No deje que la IA destruya las habilidades que hacen competitiva a su empresa
L
a IA suele venderse a los ejecutivos como un multiplicador de fuerza, capaz de potenciar el desempeño de los empleados. Sin embargo, existe un inconveniente importante, aunque mucho menos destacado: la IA puede acabar con el ADN propio de una organización al ceñirse a un estándar genérico, socavando a la misma organización que pretende optimizar. En ese escenario, las organizaciones se vuelven más automatizadas, pero menos adaptables; más impulsadas por datos, pero menos sensatas; más eficientes, pero menos legítimas ante los ojos de empleados y clientes.
En este artículo describimos una forma en que la IA puede erosionar las capacidades de una organización (y mostramos cómo los CEOs y los altos ejecutivos pueden corregir el problema).
Las personas dejan de pensar
Los sistemas de IA crean una ilusión poderosa. Sus resultados son fluidos, seguros y, a menudo, plausibles. Esa misma fluidez fomenta la descarga cognitiva: las personas dejan de pensar con la misma profundidad que antes porque la máquina parece competente.
La trampa para las empresas es que, cuando los empleados dependen demasiado de la IA para redactar análisis, diagnosticar problemas o proponer soluciones, sus habilidades disminuyen. Las empresas pierden la capacidad de perfeccionar el juicio a través de la experiencia, particularmente ese tipo de conocimiento tácito que se transfiere cuando una persona aprende de otra en el trabajo.
El riesgo a largo plazo para las organizaciones es sutil pero grave. Aunque una empresa pueda parecer tecnológicamente sofisticada, puede estar perdiendo silenciosamente la experiencia que necesita para innovar, responder a crisis y competir.
Lo que los líderes pueden hacer: Identificar capacidades humanas críticas
Antes de introducir IA en cualquier flujo de trabajo central, sea explícito respecto a qué capacidades humanas no puede permitirse perder si su organización quiere mantener su competitividad. Ciertas habilidades no se desarrollan automáticamente. Entre ellas se incluyen la capacidad de juicio en situaciones de incertidumbre, el pensamiento sistémico, la gestión de conflictos éticos y el razonamiento interpretativo; es decir, la capacidad de ver las oportunidades y los desafíos a través del lente de una estrategia definida. Estas habilidades solo se desarrollan y se mantienen mediante su uso.
Consideremos el caso de un operador de telecomunicaciones australiano al que llamaremos Creston Telecom, que ha trabajado en desarrollar y mantener estas habilidades mientras aprovecha la IA para resolver compensaciones estratégicas entre densidad urbana y cobertura rural. El director de planeación estratégica, José, notó que los mandos intermedios recurrían cada vez más a análisis de escenarios generados por IA en lugar de desarrollar sus propias recomendaciones estratégicas. “Nuestros equipos de planeación se estaban convirtiendo en simples ejecutores de lo que decía el algoritmo”, nos comentó. “Presentaban tres opciones generadas por IA, pero no podían defender por qué una era mejor que las demás”.
Creston Telecom respondió instaurando “sesiones estratégicas sin IA”, en las que equipos multifuncionales debían enfrentarse primero a las preguntas estratégicas utilizando únicamente su juicio y experiencia. Solo después de documentar su razonamiento se les permitía consultar herramientas de IA. La empresa también asignó a los gerentes con mayor potencial a un “programa de residencia estratégica” de seis meses de duración, en el que trabajaban directamente con José en la toma de decisiones complejas.
Ambas medidas garantizaron que Creston Telecom conservara su fuerza estratégica. Esto implicaba reconocer patrones entre mercados, identificar las compensaciones necesarias entre distintas partes interesadas y planificar a largo plazo. Estas funciones críticas se mantuvieron en manos humanas, incluso mientras la IA se encargaba del análisis rutinario.
La IA puede mejorar el desempeño de su organización, pero solo si usted reconoce lo que no puede hacer. Su futuro depende de utilizar las máquinas para potenciar el juicio humano, mientras protege con firmeza el aporte humano que ningún algoritmo puede reemplazar.
© 2026 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
Artificial intelligence is often sold to executives as a force multiplier, boosting the performance of employees. However, there’s a major, but much less highlighted, drawback: AI can kill the individual DNA of an organization by cleaving to the generic standard, undermining the organizations it seeks to streamline. In that scenario organizations become more automated, yet less adaptive; more data-driven, yet less wise; more efficient, yet less legitimate in the eyes of employees and customers.
In this article, we describe one way in which AI can erode an organization’s capabilities and show how CEOs and senior executives can fix the problem.
PEOPLE STOP THINKING
AI systems create a powerful illusion. Their outputs are fluent, confident and often plausible. That very fluency encourages cognitive off-loading; people stop thinking as deeply as they did before because the machine appears competent.
The trap for businesses is that when employees rely on AI too much to draft analyses, diagnose problems or propose solutions, their skills lessen. Businesses lose the ability to refine judgment through experience, particularly the kind of tacit knowledge that is transferred when one person learns from another on the job.
The long-term risk to organizations is subtle but severe. While a business may appear technologically sophisticated it can be quietly losing the expertise it needs to innovate, respond to crises and compete.
WHAT LEADERS CAN DO: IDENTIFY CRITICAL HUMAN CAPABILITIES.
Before you introduce AI into any core workflow, be explicit about which human capabilities your organization cannot afford to lose for its own competitiveness. Certain skills do not develop automatically. They include judgment under uncertainty, systems thinking, ethical escalation and interpretive reasoning, i.e., the ability to view opportunities and challenges through the lens of a chosen strategy. These skills are developed and maintained only through use.
Consider the case of an Australian telecommunications carrier that we’ll call Creston Telecom, which has worked to develop and maintain these skills while leveraging AI to resolve strategic trade-offs between urban density versus rural coverage. The Head of Strategic Planning, Jose, noticed that mid-level managers increasingly deferred to AI-generated scenario analyses rather than developing their own strategy recommendations. “Our planning teams were becoming order-takers from the algorithm,” he told us. “They’d present three AI-generated options but couldn’t defend why one was superior.”
Creston Telecom responded by instituting “AI-free strategy sessions” where cross-functional teams must first wrestle with strategic questions using only their judgment and experience. Only after documenting their reasoning were they allowed to consult AI tools. The company also rotated high-potential managers through a six-month “strategy residency” working directly with Jose on complex decisions.
Both these moves ensured that Creston Telecom’s strategy muscle was retained. This was about recognizing patterns across markets, identifying necessary stakeholder trade-offs and long-term planning. These critical functions were retained by humans, even as AI handled routine analysis.
AI can enhance your organization’s performance — but only if you recognize what it cannot do. Your future depends on using machines to augment human judgment while fiercely protecting the human input that no algorithm can replace.
La IA generativa podría solucionar las evaluaciones de desempeño (o empeorarlas aún más)
La IA puede alejar las evaluaciones de desempeño de las narrativas laborales y acercarlas a evidencia directa del trabajo en la práctica.
Es difícil utilizar la IA en equipo. Estas 3 prácticas pueden ayudar
He aquí tres prácticas que pueden ayudar a desarrollar la «química humano-IA en los equipos» a medida que evoluciona el lugar de trabajo.
¿Cuáles son los problemas de su empresa en materia de IA?
El “Ethical Nightmare Challenge” (ENC) es un marco de trabajo que puede integrarse con programas existentes de gestión de riesgos de IA.
