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La IA, por si sola, no transforma organizaciones. La cultura sí.

Chromatograph en Unsplash

Ayer estaba escuchando el podcast de Awkward Silence con Laura Klein ‘The best ways to use AI in UX Research’, Laura Klein mencionaba una idea sobre la que en Materia Prima hemos hablado varias veces: la IA nos hace rápidos, pero el trabajo en equipo nos hace sabios.

En Materia Prima no estamos para nada en contra del uso de la IA. Sabemos que ha venido para quedarse y, aunque seguimos definiendo cómo integrarla de forma ética y profesional, nos apoyamos en ella. NotebookLM es, de hecho, nuestro gran aliado; mientras que los usuarios sintéticos son nuestros “enemigos” (ya os hemos hablado de ello en nuestras redes).

Lo que Laura Klein plantea abre dos grandes inquietudes que debemos abordar como investigadoras:

  1. El espejismo de la rapidez

Estamos viviendo la era del «entregable instantáneo”. El problema es que la IA nos permite saltarnos el «cómo» para llegar directamente al «qué». Es como si el cura de tu pueblo decidiera que, para ahorrar tiempo, las misas las resumiera un algoritmo en tres puntos clave enviados por WhatsApp. Se pierde la conexión, el sentido y la comprensión del continente y el contenido.

Laura Klein advierte que si solo el investigador vive el proceso, el resto de la empresa solo recibe un PDF que, con suerte, ojearán por encima.

  1. Habitar los datos

Hay una idea en diseño llamada ‘embodied cognition’: procesamos mejor la información cuando interactuamos físicamente con ella. Manosear post-its, discutir frente a una pizarra o pelearse con una transcripción cruda no son ineficiencias; es «habitar los datos».

Cuando dejamos que la IA haga el resumen, estamos delegando nuestro gimnasio mental. El resultado es lo que algunos ya llaman ‘Workslop’: contenido que tiene apariencia profesional pero que carece de alma, de intención y de ese instinto que solo nace de haber dado mil vueltas hasta construir el insight.

  1. La desaparición del ‘Junior’

Si divulgamos el conocimiento diciendo «pásale el informe a la IA y que te lo resuma», estamos creando organizaciones más autónomas pero mucho más desconectadas.

Tradicionalmente, los perfiles más jóvenes aprendían el oficio haciendo el trabajo «sucio» de análisis. Era ahí donde forjaban su criterio. Si la IA asume todo ese trabajo de base, ¿quién tendrá la experiencia necesaria para supervisar a la propia IA mañana?. Estamos quemando las etapas de aprendizaje en el altar de la velocidad trimestral.

  1. ¿Soberanía o aislamiento?

Inevitablemente, esto me recordó la escena de la primera temporada de Mad Men en la que tiran una investigación a la basura sin ni siquiera abrirla. La IA corre el riesgo de convertirse en ese cubo de basura. Si no hay debate ni discusión en el equipo sobre los aprendizajes, el insight no trasciende.

Estamos creando lo que se llama un «Collective Context Window«: el conocimiento se queda en silos individuales asistidos por algoritmos, en lugar de ser una cultura común que dé coherencia a la marca. Como dice James Manyika, la IA es un espejo que nos devuelve la imagen de lo que somos: si somos una cultura que no valora el pensamiento, la IA solo nos hará ser más rápidos siendo superficiales.

Conclusión

El reto no es sólo cuánto y cómo usamos la IA, también cómo diseñamos espacios donde el aprendizaje siga siendo colectivo. La democratización del conocimiento no debería ser un «no me lo expliques, ya le pregunto a la herramienta»; debería ser un «la herramienta nos ha dado estos puntos, ahora sentémonos a entender qué significan para nuestro negocio».

Cada organización tiene una relación distinta con el conocimiento, con el error, con la jerarquía y con el aprendizaje. Algunas ya trabajan de forma colaborativa, otras operan en silos. Algunas valoran el proceso, otras solo el entregable. Integrar IA sin comprender ese punto de partida es como instalar una autopista en un pueblo sin calles pavimentadas.

Por eso la investigación cultural organizacional es clave en esta transición. Entender qué miedos existen en el equipo, qué expectativas, qué resistencias, qué prácticas informales están existen hoy en la organización. Se trata de identificar dónde puede la IA ampliar capacidades y dónde, en cambio, puede erosionar criterio, vaciar procesos o desconectar a los equipos.

Sin ese diagnóstico previo, la integración de la IA corre el riesgo de amplificar lo que ya no funciona: más rapidez sin reflexión, más entregables sin debate, más autonomía individual y menos cultura compartida.

La IA no transforma organizaciones por sí sola, son las decisiones culturales que tomamos al incorporarla lo que lo hacen. Y esas decisiones no se improvisan, se investigan.

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Escribe Paula Juan