Cómo las empresas superfluidas transforman las organizaciones para obtener una ventaja competitiva

Horizonte 1: Creación de bases

Sara llega al trabajo y descubre que su asistente de inteligencia artificial ha preparado un informe sobre las actividades realizadas durante la noche. Su empresa ha implementado contratos inteligentes para los pagos rutinarios a proveedores, pero ella todavía tiene que aprobar cualquier contrato que supere los 50.000 dólares. Tres agentes de inteligencia artificial han señalado posibles riesgos en la cadena de suministro basándose en los patrones climáticos y las noticias geopolíticas, incluidas las negociaciones arancelarias; Sara revisa sus recomendaciones y decide qué proveedores de respaldo activar. Su mañana incluye tres videollamadas: una con el comité de gobernanza de IA para revisar las métricas de rendimiento de los agentes, otra con los gerentes de planta para discutir los resultados de la capacitación en colaboración entre humanos e IA, y una tercera con el departamento fiscal para discutir las implicaciones fiscales del uso de proveedores de respaldo.

Las organizaciones que sientan las bases desarrollan capacidades nativas de IA al tiempo que mantienen estructuras empresariales familiares. Su enfoque se centra en construir infraestructura, llevar a cabo pruebas piloto de contratos inteligentes y mejorar las habilidades de colaboración entre humanos e inteligencia artificial. El día de Sara es 40% más corto de lo que solía ser, ya que la IA se encarga de la coordinación rutinaria, pero ella sigue estando muy involucrada en las decisiones estratégicas y en el manejo de excepciones.

El éxito depende del cumplimiento de métricas específicas: 70 % adopción de herramientas de IA por parte de los empleados, una reducción del 30 % en los tiempos de ciclo de los procesos y un retorno de la inversión superior al 150 % en los programas piloto. Las organizaciones que implementan una automatización integral de la IA son un ejemplo de este enfoque sistemático: el 78 % de las organizaciones globales utiliza actualmente la IA en al menos una función empresarial y el 71 % utiliza regularmente la IA generativa. El proceso muestra una escalabilidad cuidadosa, desde la prueba de concepto hasta la transformación de toda la empresa, mediante una gobernanza estructurada, la gestión del proceso y un diseño de arquitectura resiliente⁵.

Las organizaciones de servicios financieros dominan este panorama debido a sus operaciones basadas en datos y sus complejas necesidades de gestión de riesgos. One Pay FX, de Santander, utiliza la tecnología blockchain para garantizar la precisión y seguridad de las transacciones, ofreciendo a sus clientes pagos internacionales más rápidos y económicos, al tiempo que posiciona al banco como líder en la adopción de la tecnología blockchain en los mercados europeos⁶. Las plataformas financieras descentralizadas gestionan actualmente más de 214.000 millones de dólares estadounidenses en activos, lo que demuestra el gran interés del mercado por los servicios financieros automatizados⁷.

Horizonte 2: Coordinación autónoma

La rutina de los lunes por la mañana de Sara ha cambiado significativamente. Revisa un panel de control nocturno que muestra que sus agentes de IA han resuelto de forma independiente 15 problemas operativos, han ajustado los calendarios de producción para adaptarse a un retraso de un proveedor y han negociado mejores tarifas con tres proveedores mediante una licitación automatizada de contratos inteligentes. Esto le permite a Sara dedicar su tiempo a las alianzas estratégicas, la revisión ética de las decisiones de IA y el trabajo con socios del ecosistema de todos los sectores. Cuando surge un problema de calidad complejo que queda fuera del alcance de la IA, el sistema lo remite automáticamente a Sara con todo el contexto y las soluciones sugeridas por varios agentes de IA.

El segundo horizonte marca el cambio de un sistema "sin supervisión humana" a un sistema "con supervisión humana", en el que las organizaciones adoptan sistemas de IA mejorados con tecnología cuántica para la optimización compleja, al tiempo que implementan modelos de gobernanza híbridos que combinan la supervisión humana con la toma de decisiones algorítmica. El papel de Sara ha pasado de ser el de gerente operativa al de coordinadora estratégica, con agentes de inteligencia artificial que gestionan el 80 % e de las decisiones rutinarias, mientras que los humanos se centran en las excepciones, la creatividad y la supervisión ética.

Los objetivos incluyen 80 % la toma de decisiones autónomas para tareas rutinarias, 50 % respuestas más rápidas a los cambios del mercado y más de 200 % el retorno de la inversión gracias a la coordinación del ecosistema. La transformación de la atención médica se centra en este horizonte a través de ecosistemas de atención integrada que coordinan los resultados de los pacientes entre proveedores tradicionalmente fragmentados. Los registros médicos basados en blockchain permiten a los pacientes controlar cómo se comparte su información, al tiempo que garantizan la privacidad y la seguridad, y el sector sanitario representa un objetivo de penetración en el mercado de blockchain del 15% para 2030⁸.

Las empresas manufactureras, como la compañía de Sara, abordan esta frontera mediante redes de producción adaptables que coordinan dinámicamente la capacidad, la experiencia y el acceso al mercado más allá de las fronteras organizativas tradicionales. Las plataformas de fabricación distribuida permiten un rápido desarrollo de productos y su introducción en el mercado sin necesidad de realizar grandes inversiones en infraestructura de producción, lo que reduce el tiempo de comercialización entre un 50 y un 70 % y reduce las necesidades de capital en un 60 %⁹.

Horizonte 3: Superfluidez total

El papel de Sara se ha vuelto casi irreconocible desde su puesto en 2025. Ahora se centra en la visión estratégica, la resolución creativa de problemas y en garantizar que las operaciones autónomas de la empresa se ajusten a los valores humanos y a los objetivos de impacto social. Los sistemas de inteligencia artificial de la empresa gestionan todas las operaciones de principio a fin, desde la captación de clientes hasta la entrega de productos, al tiempo que mantienen la transparencia gracias a gemelos digitales que Sara puede inspeccionar en cualquier momento. Sus lunes por la mañana los dedica a revisar las recomendaciones estratégicas de los sistemas de inteligencia artificial para entrar en nuevos mercados y a evaluar las implicaciones éticas de las decisiones autónomas, lo que incluye un análisis exhaustivo de las leyes y normativas fiscales locales y globales, así como a colaborar con otros líderes humanos de todo el ecosistema en desafíos que requieren un juicio, una empatía y un pensamiento creativo exclusivamente humanos.

Una confluencia de tecnologías

Las empresas superfluidas utilizan tres tecnologías básicas que funcionan en armonía sincronizada:
 

1. IA agéntica para la coordinación

En una empresa superfluida, los agentes de IA avanzados hacen más que automatizar tareas individuales, coordinan procesos complejos de múltiples pasos en todas las organizaciones. Estos agentes comprenden el contexto, toman decisiones dentro de parámetros establecidos y se adaptan a las condiciones cambiantes sin intervención humana.

Las implementaciones en el mundo real demuestran este potencial. La plataforma de adopción empresarial de CrewAI, que ya utilizan 60 % de las empresas de la lista Fortune 500, permite a los agentes de IA trabajar juntos en proyectos complejos, y algunas implementaciones sustituyen las tareas de coordinación de departamentos enteros. Los equipos informan que dedican un 60 % más de tiempo a la resolución creativa de problemas y un 40 % menos de tiempo a las actualizaciones de estado y la coordinación administrativa¹¹. Los sistemas de pago autónomos de JPMorgan coordinan múltiples funciones bancarias que antes requerían una amplia coordinación humana¹².

2. Contratos inteligentes para la gobernanza

Los contratos inteligentes basados en blockchain sustituyen a los contratos tradicionales que requieren interpretación y ejecución humanas. Se ejecutan automáticamente cuando se cumplen las condiciones predefinidas, lo que permite que los procesos empresariales se desarrollen a la velocidad de los algoritmos con una coherencia y transparencia perfectas. La adopción por parte de las empresas está creciendo rápidamente, con grandes organizaciones (más de 10.000 empleados) que representan el 60 % del uso de contratos inteligentes y el 90 % de las organizaciones globales que han comenzado a adoptar la tecnología blockchain¹³.

La plataforma blockchain de Power Ledger muestra este potencial en el sector energético. El sistema permite el intercambio de energía entre pares a través de contratos inteligentes que emparejan automáticamente a compradores y vendedores, procesan los pagos y optimizan la distribución de energía renovable. Los participantes en la plataforma están ahorrando entre un 15 y un 25 % en costos de energía, al tiempo que aumentan el uso de energías renovables en un 40 %, unos resultados que serían imposibles de alcanzar mediante los sistemas tradicionales de coordinación de servicios públicos¹⁴.

3. Gemelos digitales para mayor visibilidad

Los gemelos digitales —réplicas virtuales dinámicas de los objetos físicos, procesos o sistemas de una empresa— ofrecen una transparencia y un control sin igual para las operaciones autónomas. Cuando los agentes de IA ejecutan la gran mayoría de las funciones financieras, los gemelos digitales pueden generar modelos auditables en tiempo real de esos procesos, manteniendo la supervisión humana incluso en operaciones totalmente autónomas. Las implementaciones avanzadas de gemelos digitales alcanzan una precisión predictiva del 90-95 %, en comparación con el 60-70 % de los sistemas de monitoreo tradicionales¹⁵.

Las organizaciones que puedan desbloquear los datos empresariales de forma segura y conforme a la normativa, al tiempo que permiten una coordinación autónoma, serán las primeras en alcanzar la superfluidez. Los ganadores no serán solo aquellos con la mejor IA, sino aquellos que puedan combinar la IA, los contratos inteligentes y la creatividad humana en redes fluidas que se adapten más rápido de lo que pueden responder las jerarquías tradicionales.
 

El cociente humano: crear asociaciones híbridas entre humanos e inteligencia artificial

Las transformaciones superfluidas más efectivas no se centran en reemplazar a los seres humanos, sino en formar alianzas que mejoren las capacidades humanas de formas que la automatización pura no puede alcanzar. Las investigaciones demuestran sistemáticamente que los enfoques híbridos entre humanos e inteligencia artificial funcionan mejor que los humanos o la inteligencia artificial por separado.

Aun así, hay mucho que los líderes empresariales pueden y deben hacer ahora para sentar las bases y permitir el paso a la superfluidez. A continuación, se presentan cinco medidas a corto plazo que los líderes pueden tomar en el Horizonte 1, al tiempo que sientan las bases para prepararse para el paso a los Horizontes 2 y 3.
 

1. Establecer las bases tecnológicas

Evalúa tu configuración tecnológica actual para prepararte para la implementación de la IA y la compatibilidad del ecosistema. Invierte en tecnología que elimine los silos de datos, conecta tus sistemas actuales y crea una plataforma estable para que las herramientas de IA funcionen de manera confiable. Esta base permite a los sistemas de IA acceder a la información necesaria y trabajar juntos de manera eficaz, incluso en situaciones empresariales complejas o impredecibles.

La transformación superfluida es acumulativa. Las organizaciones que comiencen a desarrollar capacidades ahora obtendrán ventajas que serán cada vez más difíciles de imitar para sus competidores. Aquellos que puedan desbloquear los datos empresariales de forma segura y conforme a la normativa serán los primeros en alcanzar la superfluidez. Las inversiones iniciales en calidad de datos, capacidades de integración y arquitecturas nativas de IA se acumulan con el tiempo, creando capacidades organizativas que proporcionan una ventaja competitiva sostenida.

Las organizaciones que esperan soluciones de IA "perfectas" se verán cada vez más aisladas de los socios del ecosistema que han adoptado las capacidades actuales con enfoques de mejora continua. La perfección es menos importante que la progresión. Las empresas que comiencen ahora con sistemas imperfectos pero en mejora desarrollarán la experiencia, las asociaciones y la infraestructura que los que lleguen más tarde no podrán adquirir rápidamente.
 

2. Establecer una gobernanza que evolucione con la adopción superfluida

Tres cuartas partes (75 %) de los líderes tecnológicos citan la gobernanza como su principal preocupación a la hora de implementar sistemas autónomos, pero solo el 18 % de las organizaciones han establecido consejos de gobernanza de la IA integrales¹⁹ .Esta brecha en la gobernanza genera graves riesgos relacionados con la rendición de cuentas, el cumplimiento normativo y la toma de decisiones éticas a medida que los sistemas se vuelven más autónomos. Por su parte, las organizaciones que cuentan con marcos integrales de gobernanza de la IA registran tasas de éxito en la transformación significativamente más altas: el 78 % de las organizaciones utilizan la IA en al menos una función empresarial, y aquellas que cuentan con enfoques estructurados obtienen mejores resultados que las que optan por implementaciones rápidas y sin control²⁰.

Desarrolla modelos de gobernanza híbridos: marcos que combinen la supervisión estratégica humana con decisiones operativas basadas en la inteligencia artificial. En estos sistemas, los seres humanos definen los objetivos, establecen los límites éticos y supervisan los resultados, mientras que los sistemas de IA se encargan de las decisiones rutinarias dentro de los parámetros establecidos. Comienza con programas piloto en áreas no críticas del negocio, establece métricas de éxito claras y desarrolla marcos para ampliar los métodos exitosos a toda la organización. A medida que estos sistemas demuestran su fiabilidad y generan confianza entre los stakeholders, las organizaciones pueden ampliar gradualmente el alcance de la toma de decisiones autónoma, al tiempo que mantienen la responsabilidad humana en la dirección estratégica.

Esto requiere replantearse los procesos de aprobación tradicionales, los marcos de gestión de riesgos y los sistemas de garantía de calidad. La gobernanza superfluida hace hincapié en establecer parámetros y supervisar los resultados, en lugar de controlar los procesos. Los líderes deben sentirse cómodos con los sistemas que toman decisiones operativas de forma independiente, al tiempo que mantienen una responsabilidad clara en cuanto a la dirección estratégica y los límites éticos. El cambio fundamental consiste en pasar de que "apruebe todas las decisiones" a que "se asegure de que las decisiones se ajusten a nuestros valores y objetivos."

3. Desarrollar habilidades clave en la fuerza laboral e iniciar un cambio cultural

El 58 % de los directores de informática afirman que las habilidades relacionadas con la computación en la nube son las más escasas, mientras que el 40 % o de las organizaciones citan la falta de habilidades como uno de los principales obstáculos para la transformación²¹. El paso a operaciones avanzadas requiere nuevas habilidades que combinen conocimientos técnicos con estrategia empresarial y razonamiento ético, habilidades que actualmente escasean en el mercado.

Invierte sistemáticamente en el desarrollo de habilidades clave en su fuerza laboral, como la ingeniería de contexto, el pensamiento estratégico y las habilidades de innovación basada en historias. Mide el éxito según el impacto en el negocio: realiza un seguimiento de cómo los empleados que utilizan la IA contribuyen al crecimiento de los ingresos, la captación de clientes y la ventaja competitiva, en lugar de utilizar métricas de productividad tradicionales como las horas trabajadas o las tareas completadas. Centra los programas de capacitación en la colaboración entre humanos e inteligencia artificial, en lugar de en la sustitución de habilidades tradicionales o en la capacitación puramente técnica.

La transformación hacia una empresa superfluida requiere tanto un cambio cultural como el desarrollo de habilidades. Los empleados prosperarán al aprender a trabajar con los agentes de IA como socios colaborativos en lugar de simples herramientas, sintiéndose cómodos al delegar las decisiones rutinarias y centrándose en el trabajo creativo y estratégico de mayor valor.

El principal desafío de este cambio cultural no es la tecnología, sino la voluntad de la dirección de ceder el control operativo sin perder la supervisión estratégica. La gestión tradicional depende de la supervisión humana para las decisiones clave, pero las operaciones autónomas requieren confianza en los sistemas para tomar decisiones operativas dentro de unos límites establecidos.
 

4. Reconsiderar la estrategia del ecosistema

Mapea sistemáticamente tu red de valor e identifica oportunidades para la automatización de contratos inteligentes y la coordinación entre organizaciones. Comienza con acuerdos bilaterales sencillos y avanza hacia una compleja coordinación entre múltiples stakeholders a medida que se desarrollen las capacidades. El objetivo es crear efectos de red que hagan que su organización sea más valiosa para los socios del ecosistema.

Las estrategias de ecosistema exitosas dan prioridad a eliminar las fricciones para todos los participantes en lugar de mantener las ventajas exclusivas. Reducir los costos de cambio en lugar de aumentarlos puede parecer contradictorio, pero puede resultar muy eficaz para lograr la adopción del mercado, como lo demuestran los modelos de software de código abierto, y construir posiciones competitivas más sólidas a través de los efectos de red y la creación de valor colaborativo.
 

5. Transformar la estructura organizativa y la gestión del talento

El cambio hacia la superfluidez exige cambios fundamentales en el diseño organizativo. Las estructuras jerárquicas tradicionales con cadenas de mando rígidas serán sustituidas por redes más planas de ejecutivos que colaboran con agentes de IA interconectados. Este cambio afecta a la gestión del talento en tres áreas clave:

• Desarrollo del liderazgo: preparar a los ejecutivos para coordinar redes de agentes de IA en lugar de supervisar las estructuras jerárquicas tradicionales. Los líderes deben sentirse cómodos con la toma de decisiones descentralizada, sin dejar de mantener una supervisión estratégica.
• Rediseño de funciones: replantearse las funciones en torno a la colaboración entre humanos e inteligencia artificial, en lugar de limitarse a las tareas humanas. Céntrese en crear funciones que utilicen habilidades humanas distintivas (creatividad, ética, pensamiento estratégico) y deje que los agentes de IA se encarguen de la coordinación y la ejecución.
• Gestión del rendimiento: pasar de las métricas de productividad individual a las medidas de impacto en el ecosistema. Evalúa a los empleados por su capacidad para mejorar las capacidades de IA, fomenta la innovación interfuncional y contribuye a los efectos de red, en lugar de limitarte a las métricas tradicionales de finalización de tareas.
   

Acerca de los autores