{"id":10233,"date":"2026-03-13T12:13:07","date_gmt":"2026-03-13T12:13:07","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/?p=10233"},"modified":"2026-03-13T12:13:09","modified_gmt":"2026-03-13T12:13:09","slug":"paco-bree-cuando-la-tecnologia-cambia-las-herramientas-y-tambien-el-sistema","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/2026\/03\/13\/paco-bree-cuando-la-tecnologia-cambia-las-herramientas-y-tambien-el-sistema\/","title":{"rendered":"Paco Bree: \u00abCuando la tecnolog\u00eda cambia las herramientas… y tambi\u00e9n el sistema\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Art\u00edculo publicado en Invertia de El Espa\u00f1ol (11\/03\/2026)<\/strong><\/p>\n\n\n

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Profesor de Deusto Business School<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La historia econ\u00f3mica ofrece una lecci\u00f3n curiosa sobre c\u00f3mo funcionan las grandes revoluciones tecnol\u00f3gicas. A finales del siglo XIX muchas f\u00e1bricas comenzaron a sustituir las m\u00e1quinas de vapor por motores el\u00e9ctricos. La nueva tecnolog\u00eda era m\u00e1s eficiente, m\u00e1s flexible y mucho m\u00e1s potente. Sin embargo, durante d\u00e9cadas ocurri\u00f3 algo desconcertante: la productividad apenas mejor\u00f3<\/strong>. El historiador econ\u00f3mico Paul David explic\u00f3 despu\u00e9s la raz\u00f3n. Las empresas hab\u00edan cambiado la tecnolog\u00eda, pero no hab\u00edan cambiado la forma de trabajar<\/strong>. Las f\u00e1bricas segu\u00edan organizadas seg\u00fan la l\u00f3gica de la m\u00e1quina de vapor. Solo cuando redise\u00f1aron completamente la distribuci\u00f3n de las plantas, los flujos de producci\u00f3n y los procesos de trabajo la electricidad liber\u00f3 todo su potencial. En otras palabras, la tecnolog\u00eda estaba disponible, pero las organizaciones a\u00fan no sab\u00edan c\u00f3mo utilizarla<\/strong>. Esa lecci\u00f3n hist\u00f3rica resulta sorprendentemente actual.<\/p>\n\n\n\n

Algo parecido podr\u00eda estar ocurriendo hoy con la inteligencia artificial. Durante los \u00faltimos dos a\u00f1os el debate p\u00fablico se ha centrado casi exclusivamente en una pregunta: \u00bfdestruir\u00e1 empleo?<\/strong>. Es una inquietud comprensible. Cada gran innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica ha despertado ese temor. Pero los primeros datos emp\u00edricos empiezan a dibujar un panorama m\u00e1s matizado. Un estudio publicado en marzo de 2026 por investigadores de Anthropic, basado en datos reales de uso de inteligencia artificial en tareas profesionales, encuentra algo llamativo: no hay evidencia clara de aumento del desempleo en las ocupaciones m\u00e1s expuestas a la IA desde la aparici\u00f3n de ChatGPT<\/strong>. Lo que s\u00ed aparecen son se\u00f1ales m\u00e1s sutiles, como cierta ralentizaci\u00f3n en la contrataci\u00f3n de trabajadores j\u00f3venes en algunos roles. El cambio existe, pero no se manifiesta de la forma abrupta que muchas narrativas anticipaban.<\/p>\n\n\n\n

El hallazgo m\u00e1s interesante del estudio no es el empleo, sino el nivel en el que se produce la transformaci\u00f3n. Los investigadores observan que la inteligencia artificial no sustituye profesiones completas, sino que automatiza o reorganiza tareas concretas dentro de los trabajos<\/strong>. Un abogado puede utilizar IA para redactar documentos, pero no para representar a un cliente ante un tribunal. Un profesor puede apoyarse en sistemas generativos para preparar materiales, pero no para dirigir una clase. Un analista financiero puede automatizar parte del tratamiento de datos, pero no la interpretaci\u00f3n estrat\u00e9gica final. El resultado es que el cambio ocurre dentro del trabajo<\/strong>, no necesariamente en su desaparici\u00f3n inmediata. Las estad\u00edsticas laborales tradicionales \u2014que siguen midiendo ocupaciones como unidades estables\u2014 captan mal esta transformaci\u00f3n gradual.<\/p>\n\n\n\n

Este patr\u00f3n coincide con lo que empiezan a observar otros an\u00e1lisis recientes. Informes de McKinsey, del World Economic Forum y de la OCDE apuntan en la misma direcci\u00f3n: muchas aplicaciones actuales de inteligencia artificial automatizan componentes espec\u00edficos de tareas cognitivas<\/strong>, pero rara vez eliminan completamente un rol profesional. En la pr\u00e1ctica, las organizaciones no sustituyen puestos de trabajo de forma instant\u00e1nea. Lo que ocurre es algo m\u00e1s complejo: reorganizan procesos, redistribuyen responsabilidades y combinan capacidades humanas y algor\u00edtmicas dentro de los mismos trabajos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Sin embargo, el debate p\u00fablico suele imaginar la inteligencia artificial como una herramienta individual. Un profesional que abre una aplicaci\u00f3n y conversa con un modelo generativo para escribir textos, resumir documentos o generar c\u00f3digo. Esa imagen es real, pero incompleta. La transformaci\u00f3n m\u00e1s profunda no ocurre cuando una persona utiliza inteligencia artificial de forma aislada, sino cuando\u00a0las organizaciones empiezan a integrarla en sus sistemas, sus datos y sus procesos de decisi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Para entenderlo conviene recordar c\u00f3mo funcionan las empresas modernas. Durante d\u00e9cadas han construido infraestructuras digitales complejas: sistemas de planificaci\u00f3n empresarial, plataformas de gesti\u00f3n de clientes, sistemas financieros, log\u00edstica, recursos humanos y anal\u00edtica de datos. Muchas grandes organizaciones dependen de sistemas empresariales desarrollados por proveedores como SAP, Oracle o Salesforce para coordinar operaciones, facturaci\u00f3n, inventarios o relaciones comerciales. Estos sistemas constituyen el sistema nervioso digital de la empresa<\/strong>, y cualquier transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica relevante debe interactuar con ellos.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial no sustituye esa infraestructura. Lo que hace es integrarse en ella y empezar a influir en los procesos que la sostienen<\/strong>. Ah\u00ed aparece la verdadera dificultad. Incorporar modelos de IA en estos entornos implica conectar datos, revisar procesos, garantizar seguridad, cumplir requisitos regulatorios y redise\u00f1ar flujos de trabajo. Instalar una herramienta de inteligencia artificial puede hacerse en minutos. Transformar una organizaci\u00f3n para utilizarla de forma eficaz puede llevar a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada muchas empresas han dado un paso previo imprescindible: migrar parte de sus sistemas a infraestructuras cloud<\/em>. Plataformas como Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud han facilitado centralizar datos y ampliar capacidad computacional. Incluso proveedores tradicionales de software<\/em> empresarial como SAP u Oracle est\u00e1n desarrollando cada vez m\u00e1s servicios basados en nube y capacidades de an\u00e1lisis avanzado integradas en sus plataformas. El objetivo es que los datos corporativos puedan alimentar sistemas de automatizaci\u00f3n, an\u00e1lisis predictivo o asistencia inteligente en distintos procesos de negocio.<\/p>\n\n\n\n

Pero la tecnolog\u00eda por s\u00ed sola no transforma las organizaciones. La dificultad suele estar en otro lugar: la forma en que se organiza el trabajo dentro de ellas<\/strong>. Los sistemas empresariales han sido dise\u00f1ados durante d\u00e9cadas para procesos relativamente estables. La inteligencia artificial introduce una l\u00f3gica distinta, basada en aprendizaje continuo, experimentaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n. Integrar esa l\u00f3gica en organizaciones grandes requiere cambiar rutinas, incentivos y estructuras de decisi\u00f3n, algo que suele avanzar mucho m\u00e1s despacio que la propia tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Este desaf\u00edo adopta formas muy distintas seg\u00fan el tipo de empresa. En muchos debates internacionales sobre inteligencia artificial aparecen gigantes tecnol\u00f3gicos capaces de invertir miles de millones en infraestructura digital. Pero la realidad empresarial espa\u00f1ola es diferente. La inmensa mayor\u00eda de las empresas son microempresas, aut\u00f3nomos o peque\u00f1as compa\u00f1\u00edas<\/strong>, y las grandes organizaciones representan solo una peque\u00f1a parte del sistema productivo. Para una multinacional el reto puede ser integrar inteligencia artificial en complejos sistemas heredados durante d\u00e9cadas. Para muchas peque\u00f1as empresas el desaf\u00edo es m\u00e1s inmediato: c\u00f3mo aprovechar nuevas herramientas sin perder competitividad en un entorno que cambia con rapidez.<\/p>\n\n\n\n

Por eso el futuro del trabajo no se decidir\u00e1 \u00fanicamente en los laboratorios de inteligencia artificial. Se decidir\u00e1 en la capacidad de las organizaciones para adaptarse a nuevas formas de operar<\/strong>. Los algoritmos pueden mejorar en meses. Las instituciones humanas cambian mucho m\u00e1s despacio.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed aparece una intuici\u00f3n hist\u00f3rica interesante. El economista e historiador Karl Polanyi describi\u00f3 la revoluci\u00f3n industrial como \u201cla gran transformaci\u00f3n\u201d<\/strong>, un momento en el que una nueva forma de producir reorganiz\u00f3 la sociedad entera. Durante siglos la econom\u00eda hab\u00eda estado integrada dentro de la vida social. Con la industrializaci\u00f3n ocurri\u00f3 algo radical: la nueva l\u00f3gica productiva empez\u00f3 a reorganizar ciudades, instituciones, trabajo y relaciones sociales. Las grandes tecnolog\u00edas no se limitan a mejorar herramientas. Reconfiguran sistemas completos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial podr\u00eda estar entrando en esa categor\u00eda. No porque sustituya autom\u00e1ticamente a los trabajadores ni porque automatice todo lo que toca, sino porque obliga a replantear c\u00f3mo se toman decisiones, c\u00f3mo se organizan procesos y c\u00f3mo se coordina el conocimiento dentro de las empresas. Si la historia de la electrificaci\u00f3n industrial ofrece alguna pista, el verdadero impacto de la inteligencia artificial quiz\u00e1 no aparezca cuando surgen los modelos, sino cuando las organizaciones aprendan a reorganizarse alrededor de ellos.<\/p>\n\n\n\n

En ese sentido, la cuesti\u00f3n decisiva no es si la inteligencia artificial es potente \u2014lo es\u2014, sino si nuestras instituciones sabr\u00e1n transformarse para aprovecharla<\/strong>. Porque si algo ense\u00f1a la historia econ\u00f3mica es que las grandes revoluciones tecnol\u00f3gicas rara vez fracasan por falta de capacidad t\u00e9cnica. Su verdadero l\u00edmite suele ser m\u00e1s humano que tecnol\u00f3gico: la dificultad de cambiar organizaciones, procesos y formas de cooperaci\u00f3n que llevan d\u00e9cadas funcionando de otra manera<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

***Paco Bree<\/strong> es profesor de Deusto Business School, Advantere School of Management y asesor de Innsomnia Business Accelerator<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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