Cuando hablamos de innovación, casi siempre nos fijamos en lo que es nuevo. La novedad tiene ese atractivo inmediato: sorprende, seduce y parece contener por sí sola la promesa del cambio. Pero la innovación no es solo novedad. De hecho, la novedad es apenas el primer paso de una ecuación más compleja. Sin adopción y sin impacto, la novedad queda reducida a una anécdota, a una curiosidad que quizá ocupa un espacio en un congreso, pero que no transforma nada.

El transistor, Internet o los teléfonos inteligentes son buenos ejemplos de esta diferencia. Fueron novedades brillantes, pero solo se convirtieron en innovación cuando fueron adoptados masivamente y transformaron la manera en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos. El reto de hoy, por tanto, no es solo generar novedades, sino entender cómo las adoptamos y, sobre todo, qué tipo de adopción nos conviene.

Ahora bien, ¿qué significa adopción? ¿Cuál es el tipo de adopción que debemos promover?

¿Qué es la adopción?

La adopción opera en dos direcciones, ambas importantes.

La primera manera de adoptar una novedad es utilizarla para ganar eficiencia. Cuando usamos ChatGPT para redactar un correo, traducir un texto o preparar un informe, no estamos cambiando prácticamente nada de fondo. Seguimos haciendo lo mismo que antes, pero más rápido y con un punto más de calidad. Esta forma de adopción ya tiene efectos importantes: permite trabajar con más agilidad, aumenta la productividad personal e incluso mejora la confianza en determinadas tareas.

Esta adopción es valiosa y, en muchos casos, marca la diferencia en el día a día. Pero su impacto suele ser limitado. Es un incremento lineal, un 20 o un 30% más de velocidad o eficiencia, pero no cambia la naturaleza de lo que hacemos. Es, en definitiva, una innovación que mejora procesos existentes sin transformarlos del todo.

La novedad tiene ese atractivo inmediato: sorprende, seduce y parece contener la promesa del cambio. Pero la innovación no es solo novedad

Muy distinto es cuando la adopción se convierte en un proceso transformador. Aquí no se trata solo de hacer más con menos, sino de replantear organizaciones enteras. En China, la Universidad de Tsinghua ha creado un hospital de IA donde los agentes inteligentes no son una herramienta accesoria, sino el núcleo mismo del sistema. Diagnóstico, análisis y triaje de pacientes se realizan con IA capaz de gestionar más de 300 enfermedades y 21 especialidades. Esto no es solo un salto de eficiencia, es una redefinición del modelo asistencial.

La diferencia de magnitud es abismal. En el primer caso, ganamos minutos y horas; en el segundo, ganamos escalas de productividad casi ilimitadas. Es la diferencia entre optimizar un trabajo y reinventarlo.

En el primer caso, el multiplicador de productividad es pequeño; difícilmente se reflejará en las estadísticas de productividad, aunque probablemente sí en la calidad del trabajo. En cambio, en el segundo caso estamos ante multiplicadores que pueden llegar a ser enormes porque estamos automatizando tareas, no solo ampliando nuestras capacidades.

¿Cómo se traslada esto a las organizaciones?

Este mismo patrón lo encontramos en la industria. DJI, el gigante chino de los drones, no depende de ingenierías externas para automatizar su producción. Construye sus propios robots y diseña internamente los procesos que después escalan en sus fábricas. El resultado es un control absoluto del flujo productivo, una reducción de costes y, sobre todo, una capacidad de innovación continua.

En Occidente, en cambio, la adopción tiende a quedar en manos de terceros. Las empresas subcontratan y dependen de proveedores externos para dar este paso. El resultado es una adopción más lenta, menos integrada y, a menudo, menos transformadora, aunque también una difusión más rápida.

Lo que ejemplifica DJI es que adoptar una tecnología no es un acto pasivo, es un acto creativo. Adoptar significa combinar lo que ya existe con lo nuevo hasta generar una propuesta diferente, única. En este sentido, cada adopción es también una innovación y, al igual que toda innovación, puede resultar en una novedad, un impacto y una adopción importantes o marginales.

Capacidades: la condición que lo hace posible

Pero para que esto sea posible hacen falta capacidades. Sin ingenieros, sin formación, sin recursos, hablar de adopción transformadora es retórica vacía. Aquí aparece el gran desafío de muchas sociedades, incluida la nuestra.

Basta con mirar las cifras. Por poner un ejemplo anecdótico, pero que refleja nuestra realidad: en la UPC, el grado en Inteligencia Artificial tiene unos cincuenta alumnos, mientras que el de Ingeniería Informática ronda los 350. En un país que quiere aspirar a tener un papel relevante en el mundo de la IA, estos números son totalmente insuficientes. Habría que multiplicarlos por diez para acercarnos a las necesidades reales.

Adoptar una tecnología no es un acto pasivo, es un acto creativo. Significa combinar lo que ya existe con lo nuevo hasta generar una propuesta única

Otros países han encontrado vías alternativas. Estados Unidos ha resuelto buena parte del desafío importando talento: Silicon Valley es un mosaico de nacionalidades y tradiciones que confluyen en un ecosistema único. China, en cambio, ha hecho una apuesta radical por formar masivamente ingenieros y científicos, colocando la formación y la adopción en el centro de su proyecto nacional.

Tener capacidades no garantiza la innovación, pero sin capacidades no hay nada que hacer. Es como tener las herramientas de un taller: son imprescindibles, pero por sí solas no construirán ninguna obra de arte.

Una sociedad innovadora

Lo que realmente marca la diferencia es cómo una sociedad utiliza esas capacidades. Las sociedades innovadoras no se limitan a usar las novedades, sino que las integran, las adaptan y las convierten en nuevas propuestas. Es aquí donde entran en juego los ecosistemas de formación, el capital riesgo dispuesto a asumir riesgos, la demanda pública y privada que apuesta por lo nuevo y, sobre todo, la capacidad de exportar las innovaciones propias.

Cuando esto ocurre, la innovación deja de ser un esfuerzo fragmentado y se convierte en un motor endógeno, capaz de alimentarse solo. El círculo virtuoso se activa: la formación genera talento, el talento genera innovación, la innovación genera mercado y el mercado retroalimenta la formación y la investigación. Pero este círculo requiere de una cultura innovadora, de una sociedad dinámica y siempre dispuesta a construir cosas nuevas a partir de las oportunidades emergentes.

La importancia de la velocidad

En este mundo de disrupción acelerada hay otro elemento decisivo: la velocidad. En muchos mercados digitales, el ganador se lleva la mayor parte del pastel. Ser el primero o, al menos, ser lo suficientemente rápido en la adopción marca la diferencia entre liderar o quedarse fuera de juego.

Las sociedades innovadoras no se limitan a usar las novedades, sino que las integran, las adaptan y las convierten en nuevas propuestas

En China se habla a menudo de ser fast followers en inteligencia artificial generativa. Pero el término oculta una realidad más ambiciosa: no se trata solo de seguir rápido, sino de adoptar rápido y de manera creativa. Se trata de ser fast adopters.

Este es el verdadero juego que se disputa hoy: quién adopta con más velocidad y con mayor capacidad de transformación. Y en este terreno, nosotros todavía tenemos mucho camino por recorrer.

Nuestro futuro depende de la adopción

El futuro de la innovación no depende solo de tener ideas brillantes ni de generar novedades. Depende, sobre todo, de cómo adoptamos esas novedades. Si las usamos únicamente para trabajar un poco más rápido, el impacto será limitado. Si las adoptamos para transformar procesos, organizaciones e incluso sociedades, el impacto puede ser extraordinario.

La lección es clara: la adopción no es un trámite secundario, es el núcleo mismo de la innovación. Y la manera en que adoptemos hoy definirá nuestra posición en el mundo de mañana. Quizá nos iría mejor si, como los chinos, pusiéramos la adopción inteligente y veloz en el centro de nuestra estrategia.