Cómo las empresas reales atraviesan (de verdad) las fases de la adopción de IA
Cuando hablamos de adopción de IA en empresas, el mayor riesgo es venderla como un camino lineal, limpio y casi inevitable.
La realidad es otra: las empresas no “siguen un framework”; lo atraviesan tropezando, retrocediendo, bloqueándose y volviendo a arrancar. El valor de un modelo no está en presentarlo como una receta, sino en reconocer los patrones que emergen al mirar casos reales, aunque sean muy distintos, y adaptarse sobre la marcha.
Si miramos con atención a empresas como Klarna, Morgan Stanley o GitHub, el recorrido casi nunca arranca con una “estrategia de IA” bonita en slides. Detrás casi siempre hay un problema concreto, muchas veces operativo, que se racionaliza después, a veces con algunos ajustes sobre la marcha. El esquema Tool → Use Case → Workflow → Governance → Scale no es solo teoría: es una foto recurrente de cómo la adopción de IA sucede de verdad.
Al principio siempre está el tool. Es inevitable. Alguien mete IA porque es fácil, porque el mercado lo exige, porque los competidores ya hablan de ello o porque los empleados ya la usan de manera no oficial.
En esta fase, el valor es real, pero frágil y débil. La gente experimenta: descubre que puede escribir más rápido, responder mejor, generar resultados aceptables en menos tiempo.
Es una fase exploratoria, casi anárquica, pero con un mérito enorme: hace que la IA sea tangible. Mientras la IA siga siendo solo un concepto estratégico, no pasa nada. Se vuelve interesante cuando alguien la usa de verdad, aunque sea de manera imperfecta.
El problema es que el tool, por sí solo, no crea adopción. De hecho, muchas veces genera la ilusión de que ya la tienes. Muchas empresas se quedan aquí: licencias activas, alguna historia de éxito individual, una sensación vaga de mejora. Pero si miras los procesos, nada ha cambiado. La IA es un acelerador personal, no un motor estructural.
La revolución llega con los primeros use cases de verdad. No diez, ni cincuenta, sino uno o dos casos repetibles, visibles, lo suficientemente importantes como para que alguien los note. Ahí es donde el discurso cambia. Klarna es un ejemplo brutal: no dijeron “usamos IA en atención al cliente”. Insertaron un asistente de IA directamente en uno de los procesos más críticos y caros: la gestión de solicitudes. Este paso mueve la IA de “herramienta de apoyo” a parte del trabajo.
En esta fase, la IA deja de ser un experimento individual y se convierte en un objeto organizativo. Empiezan a surgir preguntas incómodas: ¿funciona siempre o solo a veces? ¿Quién se da cuenta de los errores? ¿Quién responde por los outputs? ¿Qué nivel de calidad es aceptable? Estas preguntas no existen en la fase del tool, pero aparecen cuando la IA toca un proceso real. Ese es el primer signo de adopción auténtica.
Luego viene lo que muchas empresas subestiman: integrarla en el workflow. Aquí la IA deja de ser “un asistente externo” y se convierte en parte del día a día. No es algo que usas cuando te acuerdas; está entre un paso y otro del trabajo. Morgan Stanley da un ejemplo top: los tools de IA no son chatbots genéricos, sino componentes que entran en momentos clave del trabajo de sus consultores: debriefs tras llamadas, acceso a research interno masivo. La IA no reemplaza al profesional, cambia cómo trabaja, reduciendo tiempo en tareas repetitivas y aumentando el que dedica a decisiones y relaciones.
Cuando la IA entra en el workflow pasa algo clave: el trabajo cambia. Ya no partes del folio en blanco; partes de una base, una draft. Menos tiempo produciendo, más tiempo verificando (o al menos, debería). Esto altera competencias, seniority, onboarding… y ahí aparecen resistencias culturales. No porque la IA falle, sino porque pone en jaque identidades profesionales consolidadas.
Aquí sale a la luz la governance. Mientras la IA es un tool individual, la governance parece un tema teórico. Cuando entra en procesos, se vuelve necesidad real. Morgan Stanley solo puede usar ciertas IA porque tienen fuentes controladas, límites claros y responsables definidos. En entornos regulados, la IA no escala sin reglas. Incluso en empresas menos rígidas, sin gobernanza la adopción se rompe: el riesgo crece más rápido que el valor.
Ojo: la governance no frena la IA, la hace usable. Introducir reglas demasiado pronto mata la experimentación; ignorarlas hasta un desastre también. Las adopciones maduras implementan governance en respuesta a un problema real, no como ejercicio teórico. La diferencia es sutil, pero decisiva.
Solo después llega la escala. Escalar no es más usuarios o licencias, es hacer que la IA funcione de manera consistente en equipos, roles y contextos distintos. GitHub Copilot es un ejemplo brutal: individualmente acelera la escritura de código, pero a nivel empresa solo aporta valor con estándares, tests, reviews y training. Si no, solo aumenta la deuda técnica.
Escalar significa que la IA no dependa de un team “bueno”, sino de un sistema diseñado para aguantar. Esto requiere métricas, loops de feedback, ownership claros e inversión continua. Aquí es donde muchas empresas se atascan. No por falta de valor, sino porque es difícil, requiere coordinación y decisiones políticas internas.
El mensaje es clarísimo: la adopción de IA no es un proyecto de inicio-fin. Es un camino de madurez organizativa. Cada fase tiene sentido solo si prepara la siguiente. Saltarse una rompe el equilibrio; quedarse demasiado tiempo genera frustración.
Por eso el framework Tool → Use case → Workflow → Governance → Scale funciona: no idealiza, describe lo que realmente pasa cuando la IA llega al mundo real. Permite desmontar la retórica del “AI-first company” y centrarse en lo que importa: procesos, personas, responsabilidades.
Al final, la pregunta no es si una empresa usa IA. Es en qué punto del viaje está. Usar IA como tool es fácil. Integrarla en workflows es difícil. Gobernarla es complejo. Escalarla es una batalla estratégica. Y ahí, en esas transiciones, se juega el verdadero competitive advantage.
