1. El espejismo de la transformación
Hace algunos años, mientras investigaba a las Empresas B en Chile, me encontré con una paradoja que todavía resuena fuerte. Estas organizaciones proclamaban con fuerza su compromiso con la sostenibilidad, la cooperación y el bien común. Sin embargo, cuando observábamos sus prácticas comunicacionales de cerca, la historia cambiaba: lo que aparecía en el papel era transformación; lo que se veía en la práctica, muchas veces, era branding.
Las iniciativas de participación existían, sí, pero a menudo eran limitadas. Los indicadores de impacto privilegiaban cifras vistosas —toneladas de residuos reciclados, número de talleres realizados— mientras quedaba en la sombra una pregunta incómoda: ¿estaban cambiando realmente las comunidades y los equipos? O peor aún: ¿estábamos frente a un caso de socialwashing, un maquillaje discursivo que daba la ilusión de cambio sin alterar las estructuras profundas de poder y decisión?
2. Lo que aprendimos al estudiar esa tensión
La investigación dejó tres lecciones clave:
- La participación no puede ser cosmética. Involucrar a los equipos en encuestas o jornadas estratégicas no basta si las decisiones finales siguen concentradas arriba.
- Medir no es solo contar. Las métricas cuantitativas son útiles, pero si no hay indicadores cualitativos (confianza, cohesión, aprendizaje colectivo), el impacto se vuelve superficial.
- El discurso no reemplaza la práctica. El riesgo de transformar la comunicación en un ejercicio de legitimación —más que en una herramienta de transformación— es real y frecuente.
3. El espejo de la IA: ¿otro simulacro?
Lo interesante es que estas tensiones se repiten hoy con la inteligencia artificial. Muchas organizaciones anuncian su salto a la IA con promesas de innovación radical. Compran licencias de software, integran chatbots o automatizan procesos. Pero al mirar debajo, el patrón se repite:
- Herramientas implementadas sin diagnóstico, que terminan infrautilizadas.
- Procesos de adopción diseñados desde arriba, sin apropiación real de los equipos.
- Métricas centradas en “ahorro de horas” en lugar de impacto organizacional real.
En otras palabras, corremos el riesgo de que la IA se convierta en el nuevo socialwashing tecnológico: proyectos que lucen modernos pero que no transforman nada esencial.
4. Lo que hacemos distinto en Trenzar IA
En Trenzar IA decidimos enfrentar este riesgo de frente. Nuestra metodología está pensada para que la IA no sea un simulacro, sino un tejido vivo dentro de la organización:
- Diagnóstico profundo: partimos por comprender cómo trabajan los equipos, qué saben de IA, cuáles son sus resistencias y dónde están las brechas.
- Co-diseño participativo: los agentes de IA se diseñan con los equipos, no para ellos. Eso asegura pertinencia y apropiación.
- Implementación acompañada: no dejamos la herramienta sola; trabajamos con capacitaciones y ajustes en vivo.
- Evaluación continua: medimos tanto indicadores duros (tiempo de ciclo, productividad) como blandos (motivación, confianza, colaboración).
Este enfoque busca que la IA ordene procesos, reduzca fricciones y fortalezca culturas organizacionales en lugar de convertirse en un artificio pasajero.
5. Lo que está en juego
Así como las Empresas B quedaron atrapadas entre su promesa transformadora y las lógicas del mercado, las organizaciones que adopten IA enfrentan hoy un dilema similar: ¿usar la tecnología como una moda o como un motor de cambio real?
En Trenzar IA creemos que la diferencia está en cómo se comunica, cómo se mide y cómo se involucra a las personas. Si la comunicación para el desarrollo enseñó algo, es que la transformación genuina requiere participación, ética y compromiso sostenido en el tiempo.
