Adopción de inteligencia artificial en empresas: ¿Y si el problema no es la IA... sino nosotros?

La adopción de inteligencia artificial en empresas ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad concreta. Sistemas que entienden, actúan y resuelven problemas reales ya están disponibles y accesibles. 

En WAM lo vivimos de cerca: diseñamos, desarrollamos e implementamos un agente autónomo completamente integrado en Slack. Con lenguaje natural, acceso a documentación interna y capacidad de adaptación contextual, todo parecía listo para transformar nuestra forma de trabajar.

Y, sin embargo, la adopción de esta IA en la empresa no fue tan inmediata como esperábamos.

Este desfase entre el potencial de la inteligencia artificial y el uso real que hacemos de ella nos lleva a una conclusión incómoda: el principal cuello de botella ya no es tecnológico, sino humano.  

La discusión ya no va de modelos que no nos comprenden bien o alucinan, sino de nosotros mismos, que seguimos aferrados a nuestra vieja forma de hacer las cosas. A veces por desconfianza, otras por miedo, y muchas otras simplemente por inercia.

Este artículo nace de esta fricción. De cómo una tecnología lista para convivir con nostros para mejorar nuestras vidas ha dejado de tropezar con las posibilidades técnicas para tropezar con nuestros hábitos, miedos y estructuras mentales.

De asistentes digitales a compañeros digitales

Siempre que imaginábamos cómo la inteligencia artificial nos asistiría en nuestro día a día, era en términos de automatización: delegar tareas sencillas y repetitivas, asistentes que resumen nuestra bandeja de entrada de correos o chatbots guionizados para responder preguntas simples. Son herramientas útiles, sí, pero totalmente impersonales,para interacciones puntuales, contenidas en portales, menús o formularios.

Pero todo cambió con la llegada de la tercera ola de la IA: los agentes autónomos.

Los agentes autónomos ya razonan, consultan fuentes internas, se adaptan al contexto y mantienen conversaciones naturales. Sin embargo, el gran cambio no ha sido la tecnología, sino el cambio de paradigma: ya no requieren que el usuario “vaya a buscarlos”, sino que están donde nosotros trabajamos: en nuestro correo, en el navegador, en Slack... Conviven con nosotros como un compañero más del equipo.

Esto no es solo un cambio técnico. Es una transformación cultural en el trabajo. Ya no se trata de implementar funcionalidades, sino de integrar presencias digitales en nuestras dinámicas laborales diarias. Y eso plantea nuevas preguntas:

• ¿Cómo nos relacionamos con un sistema que responde como un interlocutor?
• ¿Cómo influye en nuestras decisiones y confianza profesional?
• ¿Qué pasa cuando sus respuestas contradicen las nuestras?

La psicología de la resistencia a la inteligencia artificial

Al desplegar Sira, noté un freno invisible. Nadie dice que no funcione, ni discute su utilidad. Aun así, su adopción es lenta, y es posible que tenga raíces muy profundas:

1. Desconfianza: el miedo al algoritmo

Existe algo llamado “aversión al algoritmo”: preferimos el consejo de una persona, incluso si un algoritmo es igual o más preciso. Un error humano duele, pero uno del algoritmo desgasta la confianza.

Estudios muestran que preferimos consejos de personas conocidas, porque nos responsabilizamos menos: si falla, es culpa del “otro”, no de un sistema. Además, no perdonamos fácilmente los errores algorítmicos: un fallo nos lleva a desconfiar más del sistema que si lo hiciera una persona.

2. Miedo al reemplazo por IA

Aunque no se hable abiertamente, el temor a perder relevancia o directamente tu trabajo está ahí. ¿Qué valor tengo si un agente puede hacer mi trabajo, incluso mejor que yo? 

Paradójicamente, nuestro mejor aliado es la propia inteligencia artificial. Renegar de la inteligencia artificial y de las nuevas metodologías de trabajo aumenta el riesgo de que otros —que sí la adoptan— nos dejen atrás profesionalmente. 

Se prevé un impacto en el mundo laboral tan grande como lo fue la llegada de internet. Hoy, entre el 60% y el 70% de las ofertas de trabajo se publican online. Además, un 92% de los empleos exige habilidades digitales.

3. Inercia cultural

Las rutinas son cómodas. Adaptarse implica desaprender lo conocido. El sesgo al status quo y la aversión a lo nuevo explican por qué pedimos mil razones para cambiar algo que nos da seguridad.

Estos tres factores —desconfianza, miedo e inercia— son barreras reales. Reconocerlos no frena el progreso, sino que nos da una hoja de ruta para intervenir.

Sira: cuando lo difícil no es construir, sino transformar

Sira funciona. Está en Slack, responde rápido, entiende múltiples contextos y consulta documentación en varios idiomas. No pide plataformas nuevas ni capacitación intensiva. Está donde ya trabajamos.

Y aún así, muchos prefieren preguntar al equipo de Talent & Culture o buscar información por su cuenta. Y, de nuevo, no por errores en las respuestas de la IA, sino porque nos cuesta trabajar distinto.

El verdadero desafío no fue solo lanzar un agente autónomo, sino abrir el camino para una nueva forma de trabajar, y eso tiene una carga cultural mucho mayor de la que anticipamos. Pide replantear: ¿cómo pedimos ayuda?, ¿cómo verificamos? y ¿cómo compartimos responsabilidades en el equipo?

Sira, en ese sentido, no es solo una herramienta. Es un espejo. Refleja cuánto nos aferramos a nuestro hábitos, cuánto necesitamos validación humana, cuánto nos cuesta delegar sin supervisar. 

Sin embargo, también muestra que podemos convivir con la tecnología sin invadirnos, sin permisos especiales, solo con confianza y errores compartidos.

Cada interacción con Sira es una oportunidad de cambio, aunque no ocurre al lanzar la herramienta: se da cuando decidimos aceptarla como parte de nuestra rutina.

Claves para desbloquear la adopción de IA en empresas

De nuestra experiencia hemos visto que el éxito de un agente no se mide solo por su efectividad técnica, sino por cómo se integra a nuestra dinámica diaria. Y eso depende más de lo cultural que de lo tecnológico.

Aquí algunas ideas que, desde mi experiencia, pueden marcar la diferencia:

El plan de adopción es tan importante como diseño funcional y técnico

Cuando ideamos un nuevo agente, tendemos a centrarnos en los casos de uso y la arquitectura tecnológica. Pero ¿cómo se presenta? ¿Quién lo introduce al equipo? ¿Qué narrativa se construye a su alrededor? Las personas no adoptan herramientas; adoptan historias, propósitos y costumbres.

Convertirlo en alguien, no en algo

Nombrarlo —Sira, Anna, Enric, Maripili— lo humaniza. No es un formulario, ni un backend. Es una presencia. Y eso permite que se construya una relación más natural, menos instrumental. Y humanizar no es disfrazar a la tecnología de persona; es darle un lugar claro dentro del grupo.

Aceptar que cometer errores es parte del proceso

Esperar que todo esté “perfecto” retrasa el uso. Y aunque suceda en todo tipo de proyectos, es especialmente frecuente en la implementación de agentes.

Paradójicamente, nadie espera de un nuevo empleado lo haga todo perfecto desde el primer día. Pasamos un periodo de “onboarding” y adaptación en la empresa. Cometemos errores y aprendemos trabajando.

Es más importante lanzar pronto, observar, aprender y ajustar, que esperar a una perfección que no llega.

Liderar con el ejemplo

Ver a líderes usando al agente envía un mensaje poderoso: “esto es real”. Si quienes toman decisiones lo ignoran, el equipo también lo hará. La legitimidad se construye con el uso visible.

Estas ideas no garantizan un cambio inmediato, pero ayudan a que un agente no sea visto como una imposición técnica, sino como una evolución natural de cómo trabajamos.

¿Y si quienes necesitan adaptarse somos nosotros?

Hablamos mucho de entrenar modelos, ajustar prompts y fine-tuning de LLMs. Pero quizá deberíamos enfocarnos más en entrenar a las personas para convivir con la IA.

Porque el reto ya no está en que la IA nos entienda, sino en que nosotros aceptemos trabajar con ella. No como amenaza ni moda, sino como parte de un ecosistema compartido, donde delegar no es renunciar y automatizar no es desaparecer.

Sira nos ha dado una lección: no es ni un triunfo técnico ni un fracaso cultural. Es un proceso. Una transición que no se supera con más código, sino con más confianza, pedagogía y paciencia.

Estamos formando agentes que entiendan cómo trabajamos. Quizá ha llegado el momento de preguntarnos: ¿cómo queremos trabajar junto a ellos?