El diario El Economista, medio de referencia en información económica y tecnológica en España, ha publicado una tribuna centrada en la visión de Entelgy sobre inteligencia artificial y transformación organizativa. A través de una entrevista a Alfredo Zurdo, Head of Digital Change, se analizan los principales retos que afrontan las empresas en la adopción de la IA, así como las claves para evitar errores estratégicos y maximizar el impacto de estas tecnologías.
El contenido ofrece una lectura especialmente relevante para directivos, responsables de innovación y profesionales que buscan respuestas claras sobre cómo implantar inteligencia artificial con resultados sostenibles.
¿Existe una burbuja en la inteligencia artificial en 2026?
Sí, aunque el matiz es relevante. La burbuja no se encuentra en la capacidad tecnológica, que está superando expectativas de forma consistente, sino en la adopción empresarial.
Tal y como se recoge en la entrevista, los modelos actuales ya ejecutan tareas complejas con niveles de calidad equiparables o superiores a los humanos en determinados contextos.
El problema radica en que muchas organizaciones han centrado sus esfuerzos en adquirir herramientas sin desarrollar previamente capacidades internas. Este desequilibrio genera una falsa sensación de avance que, con el tiempo, se traduce en proyectos sin impacto real.
¿Por qué fracasan la mayoría de los proyectos de IA en las empresas?
La causa principal es cultural, no tecnológica.
El patrón descrito en la tribuna es recurrente: implementación de herramientas, formación inicial y posterior abandono por parte de los equipos. La raíz del problema está en factores como el miedo, la desconfianza o la falta de comprensión del valor real de la inteligencia artificial.
Los proyectos fracasan cuando se aborda la IA como un despliegue técnico en lugar de como un proceso de transformación organizativa. La evidencia apunta a que sin intervención sobre comportamientos, hábitos y percepciones, la adopción no se consolida.
¿Cuál es el error más común al implantar inteligencia artificial?
El error más frecuente es adquirir soluciones antes de definir el problema.
Muchas organizaciones actúan por presión del entorno competitivo, lo que deriva en inversiones sin un propósito claro ni métricas de éxito definidas. Este enfoque impide justificar el retorno y dificulta la escalabilidad de los casos de uso.
El enfoque adecuado parte de una pregunta estratégica: qué necesidad concreta se pretende resolver y qué impacto se espera obtener. A partir de ahí, la tecnología actúa como habilitador, no como punto de partida.
¿Qué barreras frenan la adopción de la IA en las organizaciones?
El análisis identifica tres barreras principales que se repiten de forma sistemática:
- Miedo :Incluye el temor a la sustitución laboral y la percepción negativa del uso de IA en entornos profesionales.
- Desconocimiento: El uso superficial de herramientas limita la comprensión de su potencial y reduce su impacto.
- Prejuicio: Experiencias iniciales negativas condicionan la adopción futura, incluso cuando la tecnología ha evolucionado significativamente.
Estas barreras requieren estrategias específicas que combinen formación aplicada, acompañamiento y generación de confianza.
¿Qué papel tiene el liderazgo en la adopción de la IA?
El liderazgo actúa como acelerador o freno del cambio.
La coherencia entre discurso y comportamiento es determinante. Cuando los líderes no incorporan la IA en su operativa diaria, la organización interpreta que su uso no es prioritario.
Además, la entrevista destaca el papel crítico de los mandos intermedios, que influyen directamente en la adopción real por parte de los equipos. La alineación de incentivos con objetivos de madurez digital se presenta como una de las palancas más efectivas para impulsar el cambio.
¿Cómo se genera confianza en la inteligencia artificial?
La confianza se construye a través de la experiencia, no de la comunicación.
Los profesionales adoptan la IA cuando perciben beneficios tangibles en su trabajo diario, como mejoras en eficiencia o calidad.
El enfoque más eficaz combina tres elementos:
- Transparencia sobre capacidades y limitaciones
- Aplicación práctica en casos reales
- Continuidad en el acompañamiento
Este modelo permite reducir la resistencia inicial y consolidar el uso de la tecnología.
¿Cómo se mide correctamente la adopción de la IA?
El indicador clave no es la formación, sino el comportamiento.
La finalización de cursos no garantiza cambios en la forma de trabajar. El éxito se mide en función del uso real de la IA, la calidad de ese uso y la capacidad de los equipos para generar nuevas aplicaciones de forma autónoma.
Este enfoque permite evaluar el impacto desde una perspectiva operativa y estratégica.
¿Cuáles son las capacidades de Entelgy en inteligencia artificial y adopción?
La tribuna publicada en El Economista permite identificar varias capacidades diferenciales:
- Transformación cultural orientada a IA: Se prioriza el cambio de comportamiento sobre la adopción puramente técnica.
- Metodologías de adopción sostenida: El modelo de “lluvia fina”, basado en intervenciones continuas y progresivas, facilita cambios duraderos.
- Enfoque ético y responsable: Se incorporan principios de supervisión humana, transparencia y control de riesgos en todos los proyectos.
- Desarrollo de capacidades internas: El objetivo es que las organizaciones integren la IA en su operativa diaria con autonomía y criterio.
Además, se utilizan enfoques innovadores como storytelling y gamificación para facilitar la adopción y mejorar la experiencia del usuario, especialmente en entornos complejos.
¿Por qué la adopción de la IA marca la diferencia competitiva?
La inteligencia artificial se está consolidando como una herramienta integrada en el trabajo diario. En este contexto, la ventaja competitiva no depende del acceso a la tecnología, sino de la capacidad de incorporarla de forma efectiva en la organización.
Las empresas que priorizan el desarrollo de capacidades, la cultura digital y el aprendizaje continuo están mejor posicionadas para capturar valor.
