La manía de la IA rompe las decisiones corporativas: estrategias de miles de millones se escriben sin haber abierto ChatGPT

El ensayo del consultor Nik Suresh «AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making», sobre cómo el furor por la inteligencia artificial destruye la toma de decisiones en las grandes empresas, se difundió en Hacker News y llegó al desarrollador Simon Willison el 19 de julio de 2026. La tesis central de Suresh: las estrategias de IA de miles de millones de dólares las escriben con frecuencia directivos que nunca han abierto ChatGPT.

Una estrategia de $2 mil millones sin ChatGPT

Nik Suresh, que asesora a grandes corporaciones, cita un caso extremo: un directivo admitió que jamás en su vida había usado ChatGPT ni ninguna otra herramienta de IA. Lo dijo justo después de publicar una estrategia técnica para una organización con ingresos superiores a $2 mil millones, construida por completo en torno a la IA. El ensayo se compone de historias anónimas que le cuentan al autor ingenieros y gerentes de empresas «sobreexcitadas».

«En un caso extremo, un directivo admitió que nunca en su vida había usado

ChatGPT ni ninguna herramienta de IA, justo después de preparar una estrategia técnica para una organización con ingresos superiores a $2 mil millones, construida por entero en torno a la inteligencia artificial». — Nik Suresh, ensayo «AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making»

Las historias clave que recoge Suresh:

• Una estrategia de IA para una empresa con más de $2 mil millones de ingresos, escrita por una persona que nunca ha hecho una sola consulta a un modelo
• «Leaderboards de tokens»: métricas que premian a los empleados por recurrir más a la IA
• Afirmaciones de clientes sobre un aumento de productividad «de 100 veces» que nadie se atreve a cuestionar
• Ingenieros que lanzan la IA sobre tareas deliberadamente absurdas solo para cumplir

Por qué nadie discute el hype

El silencio se sostiene sobre el miedo a perder un contrato, y no solo sobre el marketing. Suresh preguntó a un directivo escéptico de un proveedor por qué se repiten promesas absurdas sin que nadie las rebata. La respuesta no tenía que ver con el «ruido comercial»: los directivos del lado del cliente habían declarado públicamente un aumento de productividad de 100 veces.

«Si alguien del lado del proveedor dijera que un aumento así es

inverosímil, minaría la autoridad del directivo del cliente, se percibiría como un ataque —o como herejía— y podría llevar a la rescisión del contrato corporativo». — del ensayo de Nik Suresh

La lógica es simple: romper un contrato corporativo por una discusión sobre algo que no afecta a la misión de la empresa es una forma rápida de perder el empleo. Por eso, una evaluación honesta del retorno de la IA resulta desventajosa para todas las partes del acuerdo a la vez, tanto para el proveedor como para el cliente.

Qué ocurre con los ingenieros

La presión del hype baja por la jerarquía y se convierte en simulación de trabajo. Un ingeniero describió cómo, en una empresa con un «leaderboard de tokens», descarga una copia paralela de un repositorio de producción en Go y ordena a la IA reescribirlo por completo en Zig, mientras él se dedica a otra tarea, solo para sumar puntos en la métrica y conservar su puesto.

Este escenario es consecuencia directa de métricas que miden actividad y no resultados. Cuando el KPI depende del número de tokens consumidos y no de que el código funcione, los empleados empiezan, de forma racional, a quemar recursos en vano: el sistema recompensa el volumen de consultas al modelo, no su utilidad.

Qué significa

El problema no está en los modelos, sino en cómo las organizaciones toman decisiones bajo la presión de la moda. Cuando una estrategia de $2 mil millones se escribe sin experiencia, la crítica se castiga con la pérdida de un contrato y las métricas premian el gasto de tokens, la empresa optimiza el hype y no el resultado. El ensayo de Suresh recuerda que la conversación adulta sobre el retorno real de la IA sigue perdiendo, por ahora, frente al miedo a parecer escéptico.