Un nuevo año calendario comienza, y con él llegan las clásicas resoluciones de año nuevo.
En el hemisferio sur, es tiempo de vacaciones de verano: una pausa que, para muchos, permite desacelerar y tomar distancia del día a día. En el hemisferio norte, la interrupción que traen las fiestas de Navidad y Año Nuevo también ofrece —aunque sea brevemente— un espacio para reflexionar fuera del trajín cotidiano.
Es habitual que en este momento aparezcan objetivos personales: hacer más ejercicio, mejorar la alimentación, leer más, compartir más tiempo con la familia. Pero también es un buen momento para despegarse de la rutina laboral, ampliar la mirada y empezar a esbozar nuevos objetivos para las organizaciones en las que trabajamos.
Y este 2026 que comienza se presenta como uno de los años más desafiantes que se recuerden en las últimas décadas.
Vivimos en un contexto marcado por iniciativas geopolíticas que rompen acuerdos y prácticas diplomáticas vigentes desde la Segunda Guerra Mundial; por cimbronazos económicos de impacto global, donde ya no son solo los países en vías de desarrollo los que sufren cambios abruptos, sino también economías desarrolladas, históricamente acostumbradas a la previsibilidad y a un cierto equilibrio de poderes que hoy parece desdibujarse.
A este escenario geopolítico y económico —tarifas, embargos, intervenciones militares que tensionan el estado de derecho internacional— se suma la aceleración de la transformación tecnológica, con una rara avis en el centro de la escena: la Inteligencia Artificial.
Numerosos especialistas y líderes tecnológicos de larga trayectoria auguran una transformación radical del trabajo (y de sus consecuencias sociales), comparable a la Revolución Industrial o al impacto que tuvo la masificación de internet en la distribución de la información.
Sin embargo, esos pronósticos chocan con la realidad cotidiana de las organizaciones, con la microeconomía y con la dinámica empresarial concreta.
Las promesas de la IA, lejos de traer solo claridad, muchas veces agregan ansiedad y FOMO a líderes de múltiples industrias que, atravesadas por el uso intensivo de tecnología, temen quedar rápidamente obsoletas si no “se suben a la ola” de la IA cuanto antes.
Esta idea de “surfear la ola de la IA” me recuerda al estilo pictórico de Vermeer: chiaroscuro. Hay luces… pero también hay sombras.
Las luces
Del lado luminoso, la IA aparece como una herramienta extraordinariamente poderosa: acelera tareas, habilita nuevas formas de búsqueda e investigación (con los desafíos conocidos de sesgos y veracidad), simplifica desarrollos y actúa como catalizador tanto de tareas rutinarias como de procesos creativos.
Las sombras
Pero también hay sombras, y muchas de ellas tienen que ver con la microeconomía de la IA.
Las grandes potencias del sector —las compañías privadas que desarrollan los modelos fundacionales (LLMs)— se encuentran aún en una etapa temprana de madurez. A pesar de facturar miles de millones de dólares, en muchos casos siguen gastando más de lo que ingresan.
Esto no es casual: la IA sigue siendo una tecnología embrionaria. Las inversiones de capital necesarias para entrenar y operar estos modelos son enormes, y todo indica que el mercado tenderá a concentrarse en unos pocos grandes jugadores dominantes.
Como suele ocurrir en estos momentos de cambio tecnológico, estos actores hacen todo lo posible para cruzar el “abismo de la adopción”: operar a pérdida durante años o incluso décadas no es una anomalía, sino parte del modelo (Amazon y Coursera son ejemplos conocidos). Esto implica que servicios que hoy son brindados a pérdida, más adelante pueden encarecerse drásticamente una vez que se ha generado el “vendor lock in” (dependencia de un proveedor).
Entonces… ¿qué hacer?
Desde nuestra perspectiva, y en base a nuestra experiencia reciente, este escenario tiene implicancias claras.
Por un lado, las organizaciones que no se detienen a reflexionar corren el riesgo de tomar decisiones que pronto pueden demostrarse equivocadas. Por ejemplo: “la IA es inmadura, mejor esperamos a que decante”.
En el extremo opuesto, están quienes sostienen: “implementemos IA ya mismo en todos los procesos”, sin una estrategia clara ni objetivos concretos.
En el medio de estos extremos, muchos líderes se sienten desorientados, presionados por el FOMO y atrapados en una falsa dicotomía de todo o nada.
Una vía intermedia
Desde Aulasneo proponemos un camino intermedio.
Nuestra experiencia reciente con el desarrollo de Owly, nuestro agente de IA para educación, es un buen ejemplo. En los últimos seis meses hemos construido una plataforma que permite a las organizaciones experimentar con IA de forma controlada, alineada con sus objetivos reales y con un estricto cuidado de los costos.
Más que prometer soluciones mágicas, buscamos ofrecer un entorno seguro para el tinkering: explorar casos de uso concretos, terrenales, que aporten valor real a los procesos y generen mejoras medibles en los resultados organizacionales.
En la próxima edición de Spark Learning compartiremos ejemplos concretos de estos casos y empezaremos a abrir un debate que ya está sobre la mesa:
¿la IA va a reemplazar sistemas y plataformas existentes —como los LMS en educación— o va a transformarlos desde adentro?
💬 Te invitamos al debate
¿Cuál es hoy tu visión sobre la IA?
¿La estás explorando activamente, esperando que madure o enfrentándote a la presión de “subirte a la ola”?
Nos encantaría leer tu experiencia, tus dudas o incluso tus contradicciones.
Escribinos a info@aulasneo.com o compartí este artículo con alguien que esté atravesando estas mismas preguntas.
Seguimos aprendiendo juntos. 🚀
