Lieven van der Veken (Dendermonde, Bélgica, 1981) dirige QuantumBlack , el motor de inteligencia artificial de McKinsey & Company , una unidad creada hace una década para llevar la IA desde el laboratorio hasta el corazón de las grandes organizaciones. Médico de formación y experto en innovación, Van der Veken ha visto de cerca cómo la promesa tecnológica avanza mucho más rápido que su impacto real. En esta conversación, analiza por qué solo una de cada veinte empresas está extrayendo verdadero valor de la IA , por qué el mayor cuello de botella es cultural y no técnico y qué riesgos sociales y empresariales estamos ignorando mientras celebramos el progreso .Noticia Relacionada estandar Si Martin Wolf, comentarista jefe del ‘Financial Times’: «Hay un riesgo de que las democracias dejen de funcionar» John Müller Dice que cinco fuerzas -el declive de Occidente, el medio ambiente, la democracia, el Estado de bienestar y la tecnología- decidirán el rumbo del siglo XXI. Ninguna ofrece estabilidad¿Estamos viviendo una burbuja de inteligencia artificial o una transformación estructural real?No diría que es una burbuja , pero sí que el relato va muy por delante del impacto. Hay motivos de sobra para estar entusiasmados : cada semana vemos avances reales en tecnología, en medicina, en servicios, en las artes. Como individuos, la IA nos abre posibilidades enormes. Pero si miramos debajo del capó, la realidad es más sobria: hoy solo una de cada veinte empresas está capturando valor económico significativo. Y apenas una de cada tres se acerca a hacerlo. Así que no es humo, pero la narrativa corre mucho más rápido que la transformación real.¿Cómo distinguir el ruido del impacto auténtico?Yo miraría tres indicadores. El primero es la adopción real. No si la IA está disponible o si se ha dado acceso a los empleados, sino si la están usando de verdad. El segundo es el cambio en el desempeño. Las empresas que más valor capturan no tienen una agenda defensiva centrada en los costos: usan la IA para crecer. Y el tercer indicador es el estado de ánimo. ¿La gente ve la IA como una amenaza o como algo que les hace mejores en su trabajo y les da más sentido? Ese es el tercer indicador que sigo con mucha atención.Según sus estudios, el 88% de las empresas ya usan IA en alguna función, pero solo un tercio la ha escalado (referido a las economías de escala, significa generalizar y también sacar provecho) . ¿Por qué ese abismo?Por dos razones principales. La primera es que hemos hecho relativamente fácil desplegar herramientas, pero no hemos rediseñado procesos y flujos de trabajo. Esto no va de coger un proceso de siete pasos y hacer cada uno un poco mejor con IA. Va de replantearse el proceso entero: ¿por qué existe? ¿cómo debería funcionar ahora? ¿qué pasos sobran? La segunda razón es que seguimos tratando esto como un problema tecnológico y no lo es. Es un problema humano. La pregunta clave no es qué puede hacer la IA, sino cómo cambia mi trabajo, cómo gasto mi tiempo y cómo genero valor con ella.¿Por qué las grandes empresas escalan la IA más rápido?Por dos razones. Primero, porque llevan años experimentando, incluso fallando, y ya han aprendido. Segundo, porque escalar la IA es extremadamente complejo y requiere coordinación entre recursos humanos (RRHH), finanzas, negocio, TI (tecnologías de la información) e IA. No se puede hacer con un pequeño equipo aislado.Ha dicho en otras ocasiones que la IA no es una herramienta, sino una nueva forma de operar. ¿Qué implica eso?En la toma de decisiones, por ejemplo, estamos viendo cosas fascinantes. Conozco al CEO de una gran farmacéutica europea que tiene un ‘comité ejecutivo virtual’: siete agentes de IA que reflejan los roles del comité real. Antes de cada reunión, consulta a esos agentes –responsable de I+D, de fabricación, de Norteamérica– que acceden a todo el conocimiento disponible y ofrecen análisis sin sesgos personales. El resultado es que el CEO llega a la reunión con preguntas y perspectivas que nadie habría planteado antes.¿Estamos hablando de gemelos digitales de directivos?Exactamente. Gemelos digitales del equipo ejecutivo . Y no se quedan ahí. Imagine que usted es jefe de I+D. Su trabajo no es saberlo todo, sino hacer las preguntas correctas: ¿invertimos 300 millones en esta línea? ¿tiene sentido? Eso es ideal para que lo haga un agente. Incluso puede ocurrir que los empleados júnior se preparen respondiendo a las preguntas del ‘gemelo’ del jefe. Es un cambio radical en cómo se aprende y se decide.Suena novedoso, pero también inquietante.Lo es. Y ahí entran los riesgos culturales. La IA puede ser profundamente divisiva dentro de las empresas si no se gestiona bien. Estamos pidiendo cambios enormes a personas que quizá no han cambiado mucho en diez o quince años, y les pedimos que confíen en la tecnología. Eso genera ansiedad, resistencia y fractura interna. Si la transformación se percibe solo como una excusa para reducir costes y despedir gente, el daño cultural será enorme y el rendimiento caerá.¿Ese es el mayor riesgo empresarial de la IA?Para mí, sí. El riesgo cultural es el más subestimado y, a largo plazo, el más peligroso. Una empresa puede sobrevivir a errores técnicos, pero no a una organización fracturada, desconfiada y sin propósito compartido.El 51% de las empresas reportan consecuencias negativas por la IA, sobre todo por inexactitudes. ¿Es un problema tecnológico o de gobernanza?De ambos, pero sobre todo de gobernanza. Hoy es perfectamente posible entender los riesgos tecnológicos, legales y de cumplimiento antes de implantar soluciones, si se hacen las pruebas y el trabajo necesarios. Cada pocos meses entendemos mejor dónde fallan estos sistemas. Cuando aun así se producen problemas, suele ser porque no hay una gobernanza adecuada. Y aquí hay un doble fallo.¿A qué se refiere?A nivel de consejos de administración y a nivel de equipos directivos. Dos tercios de los consejeros de las grandes empresas no tienen un conocimiento profundo de IA. Solo un 30–40% de los consejos tratan la IA como un tema estratégico real. Es sorprendentemente poco. Y a nivel ejecutivo ocurre algo similar: si solo uno o dos directivos entienden de verdad la IA, no se avanza. Tiene que ser todo el equipo. Es el deporte de equipo definitivo.¿Por qué se percibe que el riesgo se ha duplicado entre 2022 y 2025?Porque la tecnología evoluciona muy rápido. No es solo IA generativa; hablamos de sistemas autónomos, agentes, nuevas arquitecturas. Cada salto trae riesgos nuevos. No estamos redescubriendo problemas viejos, sino enfrentándonos a otros distintos.¿Qué sectores han captando más valor económico de la IA en 2025?Principalmente ‘software’ y tecnología. Después, la banca y los servicios intensivos en atención al cliente. En otros sectores, como las ciencias de la vida, el valor aún no se ve en resultados financieros, pero sí en innovación: acelerar el desarrollo de fármacos hoy tendrá impacto dentro de cinco o seis años.Gemelos digitales «Hoy se puede entrenar a un agente para convertirlo en ‘réplica’ digital ´de un fallecido y que su familia interactúe con el, lo que es muy inquietante socialmente»O sea, ¿es la propia industria de la IA la mayor beneficiada por la IA?Sí, claramente.¿Cuándo veremos un impacto económico verdaderamente transformador?Las empresas nacidas con la IA crecen muy rápido y ya están creando mucho valor. Las empresas establecidas avanzan más despacio: solo un 10-20% está marcando diferencias reales. Reestructurarse por completo puede llevar entre cinco y diez años, y existe el riesgo de que las nuevas empresas capturen antes la mayor parte de la oportunidad.¿Cuál es el error más común de los directivos al liderar esta transformación?Intentar hacer demasiado. Hay cientos de pilotos en marcha en muchas empresas, pequeñas pruebas que nadie usa de verdad. Durante un tiempo, bastaba con decir: ‘estamos haciendo algo con IA’. Hoy la pregunta correcta es: ¿está teniendo impacto? Escalar requiere rediseñar trabajos, formar a la gente, entusiasmarla, acompañarla. Eso lleva tiempo y energía. Es mejor elegir tres o cuatro iniciativas y hacerlas bien que cien sin profundidad.¿Qué habilidades serán más escasas y valiosas hacia 2030?El juicio, el liderazgo y la capacidad de resolver problemas complejos. No hablo de conocimiento técnico, sino de criterio. El problema es que el juicio se aprende con años de experiencia, reconociendo patrones. Son habilidades sénior, escasas por definición. Muchas tareas se automatizarán, pero la capacidad de decidir bien en contextos ambiguos vale oro.¿Cómo deben prepararse trabajadores y sistemas educativos?Es una pregunta dificilísima. Si las habilidades clave son juicio y liderazgo, ¿cómo se forma a alguien joven para eso? No basta con enseñar a usar herramientas. Hay que enseñar a moldearlas, a innovar con ellas. Además, necesitamos crear espacios seguros dentro de las empresas para aprender. Puede que técnicamente una sola persona con IA pueda hacer el trabajo de todo un equipo, pero si eliminamos a los júnior, nadie aprende. A largo plazo, eso empobrece a la organización.Europa parece ir por detrás de EE.UU. y China. ¿Por qué?No estamos en el podio y somos aspirantes al bronce. Adoptamos más despacio por tres razones: un entorno operativo más complejo, no sólo porque está regulado, sino fragmentado; una adopción más lenta por parte de las grandes empresas y la ausencia de gigantes tecnológicos que creen ecosistemas. Tenemos talento, aunque menos que EE.UU. o China, pero no lo concentramos en grandes proyectos paneuropeos.¿Cuál es el mayor cuello de botella europeo?Nuestra incapacidad para crear campeones tecnológicos europeos. Sin ellos, no hay ecosistema, no hay atracción masiva de talento y no hay soberanía tecnológica real.¿Qué predicción incómoda haría para 2030?Dos, en realidad. Que la IA puede fracturar tanto a las empresas como a las personas si no se gestiona bien. En las organizaciones, puede generar divisiones culturales profundas si se impone el cambio sin alinear a la gente. Y a nivel personal, veremos relaciones emocionales intensas con la IA: hoy es técnicamente posible, por ejemplo, entrenar a un agente para convertirlo en la ‘réplica’ digital de una persona fallecida, pero socialmente es muy inquietante.¿Qué pregunta clave aún no nos estamos haciendo sobre la IA?Qué va a pasar con el talento femenino. En Europa hay hoy menos mujeres en tecnología y en IA que hace tres años, y muchas están en puestos más fácilmente reemplazables. Si no actuamos, ese talento –ya por debajo del 20%– se reducirá aún más, sobre todo en los niveles de liderazgo. No podemos permitirnos dejar atrás a la mitad de la población. Lieven van der Veken (Dendermonde, Bélgica, 1981) dirige QuantumBlack , el motor de inteligencia artificial de McKinsey & Company , una unidad creada hace una década para llevar la IA desde el laboratorio hasta el corazón de las grandes organizaciones. Médico de formación y experto en innovación, Van der Veken ha visto de cerca cómo la promesa tecnológica avanza mucho más rápido que su impacto real. En esta conversación, analiza por qué solo una de cada veinte empresas está extrayendo verdadero valor de la IA , por qué el mayor cuello de botella es cultural y no técnico y qué riesgos sociales y empresariales estamos ignorando mientras celebramos el progreso .Noticia Relacionada estandar Si Martin Wolf, comentarista jefe del ‘Financial Times’: «Hay un riesgo de que las democracias dejen de funcionar» John Müller Dice que cinco fuerzas -el declive de Occidente, el medio ambiente, la democracia, el Estado de bienestar y la tecnología- decidirán el rumbo del siglo XXI. Ninguna ofrece estabilidad¿Estamos viviendo una burbuja de inteligencia artificial o una transformación estructural real?No diría que es una burbuja , pero sí que el relato va muy por delante del impacto. Hay motivos de sobra para estar entusiasmados : cada semana vemos avances reales en tecnología, en medicina, en servicios, en las artes. Como individuos, la IA nos abre posibilidades enormes. Pero si miramos debajo del capó, la realidad es más sobria: hoy solo una de cada veinte empresas está capturando valor económico significativo. Y apenas una de cada tres se acerca a hacerlo. Así que no es humo, pero la narrativa corre mucho más rápido que la transformación real.¿Cómo distinguir el ruido del impacto auténtico?Yo miraría tres indicadores. El primero es la adopción real. No si la IA está disponible o si se ha dado acceso a los empleados, sino si la están usando de verdad. El segundo es el cambio en el desempeño. Las empresas que más valor capturan no tienen una agenda defensiva centrada en los costos: usan la IA para crecer. Y el tercer indicador es el estado de ánimo. ¿La gente ve la IA como una amenaza o como algo que les hace mejores en su trabajo y les da más sentido? Ese es el tercer indicador que sigo con mucha atención.Según sus estudios, el 88% de las empresas ya usan IA en alguna función, pero solo un tercio la ha escalado (referido a las economías de escala, significa generalizar y también sacar provecho) . ¿Por qué ese abismo?Por dos razones principales. La primera es que hemos hecho relativamente fácil desplegar herramientas, pero no hemos rediseñado procesos y flujos de trabajo. Esto no va de coger un proceso de siete pasos y hacer cada uno un poco mejor con IA. Va de replantearse el proceso entero: ¿por qué existe? ¿cómo debería funcionar ahora? ¿qué pasos sobran? La segunda razón es que seguimos tratando esto como un problema tecnológico y no lo es. Es un problema humano. La pregunta clave no es qué puede hacer la IA, sino cómo cambia mi trabajo, cómo gasto mi tiempo y cómo genero valor con ella.¿Por qué las grandes empresas escalan la IA más rápido?Por dos razones. Primero, porque llevan años experimentando, incluso fallando, y ya han aprendido. Segundo, porque escalar la IA es extremadamente complejo y requiere coordinación entre recursos humanos (RRHH), finanzas, negocio, TI (tecnologías de la información) e IA. No se puede hacer con un pequeño equipo aislado.Ha dicho en otras ocasiones que la IA no es una herramienta, sino una nueva forma de operar. ¿Qué implica eso?En la toma de decisiones, por ejemplo, estamos viendo cosas fascinantes. Conozco al CEO de una gran farmacéutica europea que tiene un ‘comité ejecutivo virtual’: siete agentes de IA que reflejan los roles del comité real. Antes de cada reunión, consulta a esos agentes –responsable de I+D, de fabricación, de Norteamérica– que acceden a todo el conocimiento disponible y ofrecen análisis sin sesgos personales. El resultado es que el CEO llega a la reunión con preguntas y perspectivas que nadie habría planteado antes.¿Estamos hablando de gemelos digitales de directivos?Exactamente. Gemelos digitales del equipo ejecutivo . Y no se quedan ahí. Imagine que usted es jefe de I+D. Su trabajo no es saberlo todo, sino hacer las preguntas correctas: ¿invertimos 300 millones en esta línea? ¿tiene sentido? Eso es ideal para que lo haga un agente. Incluso puede ocurrir que los empleados júnior se preparen respondiendo a las preguntas del ‘gemelo’ del jefe. Es un cambio radical en cómo se aprende y se decide.Suena novedoso, pero también inquietante.Lo es. Y ahí entran los riesgos culturales. La IA puede ser profundamente divisiva dentro de las empresas si no se gestiona bien. Estamos pidiendo cambios enormes a personas que quizá no han cambiado mucho en diez o quince años, y les pedimos que confíen en la tecnología. Eso genera ansiedad, resistencia y fractura interna. Si la transformación se percibe solo como una excusa para reducir costes y despedir gente, el daño cultural será enorme y el rendimiento caerá.¿Ese es el mayor riesgo empresarial de la IA?Para mí, sí. El riesgo cultural es el más subestimado y, a largo plazo, el más peligroso. Una empresa puede sobrevivir a errores técnicos, pero no a una organización fracturada, desconfiada y sin propósito compartido.El 51% de las empresas reportan consecuencias negativas por la IA, sobre todo por inexactitudes. ¿Es un problema tecnológico o de gobernanza?De ambos, pero sobre todo de gobernanza. Hoy es perfectamente posible entender los riesgos tecnológicos, legales y de cumplimiento antes de implantar soluciones, si se hacen las pruebas y el trabajo necesarios. Cada pocos meses entendemos mejor dónde fallan estos sistemas. Cuando aun así se producen problemas, suele ser porque no hay una gobernanza adecuada. Y aquí hay un doble fallo.¿A qué se refiere?A nivel de consejos de administración y a nivel de equipos directivos. Dos tercios de los consejeros de las grandes empresas no tienen un conocimiento profundo de IA. Solo un 30–40% de los consejos tratan la IA como un tema estratégico real. Es sorprendentemente poco. Y a nivel ejecutivo ocurre algo similar: si solo uno o dos directivos entienden de verdad la IA, no se avanza. Tiene que ser todo el equipo. Es el deporte de equipo definitivo.¿Por qué se percibe que el riesgo se ha duplicado entre 2022 y 2025?Porque la tecnología evoluciona muy rápido. No es solo IA generativa; hablamos de sistemas autónomos, agentes, nuevas arquitecturas. Cada salto trae riesgos nuevos. No estamos redescubriendo problemas viejos, sino enfrentándonos a otros distintos.¿Qué sectores han captando más valor económico de la IA en 2025?Principalmente ‘software’ y tecnología. Después, la banca y los servicios intensivos en atención al cliente. En otros sectores, como las ciencias de la vida, el valor aún no se ve en resultados financieros, pero sí en innovación: acelerar el desarrollo de fármacos hoy tendrá impacto dentro de cinco o seis años.Gemelos digitales «Hoy se puede entrenar a un agente para convertirlo en ‘réplica’ digital ´de un fallecido y que su familia interactúe con el, lo que es muy inquietante socialmente»O sea, ¿es la propia industria de la IA la mayor beneficiada por la IA?Sí, claramente.¿Cuándo veremos un impacto económico verdaderamente transformador?Las empresas nacidas con la IA crecen muy rápido y ya están creando mucho valor. Las empresas establecidas avanzan más despacio: solo un 10-20% está marcando diferencias reales. Reestructurarse por completo puede llevar entre cinco y diez años, y existe el riesgo de que las nuevas empresas capturen antes la mayor parte de la oportunidad.¿Cuál es el error más común de los directivos al liderar esta transformación?Intentar hacer demasiado. Hay cientos de pilotos en marcha en muchas empresas, pequeñas pruebas que nadie usa de verdad. Durante un tiempo, bastaba con decir: ‘estamos haciendo algo con IA’. Hoy la pregunta correcta es: ¿está teniendo impacto? Escalar requiere rediseñar trabajos, formar a la gente, entusiasmarla, acompañarla. Eso lleva tiempo y energía. Es mejor elegir tres o cuatro iniciativas y hacerlas bien que cien sin profundidad.¿Qué habilidades serán más escasas y valiosas hacia 2030?El juicio, el liderazgo y la capacidad de resolver problemas complejos. No hablo de conocimiento técnico, sino de criterio. El problema es que el juicio se aprende con años de experiencia, reconociendo patrones. Son habilidades sénior, escasas por definición. Muchas tareas se automatizarán, pero la capacidad de decidir bien en contextos ambiguos vale oro.¿Cómo deben prepararse trabajadores y sistemas educativos?Es una pregunta dificilísima. Si las habilidades clave son juicio y liderazgo, ¿cómo se forma a alguien joven para eso? No basta con enseñar a usar herramientas. Hay que enseñar a moldearlas, a innovar con ellas. Además, necesitamos crear espacios seguros dentro de las empresas para aprender. Puede que técnicamente una sola persona con IA pueda hacer el trabajo de todo un equipo, pero si eliminamos a los júnior, nadie aprende. A largo plazo, eso empobrece a la organización.Europa parece ir por detrás de EE.UU. y China. ¿Por qué?No estamos en el podio y somos aspirantes al bronce. Adoptamos más despacio por tres razones: un entorno operativo más complejo, no sólo porque está regulado, sino fragmentado; una adopción más lenta por parte de las grandes empresas y la ausencia de gigantes tecnológicos que creen ecosistemas. Tenemos talento, aunque menos que EE.UU. o China, pero no lo concentramos en grandes proyectos paneuropeos.¿Cuál es el mayor cuello de botella europeo?Nuestra incapacidad para crear campeones tecnológicos europeos. Sin ellos, no hay ecosistema, no hay atracción masiva de talento y no hay soberanía tecnológica real.¿Qué predicción incómoda haría para 2030?Dos, en realidad. Que la IA puede fracturar tanto a las empresas como a las personas si no se gestiona bien. En las organizaciones, puede generar divisiones culturales profundas si se impone el cambio sin alinear a la gente. Y a nivel personal, veremos relaciones emocionales intensas con la IA: hoy es técnicamente posible, por ejemplo, entrenar a un agente para convertirlo en la ‘réplica’ digital de una persona fallecida, pero socialmente es muy inquietante.¿Qué pregunta clave aún no nos estamos haciendo sobre la IA?Qué va a pasar con el talento femenino. En Europa hay hoy menos mujeres en tecnología y en IA que hace tres años, y muchas están en puestos más fácilmente reemplazables. Si no actuamos, ese talento –ya por debajo del 20%– se reducirá aún más, sobre todo en los niveles de liderazgo. No podemos permitirnos dejar atrás a la mitad de la población.
Lieven van der Veken (Dendermonde, Bélgica, 1981) dirige QuantumBlack, el motor de inteligencia artificial de McKinsey & Company, una unidad creada hace una década para llevar la IA desde el laboratorio hasta el corazón de las grandes organizaciones. Médico de formación y … experto en innovación, Van der Veken ha visto de cerca cómo la promesa tecnológica avanza mucho más rápido que su impacto real. En esta conversación, analiza por qué solo una de cada veinte empresas está extrayendo verdadero valor de la IA, por qué el mayor cuello de botella es cultural y no técnico y qué riesgos sociales y empresariales estamos ignorando mientras celebramos el progreso.
¿Estamos viviendo una burbuja de inteligencia artificial o una transformación estructural real?
No diría que es una burbuja, pero sí que el relato va muy por delante del impacto. Hay motivos de sobra para estar entusiasmados: cada semana vemos avances reales en tecnología, en medicina, en servicios, en las artes. Como individuos, la IA nos abre posibilidades enormes. Pero si miramos debajo del capó, la realidad es más sobria: hoy solo una de cada veinte empresas está capturando valor económico significativo. Y apenas una de cada tres se acerca a hacerlo. Así que no es humo, pero la narrativa corre mucho más rápido que la transformación real.
¿Cómo distinguir el ruido del impacto auténtico?
Yo miraría tres indicadores. El primero es la adopción real. No si la IA está disponible o si se ha dado acceso a los empleados, sino si la están usando de verdad. El segundo es el cambio en el desempeño. Las empresas que más valor capturan no tienen una agenda defensiva centrada en los costos: usan la IA para crecer. Y el tercer indicador es el estado de ánimo. ¿La gente ve la IA como una amenaza o como algo que les hace mejores en su trabajo y les da más sentido? Ese es el tercer indicador que sigo con mucha atención.
Según sus estudios, el 88% de las empresas ya usan IA en alguna función, pero solo un tercio la ha escalado (referido a las economías de escala, significa generalizar y también sacar provecho). ¿Por qué ese abismo?
Por dos razones principales. La primera es que hemos hecho relativamente fácil desplegar herramientas, pero no hemos rediseñado procesos y flujos de trabajo. Esto no va de coger un proceso de siete pasos y hacer cada uno un poco mejor con IA. Va de replantearse el proceso entero: ¿por qué existe? ¿cómo debería funcionar ahora? ¿qué pasos sobran? La segunda razón es que seguimos tratando esto como un problema tecnológico y no lo es. Es un problema humano. La pregunta clave no es qué puede hacer la IA, sino cómo cambia mi trabajo, cómo gasto mi tiempo y cómo genero valor con ella.
¿Por qué las grandes empresas escalan la IA más rápido?
Por dos razones. Primero, porque llevan años experimentando, incluso fallando, y ya han aprendido. Segundo, porque escalar la IA es extremadamente complejo y requiere coordinación entre recursos humanos (RRHH), finanzas, negocio, TI (tecnologías de la información) e IA. No se puede hacer con un pequeño equipo aislado.
Ha dicho en otras ocasiones que la IA no es una herramienta, sino una nueva forma de operar. ¿Qué implica eso?
En la toma de decisiones, por ejemplo, estamos viendo cosas fascinantes. Conozco al CEO de una gran farmacéutica europea que tiene un ‘comité ejecutivo virtual’: siete agentes de IA que reflejan los roles del comité real. Antes de cada reunión, consulta a esos agentes –responsable de I+D, de fabricación, de Norteamérica– que acceden a todo el conocimiento disponible y ofrecen análisis sin sesgos personales. El resultado es que el CEO llega a la reunión con preguntas y perspectivas que nadie habría planteado antes.
¿Estamos hablando de gemelos digitales de directivos?
Exactamente. Gemelos digitales del equipo ejecutivo. Y no se quedan ahí. Imagine que usted es jefe de I+D. Su trabajo no es saberlo todo, sino hacer las preguntas correctas: ¿invertimos 300 millones en esta línea? ¿tiene sentido? Eso es ideal para que lo haga un agente. Incluso puede ocurrir que los empleados júnior se preparen respondiendo a las preguntas del ‘gemelo’ del jefe. Es un cambio radical en cómo se aprende y se decide.
Suena novedoso, pero también inquietante.
Lo es. Y ahí entran los riesgos culturales. La IA puede ser profundamente divisiva dentro de las empresas si no se gestiona bien. Estamos pidiendo cambios enormes a personas que quizá no han cambiado mucho en diez o quince años, y les pedimos que confíen en la tecnología. Eso genera ansiedad, resistencia y fractura interna. Si la transformación se percibe solo como una excusa para reducir costes y despedir gente, el daño cultural será enorme y el rendimiento caerá.
¿Ese es el mayor riesgo empresarial de la IA?
Para mí, sí. El riesgo cultural es el más subestimado y, a largo plazo, el más peligroso. Una empresa puede sobrevivir a errores técnicos, pero no a una organización fracturada, desconfiada y sin propósito compartido.
El 51% de las empresas reportan consecuencias negativas por la IA, sobre todo por inexactitudes. ¿Es un problema tecnológico o de gobernanza?
De ambos, pero sobre todo de gobernanza. Hoy es perfectamente posible entender los riesgos tecnológicos, legales y de cumplimiento antes de implantar soluciones, si se hacen las pruebas y el trabajo necesarios. Cada pocos meses entendemos mejor dónde fallan estos sistemas. Cuando aun así se producen problemas, suele ser porque no hay una gobernanza adecuada. Y aquí hay un doble fallo.
¿A qué se refiere?
A nivel de consejos de administración y a nivel de equipos directivos. Dos tercios de los consejeros de las grandes empresas no tienen un conocimiento profundo de IA. Solo un 30–40% de los consejos tratan la IA como un tema estratégico real. Es sorprendentemente poco. Y a nivel ejecutivo ocurre algo similar: si solo uno o dos directivos entienden de verdad la IA, no se avanza. Tiene que ser todo el equipo. Es el deporte de equipo definitivo.
¿Por qué se percibe que el riesgo se ha duplicado entre 2022 y 2025?
Porque la tecnología evoluciona muy rápido. No es solo IA generativa; hablamos de sistemas autónomos, agentes, nuevas arquitecturas. Cada salto trae riesgos nuevos. No estamos redescubriendo problemas viejos, sino enfrentándonos a otros distintos.
¿Qué sectores han captando más valor económico de la IA en 2025?
Principalmente ‘software’ y tecnología. Después, la banca y los servicios intensivos en atención al cliente. En otros sectores, como las ciencias de la vida, el valor aún no se ve en resultados financieros, pero sí en innovación: acelerar el desarrollo de fármacos hoy tendrá impacto dentro de cinco o seis años.
Gemelos digitales
«Hoy se puede entrenar a un agente para convertirlo en ‘réplica’ digital ´de un fallecido y que su familia interactúe con el, lo que es muy inquietante socialmente»
O sea, ¿es la propia industria de la IA la mayor beneficiada por la IA?
Sí, claramente.
¿Cuándo veremos un impacto económico verdaderamente transformador?
Las empresas nacidas con la IA crecen muy rápido y ya están creando mucho valor. Las empresas establecidas avanzan más despacio: solo un 10-20% está marcando diferencias reales. Reestructurarse por completo puede llevar entre cinco y diez años, y existe el riesgo de que las nuevas empresas capturen antes la mayor parte de la oportunidad.
¿Cuál es el error más común de los directivos al liderar esta transformación?
Intentar hacer demasiado. Hay cientos de pilotos en marcha en muchas empresas, pequeñas pruebas que nadie usa de verdad. Durante un tiempo, bastaba con decir: ‘estamos haciendo algo con IA’. Hoy la pregunta correcta es: ¿está teniendo impacto? Escalar requiere rediseñar trabajos, formar a la gente, entusiasmarla, acompañarla. Eso lleva tiempo y energía. Es mejor elegir tres o cuatro iniciativas y hacerlas bien que cien sin profundidad.
¿Qué habilidades serán más escasas y valiosas hacia 2030?
El juicio, el liderazgo y la capacidad de resolver problemas complejos. No hablo de conocimiento técnico, sino de criterio. El problema es que el juicio se aprende con años de experiencia, reconociendo patrones. Son habilidades sénior, escasas por definición. Muchas tareas se automatizarán, pero la capacidad de decidir bien en contextos ambiguos vale oro.
¿Cómo deben prepararse trabajadores y sistemas educativos?
Es una pregunta dificilísima. Si las habilidades clave son juicio y liderazgo, ¿cómo se forma a alguien joven para eso? No basta con enseñar a usar herramientas. Hay que enseñar a moldearlas, a innovar con ellas. Además, necesitamos crear espacios seguros dentro de las empresas para aprender. Puede que técnicamente una sola persona con IA pueda hacer el trabajo de todo un equipo, pero si eliminamos a los júnior, nadie aprende. A largo plazo, eso empobrece a la organización.
Europa parece ir por detrás de EE.UU. y China. ¿Por qué?
No estamos en el podio y somos aspirantes al bronce. Adoptamos más despacio por tres razones: un entorno operativo más complejo, no sólo porque está regulado, sino fragmentado; una adopción más lenta por parte de las grandes empresas y la ausencia de gigantes tecnológicos que creen ecosistemas. Tenemos talento, aunque menos que EE.UU. o China, pero no lo concentramos en grandes proyectos paneuropeos.
¿Cuál es el mayor cuello de botella europeo?
Nuestra incapacidad para crear campeones tecnológicos europeos. Sin ellos, no hay ecosistema, no hay atracción masiva de talento y no hay soberanía tecnológica real.
¿Qué predicción incómoda haría para 2030?
Dos, en realidad. Que la IA puede fracturar tanto a las empresas como a las personas si no se gestiona bien. En las organizaciones, puede generar divisiones culturales profundas si se impone el cambio sin alinear a la gente. Y a nivel personal, veremos relaciones emocionales intensas con la IA: hoy es técnicamente posible, por ejemplo, entrenar a un agente para convertirlo en la ‘réplica’ digital de una persona fallecida, pero socialmente es muy inquietante.
¿Qué pregunta clave aún no nos estamos haciendo sobre la IA?
Qué va a pasar con el talento femenino. En Europa hay hoy menos mujeres en tecnología y en IA que hace tres años, y muchas están en puestos más fácilmente reemplazables. Si no actuamos, ese talento –ya por debajo del 20%– se reducirá aún más, sobre todo en los niveles de liderazgo. No podemos permitirnos dejar atrás a la mitad de la población.
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