La inversión en inteligencia artificial aumentó exponencialmente en los últimos años, impulsando un auge en la fabricación de chips, la construcción de centros de datos y el desarrollo de nuevos modelos de IA. A pesar de este rápido avance y los continuos aumentos en el gasto, la adopción generalizada de la IA en varios sectores enfrentó importantes obstáculos.

Si bien las capacidades tecnológicas de los sistemas de IA se expandieron, las organizaciones lucharon por integrar estas tecnologías en sus flujos de trabajo existentes. El desafío pasó de las limitaciones tecnológicas a la preparación de las instituciones y organizaciones para absorber eficazmente la IA. Las instituciones, definidas como las reglas, los incentivos, los estándares y las estructuras de rendición de cuentas, desempeñan un papel crucial en la reducción de la incertidumbre y el fomento de la confianza en las nuevas tecnologías. Las organizaciones, que operan dentro de estos marcos institucionales, deben entonces adaptar sus flujos de trabajo para dar cabida a la IA.

El ejemplo histórico de la industria química ilustró este punto. Si bien Alemania fue pionera en la industria, Estados Unidos la difundió con éxito integrando la química en la fabricación y el comercio cotidiano. Este aumento de la productividad solo se materializó después de que las instituciones evolucionaron y las organizaciones rediseñaron sus flujos de trabajo. Estados Unidos también estableció la disciplina de administración de empresas, que proporcionó un marco para gestionar y escalar organizaciones complejas.

La situación actual con la IA refleja este patrón histórico. La tecnología existe, pero su adopción generalizada requiere una evolución similar de las instituciones y las estructuras organizativas. Sin estos cambios, la IA corre el riesgo de seguir siendo una tecnología al margen, sin lograr su pleno impacto económico potencial.