Imagina una firma que incorpora inteligencia artificial para revisar contratos. El equipo prepara las fichas en la mitad de tiempo, pero el informe sigue esperando tres días la aprobación de un socio. El cliente recibe la respuesta en la misma fecha. La demostración fue un éxito, sí, pero el servicio apenas cambió.

La escena es simple e hipotética, pero refleja muy bien un problema esencial. La herramienta puede cumplir su función y, aun así, dejar intacto el cuello de botella. Para moverlo, alguien debe tener el mandato de revisar el proceso completo: decidir qué pasos hacen falta, quién responde por ellos y cómo se aprovecha el tiempo ganado.

Ese mandato es el hilo que une dos conversaciones que suelen separarse: la adopción de IA y el liderazgo. Comprar una licencia es una decisión visible, pero cambiar las responsabilidades, los incentivos y los hábitos que rodean su uso exige un trabajo mucho menos predecible y mucho más complejo.

Curiosamente, y como analizaremos a continuación, el factor más decisivo a la hora de adaptarnos a la tecnología más revolucionaria de la historia no es tecnológico, es humano y es de liderazgo.

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Problemas técnicos y desafíos adaptativos

Durante décadas, Ronald Heifetz, profesor de la Universidad de Harvard y uno de los pensadores más influyentes sobre liderazgo, ha hecho una distinción que importa mucho para nuestra vida profesional y personal: no todos los problemas difíciles son iguales. Algunos son problemas técnicos: aunque puedan ser complejos, existen conocimientos, expertos o procedimientos capaces de resolverlos. Piensa en un cáncer curable, en llevar a una persona en la Luna, en una falla en el sistema de facturación, o en la necesidad de capacitar al equipo en un nuevo software.

Otros problemas, en cambio, son adaptativos: no tienen una respuesta conocida y exigen que las personas cambien hábitos, prioridades, creencias o formas de trabajar. Ejemplos: cuando una empresa pierde talento porque sus líderes no escuchan, cuando una fusión obliga a dos culturas enfrentadas a construir una identidad común o cuando la llegada de la IA amenaza funciones, jerarquías y formas de entender el propio valor profesional. En esos casos, no basta con incorporar tecnología o redactar un nuevo manual: las personas tienen que revisar conductas, renunciar a ciertas certezas y aprender a actuar de otra manera.

Heifetz advertía que confundir esos problemas, que asumir que un problema adaptativo se resuelve como un problema técnico, es uno de los errores más frecuentes de quienes dirigen organizaciones: intentar solucionar con instrucciones y planes aquello que solo puede transformarse mediante aprendizaje, fricción y cambio. Ahí, precisamente, comienza el liderazgo. Porque la mayoría de los problemas hoy, en una época de cambio exponencial, son problemas adaptativos.

En una firma, integrar una herramienta tiene un indudable componente técnico. Decidir cómo se forma un abogado joven cuando la IA realiza parte de las tareas con las que antes aprendía plantea, en cambio, un desafío adaptativo. También lo plantea pedir eficiencia a un equipo al que se sigue evaluando principalmente por las horas facturadas.

La adopción de IA reúne ambos tipos de trabajo. La calidad del modelo, los datos y la seguridad importan. Pero una herramienta bien elegida no resuelve por sí sola quién cambia el circuito de aprobación o cómo se reconoce a quien encuentra una manera de trabajar mejor. Ahí comienza la responsabilidad del liderazgo.

¿Por qué es más relevante que nunca la distinción? Lo podemos explicar con una estadística: de cada 100 organizaciones de España e Iberoamérica que ya trabajan con inteligencia artificial agéntica, 4 reportan un retorno financiero real. ¿Qué ocurre con las otras 96?

Si el problema fuera la herramienta, fallarían todas por igual; si fuera el presupuesto, las que más gastan estarían arriba. Es evidente que se trata de un problema adaptativo: lo que hace la diferencia es el liderazgo, el cambio organizacional y una nueva mentalidad.

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Lo que muestran los datos

Antes que nada, conviene aclarar muy rápido qué está en juego cuando hablamos de agentes: son sistemas que pueden encadenar pasos y utilizar herramientas para ejecutar una tarea dentro de límites definidos. Incorporarlos requiere decidir a qué información acceden, qué acciones pueden realizar y cuándo deben detenerse para que intervenga una persona.

En la región, el 47 % de las organizaciones ya usa inteligencia artificial, por encima del promedio global, pero sólo 14 % está preparada para operar con agentes. En otras palabras, adoptamos rápido y profundizamos lento. Adquirimos las herramientas antes de pensar en cómo se va a rediseñar la operación e incorporamos agentes a procesos que ya están en marcha. En suma, nos gana la ansiedad de innovar, y perdemos de vista el para qué lo hacemos.

El Observatorio Agentic AI 2026 de NTT Data y CIONET, sobre 130 directivos de grandes organizaciones de España y América Latina, muestra un patrón claro: 59 de cada 100 operan con pilotos dispersos sin conexión con el negocio y sólo 10 cuentan con patrocinio directo del director ejecutivo de la organización. Apenas 3,8 % llegó a un despliegue a escala industrial. Y dos cifras más deberían inquietarnos a los abogados: el 80,8 % no tiene mecanismos operativos para controlar la autonomía de sus agentes y el 67 % ha capacitado a menos de un tercio de su gente.

Es decir, hace meses que el desafío ya dejó de estar en el acceso a la tecnología.

En el ámbito profesional también hay distancia entre uso y valor. El informe Future of Professionals 2026 de Thomson Reuters, que abarca varias profesiones y países, encontró que el 74 % de los encuestados usa IA varias veces por semana y que el 91 % ha sentido, en algún grado, frustración por la brecha entre el valor esperado y el recibido. Más de un tercio admite usar herramientas no autorizadas o de formas que su organización no puede supervisar. Y allí saltan todas las alarmas: en una firma, esa práctica puede exponer información confidencial.

El sector legal enfrenta, además, presión desde ambos lados. The General Counsel Report de FTI Consulting y Relativity registra un salto del 44 % al 87 % en el uso de IA generativa reportado por los responsables legales encuestados, entre las ediciones de 2025 y 2026.

Por su parte, el análisis de Thomson Reuters para líderes de firmas señala que casi un tercio de los profesionales de departamentos legales está reconsiderando relaciones con asesores que no demuestren valor mediante IA. La exigencia también alcanza al talento: según ese relevamiento, 1 de cada 4 abogados rechazaría una oferta de una firma sin herramientas profesionales de IA.

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De revisar más rápido a prestar un mejor servicio

Hay una advertencia atribuida a Bill Gates que envejeció muy bien: si automatiza una operación eficiente, magnifica la eficiencia; si automatiza una ineficiente, sólo magnifica la ineficiencia. Traducido al derecho y al día a día de las firmas: si el flujo no cambia, el agente se limita a hacer más rápido lo que ya estaba mal hecho. Incorporar agentes a un proceso que nadie revisó es como ponerle una turbina a un triciclo.

El asunto se simplifica un poco si lo vemos como tres escalones sobre una misma tarea: la revisión de contratos en una debida diligencia. Hay al menos tres maneras de incorporar IA, y distinguirlas ayuda a decidir qué se busca:

1. Automatizar. La herramienta extrae fechas, partes y cláusulas para completar las fichas de siempre. Puede ahorrar tiempo, aunque el circuito de revisión y aprobación permanezca intacto.
2. Aumentar. Esto quiere decir ampliar la capacidad del abogado. La IA prepara comparaciones, propone hallazgos y señala inconsistencias. El profesional contrasta cada punto con el documento original y evalúa su relevancia. El beneficio puede estar en revisar más material o detectar antes un riesgo, además de hacerlo más rápido.
3. Rediseñar el proceso. El equipo empieza por la decisión que necesita tomar el cliente: qué hallazgos pueden afectar el precio, las condiciones o la viabilidad de la operación. A partir de ahí, define qué información reunir, cómo clasificarla, qué validaciones aplicar y quién resuelve las excepciones. El agente prepara evidencia trazable; el abogado la verifica, interpreta y asume la responsabilidad por el consejo. Rediseñar, en otras palabras, obliga a preguntarse para qué existe esa revisión (detectar lo que puede cambiar el precio de la operación) y a rearmar el flujo desde cero, con la máquina ejecutando y el abogado decidiendo. Ahí aparece el cambio que tanto nos han prometido.

Por supuesto, automatizar puede ser una buena inversión. El error es medir sólo la velocidad de una tarea y dar por mejorado todo el servicio. Si el tiempo ahorrado se consume luego en corregir resultados o esperar una aprobación, la ganancia se reduce o desaparece. El asunto, además, es que casi todos los proyectos se quedan en ese primer escalón, y aún así lo llaman transformación. Lo que debería ser un proceso adaptativo se queda apenas en su fase técnica.

La prueba del para qué, copiada de niños curiosos de cinco años, ayuda a salir de esa trampa.

“Revisaremos los contratos tres veces más rápido”. ¿Para qué? “Para dedicar menos horas a preparar fichas y más a negociar”. ¿Qué resultado esperamos? “Entregar antes un análisis confiable y atender más operaciones con el mismo equipo”. Esa última frase es una hipótesis de negocio: habrá que comprobar la demanda, los tiempos totales, los costos y la calidad. La velocidad de la demostración no alcanza.

El proyecto que se queda en el primer eslabón es apenas automatización: el nombre de estrategia todavía le queda muy grande. Y la estrategia es el problema adaptativo por esencia.

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Por qué el rediseño necesita un responsable

Ethan Mollick, profesor de Wharton, ha aclarado que mejorar el desempeño individual con IA no se traduce automáticamente en una mejora organizacional. Podemos tener abogados más rápidos dentro de un proceso que sigue esperando los mismos permisos, duplicando controles y produciendo informes que nadie necesita.

Cambiar ese proceso tiene consecuencias. Un socio puede tener que delegar una aprobación; el equipo, aprender a verificar resultados de otra manera; la firma, revisar cómo cobra y cómo evalúa a sus profesionales. Si ahorrar horas perjudica a quien las ahorra, la resistencia tiene una lógica que ningún curso de instrucciones para la IA va a resolver.

A esa tensión se suma la agenda. Richard Susskind propone separar la conversación sobre eficiencia inmediata de la conversación sobre reinvención del servicio, y sostener ambas en paralelo. En la práctica, eso exige reservar tiempo y asignar responsables al rediseño. De lo contrario, la renovación de licencias puede resolverse mientras la discusión sobre cómo trabajar queda siempre para después.

Aquí es donde se revela por qué esto es un problema de liderazgo más que un problema técnico. Dar un mandato significa autorizar a alguien a intervenir sobre ese conjunto, con respaldo de la dirección y participación de quienes conocen el trabajo. Su encargo debe incluir un resultado, recursos, límites y una fecha de evaluación. Es algo mucho más trascendente que simplemente dar una exhortación a usar más IA, que es justo la forma de dejar esas decisiones pendientes.

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Cómo empezar sin abrir otro piloto disperso

Piensa en ese proceso que todos en la firma conocen y del que todos se quejan. Unos ejemplos posibles: los contratos que vuelven por una corrección menor, la información que alguien copia de un sistema a otro, el informe que está listo el martes, pero sale el viernes porque espera una aprobación. Ahí puede haber un buen lugar para empezar.

Elige uno. Algo que ocurra con frecuencia, cuyo resultado pueda comprobarse y donde un error pueda detectarse y corregirse antes de afectar al cliente. Por ejemplo, la revisión de un tipo de contrato recurrente. Si procedes a trabajar con las personas que lo reciben, lo revisan y lo aprueban: cada una ve una parte del problema que las demás quizá desconocen.

• Definir el resultado y medir el punto de partida. Es muy ilustrativo reconstruir el recorrido de un caso real. ¿Cuánto tiempo llevó revisar el contrato? ¿Cuánto pasó esperando? ¿Qué hubo que hacer dos veces? Si la revisión consume dos horas y la aprobación tarda tres días, ya tienes una pista: acelerar la lectura dejará buena parte de la demora intacta. Antes de incorporar IA, hay que definir qué se quiere mejorar y qué calidad se debe mantener. Después, compara el recorrido completo, incluidos el tiempo de verificación humana y los costos de la herramienta.
• Asignar autoridad para cambiar el proceso. La movida ideal de un líder efectivo aquí es darle a alguien idóneo permiso y tiempo para cambiarlo. “Háganse cargo de innovar” es un encargo difícil de cumplir entre vencimientos y llamadas de clientes. Hace falta un responsable que pueda sentar en la misma mesa a abogados, operaciones y tecnología, proponer cambios y llevar a la dirección los desacuerdos que no pueda resolver. Si una aprobación resulta redundante, alguien tendrá que autorizar su eliminación. Si cumple una función importante, habrá que encontrar cómo conservar ese control sin dejar el expediente inmóvil.
• Escribir los límites de la IA. Hay que poner a la IA a trabajar con límites que cualquiera pueda explicar. En nuestro ejemplo, podría extraer cláusulas, compararlas con una plantilla y señalar diferencias, siempre mostrando de qué documento y página sale cada hallazgo. El abogado comprobaría los puntos relevantes y decidiría qué recomendar. Enviar el informe al cliente requeriría su aprobación. Prueba también qué ocurre cuando falta un anexo o aparecen dos versiones contradictorias: conviene descubrir esas fallas durante el ensayo y acordar cómo resolverlas.
• Preparar al equipo y dar destino al tiempo ganado. Hay que decidir desde el comienzo qué hará el equipo con las horas que recupere. Pregúntaselo también a quienes hacen el trabajo: "¿Qué tarea importante vienen postergando por falta de tiempo?". Tal vez sea preparar mejor una negociación, acompañar a un abogado joven o terminar la jornada sin llevarse otro contrato a casa. Ese destino vuelve tangible el beneficio, lo hace terrenal y no imaginario. Y, por supuesto, revisa los incentivos: pedir que alguien ahorre horas mientras se lo evalúa únicamente por facturarlas, le entrega un problema bastante difícil de resolver.

El dato de BCG que hemos mencionado en Lexlatin previamente muestra por qué esta conversación importa tanto. En una encuesta multisectorial, el 42 % de los usuarios habituales de IA entre los empleados de primera línea declara ahorrar al menos una jornada por semana, mientras el 66 % recibe orientación limitada o nula sobre cómo usar ese tiempo. Imagine recuperar un día de trabajo y que nadie haya pensado qué vale la pena hacer con él.

Fija, por último, una fecha para revisar la experiencia. Podría ser dentro de 30 días, si el volumen de casos permite aprender algo en ese plazo. Llega a esa reunión con contratos revisados, errores registrados y tiempos comparables. ¿El cliente recibió antes una respuesta confiable? ¿Cuánto trabajo de corrección hubo? ¿El equipo pudo aprovechar las horas liberadas? Con esas respuestas ya podrás decidir si amplías la prueba, la ajustas o la detienes. Suena complejo, o demandante, pero es la resolución eficiente a problemas adaptativos

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El mandato que falta

El Foro Económico Mundial y McKinsey estiman entre 1,1 y 1,7 billones de dólares de valor económico adicional al año para América Latina. Es una estimación del potencial de la región, no un retorno asegurado por comprar tecnología. La cifra impresiona, pero resulta difícil reconocerla desde el escritorio de una firma. Para acercarla, volvamos al informe del comienzo: la IA había acelerado su preparación y, aun así, seguía tres días esperando la aprobación de un socio.

Imagina ahora que el equipo revisa esa espera. Descubre qué necesita comprobar el socio, acuerda qué casos requieren su intervención y organiza una vía más ágil para los demás. Prueba el cambio, mide los resultados y corrige lo que falla. El cliente recibe antes su respuesta y el socio concentra su atención donde su criterio aporta más. Ese sería un resultado por el que, sin duda, valdría la pena invertir.

Para ponerlo en marcha, la próxima reunión de dirección podría terminar con un encargo así: “Vamos a trabajar sobre estos contratos. Usted tendrá tiempo asignado y autoridad para coordinar el cambio. Yo ayudaré a resolver los obstáculos. En 30 días revisaremos qué mejoró y qué sigue fallando”.

Dar ese respaldo tiene la misma relevancia que aprobar una licencia: obliga a involucrarse cuando aparecen las decisiones que preferiríamos aplazar, pero también le permite al equipo empezar.

En suma, la pregunta para la próxima reunión de dirección puede ser muy concreta: ¿quién tiene hoy el mandato, el tiempo y la autoridad para rehacer un proceso completo y responder por el resultado? Si nadie puede contestarla, ya hay una primera decisión que tomar. Mientras nadie asuma esa responsabilidad, el informe puede seguir esperando sobre el escritorio, aunque la IA lo haya terminado en segundos.

*Juan Carlos Morris es abogado, divulgador en ciencia y tecnología y especialista certificado en IA. Actualmente es director de Publicación de LexLatin.