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claremos algo: la IA generativa definitivamente puede ayudarnos a producir un mayor volumen de resultados, más rápido y con menos esfuerzo humano. Cualquiera que diga lo contrario está en negación.

Sin embargo, al centrarnos en el valor de los resultados que produce la IA, tendemos a no pensar mucho en otras fuentes de valor, como lo que aprendemos y cómo construimos relaciones. Rara vez preguntamos: ¿De qué manera cada actividad que realizamos crea un valor verdadero y único? Es momento de que los líderes analicen con frialdad y dureza a sus organizaciones y se hagan esa pregunta, para no destruir más valor del que crean al adoptar la IA generativa.

De dónde viene el valor

Comencemos con lo obvio: la IA generativa tiene el potencial de crear una enorme cantidad de valor para las organizaciones y los empleados individuales. Al automatizar tareas complejas o mundanas, puede usarse para aumentar la eficiencia y liberar recursos para aplicaciones que generen mayor valor. Su poder computacional puede mejorar la calidad de las decisiones mediante el análisis de datos y acelerar procesos como la innovación, modelando, probando y refinando nuevas ideas. Cuando se usa como apoyo para la lluvia de ideas, puede alimentar nuestros procesos creativos con cantidades aparentemente infinitas de material de origen.

Los líderes deben comenzar con estos beneficios en mente y mantenerlos presentes, ya que todos ellos pueden mejorar la calidad y la eficiencia del trabajo realizado. Pero, ¿qué podríamos estar sacrificando cuando delegamos una tarea a la IA generativa? O, dicho de otra forma: ¿De dónde más proviene el valor? He aquí cinco áreas clave a considerar.

1. Adquisición de conocimientos y perspectivas

Nuestros procesos de trabajo a menudo nos proporcionan conocimientos y perspectivas más allá de la tarea específica en la que estamos trabajando. Luchar por encontrar una palabra en un idioma extranjero suele fijarla en nuestra memoria para un uso futuro; las soluciones rechazadas a un problema técnico complicado pueden resultar ser soluciones a otros problemas relacionados o innovaciones inesperadas por sí mismas; y el proceso de resumir y sintetizar información nos ayuda a reconocer conexiones conceptuales.

Pedir a la IA generativa que traduzca, resuelva problemas o resuma documentos sin duda arrojará resultados más rápidos y, en algunos casos, más precisos, con menos esfuerzo. Sin embargo, al hacerlo, perdemos el aprendizaje que de otro modo habríamos adquirido.

2. Perfeccionamiento de habilidades

Relacionado estrechamente con lo anterior, hay una razón por la cual la gente dice que “la práctica hace al maestro”: mejoramos nuestras habilidades a través de la práctica. Redactar y revisar un informe mejora nuestras habilidades editoriales, buscar errores en nuestro código nos hace mejores programadores, y maldecir el bloqueo del escritor fortalece nuestra perseverancia como escritores. De forma paralela al aprendizaje, pedir a la IA generativa que revise un documento, redacte un borrador, encuentre errores en el código o genere una colección de párrafos entre los que elegir, nos da el beneficio a corto plazo de una solución, pero presenta riesgos para la mejora de nuestras capacidades a largo plazo.

3. Mantenimiento de vínculos sociales

Tradicionalmente, la mayoría del trabajo se ha realizado de forma colectiva, con grupos de personas aportando la capacidad intelectual necesaria para encontrar soluciones a problemas particularmente complejos. El aumento masivo de la potencia computacional que proporciona la IA generativa nos permite resolver individualmente muchos de los problemas para los que antes necesitábamos a otros, lo que, a su vez, implica menos interacciones interpersonales.

Es importante reconocer que tales interacciones sirven como base del entendimiento mutuo, el sentido de conexión y comunidad, y, en última instancia, la confianza (todos ellos elementos que tienen impactos significativos en la capacidad de las organizaciones para obtener resultados).

4. Compromiso con las ideas

El compromiso, definido como estar psicológicamente presente al desempeñar un rol, tiene una amplia gama de beneficios, desde mejorar la calidad y eficiencia de los resultados hasta incrementar el bienestar y la satisfacción individual. Sin embargo, ninguno de nosotros está comprometido al 100% con el 100% de las cosas que hacemos el 100% del tiempo, y el uso de la IA generativa puede influir en eso.

Tomemos como ejemplo la tarea de resumir, una en la que la IA generativa se destaca extrayendo temas de grandes volúmenes de datos mucho más rápido que cualquier humano. Ya sea que los datos que se están resumiendo correspondan a un extenso informe o a la transcripción de una reunión, cuando delegamos esa tarea a la IA generativa, a menudo damos un paso mental hacia atrás y reducimos nuestro nivel de compromiso. La síntesis humana es un proceso activo: no solo capturamos datos, los enmarcamos, los interpretamos y desarrollamos aún más las ideas. Ese proceso nos conecta con el trabajo y aumenta nuestro compromiso.

5. Mantenimiento de la singularidad

Somos el producto de nuestras experiencias, y el trabajo que realizamos contribuye a nuestra identidad como líderes. Nuestro tono en los documentos escritos, la forma en que nos comunicamos en los mensajes, nuestro estilo en las presentaciones e incluso cómo resolvemos problemas son rasgos identificables que nos distinguen unos de otros. Aunque usar IA generativa para redactar automáticamente correos electrónicos, memorandos o presentaciones puede ahorrar tiempo y ofrecer resultados técnicamente mejores, al hacerlo se elimina el tono personal y la voz que nos hacen únicos.

Evaluación de los costos y beneficios de la IA generativa

La IA generativa llegó para quedarse y sus beneficios son innegables, pero los posibles sacrificios implican que los líderes deben ser intencionales en su uso. Al igual que con cualquier otra decisión gerencial importante, esto requiere una evaluación objetiva y holística de beneficios y costos. Los líderes deben realizar una auditoría del valor que aporta la IA. He aquí cómo hacerlo:

Paso 1: Determinar los tipos de valor más relevantes para una tarea determinada que pueda automatizarse con IA.

Comience por preguntarse qué tipos de valor genera la tarea. El resultado (como volumen, velocidad, calidad y eficiencia) es evidente, pero también considere cuánto aprendizaje genera la tarea, cuánto fomenta la interacción social y las relaciones, y si se beneficia de una voz única o personal.

Paso 2: Priorice y optimice los tipos de valor que ha identificado.

No todas las tareas tienen que aportar todo tipo de valor, ni todos los proyectos son igual de eficaces para proporcionarlo. Concéntrese en dónde los beneficios son mayores y más necesarios.

Paso 3: Iterar.

Reconozca que aún no comprendemos del todo los impactos de la IA generativa. Utilice lo que yo llamo la “prueba de la leche”: toda decisión sobre su uso debería tener una fecha de caducidad. Así como revisamos la leche antes de desecharla, vuelva a evaluar cuando tenga nueva información. No la descarte de inmediato, pero asegúrese de revisarla bien.

Un último punto: la decisión de usar IA generativa no recae únicamente (quizá ni siquiera principalmente) en los líderes. Estas herramientas son baratas, accesibles y están ampliamente disponibles, por lo que sus empleados ya están tomando sus propias decisiones sobre cuándo y cómo usarlas, con o sin orientación.

Hable con su equipo sobre la IA generativa y los tipos de valor que crea (y lo que podría poner en riesgo). Asegurarse de que sean conscientes de los beneficios y las desventajas reducirá la probabilidad de que las personas tomen decisiones que no sean en su propio interés o en el de la organización.

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avegar por la compleja relación entre la necesidad de los gerentes de mostrar compasión e impulsar el rendimiento es un reto. En nuestra reciente encuesta mundial a 300 líderes empresariales de alto nivel en diferentes ámbitos, desde la hostelería hasta el sector automotriz y la biotecnología, el 61% informó que tiene dificultades para equilibrar la necesidad de apoyo de los empleados con el impulso de un alto rendimiento en su empresa.

Estamos experimentando demandas extremas de compasión en un momento donde no hay espacio para comprometer los resultados. Muchos líderes saben que ambos son esenciales, pero les resulta difícil impulsar el rendimiento de una manera que también maximice el apoyo a sus empleados.

He aquí cómo lograr ambas cosas de manera sostenible.

— Datos: Averigüe lo que importa. Los líderes necesitan recopilar datos sobre lo que realmente les importa a los empleados. Diferentes métodos de recolección de datos producen diferentes tipos de información y envían diferentes señales. Las encuestas y las sesiones generales son buenas para capturar y medir tendencias, pero no le brindan una comprensión profunda de las experiencias de los empleados, ni muestran verdadera compasión.

Por el contrario, las conversaciones individuales son ideales para comprender la complejidad a la que se enfrenta la gente y transmitir verdadera compasión. Sin embargo, requieren una inversión significativa de tiempo y podrían no ayudarlo a ver el panorama general. El mejor enfoque es una combinación de métodos y ser reflexivo sobre cómo combinarlos para obtener el mejor resultado.

— Priorización: Haga tiempo para la compasión. Para que los gerentes dediquen tiempo a mostrar compasión, sus organizaciones necesitan quitar el trabajo que no importa. Esto es difícil en la práctica. Para diferenciar los aspectos críticos del desempeño de aquellos que es simplemente agradable tener, los líderes deberían hacer preguntas como, “¿Cuáles son dos entregables que recibes pero que realmente no lees?”

Los gerentes de línea están en la mejor posición para pensar en la priorización. Tienen conocimiento directo tanto del trabajo que se realiza como de las personas que lo hacen. Los dirigentes de alto nivel deben confiar en sus esfuerzos de establecimiento de prioridades y apoyarlos.

— Configuración: Aumente la transparencia. Parte del desafío es crear un entorno que normalice las conversaciones sobre el apoyo que la gente necesita. Primero, ayude a la gente a entender que el bienestar mejora cuando los gerentes muestran compasión y proporcionan apoyo, y que el bienestar a su vez mejora todo tipo de resultados medibles relacionados con el rendimiento.

En segundo lugar, incluya a la seguridad psicológica en estas discusiones. Necesita que los empleados sean honestos acerca de su necesidad de apoyo, y que los líderes sean honestos acerca de las demandas de rendimiento que enfrenta la organización. Sólo entonces podrá tomar decisiones informadas y compasivas sobre cómo maximizar el bienestar y el rendimiento de los empleados.

— Colaboración: Cree soluciones en conjunto. Aumentar el bienestar y el compromiso de los empleados recae tanto en los gerentes como en los empleados. Los líderes deben centrarse en la creación de un entorno que proporcione canales de comunicación y fomente el debate abierto, proporcionando recursos y herramientas para ayudar a los empleados a comprender sus propias necesidades y respondiendo a las solicitudes de los empleados.

Recuérdeles a todos de qué son responsables: Los empleados son dueños de sus desafíos y capacidades, y los gerentes son dueños de las demandas y recursos de la organización. Haga que todos acuerden de antemano cuándo revisarán el enfoque y harán ajustes.

El liderazgo compasivo no consiste simplemente en dar a la gente lo que quiera. Lograr un alto rendimiento tampoco significa ignorar las necesidades y bienestar de sus empleados. Los líderes que se esfuerzan por alcanzar sosteniblemente un alto rendimiento deben esforzarse por garantizar que empoderan a sus empleados para lograrlo.

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egún el informe future forum de Slack, el 66% de los ejecutivos informaron que están diseñando sus políticas de fuerza laboral pospandemia con poca o ninguna participación de sus empleados. El resultado es que muchas organizaciones están implementando a escala políticas y enfoques “unitalla”. Tales decisiones de política sin datos no son el resultado de malicia o desinterés, sino que con frecuencia se reducen al tiempo y los recursos necesarios para recopilar y dar sentido a los datos de los empleados.

Los líderes necesitan herramientas que les permitan aprender lo que los empleados realmente necesitan. La buena noticia es que durante años muchas organizaciones han enfrentado un desafío similar de recopilación e interpretación de datos para comprender las necesidades diferenciadas de sus clientes. Al aplicar en el diseño de las experiencias de los empleados las técnicas típicamente utilizadas para comprender a los usuarios y clientes, las organizaciones pueden obtener de forma eficiente y rentable una comprensión matizada de las necesidades de sus empleados. Aquí compartimos una selección de estas herramientas.

Paso 1: Recopilación de datos

Todos tenemos nociones y expectativas preconcebidas que sesgan nuestro pensamiento. El antídoto contra el sesgo son los datos, por lo que antes de diseñar cualquier política, el primer paso es recopilar datos.

Herramienta 1: Auditoría de los datos del archivo

Los datos del archivo proporcionan una visión general imparcial de la organización. La idea es revisar los artefactos y la documentación existentes, para extraer información y oportunidades. Fuentes comunes incluyen software y herramientas, comunicaciones internas y externas y archivos de documentación. Comience ahí para conocer el terreno y despertar su pensamiento. Este método no impone demandas adicionales a los empleados.

Herramienta 2: Entrevistas

Las entrevistas son particularmente poderosas en las primeras etapas, cuando aún está aprendiendo cuáles son los temas clave, especialmente para temas delicados donde ciertas respuestas se consideran “correctas”.

Las entrevistas le permiten tener una idea de las historias detrás de los datos cuantitativos que recopilará más adelante. La idea es tener conversaciones semiestructuradas con los empleados para recopilar sus perspectivas, interpretaciones e ideas. Usamos una guía para promover la consistencia en los datos, pero estamos dispuestos a desviarnos de ella para seguir una idea interesante. También aseguramos una muestra diversa en cuanto a grupos, jerarquía, geografía, demografía, etc., y prestamos atención tanto a los partidarios como a los detractores.

Herramienta 3: Observaciones del día a día

Observar a un empleado durante una parte de su día y notar comportamientos y hábitos nos muestra lo que los empleados realmente hacen (no lo que dicen que hacen) incluyendo acciones de las que podrían no ser conscientes. Normalmente usamos esta herramienta para validar lo que nos dijeron durante las entrevistas. Por muy tentador que sea hacer muchas preguntas, trate de intervenir lo menos posible. Tome fotografías para activar sus recuerdos, pero asegúrese de pedir permiso primero. Posteriormente, puede realizar entrevistas para preguntar sobre observaciones específicas.

Herramienta 4: Encuestas

Las encuestas son particularmente efectivas para validar las historias y los conocimientos que recopiló utilizando herramientas cualitativas. Aplíquelas después de haber formulado hipótesis que necesita probar para informar decisiones clave, o de forma reiterada a lo largo del tiempo para capturar tendencias en los datos. Es importante garantizar la importancia estadística de sus datos. Finalmente, recuerde que sus preguntas son señales: si pregunta sobre algo, quizá deba implementarlo.

Recuerde que, al recopilar datos, es posible que se encuentre con algo que su sujeto no quiera compartir públicamente. Tanto por razones éticas como para garantizar datos válidos, es fundamental que se respete la privacidad de sus sujetos.

Paso 2: Interpretación de los datos

Si bien la recopilación de datos sobre las experiencias y necesidades de los empleados es un primer paso fundamental, es igualmente importante tener un enfoque estructurado para analizar esos datos. Tener un enfoque de análisis claro maximiza la objetividad y la eficiencia.

Las siguientes tres herramientas pueden ayudar a su organización a comprender de manera rápida y efectiva lo que ha aprendido:

Herramienta 1: Saturación y agrupación

Reúna a su equipo, presente todos sus hallazgos, perspectivas y puntos de datos y realice un ciclo para agrupar y reagrupar la información en el conjunto de temas centrales más exhaustivo pero reducido que pueda.

La saturación y el agrupamiento se realizan mejor al final de la fase de descubrimiento, utilizando todos los datos de encuestas, entrevistas, observaciones y otras fuentes. Esté atento a ideas similares (o contradictorias) provenientes de diferentes métodos de recopilación de datos. Utilice la saturación y la agrupación para extraer información y oportunidades significativas, y resaltar los temas clave que deben abordarse.

Herramienta 2: Personas de usuario

Las personas de usuario son personajes ficticios basados en investigaciones y datos, que se utilizan para representar a un grupo de usuarios y expresar sus principales puntos débiles y necesidades en relación con su área de enfoque. Las personas de usuario lo ayudan a comprender el conjunto completo de necesidades interconectadas de una persona. Son particularmente efectivos cuando sus empleados se ajustan en varios grupos distintos. Cuanto más real se sienta una persona para usted, más fácil será empatizar con ella, comprenderla y diseñar pensando en sus necesidades.

Herramienta 3: Mapeo de puntos de contacto

Los puntos de contacto son los puntos de contacto de un empleado con la organización. Toman muchas formas (humanas, físicas, virtuales, formales e informales) e incluyen muchas que la organización no “controla”, como chats grupales en servicios externos como WhatsApp o reseñas en sitios como Glassdoor. El mapeo de puntos de contacto le permite obtener una representación visual y holística de los múltiples puntos de contacto de un empleado con la organización.

El objetivo es dar sentido a cómo las diferentes partes del sistema influyen entre sí para generar la experiencia final de un empleado y garantizar que no limite el alcance de su trabajo de manera demasiado agresiva al ignorar los puntos de contacto que podrían tener un fuerte impacto en la experiencia de los empleados que está tratando de mejorar.

Estas herramientas hacen que el proceso de diseño de las experiencias de los empleados sea más eficiente e iterativo, e incrementan las probabilidades de lograr un producto final que aborde tanto las necesidades de sus empleados, como las de la organización. Cada una enfatiza algo diferente y tiene diferentes requisitos de tiempo y recursos. Por ejemplo, los datos de archivo y las observaciones imponen pocas demandas a la organización en términos de tiempo y esfuerzo, pero le brindan una capacidad mínima para orientar los temas, mientras que las encuestas y las entrevistas son lo contrario. Del mismo modo, diferentes herramientas de interpretación de datos le permiten observar el problema desde diferentes ángulos. Piense en sus objetivos y con base en ellos elija el conjunto de herramientas.