El avance de la inteligencia artificial está abriendo una discusión que supera la adopción tecnológica y alcanza directamente al liderazgo, la cultura y las capacidades colectivas de las organizaciones. Tras regresar en julio de 2026 de su primer viaje a China desde 2019, Otto Scharmer analizó en un artículo publicado en Medium las diferencias entre las estrategias de IA de China y Estados Unidos y sostuvo que ambas enfrentan un punto ciego común: la necesidad de cultivar lo que denomina “suelo social”, entendido como la calidad de la atención y de las relaciones desde las que las personas actúan colectivamente.
El análisis parte de dos aproximaciones distintas hacia la inteligencia artificial. Scharmer describe en Estados Unidos una narrativa centrada en la carrera hacia la AGI y en modelos cerrados y propietarios, mientras que en China observa mayor escepticismo frente a esa meta y un énfasis más marcado en aplicaciones concretas para educación, salud, agricultura y otros servicios. También destaca que algunos de los principales modelos chinos utilizan arquitecturas de pesos abiertos, lo que facilita su adaptación y utilización por parte de distintos actores.
Sin embargo, para el autor, la diferencia tecnológica no resuelve por sí misma los desafíos de fondo. El modelo asociado a la concentración de inteligencia puede profundizar la concentración de riqueza y poder, mientras que una lógica orientada a administrar integralmente los sistemas puede derivar en vigilancia y control. Aunque se trata de trayectorias distintas, Scharmer identifica en ambas una limitación compartida: la ausencia de una comprensión más profunda de la reciprocidad y de las dinámicas relacionales que sostienen a las sociedades y organizaciones.
Suelo social
Es en este punto donde aparece uno de los conceptos centrales de su reflexión. Scharmer define el “suelo social” como el sistema profundo de raíces del campo social, constituido por la calidad de la conciencia y de las relaciones. Desde esta perspectiva, la capacidad de una organización para transformarse no dependería exclusivamente de sus estructuras, tecnologías o procesos visibles, sino también de las condiciones internas desde las cuales sus integrantes observan, se relacionan y actúan.
El autor distingue cuatro niveles de acción colectiva: ejecutar patrones existentes, adaptarlos, percibir patrones emergentes y originar nuevas respuestas. A su juicio, las actuales estrategias de inteligencia artificial muestran fortalezas especialmente en los dos primeros niveles, mientras encuentran mayores limitaciones cuando se trata de percibir aquello que todavía está tomando forma y generar respuestas desde esa comprensión.
Por ello, Scharmer sitúa en ese terreno una de las principales responsabilidades del liderazgo contemporáneo. Su planteamiento es que el trabajo de liderazgo y la transformación de las instituciones de aprendizaje requieren mantener en equilibrio estas distintas capacidades, pero con una atención creciente sobre aquellas relacionadas con percibir y crear lo nuevo. En términos organizacionales, esto desplaza parte de la discusión sobre IA desde la eficiencia hacia la calidad de las interacciones humanas que permiten interpretar situaciones complejas y construir respuestas colectivas.
Liderazgo colectivo
La experiencia observada durante el viaje ofrece al autor ejemplos de esa dimensión. En una práctica realizada en Shanghái para explorar el futuro de las universidades y del aprendizaje, distintas personas representaron a actores del sistema. Cuando quien representaba a los académicos expresó que su principal preocupación era servir a los estudiantes, la participante que ocupaba el lugar de los alumnos respondió, en una frase que puede traducirse como: “Nunca sentí nada de eso. Nada”.
Para Scharmer, ese tipo de ejercicios permite hacer visibles desconexiones que permanecen ocultas en las estructuras formales. Durante otra actividad desarrollada con integrantes de un equipo de la Inner Mountain Foundation, una práctica de mapeo tridimensional permitió identificar relaciones y elementos que los participantes consideraban estratégicamente conectados. Lili Xu resumió el resultado señalando que una sola práctica realizada durante una mañana había revelado una coherencia estratégica que, según afirmó, cien presentaciones de PowerPoint no habrían conseguido mostrar.
La reflexión adquiere especial relevancia frente a una transformación tecnológica que, según Scharmer, también está tensionando la relación entre educación y organizaciones. Durante su visita al National Innovation Center for Excellence, describió el desarrollo de una nueva universidad internacional basada en un modelo que alternaría períodos intensivos de formación académica con experiencias igualmente intensivas dentro de organizaciones. La iniciativa busca responder a una desconexión entre aquello que necesitan las empresas y lo que realizan las universidades, una brecha que el avance de la IA estaría profundizando.
Desde esa mirada, la adopción de inteligencia artificial no aparece solamente como un proceso de incorporación de herramientas. Scharmer plantea la necesidad de combinar la IA, construida sobre datos provenientes del pasado, con otras formas de inteligencia vinculadas con los sistemas vivos y con la capacidad colectiva de percibir el campo del que emergen nuevas posibilidades. Cultivar esas condiciones supone atender la calidad de la escucha, las relaciones y la observación compartida.
Su propuesta para avanzar considera tres dimensiones: distribuir de manera más amplia los beneficios generados por la IA, favorecer modelos tecnológicos abiertos y de interés público, e invertir en la regeneración del “suelo social”. Para el autor, este último elemento requiere una ambición comparable a la inversión destinada actualmente a infraestructura computacional, pero dirigida a construir espacios capaces de fortalecer la percepción colectiva, la colaboración y las relaciones humanas.
La tesis coloca así al liderazgo frente a una pregunta que no puede resolverse únicamente con más tecnología: qué capacidades necesitan desarrollar las organizaciones para interpretar un entorno cambiante y actuar colectivamente sobre aquello que todavía no tiene respuestas predefinidas. En esa tensión entre inteligencia artificial y capacidades humanas, el “suelo social” se presenta como una dimensión que puede determinar no solo cómo se adopta la tecnología, sino también qué tipo de organizaciones se construyen alrededor de ella.
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