La adopción de inteligencia artificial (IA) está obligando a las empresas a revisar algo más que su infraestructura tecnológica. Una serie de artículos publicados por Harvard Business Review (HBR) durante 2026 pone el foco en problemas que aparecen antes y después de implementar estas herramientas: estrategias que exceden las capacidades reales de la organización, equipos directivos que creen estar alineados cuando no lo están, responsabilidades ambiguas y trabajadores que experimentan nuevas tensiones frente al uso de la IA.
Los artículos corresponden a diferentes ediciones de la revista y abordan problemas distintos. Leídos en conjunto, sin embargo, plantean una cuestión común para la gestión empresarial: la capacidad de una organización para aprovechar la IA depende también de cómo define su estrategia, distribuye la autoridad y gestiona el impacto de la tecnología sobre las personas.
La estrategia de IA debe partir de las capacidades reales
Uno de los primeros puntos de atención aparece en Match Your AI Strategy to Your Organization's Reality, publicado en la edición enero-febrero de 2026. Cyril Bouquet, Christopher J. Wright y Julian Nolan plantean que las organizaciones deben ajustar sus ambiciones en inteligencia artificial a las partes de la cadena de valor que realmente controlan y a las tecnologías que están preparadas para gestionar.
El artículo utiliza, entre otros ejemplos, un proyecto de General Motors. En 2018, la compañía empleó software de diseño generativo para desarrollar un soporte de asiento 40% más ligero y 20% más resistente que el original. El componente, sin embargo, no llegó a producción porque la cadena de suministro y el sistema de fabricación de la empresa no estaban preparados para producir esa geometría sin una reconversión considerable.
El caso permite ilustrar una diferencia relevante: que una tecnología pueda producir una solución técnicamente superior no significa que la organización tenga las capacidades para incorporarla a su operación.
Ese diagnóstico también aparece en investigaciones posteriores. En marzo, Karim R. Lakhani, Jared Spataro y Jen Stave advirtieron en HBR que pocas compañías habían logrado modificar de manera fundamental sus modelos operativos y de negocio alrededor de la IA. Según los autores, el obstáculo principal no suele estar en la calidad de los modelos o en la disponibilidad de datos, sino en el tramo que permite convertir esas capacidades tecnológicas en soluciones para problemas específicos del negocio.
Cuando los líderes creen estar alineados y no lo están
La tecnología, sin embargo, es solo una parte del problema. La edición julio-agosto de 2026 coloca en portada otro obstáculo para las transformaciones empresariales: la falsa alineación.
En The False Alignment Trap, Julia Dhar, Kristy R. Ellmer y Philip Jameson analizan situaciones en las que los líderes actúan como si compartieran una misma visión sobre por qué cambiar, qué debe modificarse y cómo hacerlo, aunque existan desacuerdos de fondo. Los autores sostienen que esa falsa percepción de consenso puede comprometer posteriormente la transformación.
El problema resulta difícil de detectar precisamente porque no siempre se manifiesta como un conflicto abierto. Un equipo directivo puede concluir una reunión convencido de que existe acuerdo y descubrir durante la ejecución que sus integrantes interpretaban de manera diferente las prioridades, los objetivos o el alcance de la decisión.
HBR plantea, por ello, que lograr claridad antes de ejecutar requiere hacer explícitos los desacuerdos y precisar el porqué, el qué y el cómo del cambio, en lugar de asumir que todos los participantes entienden lo mismo.
No basta con asignar quién decide
Otro artículo de la misma edición examina un problema relacionado: cómo se distribuye la autoridad dentro de las organizaciones.
En What Companies Get Wrong About Decision Rights, Lindy Greer, Jennifer Jordan y Maxim Sytch estudian las dificultades que enfrentan las empresas al utilizar mecanismos como las matrices RACI para establecer quién aporta información, quién toma una decisión y quién debe ejecutarla. Según HBR, estas herramientas pueden fallar en la práctica aunque las responsabilidades parezcan claras sobre el papel.
Los autores identifican cuatro errores recurrentes: asignar responsabilidades antes de aclarar los objetivos, tratar los derechos de decisión como una estructura estática, interpretar de forma incorrecta lo que implica cada rol y permitir que la jerarquía informal termine imponiéndose sobre el sistema que la organización había establecido.
La discusión complementa el problema de la falsa alineación. Una organización puede coincidir en la dirección estratégica y, aun así, bloquearse si no está claro quién tiene autoridad para resolver las decisiones necesarias para avanzar.
La IA agéntica presiona también al modelo operativo
La edición julio-agosto aborda directamente el impacto de una nueva fase de la inteligencia artificial.
En How Agentic AI Supercharges Startups and Threatens Incumbents, Vivian S. Lee, Linda Mantia y Jon McNeill describen cómo algunas startups están utilizando sistemas coordinados de agentes de IA capaces de planificar, actuar y adaptarse con autonomía. Para los autores, este modelo está reduciendo el tiempo, capital y número de personas necesarios para desarrollar, probar y mejorar productos.
La implicancia competitiva no está únicamente en disponer de los mismos modelos. HBR sostiene que estas nuevas estructuras elevan la presión sobre empresas establecidas para reconsiderar sus modelos operativos, precisamente porque organizaciones más pequeñas pueden desarrollar y escalar productos con estructuras diferentes.
El punto conecta con el diagnóstico anterior: incorporar IA sobre procesos, responsabilidades y sistemas que no fueron diseñados para operar de esa manera puede limitar el impacto de la tecnología.
El impacto sobre los trabajadores abre otro frente
La reorganización alrededor de la IA también tiene una dimensión humana.
En la edición marzo-abril, Erik Hermann, Stefano Puntoni y Carey K. Morewedge analizaron por qué la IA generativa puede ser percibida como una amenaza por los trabajadores. Su investigación se concentra en tres necesidades psicológicas: competencia, autonomía y conexión con otras personas. Cuando los empleados consideran que la IA favorece esas dimensiones, pueden verla como una herramienta útil; cuando sienten que las deteriora, aumenta la percepción de amenaza y la resistencia a utilizarla.
Dos meses después, HBR abordó un fenómeno diferente. Constance Noonan Hadley y Sarah L. Wright documentaron que algunos empleados están recurriendo a sistemas de IA para obtener orientación profesional, apoyo emocional e incluso compañía. Su investigación advierte que este uso puede debilitar la conexión humana en el trabajo y plantea que los líderes deberían prestar atención a esta nueva dinámica.
Ambos trabajos introducen una dimensión que puede quedar fuera de las estrategias corporativas de adopción: la relación de los trabajadores con la IA no depende únicamente de saber utilizarla, sino también de cómo altera su percepción sobre su trabajo y sus relaciones dentro de la organización.
El desafío no termina con adoptar la tecnología
Los artículos publicados por HBR durante 2026 no ofrecen una explicación única sobre cómo deberían transformarse las empresas frente a la inteligencia artificial. Pero su lectura conjunta permite identificar varios frentes que están avanzando de forma simultánea.
La estrategia tecnológica debe corresponder con las capacidades reales de la empresa. La dirección necesita comprobar que existe acuerdo genuino antes de ejecutar una transformación. La organización debe precisar quién puede tomar decisiones y bajo qué condiciones. Y la incorporación de IA requiere considerar tanto sus efectos sobre el modelo operativo como sobre las personas.
La tecnología puede acelerar procesos y ampliar las posibilidades de una organización. Pero que esa capacidad se traduzca en resultados dependerá también de decisiones de gestión mucho menos tecnológicas: qué se quiere cambiar, hasta dónde puede hacerlo la empresa, quién tiene autoridad para decidir y cómo se incorpora a las personas en ese proceso.
