¿Está el liderazgo preparado para la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial no va a sustituir a los líderes. Pero sí hará irrelevantes a quienes no aprendan a liderar con ella. Esa es la verdadera disrupción que estamos viviendo. En lugar de preguntarnos si la IA será capaz de tomar decisiones por sí sola, deberíamos plantearnos si el liderazgo actual está preparado para convivir, y crecer, con una inteligencia que ya no es exclusivamente humana.

La mayoría de las empresas ha empezado a experimentar con algoritmos (el 85%, según varios estudios) pero solo un 3% obtiene resultados reales, sostenibles y diferenciales. En muchas de ellas, la IA sigue confinada a los departamentos técnicos, lejos del comité de dirección. ¿La consecuencia? Muchas decisiones estratégicas ya se toman con el apoyo de modelos de machine learning, sin que los líderes responsables comprendan con claridad su lógica o limitaciones. Según el AI Index de la Universidad de Stanford, solo el 23 % de los ejecutivos afirma entender con claridad los sistemas de IA que utiliza su propia empresa. Una brecha preocupante.

El problema no es técnico. Es mental. El directivo formado en la lógica del control y la intuición se enfrenta ahora a sistemas probabilísticos, opacos y, a menudo, contrarios a su “olfato de negocio”. Pero ahí está el punto clave: no se trata de reemplazar la experiencia humana, sino de complementarla con análisis algorítmico riguroso. La inteligencia aumentada no sustituye el juicio, lo amplifica.

Este nuevo escenario exige una transformación profunda en las competencias del liderazgo. La primera es la alfabetización algorítmica: comprender cómo funcionan los modelos, qué sesgos arrastran y qué límites tienen. No para programarlos, sino para dialogar con quienes los diseñan y decidir con criterio, no por delegación ciega.

El segundo eje es la aplicación estratégica. No basta con lanzar pilotos sin foco. Se trata de identificar dónde la IA puede generar valor competitivo. IKEA, por ejemplo, ha formado a toda su plantilla (desde almacén hasta dirección) en IA generativa para rediseñar la relación con el cliente. Diversas empresas aplican IA en marketing, finanzas, legal o recursos humanos con equipos mixtos de negocio, tecnología y regulación. El impacto no lo produce el algoritmo, sino el liderazgo que lo orienta.

El tercer eje es el más incómodo: liderazgo ético y gobernanza algorítmica. La tecnología avanza más rápido que la capacidad de los gobiernos para regularla. En ese vacío normativo, las empresas no pueden esperar: deben marcar límites y anticiparse a los riesgos. Ya vemos conflictos reales: desde problemas de copyright por contenidos generados con datos protegidos hasta fugas de información por el uso de modelos no autorizados. La ausencia de gobernanza ha tenido consecuencias legales y reputacionales.

La ética no puede ser un apéndice del compliance; debe formar parte del núcleo estratégico. Microsoft vetó modelos que imitan voces sin consentimiento. IBM ha implementado marcos robustos de supervisión algorítmica. Ese es el tipo de liderazgo que hoy se necesita.

El cuarto eje es la gestión del cambio y la cultura organizativa. La adopción de IA no depende solo de tecnología, sino de mentalidad. Aquí el reto es gestionar las distintas velocidades de adopción: desde los early adopters, que exploran con entusiasmo (y a veces sin alineación, poniendo en peligro la organización), hasta perfiles escépticos que muestran resistencia legítima. Esta diversidad no debe enfrentarse, sino canalizarse con visión. Nestlé ha desarrollado programas que combinan formación técnica con reflexión ética, generando una cultura donde los propios empleados proponen nuevas soluciones. Es la diferencia entre implantar una herramienta y transformar una organización.

No se trata de que los líderes actuales se conviertan en ingenieros, ni de nuestros MBA, llamados a marcar el rumbo en las próximas décadas, se conviertan en expertos en deep learning. Pero sí de que entiendan lo suficiente como para hacer las preguntas correctas, anticipar los efectos colaterales y liderar con criterio, no desde la delegación ciega.

Y aquí hay una oportunidad real. Los líderes que entiendan la IA no como una herramienta de eficiencia, sino como una palanca estratégica y humana, marcarán la diferencia. Porque no se trata solo de automatizar procesos, sino de reimaginar el modelo de negocio. No se trata de temer a la IA, sino de liderarla.

En ese camino, el liderazgo se redefine a partir de cuatro capacidades clave: entender la lógica de los algoritmos, saber aplicarlos con visión estratégica, establecer principios de gobernanza ética y fomentar una cultura organizativa abierta al cambio y al aprendizaje continuo. Esa combinación “humana, crítica y tecnológica” será la que configure a los líderes verdaderamente aumentados.

Porque la pregunta no es si la IA está lista. La pregunta es si lo están quienes deben liderarla.