Plutarco cuenta que los atenienses conservaron durante siglos el barco con el que Teseo regresó tras derrotar al Minotauro. Con el tiempo, las tablas se fueron deteriorando y se sustituyeron una a una. El barco seguía navegando, seguía siendo exhibido y seguía siendo llamado “el barco de Teseo”. Hasta que alguien formuló la pregunta inevitable: si ya no queda ni una sola tabla original, ¿sigue siendo el mismo barco? La paradoja se vuelve más exigente cuando imaginamos que alguien hubiera guardado las tablas viejas y con ellas hubiera construido otro barco. Entonces habría dos, uno nuevo en materia, pero con continuidad histórica y otro hecho con piezas originales, pero sin continuidad. ¿Cuál sería el verdadero? No es un juego intelectual. Es una forma rigurosa de pensar la identidad cuando el cambio deja de ser gradual y se vuelve estructural. Eso es exactamente lo que está ocurriendo hoy con las organizaciones, el trabajo y la manera en que decidimos. Estamos sustituyendo piezas —procesos, tareas, decisiones y roles— a una velocidad inédita. El barco sigue navegando. Incluso navega más rápido. La cuestión no es si flota. La cuestión es qué sigue siendo cuando casi todo ha cambiado.

En enero de 2026, un amplio estudio publicado por Harvard Business Review preguntó a más de cien altos responsables de datos e inteligencia artificial de grandes empresas globales qué estaba ocurriendo realmente con la IA. Los resultados dibujan un punto de inflexión claro. El 99% afirma que la inversión en datos e IA es una prioridad estratégica, prácticamente todos planean seguir aumentando el presupuesto y el 39% ya tiene sistemas de IA en producción a escala, frente a solo el 5% dos años antes. Además, el 94% afirma haber superado la fase puramente experimental. La IA ya no es un laboratorio, es infraestructura organizativa. También hay señales de retorno. El 54% declara estar obteniendo alto o significativo valor de negocio, frente al 47% del año anterior, y solo el 8% afirma no ver valor. Desde fuera, el barco parece sólido, inversión sostenida, despliegue creciente y resultados incipientes.

Pero el mismo estudio introduce un dato que cambia por completo la lectura. El 93% identifica los factores humanos —cultura, cambio, capacidades y miedo— como el principal obstáculo para capturar valor de la IA, y solo el 7% culpa a la tecnología. Es decir, el problema ya no es la potencia del motor, sino quién lo conduce y con qué mapa. La mayor parte de los esfuerzos siguen concentrándose en modelos, plataformas e infraestructuras, mientras la adaptación humana avanza mucho más despacio. El resultado es una brecha interna, tecnología de última generación operando sobre culturas, incentivos y estructuras pensadas para otra época. El miedo al reemplazo crece, los recursos para recualificar son escasos y no hay consenso claro sobre quién debe gobernar la IA dentro de las organizaciones. La IA es popular, pero su autoridad es confusa. No porque falte potencia, sino porque falta integración.

Mirar hacia 2030 amplía el foco. Informes globales publicados en 2025, como el AI Index Report de la Universidad de Stanford y el Future of Jobs Report del World Economic Forum, coinciden en tres ideas centrales. Primero, la IA dejará de ser una herramienta puntual para convertirse en una capa transversal que atraviese casi todas las actividades humanas: trabajo, educación, salud, finanzas, industria, administración pública y cultura. Segundo, más del 60% de los empleos requerirán interacción cotidiana con sistemas de IA y alrededor del 40% de las competencias actuales dejarán de ser centrales antes de 2030. Tercero, la inversión en infraestructura y modelos seguirá concentrándose en pocos países y grandes actores, convirtiendo la IA en un factor geopolítico además de económico.

Estas cifras no describen solo un cambio tecnológico. Describen una mutación del ecosistema social del trabajo. El propio WEF señala que el balance neto de empleo puede ser positivo si se invierte de forma masiva en recualificación. Sin esa inversión, la tecnología que promete productividad generará desigualdad estructural. La IA no crea la brecha, la acelera si no se gobierna. Aquí el problema deja de ser solo organizativo y se vuelve social.

Hay además un riesgo menos visible, la externalización progresiva del pensamiento. Primero delegamos cálculos, luego redacciones, luego análisis, luego síntesis y luego recomendaciones. Cada paso ahorra tiempo, pero también reduce ejercicio mental. La psicología cognitiva lleva décadas mostrando que las capacidades se debilitan cuando no se usan. La atención sostenida, el juicio crítico o la intuición experta no desaparecen por culpa de la IA, sino por desuso. El riesgo no es que las máquinas piensen por nosotros, sino que dejemos de pensar porque asumimos que ya piensan suficientemente bien. Esto tiene una dimensión estratégica, organizaciones que delegan demasiado pronto pierden criterio y sin criterio no hay ventaja competitiva sostenible.

Este proceso tiene también una dimensión moral. En muchas empresas, cada vez más decisiones se justifican con “lo dice el modelo” o “lo recomienda el sistema”. Eso reduce el riesgo individual, pero diluye algo esencial, la autoría de la decisión. Cuando nadie decide de verdad, nadie responde de verdad. Y sin responsabilidad, la eficiencia se vuelve ciega.

Volvemos entonces al barco de Teseo. Cada automatización es una tabla sustituida. Cada proceso delegado, otra. Cada decisión convertida en recomendación algorítmica, otra más. En 2030, muchas organizaciones habrán cambiado casi todas sus piezas internas. Seguirán teniendo nombre, marca y relato, pero la forma en que se trabaja, se decide y se ejerce el poder será radicalmente distinta. Como en el dilema original, puede aparecer un segundo barco. Mientras las organizaciones se rehacen con piezas nuevas —algoritmos, plataformas y automatización—, muchas personas conservarán sus “tablas viejas”, experiencia, oficio, memoria, intuición y maneras de trabajar que ya no encajan. Con ellas intentarán reconstruir espacios donde todavía se reconozcan. Convivirán dos lógicas, la del sistema que optimiza y la del ser humano que busca sentido.

¿Cuál será el verdadero barco? ¿El que funciona mejor o el que todavía sabe por qué existe? La pregunta no es romántica. Es estratégica. Las organizaciones no solo producen bienes y servicios, producen formas de vivir y de decidir. Cuando todo se optimiza, alguien tiene que decidir qué no se optimiza. Cuando todo se acelera, alguien tiene que decidir qué merece ir despacio. Si no lo decide una persona, lo decidirá la inercia del sistema.

Esto importa porque sin integración humana no hay retorno sostenible de la IA. Importa porque las empresas que no inviertan en adaptación cultural verán cómo su tecnología genera fricción, rotación y bajo impacto. Importa porque la pérdida de criterio humano reduce la calidad de las decisiones, incluso cuando son más rápidas. Importa porque la eficiencia sin responsabilidad produce resultados a corto plazo y crisis a medio. Y importa porque una sociedad que delega su juicio acaba perdiendo su capacidad de gobernarse.

¿Qué implica esto para una empresa hoy? Cuatro decisiones estratégicas. Primera, no invertir solo en tecnología, sino en adaptación humana. El presupuesto para cultura, formación y liderazgo no puede ser un complemento, sino una condición de éxito. Segunda, definir explícitamente qué no se va a automatizar. Qué decisiones deben seguir siendo humanas, qué conversaciones no se delegan, qué responsabilidades no se externalizan. Tercera, rediseñar el liderazgo. Menos gestores de procesos y más custodios de sentido, personas capaces de integrar datos, criterio y responsabilidad. Cuarta, medir algo más que eficiencia. Medir calidad de decisión, aprendizaje y responsabilidad, no solo velocidad y coste.

¿Y para una persona? Cuatro gestos igualmente claros. Primero, no delegar el criterio sin revisarlo. Usar la IA como apoyo, no como sustituto de pensar. Segundo, entrenar las capacidades que no se automatizan fácilmente, juicio, intuición y lectura humana. Tercero, asumir que decidir implica responder, incluso cuando hay algoritmos de por medio. Y cuarto, hacerse una pregunta periódica que ningún sistema puede contestar. ¿Esto que hago lo decido yo o lo decide el sistema por mí?

El dilema del barco de Teseo no se resuelve eligiendo entre pasado y futuro. Nadie propone no cambiar las tablas podridas. La pregunta real es otra. ¿Qué no puede perderse, aunque todo cambie? Tal vez no sea la materia, sino la intención. Tal vez no sea la forma, sino la responsabilidad. Tal vez no sea la técnica, sino la manera de tratar a quienes viajan dentro.

Un barco no es solo una estructura que flota. Es una promesa de viaje. Es una dirección. Cuando nadie recuerda a dónde iba el barco, cualquier velocidad es peligrosa. En 2026 sabemos construir motores extraordinarios. En 2030 serán aún más potentes. La pregunta es si sabremos seguir siendo capitanes, y no solo pasajeros de sistemas que ya no entendemos del todo. Porque cuando todas las tablas sean nuevas, cuando todo funcione, cuando todo sea rápido, eficiente y predictivo, habrá una última pregunta que ninguna máquina podrá responder por nosotros. ¿Seguimos siendo nosotros?

***Paco Bree es profesor de Deusto Business School, Advantere School of Management y asesor de Innsomnia Business Accelerator.