Más allá del hype: la IA no es la caja, es el puerto

La próxima semana voy a estar en Cartagena, en TOC Americas, hablando de inteligencia artificial “más allá del hype” frente a operadores de puertos y terminales. Y mientras preparaba la charla me di cuenta de algo incómodo: la industria que me va a escuchar ya vivió exactamente esta película. No con algoritmos, sino con una caja de acero.

El rezago de dos décadas del contenedor

El 26 de abril de 1956, el Ideal-X zarpó de Newark con 58 contenedores a bordo rumbo a Houston. Hoy lo contamos como el día en que nació la globalización. Pero en 1956 nadie lo vivió así. La caja era una idea simple, casi tonta: meter la carga en un recipiente estándar y no volver a tocarla hasta destino. Lo difícil no fue la caja. Lo difícil fue todo lo demás.

Durante casi dos décadas el contenedor fue, en términos prácticos, una promesa. Los puertos estaban diseñados para estibadores, no para grúas. Los sindicatos resistieron, y con razón, porque la caja hacía desaparecer el trabajo que conocían. Cada naviera tenía su propio tamaño de contenedor y los barcos de una no podían cargar las cajas de otra. Recién a fines de los sesenta se acordaron los estándares ISO, y recién en los setenta los puertos que se rediseñaron completos alrededor de la caja empezaron a dejar atrás a los que simplemente la aceptaron en sus muelles antiguos. Marc Levinson lo documenta en The Box: el valor nunca estuvo en el contenedor. Estuvo en el sistema que hubo que construir para que el contenedor tuviera sentido.

El mismo patrón en cada tecnología de propósito general

No es la primera vez que escribo sobre esto. En mi serie sobre tecnologías de propósito general he repasado el mismo patrón con el cajero automático, con VisiCalc, con la línea de montaje de Ford y con el propio contenedor: la tecnología llega rápido, la productividad llega tarde, y la diferencia la explica siempre lo mismo, cuánto demora la organización en reconstruirse alrededor de la nueva herramienta. La electricidad tardó décadas en mover la productividad de las fábricas porque los dueños la usaron para reemplazar la máquina a vapor en el mismo lugar, en vez de rediseñar la planta completa. Suena conocido.

Ahora cambiemos la caja por un modelo de lenguaje y la película se repite con una fidelidad incómoda.

Lo que muestran los datos de McKinsey de 2025

McKinsey publicó en noviembre de 2025 su encuesta anual sobre el estado de la IA: el 88% de las organizaciones ya usa inteligencia artificial en al menos una función. Adopción casi universal. Pero solo el 39% puede atribuir algún impacto en su resultado operacional, y la mayoría de ese 39% dice que es menos del 5% de su EBIT. Apenas un 6% califica como lo que McKinsey llama “high performer”, con impacto real en utilidades. ¿Qué hace distinto a ese 6%? No tiene mejores modelos. Según el mismo estudio, lo que los distingue es que rediseñaron sus flujos de trabajo en vez de montar la IA encima de los procesos que ya tenían.

Es decir, el 6% construyó el puerto. El resto compró la caja y la puso en el muelle viejo.

Qué significa ir más allá del hype

Esto es lo que yo entiendo por ir más allá del hype. No es volverse escéptico de la tecnología, que funciona y funciona cada vez mejor. Es dejar de mirar la caja y empezar a mirar el muelle. Un chatbot que responde preguntas sobre una tarifa no cambia nada si el proceso para aprobar esa tarifa sigue requiriendo tres correos y una firma. Un modelo que lee documentos de embarque en segundos es una curiosidad si el documento sigue llegando por correo a una persona que lo transcribe a mano en otro sistema. Lo he visto en logística y lo he visto en retail: la IA entregada como herramienta aislada produce demos espectaculares y balances idénticos.

El problema no es técnico

Y aquí viene la parte que incomoda, porque el problema no es técnico. El contenedor no necesitó mejor acero. Necesitó que un puerto decidiera botar sus bodegas, que un sindicato negociara una transición y que la industria completa se pusiera de acuerdo en el tamaño de una caja. Decisiones organizacionales, políticas y de plata. La IA está en el mismo punto. Las preguntas que de verdad importan no son qué modelo usar, sino cuáles tareas existen solo porque antes no había cómo eliminarlas, quién revisa cuando el sistema se equivoca y qué área pierde poder cuando el proceso cambia. Nadie pone eso en la presentación del proveedor, y por eso el proveedor vende cajas, no puertos.

Sustituir versus rediseñar

Hay una distinción que me parece central: sustituir versus rediseñar. Sustituir es poner un bot donde había una persona haciendo exactamente la misma tarea. Rediseñar es preguntarse por qué esa tarea existe. El puerto que reemplazó estibadores por grúas en el mismo muelle ganó algo. El puerto que se preguntó por qué la carga tenía que pasar por una bodega ganó la década.

Lo que me entusiasma de hablar esto justamente en un congreso de puertos es que es la única industria que puede mirar la historia y reconocerse en ella. Ustedes saben cuánto demoró, cuánto dolió y quién quedó fuera. Y también saben quién ganó: no el que compró primero, sino el que rediseñó primero.

Así que la pregunta que quiero dejar no es si su empresa está usando IA. Según McKinsey, casi seguro que sí. La pregunta es otra: en su organización, ¿qué proceso sigue diseñado para los estibadores y cuál ya se rediseñó para la caja? Y más incómodo aún: ¿cuál es la bodega que nadie quiere botar?