Fortune reseña una advertencia atribuida a Goldman Sachs sobre la brecha entre expectativas de productividad por inteligencia artificial y resultados reales dentro de las organizaciones. El mensaje central es que la tecnología no genera valor automáticamente: depende de adopción por parte de trabajadores, rediseño de procesos, controles internos y confianza en las herramientas. Incluso puede aparecer resistencia cuando los equipos perciben amenaza, sobrecarga o falta de claridad en los beneficios.

Para empresas intensivas en operación crítica, esa lectura es especialmente relevante. La implantación de inteligencia artificial en áreas como mantenimiento, atención comercial, planeación, ciberseguridad o gestión documental requiere más que licencias y pilotos. Si los procesos siguen igual, los datos son incompletos o las personas no incorporan las recomendaciones en su trabajo diario, el impacto se diluye. La resistencia también puede expresarse mediante baja utilización, evasión de herramientas o decisiones manuales paralelas que reducen trazabilidad.

Por tanto del sector energético, la lección es gobernar la IA como transformación organizacional y no solo como automatización. Se requieren casos de uso asociados a indicadores operativos, capacitación, gestión del cambio, evaluación de riesgos, auditoría de resultados y mecanismos para capturar retroalimentación de usuarios. En empresas eléctricas, donde los errores pueden afectar continuidad del servicio, la adopción debe combinar productividad con seguridad, explicabilidad y responsabilidad. La ventaja estará en integrar IA a flujos reales de negocio, con datos confiables y controles que mantengan aceptación interna. Esto exige responsabilidades claras entre tecnología, talento humano, operación y cumplimiento antes de desplegar soluciones críticas internas y seguridad operacional.

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