En septiembre de 2002 compré en un museo de Nueva York una litografía con una frase que me acompañó durante años: Knowledge is Power. La enmarqué, la colgué en un lugar visible y la defendí como principio profesional. El conocimiento como motor de diferenciación. El conocimiento como ventaja. Durante décadas, esa convicción tuvo sentido. En un mundo donde la información era escasa, saber algo que otros no sabían sí generaba ventaja.
Hoy esa litografía sigue en mi oficina. Pero la frase ya no transmite lo que solía decir.
No porque el conocimiento haya perdido valor. Lo perdió como factor de diferenciación. Ese es el cambio de fondo. Lo que durante siglos fue un activo escaso se convirtió primero en un commodity con internet y ahora, con la inteligencia artificial, en un insumo crecientemente accesible, replicable y automatizable. El problema ya no es quién accede al saber. El problema es quién sabe convertirlo antes que otros en decisiones superiores y ejecución concreta.
Bacon y el saber que transforma la realidad
Francis Bacon lo entendió mejor que muchos de nosotros. Cuando formuló scientia potentia est, no estaba glorificando el saber acumulado como adorno intelectual. Estaba defendiendo el conocimiento como herramienta de transformación práctica. Bacon no celebraba el saber por el saber. Celebraba el saber que altera la realidad. La IA está llevando esa idea a su conclusión más incómoda. Porque hoy una parte creciente del conocimiento operativo ya no necesita residir por completo en personas, equipos o instituciones. Puede ser consultado, reorganizado, resumido, comparado y transformado en recomendaciones en segundos. Anthropic mostró que, a nivel teórico, los modelos de lenguaje ya podrían cubrir la mayoría de las tareas en ocupaciones de computación y matemáticas, con un 94%, y también una parte muy alta de funciones de oficina y administración, con un 90%. El dato importante no es solo técnico. Es estratégico: gran parte del trabajo cognitivo dejó de estar protegido por la escasez.
Más información no significó más ventaja
Eso obliga a revisar una creencia que durante años dominó la gestión empresarial: que acumular más información, más reportes, más datos y más pilotos digitales iba a generar automáticamente una ventaja. No ocurrió así. En demasiadas organizaciones produjo exactamente lo contrario: abundancia de señales, pero escasez de criterio; más iniciativas, pero menos foco; más tecnología, pero no necesariamente mejores decisiones.
Y ahí aparece la verdadera fractura competitiva. La nueva ventaja no está en cuánto sabe una empresa. Está en tres capacidades mucho más difíciles de construir: rediseñar procesos con IA en el centro, distinguir señal de ruido en medio de una sobreoferta de información y ejecutar antes de que el mercado estabilice la nueva forma de competir.
La nueva competitividad no se define por cuánto sabe una empresa, sino por tres capacidades simultáneas: la agilidad para rediseñar procesos con IA en el centro, el criterio para separar señal de ruido, y el coraje para ejecutar antes de que el modelo predictivo de la competencia se estabilice.
Adopción masiva, impacto excepcional
El World Economic Forum estimó que, hacia 2030, se crearán 170 millones de nuevos roles y se desplazarán 92 millones, mientras que el 39% de las competencias hoy consideradas esenciales cambiará en los próximos cinco años. Ese dato no describe solo al mercado laboral. Describe también a la empresa que no rediseñe a tiempo su forma de decidir, operar y aprender.
McKinsey, por su parte, muestra la otra cara del problema. La adopción ya es masiva, pero el impacto real sigue siendo excepcional. En su encuesta global más reciente, el 88% de las organizaciones reporta uso regular de IA en al menos una función de negocio. Sin embargo, solo 109 de 1.933 encuestados (aproximadamente 5,5%) califica como high performer, es decir, organizaciones que atribuyen a la IA más del 5% de su EBIT y “valor significativo”. Adopción no equivale a transformación. Y despliegue no equivale a ventaja.
La lección del jardín: criterio antes que volumen
Hace unas horas, trabajando en el jardín de casa, recordé algo que cualquier jardinero entiende mejor que muchos directorios: no se trata de plantar más, sino de saber qué plantar, dónde y cuándo.
La tierra no premia la ansiedad; premia el criterio. Y con lo impredecible que está el EBITDA (que algunos ya interpretan como Earnings Before Iran, Tariffs & Donald Announcements) conviene recordar que la paciencia estratégica también es una ventaja competitiva.
Dónde reside hoy el poder
Por eso, el debate serio sobre inteligencia artificial no debería centrarse primero en la herramienta. Debería centrarse en el modelo de gestión. La IA puede analizar, correlacionar, generar y asistir. Pero todavía no reemplaza por completo el juicio ejecutivo: no lee del todo el contexto político de una decisión, no calibra por sí sola una relación delicada y no siempre distingue una anomalía irrelevante de una oportunidad estratégica.
No falta acceso al conocimiento. Falta criterio para priorizar. Falta coraje para rediseñar. Falta disciplina para ejecutar.
Esa es, hoy, la verdadera barrera de entrada.
Francis Bacon tenía razón, pero solo a medias. El conocimiento fue poder mientras fue escaso. En 2026, el poder reside en otra parte.
"Si tu competencia puede acceder al mismo conocimiento en segundos, tu ventaja ya no está en saber:
está en ejecutar mejor, antes y con más criterio."
Fuentes
Stanford HAI. The 2025 AI Index Report.
Anthropic. “Introducing the Anthropic Economic Index” y “Which Economic Tasks are Performed with AI?”.
World Economic Forum. Future of Jobs Report 2025.
Encyclopaedia Britannica. “Moore’s law”.
McKinsey & Company. “The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation”.