Mientras las empresas se apuran para reestructurarse alrededor de la inteligencia artificial, aparece una contradicción llamativa. En distintos sectores, gigantes como Amazon, Meta y Atlassian anunciaron recortes de empleo, vinculados a la búsqueda de mayor eficiencia mediante IA y a una reestructuración estratégica. Al mismo tiempo, las investigaciones indican que la gran mayoría de las organizaciones que invierten en IA todavía no vio retornos cuantificables.

La cuestión no pasa por si la IA transformará el trabajo. Lo hará. La duda es si los líderes toman decisiones reflexivas y con una mirada de largo plazo, o si apenas usan la IA como la excusa más reciente para bajar gastos.

Más allá de los títulos sobre productividad y automatización, aparece un desafío de liderazgo más profundo, muy distinto de otras olas de cambio tecnológico. Una manera de entender este momento surge del trabajo de Lorraine Marchand, autora de "Sin miedo, sin fracaso", que analiza cómo las organizaciones sostienen el crecimiento mediante la innovación y por qué el miedo al fracaso muchas veces les impide alcanzarlo.

Esto no es una transformación digital repetida

En su libro, Marchand sostiene que las organizaciones a menudo interpretan mal los momentos de innovación cuando los tratan como una extensión de lo que ya conocen. Esa lógica se vuelve especialmente clara en la manera en que los líderes encaran la IA.

La comparación con la transformación digital resulta tentadora, pero para Marchand conduce a una lectura errónea.

En la década de 2010, la transformación digital modificó los flujos de trabajo. Los empleados se resistieron a los nuevos sistemas, como las plataformas CRM y las herramientas en la nube, sobre todo porque les resultaban incómodos o poco familiares. Aun así, la mayoría creía que, al final, esa tecnología iba a ayudarles a hacer mejor sus labores.

La IA introduce una lógica muy distinta.

"La transformación digital automatiza las tareas. La IA está empezando a automatizar la cognición".

 Lorraine Marchand, autora de "Sin miedo, sin fracaso"

En su planteo, esa diferencia modifica la naturaleza del desafío de liderazgo. Cuando los sistemas pueden elaborar estrategias, analizar contratos o resolver problemas de los clientes de manera autónoma, la amenaza percibida deja de centrarse únicamente en la eficiencia y pasa a poner en juego la relevancia. En ese escenario, los empleados se adaptan a nuevas herramientas y, al mismo tiempo, vuelven a medir cuál es su valor.

Por eso, como sugiere el trabajo de Marchand, las organizaciones experimentan una reacción más visceral ante la adopción de la IA que ante otros cambios tecnológicos. El desafío ya no se limita a adoptar una tecnología; también pone en discusión la identidad.

Se abre una grieta en el liderazgo

La manera en que los líderes responden a esa realidad ya genera una división.

En una conversación reciente sobre las reestructuraciones impulsadas por la IA, Marchand señala una brecha cada vez más marcada entre las organizaciones que entienden la IA como una transformación estratégica y aquellas que la usan, ante todo, como argumento para recortar costos.

Como ella misma señala, "los ejemplos de liderazgo más creíbles, como el mandato de recapacitación de Citi o la transparencia proactiva de Dorsey en Block, son aquellos en los que la lógica de la IA se combina con cambios estructurales y culturales concretos, y no se utiliza simplemente como tapadera para la gestión de márgenes".

Entre los ejemplos que destaca Marchand figura Block, donde el CEO Jack Dorsey anunció despidos que afectaron a unos 4.000 empleados, cerca del 40% del personal, incluso cuando la empresa superó las expectativas de los inversores. Dorsey justificó la medida no por una necesidad financiera, sino como una respuesta estratégica al impacto de la IA en la forma de crear y gestionar una empresa, con énfasis en la necesidad de actuar de manera proactiva y no reactiva.

Marchand contrapone ese caso a organizaciones como Citigroup, que avanza con una reestructuración plurianual que incluye una reducción importante del personal y, al mismo tiempo, una inversión a gran escala en la capacitación de nuevos empleados. El banco implementó una formación obligatoria en IA para 175.000 empleados, con el objetivo de ayudarlos a adaptarse antes de que sus funciones cambien drásticamente.

En conjunto, estos ejemplos muestran una tendencia más amplia. Algunas organizaciones combinan la reestructuración impulsada por la IA con inversiones claras en capacitación, transparencia y nuevas formas de trabajo. Otras parecen usar la IA de manera más acotada, como una palanca de productividad, muchas veces junto con recortes en la gerencia intermedia o en las funciones de apoyo, sin una idea clara de cómo se va a rediseñar sus tareas.

La diferencia, como plantea el análisis de Marchand, es sutil, pero importante. En un caso, la IA se entiende como un cambio en el modelo operativo. En el otro, corre el riesgo de reducirse a una simple estrategia de recorte de costos.

Mientras tanto, empresas como IBM refuerzan la contratación de talento junior. Según Marchand, eso puede sonar contradictorio, pero esa estrategia coincide con la de las compañías que ponen la innovación entre sus prioridades. Al reestructurar la organización, redefinen las descripciones de puestos que incluyen el trato con clientes, la interacción humana y la gestión de la IA. 

Estas empresas entienden que, aunque la IA por sí sola sirve para tareas administrativas y repetitivas, hace falta talento humano con manejo de esa tecnología para supervisarla, validar sus resultados y traducirlos en la puesta en práctica de conocimientos y estrategias. 

Marchand contó, además, que hace poco organizó un foro de innovación en el que empleadores tan diversos como EY y firmas de capital de riesgo aseguraron que estaban contratando a recién graduados con conocimientos de IA para ayudarlos a planificar e implementar herramientas de IA y nuevas formas de trabajo.

El costo oculto de las decisiones marcadas por el miedo

En su libro "Sin miedo no hay fracaso", Marchand sostiene que las organizaciones rara vez fallan en materia de innovación por falta de tecnología, sino por la manera en que el miedo moldea el comportamiento dentro del sistema.

"Hoy en día, los líderes no solo gestionan la adopción", señala. "Gestionan cómo las personas experimentan el cambio, especialmente cuando ese cambio afecta la forma en que perciben su propio rol".

En su obra, el miedo no aparece como una idea abstracta. Genera patrones organizacionales previsibles. Cuando los empleados creen que experimentar podría costarles el trabajo, asumen menos riesgos. Cuando los roles se perciben como inciertos, la toma de decisiones se vuelve más lenta. Cuando el futuro se ve opaco, aparece una resistencia informal, incluso en equipos de alto rendimiento.

Esta dinámica, sostiene Marchand, ayuda a explicar por qué las organizaciones pueden invertir fuerte en nuevas tecnologías, incluida la IA, y aun así tener dificultades para generar innovación con impacto real. La barrera no está en la capacidad de la tecnología en sí, sino en las condiciones en las que se la implementa.

Dentro de la mirada de Marchand, este es, ante todo, un problema cultural. Cuando las organizaciones no reemplazan el miedo por aprendizaje, incluso los intentos de transformación con mucho presupuesto pierden fuerza.

Cómo es un liderazgo eficaz en IA

El trabajo de Marchand muestra una serie de patrones que se repiten entre las organizaciones que atraviesan con eficacia los períodos de cambio impulsados por la innovación.

1. Estas organizaciones explican con claridad de qué manera va a cambiar el trabajo, y no solo que va a cambiar. En vez de dejar que la especulación ocupe ese lugar, los líderes precisan qué roles evolucionarán, qué habilidades pesarán más y cómo se tomarán decisiones en un esquema de interacción entre personas e IA.
2. También apuestan por la reconversión profesional antes de que la transformación llegue a una etapa avanzada. Como se ve en casos como el de Citigroup, la capacitación no aparece como una medida reactiva, sino como parte de la estrategia, con el objetivo de que los empleados se adapten en tiempo real y no después de que el cambio ya golpeó de lleno.
3. A la vez, toman el aprendizaje y no apenas los resultados como métrica central de desempeño. En la lectura de Marchand, los primeros experimentos suelen presentar fallas; las organizaciones que castigan esas imperfecciones tienden a frenarse, mientras que las que detectan y comparten lo aprendido ganan impulso.
4. Además, sus decisiones parten del efecto sobre el cliente y no solo de la eficiencia. Como subraya Marchand, la transformación impulsada por la IA solo funciona cuando mejora la confianza y la experiencia, y no cuando apenas sirve para recortar costos.

En conjunto, estos patrones reflejan un cambio de mentalidad más amplio: dejar de ver la IA como una herramienta para reducir personal y empezar a entenderla como un sistema que transforma la manera en que se crea valor.

La verdadera prueba del liderazgo

Todavía estamos en las primeras etapas del ciclo de transformación de la IA. Es muy probable que las mejoras de productividad a largo plazo se concreten. Sin embargo, en este momento, muchas organizaciones toman decisiones sobre su personal antes de tener pruebas claras de esos avances.

Eso no implica que esas decisiones sean equivocadas. Pero sí eleva la tensión.

Porque, en contextos de incertidumbre, las decisiones de liderazgo se vuelven más complejas. Las resoluciones que se toman bajo presión sobre talento, estructura y cultura suelen definir el funcionamiento de las organizaciones mucho después de que la tecnología madure.

Como subraya el trabajo de Marchand, la tecnología por sí sola no determina el éxito de las organizaciones en períodos de cambio impulsados por la innovación. El resultado depende de cómo los líderes diseñen los sistemas que la rodean: cómo administren el riesgo, el aprendizaje y la confianza.

A partir de acá, el camino se divide.

Algunas organizaciones van a seguir usando la IA, ante todo, como una herramienta para recortar costos, con foco en la eficiencia y en los márgenes de corto plazo. Otras van a aprovechar este momento para replantear la estructura del trabajo, la interacción entre personas y máquinas, y la forma en que se genera valor.

La IA, sin dudas, va a cambiar la naturaleza del trabajo. Pero no va a definir cómo responden las organizaciones a esa transformación.

Esa sigue siendo una decisión de liderazgo.

Las empresas que hagan bien ese proceso serán más eficientes y, además, más adaptables: van a tener mayor capacidad de aprendizaje, ajuste y evolución a medida que la tecnología cambie.

Y, a largo plazo, la adaptabilidad, más que la eficiencia, va a ser la verdadera ventaja competitiva.

*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com