IA: el arma secreta que todos quieren… y pocos saben manejar
Cómo la inteligencia artificial redefine la productividad, la competencia y la calidad en proyectos de I+D y procesos empresariales
Nº 42 21 de septiembre de 2025 por Evelio Jimeno Ruiz
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La promesa de la IA
Hace unos años, escribir un proyecto o diseñar un proceso empresarial era un ejercicio casi artesanal. Horas frente a Word, párrafos que pedían café tras café, y el reto invisible de mantener coherencia, precisión y persuasión en cada página. Hoy, la inteligencia artificial promete resolver en minutos lo que antes llevaba horas. La idea es seductora: borradores instantáneos, resúmenes pulidos, estructuras claras.
El espejismo de la productividad lineal
Pero la realidad está lejos de ser tan lineal. La IA puede acelerar los primeros pasos, aunque rara vez entrega un producto listo para usar cuando utilizamos herramientas generalistas. A veces el proceso fluye fácilmente y el resultado es coherente. Pero en otras ocasiones, los párrafos llegan sin ritmo, las ideas no siempre encajan, y lo que parecía tiempo ahorrado se convierte en un ciclo de ajustes, revisiones y reescrituras. Después de varios intentos, explicación tras explicación, la ventana de contexto se va degenerando, la calidad baja y llegas a un punto en el que el resultado está muy lejos de lo que tenías en mente. Y tienes que empezar desde cero, veinte minutos después.
Cambiando nuestra forma de trabajar
A pesar de las idas y venidas, nuestro proceso de aprendizaje —el ensayo y error con una u otra herramienta— nos está permitiendo desarrollar labores de forma más ágil y cambiar la forma en que trabajamos.
Antes teníamos que dedicar mucho tiempo a generar un primer contenido, digamos el 80%, y un 20% a revisar. Ahora estamos más cerca de algo así: 30% para definir lo que queremos, 40% en revisar lo que obtenemos y 30% en redactar aquellas partes que no encajan, modificar lo escrito o escribir de nuevo lo que la herramienta no resuelve como esperamos.
La paradoja del tiempo, el esfuerzo y la monetización
Ese ciclo iterativo obliga a redefinir qué entendemos por eficiencia. Lo mecánico se vuelve ágil, lo estratégico sigue siendo esencial. La IA no sustituye el criterio ni la creatividad; los desplaza hacia otro terreno. Revisar, corregir, parametrizar, decidir cuándo confiar y cuándo desconfiar se convierte en parte del trabajo. En muchos casos, el tiempo que parecía liberado termina reinvertido en perfeccionar resultados.
Ahora bien, en el sector servicios, y especialmente en aquellos modelos donde parte de los ingresos se calculan en función del tiempo dedicado, surge una pregunta incómoda: ¿a quién beneficia realmente el ahorro de tiempo? Si la empresa cobra por horas, una mayor eficiencia puede traducirse en menos facturación para ella, mientras que el cliente se lleva la ganancia. Y si el precio está cerrado por proyecto, la reducción de horas trabajadas aparente no siempre se convierte en más descanso para el equipo, porque a veces seguimos trabajando igualmente hasta el día de la entrega. En ese equilibrio está la verdadera decisión estratégica: cómo traducir la productividad que ofrece la IA en valor económico real, tanto para quien ofrece el servicio como para quien lo recibe.
El dilema de la carga mental y el estrés
La automatización de tareas administrativas tiene un efecto menos evidente, pero crucial: cambia la manera en que gestionamos el esfuerzo cognitivo. Antes, esos trabajos rutinarios, la típica hoja de Excel que dejabas para después de comer, funcionaban casi como una pausa activa. Eran tediosos, sí, pero también daban un respiro al cerebro de la alta exigencia. Con la IA, muchas de esas tareas desaparecen, y lo que queda son actividades de más valor añadido… pero también de mayor carga mental.
Ayer sábado 21, estuve leyendo Suma Positiva de Samuel Gil en Substack el artículo #245 Always Ready: cómo estar en forma sin depender de una competición escrito por Iñaki de la Parra.
Esta lectura me llevó a comparar lo meticulosamente estructurado que está el entrenamiento físico frente a lo subjetiva e intuitiva que suele ser la gestión del estrés y del volumen de trabajo en el ámbito empresarial.
En lo que observo, trabajo en consultoría pero hablo fácilmente con +50 empresas distintas al mesa, resultado es que en el ámbito empresarial pasamos mucho tiempo cerca del “90% de esfuerzo o más”, como si fueésemos un corredor que nunca baja el ritmo.
Y de ahí me surge la duda sobre cómo equilibrar la productividad con la sostenibilidad personal dentro del entorno empresarial.
En el entrenamiento, Iñaki de la Parra explica que la ciencia lo tiene claro y que los atletas de resistencia de élite entrenan bajo un modelo polarizado:
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80–90% en intensidades aeróbicas (Zona 1–2).
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10–20% en intensidades altas (Zonas 3–5).
El 80/20 se aplica al tiempo acumulado de entrenamiento.
Sin embargo, en los ambientes de oficina es mucho más frecuente que todo el mundo esté en un “supuesto Z3–Z5 mental” día tras día. Un ritmo a veces frenético que no permite recuperar y que, con la IA, en lugar de darnos más tiempo real, a veces solo aumenta nuestro “volumen” de entrenamiento.
La lección de los formatos: del vinilo a Spotify
Adoptar nuevas tecnologías siempre implica un proceso de aprendizaje que no es gratuito. Pasó con la música: primero los vinilos, luego las cintas, después los CD, más tarde los MP3 y, finalmente, Spotify. Cada paso parecía hacer el consumo más cómodo, pero también exigía tiempo y recursos para migrar la colección de un formato a otro.
Con la Inteligencia Artificial ocurre algo parecido: aprender a usar cada herramienta, adaptarse a sus cambios y volver a modificar procesos consume esfuerzo, aunque el resultado a largo plazo pueda ser más eficiente. Lo paradójico es que, a veces, gana más quien espera al “formato final” que quien invierte en cada transición. El problema es que nunca sabes con certeza cuál es ese formato final… y mientras tanto, tus competidores ya pueden estar aprovechando las versiones intermedias para tomar ventaja. Y si quieres aprender al final, posiblemente hayas perdido posicionamiento.
Perspectiva empresarial: océanos azules y tiburones
La dimensión empresarial no se queda atrás. La democratización de la tecnología abre océanos azules: cualquiera puede innovar, lanzar un producto o explorar un nicho con costes reducidos. Sin embargo, esa misma facilidad convierte a los océanos en aguas con tiburones: la competencia se multiplica, los estándares suben, y lo que ayer era diferencial hoy se vuelve básico. Incluso desarrollar soluciones internas —como entrenar un modelo propio adaptado a procesos concretos— ofrece ventaja competitiva, pero con el riesgo de quedar obsoleto en cuestión de meses.
Culturas, IA con soluciones propias y usos divergentes
A nivel cultural, la integración de la IA dentro de la empresa, de cada trabajador tampoco es uniforme. No la usa igual un técnico junior que alguien con quince años de experiencia, un early adopter que un “anti-IA”. Ni se utiliza igual en un proyecto que en otro. Esa diversidad genera tanto riqueza como caos: cada equipo adapta la herramienta a su manera, y lo que parecía una cultura común de trabajo puede fragmentarse en estilos individuales difíciles de armonizar.
Están surgiendo herramientas verticales para cada nicho, pero tienen alto riesgo de ser sustituidas por otras rápidamente por las bajas barreras de entrada. Las empresas también están optando por desarrollar tecnologías propias en local utilizando modelos LLM disponibles, y desde luego que es una buena opción. Pero muchas empresas no tecnológicas tienen dificultades para atraer y retener talento tecnológico y si lo subcontratan, a veces nos quedamos atados al proveedor o a la tecnología que tenemos si aparece un nuevo modelo generalista que supera a nuestra tecnología.
IA: eficiencia o sobrecarga personal
La pregunta clave, entonces, no es cuánto ahorra la IA, sino cómo decidimos invertir ese ahorro. ¿La usamos para reducir carga y ganar tiempo real? ¿O simplemente para correr más deprisa en la misma rueda, multiplicando entregables sin multiplicar la lucidez?
Al final, la inteligencia artificial no viene a sustituirnos, sino a ponernos un espejo delante. Nos obliga a repensar nuestro rol, nuestra forma de trabajar y hasta nuestra manera de medir la productividad. Porque la verdadera ventaja no está en delegar a la máquina, sino en cómo reinterpretamos lo que hacemos con el tiempo que nos devuelve.
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