La misma olla, distinto pozole (corregida)
La edición anterior salió sin acentos. Un error de cocina. Aquí va como debía leerse.
En casa de mi abuela se preparaba pozole los domingos. Mi mamá aprendió la receta. Mis tías también. Pero el de mi abuela sabía distinto. No era el maíz. Era la pieza de cerdo que usaba, siempre maciza con hueso, cortada por ella misma. Era la olla de barro que nunca dejó que nadie lavara con jabón. Era saber cuándo el maíz ya reventó sin necesidad de levantar la tapa.
Mis tías usaban olla de aluminio, compraban la carne ya cortada, y destapaban cada diez minutos para revisar. El pozole salía. Pero no sabía igual.
Con la IA está pasando algo parecido. La tecnología llegó a todos más rápido que ninguna otra en la historia laboral. Todos estamos haciendo pozole. Pero esta semana, cuatro estudios distintos confirmaron que el sabor sale muy distinto dependiendo de la olla, la pieza que escoges, y si sabes qué chiles pican y cuáles no.
Todos comemos pozole
Adopción 53% de adopción en tres años, y el 74% del valor se lo quedó una quinta parte
Stanford publicó esta semana la edición 2026 de su AI Index. El dato que me detuvo: la IA generativa alcanzó el 53% de adopción en el trabajo en tres años. La computadora personal tardó más de una década. El internet, siete años. Ninguna tecnología se había integrado tan rápido al ambiente laboral. Todos estamos sentados a la mesa. Todos tenemos un plato enfrente.
En paralelo, PwC publicó su AI Performance Study con 1,217 ejecutivos de 25 sectores. Ahí está el contraste que importa: el 20% de las empresas captura el 74% del valor económico generado por IA. El otro 80% experimenta, arma dashboards, reporta avances internos. El valor real se concentra en una quinta parte. Todos comemos pozole. Pero solo algunos están comiendo pozole de olla de barro.
La diferencia no es presupuesto. No es tecnología. El 20% que captura el valor es 2.6 veces más propenso a rediseñar su modelo de negocio, y toma decisiones automatizadas a 2.8 veces la velocidad de sus competidores. Cambiaron cómo operan. Los demás cambiaron qué herramientas usan.
A principios de los 2000, todas las empresas grandes compraron SAP. Las que solo movieron sus procesos viejos al sistema nuevo terminaron con los mismos problemas y una factura más grande. Las que aprovecharon la implementación para rediseñar sus operaciones capturaron el valor. Veinte años después, con la adopción más rápida de la historia, la lección sigue sin aprenderse.
Los ingredientes que sí te gustan
ROI no todo mundo le pone rábano al pozole, pero los que sí saben por qué
No todo mundo le pone rábano al pozole. A mí sí me gusta. Es de esas cosas donde cada quien tiene su combinación, y la que funciona es la que uno se fue armando con el tiempo, no la que viene en la receta de alguien más.
Gartner encuestó a 782 líderes de infraestructura y operaciones. 28% de los proyectos de IA cumplen las expectativas de ROI. 20% fracasan por completo. El resto flota en un limbo donde nadie puede demostrar si funcionó o no.
El dato que más me llamó la atención: 53% de los casos exitosos están en gestión de servicios de TI y operaciones de nube. Tickets de soporte. Monitoreo de servidores. Alertas automáticas. La IA que entrega resultados se parece más a un asistente de mesa de ayuda que a un oráculo estratégico. Son el rábano del pozole. Nadie los presume en la foto, pero los que los ponen saben por qué.
57% de los líderes con un proyecto fallido dice lo mismo: esperamos demasiado, demasiado rápido. Los proyectos que funcionan comparten dos cosas. Se integraron a flujos que ya existían y tuvieron respaldo directo de alguien que entendía qué estaba midiendo. Los que fracasaron asumieron que la IA iba a resolver de un día para otro problemas que llevan años sin solución. Lo que importa ya no es si tu organización está usando IA. Es si la está usando donde le gusta, donde sabe que funciona, o donde suena mejor en la presentación del trimestre.
Los que ya saben cómo prepararlo
Organización entienden que no todos los chiles del pozole pican
Los que saben hacer pozole de verdad entienden algo que no está en ninguna receta: no todos los chiles pican. El chile guajillo da color y sabor, no picor. El chile de árbol sí te arranca lágrimas. Saber la diferencia es lo que separa al que cocina del que solo calienta.
Writer y Harris Poll encuestaron a 2,400 profesionales en seis países. 54% de los ejecutivos C-suite admite que la adopción de IA está generando fracturas internas en su organización. El mecanismo es claro.
92% de los directivos está creando activamente una “élite de IA”: empleados con más acceso, más capacitación, más visibilidad. Al mismo tiempo, 60% planea despedir a quienes no adopten la tecnología. Es el equivalente corporativo de comprar un SAP nuevo, entrenar solo a los favoritos y después culpar al resto por no saberlo usar. Esa película ya la vimos. Ahora se llama “transformación con IA.”
97% de ejecutivos dice que ellos personalmente se benefician de la IA. Solo 29% ve impacto real a nivel organizacional. Y en un estudio paralelo de Writer con Workplace Intelligence, 48% de las empresas admitió que la adopción ha sido una decepción masiva. La herramienta funciona para quien la tiene. La empresa como sistema no está capturando el valor.
Las empresas que sí están avanzando saben distinguir los chiles. Saben que la adopción no es uniforme, que no puedes meterle el mismo picor a todo el equipo al mismo tiempo. Invierten en que todos entiendan la herramienta a su ritmo. Tardan más. Construyen algo que escala.
Pozole para extranjeros
Empleo desde afuera se ve como una sopa picante y ya
Cuando le sirves pozole a alguien que nunca lo ha probado, ve un plato de sopa con cosas flotando. No ve las seis horas de cocción. No sabe que el maíz se nixtamalizó. No distingue el guajillo del árbol. Desde afuera, es sopa roja y ya.
Toda la semana los titulares hablaron de despidos por IA. El 3 de abril la Reserva Federal publicó su primer análisis integral. El resultado: menos de 0.4% de reducción en el empleo agregado de Estados Unidos para 2026. En un edificio corporativo de 1,000 personas, cuatro. Cuatro.
18% de las empresas ha adoptado IA. Entre las de más de 250 empleados, 30%. Las ganancias de productividad se concentran en servicios profesionales y finanzas. Pero el dato que más me interesa no es el agregado. Es la composición. Los roles rutinarios y administrativos están bajando. Los perfiles técnicos especializados están subiendo. Las empresas grandes planean recortar. Las chicas, contratar. El empleo total apenas se mueve. Adentro, las piezas se están reacomodando.
Es la diferencia entre ver el pozole desde afuera y probarlo. El dato agregado de la Fed es el plato visto desde lejos: se ve tranquilo. Si tu función es administrativa y tu empresa tiene más de 250 empleados, estás exactamente en la intersección donde la reasignación es más agresiva. El número macro tranquiliza. El número por segmento, menos. Y si alguien en tu empresa dice “la IA va a eliminar empleos” esta semana, pídele que precise: cuáles, en qué función, y qué se está creando a cambio. La diferencia entre una conversación productiva y un titular de miedo está en esos tres detalles.
También esta semana
Agent washing alcanza el 95%. Gartner revisó el mercado y encontró que de los miles de proveedores que venden “agentes autónomos”, solo unos 130 ofrecen capacidades realmente agénticas. El resto son chatbots y scripts con etiqueta nueva y precio entre 10 y 50 veces mayor. Cuando te presenten uno, hazle una sola pregunta: qué decisión puede tomar sin que un humano la apruebe. Si la respuesta es ninguna, tienes un chatbot con corbata nueva. Fuente: Gartner / Particula.tech.
Los jóvenes de hoy son más empáticos que hace 30 años. Scientific American de abril recopila la evidencia contra el titular de siempre. En el famoso test del malvavisco, los niños de 1970 esperaban 3 minutos por el segundo dulce. Los de 2018 esperan más de 8. En 2011 un estudio famoso reportó que la empatía universitaria estaba en su punto más bajo en 30 años. La misma investigadora actualizó el análisis años después y encontró que 2007 fue el piso. Desde entonces, la empatía rebota por encima de cualquier nivel medido. Esa segunda noticia no vendió periódicos. Fuente: Scientific American, abril 2026.
Oracle despide 30,000 personas para financiar su apuesta en IA. El recorte es de los más grandes del sector este trimestre y marca un patrón que la Fed describió macro pero no sectorialmente. Las empresas grandes están reacomodando headcount para financiar infraestructura de IA. La factura no desaparece. Cambia de columna. Fuente: reportes del sector.
Lo que le falta a tu pozole
Todos estamos cocinando. Los ingredientes llegaron más rápido que nunca. Pero esta semana los datos dijeron lo mismo desde cuatro ángulos distintos. La diferencia entre quien captura valor y quien no, entre quien genera ROI y quien genera frustración, entre quien une al equipo y quien lo parte, no está en la tecnología. Está en la pieza de carne que escoges, en la olla que usas, en saber qué chiles van y cuáles no.
El 20% que captura el 74% no compró ingredientes distintos. Supo cómo prepararlos.
¿Qué ingrediente llevas meses usando sin saber si le está dando sabor a tu pozole o nada más volumen? Ahí probablemente está la pieza que te falta esta semana.
Esa era la pieza de esta semana.
— JP