Cuando incorporas una IA a tu equipo, ya no tienes el mismo equipo
Diario de Innovación #397
Muchas empresas creen que implantar IA consiste en dar ChatGPT o un agente a cada empleado.
Es una visión muy parecida a pensar que contratar diez personas nuevas no cambia la organización.
Evidentemente sí la cambia.
Lo mismo ocurre con la IA.
Cada nuevo agente modifica quién habla con quién, quién decide, quién recuerda la información, quién revisa los errores y quién acaba influyendo sobre el resto del equipo.
Y eso significa que ya no tienes el mismo equipo.
Hasta ahora pensábamos que mejorar una organización consistía en contratar mejores personas.
Después llegó la IA y pensamos que bastaba con añadir mejores modelos.
Sin embargo, este último estudio titulado: Collective Cognition in Hybrid Groups: A Network Science Synthesis. Nos dice que ambas ideas son incompletas.
La inteligencia colectiva depende de:
cómo circula la información,
quién ocupa las posiciones clave,
cómo se reparte la memoria,
dónde se concentra la atención,
quién realiza el razonamiento.
Una organización piensa como está conectada, no como suma el talento de sus miembros.
La IA puede convertirse en el peor jefe posible
Esto es algo que todos ya pensábamos.
Es probablemente la idea más sorprendente del estudio.
Si una IA ocupa el centro de la red, todo funciona muchísimo más deprisa.
Pero también aumenta el riesgo de que todos lleguen muy rápido a una conclusión equivocada.
No porque la IA sea mala.
Sino porque toda la organización converge demasiado pronto.
Equivocarse lentamente suele ser barato. Equivocarse muy deprisa puede resultar carísimo.
El verdadero cuello de botella no está donde pensamos
Otra idea brillante que podemos extraer de este artículo es la siguiente.
Muchos creen que el problema será que la IA es lenta.
El estudio concluye justo lo contrario.
Las IAs hablan entre ellas prácticamente sin pérdidas.
Donde realmente se degrada la información es en la conversación entre personas e IA.
Cada vez que un humano explica contexto.
Cada vez que interpreta una respuesta.
Cada vez que valida un resultado.
Ese intercambio introduce pérdidas.
Y eso convierte el diseño de prompts, contexto y validación en un proceso organizativo, no técnico.
Ahí radica la importancia del equilibrio.
No siempre más IA significa mejores resultados.
Existe un punto óptimo.
Con pocas IA, la coordinación mejora.
Con demasiadas, desaparece el entendimiento compartido.
La confianza disminuye.
Los humanos dejan de comprender por qué ocurren las cosas.
Y el rendimiento cae.
Igual que un coche necesita una determinada proporción entre potencia y frenos, una organización necesita una proporción adecuada entre inteligencia artificial e inteligencia humana.
Sí, las IAs convergen muy rápido.
Los humanos comprendemos mucho más despacio.
Si dejamos que la velocidad marque las decisiones, acabaremos aceptando respuestas antes incluso de haber formulado buenas preguntas.
Por eso el estudio propone introducir pausas deliberadas.
Momentos donde las personas revisan.
Discuten.
Contradicen.
Piensan.
Y aquí aparece una paradoja maravillosa.
Durante décadas hemos intentado eliminar todas las pausas de las organizaciones.
Quizá, en la era de la IA, las pausas vuelvan a convertirse en uno de los activos más valiosos.
Food for thought
Aquí creo que está la verdadera enseñanza de este paper.
En esta era de la IA, no estamos diseñando herramientas. Estamos diseñando cerebros colectivos.
Y un cerebro no mejora simplemente añadiendo más neuronas.
Mejora cuando cambia la forma en la que esas neuronas se conectan entre sí.
Quizá ocurra exactamente lo mismo con las empresas.
Durante años hablábamos de transformación digital. Después empezamos a hablar de inteligencia artificial.
Tal vez la siguiente conversación ya no sea tecnológica. Será organizativa.
Porque las empresas que liderarán la próxima década no serán las que tengan la mejor IA.
Serán las que aprendan antes cómo hacer pensar juntos a humanos y máquinas.
🌍 El Eco del Mercado
🚪 Europa obliga a Google a abrir Android y Search a la competencia. La Comisión Europea ha ordenado a Google abrir funciones clave de Android y de su buscador para que asistentes de IA y motores de búsqueda rivales puedan competir en igualdad de condiciones. El objetivo es evitar que la compañía utilice su posición dominante en Android para consolidar también el mercado de la inteligencia artificial.
🇪🇺 La soberanía tecnológica europea choca con una realidad incómoda. Francia y Alemania quieren reducir su dependencia tecnológica de Estados Unidos y China en ámbitos como la inteligencia artificial, los semiconductores y el cloud. Sin embargo, construir una alternativa competitiva exige inversiones, talento e infraestructuras que hoy siguen concentradas fuera de Europa.
⚔️ Microsoft cambia el discurso comercial en la guerra de la IA. Microsoft está pidiendo a su fuerza de ventas que deje de competir modelo contra modelo con OpenAI y Anthropic. El mensaje pasa a ser otro: vender una plataforma completa que integra infraestructura, seguridad, productividad y agentes de IA.
🍎 Apple desbloquea su estrategia de IA en China. Apple Intelligence ha recibido la autorización para desplegarse en China gracias a su alianza con Alibaba y Baidu. El acuerdo permite a Apple ofrecer funciones de IA generativa en uno de sus mercados más importantes, respetando al mismo tiempo los requisitos regulatorios del país.
🏭 TSMC acelera la carrera mundial por fabricar chips de IA. TSMC invertirá otros 100.000 millones de dólares en ampliar sus fábricas de Arizona, elevando su compromiso total en Estados Unidos hasta unos 265.000 millones. La demanda de chips para inteligencia artificial sigue creciendo a un ritmo que obliga a aumentar la capacidad de fabricación.
💾 China convierte la memoria en un nuevo frente estratégico. El fabricante chino CXMT protagoniza una de las mayores salidas a bolsa del país mientras el auge de la IA dispara la demanda de memoria. Al mismo tiempo, fabricantes chinos aprovechan que Samsung, SK hynix y Micron priorizan la memoria de alto rendimiento para IA para ganar cuota en segmentos tradicionales.
📱 OnePlus abandona Occidente. Una pena, fue mi primer SmartPhone. OnePlus dejará de lanzar nuevos teléfonos en Estados Unidos y Europa, concentrando su actividad en Asia. La decisión llega en un contexto de fuerte presión competitiva y de una industria afectada por la escasez de memoria.
🔑 Los agentes de IA empiezan a utilizar nuestras credenciales. Anthropic y 1Password han integrado Claude con el gestor de contraseñas para que el asistente pueda acceder, con autorización del usuario, a credenciales almacenadas y completar tareas complejas sin exponer las claves.
🇨🇳 China apuesta también por una IA que cabe en el bolsillo. Mientras Occidente compite por modelos cada vez mayores, varias startups chinas están desarrollando modelos optimizados para ejecutarse directamente en teléfonos móviles y ordenadores personales.
🧠 El AI Coding (que no el Vibe) acelera el desarrollo… y también la deuda de comprensión. Cada vez más equipos generan software con ayuda de IA, pero entienden menos el código que mantienen. Esta “deuda de comprensión” puede convertirse en uno de los grandes riesgos de la ingeniería del software en los próximos años.
🤖 Hyundai acelera su apuesta por la robótica industrial. Hyundai estudia hacerse con el control total de Boston Dynamics mientras en Corea del Sur los sindicatos comienzan a reaccionar ante la creciente automatización mediante robots en las fábricas.
🎛️ OpenAI da el salto al hardware para la era de los agentes. OpenAI ha presentado Codex Micro, un pequeño controlador físico de 230 dólares desarrollado junto a Work Louder para gestionar agentes de programación. Botones, joystick, rueda y luces permiten supervisar varias tareas sin depender únicamente de la pantalla.
🎵 Suno vuelve a enfrentarse al debate sobre los datos de entrenamiento. Una filtración de código sugiere que Suno habría utilizado millones de canciones procedentes de plataformas como YouTube, Deezer o Genius durante el entrenamiento de su modelo musical.
🛡️ OpenAI crea una IA para atacar a su propia IA. OpenAI ha presentado GPT-Red, un modelo interno especializado en atacar sus propios sistemas para detectar vulnerabilidades, probar defensas frente a prompt injection y reforzar GPT-5.6 antes de su despliegue.
🗳️ La política también entra en la guerra de la IA. Varios empleados de OpenAI han financiado un super PAC centrado en la seguridad de la IA que mantiene posiciones enfrentadas a otro grupo respaldado por Greg Brockman, presidente de la compañía.
🤖 NVIDIA lleva Blackwell al mundo físico. NVIDIA ha presentado los nuevos Jetson Thor, ordenadores compactos para robótica e IA en el borde de la red basados en la arquitectura Blackwell. La compañía pretende acelerar el despliegue de robots, vehículos autónomos y sistemas industriales inteligentes.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Aunque fue escrito antes de la explosión de la IA generativa, Team of Teams, anticipa una idea que este paper confirma: cuando el entorno se vuelve complejo, la ventaja competitiva ya no depende de controlar mejor la información, sino de diseñar redes de colaboración más inteligentes.
PD2: La edición de hoy nos invita a pensar, en lugar de preguntar ”¿qué puede hacer la IA?”, invita a plantear una cuestión mucho más profunda: ”¿cómo debemos rediseñar nuestras organizaciones para que humanos e IA piensen mejor juntos?” . Para pensar más y mejor juntos, te dejo alguna idea:
Pizarra blanca magnética de gran formato para equipos de trabajo y planificación.
Tarjetas adhesivas tipo Post-it para mapear flujos de información y procesos.
Tableta digital de tinta electrónica (como Viwoods o reMarkable) para capturar ideas y revisar documentos sin distracciones.
Webcam con seguimiento automático (ideal para equipos híbridos).
Pantalla portátil USB-C para ampliar el espacio de trabajo cuando se utilizan varios agentes de IA simultáneamente.