Un reciente informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) revela que el 95% de las empresas gasta millones de dólares en herramientas de inteligencia artificial sin obtener resultados tangibles. Solo el 5% de los proyectos piloto logran aportar valor medible y sostenible. El fenómeno, denominado “GenAI Divide”, expone una brecha creciente entre el entusiasmo inicial por tecnologías como ChatGPT y Copilot, y la dificultad real para integrarlas en los flujos de trabajo críticos de las organizaciones.
En este contexto de desencanto global, una propuesta argentina emerge con una tesis provocadora: el problema no es la IA, sino la transformación organizacional. Se trata de una iniciativa conjunta de Globant, el unicornio de software argentino, y Egg, la plataforma internacional de aprendizaje colaborativo con sede en Mendoza.
“AI Talent Shift”, como la denominaron, se basa en datos contundentes de la realidad empresarial. Con resultados medibles en 3 meses logrando mejoras de productividad directamente vinculadas a la fluidez en IA y en 6 meses con la adopción organizacional plena y colaboradores en toda la compañía usando IA en sus procesos diarios, ya cuenta con una validación comprobada en más de 60.000 empleados de Mercado Libre, quienes han sido sincronizados a través de esta metodología, con un 80% de cambio de comportamiento reportado.
Existe un fenómeno llamado “shadow AI”: mientras solo el 40% de las empresas ha adquirido licencias oficiales, más del 90% de los trabajadores utiliza herramientas de IA personal para automatizar tareas cotidianas, generando innovación fuera del control corporativo. Según investigaciones de Boston Consulting Group (BCG) y McKinsey, el 70% del desafío en la captura de valor de la IA reside en las personas y los procesos, no en la tecnología. Sin embargo, el 74% de las transformaciones digitales fracasan en crear valor duradero, y apenas el 5% de las compañías logran capturar valor de IA a escala.
“No se trata de implementar una herramienta, sino de alinear a toda la organización alrededor de una visión compartida”, reflexiona Ignacio Gómez Portillo, Doctor en Física, fundador y CEO de Egg.
Globant y Egg proponen acortar la brecha a través de lo que denominan Cooperation Intelligence (CI): una metodología que, a diferencia de las ofertas tradicionales, se centra en el diagnóstico para evaluar la preparación emocional de los colaboradores y la alineación de capacidades de la organización. En esta etapa inicial, se realiza un diagnóstico profundo de dónde está realmente la organización en su relación con la IA. Sus creadores lo denominan la etapa de “El elefante en la sala”, ya que es el momento en el que se hace referencia a los problemas no dichos que existen en la organización respecto a la adopción de IA.
En lugar de asumir que el problema es la falta de habilidades técnicas, la propuesta introduce una métrica propia (Initial Sync Index) que mide tres dimensiones críticas: preparación emocional (de la resistencia al cambio hacia una mentalidad de constructor), alineación de capacidades (del conocimiento fragmentado hacia fundaciones compartidas) e impacto (el nivel de influencia de cada empleado sobre el resto). Esta medición se realiza a través de conversaciones reales y análisis de comportamiento y no mediante encuestas estáticas. El resultado es un diagnóstico que revela brechas entre el liderazgo y la fuerza laboral, mapas de sincronización por área y la identificación de roles clave internos que pueden liderar la transformación.
“El resultado es un diagnóstico dinámico que revela el estado verdadero de la organización”, destaca Gómez Portillo.
Luego del diagnóstico, otro diferenciador es la experiencia de aprendizaje, que no propone un curso tradicional ni un bootcamp técnico, sino sesiones sincrónicas en equipos donde los colaboradores resuelven problemas reales de su contexto laboral, acompañados por un AI Mentor conversacional integrado en la plataforma, viéndola no como una amenaza sino como un colega que puede asistir en tareas complejas. En esta etapa los participantes desarrollan confianza en trabajar con herramientas de IA e identifican oportunidades en sus propios roles para aplicar IA. El roadmap finaliza con la etapa de creación de agentes para automatizaciones prácticas, donde el resultado final es que pueden y saben cómo usar IA en el trabajo.
“La etapa de automatización de tareas es el camino más directo para que las compañías obtengan el valor que buscan”, comenta Gómez Portillo y agrega: “AI Talent Shift resuelve el desafío que el 60% de los CIOs enfrenta: escalar IA más allá de pilotos. Proporciona gobernanza clara, identifica talento interno, y garantiza que la adopción sea segura, medible y alineada con el negocio”.
Ambas compañías coinciden en que, sin preparación emocional, alineación de capacidades y compromiso conductual, los colaboradores resisten la transformación. Sin esa base, los procesos rediseñados no se adoptan, y los agentes no se utilizan. Las etapas del “AI Talent Shift” representan un roadmap estructurado para transformar una organización desde la incertidumbre sobre IA hasta operaciones completamente basadas en agentes autónomos. Cada etapa construye sobre la anterior, asegurando que la transformación sea sostenible y que el valor capturado sea real y medible.
