Desafío para empresas tradicionales: usar IA versus transformarse con IA, por Eduardo Laens (*)

Una de las sensaciones más extendidas del primer trimestre de 2026 en el mundo empresario no fue tanto la certeza de que la inteligencia artificial ya transformó por completo los mercados, sino algo bastante más emocional: la sospecha de estar llegando tarde. 

En muchísimas conversaciones con dueños de empresa, CEO y líderes de tecnología, aparece la misma incomodidad, formulada de distintas maneras, pero con un mismo trasfondo: "siento que mis competidores ya avanzaron más que yo", "parece que todos están haciendo algo grande con agentes", "veo startups que levantan capital y siento que me estoy quedando afuera". 

Mi impresión es que una parte importante de esa ansiedad no nace de una observación precisa del mercado, sino de una confusión muy típica de esta etapa: se mezclan señales de visibilidad, rondas de inversión, demos impactantes y MVP funcionales, con verdadera transformación corporativa a escala, y no son lo mismo. 

Q1 2026 fue, en ese sentido, un trimestre ideal para inflar esa percepción. El flujo de capital hacia la inteligencia artificial siguió siendo extraordinario y volvió a dejar títulos ruidosos, valuaciones gigantescas y la sensación de que el tablero se está redefiniendo a una velocidad imposible de seguir para cualquier empresa tradicional. 

Pero cuando uno corre un poco el zoom y trata de separar la espuma de la sustancia, aparece otra lectura bastante más sobria: lo que estamos viendo no es una adopción homogénea ni una reconversión masiva de compañías tradicionales en organizaciones agénticas, sino una enorme concentración de capital y atención sobre un grupo relativamente chico de jugadores que operan con otra lógica, otra arquitectura y otro margen de maniobra. 

Hay una diferencia abismal entre una startup que arma un MVP convincente, levanta dinero con una tesis atractiva y crece sobre una base tecnológica nueva; y una empresa consolidada que tiene que integrar IA a sistemas legacy, datos desordenados, restricciones regulatorias, capas de seguridad, procesos heredados, personas que necesitan capacitación y una cultura organizacional que no cambia por decreto.

Ahí, justamente, está el punto que me parece más importante subrayar: la narrativa del mercado va mucho más rápido que la capacidad real de transformación de las empresas. Eso no quiere decir que la oportunidad sea menor. Quiere decir que el ritmo de adopción profunda, especialmente en organizaciones grandes o tradicionales, sigue siendo bastante más lento de lo que sugieren LinkedIn, los anuncios de prensa y el entusiasmo de los VC.

Muchas compañías ya compraron herramientas, habilitaron accesos, hicieron pilotos, probaron agentes, montaron laboratorios internos o incluso desplegaron algunos casos puntuales con valor. Pero muy pocas reconfiguraron de verdad la operación, rediseñaron procesos de punta a punta y lograron que la IA deje de ser una capa de experimentación periférica para convertirse en una nueva forma de trabajar integrada al negocio. 

La diferencia entre usar IA y transformarse con IA es enorme, y en esa diferencia vive buena parte de la coyuntura actual. Con los agentes, esto se vuelve todavía más evidente. Pareciera que todo el mundo habla de empresas agénticas como si fueran una realidad ya consolidada, cuando en verdad estamos mucho más cerca de una fase de transición que de una nueva normalidad estable. 

Hay cada vez más pruebas funcionales, flujos automatizados y arquitecturas híbridas que empiezan a mostrar potencial. Pero una cosa es demostrar que un agente puede ejecutar una secuencia de tareas bajo ciertas condiciones y otra muy distinta es convertir eso en una capacidad organizacional robusta, gobernada, segura, medible y escalable. 

Para una empresa consolidada, el desafío no es solamente tecnológico. Es también político, cultural, operativo y metodológico. Requiere gobierno, observabilidad, integración, rediseño de roles, trazabilidad, seguridad, control del error y, sobre todo, claridad sobre dónde tiene sentido automatizar y dónde no. 

Por eso, me parece un error leer el mercado con la vara de las demos, lo que gastan en tokens o de las rondas de inversión. La vara correcta, para una empresa real, es la capacidad de absorber la tecnología sin romperse por dentro. 

En ese marco, el FOMO empresario puede volverse un mal consejero. Porque empuja a muchas compañías a querer hacer algo ya no como resultado de una lectura estratégica, sino como reacción al miedo de quedar fuera de conversación. Y cuando eso pasa, el riesgo no es solamente gastar mal; el riesgo es construir una ilusión de avance. Comprar herramientas sin arquitectura, lanzar pilotos sin dueños claros, pedir resultados de productividad sin rediseñar procesos, nombrar comités de IA sin governance real o hablar de agentes autónomos cuando todavía no están resueltos los fundamentos de datos, seguridad e integración. 

Dicho de otra manera: la ansiedad por no quedarse atrás puede terminar generando exactamente lo contrario de lo que busca, porque reemplaza madurez por movimiento, y confunde velocidad con progreso. 

No todo lo que se mueve avanza, y no toda empresa que publica casos o demos está realmente transformada. También conviene entender que esta lentitud relativa no es necesariamente un fracaso, sino una consecuencia lógica del momento del mercado. 

Las tecnologías agénticas todavía están madurando. El tooling y la observabilidad todavía está madurando. Los marcos de gobierno, auditoría y control todavía están en proceso de adaptación. Incluso la discusión sobre cómo convivir con agentes, cómo supervisarlos, cómo medirlos y cómo integrarlos de manera segura dentro de procesos críticos está todavía en construcción. 

En paralelo, las empresas tradicionales cargan con inercias que las startups no tienen: sistemas heredados, estructuras más pesadas, dependencia de terceros, culturas menos experimentales y una tolerancia al error mucho más baja. Pretender que ambas corran al mismo ritmo es no entender ni a unas ni a otras. 

Las startups están diseñadas para probar, mostrar y crecer rápido. Las tradicionales, en cambio, tienen que transformar sin poner en riesgo continuidad operativa, reputación ni compliance. Ese trabajo, por definición, es más lento. 

Por eso, en 2026 el verdadero riesgo para muchos empresarios no es ir más despacio que sus competidores, sino interpretar mal la velocidad del mercado. No estamos viendo todavía una reconversión masiva y madura de las empresas hacia modelos agénticos. Estamos viendo, más bien, una fase de fuerte exploración, de enorme excitación financiera, de prototipos cada vez más convincentes y de una distancia todavía considerable entre lo que el mercado promete y lo que las organizaciones realmente pueden absorber. 

El empresario lúcido, entonces, no debería preguntarse solamente cuánto más rápido tiene que correr, sino qué capacidades necesita construir para correr bien. Porque en esta etapa, la ventaja no la va a capturar necesariamente el primero que anuncie algo, ni el que más herramientas compre, ni el que más ruido haga en redes. La va a capturar quien logre convertir esta ola de entusiasmo en una capacidad organizacional seria, escalable y sostenible. Y eso, aunque a veces decepcione al ego, no se construye con MVP. Se construye con criterio, con arquitectura y con paciencia estratégica.

(*) El columnista -foto- es CEO de Varegos y docente universitario especializado en IA y autor del libro Humanware (declarado de interés para la Comunicación Social por la Legislatura de la Ciudad de Buenos Aires).