La paradoja de la empresa aumentada: Empleados más inteligentes, organizaciones menos inteligentes

Estamos viviendo un momento extraordinario. Nunca habíamos tenido tantas herramientas para aprender, crear, resolver problemas y tomar decisiones con tanta velocidad. La inteligencia artificial está multiplicando nuestras capacidades de maneras que hace apenas unos años parecían imposibles.

Sin embargo, hay una pregunta que comienza a inquietarme: ¿Estamos utilizando la inteligencia artificial para que cada persona necesite menos a los demás, o para que todos podamos lograr juntos lo que antes era imposible?

La diferencia es enorme. Y podría determinar qué organizaciones prosperarán en los próximos años.

Porque existe una paradoja que apenas comenzamos a comprender en torno a que mientras los individuos se vuelven cada vez más capaces gracias a la inteligencia artificial, las organizaciones no necesariamente se están volviendo más inteligentes.

Podríamos estar formando profesionales extraordinariamente productivos que, sin advertirlo, están perdiendo parte de aquello que les permitía construir resultados extraordinarios con otros. Y el verdadero problema podría ir mucho más allá de las relaciones humanas. Podríamos estar construyendo organizaciones cada vez más eficientes en sus partes, pero menos capaces de funcionar inteligentemente como un todo.

Una investigación publicada por Harvard Business Review el 15 de octubre de 2026 (enlace), titulada Team Dynamics Weaken When Employees Turn to AI Instead of Colleagues, presenta hallazgos que deberían llamar la atención de quienes lideramos procesos de transformación organizacional.

Los investigadores encuestaron a 1.033 trabajadores estadounidenses pertenecientes a equipos de proyectos en más de 20 industrias. Encontraron que, en los equipos donde recurrir a la IA en lugar de consultar a los compañeros se había convertido en una práctica habitual, los niveles reportados de coordinación eran un 22,3 % menores y los de confianza, un 21,9 % menores.

La investigación describe un fenómeno al que sus autores llaman relationslipping: El debilitamiento progresivo de las relaciones de trabajo cuando comenzamos a sustituir nuestras interacciones humanas por conversaciones con inteligencia artificial.

Aunque los resultados muestran asociaciones y no demuestran que la IA sea, por sí sola, la causa del deterioro, la señal merece atención.

Antes, cuando enfrentábamos un problema complejo, acudíamos a un compañero. Le preguntábamos cómo había resuelto una situación parecida, contrastábamos interpretaciones o discutíamos alternativas. En muchas ocasiones, la respuesta era apenas una parte del valor de esa conversación. También descubríamos cómo pensaba esa persona, qué sabía, qué experiencias tenía y en qué circunstancias podíamos confiar en su criterio.

Hoy podemos formular la misma pregunta a un sistema de inteligencia artificial y obtener una respuesta estructurada en segundos. Ganamos velocidad. Ganamos autonomía. En muchos casos, ganamos calidad.Pero ¿qué sucede con todo aquello que antes construíamos alrededor de esa conversación?

La respuesta puede llegar más rápido, mientras la relación que nos permitía trabajar mejor juntos deja de fortalecerse. Y una organización no es solamente un conjunto de personas que resuelven tareas. Es una red de conocimientos, confianza, experiencias, desacuerdos, compromisos y decisiones compartidas.

El conocimiento no es lo mismo que la inteligencia colectiva

Uno de los hallazgos más interesantes del estudio es que las personas que utilizaban más IA percibían mayor conocimiento especializado entre sus compañeros. Sin embargo, eso no significaba necesariamente que supieran mejor quién poseía cada conocimiento. Esta distinción es fundamental.

Podemos tener equipos con acceso a cantidades extraordinarias de información y, al mismo tiempo, perder visibilidad sobre las capacidades reales de quienes los integran. Podemos obtener respuestas técnicamente sofisticadas sin comprender quién tiene el criterio necesario para validarlas. Podemos producir más documentos, análisis y propuestas, pero disponer de menos espacios para construir interpretaciones compartidas.

Tener más conocimiento disponible no equivale a desarrollar mayor inteligencia colectiva.

La inteligencia colectiva aparece cuando los conocimientos individuales se conectan, se complementan, se cuestionan y se convierten en soluciones capaces de generar resultados que ninguna persona habría alcanzado por sí sola. No depende exclusivamente de cuánto sabe cada integrante de un equipo. Depende también de cuánto conocen unos de otros, de su disposición a compartir, de su capacidad para discrepar y de la confianza que tienen para construir soluciones conjuntamente.

Durante años hemos insistido en eliminar los silos organizacionales. Hemos promovido equipos interdisciplinarios, culturas colaborativas y modelos de liderazgo que faciliten el intercambio de conocimientos. Sería profundamente contradictorio que, después de décadas intentando derribar esas barreras, termináramos construyendo una nueva generación de silos: personas altamente capaces, acompañadas permanentemente por inteligencia artificial, pero cada vez menos conectadas entre sí. Y aquí es donde el problema adquiere una dimensión todavía más importante.

Imaginemos una organización donde cada área utiliza inteligencia artificial para optimizar sus resultados. Comercial vende mejor. Operaciones ejecuta más rápido. Finanzas analiza con mayor precisión. Talento Humano automatiza buena parte de sus procesos. Todo parece avanzar. Los indicadores individuales mejoran. Los tiempos se reducen. La productividad aumenta. Pero ¿qué sucede si esas áreas están tomando decisiones cada vez más sofisticadas, aunque menos conectadas entre sí?

Comercial podría incrementar las ventas promoviendo compromisos que Operaciones no está preparada para cumplir. Finanzas podría optimizar costos sin reconocer capacidades críticas para el servicio. Talento Humano podría mejorar la eficiencia de determinados procesos sin advertir cómo sus decisiones afectan el conocimiento que necesita conservar la organización. Cada área podría estar actuando de manera aparentemente correcta desde su propia perspectiva. Y, sin embargo, el resultado global podría ser profundamente contradictorio.

Los ejemplos son hipotéticos, pero ilustran un riesgo organizacional real que merece examinarse: la posibilidad de que la IA aumente la capacidad de optimizar decisiones locales sin garantizar su coherencia con las necesidades del conjunto.

La investigación de Harvard Business Review no demuestra directamente esta cadena de consecuencias. Lo que sí identifica es una pérdida de coordinación, confianza y visibilidad sobre el conocimiento de los compañeros asociada a determinadas formas de utilizar IA. A partir de esos hallazgos surge una pregunta estratégica inevitable: ¿qué ocurre con la calidad de las decisiones cuando los mecanismos que conectan el conocimiento comienzan a debilitarse?

Una organización no funciona como una suma de departamentos independientes. Las decisiones comerciales afectan las operaciones. Las decisiones financieras condicionan las inversiones. Las decisiones de Talento Humano modifican las capacidades disponibles. Las decisiones tecnológicas redefinen procesos, responsabilidades y riesgos. Todo está conectado, aunque los organigramas nos hagan pensar lo contrario.

Por eso, cuando cada área aumenta su capacidad individual sin fortalecer los mecanismos de coordinación, existe el riesgo de acelerar decisiones que terminan compitiendo entre sí. Podríamos estar construyendo empresas extraordinariamente eficientes en cada una de sus partes, pero incapaces de aprovechar plenamente su inteligencia como conjunto. Y este es, quizás, uno de los desafíos estratégicos menos visibles de la transformación impulsada por IA: no que las personas sepan menos, sino que la organización deje de conectar adecuadamente lo que todos saben.

No deberíamos interpretar estos hallazgos como una invitación a limitar el uso de la inteligencia artificial. Sería un error.

La IA puede liberar tiempo, ampliar las capacidades de aprendizaje, democratizar el acceso al conocimiento y permitir que las personas se concentren en desafíos de mayor valor. De hecho, el mismo estudio reconoce experiencias positivas de trabajadores que agradecen que sus compañeros utilicen IA para resolver asuntos sin depender permanentemente de su disponibilidad.

El problema no es que una persona pueda hacer más cosas por sí misma. El problema aparece cuando confundimos la capacidad de trabajar independientemente con la capacidad de generar valor colectivamente.

Un profesional puede ser más autónomo sin dejar de ser colaborativo. Puede utilizar inteligencia artificial para preparar mejor una conversación, enriquecer una propuesta o explorar alternativas antes de reunirse con su equipo. La diferencia está en si la tecnología amplía su contribución al colectivo o termina sustituyendo los vínculos que hacen posible esa contribución.

También debemos reconocer una realidad incómoda: no siempre acudimos a la IA porque sea mejor que nuestros compañeros. A veces lo hacemos porque preguntar nos resulta difícil. Porque tememos parecer incompetentes. Porque no queremos incomodar. Porque hemos aprendido que mostrar dudas puede interpretarse como una debilidad.

La investigación encontró que las personas con menor seguridad psicológica en sus equipos tenían más del doble de probabilidades de recurrir a la IA en lugar de consultar a un compañero. Esto debería llevarnos a examinar nuestras culturas de liderazgo. Si alguien prefiere preguntarle a una máquina porque siente que una persona puede juzgarlo, quizás el problema que necesitamos resolver no sea tecnológico. Quizás llevábamos demasiado tiempo conviviendo con él y la IA simplemente nos está permitiendo evitarlo.

Hay otra dimensión que considero especialmente importante. Los seres humanos no siempre estamos de acuerdo. Y eso puede ser maravilloso. Un buen compañero cuestiona nuestras ideas. Un líder responsable nos obliga a considerar consecuencias que habíamos ignorado. Un equipo diverso nos confronta con perspectivas que no necesariamente queremos escuchar. Esas conversaciones pueden resultar incómodas, pero también constituyen una fuente extraordinaria de aprendizaje.

Los modelos de inteligencia artificial, en cambio, pueden mostrar comportamientos excesivamente complacientes. Cuando validan nuestras opiniones sin suficiente cuestionamiento, corremos el riesgo de confundir esa comodidad con una confirmación de que tenemos razón. No significa que toda interacción con IA produzca ese efecto. Significa que debemos prestar atención a cómo diseñamos y utilizamos estas herramientas. Porque una organización verdaderamente inteligente no es aquella en la que todos encuentran respuestas que confirman sus ideas, sino aquella en la que existen las condiciones para cuestionarlas y mejorarlas.

El desacuerdo respetuoso no es una falla de la colaboración. Es uno de los mecanismos que permiten que las decisiones evolucionen. Una inteligencia artificial bien utilizada también puede ayudarnos a cuestionar nuestras suposiciones, explorar argumentos contrarios y descubrir debilidades en nuestros razonamientos. Pero eso exige una decisión deliberada: utilizarla para ampliar nuestro pensamiento, no solamente para validar nuestras convicciones. Ninguna transformación tecnológica debería hacernos olvidar el valor de la diversidad de criterios.

De la inteligencia individual a la inteligencia organizacional

Aquí necesitamos hacer una distinción que considero decisiva para el futuro empresarial. La productividad individual expresa cuánto puede lograr una persona utilizando sus conocimientos, herramientas y capacidades. La inteligencia colectiva representa nuestra capacidad de combinar conocimientos, experiencias y perspectivas para construir mejores soluciones juntos. Pero existe un nivel adicional: La inteligencia organizacional.

Podemos entenderla como la capacidad de una organización para reconocer lo que sabe, identificar lo que desconoce, conectar conocimientos dispersos, comprender sus interdependencias y transformar todo ello en decisiones coherentes con sus objetivos.

Una organización inteligente no depende exclusivamente de tener personas brillantes. Necesita mecanismos para que ese talento pueda convertirse en conocimiento compartido, aprendizaje institucional y mejores decisiones. Debe ser capaz de conservar experiencias relevantes, reconocer criterios especializados, anticipar las consecuencias de sus acciones y aprender de los resultados obtenidos. Y, especialmente, debe comprender que una decisión no puede evaluarse únicamente por sus beneficios inmediatos para quien la toma, sino también por sus efectos sobre el conjunto.

Este es un desafío mucho mayor que implementar herramientas de inteligencia artificial. Implica revisar cómo circula el conocimiento, cómo se conectan las áreas, cómo se distribuyen las responsabilidades y cómo se toman las decisiones.

La verdadera empresa aumentada no debería ser aquella donde cada individuo hace más cosas con IA, sino aquella donde la inteligencia ampliada de cada persona contribuye a fortalecer la capacidad de toda la organización.

No se trata de eliminar la autonomía individual. Se trata de conectarla con un propósito compartido. No se trata de multiplicar reuniones. Se trata de mejorar la calidad de las interacciones que realmente importan. No se trata de exigir colaboración en cada tarea. Se trata de identificar dónde el conocimiento, la deliberación y las decisiones necesitan encontrarse. Porque la inteligencia organizacional no surge automáticamente cuando instalamos tecnología más sofisticada. Tenemos que construir las condiciones que la hacen posible.

Necesitamos una nueva manera de medir el éxito de la IA

Buena parte de las conversaciones empresariales sobre inteligencia artificial sigue concentrándose en indicadores de productividad. ¿Cuántas horas ahorramos? ¿Cuántos procesos automatizamos? ¿Cuántos empleados utilizan las herramientas? ¿Cuántas tareas pueden completarse con menos recursos? Son preguntas legítimas. Algunas son imprescindibles.

Pero resultan insuficientes.

¿Qué sucede con la calidad de nuestras decisiones?

¿Qué tanto conocimiento estamos compartiendo?

¿Los equipos comprenden mejor las interdependencias de su trabajo?

¿Estamos fortaleciendo la confianza necesaria para asumir riesgos, reconocer errores y construir soluciones conjuntas?

¿La IA está ayudándonos a romper silos o está permitiendo que cada silo funcione más rápido?

¿Estamos mejorando los resultados de la organización o simplemente acelerando los indicadores de cada departamento?

Podríamos estar celebrando aumentos extraordinarios de productividad individual sin advertir que una parte de nuestra capacidad organizacional se está debilitando. No porque las personas sean menos talentosas, sino porque el talento desconectado no produce necesariamente inteligencia colectiva. Por eso considero que necesitamos evolucionar desde la medición de la adopción tecnológica hacia una comprensión mucho más amplia del valor organizacional.

Una evaluación verdaderamente estratégica debería considerar, además de la eficiencia operativa, la calidad de las decisiones, la coordinación entre áreas, la circulación del conocimiento, la capacidad de aprendizaje y la responsabilidad sobre los resultados.

Esto no significa que todas esas dimensiones puedan reducirse a un único indicador. Significa que debemos dejar de asumir que mejorar la productividad equivale automáticamente a mejorar la organización. La pregunta ya no debería ser únicamente cuánto más puede hacer cada empleado con inteligencia artificial, sino cuánto mejor puede pensar, colaborar y decidir la organización gracias a ella.

Ese cambio de perspectiva transforma profundamente la conversación sobre el retorno de la inversión en IA. Porque la velocidad tiene valor. La productividad tiene valor. La automatización tiene valor. Pero ninguna de ellas garantiza, por sí sola, que estemos tomando mejores decisiones. Y una organización puede ejecutar con extraordinaria eficiencia una estrategia equivocada.

Durante mucho tiempo hemos asociado el buen liderazgo con la capacidad de desarrollar personas autónomas, competentes y orientadas a resultados. Ese propósito sigue siendo válido. Pero ahora debemos agregar una responsabilidad: conseguir que el crecimiento de las capacidades individuales no ocurra a expensas de las relaciones y los mecanismos de coordinación que sostienen a la organización.

Un líder no debería sentirse satisfecho únicamente porque su equipo resuelve más tareas en menos tiempo. También debería preguntarse si sus integrantes están aprendiendo unos de otros, si conocen sus fortalezas, si pueden expresar dudas sin miedo y si conservan la capacidad de enfrentar juntos problemas que ninguno puede resolver individualmente.

Y hay una responsabilidad todavía mayor: ayudar a que las decisiones de su equipo se conecten con las necesidades del resto de la organización. Esto exige revisar incentivos, prácticas de trabajo y mecanismos de reconocimiento. Si premiamos exclusivamente la productividad individual, no debería sorprendernos que las personas optimicen sus resultados individuales.

Si evaluamos a cada departamento únicamente por sus propios indicadores, corremos el riesgo de incentivar decisiones localmente exitosas, pero perjudiciales para el conjunto. Si queremos organizaciones capaces de construir respuestas colectivas, tendremos que reconocer y fortalecer aquello que hace posible esa construcción.

La investigación de Harvard Business Review ofrece una señal esperanzadora: Mantener una comunicación frecuente entre compañeros se asocia con mejores niveles de coordinación y confianza, incluso cuando recurren a IA para resolver determinadas necesidades. Es decir, no estamos condenados a elegir entre eficiencia tecnológica y conexión humana.

Podemos diseñar organizaciones capaces de desarrollar ambas. Pero eso no sucederá automáticamente. Requerirá intencionalidad, nuevas conversaciones y líderes dispuestos a comprender que la eficiencia no es el único atributo de una organización extraordinaria. El liderazgo del futuro no consistirá solamente en conseguir que las personas utilicen mejor la inteligencia artificial. Consistirá también en ayudarles a comprender cuándo deben apoyarse en ella, cuándo necesitan contrastar sus conclusiones con otros y qué decisiones requieren una mirada que trascienda sus responsabilidades individuales.

Porque no todas las conversaciones son innecesarias. No todos los desacuerdos representan obstáculos. No todas las decisiones deberían tomarse en solitario. Y no todo aquello que podemos automatizar nos conviene dejar de compartir.

En Omnipresente 5.0 he venido explorando una preocupación que considero central para nuestro tiempo: El riesgo de automatizar capacidades sin preguntarnos suficientemente por el sentido humano de aquello que estamos transformando. La IA nos ofrece una oportunidad histórica para ampliar nuestras posibilidades. Podemos aprender más rápido, explorar conocimientos antes inaccesibles, enfrentar problemas de enorme complejidad y liberar a las personas de actividades que durante décadas consumieron buena parte de su energía.

Sería absurdo renunciar a ese potencial. Pero también sería un error confundir una organización tecnológicamente avanzada con una organización verdaderamente evolucionada. La primera puede estar equipada con las herramientas más sofisticadas. La segunda sabe convertir esas herramientas en mejores relaciones, mejores decisiones y mejores resultados compartidos.

La primera puede automatizar interacciones. La segunda comprende cuáles vale la pena preservar, cuáles debemos transformar y cuáles necesitamos crear por primera vez.

La primera puede acelerar el trabajo de cada departamento. La segunda consigue que sus capacidades y decisiones contribuyan a un mismo propósito.

La primera puede hacer más cosas. La segunda entiende para qué quiere hacerlas, cómo se conectan entre sí y con quién necesita construirlas.

Por eso creo que el desafío más importante no será conseguir que nuestros empleados sean cada vez más inteligentes gracias a la IA. Será conseguir que esa inteligencia ampliada nos permita construir organizaciones más humanas, colaborativas y capaces de enfrentar desafíos extraordinarios.

Volvamos entonces a la pregunta que debería acompañar toda transformación empresarial: ¿Estamos utilizando la inteligencia artificial para que cada persona necesite menos a los demás, o para que todos podamos lograr juntos lo que antes era imposible?

La respuesta no estará solamente en nuestros modelos, algoritmos o plataformas. Estará en las culturas que construyamos, en las conversaciones que decidamos preservar, en los conocimientos que aprendamos a conectar y en las decisiones que seamos capaces de tomar juntos. Porque tal vez el mayor logro de la inteligencia artificial no debería ser que cada uno de nosotros pueda hacerlo todo sin ayuda. Tal vez debería ser que, gracias a ella, descubramos nuevas formas de lograr juntos aquello que antes parecía imposible.

El futuro no pertenecerá necesariamente a las organizaciones con más IA, sino a aquellas que mejor sepan convertirla en inteligencia organizacional. Y esa es una decisión que ninguna máquina puede tomar por nosotros. El futuro no se automatiza. Se lidera.

Hermes Ruiz
Conferencista internacional | Estrategia, liderazgo e inteligencia artificial

Referencia: Niederhoffer, K., Rapuano, K., Liebscher, A., Robichaux, A. y Hancock, J. T. (2026, 15 de octubre). «Team Dynamics Weaken When Employees Turn to AI Instead of Colleagues». Harvard Business Review.