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La inteligencia artificial está en todas partes, al menos en el discurso corporativo. En el primer trimestre de 2025, 441.000 empresas del S&P 500 mencionaron la IA en sus teleconferencias financieras. Jamie Dimon, director ejecutivo de JPMorgan Chase, declaró que su banco ha 450 casos de uso de la tecnología. Pero aquí está la realidad que nadie quiere admitir: según la Oficina del Censo de EE. UU.: Solo 101.000 empresas utilizan IA de forma significativa.

Esta discrepancia entre la publicidad y la realidad no es casualidad. Es un síntoma de algo mucho más grande que está sucediendo dentro de las estructuras corporativas, algo que tiene implicaciones directas para el futuro del trabajo y los negocios en Brasil.

La tiranía de los ineficientes: por qué los mandos intermedios sabotean la innovación

En mi experiencia acelerando startups, siempre he observado que las mejores innovaciones enfrentan resistencia precisamente donde menos lo esperan: en medio de la jerarquía. El banco UBS identificó que la adopción corporativa de IA ha decepcionado, y las barreras van mucho más allá de las cuestiones técnicas.

El fenómeno que los expertos llaman la “tiranía de los ineficientes” explica muchas cosas: Las estructuras organizativas y las personas retrasan los avances que ahorran mano de obra¿Por qué? Porque los mandos intermedios, quienes ostentan la autoridad real en las empresas, pueden vetar o retrasar los cambios impulsados por la alta dirección.

Steve Hsu, experto citado en la investigación, señala que estos directivos temen que la automatización pueda amenazar sus puestos, adoptando una actitud defensiva. Es una reacción humana comprensible, pero crea una paradoja: las empresas que más necesitan transformarse son las que se resisten al cambio.

El crecimiento de las zonas de resistencia

Los números son reveladores: La presencia de abogados internos creció 27% en una década, mientras que áreas como recursos humanos han expandido el 40% en EE. UU. Estas áreas, relacionadas con el cumplimiento y la regulación, naturalmente crean barreras para la adopción de nuevas tecnologías.

Esto me recuerda una conversación que tuve recientemente con un amigo abogado, curiosamente similar al relato de el columnista Rafael Martins en GZHLa profesión jurídica está pasando del miedo a la curiosidad, pero todavía queda un largo camino por recorrer.

Mientras tanto, la IA consume infraestructura real

Paradójicamente, mientras las empresas dudan en adoptar la IA, las demandas energéticas de la tecnología están forzando expansiones de infraestructura. La central hidroeléctrica binacional Itaipú estudia la construcción de dos turbinas adicionales — un aumento de 10% en capacidad — impulsado principalmente por el crecimiento de los centros de datos de inteligencia artificial y minería de criptomonedas en Paraguay.

El director general Enio Verri considera esta expansión “inevitable”, y los números lo justifican: Paraguay proyecta consumir 501.000 millones de toneladas de energía de Itaipú hasta 2035En comparación con el 31% actual, este es el impacto físico real de la economía digital en acción.

Pero esta demanda energética plantea importantes problemas medioambientales. estudio publicado en Frontiers in Communication reveló que los modelos con capacidades de razonamiento elaboradas pueden emitir hasta 50 veces más CO2 que los modelos que responden de manera concisa.

El costo ambiental de la precisión

He aquí una disyuntiva fascinante: existe una relación inversa entre la precisión y la sostenibilidad. Los modelos más precisos tienden a consumir más energía y emitir más carbono. Las preguntas que implican un razonamiento complejo generan hasta seis veces más CO2 que las preguntas sencillas.

Esto nos lleva a una reflexión importante: necesitamos ser más conscientes de cómo utilizamos la IA, pidiendo respuestas más concisas y utilizando la tecnología de forma reflexiva.

La IA como herramienta de desinformación política

El lado oscuro de la democratización de la IA generativa apareció dramáticamente cuando Donald Trump publicó un video generado por IA que muestra a Barack Obama siendo arrestadoEl vídeo de un minuto y medio mezcla imágenes reales con escenas generadas por computadora, creando una narrativa completamente falsa.

Este episodio ilustra cómo la IA puede utilizarse para difundir desinformación potencialmente polarizadora. La creciente calidad de estos vídeos sintéticos dificulta distinguir la realidad de la ficción, especialmente para quienes desconocen las limitaciones y capacidades de la tecnología.

Repensando el futuro: modelos descentralizados e inteligencia emergente

Mientras enfrentamos los desafíos actuales, los investigadores ya están pensando en el próximo paso. Artículo en Forbes Brasil Explora teorías sobre la inteligencia artificial general (AGI), proponiendo un modelo descentralizado inspirado en el funcionamiento del cerebro humano como múltiples máquinas interconectadas.

La “Teoría del CAOS 2.0” de Abhishek Singh sugiere que la descentralización, a través de múltiples agentes que interactúan con protocolos locales, puede superar las limitaciones de los sistemas centralizados, generando inteligencia emergente superior.

Es un concepto fascinante que evoca patrones naturales como las colonias de hormigas y las sociedades humanas. Quizás el futuro de la IA no sea un "gran cerebro" central, sino una red colaborativa distribuida.

El impacto real en la profesión jurídica

Volviendo a la realidad actual, la transformación ya está ocurriendo en sectores específicos. Empresas como Allen & Overy ya utilizan herramientas como Harvey para generar actas y auxiliar decisiones, mientras en Brasil sistemas como Linte, Turivius y Juridoc avanzan en el Poder Judicial.

Un estudio de Goldman Sachs indica que Se pueden automatizar hasta 44% de tareas legalesPero esto no significa el fin de los abogados, sino una transformación en el valor que aportan. La diferencia residirá en la capacidad humana de pensar estratégicamente, argumentar con argumentos complejos y abordar las complejidades sociales y emocionales.

Lecciones para líderes y emprendedores

¿Qué podemos aprender de este escenario aparentemente contradictorio? Primero, que la resistencia al cambio es normal y predecible. Segundo, que las empresas que superen estas barreras organizacionales obtendrán importantes ventajas competitivas.

En mi experiencia como mentor de startups, veo tres estrategias que funcionan:

• Empieza poco a poco: Implementar IA en procesos específicos y de bajo riesgo
• Educar a los equipos: Reducir el miedo a través del conocimiento
• Resultados de la medición: Demuestre valor tangible antes de expandirse

Las fuerzas del mercado tienden a favorecer la adopción tecnológica, como ocurrió históricamente con el tractor y la computadora personal. Sin embargo, las empresas que dependen de la recuperación de grandes inversiones en centros de datos podrían no tener tiempo para procesos lentos de cambio organizacional.

El momento de actuar es ahora

La discrepancia entre la expectativa y la realidad en la adopción de la IA no es necesariamente negativa. Representa una oportunidad para las empresas y emprendedores que puedan sortear las barreras organizativas y técnicas con inteligencia.

Aunque las empresas 90% aún dudan, las primeras 10% ya están cosechando los beneficios reales de la tecnología. La pregunta no es si la IA transformará los negocios; ya lo está haciendo. La pregunta es si su empresa estará a la vanguardia o se quedará atrás.

El futuro pertenece a aquellos que puedan equilibrar el optimismo tecnológico con el realismo organizacional, la sostenibilidad ambiental con la eficiencia operativa y la innovación disruptiva con la responsabilidad social.

En mi trabajo de mentoría, ayudo a startups y empresas a navegar precisamente estas complejidades, convirtiendo la resistencia en oportunidad y la expectación en resultados concretos. Porque, al fin y al cabo, la IA es solo una herramienta. Lo importante es cómo la usamos para crear valor real y construir un futuro mejor.