Quizá el problema no sea que la IA está creando un nuevo tipo de expansión, sino que la urgencia por adoptarla está exponiendo procesos existentes, desconectados, como una cuestión más profunda y acuciante.

El crecimiento explosivo de la adopción de IA en las empresas es innegable, pero también lo es la complejidad que la acompaña. Un estudio reciente de Harvard Business Review sugiere que, en lugar de facilitar nuestras cargas de trabajo, la IA podría estar contribuyendo a la fatiga mental, causada por una interacción excesiva con herramientas de IA más allá de la capacidad cognitiva de una persona.

Surge una pregunta importante: ¿cómo pueden las organizaciones gestionar la próxima ola de automatización sin generar aún más complejidad?

La verdadera batalla no son tus herramientas, es todo lo que las rodea

Existe una narrativa en crecimiento de que la IA es el reemplazo lógico del SaaS, pero hay más que un simple cambio de sistema. Para que la tecnología sea verdaderamente transformadora, se trata de la implementación.

A través de la facilidad de adopción, las herramientas de IA causarán más dolor si se implementan simplemente encima de los sistemas actuales, en lugar de repensarlos. No se trata de un problema específico de IA, sino de un problema de despliegue y las organizaciones deben enfrentarlo preguntando: “¿dónde está la fricción real en el proceso de trabajo, y cómo puede eliminarse con IA?” La mayoría de las personas hoy no se dan cuenta de cuán importante es esa diferenciación.

La brecha de productividad que la IA por sí sola no solucionará

Para abordar este desafío, las empresas deben entender correctamente el problema. Esto comienza observando de cerca a dónde va el tiempo y el dinero, pero leer estos datos puede resultar una tarea incómoda.

Las empresas del Reino Unido pierden miles de millones cada año por el “trabajo en sombras” —tareas manuales fuera de las funciones centrales de las personas que se agravan por sistemas desconectados. Los empleados británicos dedican horas a la semana a este tipo de trabajo no esencial, y esto no hará más que aumentar, generando un problema muy real. Cada empleado, equipo y nivel jerárquico se ve afectado por esta drenación estructural de la productividad.

Aunque la mayoría de las empresas no automatizan o lo hacen parcialmente tareas como la planificación de viajes y la presentación de gastos, estos puntos de fricción semanales recurrentes se acumulan y tienen un efecto cuantificable en el tiempo de los empleados para su trabajo real, lo que impacta a la organización. La adopción de tecnología está presente y para los líderes, automatizar este trabajo debería ser una prioridad, pero solo cuando existan planes claros sobre cómo hacerlo.

El problema fundamental es que el trabajo en sombras surge porque los sistemas no se comunican entre sí, y simplemente apilar herramientas de IA no arreglará el problema. A menudo, el mayor obstáculo para resolverlo es la presencia de sistemas heredados mal integrados.

Esta desalineación está drenando la productividad y la satisfacción de los empleados y perjudicando el crecimiento del negocio.

2026: el año de la racionalización de la pila tecnológica

Un punto de inflexión verdadero podría empezar cuando las empresas reduzcan la cantidad de herramientas en uso en lugar de añadir más. Durante años, el coste de la complejidad ha ido aumentando de forma gradual. Cada vez es más difícil ignorarlo. El argumento a favor de la simplicidad no sólo es significativo, sino esencial cuando los trabajadores gestionan el trabajo en sombras usando múltiples herramientas que a menudo no están bien integradas.

Antes, aumentar la eficiencia de sistemas individuales era la meta de la automatización empresarial. La nómina se procesaba solo y la provisión de TI ocurría en segundos. Sin embargo, la coordinación, las aprobaciones y el trabajo administrativo que abarca operaciones, finanzas y recursos humanos eran mayormente ignorados.

Agregar más herramientas no desbloqueará la próxima ola de productividad. Solo llegará al integrarse la inteligencia en el núcleo operativo, donde las personas y los sistemas se unen como uno.

Cuando simplificar tu pila tecnológica se hace bien, no significa hacer menos. Implica ser deliberado, anteponer la simplicidad al crecimiento y poner a las personas antes que la expansión del software. Los CIOs con mayor autocontrol para basar su éxito en lo que eliminan serán los que lideren la próxima generación.

La brecha de productividad no se cerrará sola

El problema para muchas organizaciones no es la falta de tecnología, sino que los sistemas y herramientas están desalineados. La automatización existe, pero en formas que han mejorado los sistemas sin liberar a quienes los usan. La IA no abordará automáticamente el problema del trabajo en sombras, y no desaparecerá por sí sola.

Se exige un cambio de mentalidad: pasar de perseguir el próximo objetivo a crear flujos de trabajo que realmente beneficien a las personas que realizan la tarea.

Cuando la complejidad supera la productividad, la medida real del progreso no será el volumen de IA desplegada en el negocio, sino cuánto fricción ha logrado eliminar una organización.

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Este artículo se produce como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica actual.

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