El costo de NO innovar: ¿Qué nos frena de adoptar inteligencia artificial?

Cuando hablamos de innovación, todos coincidimos en algo: quedarse quieto no es una opción. Pero, ¿por qué es tan difícil dar el paso hacia adelante? ¿Qué hace que algunas empresas duden en adoptar AI?

Las razones, claro, pueden variar. Algunas organizaciones enfrentan limitaciones presupuestarias o tecnológicas que no son fáciles de resolver. Pero el desafío más persistente, ese que atraviesa industrias y geografías, es la resistencia interna al cambio. Una barrera tan común como subestimada, que puede ser el verdadero costo de oportunidad en un mundo que no espera.

¿Por qué el cambio genera tanta resistencia?

Es fácil señalar los beneficios de la IA: automatización de tareas repetitivas, decisiones más rápidas basadas en datos, o una personalización que hace sentir únicos a los clientes. Pero la teoría siempre choca con una realidad más compleja. Implementar IA no es solo un tema de tecnología; es una transformación cultural.

A veces, esta resistencia viene de lo más humano: el miedo a lo desconocido. Pensemos en un equipo acostumbrado a operar de una forma durante años. De repente, se les pide que confíen en algoritmos que procesan información en segundos, cuando ellos tardan horas. Por más lógica que parezca la mejora, la incertidumbre genera rechazo.

Tres factores explican gran parte de esta resistencia:

  • Falta de comprensión: Es difícil entusiasmarse con algo que no se entiende. Muchos colaboradores desconocen cómo la IA puede impactar sus roles o mejorar la empresa. En ese vacío informativo, el escepticismo crece.
  • Alteración de las rutinas: Cambiar la forma en que hacemos las cosas puede ser incómodo, especialmente cuando esas rutinas nos han servido bien hasta ahora. La ansiedad por aprender algo nuevo y la inseguridad sobre el futuro del puesto de trabajo pueden frenar cualquier entusiasmo inicial.
  • Cultura organizacional: Este es, quizás, el obstáculo más complicado. Una cultura que no prioriza la innovación es terreno difícil para cualquier transformación. Sin líderes que fomenten la curiosidad y sin un ambiente que valore la colaboración, cualquier intento de cambio tiende a fracasar.

De la resistencia al cambio a una oportunidad compartida

Ahora bien, la respuesta no está en imponer la tecnología como una solución mágica, sino en trabajar con las personas. Porque, al final, la tecnología es tan efectiva como quienes la usan.

Primero, necesitamos educación. No es suficiente instalar sistemas de IA y esperar que el equipo “lo entienda en el camino”. La formación continua es clave para que cada colaborador sepa qué está cambiando, por qué es importante y cómo puede beneficiarlo en su día a día. Por ejemplo, explicar cómo un modelo de IA puede reducir tareas rutinarias y dejar más tiempo para actividades que fomenten el desarrollo de nuevas skills.

Pero la educación sola no alcanza. También hace falta una visión compartida, una que conecte la tecnología con los valores y objetivos de la empresa. Entra en juego el liderazgo. Cuando los líderes no solo hablan de cambio, sino que lo encarnan, los equipos sienten que no están transitando solos en un terreno desconocido.

Un informe de la Universidad de Stanford ilustra la magnitud de este desafío: aunque el 68% de las empresas que avanzaron en su transformación digital mejoraron significativamente su productividad y rentabilidad, solo el 12% logró establecer una verdadera cultura digital. Esto nos dice algo crucial: implementar tecnología no basta; hay que cambiar paradigmas internos para que la innovación no sea un evento aislado, sino una forma de pensar y trabajar.

Estrategia: el puente entre el entusiasmo y los resultados

La resistencia al cambio no es el único desafío cuando hablamos de adoptar IA generativa en las empresas. Hay otro igual de importante: la falta de una estrategia clara para guiar su implementación. Sin un plan definido, hasta las mejores herramientas pueden terminar siendo oportunidades perdidas.

Hoy, el panorama es, por lo menos, llamativo: el 91% de los empleados ya está usando IA generativa en su trabajo, según un informe de McKinsey. La accesibilidad de esta tecnología hizo que los equipos la adoptaran casi naturalmente en su día a día, mejorando habilidades como el pensamiento crítico y la creatividad. Pero acá viene el problema: solo el 13% de las empresas tiene múltiples casos de uso implementados de forma estructurada.

Esto demuestra algo importante: aunque los colaboradores están entusiasmados y explorando la IA por su cuenta, muchas organizaciones no están sabiendo cómo canalizar ese impulso.

Sin un plan, es imposible aprovechar el potencial de estas herramientas. Y no se trata de complicarla con ideas abstractas, sino de bajarla a lo concreto: ¿por dónde arrancamos? ¿Qué procesos son prioridad? ¿Cómo evaluamos el impacto? Responder estas preguntas transforma ese uso improvisado de la tecnología en un motor que realmente empuje el negocio hacia adelante.

Cómo transformar la incertidumbre en progreso.

Adoptar IA no es solo una cuestión técnica; es un proceso humano. Y como cualquier cambio significativo, requiere paciencia, empatía y liderazgo. Reconocer los miedos y las dudas es el primer paso para convertirlas en aprendizaje y acción. La resistencia al cambio no tiene por qué ser un freno definitivo; puede ser una oportunidad para mirar hacia adentro, entender qué nos limita y construir sobre eso.

Los líderes no pueden quedarse en el molde; tienen que mostrar cómo la IA no solo mejora la productividad, sino también abre puertas para que los equipos crezcan, colaboren mejor y se sientan parte del cambio. Es una oportunidad para alinear la energía y la curiosidad de los equipos con una visión clara y compartida. Y cuando esto pasa, las empresas no solo superan el miedo al cambio: están listas para capitalizar una de las revoluciones más grandes de nuestro tiempo.

Sobre GlobalTask

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