La resistencia interna a la IA como ventaja competitiva

En casi cualquier organización hay alguien que rechaza la iniciativa de IA.

Hace preguntas incómodas en las reuniones. Señala riesgos que nadie más menciona. Se niega a usar la herramienta solo porque sí.

La reacción habitual es defensiva: ¿cómo lo convencemos?, ¿cómo lo neutralizamos?, ¿cómo evitamos que frene el progreso?

Brice Challamel, quien lideró la transformación de IA en Moderna, plantea una perspectiva distinta:

“Si alguien se resiste, normalmente es porque le importa la empresa y el resultado. Ve algo que no va a funcionar. Tenemos que salir de la conversación binaria. Escucharlos. Tienen una pieza de la verdad. Cuando se desbloquea esa clave, esas personas a menudo pasan de un extremo al otro y se convierten en los mayores champions.”

Los resistentes no son el problema. Son una señal temprana de que algo importante no está bien diseñado.

Por qué la resistencia suele indicar compromiso

Resistir requiere energía. La indiferencia no. Y la energía solo aparece cuando algo importa.

Quien ignora un cambio no discute, no pregunta y no se expone. Hace lo mínimo y sigue adelante.

Quien resiste se implica. Señala riesgos, cuestiona supuestos y pide explicaciones. Eso suele indicar que algo le importa.

A veces ve un riesgo de seguridad que el equipo técnico ha pasado por alto. A veces conoce un proceso crítico que se rompería. A veces ha vivido iniciativas similares que fracasaron y reconoce el patrón.

McKinsey identifica cuatro arquetipos ante la IA. Los Doomers (alrededor del 4%) rechazan activamente estas iniciativas. Son pocos, pero visibles.

La reacción instintiva es descartarlos como resistentes al cambio.

McKinsey recomienda lo contrario: invitarlos a participar en la definición de políticas de uso seguro, gobernanza de datos y evaluación de riesgos.

Cuando se les da un asiento en la mesa, dejan de ser opositores y pasan a ser partes interesadas que fortalecen la implementación.

El daño de tratar la adopción como una guerra de bandos

Muchas organizaciones plantean la adopción de IA como una dicotomía:

• A favor o en contra

• Avanzas o te quedas atrás

• Futuro o pasado

Este marco convierte cualquier objeción en una amenaza y a cualquier escéptico en un enemigo que hay que neutralizar.

La realidad es más matizada. Alguien puede creer en el potencial de la IA y, al mismo tiempo, cuestionar una implementación concreta.

Cuando se fuerza una conversación binaria, se pierde la información que está en el medio.

Brice insiste en salir de ese marco y cambiar el tipo de preguntas:

• ¿Qué te preocupa exactamente?

• ¿Qué estás viendo que nosotros no?

• ¿Qué tendría que cambiar para que esto funcionara?

La resistencia rara vez es un no absoluto. Suele ser un conjunto de objeciones concretas.

De resistentes a champions

Este patrón se repite en muchas organizaciones.

Cuando las personas más críticas ven que sus preocupaciones influyen en el diseño final, el compromiso cambia.

Ya no adoptan por obligación. Se implican porque sienten corresponsabilidad sobre el resultado.

Microsoft incorpora esta lógica en su marco de adopción de IA. La gestión de resistencia no se usa para neutralizarla, sino para mejorar el diseño.

Utilizan encuestas y canales de escucha para capturar objeciones antes de que se conviertan en bloqueos, y comunican cómo esas objeciones modificaron el plan.

El mensaje implícito es claro: la resistencia tiene impacto.

Las preguntas incómodas que mejoran el diseño

Las objeciones más frecuentes suelen ser incómodas. Precisamente por eso son valiosas:

• ¿Qué ocurre con los datos y quién accede a ellos?

• ¿Quién asume la responsabilidad si la IA se equivoca?

• ¿Habrá impacto en los puestos de trabajo?

• ¿Por qué esta herramienta y no otra?

• ¿Qué haremos si el proyecto no funciona?

Si no existen respuestas claras, el problema no es la resistencia. Es el diseño.

HumanSpark estima que el 70% de los fracasos en IA se deben a causas organizativas. Muchas de ellas tienen su origen en preguntas que nunca se abordaron.

El caso de Samsung es ilustrativo: ingenieros compartieron código propietario en ChatGPT porque nadie había definido qué datos podían usarse en herramientas externas.

Un resistente habría planteado esa pregunta antes.

Convertir la resistencia en una ventaja

Crear espacios seguros para objeciones

Las preocupaciones necesitan canales formales. No deberían aparecer solo en reuniones tensas.

En Moderna, el Prompt-a-thon sirvió para identificar casos de uso, pero también para recoger límites, dudas y fricciones.

Publicar lo aprendido —incluidas las limitaciones— refuerza la credibilidad de la iniciativa.

Involucrar a los escépticos en la gobernanza

Los perfiles más críticos son especialmente valiosos al definir políticas de uso seguro.

El optimismo tiende a minimizar riesgos. El escepticismo los amplifica. La gobernanza eficaz surge del equilibrio.

Hacer visibles los cambios derivados de objeciones

Cuando una preocupación modifica el plan, conviene hacerlo explícito.

Reconocer públicamente que una objeción mejoró la decisión refuerza la confianza y anima a otros a participar.

Admitir cuando tenían razón

Habrá ocasiones en las que una advertencia se confirme.

Reconocerlo abiertamente —en lugar de justificarse— transforma la relación y construye credibilidad para el siguiente intento.

El coste de ignorar la resistencia

Según Harvard Business School, más de la mitad de los trabajadores está preocupada por el impacto de la IA y un tercio se siente abrumado.

Si esas señales se ignoran, no desaparecen. Se convierten en desafección.

No suele haber sabotaje activo. Hay apatía, silencio y adopción superficial.

La iniciativa sigue existiendo en los documentos, pero no en la forma real de trabajar.

La resistencia como señal

La resistencia no es la verdad completa. Pero suele contener una parte relevante.

Los entusiastas empujan hacia adelante. Los resistentes frenan cuando hace falta.

Ambos roles son necesarios.

La próxima vez que alguien se oponga a una iniciativa de IA, la pregunta incómoda —y correcta— no es cómo convencerlo, sino:

¿Qué está viendo que nosotros no?