La inteligencia artificial y el dilema de la reducción de costes: advertencias para la estrategia empresarial
En pleno auge de la revolución tecnológica impulsada por la inteligencia artificial (IA), muchas organizaciones reaccionan de manera predecible: buscan usar esta tecnología como herramienta para recortar costes. Sin embargo, expertos advierten que esta estrategia puede ser la manera más rápida de perder la verdadera oportunidad que ofrece la IA.
El patrón histórico ante tecnologías disruptivas
Frente a tecnologías de propósito general, como los ferrocarriles, la electricidad o los ordenadores, la historia muestra que la mayoría de las empresas tienden a centrarse inicialmente en estrategias de reducción de costes. En la actualidad, con la IA, muchas organizaciones están adoptando la misma aproximación, utilizando el potencial de la automatización para reducir personal en áreas administrativas o mejorar procesos existentes solo de manera marginal. El ‘ROI de la inteligencia artificial’ suele medirse en términos de ahorro salarial o de horas recuperadas.
Aparentemente, esta postura parece racional y prudente. Sin embargo, es también la forma más rápida de perder la oportunidad transformadora que la IA puede aportar.
Innovación: más allá de la eficiencia
La IA, una tecnología de propósito general
No se trata simplemente de una herramienta SaaS ni de una mejora incremental de los flujos de trabajo. La inteligencia artificial avanza rápidamente, desde grandes modelos de lenguaje hacia sistemas agénticos y modelos capaces de simular, planificar y actuar en entornos complejos. Su ritmo de evolución es tan acelerado que optimizar solamente para reducir costes equivale, según la metáfora utilizada, a mejorar la eficiencia de combustible de un coche mientras se reemplaza su motor por un reactor de avión.
Las organizaciones que prosperan en estas etapas no parten de la pregunta “¿Dónde podemos recortar mano de obra?”, sino “¿Qué es posible ahora que antes era imposible?”. Estas, a menudo, descubren oportunidades radicalmente distintas a las que ofrece la simple eficiencia.
La paradoja de la productividad: una enseñanza relevante
A principios de los años ’90 surgió la conocida paradoja de la productividad. Aunque los ordenadores estaban por todas partes, las estadísticas no reflejaban incrementos en productividad. El premio Nobel Robert Solow llegó a decir que “vemos la era de los ordenadores en todas partes menos en las estadísticas de productividad”. Investigaciones posteriores demostraron que la medición tradicional de la productividad iba muy por detrás de los cambios transformacionales reales y que los mecanismos de creación de valor no quedaban capturados por las métricas convencionales.
Las ganancias eran difusas y profundamente entrelazadas con cambios organizativos, ya que muchas empresas digitalizaban procesos antiguos en lugar de rediseñarlos. El mismo patrón parece repetirse ahora con la inteligencia artificial.
Impacto desigual e invisible en las métricas de coste
La IA no produce incrementos de productividad lineales y fáciles de medir. Sus efectos pueden ser asimétricos: un solo empleado puede multiplicar la productividad gracias a un uso eficiente de la IA, mientras que otros pueden no generar valor adicional o incluso comprometer la calidad o la ciberseguridad.
Esta situación lleva a lo que los investigadores denominan ‘miopía de medición’: la incapacidad de las métricas tradicionales para captar mejoras que no se traducen directamente en horas trabajadas o costes ahorrados. Medir el valor de la IA solo a través del ahorro de costes inmediato puede resultar tan absurdo como intentar medir el valor de la electricidad contando cuántas velas ya no son necesarias.
El atractivo y el límite de la eficiencia
La estrategia de recortar costes suele ser atractiva porque encaja con las estructuras de gobierno existentes y las métricas tradicionales. Los directores financieros y los consejos de administración entienden y recompensan este enfoque, ya que los números son claros y directos.
Sin embargo, explorar nuevas posibilidades requiere tolerancia al error y apuestas sin retornos garantizados en el corto plazo. Aunque la eficiencia es una estrategia cómoda, en periodos de innovación acelerada puede conducir a una estandarización de la mediocridad y a oportunidades perdidas.
El valor de la exploración y la experimentación
Una postura exploratoria implica preguntarse qué nuevos productos pueden desarrollarse o qué decisiones pueden delegarse a sistemas de IA que aprendan y se adapten activamente. No se trata de eliminar la disciplina, sino de redefinirla e impulsarla bajo el prisma de la innovación.
- Fomentar la experimentación controlada en diferentes equipos.
- Tratar la inteligencia artificial como una parte de I+D en lugar de una política de reducción de costes.
- Desarrollar una fluidez institucional que permita descubrir valor inesperado y fomentar la aparición de nuevos líderes internos.
En lugar de restringir el uso de la IA a pilotos que solo buscan justificación por ahorros de costes, se recomienda impulsar una actitud experimental donde los equipos puedan probar y recombinar procesos libremente.
El verdadero riesgo: falta de imaginación estratégica
En periodos de cambio tecnológico acelerado, el verdadero peligro no es el exceso de gasto en inteligencia artificial, sino la carencia de visión innovadora. Las empresas que persistan únicamente en la eficiencia conseguirán mejoras modestas, mientras que otras podrán rediseñar sus operaciones, productos y experiencias de cliente utilizando capacidades que hace pocos años ni existían.
Con el tiempo, la diferencia entre ambas no será de unos puntos porcentuales, sino una brecha estratégica fundamental. La supervivencia, en estos contextos, no corresponderá a los más eficientes, sino a quienes logren adaptarse mejor a los nuevos escenarios.
Fuente: Enrique Dans
