El lunes el roadmap decía una cosa. El miércoles otra. El viernes hubo una reunión donde alguien preguntó, medio en chiste medio en serio, si lo que habíamos decidido el lunes seguía en pie. Nadie supo contestar con certeza.
Alguien sugirió documentarlo en algún lado para no perder trazabilidad. Otro propuso una reunión semanal para alinear. Un tercero dijo que ChatGPT podía ayudarnos a sintetizar. Tres soluciones nuevas para un problema que tenía treinta minutos de existencia.
No es un caso aislado. Lo veo cada vez más seguido.
Hubo una época —que ahora parece prehistoria tecnológica— donde el problema principal de una empresa era ejecutar. Las ideas sobraban. Lo difícil era construirlas. Hacer un producto llevaba meses. Un cambio de dirección costaba presupuestos enteros. Una nueva feature implicaba reuniones, planificación, validaciones, desarrollos, QA, despliegues y probablemente un par de incendios emocionales en el camino.
La fricción era enorme.
Y aunque nos quejábamos de ella todos los días, esa fricción tenía una propiedad interesante: funcionaba como filtro natural. No todo podía hacerse. Entonces las organizaciones, medio obligadas, pensaban más antes de moverse.
Ahora pasó algo raro.
La IA empezó a pulverizar partes enormes de esa fricción. No toda, claro. Pero suficiente como para alterar el equilibrio interno de las empresas. Generar prototipos es más rápido. Programar es más rápido. Diseñar borradores es más rápido. Documentar es más rápido. Analizar datos es más rápido. Pensar alternativas es absurdamente más rápido.
Y ahí aparece un fenómeno que todavía estamos subestimando: muchas organizaciones empezaron a aprender más rápido de lo que son capaces de absorber.
No ejecutar. Absorber.
Que es otra cosa completamente distinta.
Porque una empresa no colapsa solamente cuando no puede moverse. También puede colapsar cuando empieza a cambiar de dirección más rápido de lo que sus propios sistemas humanos pueden metabolizar.
La velocidad no siempre genera avance. A veces genera turbulencia.
La fábrica de posibilidades
La IA hizo algo muy específico: redujo violentamente el costo de generar posibilidades.
Antes, pensar una nueva iniciativa tenía cierto peso. Había una barrera natural entre "se me ocurrió algo" y "vamos a hacerlo". El costo de exploración obligaba a priorizar.
Ahora no. Ahora podés tener cinco prototipos en un día, veinte ideas razonables en una reunión, tres estrategias distintas generadas antes del café, una validación técnica en una tarde, y un backlog entero construido antes de que alguien se pregunte si realmente hacía falta.
"A wealth of information creates a poverty of attention." — Herbert A. Simon
Durante décadas vivimos en organizaciones donde la ejecución era el cuello de botella. Ahora empezamos a entrar en organizaciones donde el problema es el exceso de opciones. Y el cerebro humano —individual y colectivo— no evolucionó para manejar abundancia infinita de caminos posibles. Evolucionó para elegir bajo restricción.
Eso explica algo que veo repetirse muchísimo últimamente: empresas con throughput técnico altísimo y throughput estratégico bajísimo.
Se construye rápido. Se cambia rápido. Se itera rápido.
Pero no necesariamente se avanza rápido.
Porque avanzar requiere algo muchísimo más difícil que producir: sostener dirección.
La nueva fatiga
Hay un cansancio organizacional nuevo apareciendo. Y no viene solamente del volumen de trabajo. Viene del volumen de decisiones.
Cada semana aparece una herramienta nueva, un framework nuevo, un modelo nuevo, una oportunidad nueva, una automatización nueva, una idea aparentemente brillante que "podríamos implementar rápido".
Esa frase, "podríamos implementar rápido", merece un capítulo aparte. Es el "te llamo la semana que viene" del management moderno. Suena inofensiva. Nunca lo es.
Y como el costo técnico de probar bajó muchísimo, empezamos a probar demasiadas cosas al mismo tiempo.
El problema es que cada cambio tiene un costo humano que la IA no elimina: contexto, alineamiento, comunicación, adaptación, confianza, aprendizaje compartido, coordinación.
Una organización puede cambiar de roadmap en una reunión de cinco minutos. Pero lograr que cincuenta personas internalicen realmente ese cambio puede llevar semanas. A veces meses.
La velocidad de actualización del documento superó la velocidad de actualización del sistema humano.
Y eso genera latencia.
No latencia técnica. Latencia organizacional.
La empresa "dice" que cambió. Pero internamente todavía está procesando el cambio anterior.
Entonces empiezan los síntomas raros: prioridades que cambian cada sprint, equipos que ya no saben qué iniciativa es realmente importante, productos que nacen viejos, personas agotadas no por trabajar mucho sino por recalibrar constantemente, reuniones donde todos entienden algo distinto pero nadie lo dice para no alargar la reunión, organizaciones enteras viviendo en beta permanente.
Y lo más peligroso: empezamos a confundir movimiento con progreso.
"There is surely nothing quite so useless as doing with great efficiency what should not be done at all." — Peter Drucker
El costo invisible de cambiar demasiado rápido
Durante años hablamos muchísimo del costo de no cambiar.
Ahora empieza a aparecer el costo opuesto: cambiar demasiado seguido.
Cada giro estratégico tiene un efecto acumulativo sobre el sistema humano. Erosiona confianza. Fragmenta foco. Rompe continuidad. Destruye contexto compartido. Dificulta construir intuición profunda sobre un problema.
Porque hay algo que la velocidad extrema deteriora silenciosamente: la profundidad.
Un equipo que cambia constantemente de dirección puede volverse muy adaptable… pero superficial. Aprende a reaccionar rápido. Pierde capacidad de construir convicción.
Y las empresas no se sostienen solamente con adaptabilidad. También necesitan estabilidad suficiente como para que aparezca experiencia real.
La experiencia necesita tiempo. Necesita repetición. Necesita permanencia.
No todo puede estar mutando todo el tiempo.
Un motor también necesita volante de inercia
Durante mucho tiempo vimos la fricción como enemiga absoluta.
Ahora empiezo a sospechar que ciertas fricciones eran estabilizadores naturales del sistema. No toda resistencia era ineficiencia. Parte era amortiguación.
Como el volante de inercia de un motor: no existe para frenar el sistema, existe para evitar que explote cuando acelera.
Y quizás muchas organizaciones están descubriendo esto demasiado tarde. Porque la IA acelera tan fuerte algunas partes del sistema que, si no existe algún mecanismo interno de estabilización, la empresa entra en vibración constante.
Todo cambia. Todo rota. Todo pivotea. Todo se reevalúa. Todo parece provisional.
Y vivir permanentemente en provisionalidad agota muchísimo. A las personas. A los equipos. Y eventualmente también a los clientes.
No creo que la respuesta sea frenar la IA. Sería como intentar resolver el vértigo apagando el motor del avión en pleno vuelo. Creo que pasa más por rediseñar cómo absorbemos velocidad: menos iniciativas simultáneas y más profundidad por iniciativa, separar los espacios de exploración de los de explotación en lugar de mezclar ambos ritmos en el mismo equipo, y diseñar fricción intencional —porque no toda decisión debería poder implementarse inmediatamente.
Suena contraintuitivo en una época que celebra la velocidad. Pero terminar algo importante probablemente se vuelva más valioso que empezar veinte cosas nuevas.
Y entonces
Capaz el gran desafío de los próximos años no sea construir empresas más rápidas.
Capaz el verdadero desafío sea construir empresas que puedan absorber velocidad sin desintegrarse.
Porque la IA no solamente está acelerando el trabajo. Está acelerando la cantidad de futuros posibles que una organización puede imaginar. Y cuando los futuros posibles explotan en cantidad, el recurso escaso deja de ser la capacidad de construir.
Pasa a ser la capacidad humana de elegir, alinearse y sostener dirección el tiempo suficiente como para convertir una idea en realidad.
Tal vez esa sea la nueva latencia. No la de las máquinas. La nuestra. La de un sistema humano tratando de procesar a velocidad de GPU con hardware que sigue siendo, esencialmente, el mismo desde hace cien mil años.
Autor: Fabi Mesaglio
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