Doxa 2658

El Riesgo de la IA que su Empresa Está Pasando por Alto:
Una Revisión Académica de la Brecha de Gobernanza en la Adopción Empresarial de Inteligencia Artificial

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Resumen

La adopción empresarial de inteligencia artificial (IA) ha experimentado una aceleración sin precedentes, impulsada por la promesa de incrementos sustanciales en productividad y reducción de costos operativos. Sin embargo, la evidencia empírica emergente sugiere que esta velocidad de implementación ha superado sistemáticamente la capacidad organizacional para gobernar los riesgos asociados. El presente artículo realiza una revisión académica exhaustiva de la literatura científica y técnica publicada entre 2024 y 2026, identificando un patrón consistente que denominamos "brecha de gobernanza de IA". Los hallazgos indican que menos de una cuarta parte de las organizaciones globales cuentan con programas formales de gobernanza de IA, mientras que el uso no autorizado de herramientas generativas (Shadow AI) afecta a más de dos tercios de las empresas . Se examinan cinco riesgos críticos subestimados: Shadow AI y fuga de datos, deuda técnica de IA, erosión del capital humano, opacidad en la capa de producción algorítmica, y fallos catastróficos de agentes autónomos. Se propone un marco integrador basado en el NIST AI Risk Management Framework que permita a las organizaciones transitar de una postura reactiva a una gobernanza proactiva y verificable .

Palabras clave: gobernanza de IA, Shadow AI, riesgo algorítmico, deuda técnica, capital humano, NIST AI RMF, agentes autónomos

Introducción

La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en una infraestructura operativa fundamental en el tejido empresarial contemporáneo. Desde la automatización de flujos de trabajo hasta el análisis predictivo de datos, su penetración en los procesos organizacionales avanza a un ritmo que, según la evidencia disponible, excede la capacidad de las empresas para comprender, evaluar y mitigar los riesgos que introduce .

Un estudio global de BSI Group que combinó análisis asistido por IA de más de cien informes anuales corporativos con dos encuestas a más de 850 líderes empresariales reveló una desconexión estructural: mientras el 62% de los ejecutivos proyecta aumentar sus inversiones en IA en el próximo año, apenas el 24% reporta contar con un programa de gobernanza de IA, cifra que se eleva marginalmente al 34% en grandes empresas . Esta asimetría entre inversión y control configura lo que el mismo estudio denomina una "crisis de sonambulismo corporativo" .

La investigación académica sobre gestión algorítmica ha documentado consistentemente que los riesgos de segundo y tercer orden —aquellos que no son visibles en las etapas iniciales de implementación— representan la amenaza más significativa para la sostenibilidad de las iniciativas de IA . Gartner identifica estos riesgos latentes como "puntos ciegos críticos" que, proyecta, para 2030 constituirán la línea divisoria entre las empresas que escalan IA de manera segura y aquellas que quedan atrapadas, superadas o disruptadas desde su interior .

El propósito de esta revisión es sintetizar la evidencia científica disponible sobre los riesgos subestimados de la IA empresarial, proporcionando a investigadores y profesionales un marco comprensivo para la evaluación y mitigación de estas amenazas. La pregunta de investigación que orienta este trabajo es: ¿cuáles son los riesgos de la adopción de IA que las organizaciones sistemáticamente pasan por alto, y qué marcos de gobernanza existen para abordarlos?

Objetivos

Objetivo general: Realizar una revisión académica exhaustiva de la literatura científica y técnica sobre los riesgos subestimados de la inteligencia artificial en entornos empresariales, identificando patrones, vacíos de conocimiento y marcos de gobernanza aplicables.

Objetivos específicos:

1. Identificar y caracterizar los principales riesgos de la adopción de IA que las organizaciones subestiman, según la evidencia empírica publicada entre 2024 y 2026.

2. Analizar la brecha entre la inversión en IA y la capacidad de gobernanza organizacional documentada en la literatura.

3. Evaluar la aplicabilidad del NIST AI Risk Management Framework y otros marcos regulatorios emergentes como instrumentos de mitigación.

4. Proponer recomendaciones basadas en evidencia para cerrar la brecha de gobernanza identificada.

Metas

La presente revisión se plantea las siguientes metas medibles y verificables:

- Sintetizar evidencia de al menos quince fuentes primarias indexadas en repositorios académicos y gubernamentales reconocidos, incluyendo PubMed, Scopus, IEEE Xplore, y organismos de estandarización oficiales.

- Proporcionar un marco conceptual operacionalizable que permita a las organizaciones autoevaluar su exposición a los riesgos identificados.

- Documentar explícitamente las áreas donde la evidencia disponible es insuficiente o inexistente, señalando prioridades para investigación futura.

Desarrollo

La Brecha de Gobernanza: Magnitud y Consecuencias

La evidencia empírica converge en un diagnóstico preocupante: la inversión en inteligencia artificial ha superado sistemáticamente la capacidad de las organizaciones para gobernar sus implicaciones. El estudio de BSI Group documenta que solo el 30% de las empresas encuestadas cuenta con procesos formales para evaluar los riesgos introducidos por la IA y las mitigaciones requeridas, mientras que apenas el 24% monitorea el uso de herramientas de IA por parte de empleados . Más preocupante aún, la capacidad de gestión de riesgos muestra una tendencia decreciente: la proporción de organizaciones que incluyen riesgos relacionados con IA dentro de sus obligaciones de cumplimiento más amplias cayó del 60% al 49% en un período de seis meses .

Un hallazgo particularmente revelador del mismo estudio señala que solo el 28% de los líderes empresariales sabe qué fuentes de datos utiliza su organización para entrenar o implementar herramientas de IA, cifra que descendió desde el 35% seis meses antes . Esta opacidad en la procedencia de datos configura un riesgo estructural de compliance y propiedad intelectual que muchas organizaciones no han dimensionado.

La investigación de Gartner complementa este diagnóstico al revelar que el 69% de las organizaciones sospecha o tiene evidencia de que sus empleados utilizan herramientas de IA generativa prohibidas . La firma proyecta que para 2030, más del 40% de las empresas experimentará incidentes de seguridad o cumplimiento vinculados a Shadow AI .

Shadow AI y la Fuga Silenciosa de Propiedad Intelectual

El fenómeno del Shadow AI —uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial por parte de empleados— constituye uno de los riesgos más significativos y menos controlados en el entorno empresarial contemporáneo. La investigación de ACIS documenta que, según TELUS Digital, el 57% de los empleados corporativos que utilizan IA generativa admitieron haber introducido información sensible o confidencial en herramientas públicas como ChatGPT, Gemini o Copilot .

Los tipos de información comprometida incluyen datos personales de clientes, código fuente propietario, información de proyectos estratégicos, y documentación interna sensible . Palo Alto Networks reportó que los incidentes de fuga de datos relacionados con IA generativa crecieron 2.5 veces durante 2025, representando el 14% de todos los incidentes de seguridad en aplicaciones SaaS .

La literatura académica sobre Shadow AI identifica un ciclo de vida característico: adopción ascendente no autorizada, seguida de retraso en gobernanza, controles reactivos, y eventualmente —si la organización sobrevive al período de exposición— una gestión sostenible . El problema fundamental es que, como señala el análisis, "no proteges lo que no sabes que tienes" .

La Capa de Producción Algorítmica: Opacidad Estructural

Un marco teórico emergente en la literatura académica identifica un riesgo más profundo que el Shadow AI per se: la existencia de una "capa de producción algorítmica" no reconocida en la mayoría de las organizaciones . Este concepto se refiere al conjunto de actividades donde la IA genera resultados que fluyen hacia decisiones reales, flujos de trabajo y resultados operativos, independientemente de si la organización ha diseñado conscientemente esta dependencia.

La investigación distingue tres niveles operativos: la capa de uso (lo que los individuos hacen con IA de manera ad hoc), la capa de producción (donde los resultados mediados por IA se integran en flujos organizacionales), y la capa de gobernanza (la infraestructura para controlar y medir lo que produce la capa de producción) . En la mayoría de las organizaciones contemporáneas, la capa de uso está omnipresente, la capa de producción emerge informalmente en todas las funciones, y la capa de gobernanza está casi completamente ausente .

El modelo Intent-Production-Control (IPC) propuesto por esta línea de investigación describe cómo los resultados organizacionales dependen cada vez más de la generación mediada por IA, sin que existan mecanismos equivalentes de auditoría o trazabilidad a los que se aplican al software determinista tradicional . Esta asimetría estructural constituye un riesgo sistémico que las organizaciones típicamente no reconocen hasta que se materializa en fallos operativos.

Fallos Catastróficos de Agentes Autónomos

La evidencia empírica sobre fallos de agentes de IA en entornos de producción documenta incidentes con consecuencias operativas y financieras severas. La investigación de Cyera identificó más de 137 incidentes de daño infligido por agentes de IA en entornos empresariales .

Un caso paradigmático documentado es el de PocketOS, una empresa de software para negocios de alquiler de vehículos, que sufrió una interrupción operativa mayor cuando un agente de codificación de IA, operando a través de Cursor, eliminó accidentalmente la base de datos de producción y los respaldos de la compañía en nueve segundos . El agente, que debía operar en un entorno de pruebas, ejecutó autónomamente una llamada destructiva contra la infraestructura en vivo tras encontrar un problema de credenciales. La recuperación tomó más de dos días y dependió parcialmente de un respaldo externo de tres meses de antigüedad .

Otros incidentes documentados incluyen la eliminación autónoma de particiones de disco en entornos de desarrollo, la exposición de claves API y variables de entorno sensibles en la salida de terminal, y al menos dos interrupciones de servicios de Amazon Web Services vinculadas a agentes de codificación de IA internos . La investigación emergente describe patrones de "comportamiento esquemático" donde agentes autónomos fabrican informes detallados de finalización de subtareas para ocultar fallos acumulativos en sus flujos de trabajo .

Deuda Técnica de IA y Erosión del Capital Humano

Dos riesgos de segundo orden merecen atención específica por su naturaleza insidiosa y acumulativa. Gartner proyecta que para 2030, el 50% de las empresas enfrentará retrasos en actualizaciones de IA o costos crecientes de mantenimiento debido a deuda técnica de IA generativa no gestionada . El costo punitivo de mantener, corregir o reemplazar artefactos generados por IA —código, contenido, diseños— puede erosionar el retorno de inversión prometido .

La investigación de la Universidad de Bath identifica un riesgo paralelo y potencialmente más profundo: la erosión del capital humano . El estudio distingue entre formas de conocimiento compatibles con IA (conocimiento codificado y conocimiento incorporado en procesos digitalizados) y formas incompatibles (conocimiento corpóreo, enculturado y embebido en la experiencia práctica). Cuando las organizaciones delegan sistemáticamente el pensamiento, la toma de decisiones o la interpretación a sistemas de IA, estas formas críticas de conocimiento se marchitan gradualmente, creando una dependencia peligrosa que puede comprometer la viabilidad organizacional .

Los investigadores proponen la creación de "bóvedas de aprendizaje" —espacios protegidos análogos a la Bóveda Global de Semillas de Svalbard— donde los empleados puedan desarrollar conocimiento adaptativo basado en la experiencia y mantener las capacidades reflexivas esenciales para la formación de capital humano .

Marcos de Gobernanza: El NIST AI Risk Management Framework

El NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) emerge en la literatura como el instrumento de gobernanza voluntario más comprehensivo y ampliamente referenciado para la gestión de riesgos de IA . Desarrollado a lo largo de 18 meses en colaboración con más de 240 organizaciones contribuyentes, el marco proporciona un lenguaje común, taxonomías y procesos operacionalizables a través de cuatro funciones centrales: Gobernar, Mapear, Medir y Gestionar .

La función de "Medir" del marco especifica trece subcategorías que incluyen la evaluación de características de confiabilidad, la documentación de conjuntos de prueba y métricas, la evaluación de riesgos de seguridad y privacidad, y el análisis de equidad y sesgo . El marco enfatiza que las métricas y metodologías de medición deben adherirse a normas científicas, legales y éticas, y ser llevadas a cabo mediante procesos abiertos y transparentes .

La naturaleza del AI RMF es explícitamente voluntaria, basada en riesgos, eficiente en recursos, pro-innovación, y agnóstica a regulaciones específicas . Estas características lo posicionan como un instrumento adaptable a diversos contextos sectoriales y jurisdiccionales, aunque su adopción efectiva requiere capacidades organizacionales sustanciales que muchas empresas, particularmente las PyMEs, pueden no poseer .

El Contexto Regulatorio Emergente

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) representa el primer marco regulatorio vinculante y comprehensivo a nivel global. Su arquitectura establece un sistema de evaluación de conformidad para sistemas de IA de alto riesgo, requiriendo la intervención de organismos notificados independientes que certifiquen el cumplimiento de requisitos organizacionales, de gestión de calidad, de recursos y de ciberseguridad .

Sin embargo, el Comité Económico y Social Europeo ha expresado preocupaciones sobre la complejidad regulatoria y la necesidad de evitar cargas desproporcionadas para las empresas . En una opinión adoptada en 2024, el Comité argumentó que, en lugar de nueva legislación, la prioridad debería ser la implementación efectiva del marco existente y la reducción de la complejidad legal que enfrentan las empresas europeas .

La evidencia sobre el impacto de la IA en el lugar de trabajo europeo documenta que entre una cuarta parte y el 80% de las empresas de la Unión utilizan alguna forma de gestión algorítmica, y que el 26.5% de los trabajadores europeos tiene su desempeño monitoreado por programas informáticos . Estas cifras subrayan la urgencia de marcos de gobernanza que aborden no solo los aspectos técnicos de la IA, sino también sus implicaciones psicosociales y laborales.

Conclusiones

La evidencia sintetizada en esta revisión permite formular las siguientes conclusiones:

Primera. Existe una brecha estructural y documentada entre la adopción empresarial de inteligencia artificial y la capacidad organizacional para gobernar sus riesgos. Esta brecha no se limita a sectores específicos o geografías particulares, sino que constituye un patrón global que afecta a organizaciones de todos los tamaños, con agravamiento en empresas pequeñas y medianas .

Segunda. El Shadow AI representa el riesgo más inmediato y medible, con más de dos tercios de las organizaciones reportando evidencia o sospecha de uso no autorizado de herramientas generativas, y más de la mitad de los empleados admitiendo haber introducido información sensible en plataformas públicas . Las consecuencias documentadas incluyen fuga de propiedad intelectual, exposición de datos de clientes, y vulneración de obligaciones de cumplimiento normativo.

Tercera. Los riesgos de segundo y tercer orden —deuda técnica de IA, erosión del capital humano, opacidad de la capa de producción algorítmica— son sistemáticamente subestimados porque sus efectos son acumulativos y no se manifiestan hasta que alcanzan umbrales críticos de disfunción organizacional .

Cuarta. Los fallos catastróficos de agentes autónomos, aunque menos frecuentes que los incidentes de Shadow AI, conllevan consecuencias operativas y financieras severas, incluyendo la destrucción de datos de producción y la interrupción de servicios críticos . La evidencia sugiere que los agentes de IA se están integrando en sistemas de producción más rápidamente que los controles de seguridad, gobernanza de acceso y mecanismos de recuperación .

Quinta. El NIST AI Risk Management Framework proporciona un vocabulario común y un conjunto de procesos operacionalizables para la gestión de riesgos de IA, pero su adopción efectiva requiere inversiones significativas en capacidades organizacionales que muchas empresas no han realizado .

Retos y Direcciones Futuras

La revisión identifica los siguientes retos críticos que requieren atención por parte de investigadores, profesionales y responsables de políticas:

Reto 1: Medición de riesgos intangibles. La literatura carece de métricas validadas para cuantificar riesgos como la erosión del capital humano, la pérdida de conocimiento tácito, y el deterioro del juicio profesional. El desarrollo de instrumentos de medición psicométrica y organizacional para estos constructos constituye una prioridad de investigación .

Reto 2: Gobernanza de agentes autónomos. Los marcos actuales de gobernanza de IA fueron diseñados principalmente para sistemas que generan outputs sujetos a revisión humana. La creciente autonomía de los agentes de IA —que ejecutan secuencias de acciones sin intervención humana en puntos críticos— requiere nuevos paradigmas de control, incluyendo mecanismos de interrupción, límites de permisos granulares, y capacidades de auditoría forense .

Reto 3: Equidad regulatoria y capacidad de las PyMEs. Los marcos regulatorios emergentes, aunque necesarios, imponen cargas de cumplimiento que pueden ser desproporcionadas para empresas más pequeñas. El desarrollo de recursos de gobernanza escalables y accesibles para PyMEs representa una necesidad urgente .

Reto 4: Integración de la gobernanza de IA con marcos existentes. La evidencia sugiere que las organizaciones exitosas integran la gobernanza de IA en sus estructuras existentes de gestión de riesgos, cumplimiento y recursos humanos, en lugar de tratarla como una iniciativa aislada . La investigación sobre modelos operativos de gobernanza integrada es incipiente.

Reto 5: Preservación del capital humano en entornos de IA. El diseño de intervenciones organizacionales —bóvedas de aprendizaje, programas de rotación, mentoría estructurada— que preserven las formas de conocimiento incompatibles con IA, mientras se aprovechan los beneficios de eficiencia de la tecnología, constituye un desafío de diseño organizacional sin soluciones validadas a escala .

Referencias

BSI Group. (2025). Firms 'sleepwalking' into AI crisis as confidence outpaces prep. https://www.bsigroup.com/en-CA/insights-and-media/media-center/press-releases/2025/october/ai-governance/

Comité Económico y Social Europeo. (2024). Opinion on the AI Act: Annex III classifies certain AI systems used for recruitment, decisions relating to... EUR-Lex. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=OJ:C_202501185

Comité Económico y Social Europeo. (2026). Opinion on AI and algorithmic management at the workplace. EUR-Lex. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/SV/TXT/HTML/?uri=OJ:C_202602154

CSA Group. (2025). Research assessment of AI applications in manufacturing and associated risks. https://www.csagroup.org/wp-content/uploads/CSA-Group-Research-Assessment-of-AI-Applications-in-Manufacturing-and-Associated-Risks.pdf

Cyera. (2026). Agent-inflicted damage: Inside the real-world failures of enterprise AI systems. https://www.cyera.com/fr/research/agent-inflicted-damage-inside-the-real-world-failures-of-enterprise-ai-systems

Gartner. (2025). Gartner identifies critical GenAI blind spots that CIOs must urgently address. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-19-gartner-identifies-critical-genai-blind-spots-that-cios-must-urgently-address0

Microsoft. (2026). AI overreliance. Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/lv-lv/training/modules/fundamentals-ai-security/8-ai-overreliance

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Doxa 2645

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].

Doxa 2586

La IA responsable se está convirtiendo en una estrategia de crecimiento

Un manual para convertir la buena gobernanza en una ventaja competitiva

Por Michael Wade y Jochen Wirtz

Inteligencia artificial y Aprendizaje Automático

Harvard Business Review

#Doxa #IAResponsable #Gobernanza #VentajaCompetitiva #Estrategia #Crecimiento #Ética #Innovación #Confianza #Sostenibilidad #Liderazgo

Resumen. A medida que la inteligencia artificial se integra en productos, servicios y la toma de decisiones, la confianza se perfila como una ventaja competitiva crucial. La Responsabilidad Digital Corporativa (RDC) debe evolucionar de un mero ejercicio de cumplimiento a una capacidad estratégica queAyuda a las empresas a equilibrar el rendimiento empresarial con el bienestar del cliente. El Cálculo CDR proporciona un marco para evaluar las decisiones de IA, mientras que una guía práctica de tres etapas muestra a los líderes cómo identificar cada sistema de IA en uso, integrar la gobernanza y la supervisión de la IA desde la fase de diseño, y visibilizar las prácticas responsables de IA ante clientes y reguladores. Las empresas que gestionan la IA de forma proactiva pueden reducir riesgos, fortalecer la fidelización de clientes, influir en los estándares emergentes y diferenciarse en mercados cada vez más competitivos donde la confianza, más que la tecnología por sí sola, determinará el éxito a largo plazo.

Existe una paradoja fundamental en el corazón de la IA: las mismas capacidades que permiten a las empresas personalizar a gran escala, automatizar la prestación de servicios y generar información operativa son las que vigilan, manipulan y discriminan. En 2025, Apitor, un fabricante de juguetes robóticos, fue multado por recopilar datos de ubicación de niños y enviarlos a un tercero en China. Sirius XM Radio enfrenta una demanda por una herramienta de contratación basada en IA que supuestamente excluía a solicitantes negros utilizando variables que representaban su raza, como el código postal y la universidad, antes de que ningún humano revisara un currículum. Los reguladores australianos determinaron que dos minoristas propiedad del conglomerado Wesfarmers implementaron el reconocimiento facial en los compradores sin previo aviso.

Prevemos que este tipo de incidentes se volverán comunes. A medida que la IA generativa, los sistemas de agentes y los robots de servicio se integran cada vez más en las operaciones de atención al cliente, la brecha entre la capacidad tecnológica y la responsabilidad organizacional se amplía. La confianza, antes dada por sentada y rara vez medida, se ha convertido en un bien escaso. Las empresas que no logren ganársela se enfrentarán a sanciones regulatorias, daños a su reputación y la fuga de clientes hacia la competencia que optó por un camino más confiable.

En nuestros ocho años de investigación sobre la Responsabilidad Digital Corporativa (RDC), la disciplina que rige la forma en que las empresas diseñan, implementan y perfeccionan los datos y la IA de manera responsable en todo su ecosistema, y ​​tras observar implementaciones en muchos sectores de servicios, hemos llegado a la conclusión de que la RDC se está convirtiendo rápidamente en una fuente de ventaja competitiva, y este artículo muestra cómo desarrollar esa capacidad.

El panorama cambiante de la confianza

La importancia de la recuperación ante desastres (CDR) está aumentando debido a que la tecnología subyacente ha adquirido relevancia de maneras novedosas. Tres oleadas convergentes de IA han transformado el panorama.

La primera ola es la IA generativa. Los grandes modelos lingüísticos y multimodales ahora producen texto, imágenes, código y decisiones a gran escala. Pueden redactar textos publicitarios dirigidos a los clientes más vulnerables de una empresa, generar reseñas falsas indistinguibles de las auténticas y producir contenido legal, médico o financiero sin las estructuras de rendición de cuentas que rigen a los profesionales con licencia que realizan el mismo trabajo. Dado que estos modelos derivan su propia lógica de vastos conjuntos de datos en lugar de reglas explícitas, sus decisiones suelen ser inescrutables incluso para sus creadores, lo que plantea serios interrogantes sobre la responsabilidad y los sesgos. Un estudio de 2024 descubrió que los sitios web generados por IA contenían un diseño engañoso por defecto, ya que los modelos habían absorbido la manipulación de los datos con los que fueron entrenados.

La segunda ola es la IA con agentes, es decir, sistemas que persiguen objetivos de forma autónoma y ejecutan secuencias de acciones en lugar de simplemente responder a comandos. Estos sistemas pueden reservar vuelos, realizar transacciones, gestionar la infraestructura en la nube y resolver solicitudes de atención al cliente sin intervención humana en cada paso. McKinsey descubrió que el 80 % de las organizaciones ya han experimentado comportamientos problemáticos por parte de sus agentes de IA en implementaciones reales. En un experimento controlado de Anthropic, un agente que se enfrentaba a un cierre extrajo información de los correos electrónicos personales de un ejecutivo, identificó información comprometedora y envió amenazas para impedir el cierre. Lo preocupante es que esta capacidad subyacente ya está ampliamente implementada en entornos empresariales.

La tercera ola es la IA física en forma de robots de servicio que se mueven, detectan y actúan en el mundo. Ya operan en restaurantes, hoteles, hospitales y comercios. Cuando la IA opera físicamente, un fallo puede tener graves consecuencias, como un accidente costoso, tiempos de inactividad o un error de diagnóstico.

En conjunto, estas tendencias han elevado la tasa de detección de errores críticos (CDR, por sus siglas en inglés) de una preocupación especializada de TI a una prioridad para la junta directiva. El desafío consiste en establecer una gobernanza que permita detectar los riesgos de confianza relacionados con la IA antes de que causen daños.

Si la tasa de detección de llamadas (CDR) es tan importante, ¿por qué las empresas tienen dificultades con ella? La respuesta es simple: hacer lo correcto suele tener un costo. Las empresas se enfrentan constantemente a disyuntivas entre el rendimiento (obtener buenos resultados) y el bienestar del cliente (hacer el bien). A esto lo llamamos el Cálculo de la CDR, y existe para explicitar esta disyuntiva en un momento en que el cálculo se vuelve sustancialmente menos favorable. En esencia, el Cálculo de la CDR es un marco de 2x2 que relaciona cualquier decisión relacionada con la IA con dos ejes: su impacto en el rendimiento empresarial y su impacto en el bienestar del cliente. La mayoría de los marcos de este tipo simplemente describen. Este obliga a los equipos directivos a dejar de debatir la ética de la IA en abstracto y a empezar a tomar decisiones concretas sobre sistemas específicos.

El cálculo de la Responsabilidad Digital Corporativa (RDC). El cálculo de la Responsabilidad Digital Corporativa (RDC) es una matriz de cuatro cuadrantes que representa las prácticas de IA según su impacto en las partes interesadas (eje vertical, de positivo a negativo) y en las empresas (eje horizontal, de negativo a positivo). El cuadrante superior derecho, «El punto óptimo», contiene prácticas que benefician tanto a las partes interesadas como a las empresas, incluyendo funciones que mejoran la confianza, personalización ética, programas de fidelización basados ​​en el valor e iniciativas de IA verde. El cuadrante superior izquierdo, «Sacrificios», incluye prácticas que benefician a las partes interesadas pero que pueden ser costosas para las empresas, como precios transparentes, controles de privacidad robustos, centros de datos sostenibles y minimización estricta de datos. El cuadrante inferior derecho, «Tentancias», incluye prácticas rentables que son perjudiciales para las partes interesadas, incluyendo patrones oscuros, precios predatorios, seguimiento que invade la privacidad y centros de datos insostenibles. El cuadrante inferior izquierdo, «Fracasos», contiene prácticas que perjudican tanto a las partes interesadas como a las empresas, incluyendo funciones con errores, mala experiencia de usuario, operaciones ineficientes y daños a la reputación. Este marco de trabajo anima a los líderes a impulsar iniciativas de IA que generen valor tanto para las empresas como para las partes interesadas, evitando al mismo tiempo compromisos que erosionen la confianza o el rendimiento a largo plazo. Fuente: Michael Wade y Jochen Wirtz.

Consulta más gráficos de HBR en Datos y Visualizaciones.

Cada implementación significativa de IA se ubica en algún lugar de esta matriz, y la pregunta es si se realiza el cálculo deliberadamente o si se descubre la posición después de que un regulador llama o un video se vuelve viral.

Fracasos Situarse en el cuadrante de negocios negativos, clientes negativos, donde las implementaciones mal gestionadas perjudican a todos. La asociación de tres años de McDonald's con IBM para ejecutar pedidos de voz con IA terminó en 2024 después de que videos virales mostraran que el sistema agregaba 260 McNuggets a un solo pedido. Aproximadamente un 85 por ciento de precisión parece adecuado hasta que se reconoce que una de cada siete interacciones falló visiblemente, frente a la cola y a internet. La IA agente está creando una categoría completamente nueva de fallo, ilustrada cuando el agente de codificación de Amazon, Kiro, causó una interrupción de AWS de 13 horas en diciembre de 2025 después de eliminar y recrear de forma autónoma un entorno de producción, sin punto de control humano y con consecuencias que se propagaron a la velocidad de la máquina.

Tentaciones Ocupan el cuadrante de alto volumen de negocios y clientes negativos, generando ingresos a corto plazo mientras erosionan la confianza. La suscripción Prime de Amazon es el caso paradigmático. Registrarse requería un solo clic, mientras que la cancelación exigía una secuencia de varios pasos que la empresa denominaba internamente el "Flujo de la Ilíada", y cada obstáculo adicional se registraba para medir su impacto en los ingresos. El acuerdo de la FTC de 2025 alcanzó los 2.500 millones de dólares, incluidos 1.500 millones en reembolsos a 35 millones de consumidores. La IA generativa hace que esta dinámica sea más potente, ya que los sistemas entrenados con datos de comportamiento pueden identificar y explotar las vulnerabilidades psicológicas individuales a una escala que ningún equipo de ventas humano podría igualar. Uber se enfrentó a una acción paralela de la FTC en 2025 por la fricción en la inscripción y cancelación de suscripciones, diseñada de forma muy similar.

Sacrificios Ocupan el cuadrante de clientes positivos y negocios negativos, reflejando los costos reales de las prácticas responsables. El marco de Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones de Apple de 2021 exigía el consentimiento explícito antes del seguimiento entre aplicaciones, con una pérdida estimada de 10 mil millones de dólares en ingresos publicitarios anuales para Meta y un costo real a corto plazo para la propia Apple. En un mes, el 96 % de los usuarios de iPhone en EE. UU. optaron por no participar, una preferencia revelada que validó la apuesta estratégica. Los líderes deben ser honestos sobre los costos en este cuadrante, porque cuando la disyuntiva finalmente sale a la luz, como siempre sucede, alguien debe haber tenido la autoridad y el presupuesto para tomarla deliberadamente.

El punto óptimo es el cuadrante positivo-positivo hacia el que toda organización debería diseñar, y requiere ingeniería deliberada. El sistema de pedidos por voz FreshAI de Wendy's, desarrollado con Google, mejoró el tiempo promedio de atención en el servicio para llevar en 22 segundos, manteniendo una precisión superior a un umbral que McDonald's nunca alcanzó, y sin los fallos visibles que pusieron fin al programa piloto de McDonald's. Patagonia, de igual manera, convirtió la transparencia de la cadena de suministro en un factor diferenciador, alcanzando los 1.500 millones de dólares en ingresos con una tasa de fidelización del 73 %. La misma lógica se aplica a la IA: las empresas que puedan demostrar que sus modelos son justos, que sus agentes están limitados y que sus robots son seguros y fiables se ganarán la confianza del cliente y la flexibilidad regulatoria que pierden los competidores menos disciplinados.

La matriz clarifica el caso de negocio. Un buen sistema de gestión de llamadas (CDR) va más allá de reducir la exposición regulatoria, las multas y las interrupciones operativas, ya que fortalece la marca y la fidelización de clientes, algo que la competencia no puede imitar fácilmente. Si bien estos beneficios son reales, también lo son los costos, que incluyen la pérdida de ingresos por venta cruzada y precios dinámicos, una menor personalización y la inversión continua en infraestructura y cultura de gobernanza. El objetivo no es evitar todas las tentaciones ni aceptar todos los sacrificios, sino avanzar deliberadamente hacia el punto óptimo, considerando el modelo de negocio, la base de clientes y el contexto competitivo específicos.

El manual de CDR

Saber en qué posición se encuentra un sistema dentro del Cálculo CDR solo es útil si se puede actuar en consecuencia. Las siguientes tres etapas transforman dicho cálculo en capacidad organizativa, y cada una se basa en la anterior.

Etapa 1: Sepa lo que tiene.

No se puede evaluar una herramienta si se desconoce su funcionamiento. La IA más peligrosa en cualquier organización es aquella de la que la dirección no es consciente, y la mayoría de las empresas la subestiman considerablemente. Más allá de los modelos estrella anunciados por los líderes tecnológicos, existen herramientas de fijación de precios algorítmicas, sistemas automatizados de selección de personal, bots de atención al cliente, flujos de trabajo automatizados para la gestión de compras e IA de terceros integrada en las plataformas de los proveedores. El Índice de Agentes de IA del MIT de 2025 reveló que, entre los agentes de IA que operan con niveles de autonomía de vanguardia, solo unos pocos divulgaron evaluaciones de seguridad, y los desarrolladores revelaron mucha más información sobre las capacidades que sobre los riesgos. Esta misma falta de transparencia se observa en la mayoría de las empresas.

Tres pasos concretos sientan las bases. El primero es un registro de sistemas de IA, un inventario dinámico de cada modelo implementado, su alcance de decisión, su linaje de datos de entrenamiento y su propietario humano identificado, mantenido con el rigor que los bancos regulados aplican a los inventarios de riesgo de los modelos. El segundo es un nivel de riesgo para cada sistema. Las categorías de riesgo inaceptable, alto, limitado y mínimo de la Ley de IA de la UE ofrecen una estructura inicial útil, ya que un motor de recomendaciones plantea un desafío de gobernanza sustancialmente diferente al de un agente que aprueba reclamaciones de seguros o un robot que trabaja con los clientes. El tercero es un conjunto breve de restricciones no negociables publicadas, las acciones que sus sistemas de IA nunca podrán realizar, independientemente del incentivo de rendimiento. Si un equipo directivo no puede nombrar cinco de estas restricciones en una hora, aún no cuenta con una estrategia de registro de decisiones críticas (CDR) funcional.

En conjunto, estos pasos le permiten localizar cada sistema en el cálculo, separando los candidatos genuinos al punto óptimo de las tentaciones y los fracasos que se esconden a plena vista.

Pregunta diagnóstica: ¿Podemos identificar todos los sistemas de IA que actualmente toman decisiones que afectan a nuestros clientes, y sabemos quién es responsable de cada uno de ellos?

Etapa 2: Incorporar la supervisión al sistema.

El error más común consiste en considerar la gobernanza de la IA como una revisión posterior a la construcción de los sistemas. Una IA responsable implementada tardíamente es sistemáticamente más débil, ya que los sesgos, la manipulación y el riesgo operativo son más fáciles de detectar en las etapas de diseño y entrenamiento que tras un fallo público. Esta etapa es fundamental para que los sistemas superen los cuadrantes de Tentaciones y Fallos antes de que los clientes los experimenten.

El equipo rojo de IA de Microsoft realizó 67 operaciones en 2024, probando cada modelo insignia antes de su lanzamiento en busca de entradas adversarias y usos indebidos previsibles. La mayoría de las organizaciones no tienen una función equivalente, y establecer incluso un pequeño equipo con el mandato de vulnerar sistemas antes del lanzamiento es probablemente la inversión más productiva en CDR disponible en esta etapa. Para la IA con agentes, la guía de McKinsey es diseñar priorizando la confianza sobre la velocidad. La autonomía limitada, en la que los agentes tienen los permisos mínimos necesarios para una tarea, las decisiones irreversibles requieren autorización humana y cada acción se registra para su posterior reconstrucción, es el requisito previo para confiar en los agentes en lugar de un freno para ellos. Para la IA física, como los robots de servicio, esta etapa añade algo que las empresas nativas digitales rara vez han necesitado, a saber, protocolos de incidentes físicos y la autoridad operativa para desactivar un robot defectuoso sin escalar a una función de TI.

Pregunta diagnóstica: Si nuestro sistema de IA más trascendental tomara mañana una decisión perjudicial, ¿seríamos capaces de reconstruir con exactitud qué hizo, por qué lo hizo y quién es el responsable?

Etapa 3: Convertir los registros de llamadas en una señal competitiva.

Las organizaciones que alcanzan esta etapa han dejado de considerar la gestión de datos de llamadas (CDR) como un centro de costos y han comenzado a tratarla como algo que pueden demostrar de manera creíble a clientes, reguladores, socios del ecosistema y proveedores de capital. Aquí es donde el punto óptimo se convierte en algo externo y defendible, en lugar de una reclamación privada.

El mecanismo principal es la transparencia pública estructurada, no la vaga garantía de que la IA de una empresa es responsable, sino la divulgación específica y auditable de lo que hacen sus sistemas y cómo se gobiernan. El Informe anual de transparencia de IA responsable de Microsoft nombra familias de modelos, documenta operaciones de pruebas de penetración y describe incidentes específicos y respuestas organizativas, funcionando como un artefacto de gobernanza que resulta ser público. Una empresa que publica detalles no puede alegar posteriormente desconocimiento. El segundo mecanismo es la alineación de la compensación, ya que los objetivos de CDR se vuelven duraderos solo cuando se encuentran en el mismo panel de liderazgo que los ingresos y la retención, e influyen en los mismos incentivos. Lo que está vinculado a la compensación se gestiona de forma coherente. El tercer mecanismo es la participación en el establecimiento de estándares externos, donde las organizaciones más sofisticadas ayudan a dar forma a los estándares emergentes en lugar de esperar a que los reguladores definan la IA responsable para ellas. La participación en el Marco de gestión de riesgos de IA del NIST, las consultas de la Ley de IA de la UE y compromisos como los Compromisos de seguridad de la IA de vanguardia otorgan a los participantes iniciales influencia sobre las normas que sus competidores deberán cumplir posteriormente.

Pregunta diagnóstica: ¿Podría un regulador, un cliente o un inversor institucional bien informado revisar nuestras divulgaciones públicas sobre CDR y concluir que gestionamos la IA de forma más responsable que nuestros competidores?

...

Las cifras lo demuestran claramente. Según el Índice de Confianza Digital Thales 2026, el 93 % de los líderes de TI ya utilizan, implementan o planean iniciativas de IA, pero solo el 23 % de los consumidores confían en que las empresas gestionen la IA y sus datos de forma responsable. Esta brecha representa tanto un problema de ingresos como de comunicación, y se está ampliando. Solo una de cada cinco empresas cuenta con un modelo de gobernanza maduro para agentes autónomos, incluso con la rápida aceleración de su implementación, y casi dos tercios de las organizaciones señalan la seguridad y el riesgo, en lugar de la incertidumbre regulatoria o las limitaciones técnicas, como la principal barrera para escalar la IA basada en agentes. El cuello de botella es la confianza, y específicamente la ausencia de una gobernanza capaz de generarla.

Este es el momento para el que se diseñó CDR. Las tres oleadas de IA no llegan de forma secuencial, sino simultánea, a organizaciones que, en su mayoría, carecen de la gobernanza necesaria para gestionarlas adecuadamente. El Cálculo CDR proporciona a los líderes un vocabulario para explicitar las compensaciones en lugar de dejarlas implícitas, y la ruta de madurez en tres etapas les ofrece una secuencia práctica para construir una gobernanza escalable según la implementación. Ninguna de las dos es suficiente por sí sola; juntas son ahora imprescindibles.

La mayoría de las organizaciones aún no pueden responder a las tres preguntas de diagnóstico planteadas anteriormente, y ahí reside precisamente la oportunidad. Las empresas que logren superar esta brecha primero, considerando la gobernanza no como una limitación para la ambición en IA, sino como la condición para que dicha ambición sea comercialmente sostenible, heredarán los clientes, el talento y la posición en el mercado que sus competidores menos disciplinados están perdiendo silenciosamente.

Lea más sobre IA y aprendizaje automático o temas relacionados: Analítica y ciencia de datos, Derecho y ética empresarial, Responsabilidad social corporativa, Relaciones públicas, Transformación digital, IA generativa, Algoritmos, Gestión de datos, Automatización y gestión de la información.

Michael Wade es profesor de estrategia y transformación digital en IMD y director del Centro Global TONOMUS para la Transformación Digital y de IA. Es coautor de  GAIN: Demystifying GenAI for Office and Home y Twin Transformation, ambos publicados en 2025.

Jochen Wirtz es profesor de marketing y vicedecano de los programas MBA en la Escuela de Negocios de la Universidad Nacional de Singapur (NUS Business School).

Doxa 2519

Los costos psicológicos de la adopción de la IA

Por Guy Champniss

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Harvard Business Review

#Doxa #AnsiedadTecnológica #EstrésDigital #MiedoAlReemplazo #SobrecargaCognitiva #FatigaPorIA #IncertidumbreLaboral #ResistenciaAlCambio #PérdidaDeControl #DesconfianzaTecnológica #AgotamientoMental #PresiónAdaptativa #CrisisDeIdentidadProfesional #DependenciaTecnológica #ParálisisPorDecisión #BienestarDigital

Resumen. Las estrategias de adopción de IA se centran mayoritariamente en la productividad y la eficiencia. Pero este enfoque pasa por alto una limitación crucial: el coste psicológico de trabajar con IA. Nuevas investigaciones demuestran que “el coste psicológicoLa “deuda” —un conjunto de seis efectos negativos que incluyen la descarga cognitiva, la reducción de la autonomía, la disminución de la competencia, el debilitamiento de la conexión social, la pérdida de credibilidad y la amenaza a la identidad— puede frenar significativamente la adopción de la IA y erosionar el retorno de la inversión. En una encuesta realizada a 1200 empleados de diversos sectores, una mayor deuda psicológica se asoció fuertemente con un menor uso de la IA, una aplicación menos sofisticada y una mayor evitación, incluso cuando los empleados reconocían su valor. Los trabajadores al inicio de su carrera profesional se vieron especialmente afectados, lo que sugiere que la IA podría estar socavando el desarrollo de habilidades precisamente en la etapa más crucial. La implicación es clara: la adopción de la IA no es solo un desafío tecnológico, sino también humano. Las empresas que ignoran la motivación corren el riesgo de invertir en herramientas que los empleados no utilizarán plenamente. La solución consiste en diseñar deliberadamente las interacciones entre humanos e IA, introduciendo fricción para preservar el pensamiento, garantizando la explicabilidad y la autonomía, reforzando la experiencia humana y normalizando el uso de la IA a nivel social y cultural.

A medida que las empresas adoptan la IA, muchas se centran en  mejorar la eficiencia y la productividad, beneficios que las propias empresas de IA promocionan. Sin embargo, este enfoque podría ser un error. Existe una creciente evidencia de que la IA puede tener  consecuencias psicológicas negativas  para la motivación de los empleados, lo que incluso podría anular sus beneficios y someter a un escrutinio aún mayor los modelos de retorno de la inversión, que ya se encuentran en entredicho.

Los líderes deben comprender cómo el uso de la IA puede mermar la motivación de los empleados, perjudicar la colaboración y la innovación, y generar mayores niveles de estrés y agotamiento. Todo esto puede representar serios obstáculos para la adopción exitosa de la IA en las organizaciones. Sin embargo, los efectos negativos pueden mitigarse significativamente si las empresas consideran la carga psicológica que impone la IA en sus estrategias de adopción. Varias empresas líderes en la adopción de IA lo han logrado.

Para analizar cómo la deuda psicológica puede afectar la adopción de la IA, encuesté a más de 1200 empleados a tiempo completo en Estados Unidos y Reino Unido. Esto es lo que los líderes deben saber.

La deuda psicológica y sus causas

El uso no estructurado de la IA en el trabajo conlleva una serie de posibles efectos psicológicos negativos que pueden afectar la motivación o el comportamiento, aspectos valiosos para las organizaciones. Estos efectos se han identificado en investigaciones académicas recientes sobre la adopción de la IA o son anteriores a su implementación en el ámbito laboral y se centran en los factores que impulsan la motivación en el lugar de trabajo. Existen seis formas que parecen especialmente relevantes, las cuales, en conjunto, crean lo que a veces se denomina deuda psicológica :

• Deuda cognitiva.  Quizás la consecuencia psicológica negativa más comentada del uso no estructurado de la IA sea  la posible pérdida de capacidad de procesamiento cognitivo y de toma de decisiones. Por ejemplo, las investigaciones sugieren que la creciente tendencia a delegar tareas difíciles a la IA (conocida como « descarga cognitiva ») socava la comprensión del problema por parte de las personas y reduce su sentido de pertenencia a la solución. Con el tiempo, esta pérdida se acumula y la deuda cognitiva aumenta.
• Deuda de autonomía. Este concepto describe la sensación de que la IA está eliminando nuestra capacidad de controlar nuestra forma de trabajar. La autonomía se reconoce como una  fuente clave de motivación. Sin embargo, la mayoría de las conversaciones sobre la optimización de la IA se centran en el rediseño de los flujos de trabajo, sin tener en cuenta las implicaciones para los empleados. Investigaciones recientes han demostrado que, si bien los líderes empresariales fomentan con entusiasmo el uso de la IA en los equipos, cuando el liderazgo en IA se centra en la productividad y la experiencia técnica, los empleados asocian la IA con la pérdida y la sustitución de la autonomía, lo que conlleva una renuncia silenciosa y agotamiento emocional.
• Deuda de competencias. La competencia describe nuestra inclinación hacia tareas que nos brindan la oportunidad de demostrar o aumentar nuestra experiencia. En el contexto de la IA, la deuda de competencias se refiere a la sensación de que, cuanto más utilizamos la IA en el trabajo,  menos competentes nos volvemos. Tareas complejas que normalmente nos llevarían horas o incluso días ahora se completan en segundos y nos confieren una claridad y confianza que a menudo no tenemos en nuestros propios resultados. Cuanto menos competentes y seguros nos sintamos de nuestras capacidades, más probabilidades tendremos de depender de la IA, lo que agrava el problema.
• Deuda de pertenencia. La pertenencia se refiere a nuestro instinto social de ser parte integral de grupos sociales.  Sin embargo, investigaciones recientes indican que el mayor uso de la IA disminuye la interacción social; la IA proporciona respuestas claras y de apoyo, nunca discute, nunca se cansa y tiene una paciencia aparentemente infinita. Los directivos de una importante universidad del Reino Unido me comentaron que esto ha llevado a que los estudiantes dependan cada vez más de la IA para estudiar y aprender, y los ha hecho menos dispuestos o capaces de participar en la formulación de argumentos constructivos y el debate entre pares. Para mitigar este efecto, me informaron, la universidad está invirtiendo más de 200 millones de libras esterlinas para estimular el trabajo en equipo, el debate y la colaboración fuera del aula.
• Deuda de credibilidad.  Un creciente número de estudios ha documentado cómo  el uso de la IA genera la sensación de que los empleados pierden credibilidad ante sus compañeros, incluso cuando estos también la utilizan en sus funciones. Esto sugiere que las personas justifican su propio uso, pero critican a quienes hacen lo mismo. Dado que los empleados sénior han dedicado potencialmente décadas a construir su credibilidad en sus entornos profesionales, esta posible pérdida de credibilidad podría ser muy perjudicial.
• Deuda de identidad.  La teoría de la identidad social postula que pertenecemos a diversos grupos sociales y que, en cada momento, nos identificamos con el grupo que nos ofrece la guía más clara sobre cómo comportarnos. Cuando se esperan o se exigen usos específicos de la IA dentro de ciertos flujos de trabajo, puede surgir una deuda de identidad social profesional si estos usos se  perciben como violaciones directas de la pertenencia  al grupo, lo que perjudica al mismo. Por ejemplo, los creativos que trabajan en cine, televisión y marketing se enorgullecen de su capacidad no solo para generar ideas atractivas, sino también para hacerlo prácticamente a la carta; esta es una cualidad definitoria de lo que significa pertenecer a un grupo social distintivo. Si se les pide que utilicen la IA para generar ideas o soluciones creativas, esto casi con seguridad se considerará un comportamiento que daña la identidad, erosionando uno de los principales factores de distinción para el grupo y sus miembros.

Las seis formas de deuda psicológica pueden perjudicar a las organizaciones que implementan estrategias de integración de IA de diversas maneras: disminuyendo la motivación de los empleados, obstaculizando la colaboración y la innovación, y generando mayores niveles de estrés y agotamiento. Además, a medida que los empleados intentan  evitar contraer estas deudas psicológicas, pueden recurrir a  diversas estrategias de afrontamiento, lo que reduce aún más la productividad y la eficiencia, y exige un aumento en los presupuestos de capacitación.

¿Cómo afecta la deuda psicológica a la adopción de la IA?

Para comprender cómo la deuda psicológica puede afectar la adopción de la IA, encuesté a más de 1200 empleados a tiempo completo en organizaciones de 10 sectores diferentes en EE. UU. y el Reino Unido como parte de un informe de investigación sobre la adopción de la IA  que elaboré para Meltwater Consulting (de la cual soy director). En primer lugar, medimos los niveles reportados por los empleados de tres comportamientos importantes relacionados con la IA: la frecuencia de su uso de la IA dentro de sus funciones; la complejidad de las tareas para las que usaban la IA (desde simples ejercicios de redacción hasta casos de uso estratégicos); y su nivel de comportamiento de evitación de la IA (cuando eligen no usar la IA en una tarea específica, incluso cuando reconocen que mejoraría los resultados).

A continuación, medimos los niveles de deuda psicológica mediante una serie de afirmaciones y grados de acuerdo, y convertimos estas puntuaciones en una escala de 0 a 100 (cuanto mayor sea la puntuación, mayor será el nivel de deuda psicológica percibida). Esto nos permitió analizar tanto los niveles generales de deuda psicológica como sus dimensiones específicas, cómo parecen influir en los comportamientos de adopción y cómo varían según el sector, la función y la antigüedad en el puesto.

Descubrimos que los altos niveles de deuda psicológica estaban fuertemente relacionados con:

Cómo las personas usan la IA

La deuda psicológica fue casi el doble de alta (60) entre quienes informaron usar IA rara vez en comparación con las personas que la usaban varias veces al día (36). Además, las personas que solo usaban IA para tareas simples tenían una puntuación de deuda psicológica de 46, mientras que las personas que la usaban para tareas complejas y estratégicas en sus roles tenían una puntuación de 35. A un nivel más específico, encontramos que la deuda de identidad social profesional estaba fuertemente asociada con la variación en la complejidad de las tareas para las que se usa la IA (cuanto menor es la deuda de identidad, más complejas son las tareas) y en la evitación de la IA (cuanto mayor es la deuda, más personas evitan la IA). Surgió un patrón similar con la deuda de relaciones: las variaciones en la deuda están asociadas con variaciones significativas en los tres comportamientos de adopción objetivo: cuando la deuda es mayor, la frecuencia de uso de la IA es menor, la complejidad de la tarea es menor y el comportamiento de evitación de la IA es mayor.

En qué etapa de su carrera se encuentran

Las personas al inicio de su carrera (hasta cinco años de empleo a tiempo completo) reportaron una deuda psicológica significativamente mayor (54) que aquellas con más de 20 años de experiencia (40) y los empleados con entre 10 y 20 años de trayectoria (44). En particular, los empleados con mayor antigüedad reportaron una menor deuda cognitiva y una menor deuda de identidad social profesional. Este hallazgo refleja que las personas al comienzo de su carrera sienten una mayor necesidad de demostrar sus conocimientos técnicos (amenazados por la IA), mientras que quienes ocupan puestos de responsabilidad ya han demostrado habilidades de liderazgo (más allá del alcance de la IA). Curiosamente, la deuda de relaciones —el riesgo de ser marginado o menos valioso para los compañeros y los grupos de trabajo como resultado del uso de la IA— no varió mucho entre los puestos de nivel inicial y superior. Esto podría reflejar la preocupación de los altos directivos de que la IA pueda disminuir su papel en la creación y el liderazgo de equipos eficaces.

También medimos la percepción de los empleados sobre la relevancia de la IA para su trabajo. Más de dos tercios de los empleados consideraron que la IA era relevante para su trabajo (70 %) y casi la misma proporción reportó bajos niveles de deuda psicológica. Sin embargo, solo el 41 % de los encuestados indicó que la IA era relevante y que tenía baja deuda psicológica. Esto sugiere que más de la mitad de los encuestados podrían beneficiarse de programas de capacitación que combinen la elaboración de argumentos comerciales más sólidos para el uso de la IA con la reducción o eliminación sistemática del riesgo de deuda psicológica.

¿Cómo podrían las empresas lograrlo?

Cómo reducir el coste psicológico de la adopción de la IA

Para reducir la deuda psicológica, las empresas deberán diseñar relaciones entre humanos e IA que reconozcan las fuentes y los obstáculos de la motivación y el comportamiento humanos. Afortunadamente, existe una gran cantidad de investigaciones sobre el comportamiento humano que señalan enfoques útiles que pueden adaptarse para mitigar los efectos negativos documentados.

Deuda cognitiva

La deuda cognitiva puede evitarse o reducirse asegurándose de que los empleados no recurran inmediatamente a la IA como un acto reflejo ( rendición cognitiva ). Esto puede ser una tentación importante para los empleados, ya que ofrece lo que parece ser un atajo fantástico (y fantásticamente fácil) para obtener un resultado sólido en una fracción del tiempo. Una forma de preservar el pensamiento crítico consiste en incorporar  fricción cognitiva  al proceso de IA, dificultando su uso. Por ejemplo, insistir en que los empleados desarrollen hipótesis o generen argumentos antes de recurrir a la IA garantiza que esas funciones cognitivas de orden superior se mantengan activas. Por ejemplo, la firma global de servicios financieros JP Morgan posiciona a la IA como un  proveedor de información, no como un tomador de decisiones. Estas ideas y sugerencias son inútiles a menos que puedan considerarse que encajan y respaldan argumentos o hipótesis más amplios generados por los empleados.

Deuda de autonomía

En lugar de presentar los beneficios de la IA como un hecho consumado, se recomienda trabajar con los empleados para brindarles la información necesaria para que descubran por sí mismos cuándo y cómo la IA puede ayudarlos. Como parte de su  programa Principios de IA en la Práctica, el grupo bancario ING, con sede en los Países Bajos, garantiza que los equipos de producto documenten cómo se preserva el juicio humano antes de implementar cualquier modelo, mediante el diálogo y la colaboración con quienes lo utilizarán. ING también se esfuerza por garantizar la "explicabilidad" para los empleados, describiendo los modelos en un lenguaje sencillo, explicando cómo funcionarán en condiciones específicas y proporcionando información detallada sobre el origen de los datos, las limitaciones del modelo y los riesgos conocidos. Esto asegura que los empleados puedan desarrollar sus propios argumentos y puntos de vista sobre el valor de la IA en su trabajo.

Deuda de competencia

Una forma de eliminar o reducir la sensación de disminución de competencias ante la IA es garantizar que los empleados la perciban como un apoyo para su función, en lugar de una prueba de su capacidad para continuar en ella. Para que esto suceda, un enfoque único para todos no funcionará, y la formación en IA debe reconocer los contextos específicos en los que los empleados pueden recurrir a ella en busca de apoyo. Microsoft se posicionó como la primera gran empresa en adoptar Microsoft 365 Copilot y, para protegerse contra el riesgo de la pérdida de competencias, creó su  iniciativa de base y entre pares, la Comunidad Copilot Champs. Esto permitió a los empleados explorar y comprender la relevancia de la IA en su trabajo, en un entorno dinámico y de confianza, y al hacerlo, ayudó a todos a mantener presentes sus propias habilidades y competencias en sus funciones.

Deuda relacionada

Proteger la colaboración entre personas en los flujos de trabajo habilitados por IA es un aspecto clave de la infraestructura humana necesaria para la integración de la IA. Esto podría implicar el diseño de procesos donde los equipos interpreten conjuntamente los resultados de la IA, con debates interfuncionales, revisiones y foros de decisión. Estas prácticas mejoran la dinámica de grupo y aumentan la confianza entre sus miembros, ya que permiten a las personas demostrar sus habilidades y experiencia. Por ejemplo,  un estudio ha demostrado  que cuando P&G, empresa de bienes de consumo envasados, coordina equipos interfuncionales para revisar colectivamente los resultados de innovación de los chatbots de IA, no solo aumenta el rendimiento, sino que los roles que normalmente operan de forma aislada se vuelven más colaborativos en el proceso.

Credibilidad Deuda

El uso encubierto de la IA puede interpretarse como  un intento de evitar generar desconfianza : si nadie sabe que se utiliza IA, no existe riesgo alguno para la credibilidad. Una solución consiste en visibilizar el uso de la IA, haciéndolo compartido e institucionalizado. Esto tiene el potencial de redefinir la cultura corporativa en torno a comportamientos que apoyen la IA. Por ejemplo, la empresa de tecnología financiera Klarna se esforzó por convertir a su asistente de IA, Kiki, no solo en una herramienta, sino en un elemento cultural dentro de la empresa. Presentado en junio de 2023, la  empresa anunció que  el 90 % de los empleados utilizaban Kiki en el plazo de un año, y que Kiki había respondido a más de 250 000 preguntas de los empleados.

Comunicar la magnitud y la frecuencia de uso puede reducir la pérdida de credibilidad, ya que representa una norma social dentro de la cultura empresarial. Curiosamente, el CEO de Klarna explicó que la experimentación es la norma en la compañía, afirmando: «Impulsamos a todos a probar, probar y explorar». Comunicar esta norma refuerza aún más el uso de Kiki (como herramienta clave para probar y explorar), lo que a su vez elimina el riesgo de que los empleados pierdan credibilidad.

Deuda de identidad profesional

Este tipo de deuda puede reducirse estableciendo normas explícitas y coherentes con la identidad para el uso de la IA; a veces, basta con modificar el momento en que se utiliza la IA dentro de un proceso. Por ejemplo, se ha documentado ampliamente  que los médicos se han resistido a la introducción de la IA en sus funciones, específicamente por la posible pérdida de identidad en términos de experiencia, precisión y atención al paciente. Para mitigar este problema, el fabricante de equipos médicos  Philips ha buscado posicionar  el uso de la IA como un comportamiento que reafirma la identidad, destacando cómo el uso de la IA aumenta la precisión (reforzando los diagnósticos y pronósticos de los especialistas), elimina los cuellos de botella logísticos (y, por lo tanto, permite que los especialistas se centren en ejercer su experiencia) y apoya la colaboración multidisciplinaria en la atención oncológica (donde la experiencia se vuelve más visible y valiosa). Philips ha trabajado para identificar acciones o momentos específicos en los que la IA puede ser valiosa y, al hacerlo, mejorar aún más la identidad social del médico.

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En este momento, es imposible predecir cómo la IA transformará el entorno laboral. Sin embargo, una cosa es segura: comprender y desarrollar la infraestructura humana adecuada será tan importante como elegir las herramientas de IA correctas. El ex Cirujano General de los Estados Unidos, C. Everett Koop,  señaló célebremente  que «los medicamentos no funcionan en pacientes que no los toman». Lo mismo puede decirse de la IA general, una idea obvia y profunda; incluso las mejores herramientas no funcionarán en organizaciones cuyos empleados no las utilicen. Las organizaciones que obtengan los mayores beneficios de la IA serán aquellas que reconozcan que su adopción no es solo un desafío tecnológico, sino también psicológico.

Lea más sobre IA y aprendizaje automático o temas relacionados: IA generativa, psicología, salud mental y ciencias del comportamiento.

Guy Champniss es profesor visitante en la escuela de negocios IE en Madrid, España, y fundador y director de Meltwater Consulting, una consultora con sede en el Reino Unido centrada en soluciones de ciencias del comportamiento.

Doxa 2505

Investigación: Lo que revelan los agentes de IA de China sobre el futuro del comercio

Por Mark J. Greeven, Fabrice Beaulieu y Wei Wei

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Harvard Business Review

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Resumen. El comercio geriátrico representa un cambio en la forma en que se realizan las transacciones digitales. En lugar de simplemente ayudar a las personas a encontrar productos, los agentes de IA realizan cada vez más tareas en su nombre. Los usuariosSe pueden delegar acciones como la búsqueda, la comparación de opciones, la realización de pedidos y el pago, interviniendo solo cuando sea necesario. Los primeros experimentos en China demuestran la eficacia de este modelo a gran escala. Plataformas como Meituan, Alibaba, Ant Group y ByteDance están probando sistemas que interpretan la intención del usuario y ejecutan transacciones en ecosistemas digitales estrechamente integrados. China se ha convertido en un entorno de prueba debido a la concurrencia de varias condiciones propicias: pagos digitales generalizados, densas redes logísticas, plataformas de superaplicaciones que conectan numerosos servicios, la disposición de los consumidores a adoptar nuevas tecnologías y enfoques regulatorios que permiten la experimentación antes de que surjan normas formales.

Cuando Meituan, la superaplicación de estilo de vida dominante en China que combina servicios similares a DoorDash, Yelp y Groupon en una sola plataforma, lanzó su  agente de IA Xiaomei a finales de 2025, los ejecutivos lo describieron internamente no como un chatbot, sino como un orquestador y un agente de ejecución.  El objetivo no era la comodidad, sino la delegación. Un usuario podía decir: «Pide mi almuerzo de siempre, pero que me lo entreguen 20 minutos más tarde hoy», y el agente interpretaría la intención, aplicaría las preferencias y completaría la transacción, a menudo sin interacción con la pantalla.

Esta es la realidad emergente del comercio basado en agentes: un modelo donde los agentes de IA no solo informan las decisiones, sino que cada vez más las ejecutan dentro de los límites definidos por los usuarios y las plataformas. Si bien el debate global suele tratar esto como una hipótesis futura, China se ha convertido en una prueba de estrés de alta velocidad para determinar qué sucede cuando la delegación alcanza una escala considerable.

Nuestra investigación se basa en un estudio de campo realizado en varias empresas chinas sobre el comercio basado en agentes, como parte de un estudio global en curso que incluye entrevistas con ejecutivos de plataformas, y se fundamenta en una década de trabajo de campo sobre los ecosistemas digitales chinos y nuestra experiencia con empresas de consumo globales en materia de estrategia de IA. Estos conocimientos se perfeccionan aún más a través de los desafíos de implementación reales que nos han compartido profesionales del sector.

Basándonos en este trabajo, sostenemos que, en primer lugar, el comercio a gran escala gestionado por agentes implica un cambio de la ejecución por parte del usuario a la ejecución por parte del agente. En segundo lugar, China es relevante no por tener los mejores modelos, sino porque la infraestructura para la acción delegada ya está profundamente arraigada en la vida cotidiana. Y en tercer lugar, a medida que los agentes comienzan a filtrar, comparar y actuar en nombre de los usuarios, la creación de valor se desplaza desde la mera persuasión hacia la confianza legible por máquina y la fiabilidad operativa. Finalmente, analizamos las implicaciones de todos estos cambios para los líderes globales. 

De la asistencia a la delegación

La mayor parte del comercio digital actual se basa en la asistencia; pensemos en el motor de recomendaciones de Amazon o en los resultados de búsqueda de Google. Los motores de recomendaciones nos ayudan a descubrir productos. Las herramientas de búsqueda reducen las dificultades. La IA generativa resume las reseñas o sugiere opciones. Pero el usuario sigue siendo responsable de navegar por las interfaces, comparar alternativas, aplicar restricciones y completar las transacciones.

El comercio basado en agentes transforma la estructura de esa interacción. En lugar de optimizar las herramientas, redistribuye la responsabilidad: los usuarios delegan el descubrimiento, la evaluación y la ejecución a un agente, interviniendo únicamente en puntos de control definidos. La unidad de innovación pasa de las funcionalidades a los flujos de trabajo, y de la ejecución del usuario a la del agente. La automatización acelera las tareas. La delegación modifica quién es el propietario del flujo de trabajo y, por lo tanto, quién obtiene valor y asume la responsabilidad.

Las principales plataformas de consumo de China están probando este cambio a través de diferentes diseños, y las limitaciones son tan reveladoras como los avances.

• Ejecución en bucle cerrado (Meituan).  Xiaomei se centra en servicios locales limitados y de alta frecuencia. Su funcionamiento se basa en que todo el ciclo —recomendar, reservar, pagar y realizar el seguimiento— se cierra dentro de la propia plataforma vertical de Meituan. Esto ofrece una alta fiabilidad en un ámbito específico.
• Coordinación entre servicios (Alibaba).  Qwen de Alibaba extiende esta lógica a todo un ecosistema. Coordina tareas entre distintas aplicaciones como Taobao (compras), Alipay (pagos) y Amap (mapas), devolviendo el control al usuario solo cuando las decisiones son muy variables o dependen en gran medida de las preferencias.
• Sectores de alto riesgo (Ant Group, propietario del servicio de pagos Alipay).  Con su aplicación de salud AQ (Ant A-Fu), Ant Group demuestra que el comercio basado en agentes puede incursionar en sectores sensibles. AQ no solo responde preguntas médicas, sino que también está diseñada para ofrecer servicios como la verificación de seguros y la reserva de citas hospitalarias. Al completar el ciclo de la "coordinación de la atención médica", transforma los consejos de salud en una serie de transacciones comerciales concretadas.
• La capa del sistema operativo (ByteDance, propietaria de TikTok).  El teléfono Doubao de ByteDance traslada la delegación a la capa del sistema operativo: un agente que interpreta el contexto de la pantalla y ejecuta acciones en diferentes aplicaciones. Sin embargo, debido a que la ejecución entre aplicaciones plantea las mayores limitaciones —no solo en materia de seguridad, sino también en lo que respecta al control de la distribución, los datos y la monetización—, empresas como Alibaba y Tencent reforzaron rápidamente sus controles de riesgo, especialmente en lo relativo a pagos y finanzas, tras el lanzamiento de Doubao. Una vez que la delegación traspasa los límites establecidos, el desafío radica en los permisos, los incentivos, el control de la distribución y quién obtiene el valor cuando el agente se mueve entre servicios gestionados por distintas empresas.

¿Por qué China y por qué ahora? 

La ventaja de China en este caso no reside en los modelos, sino en la infraestructura. Cinco condiciones que rara vez coexisten coinciden en un mismo mercado: infraestructura de permisos, capacidad de ejecución, orquestación del ecosistema, preparación del consumidor y secuencia regulatoria.

Los pagos, la identidad y la autorización están tan profundamente integrados en la vida cotidiana, a través de Alipay y WeChat Pay, que una vez que un usuario otorga el permiso, los agentes pueden ejecutar la operación sin necesidad de transferencias repetidas.

La densa logística y las redes de servicios a demanda de China, especialmente en la entrega de comida y los servicios locales, convierten de forma fiable la intención digital en resultados concretos. Esto hace que «conseguir lo que se busca» sea más valioso que «obtener una mejor recomendación».

Un pequeño número de ecosistemas de consumo (en particular Alibaba y Meituan) abarcan múltiples verticales, lo que permite a un agente completar más flujos de trabajo de extremo a extremo dentro de un único universo de servicios. La estrategia de ByteDance a nivel de sistema operativo es diferente, y precisamente por eso se enfrenta a un tipo distinto de limitaciones al intentar operar en aplicaciones que no comparten incentivos. Dentro de un único ecosistema, la integración cerrada agiliza la experimentación, ya que las reglas de pago, identidad, cumplimiento y servicio se pueden coordinar de principio a fin.

Los consumidores chinos han adoptado repetidamente nuevos patrones de interacción, desde pagos con código QR hasta servicios de superaplicaciones, lo que reduce la fricción conductual asociada a la delegación. El reciente Índice de IA de Stanford 2025  muestra que el 83 % de los encuestados en China (frente al 39 % en Estados Unidos) considera que los productos y servicios con inteligencia artificial ofrecen más ventajas que inconvenientes.

En muchos ámbitos, se permite que los nuevos modelos surjan primero, y las normas se van adaptando una vez que los riesgos y los patrones se aclaran. Esta secuencia acelera las pruebas iniciales en comparación con entornos donde la incertidumbre impide la implementación desde el principio. Por ejemplo, consideremos la regulación de la IA generativa : China publicó un borrador de medidas en la primavera de 2023 y finalizó las normas provisionales en julio de 2023, que entraron en vigor en agosto, tras el rápido surgimiento de empresas y modelos de IA generativa y el debate público sobre su gobernanza.

Estas condiciones son difíciles de replicar por completo. Sin embargo, la idea fundamental se mantiene: el comercio basado en agentes crece cuando la infraestructura, la capacidad de ejecución, la coordinación del ecosistema, la preparación del consumidor y la gobernanza están alineadas. Empresas con sede en otras partes del mundo están progresando en este ámbito: a principios de 2026, por ejemplo,  Walmart y Google anunciaron una importante alianza para integrar el inventario de Walmart directamente en Gemini, lo que permite experiencias de compra gestionadas por agentes. La diferencia radica en que las superaplicaciones y la infraestructura de pagos altamente integradas de China proporcionan la infraestructura necesaria para que estos agentes crezcan mucho más rápido.

Un cambio en la forma en que se crea valor.

Si bien estas cinco condiciones impulsan el comercio basado en agentes, también están provocando una transformación más profunda en la lógica económica del mercado. En China, estamos viendo las primeras evidencias de que el comercio basado en agentes no es solo una forma más rápida de comprar, sino un cambio estructural en la manera en que se crea y se captura el valor de marca.

El cambio principal radica en pasar de persuadir al usuario a cualificarlo para el agente. Cuando un agente de Meituan o Alibaba filtra el mundo para encontrar un usuario, se omite el tradicional embudo de marketing. Esto traslada la lucha por la relevancia a una etapa anterior del proceso, modificando en distintos grados los roles del marketing de marca y del marketing de resultados.

El marketing de marca sigue siendo esencial porque moldea el significado, las preferencias y la identidad. Los seres humanos seguirán eligiendo lo que les importa, y esas preferencias se convertirán cada vez más en datos explícitos para la tarea del agente: «Pide hamburguesas en McDonald's», no «encuéntrame cualquier hamburguesa».

El marketing de resultados se verá profundamente transformado. Su lógica fundamental se basaba en los clics humanos: la adquisición de tráfico, la optimización de conversiones y la medición del ROI asumían que la atención era escasa y que las personas realizaban la selección. A medida que los agentes filtran las opciones antes de que los usuarios las vean, el concepto de "rendimiento" se redefine. Este se determina menos por las tasas de clics y más por las señales que recibe el agente.

En las plataformas chinas de circuito cerrado, como Meituan y Alibaba, donde los agentes pueden ejecutar transacciones de principio a fin, estos criterios de selección ya están entrando en funcionamiento: la fiabilidad, la certeza en el cumplimiento y la claridad de las políticas influyen directamente en si un agente incluye o no a un proveedor.

Esto crea una segunda capa de competencia con un nuevo doble mandato: ser persuasivo para las personas, pero accesible para las máquinas. En la práctica, esto se traduce en confianza legible por máquinas: cumplimiento fiable, políticas transparentes, servicio consistente, gestión eficaz de excepciones y datos estructurados de alta calidad. Ya estamos viendo los primeros intentos de estandarizar esto mediante marcos como  el Protocolo de Confianza de Comercio Agente de Alibaba. En efecto, la calidad operativa se convierte en una palanca clave para la generación de demanda, y no solo en un coste que gestionar tras la venta.

En el comercio basado en agentes, la confianza legible por máquina se convierte en la nueva estrategia de segmentación. Este cambio de valor no se limita al marketing, sino que también tiene implicaciones económicas. A medida que los embudos de conversión basados ​​en clics se debilitan, los costos de adquisición de clientes pueden disminuir en algunos canales, pero se desplazan hacia nuevos "costos de elegibilidad": las inversiones necesarias para mejorar la calidad de los datos, la fiabilidad operativa, la claridad de las políticas y el acceso a la distribución controlada por agentes. Sin embargo, la demanda también puede concentrarse más a medida que los agentes reducen el conjunto efectivo de opciones que ofrecen a los usuarios. En este contexto, la excelencia operativa se convierte en una palanca de crecimiento, no solo en una disciplina de costos. 

Implicaciones para los líderes

La trayectoria de China no es un modelo universal. Varias condiciones propicias son específicas de cada contexto: plataformas de consumo altamente concentradas, normas sólidas en torno a la delegación digital y un ritmo regulatorio que a menudo permite la experimentación antes de endurecer las reglas.

Pero China revela algo más fundamental. El comercio basado en agentes no es principalmente una nueva interfaz, sino un cambio en el diseño del sistema: la toma de decisiones y la coordinación se trasladan del cliente al agente, y la competencia se desplaza desde la captación de la atención hasta la selección de clientes. A medida que aumenta la delegación, las empresas que logran convertir las promesas en resultados concretos mediante una ejecución fiable, políticas claras y señales de confianza legibles por máquina obtienen ventaja.

La verdadera “lección de China” no es arquitectónica, sino estratégica: qué capacidades serán importantes cuando los agentes se conviertan en el primer filtro. Para los directivos de alto nivel, los líderes digitales y comerciales, destacan tres implicaciones.

Compite por el "espacio para agentes", no por el embudo humano. En el comercio basado en agentes, el principal obstáculo pasa de la atención humana a la selección del agente. La pregunta clave es: ¿En qué condiciones un agente te incluirá de forma fiable, incluso antes de que el cliente vea alternativas? Esto crea un nuevo panorama competitivo, el «mercado de agentes», definido por indicadores de elegibilidad: rendimiento del servicio, tasas de disputas y reembolsos, claridad de las políticas, datos estructurados del producto y fiabilidad en la gestión de excepciones. La estrategia práctica consiste en tratar estos indicadores como un activo de crecimiento: medirlos, mejorarlos y convertirlos en legibles por máquinas.

Trate la delegación como parte de la arquitectura del producto, no como una característica de TI. En este contexto, la delegación implica decidir qué partes del flujo de trabajo del cliente puede ejecutar el agente en nombre del usuario, bajo qué restricciones y con qué puntos de control. La delegación se convierte en una decisión estratégica de diseño que redefine la demanda, la exposición al riesgo y la rentabilidad unitaria. La herramienta práctica es un «mapa de delegación»: qué decisiones pueden automatizarse, cuáles deben seguir siendo tomadas por humanos y dónde los puntos de control son innegociables. Si no se diseña esta arquitectura, el agente de otra persona definirá las opciones predeterminadas en su nombre.

Convierta la gobernanza en una palanca de crecimiento, no en un coste de cumplimiento normativo. A medida que los agentes ejecutan sus tareas, la pregunta clave cambia de "¿El modelo respondió correctamente?" a "¿Quién es responsable cuando algo sale mal y con qué rapidez se puede solucionar?". Las empresas que logren generar confianza a gran escala deberán crear una gobernanza de nivel transaccional: permisos explícitos, registros de auditoría, acciones reversibles, vías de escalamiento y límites claros de responsabilidad entre los socios.

...

El cambio más profundo  que el comercio de agentes trae consigo no radica en la velocidad, sino en quién realiza el trabajo. Para las transacciones rutinarias y frecuentes, la delegación ya se está convirtiendo en la norma en las plataformas de consumo chinas, no como una novedad, sino como una expectativa estructural.

Por eso la competencia se está desplazando hacia las primeras etapas. A medida que los agentes se convierten en el primer filtro, las organizaciones compiten cada vez más en función de la elegibilidad: si se les incluye o no. Y dado que el criterio de los agentes se basa menos en la persuasión y más en las señales de ejecución, la ventaja se inclina hacia las empresas que pueden convertir la promesa en resultados: confianza legible por máquina, construida a través de datos limpios, políticas claras, cumplimiento predecible y una gestión de excepciones sólida.

La cuestión estratégica ya no es si los clientes delegarán. Lo harán. La cuestión es si su organización está diseñada para ser elegida, no por el usuario que navega por la página, sino por el agente que actúa en su nombre.

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Mark J. Greeven es profesor de innovación en gestión, de habla china y decano de Asia en IMD. Asesora a organizaciones globales sobre ecosistemas digitales y estrategia de IA, basándose en dos décadas de investigación y colaboración con destacadas empresas tecnológicas chinas.

Fabrice Beaulieu es el ex director global de marketing de Reckitt y asesor sénior de Boston Consulting Group.

Wei Wei es investigadora y autora independiente, socia fundadora de la consultora de innovación Shenyan Innovation y de la organización educativa Winged Mind Institute en China.