Hace poco saqué un Tesla en leasing. Tenía disponible Full Self-Driving, una función que también había tenido en mi auto anterior y que nunca había usado. Tampoco pensaba activarla esta vez.
Mi hijo Max, de 22 años, tomó la iniciativa. Durante el trayecto de aproximadamente una hora hasta casa fui adquiriendo confianza. Hoy calculo que utilizo la función en más del 85% de lo que manejo.
El acceso a la tecnología estaba resuelto. Mi disposición a usarla, no. La intervención que cambió mi comportamiento vino de una persona en quien confío, fuera del control de la empresa.
Max no era, en esa escena, un target que recibía un mensaje. Era un actor modificando la decisión de otro. Una clasificación por edad, ingresos e intereses habría contado poco sobre su poder para cambiar mi experiencia con el auto.
Ahí empieza un problema para las empresas. La persona a la que intentan llegar puede influir sobre otros, producir su propia interpretación de una marca, organizar apoyo o rechazo y alterar las condiciones del negocio. La inteligencia artificial amplía esas capacidades y reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para ejercer algunas de ellas.
Sin embargo, una empresa puede incorporar las herramientas más nuevas y seguir trabajando con una idea insuficiente de la persona: alguien a quien alcanzar, persuadir y convertir. El desfase aparece cuando mejora la precisión con la que identifica al target, pero no cambia la forma de relacionarse con el actor.
El cambio es de poder
La explicación de que ahora las personas tienen más información lleva décadas circulando. Se queda corta. Lo decisivo es lo que pueden hacer con ella y con los vínculos que construyeron.
La investigación ya distinguía esas fuentes de poder antes de la actual expansión de la IA. En Consumer Power Evolution in the Digital Age, Lauren Labrecque y sus coautores identificaron en 2013 poder basado en la demanda, la información, las redes y la acción colectiva. [1]
El poder se acumula en condiciones que la segmentación apenas registra. Una persona tiene vínculos que le permiten llegar a otros y una credibilidad que puede pesar más que un mensaje publicitario. Puede documentar una experiencia, hacerla circular, reunir apoyo y convertir una decisión individual en una referencia para muchas más. Compra, trabaja, invierte e influye a través de relaciones que atraviesan las fronteras internas de las empresas.
La IA añade capacidad de producción y ejecución. Ayuda a investigar, comparar propuestas, construir argumentos y crear contenido sin depender de los recursos que antes exigían esas tareas. A esa capacidad se suma la velocidad de distribución de las redes. Lo que alguien sabe, produce o recomienda puede entrar en las decisiones de otros mientras la organización todavía está evaluando cómo responder.
Son esas condiciones juntas las que convierten a una persona en un actor con poder sobre el negocio. La IA amplía su alcance: el empowered actor pasa a ser un super-empowered actor. Su influencia depende de sus vínculos, su credibilidad y el contexto, pero los medios para ejercerla se multiplican.
Para una empresa, las consecuencias empiezan antes de la campaña. Cambian qué producto conviene desarrollar, qué experiencia puede sostener una promesa y qué conductas internas generan confianza. Marketing, reputación y cultura permiten entender y actuar sobre esas condiciones. Ese es el fundamento de su lugar en las grandes decisiones: intervienen sobre la posibilidad de que una apuesta del negocio consiga adopción, apoyo y continuidad.
La idea conecta con superagency, el concepto de Reid Hoffman y Greg Beato que McKinsey ha retomado para explorar cómo la IA amplía las capacidades humanas. La evolución hacia un super-empowered actor permite leer sus consecuencias en la relación entre las personas y las empresas. [2]
El poder sigue siendo desigual. Las plataformas controlan distribución y datos; las compañías conservan recursos que los individuos no tienen. Pero una persona dispone de más medios para intervenir, sin convertirse por eso en alguien inmune a la influencia de otros.
La evidencia ya llega a las decisiones
Un experimento con 776 profesionales de Procter & Gamble encontró que una persona asistida por IA podía alcanzar un desempeño comparable al de un equipo de dos sin ella en las tareas de innovación estudiadas. La capacidad individual ya puede cambiar la forma de trabajar. [3]
También puede intervenir sobre las preferencias. Experimentos publicados en Nature en 2025 encontraron que conversar con una IA que defendía a un candidato modificaba las preferencias declaradas de los participantes. El resultado mide actitudes, no votos efectivos, pero muestra el alcance de estas herramientas para persuadir. [4]
La confianza sigue decidiendo qué influencia prospera. Los estudios sobre aceptación tecnológica y confianza en la automatización ayudan a explicar por qué disponer de una herramienta no asegura su uso: importan la utilidad percibida, la facilidad y una confianza acorde con sus capacidades. Max tenía credibilidad conmigo; la experiencia hizo el resto. [5]
Ese vínculo también tiene consecuencias comerciales. Investigadores de Yale estimaron que, sin el efecto de las actividades partidarias de Elon Musk, Tesla habría vendido al menos un millón de vehículos adicionales en Estados Unidos entre octubre de 2022 y abril de 2025. Es una estimación contrafactual, sujeta a los supuestos del estudio. La pregunta que plantea al directorio es directa: ¿cuánta demanda depende de lo que una marca representa, además de lo que su producto hace? [6]
¿Qué estamos esperando?
La capacidad de las personas avanza sin esperar los tiempos de la organización. Acelerar la producción de mensajes sirve de poco si el mindset con el que interpretamos su poder permanece igual. Un cliente puede influir sobre su comunidad mientras la empresa todavía decide qué departamento debe responder.
Por eso marketing, reputación y cultura deberían sentarse en la mesa donde se decide qué producto lanzar, cómo incorporar IA o cómo transformar la organización. La confianza, la adopción y la capacidad de movilizar personas influyen en que esas apuestas funcionen. Ese peso económico vuelve hard a lo que seguimos llamando soft.
Abordarlas como un sistema es una consecuencia práctica. En un banco, la promesa de un servicio con IA, la experiencia del cliente y los incentivos de los empleados producen juntos confianza o fricción. Planificar esa relación y observarla en un dashboard conectado con resultados permite ajustar decisiones antes de que una dificultad se convierta en crisis.
Max cambió mi relación con una tecnología que yo ya tenía. La IA amplía ahora lo que personas como él pueden hacer con sus vínculos, su iniciativa y su credibilidad. Entender ese poder debería cambiar tanto quién participa en las decisiones como la manera de tomarlas.
Seguir esperando que un mindset anterior produzca esa conexión sería como confiar en que Max, a sus 22 años, se entusiasmara con Full Self-Driving y me convenciera de usarlo después de leer un manual de 400 páginas, guardado en un elegante estuche de cuero dentro de la guantera. El manual podría ser impecable. La expectativa seguiría perteneciendo a otro mundo.
Fuentes y referencias
- 1. Labrecque, L. I. et al. (2013). Consumer Power Evolution in the Digital Age. Journal of Interactive Marketing, 27(4), 257–269. Consultar fuente
- 2. McKinsey (2025). Superagency in the workplace Empowering people to unlock AI’s full potential. Retoma el concepto de Reid Hoffman y Greg Beato. Super-empowered actor es la síntesis propuesta por el autor, no una categoría validada por ese informe. Consultar fuente
- 3. Dell’Acqua, F. et al. (2025). The Cybernetic Teammate A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise. NBER Working Paper 33641. Resultados limitados a las tareas estudiadas. Consultar fuente Consultar fuente
- 4. Lin, H. et al. (2025). Persuading voters using human–artificial intelligence dialogues. Nature, 648, 394–401. Experimentos sobre preferencias declaradas. Consultar fuente
- 5. Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. Lee, J. D. y See, K. A. (2004). Trust in Automation Designing for Appropriate Reliance. Human Factors, 46(1), 50–80. La conexión con la experiencia personal es interpretación del autor. Consultar fuente Consultar fuente
- 6. Gillingham, K. et al. (2025). The Musk Partisan Effect on Tesla Sales. NBER Working Paper 34413. Estimación contrafactual, no recuento de pedidos cancelados. Consultar fuente
