Reid Hoffman: Por qué los proyectos piloto de IA fracasan en las empresas

Resumen Rápido

El cofundador de LinkedIn, Reid Hoffman, ha emitido una advertencia contundente a los líderes corporativos: la mayoría de las empresas están pensando en la adopción de IA de manera incorrecta. En lugar de perseguir proyectos piloto llamativos, Hoffman argumenta que la verdadera ventaja competitiva reside en automatizar las tareas mundanas y cotidianas que mantienen funcionando a las organizaciones.

Hablando en su podcast "Possible", el capitalista de riesgo delineó una estrategia contraintuitiva para la transformación de IA. Sostiene que las empresas que contratan directores de IA y establecen "equipos tigre" especializados están pasando por alto donde la automatización realmente da frutos: en la capa no glamorosa del trabajo diario donde se acumula la fricción.

La Trampa del Proyecto Piloto

Muchas grandes corporaciones han estado aumentando sus inversiones en IA para impulsar la eficiencia y mantenerse al ritmo de la carrera tecnológica. Goldman Sachs, por ejemplo, gastó aproximadamente 6 mil millones de dólares en tecnología el año pasado: una cifra que el CEO David Solomon admitió que deseaba que fuera mayor. Una encuesta de diciembre de RBC Capital a directores de información encontró que el 90% de los encuestados planea aumentar su gasto en IA en 2026.

A pesar de esta masiva inversión, Hoffman cree que las empresas están mal asignando recursos. "Muchas grandes empresas intentan integrar nuevas tecnologías ejecutando esquemas piloto con un pequeño grupo especialista", escribió en LinkedIn. "Luego esperan que la transformación se propague mágicamente".

Este enfoque fundamentalmente malinterpreta cómo funciona realmente la IA. "Desafortunadamente para esa estrategia, la IA vive en el nivel del flujo de trabajo, y las personas más cercanas al trabajo saben dónde está realmente la fricción", explicó Hoffman. Los equipos especializados que crean pilotos a menudo están desconectados de las realidades diarias donde la automatización podría entregar el mayor valor.

Comienza con lo No Glamoroso

La estrategia alternativa de Hoffman comienza con lo que él llama la "capa de coordinación" de las operaciones empresariales. En lugar de desplegar IA para iniciativas de alto perfil, recomienda comenzar con las tareas tediosas que consumen el tiempo de los empleados pero raramente reciben atención estratégica.

Los ejemplos específicos que cita son deliberadamente mundanos:

• Reuniones y coordinación de horarios
• Toma de notas automatizada y documentación
• Herramientas que obtienen y organizan el conocimiento de la empresa
• Gestión de flujos de trabajo administrativos

"Los ganadores serán las empresas que desarrollen la capacidad de uso diario lo suficientemente temprano para que las ganancias se compongan", declaró Hoffman en una publicación en X. Este enfoque crea una base de alfabetización y confianza en IA en toda la organización, en lugar de concentrar la experiencia en un equipo aislado.

El Problema de los Ciborgs Secretos

Una de las barreras más significativas para una adopción exitosa de IA es la cultura organizacional. Hoffman advierte que cuando los empleados sienten que serán "castigados o juzgados por usar IA", se convierten en lo que Ethan Mollick llama "ciborgs secretos": trabajadores que silenciosamente aceleran su propia productividad mientras la organización no aprende nada.

Mollick, profesor asociado en Wharton, investiga los efectos de la IA en el trabajo, el emprendimiento y la educación. Su concepto describe una dinámica peligrosa donde el miedo al reemplazo o a romper las reglas impulsa el uso de IA de manera subterránea, impidiendo el aprendizaje colectivo necesario para una verdadera transformación.

"Si las personas sienten que serán castigadas o juzgadas por usar IA, se convierten en lo que Ethan Mollick llama 'ciborgs secretos', que silenciosamente aceleran su propio trabajo mientras la organización no aprende nada".

Hoffman enfatiza que la transformación de IA de una empresa requiere que los empleados "puedan hablar entre sí sobre ello y realizar un aprendizaje colectivo". Esta seguridad psicológica es esencial para desarrollar la capacidad organizacional en lugar de solo ganancias individuales de productividad.

La Ventaja Compuesta

El cambio estratégico que aboga Hoffman representa una reevaluación fundamental de cómo la tecnología se propaga a través de las organizaciones. En lugar de un despliegue de arriba hacia abajo desde equipos especializados, su visión coloca la adopción de IA en manos de quienes entienden íntimamente los flujos de trabajo.

Este enfoque crea un efecto compuesto con el tiempo. Cuando los empleados integran la IA en sus rutinas diarias, desarrollan mayor fluidez, identifican nuevos casos de uso y crean un impulso orgánico para una adopción más amplia. Las ganancias de la automatización temprana se componen a medida que los equipos comparten ideas y se construyen sobre los descubrimientos de los demás.

La advertencia de Hoffman es clara: "Empieza a aprender ahora, o mira cómo la ventaja se escapa". Las empresas que retrasen el desarrollo de esta capacidad diaria corren el riesgo de quedarse atrás de competidores que ya están integrando la IA en su tejido operativo.

Las apuestas son altas en lo que muchos llaman la carrera de IA. Las organizaciones que tratan la IA como una iniciativa estratégica en lugar de una herramienta táctica pueden encontrarse con proyectos piloto impresionantes pero sin una ventaja competitiva sostenible.

Puntos Clave

La crítica de Reid Hoffman desafía la sabiduría convencional sobre la adopción de IA empresarial. Su marco sugiere que la transformación ocurre desde abajo hacia arriba, no desde arriba hacia abajo.

Para los líderes empresariales, las implicaciones son prácticas e inmediatas. En lugar de invertir únicamente en equipos especializados de IA y programas piloto, considere estos cambios estratégicos:

• Identifique puntos de fricción diarios donde la automatización entregue valor inmediato
• Empodere a los empleados para experimentar con IA en sus flujos de trabajo existentes
• Cree seguridad psicológica para el uso y aprendizaje de IA
• Desarrolle la capacidad organizacional a través de la práctica colectiva

Las empresas que ganen en la era de IA no serán necesariamente las que tengan los proyectos piloto más sofisticados. Serán las que logren integrar la IA en la trama del trabajo cotidiano, creando ventajas compuestas que se vuelven cada vez más difíciles de replicar para los competidores.