Durante años hemos explicado la desorientación contemporánea apelando a la complejidad, la velocidad o la incertidumbre. El mundo cambia rápido, los mapas caducan, las reglas se reescriben. Hoy aparece una tentación más cómoda: atribuir esa sensación de pérdida de rumbo a la inteligencia artificial, como si la tecnología hubiera introducido de pronto un desorden que antes no existía. Sin embargo, los datos y la experiencia apuntan en otra dirección, más incómoda. La inteligencia artificial no está creando la desorientación. Está haciendo algo más inquietante: la vuelve visible y la acelera.

La IA no rompe el sistema. Actúa como un catalizador. Amplifica dinámicas previas, acelera hábitos existentes y expone carencias que llevaban tiempo latentes. Allí donde había claridad, multiplica posibilidades. Allí donde faltaba criterio, multiplica el ruido. Y esa diferencia —entre quienes se potencian con la IA y quienes sienten que se quedan atrás— ya no es anecdótica. Empieza a ser estructural.

Uno de los grandes mitos que acompañan a la inteligencia artificial es que reducirá trabajo y liberará tiempo para tareas más valiosas. Un reciente estudio etnográfico publicado en Harvard Business Review, basado en ocho meses de observación directa en una empresa tecnológica estadounidense, muestra lo contrario. La adopción de herramientas de IA no redujo la carga laboral. La intensificó. Los empleados trabajaron a mayor velocidad, asumieron un abanico más amplio de tareas y extendieron el trabajo a más horas del día, muchas veces sin que nadie se lo pidiera. No hubo imposición jerárquica ni presión explícita. Hubo algo más sutil: la sensación de que ahora era posible hacer más.

Cuando la fricción desaparece, la acción se acelera. Pero la aceleración no equivale a orientación. Al contrario. Sin un criterio claro sobre qué merece ser hecho, la capacidad se transforma en presión. La IA facilita empezar tareas, reduce el miedo a la página en blanco y ofrece feedback inmediato. Eso resulta estimulante, incluso gratificante. El problema aparece después. La expansión silenciosa del trabajo erosiona los límites, reduce los espacios de recuperación cognitiva y deteriora la calidad de las decisiones. No por exceso de esfuerzo, sino por falta de pausa. No por falta de talento, sino por agotamiento del criterio.

Este fenómeno no afecta a todo el mundo por igual. Aquí aparece una brecha que merece atención. Informes globales recientes lo confirman. El estudio Global Workforce Hopes & Fears 2025 de PwC, basado en una encuesta a cerca de 50.000 trabajadores en casi cincuenta países, muestra que solo una minoría utiliza inteligencia artificial de forma intensiva en su trabajo diario. Ese grupo —en torno a un 14 %— reporta mayor productividad, mayor sensación de seguridad laboral e incluso mejores perspectivas salariales que quienes la usan de manera ocasional o no la usan. No se trata solo de eficiencia. Se trata de percepción de valor profesional.

Las encuestas de Gallup durante 2025 y 2026 apuntan en la misma dirección. Los líderes y profesionales con mayor autonomía utilizan la IA con mucha más frecuencia que otros colectivos dentro de las mismas organizaciones. Casi la mitad de los empleados declara no usar nunca herramientas de IA en su trabajo, no por rechazo ideológico, sino por falta de formación, de confianza o de integración real en los flujos de trabajo. La consecuencia es clara: mientras unos sienten que la IA amplifica su capacidad, otros viven la transformación como una amenaza difusa, una carrera que se acelera sin haber decidido aún cómo correrla.

Aquí conviene introducir un matiz esencial. La inteligencia artificial no está eliminando empleos de forma directa. Tampoco está seleccionando “ganadores” y “perdedores” por sí misma. Lo que sí está haciendo es acelerar las consecuencias de no haber resuelto antes una cuestión básica: el criterio. En un entorno donde todo puede hacerse más rápido, quien no sabe decidir qué importa se desgasta. Quien sí lo sabe, se potencia.

Este mismo patrón se reproduce a escala organizativa. Otro artículo reciente de Harvard Business Review analiza por qué muchas empresas incumbentes, pese a invertir de forma agresiva en inteligencia artificial, solo obtienen mejoras marginales. La causa no es falta de visión ni resistencia cultural, como suele afirmarse. Es algo más profundo y menos visible: la arquitectura del trabajo. Las empresas incorporan IA para optimizar tareas, pero mantienen intacta la unidad básica de trabajo y los mecanismos de coordinación. Aceleran lo existente sin diseñar el sistema.

Los ejemplos son elocuentes. Adobe y Figma ofrecían funcionalidades similares, pero entendían el trabajo de diseño de forma distinta. Adobe seguía organizada en torno al archivo; Figma redefinió la unidad de trabajo en componentes editables de forma simultánea. En la industria de la moda, muchas marcas siguen operando alrededor de la temporada; Shein redujo la unidad de trabajo a microexperimentos continuos en el mercado. En ambos casos, la ventaja no proviene de usar mejor la tecnología, sino de redefinir cómo se organiza el trabajo, cómo se aprende y cómo se decide.

Cuando las organizaciones no cambian esa arquitectura, la IA no transforma: intensifica. Aumenta la velocidad dentro del mismo laberinto. Nunca se ejecutó tanto. Nunca se decidió tan poco. La acción se multiplica, pero la dirección permanece borrosa.

Esta tensión no es nueva. La filosofía la ha descrito con otras palabras. Aristóteles advertía que la acción sin telos, sin finalidad clara, conduce a la dispersión. Los estoicos distinguían entre lo que depende de uno y lo que no, recordando que el control sobre la acción no sirve sin gobierno interior. Hannah Arendt alertó del riesgo de separar la acción del juicio: cuando nadie decide de verdad, nadie responde de verdad. Y Heidegger señaló que el peligro de la técnica no reside en las herramientas, sino en convertirlas en el marco incuestionado desde el que todo se interpreta.

La inteligencia artificial encaja con precisión en esa advertencia. No impone decisiones. Evita que nos hagamos ciertas preguntas. ¿Por qué hacemos esto? ¿Para qué? ¿Qué merece ir despacio? ¿Qué no debería acelerarse? Cuando todo es posible, lo difícil ya no es ejecutar, sino renunciar.

Aquí el liderazgo cambia de naturaleza. Durante décadas se asoció liderar con decidir más rápido, con más información y más control. Hoy, en entornos aumentados por IA, liderar empieza a parecerse más a otra cosa: custodiar el criterio colectivo. Introducir pausas deliberadas en sistemas que tienden a la aceleración. Definir explícitamente qué no se automatiza. Gobernar ritmos, no solo resultados.

Lo mismo ocurre a nivel individual. La IA no sustituye la intuición. La pone a prueba. La intuición —entendida no como impulso irracional, sino como síntesis experta de experiencia, valores y contexto— se vuelve más necesaria cuando los datos no bastan y las posibilidades se multiplican. Sin intuición entrenada, la velocidad desorienta. Con ella, la velocidad se amplifica.

Y aquí conviene cerrar el círculo con una idea que a menudo se pierde en el debate. Las oportunidades que se abren son extraordinarias. Probablemente no hayamos visto nunca una expansión de capacidad comparable. La inteligencia artificial permite aprender más rápido, crear más, explorar territorios profesionales y vitales que antes eran inaccesibles. Las cimas están más cerca que nunca.

Pero avanzar más rápido no garantiza avanzar mejor. La historia está llena de tecnologías que ampliaron la potencia antes de que aprendiéramos a gobernar el sentido. Cuando eso ocurre, la aceleración no eleva; dispersa.

Sin brújula, el riesgo no es quedarse quieto. Es avanzar en círculos. Sin intuición, la información abruma. Sin criterio, la velocidad se convierte en desgaste. La inteligencia artificial no nos condena a la desorientación. Nos obliga a mirarla de frente.

Y nos plantea una elección silenciosa pero decisiva: usar esta potencia inédita para ascender con sentido o dejar que la velocidad nos arrastre sin saber muy bien hacia dónde. Porque la pregunta ya no es qué puede hacer la inteligencia artificial. La pregunta es si, en medio de tanta capacidad, sabremos decidir quién queremos ser y hasta qué cimas merece la pena llegar.

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