La alfabetización en IA como condición de liderazgo
Por qué la adopción de la IA fracasa sin visión ejecutiva ni alfabetización tecnológica
La teoría de las élites superiores (Upper Echelons Theory), formulada por Donald C. Hambrick y Phyllis Mason en 1984, sostiene que las características cognitivas, valores, experiencias y formación de los altos directivos influyen directamente en las decisiones estratégicas de la organización y, por extensión, en su desempeño. En otras palabras: las organizaciones reflejan a sus líderes. La teoría de las élites superiores aplicada a la IA demuestra que la cultura y el conocimiento de los líderes —no la tecnología en sí— son el principal factor que determina el éxito o fracaso en la adopción de inteligencia artificial. De ahí que la legitimidad cultural del liderazgo en la era de la IA resida en la capacidad de transformarse primero a sí mismo, para después guiar a otros en ese mismo proceso de reformulación.
Un reporte reciente advierte que muchos ejecutivos carecen de la alfabetización mínima en IA necesaria para detectar oportunidades relevantes o evaluar riesgos. Esta carencia conduce a decisiones poco fundamentadas y, en los peores casos, a la ausencia de visión estratégica. Ninguna herramienta compensa la falta de comprensión en la alta dirección. Los avances en inteligencia artificial han puesto en evidencia una debilidad crítica en muchas organizaciones: la escasa preparación de sus líderes para entender el alcance de estas tecnologías y guiar su aplicación con perspectiva estratégica. Investigaciones coinciden en que una proporción significativa de proyectos fallidos se explica por la incapacidad de la dirección para interpretar lo que implica, en términos culturales y de negocio, incorporar IA en sus operaciones.
Un estudio de la Technische Universität Darmstadt (2024), fundamentado en la teoría de las élites superiores, concluye que la alfabetización en IA del equipo directivo (TMT AI literacy) está directamente vinculada a la capacidad de una empresa para transformar el potencial de la IA en resultados concretos y alineados estratégicamente. Los investigadores identifican dos capacidades clave: reconocer las oportunidades que la IA aporta al modelo de negocio, y traducir esas oportunidades en prácticas coherentes con la estrategia corporativa. Donde esta alfabetización falta, los esfuerzos quedan dispersos —como pilotos aislados o confinados al departamento técnico— sin generar impacto real.
Desde otra perspectiva, el MIT Sloan Management Review subraya que muchos ejecutivos aún no se sienten cómodos con la IA porque no han incorporado el aprendizaje continuo como parte esencial de su rol. Ser competente en IA no exige convertirse en ingeniero o científico de datos, sino cultivar la disposición para comprender los procesos, riesgos y posibilidades derivados de la interacción entre personas y tecnología. Sin esta apertura al aprendizaje, las decisiones estratégicas se toman sin la visión completa, restringiendo la anticipación efectiva
Fast Company (2024), por su parte, muestra que este déficit genera un error recurrente: concebir la IA como un asunto exclusivamente tecnológico, bajo control del área de IT o de un Chief AI Officer. Esta externalización refleja un vacío de liderazgo, pues la inteligencia artificial —al igual que en su día lo fueron la electricidad o la informática— actúa como una fuerza transversal que transforma la cultura de trabajo y redefine la autoridad dentro de las organizaciones.
Diversos informes refuerzan esta perspectiva. Gartner estima que hasta el 85 % de los proyectos de IA no alcanzan la fase de escalamiento, debido principalmente a la ausencia de liderazgo ejecutivo capaz de acompañar el cambio cultural. McKinsey y PwC han identificado la brecha de alfabetización en IA como uno de los mayores riesgos estratégicos para las empresas. Y un análisis de Axios (2025) advierte que los inversores comienzan a evaluar la formación en IA de los directivos como un indicador de confianza y de gobernanza.
Impacto en sectores no digitales
Las consecuencias se hacen visibles sobre todo en sectores que no nacieron digitales pero que ya dependen de la IA en su operativa diaria.
Energía renovable: los proyectos de predicción de fallos en turbinas o de optimización de contratos eléctricos requieren líderes capaces de entender cómo los algoritmos transforman la gestión de riesgos y la relación con reguladores y stakeholders. Cuando esa comprensión falta, las iniciativas se quedan en la periferia técnica y no alcanzan la estrategia corporativa.
Salud: hospitales y aseguradoras han invertido en IA para diagnóstico y predicción clínica. Sin liderazgo alfabetizado, las herramientas enfrentan la resistencia de los profesionales sanitarios y la incertidumbre regulatoria, lo que retrasa su aplicación en la práctica asistencial.
Banca: la automatización de procesos de riesgo crediticio y cumplimiento normativo avanza rápido, pero la falta de visión ejecutiva provoca que los algoritmos sean percibidos como cajas negras, minando la confianza de empleados y clientes.
En todos estos sectores, la constante es la insuficiente preparación del liderazgo para articular la transición cultural que la IA requiere.
Una propuesta inaplazable
La evidencia apunta hacia que la alfabetización en IA debe incorporarse como parte esencial de la formación de líderes. Escuelas de negocios y programas de dirección ejecutiva no pueden limitarse a las disciplinas tradicionales, ya no. Necesitan integrar contenidos que permitan a los futuros líderes comprender la inteligencia artificial en su dimensión técnica, ética y cultural. Solo con esta preparación será posible evitar que la IA se reduzca a proyectos inconexos o a discursos de moda. La alfabetización tecnológica en la alta dirección es condición necesaria para transformar la IA en un marco organizativo capaz de generar confianza, competitividad y sentido en la era digital.
Referencias:
Technical University of Darmstadt (2024). Executive AI Literacy: A Text-Mining Approach to Understand AI Skills of Leaders. Springer.
MIT Sloan Management Review (2024). Why Executives Can’t Get Comfortable with AI.
Fast Company (2024). The AI Gap in Executive Leadership Teams.
Gartner (2023). AI Project Scaling Report.
McKinsey & Company (2023). The State of AI in 2023.
PwC (2023). AI Predictions.
Axios (2025). AI Learning Gap Fuels Investor Concerns.
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