Uno de los temas más recurrentes en mis conversaciones con ejecutivos y colegas académicos es que, cada vez más, las propuestas de proyectos, contenidos, campañas de marketing o investigaciones resultan ser más de lo mismo e incluso muy similares entre sí en periodos cortos de tiempo. Una de las hipótesis es que esta “similitud” se debe al uso de herramientas de inteligencia artificial.

Un dato que refuerza esta creencia es la rapidez de la adopción de esta tecnología. De acuerdo con el último informe de McKinsey sobre el estado de la inteligencia artificial (2025) alrededor del 78% de las organizaciones emplean IA en, por lo menos, una función de su negocio. Al mismo tiempo, más del 90% de las compañías tiene la intención de incrementar su inversión en esta tecnología durante los próximos años. En ese escenario, la inteligencia artificial dejó de ser una fuente de ventaja competitiva y se transformó en una condición básica para competir: las compañías no solamente están empleando las mismas herramientas, sino que están empezando a razonar dentro de marcos cada vez más parecidos. 

Y aquí surge un riesgo que no está siendo ponderado por muchas organizaciones: si bien la inteligencia artificial puede optimizar la manera en que se presentan las decisiones, no necesariamente mejora la calidad de estas. Los documentos pueden estar mejor organizados, los argumentos ser más claros y las recomendaciones, más defendibles por parte de los equipos de trabajo. Sin embargo, eso no significa que sean mejores que las de antaño. En muchos casos, lo que se ha perfeccionado es la forma, no el contenido. 

Por otro lado, es importante advertir que frente a un escenario donde se usan herramientas de IA, puede darse una disminución de ideas originales, que no estén influenciadas por una respuesta a un prompt. 

Y es en ese punto donde la discusión se vuelve más profunda. ¿Qué ocurre cuando cada vez más las iniciativas se parecen y se reduce la cantidad de ideas nuevas e innovadoras? Y esto no se da porque falte talento, sino porque la propia lógica de las herramientas de IA empuja hacia soluciones que parecen más justificadas y seguras. Cuanto más se utilizan, más difícil resulta dejar de usarlas.

Entonces, tenemos un contexto donde las empresas (y también los profesionales) están compitiendo de manera más parecida, pero también más eficaz. Las decisiones se hacen más rápidas, más organizadas y más fáciles de justificar. Pero también más predecibles.  Y en un mercado donde la diferencia es lo único que sostiene el valor, esa previsibilidad no es una fortaleza. Es una señal de alerta de la que no nos estamos dando cuenta.Buscamos ser más productivos y eficientes, pero estamos sacrificando la originalidad y la capacidad de pensar de forma más crítica. Y ello tarde o temprano pasará factura. 

El problema de fondo no es de índole tecnológico, sino estratégico. Cuando las instituciones – y las personas- empiezan a depender de las mismas fuentes para organizar sus decisiones, también comienzan a renunciar a algo más importante que la eficacia: su identidad. La diferenciación no se desvanece de repente; más bien, se va desvaneciendo poco a poco en decisiones menores que dejan de ser individuales. Y cuando eso sucede, competir deja de ser una cuestión de visión y se transforma en una cuestión de ejecución. 

Recuperar la diferenciación en un ambiente influenciado por inteligencia artificial no significa dejar de emplearla, sino oponerse a utilizarla automáticamente. Significa volver a introducir el juicio, la reflexión y, ante todo, la incomodidad en el proceso de tomar decisiones. Ya que si cada compañía – o profesional – utiliza las mismas herramientas y obtiene conclusiones parecidas, la ventaja no residirá en la respuesta sino en la habilidad de desviarse de ella. Y esa es, exactamente, una destreza que no se puede automatizar.

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