El foco en el capital humano y la resistencia al aprendizaje aparecen como dos ejes centrales para comprender por qué la implementación de inteligencia artificial suele encontrar barreras dentro de las organizaciones. La brecha entre tener una herramienta y lograr que efectivamente se integre en la dinámica diaria de trabajo no se resuelve solo con presupuesto, sino con una gestión consciente del proceso de adaptación de las personas.

Hernán Giambastiani, fundador y CEO de Glaix IA aplicada a negocios, explicó que incluso a nivel personal la adaptación a nuevos modelos puede generar frustración. El ejecutivo reconoció que, en un momento, entendió que Claude lo estaba llevando a ser principiante otra vez. “Eso me estaba generando frustración”, señaló.

Según el especialista, esa vivencia personal permite trazar un paralelismo directo con lo que sucede en las organizaciones cuando se intenta implementar esta tecnología. “Podemos tener la tecnología, hacemos el piloto, salimos del workshop todos contentos con los proyectos de IA, pero la realidad es que muchas veces lo que pasa después es que los proyectos pueden fracasar“, detalló el directivo de Glaix durante el encuentro.

Para respaldar esta visión, el ejecutivo recordó un informe del MIT, según el cual el 95% de las organizaciones no obtiene retorno medible de sus iniciativas de IA generativa. Giambastiani aseguró que esto se explica, en gran medida, “con que no se construyó el puente que une la tecnología con la adopción“. El reporte, titulado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, atribuye esa brecha, entre otros factores, a fallas de integración con los flujos de trabajo y a la falta de aprendizaje contextual de las herramientas.

La adopción no se compra

La raíz de esta falla reside en que muchas empresas piensan las transformaciones digitales desde la tecnología y no desde las personas. “Uno puede comprar todo tipo de tecnologías y licencias, pero no puede comprar adopción. Eso hay que construirlo", sentenció el directivo.

Esa diferencia obliga a mirar la inteligencia artificial como un proceso de cambio organizacional y no solo como una incorporación tecnológica. En ese recorrido, la capacitación, el acompañamiento de los equipos y la capacidad de bajar la herramienta a usos concretos pesan tanto como la inversión inicial.