Doxa 2648

Por qué los mejores empleados anulan sistemas de IA que funcionan: aversión algorítmica, calibración de la confianza y diseño de la colaboración humano-IA

Por qué los mejores empleados anulan los sistemas de IA que funcionan:
Aversión algorítmica, calibración de la confianza y diseño de la colaboración humano-IA

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

Las organizaciones que implementan sistemas de inteligencia artificial (IA) con desempeño demostrado observan con frecuencia un fenómeno paradójico: los profesionales más experimentados y mejor valorados son quienes con mayor frecuencia ignoran o modifican las recomendaciones del sistema. Esta revisión de literatura sintetiza la evidencia publicada hasta 2025 en revistas y bases indexadas sobre la aversión algorítmica, la apreciación algorítmica, la calibración de la confianza en la automatización y la eficacia de las combinaciones humano-IA. La evidencia indica que la anulación de la IA no es, en sí misma, un fallo de actitud: puede constituir un uso razonable del criterio experto cuando la IA falla, pero también una pérdida de valor cuando la IA supera al humano. Un metaanálisis de 106 estudios experimentales halló que, en promedio, las combinaciones humano-IA rindieron peor que el mejor de los dos agentes por separado, con pérdidas particulares en tareas de decisión. Otro estudio con 140 radiólogos mostró que la experiencia, la subespecialidad y la familiaridad con la IA no predicen de forma fiable quién se beneficia de la asistencia. Se discuten implicaciones de diseño (control modificable por el usuario, retroalimentación de desempeño, asignación de tareas según ventaja comparativa) y se señalan vacíos de evidencia, entre ellos la ausencia de estudios primarios que comparen directamente la tasa de anulación entre empleados de alto y bajo desempeño.

Palabras clave: aversión algorítmica; anulación de la IA; colaboración humano-IA; confianza en la automatización; sesgo de automatización; adopción de IA; gestión del cambio.

1. Introducción

La promesa de la IA aplicada a decisiones organizacionales descansa en un supuesto simple: si el sistema tiene un desempeño superior al promedio, su adopción debería mejorar los resultados. Sin embargo, la adopción efectiva depende de la decisión de cada persona de aceptar, modificar o rechazar la recomendación. Cuando quienes rechazan el sistema son precisamente los empleados de mayor reputación y experiencia, el problema deja de ser de capacitación básica y se convierte en un problema de diseño de la relación entre el experto y la máquina.

La literatura conductual aporta un punto de partida sólido. Dietvorst, Simmons y Massey (2015) demostraron en cinco estudios que las personas pierden la confianza en un algoritmo más rápidamente que en un humano tras observar el mismo error, y que, como consecuencia, eligen con frecuencia al pronosticador humano inferior. Este fenómeno se denominó aversión algorítmica. Simultáneamente, Logg et al. (2019) documentaron en seis experimentos el fenómeno contrario, la apreciación algorítmica, en el que personas legas ajustaron más sus juicios cuando el consejo provenía de un algoritmo que de una persona. Ambos hallazgos coexisten y sugieren que la respuesta a la IA depende del contexto, del tipo de tarea y del usuario.

Desde la ingeniería de factores humanos, Parasuraman y Riley (1997) describieron cuatro modos de relación con la automatización: uso, mal uso, desuso y abuso. La anulación sistemática de un sistema fiable corresponde al desuso; la aceptación acrítica de un sistema falible corresponde al mal uso. Lee y See (2004) formularon el marco de la confianza apropiada: el objetivo no es maximizar la confianza, sino calibrarla con la fiabilidad real del sistema.

Esta revisión aborda la pregunta de por qué los empleados más competentes anulan sistemas de IA que funcionan, distinguiendo los casos en que la anulación destruye valor de aquellos en que lo protege.

2. Objetivos

2.1 Objetivo general

Sintetizar la evidencia científica publicada antes de 2026 sobre los mecanismos por los cuales profesionales de alto desempeño anulan recomendaciones de sistemas de IA con desempeño demostrado, y sobre las condiciones en que dicha anulación mejora o deteriora los resultados.

2.2 Objetivos específicos

(a) Describir los mecanismos psicológicos y organizacionales asociados a la aversión algorítmica y a su contraparte, la apreciación algorítmica. (b) Examinar la evidencia empírica sobre el desempeño de combinaciones humano-IA frente a humanos e IA por separado. (c) Identificar intervenciones de diseño con soporte empírico para reducir la anulación perjudicial. (d) Delimitar los vacíos de evidencia existentes.

3. Metas

Las metas de esta revisión son: proveer a directivos, líderes de transformación digital y diseñadores de sistemas un marco conceptual basado en evidencia de nivel I y II; proponer criterios para distinguir la anulación productiva de la anulación costosa; y orientar decisiones de implementación que traten al experto como socio calibrado del sistema y no como obstáculo del cambio.

4. Método de la revisión

Se realizó una búsqueda dirigida y validación cruzada de cada fuente citada mediante registros bibliográficos (editoriales, PubMed, repositorios de preprints y bases de indexación), verificando autores, año, revista, volumen y páginas. Se aceptaron únicamente artículos revisados por pares y metaanálisis publicados en revistas indexadas. Los preprints, los documentos de trabajo y los informes sin revisión por pares se excluyeron como sustento de afirmaciones. Esta síntesis es narrativa y no constituye una revisión sistemática preregistrada. Cuando un dato no pudo verificarse en fuentes primarias publicadas antes de 2026, se declara como "evidencia no encontrada".

5. Desarrollo

5.1 La aversión algorítmica y su asimetría frente al error

El hallazgo central de Dietvorst et al. (2015) es una asimetría en la tolerancia al error: tras ver equivocarse a un algoritmo, los participantes redujeron su confianza más de lo que la redujeron ante un humano con el mismo error, incluso cuando habían visto al algoritmo superar al humano. Esta asimetría es especialmente relevante para expertos, que suelen detectar con rapidez los errores visibles del sistema, en particular los casos atípicos, y ponderarlos de forma desproporcionada frente a sus aciertos silenciosos. Dietvorst y Bharti (2020) añadieron que en dominios de alta incertidumbre las personas muestran una sensibilidad decreciente al error de pronóstico y prefieren la mayor varianza de los pronosticadores humanos, lo que las lleva a rechazar algoritmos de menor varianza aunque más precisos en promedio.

Burton et al. (2020) organizaron la literatura de aversión algorítmica en decisiones aumentadas y mostraron que el fenómeno depende de factores del decisor, del algoritmo y de la tarea, lo que desaconseja tratarlo como un rasgo fijo de las personas.

5.2 Apreciación algorítmica: la otra cara de la evidencia

Logg et al. (2019) hallaron que las personas legas ajustaron más su estimación cuando creían que el consejo procedía de un algoritmo. La coexistencia de aversión y apreciación implica que no existe una respuesta humana uniforme a la IA. Para el análisis organizacional, esto significa que la anulación por parte de empleados destacados no puede explicarse con una teoría general de rechazo, sino que debe examinarse en el contexto de la tarea, la responsabilidad asociada y el historial de errores visibles del sistema.

5.3 Control percibido y capacidad de modificar el sistema

Dietvorst et al. (2018) mostraron que las personas emplean algoritmos imperfectos con mayor disposición si pueden modificar, aunque sea de forma limitada, sus predicciones. Los autores interpretaron esta preferencia como un deseo de control sobre el resultado, más que como una confianza en su propia corrección. Para profesionales cuya identidad y responsabilidad profesional dependen del criterio propio, la ausencia de un espacio legítimo de intervención puede empujar hacia la anulación total.

5.4 Confianza, desuso y sesgo de automatización

Parasuraman y Riley (1997) sostienen que tanto el desuso como el mal uso de la automatización son fallos de calibración. Lee y See (2004) precisan que la confianza apropiada exige que el usuario disponga de información sobre el desempeño, el proceso y el propósito del sistema. Goddard et al. (2012), en una revisión sistemática en el ámbito de los sistemas de apoyo a la decisión clínica, describieron el sesgo de automatización, es decir, la tendencia a seguir la recomendación automática incluso cuando es incorrecta. Estas dos fuentes muestran que la anulación y la sobrerreliance son extremos de un mismo problema de calibración, y que una estrategia orientada solo a reducir la anulación puede aumentar los errores por aceptación acrítica.

5.5 El desempeño de las combinaciones humano-IA

Vaccaro et al. (2024) realizaron una revisión sistemática y metaanálisis preregistrado de 106 estudios experimentales con 370 tamaños de efecto. En promedio, las combinaciones humano-IA rindieron significativamente peor que el mejor de los dos agentes por separado. Se observaron pérdidas de desempeño en tareas de decisión y ganancias mayores en tareas de creación de contenido. Además, cuando el humano superaba a la IA por sí solo, la combinación producía ganancias, y cuando la IA superaba al humano, la combinación producía pérdidas. Este último resultado es clave para la pregunta de esta revisión: si el sistema es realmente superior en una tarea de decisión, la intervención humana tiende a restar valor, y la anulación por parte de expertos es un canal probable de esa pérdida. Los autores reportan un patrón agregado y no un mecanismo causal demostrado para cada contexto.

5.6 La experiencia no predice quién se beneficia de la IA

Yu et al. (2024) evaluaron a 140 radiólogos en 15 tareas diagnósticas de radiografía de tórax y encontraron una heterogeneidad sustancial en el efecto de la asistencia de IA. Los factores basados en experiencia (años de práctica, subespecialidad y familiaridad con herramientas de IA) no predijeron de manera fiable el efecto, y los radiólogos de menor desempeño sin asistencia no se beneficiaron consistentemente más. Este hallazgo cuestiona la suposición de que el experto veterano es quien mejor sabe cuándo confiar o no en la IA, y también la de que solo los menos hábiles necesitan la ayuda del sistema.

5.7 Dimensión organizacional: control, autonomía y resistencia

Kellogg et al. (2020) analizaron cómo los algoritmos se emplean en el lugar de trabajo como mecanismos de dirección, evaluación y disciplina, y cómo ello configura un terreno de control disputado entre organizaciones y trabajadores. Desde esta perspectiva, cierta anulación puede interpretarse como una defensa de la autonomía profesional frente a un sistema percibido como instrumento de vigilancia o de evaluación, más que como una evaluación técnica de su exactitud.

5.8 Evidencia no encontrada

Evidencia no encontrada en fuentes primarias indexadas y publicadas antes de 2026 que compare directamente, en entornos organizacionales reales, la tasa de anulación de IA entre empleados de alto y de bajo desempeño y su efecto sobre resultados. La hipótesis de que los mejores empleados anulan más que los demás es plausible, pero no está demostrada por los estudios verificados en esta revisión. Lo que sí está respaldado es que la experiencia no predice de manera fiable el beneficio de la asistencia (Yu et al., 2024) y que, en tareas donde la IA supera al humano, la combinación pierde valor en promedio (Vaccaro et al., 2024).

6. Discusión

La evidencia permite reformular la pregunta. Anular una recomendación no es intrínsecamente un error; lo es cuando el sistema tiene mayor exactitud que el criterio individual en esa tarea y el empleado carece de información para saberlo. Tres mecanismos convergen en los expertos: la asimetría en la tolerancia al error visible (Dietvorst et al., 2015), la preferencia por retener el control (Dietvorst et al., 2018) y la defensa de la autonomía profesional (Kellogg et al., 2020). A ellos se suma un problema de calibración: sin retroalimentación sobre resultados, el experto no puede aprender cuándo su criterio supera al sistema y cuándo no (Lee y See, 2004).

En términos de diseño, la literatura respalda las siguientes líneas, todas formuladas como implicaciones de la evidencia y no como resultados probados en todos los contextos: (i) permitir ajustes acotados y visibles a las salidas del sistema; (ii) proporcionar retroalimentación periódica y comparativa sobre el desempeño de las decisiones asistidas frente a las no asistidas; (iii) asignar la decisión final según la ventaja comparativa demostrada en cada subtarea, y no por jerarquía; (iv) registrar las anulaciones y su justificación para detectar tanto desuso como sesgo de automatización; y (v) distinguir explícitamente el uso del algoritmo como instrumento de apoyo del uso como instrumento de evaluación del trabajador.

7. Conclusiones

Primero, la anulación de sistemas de IA funcionales por parte de empleados destacados es un fenómeno coherente con la evidencia sobre aversión algorítmica, control percibido y calibración de la confianza, aunque su prevalencia diferencial entre empleados de alto y bajo desempeño carece de evidencia primaria directa. Segundo, en tareas de decisión donde la IA supera al humano, la intervención humana reduce en promedio el rendimiento del conjunto. Tercero, la experiencia profesional no predice de manera fiable quién se beneficia de la IA, por lo que las políticas basadas en la antigüedad o el prestigio son inadecuadas. Cuarto, la respuesta a la anulación no debe ser la obligación de aceptar, sino el diseño de interacciones que permitan control acotado, retroalimentación de resultados y asignación de roles según evidencia de desempeño.

8. Retos y agenda de investigación

Persisten retos sustantivos: (a) generar estudios de campo que midan la anulación por nivel de desempeño y sus consecuencias sobre resultados organizacionales; (b) separar la anulación correcta de la incorrecta en tiempo real, lo que exige verdad de referencia disponible; (c) evaluar si las intervenciones de control modificable mantienen su efecto con sistemas de IA generativa, cuya salida es abierta y no un pronóstico numérico; (d) estudiar las consecuencias a largo plazo sobre el aprendizaje y las competencias del experto cuando la IA asume parte de la decisión; y (e) abordar los aspectos éticos y de gobernanza cuando la anulación humana funciona como salvaguarda legítima frente a errores o sesgos del sistema. La transferencia de hallazgos experimentales y clínicos a otros sectores debe hacerse con cautela y sometida a validación local.

Referencias

  • Burton, J. W., Stein, M.-K., & Jensen, T. B. (2020). A systematic review of algorithm aversion in augmented decision making. Journal of Behavioral Decision Making, 33(2), 220–239. https://doi.org/10.1002/bdm.2155
  • Dietvorst, B. J., & Bharti, S. (2020). People reject algorithms in uncertain decision domains because they have diminishing sensitivity to forecasting error. Psychological Science, 31(10), 1302–1314.
  • Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err. Journal of Experimental Psychology: General, 144(1), 114–126. https://doi.org/10.1037/xge0000033
  • Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2018). Overcoming algorithm aversion: People will use imperfect algorithms if they can (even slightly) modify them. Management Science, 64(3), 1155–1170. https://doi.org/10.1287/mnsc.2016.2643
  • Goddard, K., Roudsari, A., & Wyatt, J. C. (2012). Automation bias: A systematic review of frequency, effect mediators, and mitigators. Journal of the American Medical Informatics Association, 19(1), 121–127. https://doi.org/10.1136/amiajnl-2011-000089
  • Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Algorithms at work: The new contested terrain of control. Academy of Management Annals, 14(1), 366–410. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0174
  • Lee, J. D., & See, K. A. (2004). Trust in automation: Designing for appropriate reliance. Human Factors, 46(1), 50–80. https://doi.org/10.1518/hfes.46.1.50_30392
  • Logg, J. M., Minson, J. A., & Moore, D. A. (2019). Algorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 151, 90–103. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.12.005
  • Parasuraman, R., & Riley, V. (1997). Humans and automation: Use, misuse, disuse, abuse. Human Factors, 39(2), 230–253. https://doi.org/10.1518/001872097778543886
  • Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293–2303. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02024-1
  • Yu, F., Moehring, A., Banerjee, O., Salz, T., Agarwal, N., & Rajpurkar, P. (2024). Heterogeneity and predictors of the effects of AI assistance on radiologists. Nature Medicine, 30(3), 837–849. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02850-w

Doxa 2647

Poder, Sucesión y Liderazgo en Tiempos de Grandes Cambios:
Una Revisión Sistemática de la Literatura Científica

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

La intersección entre poder, sucesión y liderazgo constituye un campo de estudio fragmentado pero crítico para comprender la dinámica organizacional y política en contextos de transformación acelerada. Esta revisión sistemática sintetiza la evidencia científica disponible en bases de datos de alto impacto (Scopus, Web of Science, PubMed, arXiv, IEEE Xplore) para examinar cómo los procesos de transferencia de poder y los liderazgos emergentes se ven afectados por cambios disruptivos de naturaleza tecnológica, sanitaria y social. Los hallazgos revelan que el campo de la sucesión de liderazgo carece de marcos integradores que articulen las dimensiones individual, relacional y organizacional del poder. La evidencia disponible se concentra en contextos específicos (COVID-19, transformación digital, empresas familiares), con escasa atención a la sucesión en entornos de crisis prolongada. Se identifica una brecha significativa en la investigación longitudinal sobre la evolución de las competencias de liderazgo durante transiciones sucesorias, así como una ausencia de estudios que examinen el poder desde una perspectiva procesual y relacional. Las implicaciones para la práctica directiva y la formulación de políticas organizacionales sugieren la necesidad de integrar la planificación de sucesión con el desarrollo de capacidades de liderazgo adaptativo.

Palabras clave: poder organizacional, sucesión de liderazgo, transiciones de poder, liderazgo en crisis, transformación digital, revisión sistemática.

Introducción

El poder, la sucesión y el liderazgo son tres constructos inherentemente interconectados que han ocupado un lugar central en la literatura organizacional y política durante más de un siglo . Sin embargo, la investigación contemporánea los ha abordado predominantemente como fenómenos separados, generando una fragmentación teórica que limita nuestra comprensión integral de cómo el poder se transfiere, se transforma y se ejerce en contextos de cambio radical . Esta revisión parte de una premisa fundamental: no es posible comprender adecuadamente el liderazgo sin examinar los mecanismos de sucesión que lo hacen posible, ni analizar la sucesión sin atender a las dinámicas de poder que la atraviesan.

El período comprendido entre 2020 y 2025 ha representado una coyuntura histórica particularmente relevante para el estudio de estos fenómenos. La pandemia de COVID-19 forzó una transición masiva hacia el trabajo remoto y la virtualidad, exponiendo con crudeza las deficiencias de preparación de los liderazgos existentes . Paralelamente, la aceleración de la transformación digital ha reconfigurado las estructuras de poder organizacional, creando nuevas formas de autoridad y nuevos desafíos para los procesos sucesorios . En este contexto, el concepto del "jefe accidental" —profesionales que ascienden por méritos técnicos sin preparación para dirigir personas— se ha convertido en una categoría analítica de creciente relevancia, respaldada por evidencia empírica que señala que el 82% de los directivos no están preparados para liderar .

La literatura sobre sucesión de poder político ofrece un marco conceptual complementario. La transición pacífica del poder de unas manos a otras constituye, según la teoría política contemporánea, uno de los rasgos definitorios de los sistemas democráticos funcionales . La investigación comparada ha identificado una variedad considerable de mecanismos sucesorios a lo largo de la historia, desde criterios dinásticos hasta diseños institucionales racionales, pasando por modelos patrimonialistas y regímenes que carecen por completo de previsiones sucesorias . Esta diversidad tipológica sugiere que la sucesión no es meramente un problema técnico de reemplazo de personas, sino un proceso profundamente arraigado en las estructuras de poder y los imaginarios colectivos de cada sistema social.

En el ámbito organizacional, la investigación sobre liderazgo estratégico ha experimentado una evolución significativa desde sus raíces en el estudio del cambio estratégico hacia una identidad disciplinar propia . El análisis bibliométrico de este campo revela cuatro clusters principales —finanzas y contabilidad, gobierno corporativo, sociología y diferencias individuales— que operan con escasa conexión entre sí, lo que ha obstaculizado el desarrollo de marcos integradores . Esta fragmentación es particularmente problemática cuando se trata de comprender cómo los líderes ejercen el poder y cómo ese poder se transfiere en momentos de transformación organizacional profunda.

La presente revisión tiene como propósito sintetizar la evidencia científica disponible sobre la intersección entre poder, sucesión y liderazgo en contextos de grandes cambios, identificando los hallazgos consolidados, las brechas de conocimiento y las direcciones para la investigación futura. Se adopta una perspectiva integradora que reconoce la naturaleza multinivel de estos fenómenos —individual, relacional, organizacional e institucional— y que busca superar las limitaciones de los enfoques disciplinarios aislados.

Objetivos

Objetivo General:

Sintetizar y analizar críticamente la evidencia científica disponible en fuentes primarias de alto impacto sobre las dinámicas de poder, los procesos de sucesión y las prácticas de liderazgo en contextos de grandes cambios organizacionales y políticos, identificando patrones emergentes, brechas de conocimiento y direcciones para la investigación futura.

Objetivos Específicos:

1. Examinar las conceptualizaciones contemporáneas del poder organizacional y político, identificando sus dimensiones constitutivas y su relación con los procesos de sucesión y liderazgo.

2. Analizar los mecanismos y tipologías de sucesión identificados en la literatura, con especial atención a los contextos de crisis y transformación acelerada.

3. Evaluar el impacto de los grandes cambios —tecnológicos, sanitarios y sociales— sobre las competencias requeridas para el ejercicio del liderazgo y la gestión de transiciones de poder.

4. Identificar las brechas metodológicas y conceptuales en la investigación existente, proponiendo un marco integrador para el estudio de la triada poder-sucesión-liderazgo.

Metas

La presente revisión se propone alcanzar las siguientes metas específicas:

Meta 1. Cobertura sistemática de fuentes primarias de alto impacto. Se realizará una búsqueda exhaustiva en las bases de datos PubMed, Scopus, Web of Science, arXiv, IEEE Xplore, así como en informes técnicos oficiales y publicaciones de Nature y Science, con criterios de inclusión que privilegien la evidencia de niveles I y II según las jerarquías de evidencia establecidas. El período de cobertura abarcará desde los estudios seminales en la materia hasta las publicaciones más recientes disponibles antes de 2026.

Meta 2. Análisis crítico y validación cruzada de cada dato reportado. Cada hallazgo incorporado en esta revisión será sometido a un proceso de verificación que contraste la fuente primaria con al menos una fuente secundaria independiente, o que documente explícitamente la naturaleza singular de la evidencia cuando no exista corroboración cruzada disponible.

Meta 3. Identificación de brechas de conocimiento con base en la evidencia. Se sistematizarán las ausencias temáticas, metodológicas y contextuales identificadas en la literatura, distinguiendo entre vacíos que reflejan limitaciones de la investigación existente y aquellos que constituyen oportunidades legítimas para el desarrollo teórico y empírico futuro.

Meta 4. Generación de un marco integrador para la investigación y la práctica. A partir de la síntesis realizada, se propondrá un esquema conceptual que articule los niveles individual, relacional, organizacional e institucional de análisis, con implicaciones tanto para la investigación académica como para el diseño de políticas de sucesión y desarrollo de liderazgo en organizaciones.

Desarrollo

1. El poder como proceso relacional: más allá de la posesión

La literatura organizacional contemporánea ha experimentado un giro significativo en su conceptualización del poder, desplazándose desde una visión sustancialista —el poder como atributo o posesión de actores individuales— hacia una perspectiva relacional y procesual que enfatiza su carácter emergentede las interacciones sociales . Bajo esta óptica, el poder no es algo que se tiene, sino algo que se ejerce en el contexto de relaciones específicas y en función de recursos, posiciones y significados compartidos. Esta reconceptualización tiene implicaciones profundas para el estudio de la sucesión: si el poder es relacional, entonces la transferencia de poder no puede reducirse a la designación formal de un sucesor, sino que involucra la reconstitución de todo un entramado de relaciones, alianzas y legitimidades.

La investigación bibliométrica sobre poder y liderazgo en la literatura organizacional revela un crecimiento sostenido del interés académico por estos temas, con un incremento notable en el número de publicaciones y citas en la última década . Un análisis de la colección principal de Web of Science identificó 28 artículos que abordan explícitamente la simbiosis entre poder y liderazgo, publicados en 17 revistas indexadas y citados en 1,599 ocasiones. Estos trabajos, producidos por 69 autores afiliados a 52 instituciones en 16 países, comparten una premisa fundamental: poder y liderazgo son procesos de influencia social inherentemente interconectados, con carácter relacional y contextual . No es apropiado, por tanto, disociarlos analíticamente, pues en la práctica se complementan y se constituyen mutuamente.

La investigación sobre transiciones de poder en sistemas políticos ofrece un marco complementario. El análisis de las transiciones pacíficas de poder en democracias contemporáneas ha identificado que la estabilidad sucesoria depende de la existencia de mecanismos institucionales claros, de la legitimidad del proceso y de la capacidad del sistema para gestionar la incertidumbre inherente a todo cambio de mando . La investigación comparada sobre sucesiones en partidos políticos y gobiernos revela que los sistemas que carecen de mecanismos sucesorios previstos tienden a experimentar crisis más profundas y prolongadas cuando la vacancia de poder ocurre, ya sea por muerte, renuncia o incapacidad del titular . Esta lección es directamente trasladable al ámbito organizacional: las empresas que no planifican la sucesión de sus líderes clave quedan expuestas a disrupciones operativas y a luchas internas por el poder que pueden comprometer su viabilidad.

2. Mecanismos y tipologías de sucesión: de la herencia a la elección racional

La historia de los mecanismos sucesorios es extraordinariamente diversa. La investigación doctoral sobre la sucesión del poder político en los siglos XX y XXI documenta una variedad de métodos que incluyen criterios ideológicos o religiosos, diseños institucionales racionales, patrimonialización del poder, herencia de modelos copiados de otros contextos y, en algunos casos, la ausencia absoluta de previsiones sucesorias . Esta diversidad tipológica refleja no solo diferencias en las estructuras de poder, sino también variaciones en los imaginarios culturales sobre la legitimidad, la autoridad y la continuidad.

En el ámbito de las empresas familiares, la investigación reciente ha identificado tres patrones distintivos de sucesión en contextos de transformación digital: el patrón resistente, en el que el fundador se opone activamente a la digitalización y obstaculiza tanto la innovación como la planificación sucesoria; el patrón neutral, caracterizado por una "vinculación selectiva" que mantiene los valores centrales mientras permite innovaciones focalizadas; y el patrón de apoyo, en el que el fundador facilita la autonomía del sucesor mientras mantiene una supervisión estratégica . Estos hallazgos subrayan la importancia de las dinámicas relacionales entre fundador y sucesor como factor determinante no solo del éxito de la sucesión, sino también de la capacidad de la organización para adaptarse a cambios tecnológicos disruptivos.

La evidencia sobre las trayectorias de sucesión en empresas familiares sugiere que el éxito de la transferencia de poder depende de la alineación entre las actitudes del fundador hacia la transformación y las competencias del sucesor para liderarla . En los casos exitosos, se observa un patrón de transferencia gradual de responsabilidades en dominios digitales específicos, mentoría con expertos externos y creación de espacios seguros para la experimentación. Por el contrario, la resistencia del fundador genera "trampas de capacidad" que limitan tanto el progreso digital como la planificación sucesoria efectiva . Estos hallazgos, aunque derivados de contextos culturales específicos, ofrecen un marco conceptual valioso para comprender la intersección entre sucesión y adaptación al cambio.

Un estudio sobre la sucesión de liderazgo según la perspectiva de Ibn Jaldún, aplicado al contexto político de la era reformista en Indonesia, aporta una dimensión adicional al análisis . La teoría jalduniana enfatiza que el liderazgo fuerte se origina en grupos con alta solidaridad (asabiyah), pero que el debilitamiento de esta solidaridad conduce al declive dinástico y desencadena procesos sucesorios. La relevancia contemporánea de este marco radica en su énfasis en los factores sociales —cohesión grupal, legitimidad del líder, factores económicos e influencias externas— como determinantes de la estabilidad y el cambio en los procesos sucesorios . Aunque esta investigación se desarrolla en el ámbito de la sociología política y no en el organizacional, sugiere que las dinámicas de sucesión no pueden comprenderse adecuadamente sin atender a las condiciones sociales y culturales más amplias en las que se desenvuelven.

3. Liderazgo en contextos de crisis y transformación: el surgimiento del e-liderazgo

La pandemia de COVID-19 constituyó un experimento natural de dimensiones globales para el estudio del liderazgo en condiciones de crisis. La investigación sobre la transición del liderazgo tradicional al e-liderazgo durante la pandemia ha identificado un conjunto de prácticas y competencias transicionales que resultaron críticas para la efectividad directiva en entornos virtuales . Estas incluyen la capacidad de comunicar con empatía a través de medios digitales, la gestión de la confianza en ausencia de interacción presencial y la adaptación de los mecanismos de coordinación y control a las condiciones de trabajo remoto.

Un hallazgo particularmente relevante de esta literatura es que las prácticas de e-liderazgo efectivas no constituyen simplemente una transposición de las competencias de liderazgo presencial a un nuevo medio, sino que requieren un conjunto cualitativamente distinto de habilidades . La comunicación no verbal, que en contextos presenciales constituye un canal fundamental de transmisión de información y construcción de confianza, se ve drásticamente limitada en entornos virtuales. Esto genera lo que la investigación ha denominado "sobrecarga no verbal", un fenómeno que incrementa la fatiga cognitiva de los líderes y limita su capacidad de establecer conexiones interpersonales efectivas . La implicación para los procesos de sucesión es significativa: los líderes que acceden a posiciones de autoridad en entornos virtuales o híbridos pueden enfrentar desafíos específicos para construir la legitimidad y el capital relacional que tradicionalmente se derivaban de la interacción presencial.

La investigación sobre liderazgo en crisis financieras y de otro tipo ha identificado que los líderes que operan en contextos de adversidad aguda enfrentan demandas contradictorias: por un lado, la necesidad de actuar con decisión y celeridad ante amenazas que requieren respuestas urgentes; por otro, la necesidad de mantener la legitimidad y el apoyo de los stakeholders en condiciones de profunda incertidumbre . La coordinación de la acción ejecutiva en tiempos de adversidad se convierte así en un desafío de equilibrio entre la centralización necesaria para la respuesta rápida y la participación requerida para la sostenibilidad de las decisiones.

El análisis del liderazgo estratégico como campo de investigación revela una evolución significativa desde sus raíces en el estudio del cambio estratégico hacia una identidad disciplinar diferenciada . Un análisis bibliométrico evolutivo identificó cuatro clusters principales en este campo: finanzas y contabilidad, gobierno corporativo, sociología y literatura sobre diferencias individuales. La desconexión entre estos clusters ha limitado el desarrollo de una comprensión integrada de cómo los líderes estratégicos influyen en los resultados organizacionales. La investigación sobre las características individuales de los líderes estratégicos —rasgos, habilidades, comportamientos— ha dominado este cluster, pero sin articularse adecuadamente con las perspectivas relacionales y contextuales que emergen de los otros clusters . Esta fragmentación constituye una barrera significativa para el avance del conocimiento sobre la intersección entre poder, sucesión y liderazgo.

4. Impactos de las transiciones de liderazgo: evidencia sobre el desempeño y el bienestar organizacional

La investigación sobre las consecuencias de las transiciones de liderazgo ha documentado impactos significativos en múltiples dimensiones del funcionamiento organizacional. Un análisis sistemático de la literatura sobre inestabilidad de liderazgo identifica que las transiciones afectan negativamente el compromiso de los empleados, su satisfacción laboral, su desempeño y su permanencia en la organización . Estos efectos operan a través de múltiples mecanismos psicológicos y conductuales que actúan simultáneamente, amplificando el impacto de la transición más allá de la mera discontinuidad en la cadena de mando.

Los mecanismos identificados incluyen la interrupción de los procesos relacionales que construyen y sostienen el compromiso de los empleados, la incertidumbre generada por el cambio y sus efectos sobre la satisfacción laboral, y el deterioro del desempeño derivado de la disrupción operativa y la incertidumbre sobre el futuro de la organización . Adicionalmente, las transiciones de liderazgo afectan la confianza de los stakeholders en las instituciones, generando una disminución en su nivel de involucramiento y compromiso. La relación entre la junta directiva y el CEO experimenta tensiones durante los períodos de transición, mientras que las relaciones con la comunidad y otros grupos de interés se ven perturbadas por la redirección de la atención directiva hacia los asuntos internos .

Un hallazgo particularmente relevante es que las transiciones de liderazgo representan una amenaza para los procesos de identidad organizacional, afectando los fundamentos psicológicos a través de los cuales los empleados derivan significado de su trabajo . La identidad organizacional proporciona estabilidad y orienta la acción colectiva; cuando las transiciones desafían la comprensión compartida de lo que la organización es y hacia dónde se dirige, se produce una disrupción que puede tener consecuencias profundas en la cohesión y el sentido de pertenencia de los miembros. Este impacto identitario es especialmente significativo en organizaciones con culturas fuertes y valores claramente definidos, donde el líder encarna simbólicamente la identidad colectiva.

La investigación sobre resiliencia organizacional sugiere que el impacto negativo de las transiciones puede mitigarse mediante estructuras de liderazgo compartido y distribuido que reduzcan la dependencia de la organización respecto de ejecutivos individuales . Los modelos de liderazgo distribuido proporcionan marcos para involucrar a múltiples miembros de la organización en funciones de liderazgo, mejorando la capacidad de resiliencia y la capacidad de innovación. Estos hallazgos tienen implicaciones directas para el diseño de estrategias de sucesión: las organizaciones que cultivan el liderazgo en múltiples niveles y que distribuyen las funciones críticas entre varios actores están mejor posicionadas para gestionar las transiciones sin experimentar disrupciones severas.

5. La brecha de preparación: el fenómeno de los "jefes accidentales" y la crisis del liderazgo contemporáneo

Uno de los hallazgos más consistentes y preocupantes de la literatura reciente sobre liderazgo organizacional es la magnitud de la brecha entre las demandas del ejercicio directivo y la preparación efectiva de quienes ocupan posiciones de autoridad. Un estudio del Chartered Management Institute citado en la literatura especializada señala que el 82% de los jefes no están preparados para liderar . Esta cifra, aunque dramática, debe interpretarse con cautela dado que la fuente original no está disponible en las bases de datos académicas consultadas y el dato se reporta a través de una fuente periodística que cita el estudio sin proporcionar detalles metodológicos verificables.

El fenómeno del "jefe accidental" describe una trayectoria profesional extremadamente común: profesionales que ascienden a posiciones de liderazgo como reconocimiento a su excelencia técnica, pero sin haber recibido formación específica en las competencias de gestión de personas que el nuevo rol requiere . La digitalización y el trabajo híbrido han exacerbado esta brecha, al añadir a las demandas tradicionales del liderazgo el conjunto de competencias tecnológicas y de comunicación virtual que el entorno contemporáneo exige. La investigación sobre e-liderazgo ha documentado que los líderes que transitaron hacia el trabajo remoto durante la pandemia experimentaron una curva de aprendizaje pronunciada, con muchos de ellos reconociendo que sus competencias previas resultaban insuficientes para las nuevas condiciones .

Las consecuencias de esta brecha de preparación se reflejan en múltiples indicadores organizacionales: menor productividad, deterioro de la cohesión de equipos, incremento de la rotación voluntaria y erosión de la confianza en la dirección . Los mandos intermedios, que constituyen el eslabón más presionado de la cadena directiva, traducen la estrategia de la alta dirección en tareas concretas mientras gestionan la motivación cotidiana de sus equipos, pero suelen ser los grandes olvidados en los planes de desarrollo y formación . La paradoja es significativa: quienes más necesitan desarrollar competencias de liderazgo son precisamente quienes menos acceso tienen a programas de formación estructurados.

La evidencia sobre el impacto de la falta de preparación para el liderazgo debe interpretarse con las debidas reservas metodológicas. Gran parte de los datos disponibles provienen de informes de consultoría y estudios de asociaciones profesionales que no siempre someten sus hallazgos al escrutinio de la revisión por pares. La investigación académica sobre esta cuestión específica es escasa, y se requiere evidencia más robusta para establecer conclusiones definitivas sobre la magnitud y las consecuencias de la brecha de preparación directiva.

6. Brechas de conocimiento y direcciones para la investigación futura

El análisis de la literatura revela varias brechas de conocimiento significativas que limitan nuestra comprensión integral de la intersección entre poder, sucesión y liderazgo en tiempos de grandes cambios. La primera y quizás más fundamental es la ausencia de marcos teóricos integradores que articulen los niveles de análisis individual, relacional, organizacional e institucional. La investigación existente tiende a fragmentarse en clusters disciplinarios que raramente dialogan entre sí: los estudios sobre características individuales de los líderes estratégicos no se conectan con la investigación sobre dinámicas relacionales de poder, ni con los análisis organizacionales de procesos sucesorios, ni con las perspectivas institucionales sobre legitimidad y cambio .

La segunda brecha significativa es la escasez de investigación longitudinal sobre procesos de sucesión. La gran mayoría de los estudios existentes adoptan diseños transversales que capturan estados específicos en el tiempo, sin capacidad para examinar cómo evolucionan las dinámicas de poder y las competencias de liderazgo a lo largo de las transiciones . La investigación futura debería adoptar diseños longitudinales que permitan examinar trayectorias de desarrollo, puntos de inflexión y secuencias causales en los procesos sucesorios.

La tercera brecha se refiere al sesgo contextual de la literatura existente. Gran parte de la investigación reciente sobre liderazgo en transiciones se ha desarrollado en el contexto específico de la pandemia de COVID-19, lo que plantea interrogantes sobre la generalización de sus hallazgos a condiciones de normalidad relativa . La investigación futura debería examinar si las prácticas de e-liderazgo y las dinámicas de sucesión observadas durante la pandemia persisten, se modifican o desaparecen a medida que las organizaciones se adaptan a nuevas formas de trabajo híbrido y virtual.

La cuarta brecha identificada es la limitada atención a las perspectivas de los actores subordinados en los procesos de sucesión. La investigación existente se ha centrado predominantemente en las perspectivas de los líderes —fundadores, sucesores, ejecutivos— sin incorporar adecuadamente las visiones de los miembros del equipo y otros stakeholders sobre cómo experimentan y evalúan las transiciones de liderazgo . Esta asimetría limita nuestra comprensión de los efectos completos de las sucesiones sobre el funcionamiento organizacional y sobre el bienestar de quienes las viven.

La quinta brecha, de naturaleza metodológica, es la escasez de estudios que examinen la sucesión y el liderazgo en contextos culturales diversos. La investigación existente se concentra desproporcionadamente en países anglosajones y europeos, con una representación limitada de contextos latinoamericanos, africanos y asiáticos . Dado que las dinámicas de poder y los procesos sucesorios están profundamente arraigados en contextos culturales e institucionales específicos, la generalización de los hallazgos a través de culturas es problemática y requiere validación empírica.

Conclusiones

Esta revisión sistemática de la literatura científica sobre poder, sucesión y liderazgo en tiempos de grandes cambios permite formular varias conclusiones fundamentales. Primera, la intersección entre estos tres constructos constituye un campo de estudio fragmentado que carece de marcos integradores capaces de articular los niveles individual, relacional, organizacional e institucional de análisis. Esta fragmentación teórica limita tanto la comprensión académica como la capacidad de las organizaciones para diseñar procesos sucesorios efectivos y desarrollar liderazgos adaptados a contextos de cambio acelerado.

Segunda, la evidencia disponible sugiere que las transiciones de poder tienen impactos significativos y multifacéticos sobre el funcionamiento organizacional, afectando el compromiso de los empleados, la satisfacción laboral, el desempeño, la retención de talento y la confianza de los stakeholders. Estos efectos operan a través de mecanismos psicológicos, relacionales y operativos que se refuerzan mutuamente, amplificando el impacto de la discontinuidad en la cadena de mando. La investigación sobre resiliencia organizacional sugiere que el liderazgo compartido y distribuido puede mitigar estos impactos, aunque la evidencia sobre la efectividad relativa de diferentes modelos de distribución del liderazgo es aún limitada.

Tercera, la transformación digital y la pandemia de COVID-19 han expuesto y exacerbado una brecha significativa en la preparación de los líderes organizacionales. El fenómeno del "jefe accidental" —profesionales que ascienden por méritos técnicos sin formación específica en gestión de personas— se ha convertido en una característica estructural de muchas organizaciones contemporáneas. La evidencia disponible, aunque metodológicamente heterogénea, sugiere que esta brecha tiene consecuencias negativas sobre la productividad, la cohesión de equipos y la retención de talento. Los mandos intermedios, en particular, constituyen una población crítica pero desatendida en los esfuerzos de desarrollo de liderazgo.

Cuarta, el campo de la sucesión de liderazgo requiere urgentemente investigación longitudinal y contextualmente diversa. La evidencia existente se concentra en diseños transversales y contextos específicos, lo que limita nuestra comprensión de las trayectorias de desarrollo, los puntos de inflexión y las secuencias causales en los procesos sucesorios. La investigación futura debería abordar estas limitaciones mediante diseños de investigación que capturen la naturaleza procesual y dinámica de la sucesión, el poder y el liderazgo.

Quinta, la intersección entre sucesión y transformación digital emerge como un área de creciente relevancia práctica y teórica. La evidencia sobre empresas familiares sugiere que las actitudes del fundador hacia la digitalización y las competencias del sucesor para liderar procesos de transformación constituyen determinantes críticos del éxito sucesorio. Sin embargo, la generalización de estos hallazgos a otros tipos de organizaciones y contextos culturales requiere validación empírica adicional.

Retos

La investigación futura sobre poder, sucesión y liderazgo en tiempos de grandes cambios enfrenta varios retos fundamentales que deben ser abordados para avanzar hacia una comprensión más robusta y útil de estos fenómenos.

Reto 1. Superar la fragmentación disciplinaria. El campo requiere la construcción de marcos teóricos que integren las perspectivas de la psicología organizacional, la sociología, la ciencia política y la teoría de la organización. Esta integración no implica la disolución de las identidades disciplinarias, sino la creación de puentes conceptuales que permitan diálogos productivos entre tradiciones de investigación que actualmente operan en relativo aislamiento. Los esfuerzos de síntesis teórica deben ser sistemáticos y acumulativos, no meramente eclécticos.

Reto 2. Desarrollar metodologías para el estudio de procesos. La naturaleza procesual de la sucesión, el poder y el liderazgo exige metodologías que capturen el cambio a lo largo del tiempo, las secuencias causales y los puntos de inflexión. Esto implica el desarrollo de diseños longitudinales rigurosos, la utilización de métodos mixtos que combinen el análisis cuantitativo de trayectorias con la profundidad interpretativa de los estudios cualitativos, y la exploración de metodologías emergentes como el análisis de redes longitudinales y la modelización basada en agentes.

Reto 3. Incorporar perspectivas subordinadas y de stakeholders. La investigación debe ampliar su foco desde las perspectivas de los líderes hacia las experiencias de quienes son liderados y de otros stakeholders relevantes. Esto requiere no solo la recolección de datos adicionales, sino la reconceptualización de marcos teóricos que actualmente tienden a tratar a los seguidores como receptores pasivos del liderazgo en lugar de como agentes activos en la construcción de legitimidad y poder.

Reto 4. Atender a la diversidad contextual y cultural. La investigación debe expandirse más allá de los contextos anglosajones y europeos para incorporar la diversidad de formas organizativas, sistemas políticos y tradiciones culturales que caracterizan a las sociedades contemporáneas. Esto implica no solo la recolección de datos en contextos diversos, sino el desarrollo de marcos conceptuales sensibles a las especificidades culturales y la validación de constructos y teorías a través de contextos.

Reto 5. Traducir el conocimiento en prácticas organizacionales efectivas. El conocimiento generado por la investigación debe informar el diseño de políticas y prácticas de sucesión, desarrollo de liderazgo y gestión del cambio organizacional. Esto requiere un esfuerzo deliberado de traducción que vaya más allá de las recomendaciones genéricas y que proporcione a las organizaciones marcos y herramientas adaptables a sus contextos específicos. La colaboración entre investigadores y profesionales debe intensificarse para garantizar que la investigación responda a los problemas reales de las organizaciones y que los hallazgos se difundan de manera accesible y aplicable.

Reto 6. Abordar las implicaciones éticas del poder y la sucesión. La investigación sobre poder, sucesión y liderazgo tiene dimensiones éticas que raramente se abordan explícitamente. El ejercicio del poder afecta el bienestar de las personas, y los procesos sucesorios pueden generar oportunidades pero también injusticias. La investigación futura debería incorporar perspectivas éticas que examinen no solo la efectividad de diferentes arreglos de poder y sucesión, sino también su justicia y sus consecuencias sobre el bienestar de todos los actores involucrados.

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Doxa 2646

Cuando Subir los Precios es Mejor que Recortar la Calidad:
Una Revisión Sistemática de la Literatura sobre Estrategias de Gestión de Márgenes ante Presiones de Costos

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

La gestión de márgenes ante incrementos en los costos de producción confronta a las organizaciones con una disyuntiva estratégica fundamental: trasladar los costos al consumidor mediante aumentos de precio, reducir el tamaño del producto manteniendo el precio (shrinkflation), o disminuir la calidad del producto preservando tanto el precio como el empaque (skimpflation). La presente revisión sistemática examina la evidencia empírica y teórica disponible en fuentes primarias indexadas para determinar bajo qué condiciones la estrategia de incremento de precios resulta superior a la reducción de calidad en términos de percepción de justicia, disposición de compra y sostenibilidad de la relación marca-consumidor. Los hallazgos convergentes de la literatura indican que las reducciones de calidad generan reacciones negativas significativamente más intensas que los aumentos de precio, particularmente cuando los cambios afectan atributos internos o centrales del producto y cuando no son comunicados de manera transparente. La evidencia sugiere que los aumentos de precio, aunque visibles e inmediatamente perceptibles, son considerados más justos por los consumidores cuando responden a incrementos reales en los costos, y preservan la experiencia de consumo original, elemento que las reducciones de calidad irremediablemente alteran. Se identifican condiciones moderadoras críticas, incluyendo la transparencia comunicativa, la centralidad del atributo afectado y la capacidad del consumidor de compensar la reducción. La revisión concluye con implicaciones estratégicas y una agenda de investigación futura orientada a examinar los efectos de largo plazo de cada estrategia sobre el valor de marca y la lealtad del consumidor.

Palabras clave: gestión de márgenes, skimpflation, shrinkflation, estrategia de precios, percepción de justicia, comportamiento del consumidor

1. Introducción

Las presiones inflacionarias sobre los costos de producción—materias primas, energía, logística y mano de obra—han generado que las empresas de bienes de consumo masivo enfrenten decisiones estratégicas de gestión de márgenes con consecuencias potencialmente profundas sobre la relación con sus consumidores . La literatura económica y de marketing ha identificado tres respuestas principales ante este escenario: incrementar el precio de venta, reducir la cantidad de producto manteniendo el precio (fenómeno denominado shrinkflation), o disminuir la calidad del producto preservando tanto el precio como el empaque (fenómeno conocido como skimpflation) .

La investigación académica reciente ha comenzado a desentrañar las consecuencias diferenciales de cada una de estas estrategias sobre las percepciones, actitudes y comportamientos del consumidor. Evidencia convergente de múltiples estudios experimentales sugiere que los consumidores reaccionan de manera significativamente más negativa ante reducciones de calidad que ante aumentos de precio equivalentes, incluso cuando el impacto económico objetivo es idéntico . Este hallazgo resulta contraintuitivo desde una perspectiva puramente económica, donde las tres estrategias representan transferencias de valor equivalentes del consumidor hacia la empresa.

La explicación de esta asimetría en las reacciones del consumidor se sustenta en tres mecanismos psicológicos interrelacionados. Primero, las reducciones de calidad son percibidas como menos transparentes que los aumentos de precio, lo que genera inferencias de engaño deliberado . Segundo, los aumentos de precio constituyen una respuesta más común y normativamente esperada ante incrementos de costos, mientras que las reducciones de calidad violan normas de mercado establecidas . Tercero, y posiblemente más importante, las reducciones de calidad alteran la esencia misma del producto y la experiencia de consumo, mientras que los aumentos de precio y las reducciones de tamaño permiten al consumidor preservar la experiencia original mediante ajustes compensatorios .

La presente revisión sistemática tiene como propósito sintetizar la evidencia empírica y teórica disponible sobre esta problemática, evaluando críticamente los fundamentos que sustentan la superioridad relativa de los aumentos de precio frente a las reducciones de calidad, así como las condiciones moderadoras que delimitan esta conclusión.

2. Objetivos

2.1 Objetivo General

Sintetizar y evaluar críticamente la evidencia científica disponible sobre las consecuencias diferenciales de las estrategias de aumento de precio versus reducción de calidad en contextos de incremento de costos, identificando las condiciones bajo las cuales la primera opción resulta estratégicamente superior.

2.2 Objetivos Específicos

a) Comparar las respuestas del consumidor (percepciones de justicia, disposición de compra, actitudes hacia la marca) ante aumentos de precio, reducciones de tamaño y reducciones de calidad.

b) Identificar los mecanismos psicológicos y teóricos que explican las diferencias en las reacciones del consumidor ante cada estrategia.

c) Examinar el rol moderador de la transparencia comunicativa en la atenuación del "penalty" asociado a las reducciones de calidad.

d) Analizar el efecto diferenciado de las reducciones de calidad según el atributo afectado (central versus periférico) y la reversibilidad de la experiencia de consumo.

e) Derivar implicaciones estratégicas para la gestión de márgenes en empresas de bienes de consumo masivo.

3. Metas

Meta 1: Integración de evidencia experimental. Compilar y sintetizar los hallazgos de estudios experimentales que comparan directamente las tres estrategias de gestión de márgenes (aumento de precio, reducción de tamaño, reducción de calidad) en cuanto a percepciones de justicia y disposición de compra.

Meta 2: Identificación de mecanismos explicativos. Articular un marco teórico integrador que explique por qué las reducciones de calidad generan reacciones más negativas que los aumentos de precio, identificando los constructos psicológicos subyacentes (transparencia percibida, tipicidad, esencialismo del producto).

Meta 3: Delimitación de condiciones moderadoras. Especificar las condiciones bajo las cuales la superioridad del aumento de precio sobre la reducción de calidad se atenúa o invierte, incluyendo el rol de la comunicación transparente y la naturaleza del atributo modificado.

Meta 4: Derivación de implicaciones gerenciales. Traducir los hallazgos académicos en recomendaciones accionables para tomadores de decisiones enfrentados a disyuntivas de gestión de márgenes bajo presión de costos.

4. Desarrollo

4.1 El "Skimpflation Penalty": Evidencia de Reacciones Diferenciales del Consumidor

La evidencia experimental más robusta sobre las reacciones del consumidor ante diferentes estrategias de gestión de márgenes proviene de la investigación de Evangelidis, cuyos hallazgos han sido publicados en el Journal of Consumer Research y difundidos a través de Harvard Business Review . A través de múltiples experimentos preregistrados que involucraron más de 30.000 participantes en Estados Unidos y Europa, esta investigación comparó directamente las reacciones de los consumidores ante tres escenarios: aumento de precio, reducción de tamaño y reducción de calidad .

Los resultados revelaron patrones consistentes y replicables. En términos de detección del cambio, los consumidores fueron menos propensos a notar reducciones en ingredientes clave (27,2%), seguidas de reducciones de tamaño (37,9%) y aumentos de precio (49,8%) . Sin embargo, la detección no se tradujo en aceptación: las reducciones de calidad fueron juzgadas como significativamente más injustas que tanto las reducciones de tamaño como los aumentos de precio . Específicamente, mientras que solo el 29% de los consumidores consideró injusto un aumento de precio en respuesta a mayores costos, aproximadamente el 50% rechazó las reducciones de tamaño y casi el 70% calificó las reducciones de calidad como injustas .

Un hallazgo particularmente revelador proviene de experimentos que examinaron la percepción de magnitud de los cambios. Cuando se solicitó a los participantes evaluar la magnitud percibida de un cambio del 10% en precio, tamaño o calidad, las reducciones de calidad fueron percibidas como significativamente más grandes que las otras dos opciones, a pesar de que el porcentaje objetivo era idéntico . Este fenómeno sugiere que las reducciones de calidad no solo son juzgadas más negativamente en términos absolutos, sino que son psicológicamente amplificadas en su percepción.

La investigación de Evangelidis también documentó que los consumidores mostraron menor disposición a comprar productos cuya calidad había sido reducida en comparación con productos cuyo tamaño había sido reducido o cuyo precio había aumentado . Es notable que, aunque los consumidores juzgaron las reducciones de tamaño como menos justas que los aumentos de precio, su disposición de compra fue equivalente para ambas estrategias, lo que sugiere que las reducciones de tamaño, a pesar de ser percibidas como menos justas, no generan necesariamente una penalización conductual proporcional .

4.2 Mecanismos Explicativos de la Penalización Asimétrica

La literatura identifica tres mecanismos principales que explican por qué las reducciones de calidad generan reacciones más negativas que los aumentos de precio .

Transparencia percibida. El primer mecanismo se relaciona con la transparencia diferencial de cada estrategia. Los aumentos de precio son típicamente visibles en el punto de compra, y las reducciones de tamaño pueden inferirse frecuentemente de la información del empaque. En contraste, los cambios en ingredientes o formulaciones pueden ser extremadamente difíciles de detectar sin comparación cuidadosa, experiencia directa o información de terceros . La investigación de Evangelidis demostró empíricamente que los consumidores son menos propensos a detectar cambios en ingredientes que cambios en tamaño o precio . Cuando los consumidores finalmente descubren que una empresa ha reducido la calidad, pueden inferir que la firma intentó ocultar el cambio, lo que genera percepciones de engaño deliberado y, consecuentemente, juicios de injusticia más severos .

Tipicidad y normas de mercado. El segundo mecanismo se fundamenta en la teoría de normas sociales y juicios de justicia. Los aumentos de precio son respuestas comunes y esperadas ante incrementos de costos, particularmente durante períodos de inflación visible. La reducción de tamaño (shrinkflation) también se ha vuelto progresivamente más familiar para los consumidores. En contraste, las reducciones de calidad constituyen una respuesta menos familiar y menos esperada, lo que las posiciona como violaciones de normas de mercado establecidas . Dado que las normas de mercado moldean los juicios de justicia, los consumidores tienden a evaluar las reducciones de calidad especialmente negativamente cuando las perciben como respuestas inusuales o normativamente violatorias a incrementos de costos .

Alteración de la esencia del producto. El tercer mecanismo, y posiblemente el más fundamental, se relaciona con la distinción entre cambios que alteran la cantidad o el precio versus cambios que alteran la naturaleza misma del producto. Un aumento de precio cambia lo que los consumidores deben pagar; una reducción de tamaño cambia cuánto reciben. Pero una reducción de calidad puede cambiar lo que el producto es en términos de experiencia de consumo . La investigación sobre esencialismo de producto sugiere que los atributos internos son tratados como más definitorios de la identidad de un objeto que los atributos externos o periféricos . Las reducciones en ingredientes, formulación, sabor, textura o rendimiento pueden ser percibidas como cambios en la esencia del producto y como degradaciones de la experiencia de consumo .

Este tercer mecanismo también permite distinguir conceptualmente el skimpflation del shrinkflation. Una barra de chocolate más pequeña puede reducir la cantidad consumida, pero el chocolate mismo permanece idéntico. Una barra de chocolate más cara puede forzar a los consumidores a decidir si la misma experiencia vale el precio más alto. En contraste, una barra de chocolate de menor calidad puede eliminar la posibilidad de tener la misma experiencia de consumo . Como sintetiza Evangelidis: "Los consumidores no solo piensan 'estoy recibiendo menos'. Pueden pensar 'esto no es lo que compré'" .

4.3 Condiciones Moderadoras: Cuándo el Aumento de Precio es Claramente Superior

Transparencia comunicativa. La investigación de Evangelidis demuestra que el "penalty" asociado a las reducciones de calidad puede atenuarse dramáticamente cuando la empresa comunica el cambio de manera explícita . En un experimento con crema de aceite de oliva, el 66,9% de los participantes calificó como injusta la reducción de calidad cuando no se avisaba; sin embargo, este porcentaje descendió a 21% cuando el fabricante comunicaba explícitamente el cambio en el empaque . Un patrón similar se observó con jugo de naranja: sin aviso, el rechazo alcanzó 66,9%; con notificación del fabricante descendió a 25,5%; y con advertencia del retailer en el estante, a 33,6% . Estos hallazgos sugieren que la transparencia no elimina completamente la penalización, pero la reduce sustancialmente.

Centralidad del atributo afectado. La magnitud de la reacción negativa depende críticamente de si la reducción de calidad afecta atributos centrales o periféricos del producto . En un experimento con papel higiénico, la reducción de la calidad del papel mismo fue calificada como injusta por el 70,1% de los participantes, mientras que una reducción de tamaño del paquete generó rechazo en el 36,5% de los casos. Sin embargo, cuando la reducción de calidad afectaba únicamente el empaque (atributo periférico), la indignación descendió al 25,6%, incluso por debajo del rechazo generado por la modificación de tamaño . Esta evidencia respalda la predicción teórica de que las reducciones en atributos internos o centrales son juzgadas como más injustas que las reducciones en atributos externos o periféricos .

Reversibilidad de la experiencia. La literatura también predice que los consumidores reaccionarán menos negativamente ante reducciones de calidad cuando las consecuencias de la reducción puedan ser recuperadas mediante comportamiento compensatorio . Por ejemplo, si un jabón para platos se vuelve menos concentrado, los consumidores pueden usar más cantidad para lograr un rendimiento de limpieza similar. En tales casos, la reducción de calidad impone un costo, pero no elimina completamente la capacidad del consumidor de reproducir la experiencia original. En contraste, cuando la reducción de calidad no puede ser compensada—porque el producto sabe peor, rinde peor o contiene ingredientes inferiores de manera que los consumidores no pueden deshacer—la penalización es especialmente severa .

4.4 Evidencia desde la Perspectiva de Rigideces de Precio y Comportamiento del Consumidor

La literatura sobre rigideces de precios proporciona contexto adicional sobre por qué las empresas pueden ser reticentes a aumentar precios, incluso cuando esta estrategia sería superior desde la perspectiva del consumidor. Los estudios de rigideces nominales identifican factores como contratos implícitos, umbrales psicológicos de precios y costos de menú como razones por las cuales los precios no se ajustan inmediatamente ante cambios en costos . Estas rigideces pueden explicar parcialmente por qué las empresas recurren a estrategias alternativas como la reducción de tamaño o calidad, a pesar de las consecuencias negativas documentadas .

Desde la perspectiva del consumidor, la literatura sobre trading down (cambio a variedades de menor calidad) durante recesiones económicas revela que los hogares ajustan la calidad de sus compras en respuesta a shocks adversos, pero con heterogeneidad significativa según nivel de ingreso . Los hogares de mayores ingresos tienden a reducir la calidad de sus compras durante recesiones, mientras que los hogares de menores ingresos muestran poca capacidad de ajuste adicional, dado que ya se encuentran cerca de un límite inferior en su elección de calidad . Este hallazgo sugiere que las estrategias de reducción de calidad pueden tener efectos distributivos diferenciales, afectando más severamente a consumidores de menores ingresos que carecen de alternativas de ajuste .

4.5 Implicaciones Estratégicas: Cuándo el Aumento de Precio es la Opción Superior

La síntesis de la evidencia disponible permite derivar un conjunto de condiciones bajo las cuales el aumento de precio constituye la estrategia superior frente a la reducción de calidad.

Primero, cuando el atributo afectado es central para la experiencia de consumo. Si la reducción de calidad compromete ingredientes clave, sabor, textura o rendimiento—elementos que los consumidores consideran definitorios del producto—la penalización será sustancialmente mayor que la de un aumento de precio equivalente . En estos casos, el ahorro de costos a corto plazo difícilmente justifica el riesgo de daño reputacional y pérdida de lealtad.

Segundo, cuando la transparencia no puede garantizarse. Si la empresa no está dispuesta o no puede comunicar explícitamente la reducción de calidad, el riesgo de descubrimiento y las consecuencias asociadas se magnifican . En un entorno donde los consumidores comparten cambios de productos en redes sociales, comparan etiquetas y denuncian reducciones ocultas, la probabilidad de descubrimiento no es trivial . El aumento de precio, por su visibilidad inherente, elimina el riesgo de percepción de engaño deliberado.

Tercero, cuando la marca compite en confianza, consistencia o autenticidad. Los consumidores construyen hábitos alrededor de productos específicos y desarrollan expectativas sobre la experiencia de consumo . Cuando una empresa cambia silenciosamente la calidad de un producto, los clientes pueden sentir que la marca ha violado un acuerdo implícito . Para marcas cuyo valor diferencial reside en la consistencia y confiabilidad, las reducciones de calidad representan una amenaza existencial a su propuesta de valor.

Cuarto, cuando el aumento de costos es genuino y comunicable. La evidencia indica que la mayoría de los consumidores considera justo que las empresas aumenten precios cuando enfrentan incrementos reales de costos . La investigación de Evangelidis encontró que solo el 29% de los consumidores ve injusto un aumento de precio en respuesta a mayores costos . Esta aceptación relativa se fundamenta en la comprensión de que las empresas operan en entornos de costos cambiantes y necesitan mantener viabilidad económica.

5. Conclusiones

La evidencia científica revisada permite concluir que, bajo un amplio espectro de condiciones, el aumento de precios constituye una estrategia superior a la reducción de calidad para la gestión de márgenes ante presiones de costos. Esta superioridad se fundamenta en tres pilares: primero, los aumentos de precio son percibidos como más justos que las reducciones de calidad, particularmente cuando responden a incrementos reales de costos; segundo, los aumentos de precio preservan la experiencia de consumo original, permitiendo a los consumidores decidir si el producto vale el nuevo precio, mientras que las reducciones de calidad alteran irreversiblemente esa experiencia; tercero, los aumentos de precio eliminan el riesgo de percepción de engaño deliberado que caracteriza a las reducciones de calidad no comunicadas.

La penalización asociada a las reducciones de calidad ("skimpflation penalty") se manifiesta en percepciones de injusticia más severas, menor disposición de compra y actitudes más negativas hacia la marca. Estos efectos son moderados por la transparencia comunicativa, la centralidad del atributo afectado y la reversibilidad de la experiencia, pero no son eliminados por completo. Incluso cuando la reducción de calidad se comunica explícitamente, el rechazo permanece sustancialmente superior al generado por aumentos de precio equivalentes.

La evidencia también sugiere que las reducciones de tamaño (shrinkflation) representan una posición intermedia: generan más rechazo que los aumentos de precio pero menos que las reducciones de calidad, y no producen una penalización conductual proporcional en términos de disposición de compra. Esto las posiciona como una alternativa viable cuando el aumento de precio no es factible, siempre que la reducción de tamaño sea perceptible y no comprometa la experiencia de consumo.

Desde una perspectiva de gestión, la evidencia respalda la recomendación de que los gerentes abandonen la práctica de tratar las reducciones de calidad como sustitutos silenciosos de aumentos de precio. La pregunta crítica que debe guiar la decisión, según Evangelidis, es: "¿Qué sucedería si nuestros clientes descubrieran?" . Si la respuesta involucra daño reputacional significativo, pérdida de lealtad o cobertura mediática negativa, el ahorro de costos a corto plazo probablemente no justifique el riesgo a largo plazo.

6. Retos y Agenda de Investigación Futura

La presente revisión identifica varios desafíos y vacíos que la investigación futura debería abordar.

Efectos de largo plazo sobre el valor de marca. La evidencia experimental revisada examina principalmente reacciones inmediatas o de corto plazo ante cambios en precio o calidad. Se desconoce en gran medida cómo estas estrategias afectan el valor de marca, la lealtad del consumidor y las relaciones comerciales a lo largo de períodos prolongados. La investigación longitudinal que examine la trayectoria de marcas que han implementado cada estrategia permitiría evaluar el costo real de las penalizaciones observadas en experimentos.

Heterogeneidad entre segmentos de consumidores. La literatura sugiere que diferentes segmentos de consumidores pueden reaccionar de manera distinta ante cada estrategia. Variables como la necesidad de cognición, la sensibilidad al precio, la lealtad previa a la marca y el nivel de ingreso podrían moderar las reacciones documentadas . La investigación futura debería examinar sistemáticamente estos moderadores para identificar segmentos para los cuales las reducciones de calidad podrían ser más o menos viables.

Efectos en categorías específicas de productos. La evidencia revisada abarca múltiples categorías (alimentos, servicios de streaming, productos de cuidado personal), pero no examina sistemáticamente si la magnitud de las penalizaciones varía según características de la categoría. Productos con alta involucración, componentes hedónicos significativos o atributos de experiencia podrían exhibir patrones diferenciales que la investigación actual no captura completamente.

Interacción con estrategias de segmentación. La investigación sobre trading down durante recesiones sugiere que los consumidores de diferentes niveles de ingreso tienen capacidades diferenciales de ajuste . La interacción entre estrategias de gestión de márgenes (aumento de precio versus reducción de calidad) y segmentación de mercado merece investigación más profunda, particularmente en contextos de desigualdad económica significativa.

Contexto latinoamericano y de mercados emergentes. La mayor parte de la evidencia experimental revisada proviene de consumidores de Estados Unidos y Europa . La generalización de estos hallazgos a contextos latinoamericanos y de mercados emergentes, donde las tasas de inflación son típicamente más altas y las normas de mercado pueden diferir, requiere validación empírica. La investigación futura debería examinar si las jerarquías de justicia observadas (reducción de calidad > reducción de tamaño > aumento de precio en términos de rechazo) se replican en contextos de inflación crónica.

Desarrollo de marcos prescriptivos para la toma de decisiones. Existe una brecha entre los hallazgos académicos y las herramientas prácticas disponibles para tomadores de decisiones. El desarrollo de marcos estructurados que integren los moderadores identificados (centralidad del atributo, transparencia, reversibilidad, intensidad del aumento de costos) en árboles de decisión accionables representaría una contribución significativa para la práctica gerencial.

Referencias

Evangelidis, I. (2026). Skimpflation penalty: Decreases in product quality trigger stronger consumer reactions than decreases in size or increases in price. Journal of Consumer Research. Publicación anticipada en línea. https://doi.org/10.1093/jcr/ucag019

Evangelidis, I. (2026, septiembre). When raising prices is better than cutting quality. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/09/when-raising-prices-is-better-than-cutting-quality

Redacción La República. (2026, 31 de agosto). A casi 70% de clientes les indigna más que bajen calidad a que suban precio de productos. La República. https://www.larepublica.co/consumo/a-casi-70-de-los-clientes-les-indigna-mas-que-bajen-la-calidad-a-que-suban-el-precio-4470385

Domenech Palacios, M. (2026). Inflation risk and heterogeneous trading down (SUERF Policy Brief No. 1429). SUERF – The European Money and Finance Forum. https://www.suerf.org/wp-content/uploads/2026/04/SUERF-Policy-Brief-1429_Domenech-Palacios.pdf

FMCG firms’ margin management: Consumer trade-offs among product price, quantity and quality. (2022). Journal of Strategic Marketing, 30(7), 764–781. https://doi.org/10.1080/0965254X.2020.1849362

Ingredient Network. (2026, 2 de septiembre). Skimpflation: An ‘unfair’ and risky approach to keeping prices low. https://www.ingredientsnetwork.com/skimpflation-an-unfair-and-risky-approach-to-news129915.html

Doxa 2645

Tu Chatbot Definirá tu Marca: Evidencia Científica sobre Diseño Conversacional, Confianza y Lealtad del Consumidor en la Era de la IA

Tu Chatbot Definirá tu Marca:
Evidencia Científica sobre Diseño Conversacional, Confianza y Lealtad del Consumidor en la Era de la IA

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

A medida que las interfaces conversacionales impulsadas por inteligencia artificial (IA) se consolidan como el punto de contacto dominante entre empresas y consumidores, el diseño de la relación marca-cliente ha dejado de ser un asunto exclusivamente estético para convertirse en una decisión estratégica con fundamento empírico. Esta revisión sintetiza evidencia proveniente de bases de datos académicas indexadas (Scopus, Web of Science, ScienceDirect, SpringerLink, arXiv, ACM Digital Library) sobre el efecto de los chatbots y agentes conversacionales basados en IA en la identidad de marca, la confianza, la satisfacción y la lealtad del consumidor. Se identifican los mecanismos psicológicos que explican por qué el estilo conversacional de un chatbot —cálido, competente, antropomórfico o funcional— puede fortalecer o erosionar el capital de marca, y se discuten los riesgos documentados de una implementación deficiente. La evidencia converge en una conclusión central: el chatbot ya no es un canal de soporte periférico, sino un actor relacional que codifica y transmite la identidad de marca en cada interacción.

Introducción

Durante más de dos décadas, la disciplina del branding se concentró en la coherencia visual, el tono editorial y la experiencia física del punto de venta como vehículos primarios de la identidad corporativa. La irrupción de los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models, LLM) y su despliegue masivo como agentes conversacionales de atención al cliente, ventas y soporte ha desplazado buena parte de esa carga simbólica hacia un nuevo territorio: el intercambio de texto y voz en tiempo real entre una persona y un sistema de IA que habla, en sentido literal, en nombre de la marca. Susan Fournier planteó ya en 1998 que los consumidores establecen con las marcas vínculos análogos a las relaciones interpersonales (Fournier, 1998), y estudios posteriores extendieron ese marco a la dimensión de calidez y competencia como los dos ejes fundamentales mediante los cuales las personas evalúan a "socios" de marca, humanos o no (Fournier & Alvarez, 2012). Cuando ese socio relacional es un chatbot, la literatura reciente demuestra que los mismos ejes psicológicos —calidez, competencia, autenticidad percibida— determinan si la interacción fortalece o debilita el vínculo con la marca.

El crecimiento del fenómeno no es anecdótico. Reportes de mercado sitúan el tamaño global de la industria de IA conversacional en una trayectoria de expansión acelerada, con estimaciones que proyectan un crecimiento desde cifras cercanas a 14.790 millones de dólares en 2025 hasta rangos que podrían superar los 82.000 millones de dólares hacia 2034 (Fortune Business Insights, citado en Itransition, 2026), y datos de McKinsey indican que el 78 % de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función de negocio, con un salto interanual sin precedentes respecto al año previo (McKinsey State of AI, citado en Ringly, 2026). Estas cifras de mercado —que deben leerse como evidencia de adopción industrial y no como evidencia científica de nivel I o II— contextualizan la urgencia de una pregunta que sí cuenta con respaldo empírico riguroso: ¿qué ocurre con la identidad de marca cuando el principal punto de contacto con el cliente deja de ser un humano y pasa a ser un sistema de IA generativa?

Objetivos

El objetivo general de esta revisión es sintetizar y evaluar críticamente la evidencia científica publicada en fuentes de nivel I y II sobre la relación entre el diseño de chatbots basados en IA y la construcción, el fortalecimiento o el deterioro de la identidad de marca. De manera específica, se persiguen los siguientes objetivos:

  • Identificar los mecanismos psicológicos (antropomorfismo, calidez, competencia, presencia social) mediante los cuales un agente conversacional transmite atributos de personalidad de marca.
  • Examinar la evidencia empírica sobre el efecto del antropomorfismo del chatbot en la confianza, la satisfacción y la lealtad del consumidor.
  • Analizar los moderadores contextuales (tipo de servicio, orientación cultural, complejidad de la tarea) que condicionan si un estilo conversacional determinado beneficia o perjudica a la marca.
  • Documentar los riesgos y efectos adversos reportados en la literatura cuando la implementación del chatbot resulta incongruente con las expectativas del consumidor.
  • Derivar implicaciones prácticas, basadas en evidencia, para la estrategia de marca de organizaciones que despliegan agentes conversacionales.

Metas

Como metas concretas de este trabajo se establecen: (1) construir un marco conceptual, respaldado por al menos diez fuentes académicas primarias, que vincule explícitamente el diseño conversacional con los constructos clásicos del capital de marca (brand equity); (2) diferenciar con precisión la evidencia de nivel I y II —estudios experimentales, revisiones sistemáticas y modelos de ecuaciones estructurales publicados en revistas arbitradas— de las cifras de mercado de naturaleza comercial, que se presentan por separado y debidamente identificadas; (3) ofrecer al lector una síntesis aplicable a la toma de decisiones estratégicas en marketing conversacional, sin incurrir en afirmaciones no verificables.

Desarrollo

1. El chatbot como agente relacional: fundamento teórico

La teoría de la relación marca-consumidor de Fournier (1998) sostiene que los consumidores no solo evalúan atributos funcionales de un producto, sino que construyen vínculos afectivos con la marca como si esta fuera un actor social. Fournier y Alvarez (2012) refinaron este marco proponiendo que dichos vínculos se organizan en torno a dos dimensiones universales de percepción social: la calidez (intención percibida, benevolencia) y la competencia (capacidad percibida de cumplir lo prometido). Una revisión sistemática reciente publicada en Electronic Markets aplicó este marco directamente a los agentes conversacionales empresariales y encontró que los estilos conversacionales cálidos benefician de manera más consistente a los consumidores orientados a la promoción y a quienes priorizan el presente, mientras que los estilos competentes resultan más persuasivos para consumidores orientados a la prevención y al futuro (Choi, 2025; Roy & Naidoo, 2021, citados en la revisión de Electronic Markets, 2026). Es decir: no existe un "tono de marca conversacional" universalmente óptimo; su eficacia depende de la disposición psicológica del segmento de audiencia al que se dirige.

Un estudio complementario, publicado como parte de una revisión sistemática siguiendo el protocolo PRISMA en las actas de la 58.ª Hawaii International Conference on System Sciences, propuso un marco conceptual específico de "diseño conversacional integrado a la marca", catalogando señales verbales y visuales mediante las cuales un chatbot puede codificar y transmitir atributos de personalidad de marca de manera deliberada (Integrating Brand Identity Into AI-Based Conversational Agents, HICSS, 2025). Este trabajo es relevante porque desplaza el problema de un terreno puramente técnico (¿el chatbot resuelve la consulta?) a un terreno estratégico (¿el chatbot suena, en cada intercambio, como la marca que dice representar?).

2. Antropomorfismo, confianza y lealtad: la evidencia cuantitativa

El cuerpo de evidencia más robusto y replicado en la literatura reciente concierne al antropomorfismo, es decir, la atribución de rasgos humanos a un sistema no humano. Un estudio publicado en Future Business Journal (Springer Nature), con una muestra de 1.319 participantes analizada mediante mínimos cuadrados parciales, encontró que el antropomorfismo del chatbot ejerce una influencia positiva sobre la decisión de compra, pero de manera mediada: el efecto solo se materializa cuando el antropomorfismo logra primero generar un mayor involucramiento (engagement) del cliente con el agente conversacional (Springer Nature, Future Business Journal, 2025).

Hallazgos convergentes se reportan en un estudio con 663 consumidores saudíes, publicado en el Journal of Cultural Analysis and Social Change, que empleó modelado de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) y encontró coeficientes de trayectoria estadísticamente significativos entre el diseño antropomórfico y la satisfacción (β = 0,62; p < 0,001), la confianza (β = 0,57; p < 0,001) y la lealtad (β = 0,48; p < 0,001), constructos que a su vez mediaron el efecto sobre la decisión de compra (Albarq, Aljaafari, Mabkhot & Alsuwaidan, 2025). En un contexto sectorial distinto —la hospitalidad—, un estudio con 200 usuarios en Jakarta encontró que el antropomorfismo del chatbot incrementa significativamente la confianza del consumidor, lo que a su vez eleva la intención de uso y reduce la intención de cambio de proveedor (switching intention), evidencia consistente con la hipótesis de que la calidez percibida en la conversación actúa como un mecanismo de retención de clientes (SpringerLink, 2026).

Es necesario, sin embargo, matizar esta evidencia con dos precisiones metodológicas. Primero, un estudio experimental sobre comercio de alimentos por chatbot, publicado en Electronic Commerce Research, sitúa estos hallazgos en diálogo con trabajos previos que ya habían documentado la relación entre satisfacción del cliente y servicio de chatbot en marcas de lujo (Chung, Ko, Joung & Kim, 2020, Journal of Business Research). Segundo, y de manera crucial, la investigación de Crolic, Thomaz, Hadi y Stephen (2021), publicada en Journal of Marketing bajo el título "Blame the Bot", advierte que el antropomorfismo no es inocuo: cuando un chatbot con apariencia humana falla o no cumple una expectativa, los consumidores tienden a experimentar mayor ira y a atribuir mayor responsabilidad a la marca que cuando el mismo fallo proviene de un sistema explícitamente presentado como automatizado. Este hallazgo introduce una asimetría de riesgo que toda estrategia de marca conversacional debe ponderar: el antropomorfismo amplifica tanto el beneficio potencial como el costo reputacional de un error.

3. Moderadores contextuales: cultura, tipo de servicio y complejidad de la tarea

La evidencia disponible descarta la existencia de una fórmula conversacional universal. La revisión sistemática publicada en Electronic Markets documenta que la orientación cultural modera de forma sustancial el efecto del estilo conversacional: el individualismo potencia positivamente el efecto de un estilo divertido sobre el involucramiento del usuario, mientras que en culturas colectivistas la personalización y la interacción humanizada inciden con mayor fuerza sobre lo que los autores denominan "capital de relación" (Relationship Equity) (Bhattacharjee et al., 2025; Niros et al., 2025, citados en Electronic Markets, 2026). La misma revisión reporta que el escepticismo del consumidor hacia la IA modera negativamente la relación entre las interacciones con el chatbot y la defensa activa de la marca (brand advocacy), aunque no afecta de igual manera al apego emocional (Kbaier et al., 2025).

El tipo de servicio prestado constituye otro moderador decisivo. La misma fuente indica que, para servicios de naturaleza experiencial, los agentes conversacionales de aumento (que complementan, en lugar de reemplazar, al personal humano) resultan más efectivos, mientras que para servicios de credibilidad (aquellos que el consumidor no puede evaluar plenamente ni antes ni después de la compra), los chatbots de aumento rinden de manera comparable a los agentes humanos, si bien la mayoría de los usuarios continúa buscando la intervención humana en algún punto del proceso (Sheng et al., 2025, citado en Electronic Markets, 2026). En la misma línea, un estudio publicado en ScienceDirect sobre satisfacción y lealtad en experiencias de servicio digital sugiere que, en interacciones utilitarias y rutinarias orientadas a la resolución de problemas, el desempeño funcional del chatbot pesa más que las señales antropomórficas, mientras que estas últimas cobran mayor relevancia en contextos hedónicos, relacionales o explícitamente orientados a la construcción de marca (ScienceDirect, 2026). Finalmente, la complejidad de la tarea también modula la relación entre estilo comunicativo y confianza: el efecto del estilo de comunicación sobre la confianza se atenúa en contextos que exigen menor entendimiento mutuo entre las partes (Bergner, Hildebrand & Häubl, 2023; Murtaza et al., 2024).

4. Ruptura conversacional y gestión del riesgo relacional

Un estudio publicado en ACM Transactions on Computer-Human Interaction examinó específicamente qué ocurre cuando la conversación con un chatbot de servicio al cliente se interrumpe o falla (conversational breakdown), documentando que tanto el orden en que se presentan las tareas como la criticidad percibida de la falla inciden de manera directa sobre la confianza y la respuesta emocional del usuario (Følstad, Law & van As, 2024). Este hallazgo es coherente con la advertencia de Crolic et al. (2021) sobre la "penalización" reputacional que sufre una marca cuando su representante conversacional antropomórfico decepciona al usuario, y refuerza la necesidad de que el diseño conversacional incorpore protocolos explícitos de recuperación de servicio (service recovery) y de transición fluida hacia un agente humano cuando la conversación excede la capacidad del sistema.

Vale la pena señalar que parte de la evidencia más reciente sobre lealtad de marca en el contexto específico de asistentes de IA generativa de uso masivo, como ChatGPT, proviene todavía de preprints pendientes de revisión por pares —por ejemplo, un estudio con 555 usuarios que modela el antropomorfismo de marca de IA y su efecto mediado por la confianza, la satisfacción y la intención de continuidad (Research Square, 2026)—. Esta evidencia se reporta aquí por su relevancia temática, pero debe interpretarse con la cautela propia de un hallazgo aún no validado por el proceso de arbitraje científico.

5. Contexto de mercado: adopción y escala (evidencia de naturaleza industrial, no académica)

Nota metodológica: las cifras de esta sección provienen de informes de consultoras y firmas de investigación de mercado (Fortune Business Insights, McKinsey, Gartner, Master of Code, Grand View Research), no de literatura científica arbitrada. Se presentan de forma separada para no mezclar niveles de evidencia distintos.

Estos reportes de mercado documentan una escala de adopción que explica por qué el diseño conversacional se ha vuelto una prioridad de negocio: el 88 % de las empresas reporta uso regular de IA en su operación y el 62 % experimenta activamente con agentes de IA (McKinsey State of AI, citado en Ringly, 2026); Gartner proyecta que el 40 % de las aplicaciones empresariales incorporará agentes de IA especializados para finales de 2026, frente a menos del 5 % en 2025 (Gartner, citado en Ringly, 2026); y el gasto mundial en canales de comercio conversacional se estima cercano a los 290.000 millones de dólares en 2026 (Master of Code, citado en Ringly, 2026). Estas cifras no constituyen evidencia causal sobre el efecto del chatbot en la marca, pero sí delimitan la magnitud de la exposición de marca que las organizaciones están asumiendo al desplegar estos sistemas a escala.

Conclusiones

La evidencia científica revisada converge en una conclusión inequívoca: el chatbot ha dejado de ser un componente técnico periférico de la infraestructura digital de una empresa para convertirse en un vehículo activo y medible de la identidad de marca. Los constructos clásicos del branding relacional —calidez, competencia, confianza, lealtad— se transfieren de manera empíricamente verificable al terreno de la interacción humano-IA, con efectos cuantificados en múltiples estudios independientes mediante modelado de ecuaciones estructurales. El antropomorfismo emerge como el mecanismo psicológico más estudiado y con mayor poder explicativo, pero su efecto no es unidireccional ni universal: beneficia la satisfacción, la confianza y la lealtad cuando la interacción transcurre sin fricciones, y penaliza a la marca de forma desproporcionada cuando el sistema falla, precisamente porque el usuario le atribuye una responsabilidad casi humana al agente conversacional. La cultura, el tipo de servicio y la complejidad de la tarea actúan como moderadores robustos que impiden formular una receta única de diseño conversacional aplicable a cualquier marca o mercado.

En términos estratégicos, esto implica que la decisión sobre el estilo conversacional de un chatbot —su nivel de calidez, su grado de antropomorfismo, su tono— ya no puede delegarse exclusivamente al equipo técnico o de producto: es, en sentido estricto, una decisión de identidad de marca que exige la misma disciplina que históricamente se ha aplicado al manual de marca visual o al tono editorial de una campaña publicitaria.

Retos

La literatura revisada permite identificar al menos cinco retos abiertos, tanto para la investigación futura como para la práctica profesional:

  • Heterogeneidad metodológica: buena parte de los hallazgos proviene de muestras transversales, de un único país o sector, analizadas mediante PLS-SEM, lo que limita la generalización de los coeficientes reportados y hace necesaria la replicación experimental longitudinal (Kaczmirek et al.; HICSS, 2025; Journal of Cultural Analysis and Social Change, 2025).
  • Brecha entre evidencia de nivel I/II y adopción de mercado: la velocidad de despliegue comercial de agentes conversacionales de IA generativa supera ampliamente la velocidad de producción de evidencia científica arbitrada sobre sus efectos de marca, lo que deja a muchas organizaciones tomando decisiones de diseño conversacional sobre bases empíricas todavía preliminares o no revisadas por pares (Research Square, 2026).
  • Gestión del riesgo reputacional del fallo: el efecto "Blame the Bot" documentado por Crolic et al. (2021) exige el desarrollo de protocolos de recuperación de servicio específicamente diseñados para interacciones antropomórficas, un área todavía incipiente en la literatura aplicada (Følstad, Law & van As, 2024).
  • Escepticismo del consumidor hacia la IA: la evidencia de que el escepticismo modera negativamente la defensa activa de marca plantea el reto de diseñar interacciones que generen valor incluso entre segmentos de audiencia desconfiados de la tecnología (Kbaier et al., 2025).
  • Equilibrio entre personalización y privacidad: ninguno de los estudios revisados aborda de manera exhaustiva las implicaciones de privacidad de datos que exige la personalización profunda de la conversación, un vacío que la investigación futura en ética de la IA conversacional deberá cerrar.

Referencias

  1. Albarq, A. N., Aljaafari, A. I., Mabkhot, H., & Alsuwaidan, M. S. (2025). When chatbots feel human: How anthropomorphism shapes consumer satisfaction, trust, and loyalty in AI-driven brand interactions. Journal of Cultural Analysis and Social Change.
  2. Chung, M., Ko, E., Joung, H., & Kim, S. (2020). Chatbot e-service and customer satisfaction regarding luxury brands. Journal of Business Research, 117, 587–595.
  3. Crolic, C., Thomaz, F., Hadi, R., & Stephen, A. T. (2021). Blame the bot: Anthropomorphism and anger in customer-chatbot interactions. Journal of Marketing, 86(1), 132–148.
  4. Electronic Markets (2026). How enterprise conversational agents impact brand identity. Electronic Markets. https://doi.org/10.1007/s12525-026-00901-3
  5. Følstad, A., Law, E. L.-C., & van As, N. (2024). Conversational breakdown in a customer service chatbot: Impact of task order and criticality on user trust and emotion. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 31(5), Article 66. https://doi.org/10.1145/3690383
  6. Fournier, S. (1998). Consumers and their brands: Developing relationship theory in consumer research. Journal of Consumer Research, 24(4), 343–373. https://doi.org/10.1086/209515
  7. Fournier, S., & Alvarez, C. (2012). Brands as relationship partners: Warmth, competence, and in-between. Journal of Consumer Psychology, 22(2), 177–185. https://doi.org/10.1016/j.jcps.2011.10.003
  8. Hawaii International Conference on System Sciences (2025). Integrating brand identity into AI-based conversational agents. Proceedings of the 58th Hawaii International Conference on System Sciences.
  9. Research Square (2026). AI brand anthropomorphism and brand loyalty: The mediating roles of trust, satisfaction, and continuance intention [Preprint, no revisado por pares]. https://www.researchsquare.com/article/rs-9679667/v1
  10. ScienceDirect (2026). How AI-driven chatbots shape customer satisfaction and loyalty to chatbot usage in digital service experience. ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.jretconser (referencia de artículo en ScienceDirect, 2026)
  11. Springer Nature, Future Business Journal (2025). Anthropomorphism in artificial intelligence: A game-changer for brand marketing. Future Business Journal. https://doi.org/10.1186/s43093-025-00423-y
  12. SpringerLink (2026). Exploring the role of chatbot anthropomorphism in shaping customer's trust, usage intention and switch intention. En Springer Nature Link.
  13. Itransition (2026, 23 de julio). Conversational AI statistics for 2026: The ultimate list [Informe de mercado].
  14. Ringly (2026). 52 conversational AI statistics you need to know in 2026 [Informe de mercado, cifras atribuidas a McKinsey State of AI y Gartner].