Escribe: Claudia Alfaro, cofundadora de Kaudal
A medida que cerramos el 2025, muchas empresas pueden decir que hicieron “algo” con inteligencia artificial (IA), automatización o nuevas herramientas digitales. Pilotos, demos, copilotos, dashboards inteligentes y promesas de eficiencia estuvieron a la orden del día. Sin embargo, al hacer un balance honesto, la pregunta incómoda sigue siendo la misma: ¿cuánto de eso cambió realmente la forma en que trabajamos, decidimos o servimos a nuestros clientes?
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Y claro, dar un primer paso siempre es mejor que no hacer nada. Pero si de verdad queremos aprender, también es necesario detenernos y reflexionar con honestidad sobre qué funcionó, qué no, y cómo seguir mejorando. No todo avance tecnológico es sinónimo de progreso organizacional.
Durante este año se evidenció una fuerte presión por “hacer algo con IA”. (Foto: iStock / NongAsimo)
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Para muchas organizaciones, el 2025 fue el año de la tecnología que deslumbra. El 2026 debería ser, en cambio, el año de la tecnología que entiende.
El espejismo de la innovación visible
Durante este año se evidenció una fuerte presión por “hacer algo con IA”. Algunas empresas lanzaron iniciativas para no quedarse atrás, otras habilitaron herramientas sin demasiado contexto, y muchas comunicaron avances que sonaban impresionantes en presentaciones ejecutivas. Sin embargo, la realidad de muchas iniciativas en el día a día fue que los procesos seguían siendo prácticamente los mismos, las decisiones igual de lentas y la carga operativa no disminuía de forma significativa.
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Parte del problema es que solemos confundir adopción tecnológica con impacto real. Implementar una herramienta no garantiza que se use bien. Automatizar un proceso no significa que ese proceso tenga sentido. Y agregar IA a una tarea existente muchas veces solo acelera lo que ya era ineficiente.
Lo que sí cambió en el 2025
Más allá del ruido, el 2025 dejó aprendizajes valiosos. La tecnología empezó a cambiar la forma en que se formulan preguntas, se busca información y se validan respuestas. Hoy es común consultar con IA antes de escribir un correo, explorar datos sin depender de un área técnica o esperar respuestas más rápidas y personalizadas desde cualquier canal.
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El problema no es la capacidad de la tecnología, sino si las organizaciones están prestando suficiente atención a estos cambios. Entender cómo se trabaja realmente –qué fricciones existen, dónde se pierde tiempo, qué tareas se repiten sin generar valor– resulta mucho más relevante que sumar una herramienta más al stack corporativo.
Deslumbrar o entender: dos caminos distintos
Ahora que tenemos mayor claridad sobre lo que estas tecnologías pueden hacer, es momento de dejar de usarlas solo para “deslumbrar” y empezar a evaluarlas por su impacto real. La tecnología que deslumbra se enfoca en funcionalidades, tendencias y anuncios. Se mide en cantidad de licencias, número de pilotos y dashboards, o presentaciones internas bien diseñadas.
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La tecnología que entiende, en cambio, se enfoca en fricciones concretas. Reduce pasos innecesarios, elimina tareas que nadie valora, acorta ciclos de decisión y mejora la forma en que se ejecuta el trabajo cotidiano.
Una se nota en los slides. La otra se nota en los resultados.
Lo que deberíamos tener en cuenta para el 2026
Si el 2025 fue el año de experimentar, el 2026 debería ser el año de decidir mejor. Algunas claves para los líderes:
Observar más a los equipos y menos a las demos. Es importante entender cómo funcionan estas herramientas en la complejidad del trabajo real. Es aquí cuando los líderes pueden descubrir oportunidades de mejora y la tecnología deja de ser un accesorio llamativo para convertirse en una palanca concreta de eficiencia y claridad.
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Diseñar soluciones partiendo del trabajo real, no del organigrama. El trabajo no ocurre en silos, sino por flujos que cruzan personas y decisiones. Diseñar desde la realidad implica entender cómo se hacen las cosas hoy y recién después usar la tecnología para simplificar, conectar o eliminar pasos innecesarios.
Priorizar casos donde la tecnología libere tiempo y mejore decisiones, no solo donde suene innovadora. No todos los usos de IA generan el mismo valor. El foco debería estar en aquellos que reducen fricción, devuelven tiempo al equipo y mejoran decisiones clave, aunque no sean los más vistosos.
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Dar espacio para entender qué puede hacer la tecnología y repensar cómo se hacen las cosas. Sin tiempo para experimentar y cuestionar procesos, la tecnología se subutiliza. Cuando las personas entienden su potencial, ganan autonomía, nuevas habilidades y mayor capacidad de aportar valor.
El 2026 no será ganado por las empresas que tengan más IA, sino por las que usen mejor la que ya tienen. Aquellas que entiendan que la verdadera ventaja competitiva no está en deslumbrar con tecnología, sino en utilizarla con criterio, contexto y propósito.
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Porque cuando la tecnología deja de ser un show y se convierte en una herramienta para trabajar mejor, recién ahí empieza a generar valor real.
