Negocios y Emprendimiento

MIT Sloan: la disrupción por IA no termina, hay que gestionar la resistencia organizacional

El modelo tradicional de gestión del cambio asume que la turbulencia tiene un fin: se gestiona el shock, se estabiliza y se planifica desde la nueva normalidad. Con la IA esto no ocurre. Según el Stanford AI Index 2026, los modelos de frontera se renuevan cada pocas semanas, y un inversor del sector reporta que el modelo líder suele mantener su posición por apenas ese margen antes de ser superado. El artículo describe esta condición como disrupción en estado estable (steady-state disruption) y señala que el error habitual de los líderes es optimizar para velocidad cuando la variable crítica es la resistencia. Las tres prácticas propuestas, infraestructura permanente de IA, cadencias diferenciadas y aprendizaje embebido, desplazan la presión desde el empleado individual hacia el sistema organizacional.