- La fuga de productividad de la IA —la distancia entre el 80% que reporta más productividad individual y el 37% que ve algún impacto en el EBIT (McKinsey, edición 2026)— no tiene diez causas equivalentes: tiene un origen que gobierna a las demás.
- McKinsey documenta que el 6% que sí convierte la IA en EBIT es dos veces más propenso a reportar una alta dirección comprometida con ella, y lo registra como una práctica entre varias.
- La tesis de Digital Change Advisors: el Liderazgo Desconectado, obstáculo 06 de los diez obstáculos de rentabilización, es el Obstáculo Raíz. Cuando está activo, los otros nueve aparecen o se agravan.
- Empezar por la raíz protege el capital ya invertido, produce movimiento visible en semanas y entrega a la Junta un número, no una percepción.
La fuga de productividad de la IA no se cierra atacando nueve obstáculos en paralelo, sino moviendo el que los gobierna.
Lo llamamos el Obstáculo Raíz: un estilo de liderazgo que sigue decidiendo qué KPI exigir, qué proceso rediseñar y qué capital reasignar con la lógica previa a la IA.
Es una tesis de firma, construida en más de setenta intervenciones, que nuestra investigación de campo pone a prueba desde esta semana.
En la entrega anterior de esta investigación quedó establecido que la IA ya hace más productivas a las personas y todavía no hace más rentables a las empresas: en la edición 2026 de The State of AI de McKinsey, el 80% de los encuestados reporta más productividad individual y solo el 37% ve algún impacto en el EBIT.
Esos 43 puntos porcentuales entre dos preguntas de la misma encuesta son lo que en DCA llamamos la fuga de productividad de la IA. Esta entrega responde dónde nace.
La respuesta es incómoda por lo cercana. La fuga no nace principalmente en la tecnología ni en los equipos, sino en el estilo de liderazgo con el que la organización incorpora la IA.
Y no como uno más de los diez obstáculos de rentabilización que diagnosticamos, sino como el que origina o potencia a los otros nueve.
Lo que McKinsey midió y no explicó
La misma edición 2026 de The State of AI (25 de agosto de 2026; 1.719 participantes de 97 países, encuestados entre mayo y junio) aísla al 6% de organizaciones que atribuye a la IA al menos el 5% de su EBIT y califica su impacto como significativo.
Ese grupo es dos veces más propenso que el resto a reportar que su alta dirección demuestra compromiso con las iniciativas de IA y que la organización mide su impacto con procesos definidos.
El informe lo trata como lo que metodológicamente es: una correlación declarada por los encuestados, una práctica junto al rediseño de flujos, la inversión y la gestión de riesgos.
Y deja abierta la pregunta que un CEO necesita responder antes de asignar el próximo peso de su presupuesto de IA: ¿el compromiso de la alta dirección es una práctica entre varias, o la variable que decide si las demás ocurren?
La lectura fácil es prescribir más compromiso ejecutivo: más patrocinio, más discurso. No es la nuestra.
Un comité puede declarar compromiso total con la IA y seguir aprobando pilotos sin KPI. Lo que separa a quienes convierten no es cuánto respaldo declara su dirección, sino con qué lógica sigue decidiendo.
El Obstáculo Raíz: por qué el 06 no es uno más entre diez
En el Modelo ARIA, Liderazgo Desconectado no describe falta de interés ni de conocimiento técnico.
Describe un estilo de dirección cuyas decisiones —qué KPI se exige, qué proceso se rediseña, qué capital se reasigna— siguen operando con la lógica previa a la IA mientras la organización ya trabaja con ella.
Ese estilo construyó los resultados de hoy, y por eso es difícil verlo desde adentro. El estilo que te trajo hasta aquí no es el que convierte la IA en EBIT.
La desconexión deja rastro en la misma edición de McKinsey: el 47% de los mandos medios y colaboradores individuales reporta algún efecto negativo asociado al uso de la IA, frente al 31% de los ejecutivos y la alta gerencia.
La misma tecnología se vive distinto según el piso. Así opera el Obstáculo Raíz sobre los otros nueve.
Estratégicos: dirección e inversión
01 Falta de Claridad en la Contribución de Valor. Un caso de uso aporta valor cuando alguien con autoridad sobre el P&L le asigna un KPI. Si la IA se delega en Tecnología, los pilotos se aprueban por factibilidad, no por resultado.
02 Fricción de Governance. Un comité que no usa la IA gobierna su riesgo con cautela genérica: multiplica aprobaciones y frena lo que no comprende.
03 Desalineación en Políticas de Talento. Si el comité no redefinió qué desempeño espera de un rol aumentado por IA, evaluación y remuneración siguen premiando la forma anterior de trabajar.
Organizacionales: estructura y cultura
04 Silos Culturales. Cada área empuja la IA hacia su propio objetivo porque nadie arriba fijó uno compartido. El silo es la proyección de una dirección con agendas paralelas.
05 Brecha Generacional. Cuando la dirección no modela el uso, el senior lee la señal («esto es para los analistas») y concluye, con lógica impecable, que su experiencia lo exime.
Psicológicos: creencias y comportamiento
07 Creencias Limitantes. Las creencias que frenan el uso de la IA sobreviven mientras nadie con autoridad las desmienta con su conducta. Un discurso favorable sin uso visible las confirma en lugar de refutarlas.
08 Síndrome del Impostor Digital. Quien siente que no domina la IA esconde su uso si equivocarse ante el jefe tiene costo. Un estilo que penaliza el ensayo convierte inseguridad individual en subutilización colectiva.
09 Capacitación sin Impacto. El conocimiento solo se vuelve impacto cuando el jefe directo exige aplicarlo sobre un proceso y un KPI. Sin ese mandato, lo invertido vuelve a cero en semanas.
10 Miedo al Desplazamiento. Cuando la dirección calla qué hará con la capacidad que la IA libera, cada persona imagina el peor escenario y protege su puesto usando menos la herramienta.
Cada obstáculo tiene su síntoma, pero su persistencia depende de una decisión, una señal o un silencio de la dirección.
Con la raíz activa, la adopción registrada sube y la adopción activa —la que supera el 70% en el proceso crítico y mueve el KPI— no llega.
Por qué empezar por la raíz es la decisión de menor riesgo
La mayoría ataca los síntomas porque los síntomas tienen dueño: Tecnología tiene los pilotos, Talento la formación, Riesgos la gobernanza.
La raíz no tiene área responsable, porque reside en el comité que asigna las áreas.
En la edición 2026 de McKinsey, el grupo con impacto significativo en el EBIT sigue en torno al 6%, igual que el año anterior, aunque más organizaciones escalan la IA.
Más de nueve de cada diez de tus pares comparten el punto ciego; la minoría que no, con la misma tecnología disponible para todos, convierte cada trimestre de productividad en margen y amplía su distancia competitiva.
Intervenir el Obstáculo Raíz no es un programa de liderazgo: es rediseñar las decisiones de las que depende que la IA llegue al P&L, con un KPI de negocio como única vara de éxito. Tres ventajas lo hacen la palanca de mayor prioridad.
1. Dejas de pagar nueve veces por el mismo problema
Cada peso que inviertes en los nueve frentes por separado puede ser reabsorbido por la raíz: la formación que nadie exige aplicar, el piloto que nadie convierte en KPI.
Mover primero el Obstáculo Raíz no te pide capital nuevo; protege el que ya comprometiste. Una intervención, nueve obstáculos en movimiento.
2. Llegas a tu próximo comité con avance, no con un plan
Tu Junta descuenta las promesas a doce meses, y hace bien.
El Obstáculo Raíz es el único cuyas palancas están en tu agenda: qué KPI exiges a cada caso de uso, qué proceso rediseñas primero. No depende de que un programa madure, sino de decisiones que se toman el lunes. El movimiento se ve en semanas.
3. Llevas a tu Junta un número, no una percepción
El liderazgo suele discutirse con impresiones, y ninguna Junta aprueba sobre impresiones.
En el Modelo ARIA, el AI Leadership Style (AILS) mide el estilo de liderazgo AI y fija una línea base contra la cual se documenta el movimiento. Pasas de «creo que no estamos alineados» a una magnitud que puedes defender y seguir trimestre a trimestre.
McKinsey encontró en la edición 2026 de The State of AI que el 6% de organizaciones que sí convierte la IA en EBIT es dos veces más propenso a reportar una alta dirección comprometida con ella.
La lectura de Digital Change Advisors es más exigente: el liderazgo no es una práctica más entre diez, es el Obstáculo Raíz que activa o desactiva a las otras nueve.
Por eso financiar pilotos, formación y gobernanza por separado, sin mover primero el estilo de dirección, produce mejoras que se revierten.
Antes de aprobar el próximo presupuesto de IA, la pregunta útil no es qué herramienta falta, sino qué decisión del comité sigue operando como si la IA no existiera.
Cuatro operaciones, una misma raíz
Esta tesis es la hipótesis de trabajo de la firma, y esta semana sale a prueba de campo: arranca la investigación para la segunda parte de ReturnAI, la novela que narra la rentabilización de la IA desde adentro de un comité ejecutivo.
Adalid, ahora director regional, debe repetir en cuatro operaciones de Latinoamérica lo que logró en la suya, y cada una se traba en un punto distinto:
- Bogotá: diecisiete pilotos, ninguno en producción. Falta de claridad en la contribución de valor.
- Lima: entusiasmo sin estructura y un liderazgo con tres agendas. Silos culturales sobre un liderazgo desconectado.
- Buenos Aires: «Si esta máquina hace mi trabajo, despídanme.» Miedo al desplazamiento.
- Ciudad de México: los juniors listos, los seniors no. Brecha generacional.
Lima es la única donde la raíz está a la vista; en las otras tres aparece disfrazada de su síntoma.
La investigación debe responder si debajo de cuatro trabas distintas opera el mismo Obstáculo Raíz, y eso solo se responde en empresas reales. Por eso necesita la tuya.
La fuga de productividad de la IA tiene un Obstáculo Raíz, el Liderazgo Desconectado, que origina o agrava los otros nueve obstáculos de rentabilización.
Atacar los síntomas por separado produce mejoras que se revierten; mover la raíz protege el capital invertido y convierte el liderazgo en un número auditable.
No es un juicio sobre quien dirige: el estilo que trajo a la empresa hasta aquí no es el que convierte la IA en EBIT.
La pregunta que este artículo no responde
¿En cuál de los obstáculos de rentabilización está atrapada hoy tu organización, y cuánto de esa traba nace en una decisión que tu comité todavía toma como antes de la IA?
La IA entró a tu empresa por la puerta de Tecnología. El retorno solo entra por la puerta del comité ejecutivo.
César Lozano — Creador del Modelo ARIA
¿Cuál de las cuatro operaciones se parece más a tu empresa? Responde con una sola palabra —Bogotá, Lima, Buenos Aires o Ciudad de México— y, si quieres, una frase sobre por qué.
Escríbela a [email protected] o, si llegaste por AI Return Pulse, responde ese correo. Cada respuesta llega a mí y alimenta la investigación de campo. Ninguna empresa se nombra sin su autorización.
Su propia cifra: el AI Return Test de Digital Change Advisors mide la distancia entre la productividad que su equipo ya está produciendo con inteligencia artificial y el resultado que su organización está registrando. Treinta minutos o menos. El resultado es un diagnóstico equivalente al de una sesión de consultoría de alto valor.
Medir mi organización — AI Return Test →
