido que los demás, activos que no aparecen simplemente escribiendo un prompt. La IA también puede reducir el coste de construir un competido y esto me parece especialmente interesante para cualquier consejo de administración. Históricamente, entrar en determinados mercados requería construir mucha organización, tecnología, marketing, capital , tiempo, analistas, atención cliente etc etc. Osea, una enrome barrera de entrada. Pero si una parte creciente de esas capacidades puede comprarse como software, generarse mediante IA, ejecutarse con agentes o contratarse bajo demanda, ocurre algo bastante serio, puede caer el coste de construir una empresa capaz de competir contigo y la barreras de entrada dejan de serlo. Ese sí es un problema estratégico, porque mientras una compañía tradicional se pregunta cómo utilizar IA para reducir un 20% sus costes, alguien puede estar utilizándola para construir por una fracción del coste una compañía que ataque precisamente su parte más rentable. No necesita replicar toda tu empresa, ese es otro error, pero puede replicar solamente aquello que genera valor y dejar fuera toda la estructura que tú necesitas para sostenerlo.

Visto así, el gran riesgo para una empresa tradicional no es que su competidor utilice mejor ChatGPT, sino que su próximo competidor ni siquiera se parezca a ella, ya que puede que facture lo mismo con una fracción de su estructura, lance en semanas lo que ella tarda meses en aprobar, atienda mercados que para ella no son rentables o que , por ejemplo, cobre precios que su estructura de costes no puede soportar. Eso no es una diferencia de productividad, son reglas económicas diferentes , pero aquí voy a decir algo que puede parecer contradictorio. Se trata de hacer pensar.. Creo que muchas empresas están corriendo demasiado para automatizar, no porque no deban hacerlo, ino porque están empezando por el final. Escucho continuamente: “Tenemos que automatizar nuestros procesos”. ¿Seguro?

Primero habría que preguntarse si esos procesos deberían seguir existiendo, ya que si un proceso nació para mover información entre cuatro departamentos que hoy podrían compartir contexto automáticamente, automatizarlo no transforma nada, solo consigue que una estupidez ocurra más deprisa y más barata.

Quizá la secuencia correcta sea otra: Eliminar / Rediseñar / Automatizar / Agentificar.

Primero eliminar lo que ha dejado de tener sentido, después rediseñar alrededor de las capacidades disponibles hoy y solo entonces automatizar y delegar en agentes.

En mi opinión, uno no de los grandes riesgos de esta primera etapa de la IA es terminar construyendo empresas extraordinariamente eficientes haciendo cosas que ya no deberían hacer. Deuda tecnológica, sí. Pero sobre todo deuda organizativa Tenemos muy interiorizado el concepto de deuda tecnológica, sistemas antiguos que condicionan nuestra capacidad para evolucionar. Creo que vamos a hablar muchísimo más de otra bastante más incómoda, la deuda organizativa. Procesos , puestos, jerarquías, deparatentos,estrcturas heredadas que simplemente pertenecen a otra arquitectura de capacidades.

Y añadiría incluso una tercera: deuda de modelo de negocio. Modelos construidos alrededor de costes, capacidades y restricciones que pueden estar dejando de existir. Cambiar software puede ser complejo, modificar una organización significa tocar poder, presupuestos, responsabilidades, puestos, carreras profesionales, formas de trabajar y personas.Y no digamos cambiar un modelo de negocio, que significa cuestionar, además, aquello que hoy paga las nóminas.P or eso muchas compañías elegirán naturalmente el camino menos doloroso, poner IA encima y conseguirán eficiencia, pero cuidado con confundir eficiencia con transformación. Hacer más eficiente el pasado no garantiza ser competitivo en el futuro.

De hecho, una empresa puede hacer perfectamente todos sus deberes con la IA y aun así perder. Si, puede formar a toda su plantilla, desplegar copilotos,automatizar cientos de procesos, crear decenas de agentes,aumentar un 30% la productividad… Y aun así perder, porque mientras ella estaba optimizando su arquitectura, otro estaba cuestionando la necesidad de tenerla.

Y esa diferencia me parece brutal. Entonces, ¿qué es realmente una estrategia de IA? Desde luego, no una lista de casos de uso, ni un catálogo de herramientas ni decidir qué departamentos van a utilizar Copilot. Eso es implantación tecnológica.Necesaria, pero implantación.

Una estrategia de IA empieza cuando esta nueva capacidad modifica decisiones sobre dónde competir, cómo competir, qué capacidades necesitas, qué estructura tiene sentido, qué costes puedes eliminar, qué ventajas siguen siendo defendibles y qué nuevos negocios puedes construir.

Eso sí es estrategia.

Por eso la pregunta que escucho continuamente “¿Dónde podemos aplicar IA en nuestra empresa?” me parece cada vez menos interesante. Es una pregunta táctica. Yo empezaría por otra bastante más incómoda:

Si hoy tuviéramos que crear nuestra empresa desde cero, sabiendo que existe la IA, ¿la construiríamos como está construida ahora?

¿Tendríamos los mismos departamentos? ¿Los mismos puestos? ¿Los mismos procesos? ¿Los mismos niveles jerárquicos? ¿Misma estructura de costes?¿Misma propuesta de valor? ¿El mismo modelo de negocio?

Me cuesta imaginar muchas organizaciones respondiendo que sí a todo, y precisamente la distancia entre la empresa que tenemos y la empresa que construiríamos hoy es la verdadera medida de la transformación pendiente.

Ese es, para mí, el diagnóstico. No empezar preguntando qué tareas automatizamos, sino cuáles no deberían existir, si necesitamos ese proceso, que capacidad debería tener hoy esa persona, qué sentido tiene ese departamento cuando existen esos agentes etc.No utilizar la IA para mejorar el modelo de negocio actual, sino qué modelos de negocio son posibles ahora que antes no lo eran. Porque ahí está la oportunidad, y la amenaza. Las empresas que nacen ahora tienen una ventaja enorme,pueden diseñarse directamente alrededor de estas nuevas capacidades, no tienen que desaprender la empresa anterior. Por lógica, cuanto mayor, más antigua y más compleja sea una organización, más difícil será recorrer esa distancia.La gran brecha empresarial de los próximos años no estará entre empresas que utilizan IA y empresas que no. Eso será anecdótico. Todas acabarán utilizándola.

El socavón estará entre empresas heredadas y empresas aumentada, dopadas por IA, entre compañías que hayan utilizado la IA para hacer mejor lo que ya hacían y compañías que hayan entendido que esta tecnología permite cambiar qué hacen, cómo lo hacen, quién lo hace, cuánto cuesta hacerlo, qué capacidades necesitan, a qué clientes pueden atender, contra quién pueden competir y, finalmente, qué empresa pueden llegar a ser. Las primeras conseguirán eficiencia, las segundas pueden construir una nueva ventaja competitiva. Cuando estoy delante de un CEO no empiezo preguntando: ¿Cuál es vuestra estrategia de IA? No. Cada vez me interesa menos esa pregunta.

Pregunto algo parecido a esto: Si vuestro principal competidor naciera mañana desde cero, con toda la capacidad que hoy proporciona la IA, ¿cómo diseñaría su empresa específicamente para competir contra vosotros?

¿Qué no contrataría? ¿Qué departamentos no crearía? ¿Qué procesos no tendría?

¿Qué automatizaría desde el primer día? ¿Qué haría prácticamente gratis que a vosotros os cuesta dinero? ¿Qué parte de vuestra supuesta ventaja podría replicar? ¿Y qué negocio podría construir que vuestra estructura actual ni siquiera os permite imaginar?

Y después, ya metidos en harina, hago una segunda pregunta bastante más incómoda:

¿Podríais competir contra esa empresa con la organización que tenéis hoy?

Si la respuesta genera silencio, probablemente hemos empezado a entender de qué va realmente todo esto, porque quizá la gran transformación que trae la IA no consista en introducir inteligencia artificial en nuestras empresas, es asumir que la inteligencia artificial está cambiando la propia idea de cómo se construye una empresa.