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De tarde en tarde surgen en el mundo de los negocios palabras que no se pueden dejar de oír. En las últimas décadas, suelen ser términos relacionados con la tecnología, y su ciclo de interés responde a lo que los analistas de Gartner bautizaron como The Hype Cycle, algo así como el «Ciclo del Entusiasmo». Conceptos como gamificación, blockchain, NFT o metaverso siguen un ciclo de entusiasmo, cuando se presentan como respuesta a los problemas de las organizaciones, y desinterés cuando se descubre que esa expectativa no respondía a la realidad. Solo serán soluciones eficaces cuando lleguen a su ventana de madurez.

Durante un ciclo de entusiasmo, es normal hacerse la pregunta «¿qué hacer con…?». Por ejemplo, «¿qué hacer con el metaverso? ¿Debería ofrecer a mis clientes una experiencia virtual?», o «¿qué hacer con los NFTs? ¿Es buena idea imprimir NFTs con nuestra propiedad intelectual?». Pues ahora estamos en la fase de «¿qué hacer con la IA?», pregunta que, vista en perspectiva, es tan errónea como «¿qué hacer con el Internet?». Eso es así porque la tecnología nunca es la pregunta.

La tecnología es el uso del conocimiento para intervenir intencionalmente en la realidad, por tanto, es el medio para conseguir una transformación. La pregunta que subyace a cualquier intervención tecnológica es la intención con que se usa.

Hay una ley que dice que cualquiera de los retos a los que se enfrenta un directivo, un emprendedor, o un gobernante en sus organizaciones pueden resumirse en cuatro: la pregunta por las personas, la pregunta por las herramientas, la pregunta por los procesos y la pregunta por los resultados. Las cuatro relacionadas entre sí y mutuamente interdependientes. Es decir, ¿están en el equipo las personas adecuadas? Esas personas, ¿tienen a su disposición las herramientas adecuadas? Esas herramientas, ¿se usan de la forma adecuada? Finalmente, ¿se consiguen los resultados esperados?.

Por ejemplo, preguntarse por qué no se consiguen los objetivos trimestrales, y descubrir que las personas no tienen las competencias necesarias para seguir los procesos definidos en la prestación del servicio. Las posibles acciones pasarán por una combinación de: ampliar las capacidades de las personas, adaptar los procesos existentes, o revisar la viabilidad de los objetivos. Y así sucesivamente en cada caso, para eso están los consultores. Esta ley, por cierto, se cumple en cualquier modelo de organización y de negocio, incluyendo el autónomo que trabaja en solitario. Alguien diría que puede resumirse en la pregunta por los resultados, y de ahí hacia atrás, pero eso equivale a decir que «el fin justifica los medios», y no.

Entre estas cuatro preguntas no aparece la pregunta por la IA. No es una pregunta esencial para conocer un mercado, ni definir un modelo de negocio, ni para enunciar un núcleo estratégico, ni para crear una estructura organizativa. La pregunta por la IA es por tanto una pregunta subordinada a las cuatro, las complementa, y, como tecnología, debe relacionarse con la transformación de lo existente.

Pero además de transformadora, la IA entra en la categoría de la tecnología habilitante. ¿Qué quiere decir esto?

Hay cierto consenso en que las primeras realizaciones tecnológicas que hicieron los humanos fueron los palos y las piedras, ambos elementos que están a la mano en la naturaleza. Usar un simple palo para golpear algo no puede hacerlo cualquier animal, sin embargo, golpear con algo no es ejemplo de habilitación tecnológica. En la naturaleza los animales pueden golpear con sus extremidades en forma de brazos o patas, incluso tener características óseas como picos o cuernos. Sin embargo, usar un palo como muleta para que un homínido, herido o lisiado, se apoye y pueda desplazarse sí es un ejemplo de tecnología habilitante. En este caso, la tecnología de la muleta complementa un impedimento motriz. De ahí el carácter habilitante, la muleta, como tecnología (aplicación del conocimiento) habilita algo que sin ella no era posible (que un lisiado se desplace).

Por otra parte, el bifaz es una realización tecnológica mucho más compleja que la muleta. Requiere un material particular, un tipo de piedra que al romperse produzca fragmentos finos y cortantes, como el sílex. Y además requiere cierto conocimiento del tamaño y forma adecuado para seleccionar la piedra que hace de núcleo, una técnica concreta de percusión, incluso un retocado posterior.

La invención del bifaz es un hallazgo tecnológico más complejo que el de la muleta, pero no es una tecnología habilitante. Es decir, como tecnología, el bifaz transforma cómo separar la carne de los huesos, pero esa separación ya estaba habilitada orgánicamente, había otras formas de hacerlo. Quizá menos eficientes. Quizá más molestas. Que una tecnología no sea habilitante no impide que perdure en el tiempo, si aporta una solución a un problema, como separar la carne de los huesos, mejor que la que había antes. Y perdurará hasta que otra tecnología la mejore, en el caso del bifaz, algunas basadas en la piedra, como las lascas y la técnica de Levallois, antes de dar paso a los metales. Esta teoría de la Innovación por Oleadas no es nueva y ya se ha mencionado en otras ocasiones.

Habilitar y Des-Velar

Desde esta perspectiva, no hay tantas tecnologías habilitantes. La rueda. La escritura. El estribo. El telescopio. El microscopio. La máquina de vapor. La electricidad. Los antibióticos… Lo que las convierte en tecnologías habilitantes no es la complejidad de la realización tecnológica, sino que abren el campo de lo posible que se convierte en factible, porque permiten que ocurran cosas que anteriormente podían o no pensarse, pero en ningún caso podían hacerse. Que el ser humano haga cosas que naturalmente no podría hacer por sí mismo. Y al hacerlo, transforman no solo nuestras capacidades o nuestras habilidades, sino la forma de relacionarnos con la realidad.

Creo que hay una conexión en la idea de la tecnología habilitante con la visión del Desvelar a través de la técnica que propone Heidegger. Encuentro que aunque técnica y tecnología son conceptos similares, pero no idénticos, su reflexión en «La pregunta por la técnica» es ciertamente aplicable. Por lo general se entiende la ciencia como la disciplina que busca el conocimiento de la realidad para poder explicarla a partir de la experimentación y los hechos;  y la tecnología como el uso del conocimiento de la realidad para intervenir en ella. Técnica existe en ambos dominios, pues habitualmente se define como un conjunto de conocimientos, recursos y formas de hacer.

Al aplicar la tecnología des-velamos, hacemos visible algo que antes estaba ahí pero no lo veíamos, estaba velado. [1] ¿Que por qué estaba velado? Digamos que todo se basa en la teoría de la posibilidad. Separar la piel de la carne, y la carne de los huesos, son posibilidades. Cuando un homínido caza, muerde y desgarra a su presa lo está haciendo. Sin embargo, usar el bifaz nos muestra otra forma de hacerlo. Esa forma ya estaba antes de que descubriésemos el bifaz, conceptualmente era posible, físicamente también, lo que pasa es que no podía hacerse sin la herramienta.

Aceptemos esta metáfora y volvamos a la cuestión. Estaba velado  porque no lo veíamos, no estaba delante de nosotros, no lo habíamos producido. La tecnología es una forma de mostrar la verdad, en el sentido de que algo nuevo comparece ante nosotros, un ente (sea físico, digital o conceptual, como un proceso o sistema) que ha sido creado. Se entiende así que la producción, cuando crea, muestra como efecto lo creado, que se ha convertido en real. Siguiendo esa línea de pensamiento, la tecnología cuando es habilitante va un paso más allá del mostrar algo y hacerlo presente, porque des-vela algo que antes no era posible desvelar, y al hacerlo, amplía nuestras capacidades. La muleta amplía la capacidad de la persona lisiada o herida.

La IA no es una tecnología habilitante porque analice nuestros correos electrónicos, escriba documentos, o invente los memes del Bombardino Cocodrilo. Todo eso ya se podía hacer antes. Tal vez de otra manera. Pero se hacía. Igual con menos gracia.

Descubrir el plegado de proteínas, crear nuevas formulaciones moleculares, diseñar nuevos materiales, difuminar la barrera del idioma (que arrastramos desde la Torre de Babel), encontrar patrones en datos astronómicos, actuar en artefactos a través del pensamiento, materializar el ideal Enciclopédico de acceso universal al conocimiento… esa es la realidad que la IA habilita. Ese sí es un aspecto esencial de la IA: su capacidad de habilitar y hacer real algo que antes solo era una posibilidad. La IA transforma lo que ya existe porque esa es la esencia de la tecnología y, además, permite ser, desvelar, lo potencial porque es habilitante.

Empresas, organismos, gobiernos y demás deberían entonces preguntarse por cómo la IA habilitará personas, herramientas, procesos y resultados.

Ruedas y Engranajes

Sin embargo, Heidegger introduce otro concepto que va de la mano del desvelar, y es el del Engranaje, o Gestell.  Este término nombra el marco ontológico al que ha transitado la técnología moderna. Y es que cuando des-vela lo real como lo nuevo producido no lo convierte en algo que simplemente aparece, está ahí, y se puede usar. Sino que todo lo vuelve ordenable, medible, calculable, y disponible. Por tanto, sujeto a la instrumentalización o a volverlo más eficiente. Así, la Inteligencia Artificial, habilitante o no, queda atrapada en la misma lógica de la Gestell de la que ya nada ni nadie parece poder escapar.

En ese sentido, la tecnología en general y la IA en particular, se vuelven a sí mismas al mismo tiempo motor y engranaje, de manera que tanto ella, como la realidad donde se aplica, o el resultado de su intervención se perpetúa como sistema que siempre es medible, eficientable y disponible, porque está ahí para ser intervenido.

Es posible identificar el origen de esta realidad en los ciclos de mejora continua de Shewhart y Deming, teorizados en los años 40 y 50 [2]. Inspirados en el desarrollo conceptual del método científico, trasladan la elaboración de hipótesis y la validación experimental al modelo de producción en masa. La idea de convertir el mundo de la producción en un ciclo de mejora contínua que deviene en optimización y eficiencia, es lo que torna la tecnología en un experimento científico interminable. En términos científicos, significaría que, aunque se haya validado una hipótesis de manera experimental y replicable, el propio científico no da por bueno su resultado, y busca una nueva hipótesis para el mismo problema. Con una diferencia, y es que en ciencia, estos ciclos de investigación aumentan la comprensión del mundo, lo abren, mientras que los ciclos de eficiencia parece que lo reducen. Habitualmente se cita a Saint-Exupery «Il semble que la perfection soit atteinte non quand il n’y a plus rien à ajouter, mais quand il n’y a plus rien à retrancher» [3] como si el hecho de quitar y reducir fuese algo positivo, cuando en realidad en términos de significado es justo lo contrario. Como seres humanos, nuestra obligación debería ser siempre ampliar los campos de sentido y entendimiento de la realidad.

En el año 2013 empecé este blog reflexionando sobre la sensación de ser un hamster atrapado en una rueda, y con el paso el tiempo he llegado al convencimiento de que los hamsters en la rueda están mucho mejor que muchos humanos. Exacto, aunque hamsters y humanos están atrapados en ciclos que no les llevan a ninguna parte, al menos los roedores no tienen que correr mejor cada vuelta.

Incluso aunque la IA se presente como ampliadora de nuestras capacidades, sigue operando bajo el encuadre técnico-instrumental que convierte todo (incluyendo al ser humano) en medio para un fin, y en un medio optimizable. La propia dinámica del ciclo de mejora contínua se realimenta a sí misma, aunque temo que todavía no hemos encontrado una forma de sacar a las organizaciones de esa rueda; a las personas ya no digamos.

Lo que nos lleva de vuelta la necesidad de hacerse preguntas por cosas, y si la IA es una pregunta en sí misma o una pregunta subsumida en las cuatro anteriores (personas, herramientas, procesos y resultados).

De nuevo Heidegger, cuando explica qué es la metafísica, y por qué es necesaria la metafísica, la contrapone con la idea de la Nada [5]. ¿Qué tiene que ver aquí la Nada?

Das Nichts nichtet (la Nada nadea)

Las cuatro preguntas esenciales son ónticas, porque se refieren al ente que es la organización, en la que la IA se aplica y se explica a través de su capacidad transformadora de lo que ya existe, o de habilitar lo posible.

Decir que en una empresa hay personas, herramientas, procesos y resultados es construir un mundo, donde en términos de gestión hay un telos, un propósito, una gramática de relevancias (qué es importante para alcanzar ese propósito), y unos grados de éxito en la consecución de los resultados. Este entramado de significación no flota sobre la organización porque aparezca escrito en manuales o documentos.

Existe porque significa algo para las personas que habitan una organización (bien porque la dirigen, o porque trabajan en ella), y de ellas emana hacia la organización como  la construcción cultural-administrativa que es. Forman como diría Heidegger un suelo de verdad, y crean y por tanto pertenecen a lo que Markus Gabriel define como campo de sentido [6] en el que la empresa se da a sí misma como algo que existe.

La nada en el mundo de la empresa no se evidencia como la carencia. Aparece justo donde desaparece aquello que da la sentido. Cuando se pierde el propósito de la empresa, cuando se pierde su esencia, aquello que hace que una organización sea esa organización y no otra. Las preguntas esenciales (personas, herramientas, procesos y resultados) son esenciales cuando se hacen en el contexto que da sentido a organización porque nacen de su unidad de signficado.

¿Están en el equipo las personas adecuadas? ¿Tienen a su disposición las herramientas adecuadas? ¿Se usan de la forma adecuada? ¿Se consiguen los resultados esperados?. ¿Adecuado para qué? ¿Esperado por qué? Las cuatro preguntas sólo son relevantes en un horizonte de sentido, precisamente el que constituye el propósito de la organización. Cuando ese horizonte desaparece, aparece la Nada.

Las cuatro preguntas (personas, herramientas, procesos y resultados) ordenan el ente organizativo y permiten intervenirlo. Con el paso del tiempo, esta intervención se ha anclado en la mejora de la eficiencia como única posibilidad. Hay una idea contemporánea de tener que buscar cómo incoporar la IA en las empresas a toda costa, que se traduce en la expresión «buscar los casos de uso«. El propio concepto rompe una de las máximas de Steve Jobs cuando decía que «You’ve got to start with the customer experience and work backwards to the technology. You can’t start with the technology and try to figure out where you’re going to try to sell it«.

Pero es lo que está ocurriendo y lo vemos todos los días. Supeditar el mundo que construye la empresa a la integración de una tecnología precisamente lo que hace es reducirlo y despojarlo de sentido, abrir la puerta a la Nada. La Nada no entendida como la ausencia de personas, ausencia de herramientas, ausencia de procesos o ausencioa de resultados. Nada como carencia de sentido.

Solo así se explica por qué la IA nunca es la pregunta, y tampoco es la respuesta. Toda pregunta por una tecnología acepta un horizonte en el que esa tecnología aparece como herramienta transformadora / habilitadora. Y por lo mismo, ninguna tecnología es capaz de responder por sí misma al sentido de la organización. Todo depende del horizonte de significación desde el cual alguien o algo puede contar como empleado, herramienta, proceso, o resultado.

Puede que el Miedo lleve al Lado Oscuro, pero hacerse las preguntas erróneas es peor. Conduce a la Nada.

Redux

Una versión más ligera de esta reflexión se publicó en la revista Ethic el 18 de julio de 2025.

Referencias

[1] Heidegger, M. (2021). «La pregunta por la técnica». Trotta.

[2] Moen, R. (2009). «Foundation and History of the PDSA Cycle». En Asian network for quality conference. Tokyo.

[4] Saint-Exupery, A. (2023) «Tierra de los hombres». Ladera Norte.

[5] Heidegger, M. (1963). «¿Qué es Metafísica?». Cruz del Sur.

[6] Gabriel, M. (2015).  “Why the World Does Not Exist”. Polity Press.