Acceder a modelos de inteligencia artificial ya no es un diferenciador. La mayoría de las organizaciones compiten hoy con herramientas similares, lo que desplaza la ventaja competitiva hacia un factor menos evidente: el criterio con el que se usan esas herramientas, la comprensión de sus límites y la responsabilidad sobre sus resultados.

Esa es la tesis central que articuló Marcelo De Santis, con trayectoria en transformación digital en empresas como Mondelez, Kraft Foods, Pirelli y Thoughtworks, durante una presentación reciente ante audiencias del sector tecnológico. De Santis acuñó el concepto de fluidez en IA para describir algo más que la capacidad operativa de usar estas tecnologías: implica saber cuándo confiar en una respuesta generada, cuándo cuestionarla y cuándo rechazarla.

Cuatro perfiles ante la IA: del rezago al liderazgo

Para mapear las actitudes organizacionales frente a la inteligencia artificial, De Santis propuso un modelo de cuatro categorías que va desde la inacción hasta la apropiación plena.

El ausente ignora el tema y acumula riesgo de obsolescencia. El pasajero usa la IA pero delega su juicio en ella, con impacto directo en la rentabilidad. El espectador comienza a interactuar y a cuestionar las respuestas, pero no asume la responsabilidad de los resultados, lo que se traduce en oportunidades perdidas. El piloto, en cambio, combina uso y evaluación crítica: discute los aportes de la IA y firma los resultados.

La distinción entre espectador y piloto no es técnica sino de gobernanza: quién toma la decisión final y quién responde por ella.

El caso que ilustra la tesis

Nubank fue citado como referencia de construcción de ventaja competitiva en torno a IA. El banco digital brasileño no se limitó a incorporar herramientas: utilizó datos propios, reestructuró procesos y evaluó el valor generado en cada etapa, promoviendo la fluidez en IA desde el liderazgo hacia toda la organización. El resultado es una arquitectura donde la tecnología amplifica capacidades humanas en lugar de sustituir el juicio.

Ese modelo contrasta con implementaciones donde la IA se adopta como capa superficial sin rediseño de procesos, lo que genera una ilusión de modernización sin impacto en resultados.

Tres imperativos para sostener la ventaja

De Santis identificó tres ejes de acción para organizaciones que buscan convertir la IA en ventaja sostenible.

Primero, colocar la fluidez en IA en la agenda de liderazgo, no como iniciativa tecnológica sino como prioridad estratégica. Segundo, rediseñar los procesos de mayor impacto, no solo automatizarlos. Tercero, establecer límites claros en la toma de decisiones: la IA puede generar recomendaciones, pero la decisión final debe tener un responsable humano identificable.

La madurez tecnológica, por sí sola, no garantiza diferenciación. Lo que determina si una organización aprovecha o desperdicia su inversión en IA es la calidad del criterio que aplica sobre sus outputs, y eso depende de cómo el liderazgo define, entrena y exige ese estándar en toda la estructura.