El síndrome del objeto brillante ataca de nuevo

«La tecnología es un acelerador del impulso, no su creador.»

Jim Collins (Good to Great)

En junio de 2020 escribí en estas páginas sobre el síndrome del objeto brillante: esa tendencia tan humana a dejarnos deslumbrar por lo novedoso solo por el hecho de serlo, priorizándolo con escasa investigación. Lo apliqué entonces a la transformación digital, donde cada tecnología disruptiva amenazaba con convertirse en la excusa perfecta para empezar la casa por el tejado, es decir, por la herramienta y no por la estrategia.

Han pasado seis años y el síndrome ha vuelto a atacar. Solo que ahora el objeto brilla con una intensidad que no habíamos visto antes. Se llama inteligencia artificial y, en su versión más reciente, agentes de IA.

El objeto ya no solo brilla: muta

La primera diferencia con 2020 es la velocidad. Antes, la novedad tardaba en desgastarse. Hoy el ciclo de fascinación se ha acelerado hasta lo absurdo: pasamos del blockchain al metaverso, del metaverso a la IA generativa y de la IA generativa a los agentes autónomos en apenas un par de temporadas. El objeto brillante ya no solo deslumbra; muta antes de que hayamos entendido el anterior. Y esa aceleración multiplica el riesgo, porque decidir desde la ignorancia es aún más caro cuando la moda cambia cada seis meses.

La segunda diferencia es la presión. Muchos consejos de administración, inversores y comités de dirección han convertido el «necesitamos nuestra iniciativa de IA» en una casilla que marcar, una insignia de innovación que exhibir. Y ahí está la trampa clásica del síndrome, ahora amplificada: se invierte para tener IA, no para resolver un problema de negocio bien definido.

Un diagnóstico preocupante, pero clarificador

Lo interesante es que los datos hoy son demoledores y, al mismo tiempo, tranquilizadores para quien sepa leerlos.

El MIT, en su informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, calcula que en torno al 95% de los pilotos empresariales de IA generativa no producen impacto medible en la cuenta de resultados. McKinsey, en su State of AI 2025, describe la misma paradoja desde otro ángulo: casi nueve de cada diez organizaciones ya usan IA, pero apenas un 6% captura valor real y significativo; el resto sigue atrapado en el «purgatorio de los pilotos». Y Gartner añade la nota para el futuro inmediato: más del 40% de los proyectos de IA agentica se cancelarán antes de que termine 2027.

Aquí está la clave, y es exactamente el mismo mensaje que escribí en 2020: el fracaso no es tecnológico, es estratégico. Los modelos funcionan. Lo que falla es la falta de estrategia, la ausencia de un problema claro que resolver, la integración deficiente en los procesos y la inexistencia de gobernanza y métricas. La tecnología resuelve situaciones muy problemáticas, pero desde luego lo que no soluciona —ni la más brillante— es la falta de estrategia.

Nuevos síntomas de un viejo síndrome

Si en 2020 el síntoma era invertir en herramientas digitales atractivas pero irrelevantes para el negocio, hoy el cuadro clínico se ha sofisticado.

Aparece la adopción sin transformación: instalar IA encima de procesos que nadie ha rediseñado, esperando que la magia ocurra sola. No ocurre. McKinsey observa que apenas una quinta parte de las organizaciones ha rediseñado de verdad sus flujos de trabajo, y sin embargo es precisamente ese rediseño lo que más se correlaciona con el impacto en resultados. Poner IA sobre un proceso roto solo nos da un proceso roto más caro y más rápido.

A este fenómeno se suma ahora el «lavado de agentes» (agent washing): proveedores que rebautizan antiguos chatbots o simples automatizaciones como si fueran agentes de IA, aunque carezcan de las capacidades que realmente los definen. Gartner estima que, de los miles de fabricantes que se presentan como «agenticos», solo una pequeña parte lo es de verdad. El objeto brillante ya no es solo una nueva tecnología; también se ha convertido en un espejismo de marketing.

Y aparece una paradoja reveladora: mientras los grandes pilotos oficiales encallan, muchos empleados ya extraen valor de la IA por su cuenta, de abajo arriba, para resolver tareas concretas de su día a día. La lección es luminosa: el valor surge cuando la IA resuelve un problema real y cercano al trabajo, no cuando se despliega como declaración de intenciones desde arriba.

El tratamiento no ha cambiado; el objeto sí

La buena noticia es que el remedio sigue siendo el mismo que receté hace seis años, apenas actualizado.

Primero, la estrategia antes que la herramienta: partir de un propósito ilusionante y compartido y de un problema de negocio bien definido, con el cliente en el centro. Segundo, rediseñar el trabajo, no maquillarlo: la IA debe cambiar cómo se hacen las cosas, no decorarlas. Tercero, gobernanza, métricas y responsables claros: un proyecto sin dueño, sin indicadores y sin límites choca contra el muro en cuanto llega la factura o la auditoría. Y cuarto, el talento y el criterio humano como verdadero diferencial: ahora que casi todos «tienen IA», tenerla ya no distingue a nadie; distingue saber usarla, decidir con ella y no delegar en ella el pensamiento.

La tecnología, como escribí en 2020, debe actuar como facilitadora e impulsora del cambio, nunca como su punto de partida. El síndrome del objeto brillante no es una enfermedad; es una distracción. Y frente a la distracción, el único antídoto duradero sigue siendo el mismo: una estrategia bien definida y una hoja de ruta con propósito.

El objeto que hoy brilla es deslumbrante, sí. Pero brillar nunca fue lo mismo que iluminar.

Me encantará conocer vuestra opinión y experiencia.