Por Francisco Torreblanca, Fundador y CEO de Sinaia y miembro de Protagonistas.org | Solo el 5% de las empresas obtiene resultados reales con IA. El problema no es la herramienta. Es que nadie está entrenando a las personas para pensar con ella.
Durante los últimos tiempos, muchas empresas han incorporado la inteligencia artificial en sus equipos de trabajo. La novedad impera y la expectativa refuerza el FOMO (miedo a perderte algo). Se activa una licencia, se comparte una guía básica de uso, se organizan algunas sesiones introductorias y se espera que, casi por arte de magia, la productividad aparezca. Pero la realidad está siendo bastante diferente.
Boston Consulting Group (BCG) publicó en marzo de 2026 el artículo “Five Barriers CEOs Must Overcome for AI Impact”, donde señalaba que pocas compañías están consiguiendo hacer bien su transformación con inteligencia artificial. Según esta investigación, tan solo el 5% de las empresas es capaz de generar un impacto sostenido en la cuenta de resultados gracias a la IA, mientras que alrededor del 60% obtiene pocos o ningún beneficio concreto. El diagnóstico, especialmente revelador, apunta a que las iniciativas de IA fallan por una débil disciplina de transformación.
Muy pocas semanas después, en mayo de 2026, BCG ha publicado una interesante nota de prensa, “CEOs and Boards Are Aligned on AI in Theory, but Divided in Practice”, que forma parte del estudio “Split Decisions: The BCG CEOs and Boards Survey”. En él, a partir de una encuesta global a 625 CEO y miembros de consejos de administración, BCG apunta una desconexión muy relevante. En concreto, que el 60% de los CEO considera que los consejos son demasiado impacientes con el ritmo de la transformación mediante IA, el 35% cree que sus consejos sobrestiman lo que la IA puede reemplazar y el 40% de los consejeros que se perciben menos expertos en IA teme que su organización no esté adoptándola con suficiente rapidez.
La IA no transforma una organización por sí sola
Todo este análisis señala una misma evidencia. El problema radica en cómo las organizaciones entienden, integran y convierten en valor real las herramientas de inteligencia artificial. Sin duda, la IA no transforma una organización por sí sola. Lo que verdaderamente transforma una organización es la capacidad de sus personas para idear mejores preguntas, detectar oportunidades, rediseñar procesos, conectar ideas, interpretar respuestas, desafiar supuestos y convertir una conversación con el contexto artificial en una solución aplicable al negocio.
Aquí tenemos el verdadero reto estratégico que, desde mi punto de vista, sigue estando infravalorado: la necesidad de entrenar competencias creativas individuales para relacionarnos de forma inteligente con la inteligencia artificial.
Cualquier persona puede dar instrucciones a la IA, pero solo impacta quien utiliza su pensamiento creativo
Escribir una instrucción (prompt) en una herramienta de IA ya es algo común para todos. Sin embargo, saber conversar con ella y utilizarla como un colaborador cognitivo es el gran hype.
La primera opción nos lleva a pedir respuestas rápidas, mientras que la segunda nos obliga a trabajar mejor cualquier tipo de reto. Esta es, precisamente, una de las claves, ya que muchas empresas (en algunos casos por pura moda) están enseñando a sus equipos a usar herramientas, olvidando lo importante que es entrenar la capacidad de pensar humana y creativamente para interactuar. ¿Qué pasaría si formamos primero en criterio creativo y crítico y después en promptear? Pues que todo cambia radicalmente.
Un buen prompt surge de una mente capaz de observar, sintetizar, conectar y provocar nuevas rutas de pensamiento. Esa mente sabe qué quiere conseguir y por qué lo quiere conseguir, pues conoce perfectamente la hipótesis que maneja, así como las restricciones que existen y el tipo de resultado que puede tener sentido en su contexto profesional. Todo esto es consecuencia directa de desarrollar las habilidades creativas individuales.
La IA puede multiplicar nuestra capacidad de trabajo, sin duda, pero también puede multiplicar nuestra confusión si no sabemos dirigirla.
El foco del problema es de transformación
El informe de BCG introduce la idea fundamental de que las iniciativas de inteligencia artificial fracasan por falta de disciplina transformadora. Es decir, por no abordar con suficiente profundidad aquello que afecta a la forma de trabajar, decidir, colaborar, aprender y crear valor dentro de la empresa. Este matiz es fundamental.
Muchas organizaciones siguen tratando la IA como un proyecto tecnológico cuando, en realidad, es un proceso de transformación cultural y profesional. La herramienta puede estar disponible, pero si las personas no han desarrollado las capacidades necesarias para integrarla en su día a día, el impacto será limitado.
Bajo este prisma, podemos descubrir el enorme valor del pensamiento creativo en este contexto, pues la IA:
- puede producir respuestas, pero no define por sí sola qué problema merece ser trabajado
- puede generar alternativas, pero no decide cuáles tienen sentido estratégico
- puede acelerar tareas, pero no sustituye la capacidad humana de interpretar el contexto, detectar matices y convertir una posibilidad en una solución útil
La creatividad aplicada como competencia imprescindible para implementar IA
Durante años, muchas organizaciones han asociado la creatividad a la generación de ideas originales. Pero la creatividad aplicada va mucho más allá, ya que es una auténtica capacidad estratégica para resolver retos reales de manera diferente, útil y accionable.
En el contexto de la inteligencia artificial, esta competencia es absolutamente crítica, ya que una persona creativamente entrenada siempre va por delante, pasando de lo pasivo a lo proactivo, lo que representa el primer paso para la transformación real.
La IA, además de datos e información, también necesita intención humana para obtener el contexto adecuado. Eso nos lleva a cuestionar el punto de partida y, por tanto, a la diferenciación productiva.
Retomando la segunda referencia de BCG, podemos observar otra perspectiva especialmente interesante para los CEO, que es la relación entre velocidad y comprensión. Cuando el 60% de los CEO considera que sus consejos de administración son demasiado impacientes con el ritmo de transformación de la IA, aparece una señal de alerta, ya que no debemos confundir velocidad con impacto. La presión por adoptar IA puede llevar a las compañías a llenar la organización de herramientas, pero sin rediseñar de verdad la manera en que las personas piensan y trabajan. Velocidad sin criterio es igual a expectativas sobredimensionadas.
Lo que la IA hace a tu mente
Para adentrarnos en este territorio, pondré un ejemplo. Escribe a mano un artículo como este. Si lo consigues, enhorabuena. Te habrá costado horrores, pues ya no estamos acostumbrados a escribir, te dolaré la mano y además tu letra será cada vez más ilegible. Obviamente, hemos dejado de escribir a mano y lo hacemos eb digital.
Eso es lo que temo que nos va a pasar en pocos años si delegamos todo en las herramientas de IA (que son maravillosas, por supuesto). ¿Dónde quedará entonces nuestro pensamiento? ¿Qué será de este patrimonio intangible que tenemos los humanos? Te invito a reflexionar sobre ello, porque da cierto respeto hacerlo.
Una persona que no entrena su pensamiento creativo tiende a conformarse con la primera respuesta de una herramienta de inteligencia artificial (e incluso se siente cómoda y feliz con el logro). En el otro polo, una persona creativamente entrenada sabe que la primera respuesta solo es el comienzo, porque sabe iterar, reformular y detectar patrones. En definitiva, sabe abrir y cerrar el foco.
La inteligencia artificial puede generar muchas respuestas, pero el criterio para elegir, mejorar y aplicar esas respuestas sigue siendo profundamente humano. La gran diferencia consiste en pasar de usar la IA como una herramienta externa a incorporarla como una colaboración inteligente dentro del pensamiento profesional.
El coste de oportunidad de no poner en valor nuestro pensamiento creativo
Hablemos, para cerrar, de algunas consecuencias importantes. La primera es la frustración. Las empresas invierten en herramientas, pero los equipos no perciben un cambio real en su día a día sin el entrenamiento de habilidades creativas y críticas. Entonces, la IA queda como una promesa interesante, pero poco integrada.
La segunda es la superficialidad. Se usa la IA para tareas menores, sin entrar en procesos clave del negocio. Por tanto, estas utilidades no transforman la manera de crear valor.
Como tercera consecuencia, podemos destacar la desigualdad interna. Algunas personas avanzan rápido porque tienen curiosidad, criterio y capacidad de experimentación. Otras se quedan bloqueadas porque no saben por dónde empezar. La brecha, además de tecnológica, es creativa. Por tanto, el entrenamiento de habilidades creativas cierra esa brecha.
Por último, la cuarta consecuencia es la pérdida de ventaja competitiva. Mientras unas empresas convierten la IA en un ecosistema cultural, otras la mantienen como un accesorio digital. La diferencia está en saber incorporarla al pensamiento cotidiano de la organización.
En resumen, podemos decir que la transformación creativa actúa como nexo estratégico y activador entre la tecnología y las personas.
Francisco Torreblanca, especialista en transformación creativa in company
Francisco Torreblanca es un referente en creatividad aplicada e innovación. Economista y marketero, fusiona estrategia, sensibilidad y pensamiento creativo para transformar realidades empresariales. Fundador y CEO de Sinaia, impulsa programas in company que generan resultados tangibles. Profesor, mentor y conferencista internacional, promueve una creatividad práctica, versátil y con impacto real.
Fuentes consultadas:
- [1] https://www.bcg.com/publications/2026/five-barriers-ceos-must-overcome-for-ai-impact?utm_source=chatgpt.com «Five Barriers CEOs Must Overcome for AI Impact | BCG»
- [2] https://www.bcg.com/publications/2026/ceos-and-boards-are-aligned-on-ai-in-theory-but-divided-in-practice?utm_source=chatgpt.com «CEOs and Boards Align on AI in Theory but Divide in Practice | BCG»
