Cuando la IA no basta: El liderazgo que convierte la IA en productividad

Durante la última década, la productividad en España ha mostrado una evolución preocupantemente plana. Según los datos más recientes de Eurostat y el Banco de España, el PIB por hora trabajada se sitúa todavía entre un 15 % y un 20 % por debajo de la media de la zona euro. Además, la Productividad Total de los Factores —que mide la eficiencia con la que se combinan el capital y el trabajo— ha tenido una contribución prácticamente nula al crecimiento económico desde 2014. En resumen: trabajamos más horas, pero generamos menos valor añadido que nuestros competidores europeos. Vamos, que nos esforzamos mucho para quedarnos donde estábamos.

El problema no radica en el esfuerzo, sino en cómo se gestiona. La economía española adolece de un tejido empresarial fragmentado, de modelos de dirección rígidos y de una inversión insuficiente en innovación, formación y gestión del conocimiento. Esa falta de intangibles estratégicos limita la capacidad de las empresas para absorber tecnología y convertirla en productividad sostenible.
En otras palabras, tenemos más herramientas que método… y a veces confundimos “tener un algoritmo” con “saber qué hacer con él”.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una oportunidad para transformar la forma en que producimos valor. Pero también como un espejo que revela la madurez organizativa y el verdadero potencial competitivo de cada compañía.

La IA promete transformar la competitividad empresarial, pero la evidencia demuestra que el salto real en productividad solo llega cuando existe liderazgo, método y cultura. La tecnología multiplica lo que ya funciona; no corrige lo que está mal gestionado.
Y si la base es débil, lo único que la IA multiplica… son los errores.

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1. La productividad, verdadero espejo de la competitividad

España mantiene una brecha de productividad respecto a las principales economías europeas. No es un problema de esfuerzo, sino de eficiencia. Los análisis del Banco de España y de la Fundación BBVA–Ivie confirman que el crecimiento de la última década se ha apoyado más en el empleo que en la mejora real de la productividad total de los factores.

Entre las causas más relevantes destacan:

Fragmentación del tejido productivo, con predominio de microempresas con escasa capacidad de inversión y escala.

Modelos de gestión verticales, que limitan la delegación y la innovación interna.

Déficit de competencias digitales y analíticas, que reduce la efectividad de la adopción tecnológica.

Baja inversión en activos intangibles, como innovación, software, gestión del conocimiento y cultura de datos.

Inversión insuficiente en I+D e innovación empresarial, muy por debajo de la media europea, y con un esfuerzo privado limitado, lo que restringe la capacidad de generar y aplicar conocimiento productivo.

Escasa inversión en capital humano y formación continua, especialmente en competencias digitales y técnicas, que dificulta la adaptación al cambio tecnológico.

Desajuste entre el sistema educativo y las necesidades del mercado laboral, con carencias en perfiles técnicos y exceso de titulados en tareas de bajo valor añadido.

Rigideces estructurales y regulatorias, que penalizan el crecimiento de las empresas y desincentivan la innovación organizativa.

Baja transferencia de conocimiento entre universidad, centros de investigación y empresa, que reduce el impacto económico de la I+D.

Cambiar esta realidad requiere un cambio estructural en la manera de dirigir, medir y desarrollar las organizaciones. No basta con automatizar procesos: es necesario rediseñarlos desde la lógica del valor.
Porque automatizar un mal proceso no lo mejora; solo lo hace más rápido… y más caro.

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2. La IA no es un atajo, sino un espejo

La adopción de IA crece, pero su impacto en productividad sigue siendo modesto. Menos del 15 % de las empresas españolas la utilizan de forma estructurada, y las diferencias entre sectores son notables. Las barreras son claras: falta de personal cualificado, costes de integración y baja calidad de los datos, según el Boletín Económico 2/2025 del Banco de España.

La IA no resolverá esas debilidades; las hará visibles. En organizaciones con cultura de gestión y datos, multiplica la eficiencia. En las que no la tienen, genera ruido, dependencia y frustración.
La tecnología no sustituye la falta de método: la amplifica. Es como ponerle un turbo a un coche sin dirección: solo llegarás al desastre un poco antes.

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3. La lección de la “Curva en J”

Toda transformación profunda pasa por una fase de estancamiento antes de generar resultados. Desde 2023, economistas del MIT han descrito este fenómeno como la Curva en J: cuando una empresa realiza una inversión significativa en reorganización, formación o innovación tecnológica, la productividad puede caer inicialmente debido a los costes de aprendizaje y adaptación. Solo más adelante, cuando los procesos se consolidan, se produce el salto real de eficiencia.

Hoy, muchas empresas españolas se encuentran en esa parte baja de la curva. Han incorporado IA sin invertir lo suficiente en los intangibles que la hacen efectiva: cultura de datos, rediseño de procesos y desarrollo de talento. No hay recetas rápidas.
Lo difícil no es elegir la tecnología, sino mantener el esfuerzo que la convierte en resultados. O como diría cualquier entrenador: el gimnasio no hace milagros, hay que ir y usarlo bien.

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4. Cinco palancas de productividad a tener en cuenta

Los factores que más influyen en la productividad no dependen del entorno, sino del liderazgo empresarial. Las compañías que logran traducir la IA en valor se apoyan en cinco principios clave:

Escalar sin perder agilidad. Crecer exige estructuras más planas, liderazgo basado en confianza y gestión por objetivos.

Invertir en intangibles. La tecnología solo rinde cuando se acompaña de formación, rediseño de procesos y liderazgo adaptativo.

Aplicar IA donde haya impacto medible. Atención al cliente, mantenimiento predictivo o planificación operativa son áreas de retorno verificable.

Medir productividad, no digitalización. Los indicadores deben centrarse en el valor añadido por empleado y en la eficiencia de los procesos.

Construir una cultura de mejora continua. La productividad no es un proyecto: es un hábito. Como el café de las mañanas, debe formar parte de la rutina, no de los eslóganes.

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5. Lo más difícil no es implantar IA, sino cambiar la mentalidad

El reto no está en la tecnología, sino en la cultura. La historia demuestra que los grandes saltos de productividad llegan cuando las empresas reformulan su manera de aprender, decidir y medir.
La evidencia es clara: las compañías que rediseñan procesos y mejoran la gestión de datos y talento logran incrementos de eficiencia más sostenidos.

Adoptar IA sin una base sólida de gestión es como construir un edificio inteligente sobre cimientos inestables: por muy sofisticado que sea, antes o después se resquebraja.
Por eso el papel del CEO no es “implantar IA”, sino liderar la transformación que la hace viable. Eso implica humildad para reconocer limitaciones, disciplina para medir y constancia para sostener el cambio.
Y, sobre todo, entender que los algoritmos no sustituyen el sentido común (todavía).

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6. La IA pondrá a prueba el liderazgo, no la tecnología

La IA no creará ventaja competitiva por sí sola; la acelerará donde existan buenos cimientos de gestión, talento y cultura. Las empresas que inviertan en esos pilares convertirán la IA en un multiplicador real de productividad. Las que no, seguirán atrapadas en la parte baja de la curva, preguntándose por qué no funciona.

En última instancia, la productividad seguirá siendo la prueba definitiva del liderazgo empresarial.
Y como recordaba Robert Solow hace décadas, “podemos ver la era de los ordenadores en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad”.
La pregunta, ahora, es si aprenderemos de esa lección… o si acabaremos pidiéndole a nuestro «Copiloto» que nos la explique.