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urante décadas, las organizaciones han codificado su conocimiento en formatos diseñados para el consumo humano: sitios web con diseños visuales, PDFs con tablas formateadas, presentaciones con gráficos, documentos con encabezados y viñetas. Los datos no solo se presentan para los seres humanos, sino que también se almacenan de esa manera.

Pero los formatos de datos son solo parte del problema. Incluso cuando la información está estructurada correctamente, los agentes siguen enfrentando barreras: sistemas que no se comunican entre sí, interfaces de acción diseñadas para hacer clic en lugar de ejecutar comandos, y mecanismos de autenticación que asumen que un humano realiza las solicitudes.

La solución es exponer las capacidades de los sistemas mediante interfaces programáticas. En lugar de que un agente “haga clic” a través de un portal, el sistema debería proporcionar un canal directo donde el agente pueda autenticarse, solicitar datos y actuar. Protocolos como el MCP son los primeros pasos hacia la estandarización, pero el verdadero catalizador serán las organizaciones que primero reconfiguren sus sistemas y superen a aquellas que todavía ejecutan agentes a través de interfaces humanas.

La capa humana

Las mismas suposiciones que moldearon nuestro software también moldearon nuestras organizaciones: sistemas diseñados en torno a limitaciones humanas que los agentes no comparten. La capa organizacional es aún más profunda.

Las jerarquías corporativas existen por dos razones relacionadas. Primero, los humanos tienen una capacidad limitada para procesar información. Segundo, la coordinación es costosa.

Los agentes de IA socavan ambas justificaciones. Acceden a los datos de los departamentos al instante, reconcilian inconsistencias, identifican patrones y generan reportes en segundos. Además, coordinan la información a un costo marginal cercano a cero, colapsando los costos de transacción que justificaban múltiples capas de mandos intermedios.

Esto plantea una pregunta: Si los agentes pueden encargarse tanto de la coordinación como de la ejecución, ¿qué deberían hacer los humanos?

En la práctica, observo que los roles humanos se desplazan hacia propietarios y verificadores.

Los propietarios definen cómo luce el éxito. Establecen la dirección, toman decisiones que implican valores y compensaciones, y determinan las restricciones dentro de las cuales operan los agentes.

Los verificadores auditan los resultados, gestionan excepciones y mantienen la responsabilidad cuando algo sale mal. Revisan lo que producen los agentes, detectan errores antes de que escalen y toman decisiones que quedan fuera de los parámetros normales.

Esto no se trata de eliminar puestos. Se trata de cambiar lo que requieren esos puestos.

Los mecanismos de control

Un agente con acceso a todo también puede romper todo. Aquí es donde la burocracia demuestra su valor. Los formularios, las autorizaciones y las revisiones obligatorias surgieron para prevenir errores, garantizar la equidad y resolver problemas de coordinación conforme las organizaciones crecieron. Estos procesos existen para detectar fallas antes de que se vuelvan irreversibles.

El camino a seguir

La transición hacia operaciones centradas en agentes no requiere una transformación masiva. Requiere cambios concretos en cuatro áreas.

1. Datos: Conviértalos en texto sin formato.

Convierta las políticas, los procedimientos, las notas de reuniones y el conocimiento institucional a formatos de texto sin formato, como Markdown. Almacénelos en estructuras de directorios con capacidad de búsqueda. Los PDF y documentos formateados se convierten en resultados para los seres humanos, no en fuentes de verdad para los agentes.

2. Herramientas: Construya herramientas para agentes.

Cree interfaces programáticas que permitan a los agentes consultar datos de la empresa y ejecutar acciones. Comience con acceso de solo lectura a bases de conocimiento y después agregue capacidades de escritura con mecanismos de aprobación humana.

3. Roles: Reestructure en torno a la propiedad y la verificación.

Para cada rol, identifique qué corresponde a propiedad (definir el éxito, establecer restricciones), qué corresponde a verificación (auditar resultados, gestionar excepciones) y qué corresponde a ejecución (territorio de los agentes). Contrate pensando en autonomía, no solo en habilidades técnicas.

4. Mecanismos de control: Diseñe un sistema de verificación independiente.

Implemente reglas automáticas que detecten situaciones fuera de lo normal y establezca autorizaciones obligatorias para acciones de alto impacto. Y asegúrese de que estos controles sean simples e independientes de los sistemas de IA que supervisan.

R

ecientemente, varios ejecutivos nos han preguntado si todavía necesitan preocuparse tanto acerca de contratar, dadas las señales de debilitamiento de la economía. Es cierto que los economistas esperan que la Reserva Federal aumente las tasas de interés en un intento por frenar la inflación y que se espera un aumento del desempleo. Sin embargo, como nos ha enseñado el COVID-19, no todas las recesiones son iguales, y hay fuertes indicios de que la contratación seguirá siendo un gran obstáculo para muchas empresas.

Las empresas deben aprender a contratar mejor. ¿Cómo?

Emule a “Moneyball”, no a Frankenstein

En una economía basada en el conocimiento, las personas pueden contribuir a las organizaciones en un número cada vez mayor de formas. Imagine una empresa de tecnología con tres gerentes de producto exitosos: Kate, John y Aditi. La clave del éxito de Kate es su enfoque basado en datos para comprender las necesidades de los clientes, mientras que la fortaleza de John es un enfoque intuitivo para el diseño de productos y la de Aditi es su capacidad para empoderar a sus equipos.

El problema surge cuando su empleador quiere contratar a un cuarto gerente de producto. Reconociendo que los tres gerentes de productos aportan habilidades valiosas a la organización, la empresa de tecnología escribe una descripción del trabajo sumando a Kate+John+Aditi. Esto da como resultado una estrategia de talento de Frankenstein, centrada en candidatos que marcan la casilla en todas las dimensiones, en lugar de aquellos con un superpoder claro.

Compare esto con el enfoque de reclutamiento “Moneyball”. Si bien los jugadores de béisbol podían contribuir al equipo de varias maneras, Billy Beane cuestionó la antigua búsqueda de jugadores que contribuyeran en todas. En cambio, Beane buscó una cartera de jugadores, cada uno haciendo contribuciones únicas.

Estudio de caso: admisiones a una escuela de posgrado

Recientemente colaboramos con una gran universidad de los Estados Unidos para rediseñar su proceso de admisión de MBA. Había una vieja creencia en esta escuela de que el mejor predictor de un “buen estudiante” era el componente cuantitativo del Graduate Management Admission Test (GMAT). Sin embargo, seguimos el ejemplo de Billy Beane y, en lugar de confiar en esta sabiduría convencional, recurrimos a datos históricos.

El análisis de nuestro equipo encontró que los puntajes cuantitativos del GMAT son, de hecho, un predictor confiable del rendimiento académico de los solicitantes, ¡pero también mostró que los puntajes verbales del GMAT son tan buenos, si no mejores que los cuantitativos! Poner más peso en los puntajes de las pruebas verbales fue un cambio simple en el proceso de admisión, pero que llevó a admitir un cuerpo estudiantil algo diferente.

Cómo llegar allá

Definir y realizar un seguimiento del rendimiento no tiene por qué ser un proyecto complicado de varios años en el que comience a producir una gran cantidad de nuevos datos de rendimiento. A menudo usted ya tiene los datos que necesita; solo requiere pensar acerca de cómo utilizarlos.

Esto requerirá que su organización reserve tiempo para abordar temas complejos que no tienen respuestas obvias. Por ejemplo, ¿debería definir el éxito financiero de su empresa como el crecimiento de los ingresos, el crecimiento del margen o el aumento en el precio de sus acciones? En nuestra experiencia, estas son conversaciones que debería tener de todos modos. Porque es laborioso, no hay suficientes organizaciones que lo hagan. Al igual que en “Moneyball”, si desea resultados significativamente diferentes, debe aplicar un enfoque significativamente diferente para buscar talento. Esto parece obvio, pero de hecho es poco común. Para encontrar mejores talentos, comience por el final.

E

sta guía cubre todo lo que necesita saber sobre el método STAR: qué es, cuándo utilizarlo y cómo elaborar respuestas que resalten sus capacidades con ejemplos claros, convincentes y memorables que cautiven a su entrevistador y le ayuden a destacar como la única opción para el puesto.

¿En qué consiste el método de entrevista STAR?

El acrónimo STAR significa: situación, tarea, acción, resultado. Siempre recomiendo agregar una T al final para las lecciones aprendidas (takeaways), con el fin de conectar los puntos entre su experiencia pasada y el trabajo que espera obtener.

— Situación: Describe la circunstancia o desafío al que se enfrentó (una o dos frases).

— Tarea: Explica el objetivo que usted era responsable de lograr (una frase).

— Acción: Detalla las habilidades técnicas y blandas que utilizó para cumplir con la tarea y resolver la situación (de tres a cinco frases).

— Resultado: Es el desenlace y el impacto que tuvieron sus acciones en la situación (una o dos frases).

— Lecciones aprendidas: Es un complemento del método STAR para recordarle incluir lo que aprendió de la experiencia.

Espere al menos una pregunta basada en el método STAR en cada entrevista. Generalmente, estas preguntas comienzan con:

— Cuénteme sobre una ocasión en la que…

—¿Alguna vez ha tenido que enfrentarse a…?

— Déme un ejemplo de…

— Describa una situación en la que…

He aquí un ejemplo de respuesta a la pregunta: “Cuénteme sobre una ocasión en la que fracasó”:

— Situación: Como representante de ventas, se me asignó la tarea de cerrar un trato importante con un cliente potencial. Llevaba meses trabajando en este acuerdo y estaba seguro de haber establecido una buena relación con el cliente.

— Tarea: Mi objetivo era asegurar el acuerdo, lo que me permitiría alcanzar e incluso superar mi cuota de ventas trimestral.

— Acción: Preparé una propuesta detallada que resaltaba los beneficios de nuestro producto y la personalicé según las necesidades específicas del cliente. Luego, me reuní con los responsables de la toma de decisiones del cliente. Durante la reunión y presentación, el cliente planteó varios desafíos que no anticipé y que no pude superar.

— Resultado: A pesar de mis mejores esfuerzos por hacer un seguimiento con el cliente después de la reunión y brindar respuestas a sus inquietudes, no logré cerrar el trato. Fue un gran revés, pero aprendí lecciones valiosas sobre negociación y cómo superar objeciones.

— Lecciones aprendidas: También aprendí que las ventas son un esfuerzo de equipo. Desde entonces, siempre presento primero mi propuesta a mis colegas y a mi gerente, y les pido que la critiquen para ayudarme a anticipar y superar cualquier desafío. Espero encontrar el mismo nivel de colaboración en su equipo, porque realmente creo que el éxito de una persona es un triunfo para todo el equipo.

¿Cómo utilizar el método STAR en su próxima entrevista?

Siga estos cinco pasos para aplicar el método de entrevista STAR:

1. Revise las preguntas más comunes de entrevistas basadas en el método STAR y prepare al menos dos respuestas para cada una.

2. Al preparar sus respuestas, asegúrese de alinear sus logros con la descripción del puesto.

3. Destaque su conocimiento, experiencia y especialización únicos.

4. Escriba sus respuestas y practíquelas en voz alta.

5. Conozca sus puntos clave y utilícelos para responder preguntas inesperadas.

¿

Cómo se añade valor? Cuando decimos que una persona, un equipo o una empresa agrega valor, generalmente nos referimos a que han ido más allá de lo que se les pidió o esperaba de ellos. Por ejemplo, imagine que su gerente le pide que busque tres proveedores que puedan prestar un servicio que necesitan. Usted proporciona una lista de tres proveedores, sus respectivas ventajas y desventajas y, además, una posible solución en la que puede resolver el servicio requerido internamente. O bien, que un cliente potencial acude a usted en busca de formación sobre retroalimentación, que su empresa puede proporcionar. Sin embargo, después de algunas entrevistas con sus líderes, usted logra deducir el problema real: No es que las personas no sean buenas dando retroalimentación, sino que no quieren hacerlo. Usted propone trabajar con ellos para diseñar un conjunto de intervenciones destinadas a incentivar y normalizar la retroalimentación.

Ambos ejemplos ilustran cómo añadir valor no solo surge de resolver un problema, sino de resolver el problema correcto, de maneras que nadie esperaba, para llegar a un resultado aún mejor. Y este tipo de soluciones no surgen de nuestras formas cotidianas de pensar, sino del pensamiento experto, el pensamiento crítico, el pensamiento estratégico y el pensamiento sistémico; habilidades que aparecen constantemente en esas listas omnipresentes de competencias que los líderes de todos los niveles deben dominar para enfrentar los desafíos del futuro.

Si usted es un líder que busca que su empresa aporte valor a los clientes y consumidores, o un gerente que busca formas en las que su equipo pueda generar más valor, necesita desarrollar estas habilidades en sus colaboradores. Sin embargo, el problema para muchos líderes y gerentes es que, cuando usamos términos como pensamiento experto, crítico, estratégico o sistémico, con demasiada frecuencia no sabemos cuándo aplicarlos o incluso cómo definirlos.

Aquí exploraremos en profundidad estos cuatro tipos de pensamiento, incluido lo que significan y cuándo deben utilizarse, junto con algunos consejos para utilizar las herramientas de IA como aliadas en el proceso de pensamiento.

1. Pensamiento experto

El pensamiento experto se basa en un conocimiento profundo de un campo en particular. Se desarrolla a través de años de experiencia, formación y práctica constante. Utilizamos el pensamiento experto para realizar nuestro trabajo diario, a menudo sin siquiera darnos cuenta. Los expertos reconocen patrones y adoptan hábitos perfeccionados, confiando en heurísticas y suposiciones que les permiten operar con una velocidad y precisión que los principiantes no tienen. Cuando se usa la IA, el experto distingue de inmediato la verdad de la falsedad, mientras que el principiante podría aceptar las respuestas sin cuestionarlas.

Los principiantes tienden a observar las situaciones de manera más superficial, sin saber exactamente a qué deben prestar atención. Invierten mucho esfuerzo en tareas que un experto podría hacer con los ojos cerrados, y sin la misma calidad. Aplican las reglas de forma incorrecta, mientras que los expertos las crean. La mayoría de las empresas son expertas en convertir a los principiantes en expertos, y el “pensamiento experto” es lo que aportan cada día a sus clientes. Con frecuencia, cuando decimos que queremos que las personas piensen de manera más crítica, en realidad lo que queremos es que piensen más como expertos. También olvidamos que ser experto en un campo no nos convierte en expertos en otro, y aquí es donde el pensamiento experto encuentra su límite.

2. Pensamiento crítico

El pensamiento crítico requiere que hagamos una pausa en nuestro flujo automático de razonamiento experto. Implica detenerse primero para identificar y luego cuestionar los supuestos subyacentes sobre los cuales se basan nuestras conclusiones de expertos. Cuando nos involucramos en el pensamiento crítico, evaluamos la calidad de la información que tenemos a nuestra disposición: ¿Es actual? ¿Es precisa? ¿Es integral o hay algo que nos falta? Para ello, buscamos y consideramos activamente múltiples perspectivas, idealmente aquellas que difieren lo más posible de la nuestra. El pensamiento crítico consiste en preguntarse por qué y no limitarse a aceptar las cosas como verdades absolutas.

Una de las técnicas más conocidas del pensamiento crítico se basa en cuestionarse si realmente se está respondiendo a la pregunta correcta en primer lugar. Esta técnica, conocida como replanteamiento, es especialmente útil para generar soluciones innovadoras ante los desafíos existentes. Por ejemplo, los urbanistas que buscan reducir el tráfico podrían inicialmente pensar en añadir más carreteras o carriles, pero al hacerse una pregunta diferente (¿Cómo podemos reducir la cantidad de autos en la carretera?), de repente las soluciones que incentivan el transporte público y el trabajo a distancia cobran más relevancia. A través del replanteamiento, pueden surgir muchas soluciones que antes pasaban desapercibidas.

Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar suposiciones, obtener nuevas perspectivas e incluso replantear el problema.

3. Pensamiento estratégico

El pensamiento estratégico consiste en adoptar una perspectiva a largo plazo y de alto nivel. Implica mirar más allá de la situación inmediata y trascender los límites actuales de nuestras formas de saber y hacer. A menudo se confunde con un pensamiento analítico, riguroso o centrado en la ejecución. Sin embargo, la característica principal del pensamiento estratégico es el uso de la imaginación, es decir, la disposición a preguntarse: “¿Qué podría ser?” o “¿Qué pasaría si…?”

Para formular estas preguntas, en ausencia de un compañero de pensamiento, las herramientas de IA pueden apoyar su exploración. Experimente con diferentes indicaciones para obtener información sobre lo que es posible.

4. Pensamiento sistémico

El pensamiento sistémico es la capacidad de comprender la interconexión de las cosas. Consiste en reconocer cómo interactúan las distintas partes de un sistema y cómo los cambios en una parte pueden afectar a las demás. El pensamiento sistémico requiere conocer las interdependencias y la habilidad de visualizar simultáneamente todos los elementos de un sistema (una tarea nada fácil para el cerebro humano). Por esta razón, el pensamiento sistémico depende en gran medida de métodos de visualización eficaces (como pizarras bidimensionales o bloques tridimensionales) para ayudarnos a manejar la complejidad dentro de las limitaciones de la memoria de trabajo.

Una forma en que las herramientas de IA pueden ayudar es llenando cualquier vacío e identificando influencias internas y externas en un sistema que pueden no ser evidentes a simple vista.

Estos cuatro tipos de pensamiento son herramientas esenciales para el liderazgo moderno y deben enseñarse en todas las organizaciones. Comprender qué función cumple cada tipo de pensamiento y cuándo utilizarlos ofrece a los líderes un lenguaje común y un marco para elegir la herramienta adecuada en el momento correcto.

Aunque sólo se puede utilizar una herramienta a la vez, esto no le impide abordar un problema, plan, reto u oportunidad con cada tipo de pensamiento. Al alternar entre la opinión de un experto, desafiar suposiciones mediante el pensamiento crítico, colocar la información validada en un contexto sistémico y hacer uso de su imaginación estratégica preguntándose “¿qué pasaría si…?”, obtendrá una visión mucho más completa del desafío que enfrenta.

A

hora que las organizaciones tienen un mayor acceso a modelos de IA generativa conversacional, muchos gerentes comprenden que la tecnología puede ir mucho más allá de las simples tareas de productividad. Dos tercios de los gerentes creen que la IA generativa tiene el potencial de convertirse en su socio de pensamiento, brindar nuevas perspectivas, sopesar los pros y contras, evaluar las compensaciones, mejorar el pensamiento estratégico y apoyar el desarrollo del liderazgo. Sin embargo, aunque las expectativas para el futuro son altas, aún queda un largo camino por recorrer. Hoy en día, solo el 30% de los gerentes afirman tener las habilidades y el conocimiento necesarios para utilizar la IA generativa conversacional de este modo.

Afortunadamente, los gerentes pueden superar esta brecha rápidamente. Basándonos en nuestra experiencia, en innumerables conversaciones y en miles de iteraciones de prompts, hemos creado una guía con instrucciones y herramientas para ayudar a los gerentes a utilizar cualquier herramienta de IA generativa conversacional como socio de pensamiento.

Con estas técnicas, los humanos y la IA trabajando juntos pueden lograr resultados de alta calidad que no serían posibles trabajando por separado. A este proceso lo llamamos “pensamiento conjunto”, y este artículo le mostrará cómo empezar.

El poder del pensamiento conjunto

La IA generativa puede utilizarse como un socio de pensamiento para cualquier cosa, desde la preparación de discursos hasta el análisis de causas raíz y la formulación de estrategias. Veamos algunos ejemplos:

— Mario es gerente de proyectos en una planta de fabricación y, a menudo, él y su equipo deben resolver los desafíos técnicos. Descubrir la causa raíz de los problemas es una tarea recurrente y compleja. Mario ha diseñado un diálogo estructurado con la IA generativa para ayudarlo a analizar todos los problemas. Cada vez que surge uno nuevo, ajusta y prueba su secuencia de prompts.

— Kim es gerente de comunicaciones en una gran empresa de bienes de consumo. Ha estado utilizando la IA generativa para redactar comunicados de prensa y evaluar cómo podrían reaccionar ante ellos las distintas partes interesadas. Kim entabla una conversación bidireccional en la que pide a la IA generativa que actúe como diferentes grupos de interés y debata con ella sobre el contenido de cada borrador. La regla general de Kim es desafiar y ser desafiada por la IA durante el diálogo.

— Amy es una líder financiera en una gran empresa de tecnología que tiene la tarea de promover una iniciativa de cambio que transformará su departamento de proveedor de servicios interno en un socio estratégico para las unidades de negocio. Amy ha creado una secuencia de prompts de IA generativa que los miembros de su equipo pueden ejecutar para ayudarles a comprender y reflexionar sobre cómo adoptar la nueva mentalidad y los comportamientos que requerirá esta iniciativa.

Estas historias ponen de manifiesto una forma de interactuar con la IA que va mucho más allá de simplemente responder preguntas o presionar un botón para obtener un resultado. Implica una conversación recíproca activa, donde tanto el humano como la IA aportan ideas y se basan en los pensamientos del otro en cada paso del diálogo.

El valor de un diálogo de pensamiento conjunto no está solo en el resultado, sino también en la conversación en sí misma. De hecho, el valor se crea en conjunto a través de los diversos pasos del diálogo entre humanos e IA.

Cómo diseñar un diálogo de pensamiento conjunto con la IA

Hemos creado un marco de cuatro pasos para ayudar a los gerentes a diseñar con éxito un diálogo de pensamiento conjunto con la IA generativa.

Paso 1: Asignar un rol a la IA. Defina el rol específico que quiere que asuma la IA (como actuar como un experto, un miembro del equipo o un abogado del diablo). Use frases introductorias como “Actúa como…”, “Ayúdame a…”, “El resultado del diálogo será…”, etc.

Paso 2: Definir el escenario. Elija el escenario en el que desea que se desarrolle la conversación. ¿Quién participa en la conversación? ¿Debe ser una interacción individual entre usted y la IA, o una interacción entre varios individuos (por ejemplo, en una reunión de equipo o un taller)?

Paso 3: Esbozar el diálogo. Prevea una secuencia de preguntas y declaraciones que aclaren quién hace qué entre usted y la IA. Defina con precisión qué aportará la IA y qué aportará usted (el humano). Dejar el flujo del diálogo al azar aumenta el riesgo de que se desvíe del objetivo.

Paso 4: Crear el prompt. Redacte el prompt basándose en el esquema que ha diseñado. Puede usar la IA generativa para que le ayude a perfeccionar el prompt; por ejemplo, puede escribir en el chat: “Tengo este esquema de diálogo y necesito su ayuda para convertirlo en un mensaje estructurado que pueda ejecutar conmigo: ‘[inserte su esquema aquí]’”.

Cómo aprovechar al máximo sus diálogos con la IA generativa

Al comenzar a utilizar la IA generativa como un pensador conjunto, es normal obtener resultados mixtos al principio. Seguir las prácticas recomendadas de esta lista de cosas que debe (y no debe) hacer puede ayudarle a acelerar su curva de aprendizaje.

Lo que debe hacer

— Adoptar una mentalidad conversacional: Acérquese a la IA generativa como si estuviera hablando con un colaborador humano. La máquina puede funcionar de manera similar al método socrático, mejorando su pensamiento crítico a través del diálogo. Puede pedirle a la IA generativa que lo guíe a través de un diálogo estructurado sobre un tema o problema de su elección, desarrollando sus respuestas, añadiendo dimensiones que se hayan pasado por alto y generando preguntas de seguimiento.

— Participar activamente: Debe interactuar con la máquina en una conversación recíproca. Ambas partes contribuyen con retroalimentación y desafíos mutuos y, en última instancia, colaboran en la creación del resultado. Para recibir el asesoramiento adecuado, respuestas personalizadas y sugerencias útiles, comience por brindar una descripción general breve y precisa de su situación con un contexto claro. Luego, profundice compartiendo sus reflexiones y experiencias personales, y haciendo preguntas de seguimiento.

— Desafiar a la IA: Como en un diálogo con un humano, es valioso que haya cierta fricción en el proceso de pensamiento. Pídale a la IA que proporcione diferentes perspectivas, ideas u opciones que haya pasado por alto. No se detenga en el primer resultado generado ni se conforme demasiado rápido con lo que la IA le proporciona.

Lo que no debe hacer

— Trabajar solo: Cuando las personas trabajan predominantemente solas con IA generativa, en lugar de involucrarse y relacionarse activamente con compañeros de equipo humanos, se puede reducir la comunicación interpersonal y el intercambio de conocimientos dentro del equipo. Esto puede obstaculizar el juicio colectivo de su equipo y la capacidad de prevenir y mitigar riesgos. Tómese un descanso de la interacción individual con la IA para relacionarse cara a cara con su equipo, involucrar a otros colegas en el proceso asistido por IA, buscar retroalimentación de expertos, integrar puntos de vista diversos y fomentar el aprendizaje entre pares.

— Ir demasiado rápido: Puede tender a escribir, hacer clic o avanzar demasiado rápido. La velocidad con la que la IA generativa ejecuta tareas puede llevar a los humanos a apresurarse sin reflexionar. Pídale a la IA que le ayude a hacer una pausa y reflexionar: solicite explícitamente a la IA que le pida su opinión, asegurándose de que tenga tiempo para reflexionar y validar antes de continuar.

Pronto, los gerentes que desarrollen sus capacidades con IA generativa tomarán la delantera sobre aquellos que no lo hagan. Es hora de involucrarse con la IA generativa, comprendiendo cómo utilizarla en beneficio propio, de su equipo y de la empresa. Identifique tareas en las que pueda experimentar con el pensamiento conjunto. Establezca prioridades, lleve un seguimiento de los beneficios, riesgos y lecciones aprendidas, y compártalo con su equipo. Su responsabilidad es actuar como un modelo de pensamiento conjunto, alentando a su equipo a debatir lo que funciona y lo que podría mejorarse, recopilando las lecciones aprendidas de forma estructurada a medida que evoluciona la tecnología.

P

ara las empresas multinacionales (MNE, por sus siglas en inglés), los gerentes expatriados son vitales para implementar la estrategia e impulsar el éxito en mercados globales. Estos líderes, asignados a nuevas ubicaciones para gestionar iniciativas de la empresa, tienen la tarea de conectar los objetivos corporativos con las necesidades del mercado local, lo que hace que sus asignaciones sean críticas para el éxito organizacional. Sin embargo, la alta rotación y los proyectos incompletos entre expatriados siguen siendo desafíos persistentes y costosos. Estos fracasos pueden drenar millones de dólares en productividad, costos de recontratación y tensar las relaciones con las partes interesadas. La sabiduría convencional sugiere que el éxito depende de la selección de los «mejores» expatriados, es decir, aquellos con amplia experiencia internacional y una alta inteligencia cultural.

Nuestra investigación revela una verdad diferente: El éxito (o el fracaso) de los expatriados depende en gran medida de la estructura específica de la organización en la que trabajan.

Los tres elementos clave para el éxito de los expatriados

1. Empoderar las decisiones locales a través de la descentralización

La descentralización otorga a los gerentes locales la autoridad para tomar decisiones, permitiéndoles adaptar las operaciones a las necesidades regionales y la dinámica del mercado. Esta flexibilidad es especialmente crítica en entornos culturalmente diversos y en constante cambio.

Tomemos el ejemplo de IKEA. El minorista global de muebles empodera a los gerentes de tiendas locales para ajustar la exhibición de productos y diseños en función de las preferencias regionales. En China, donde las tiendas se encuentran principalmente en zonas urbanas, se destacan los muebles compactos para espacios más pequeños, mientras que, en Estados Unidos, donde las tiendas suelen estar ubicadas en zonas suburbanas, las exhibiciones enfatizan los artículos de mayor tamaño. Al delegar la autoridad para la toma de decisiones, IKEA garantiza su relevancia en mercados diversos mientras mantiene los estándares globales de la marca.

En el sector tecnológico, Google demuestra una descentralización eficaz al permitir que los equipos regionales localicen productos como Google Maps, adaptándolos a patrones de tráfico regionales, puntos de referencia culturales y comportamientos de los usuarios. Este enfoque garantiza que los productos satisfagan las necesidades locales y, al mismo tiempo, se beneficien de la experiencia global de la empresa.

Si bien la descentralización empodera a los gerentes locales, puede generar inconsistencias, ineficiencias y experiencias fragmentadas para los clientes si no se coordina adecuadamente. Por ejemplo, una cadena minorista global podría enfrentar problemas si los gerentes regionales tomaran decisiones que se desvíen de los estándares globales de la marca (como usar diseños de empaque preferidos localmente o materiales promocionales que no se alineen con la estrategia de marca universal de la empresa). Consideremos el caso de Starbucks, que asegura que sus estándares globales de marca (como la ubicación del logotipo, el diseño de las tiendas y la presentación del producto) se mantengan consistentes en todo el mundo para reforzar el reconocimiento de la marca, incluso mientras adapta los menús a las preferencias regionales. Las organizaciones deben implementar mecanismos (como revisiones regulares y sesiones de alineación global) para mitigar estos riesgos.

2. Proporcionar directrices claras a través de la formalización

La formalización garantiza la consistencia al establecer políticas, procedimientos y expectativas claras. Mientras que la descentralización promueve la flexibilidad, la formalización proporciona los límites necesarios para mantener las operaciones alineadas con los objetivos corporativos.

Consideremos el caso de Pfizer, que equilibra los protocolos globales formalizados con la flexibilidad regional para cumplir con diversos requisitos regulatorios. Al hacerlo, la empresa garantiza una calidad consistente de sus productos en todas las subsidiarias y, al mismo tiempo, permite a los equipos afrontar los desafíos locales de manera efectiva. Por ejemplo, los gerentes expatriados de Pfizer en el sudeste asiático están capacitados para seguir procesos de fabricación estandarizados mientras adaptan las estrategias de marketing para alinearse con las regulaciones sanitarias y normas culturales locales.

En el sector minorista, el sistema formalizado de gestión de la cadena de suministro de Walmart garantiza la eficiencia operativa. La empresa utiliza tecnología personalizada para proporcionar directrices claras a sus equipos expatriados, asegurando prácticas consistentes y, a su vez, permitiéndoles hacer frente a los desafíos regionales únicos (como los obstáculos logísticos en zonas remotas).

Sin embargo, la formalización puede ser contraproducente cuando se vuelve demasiado rígida. Por ejemplo, las compañías farmacéuticas globales pueden experimentar retrasos en el lanzamiento de productos cuando los equipos regionales se ven atrapados en protocolos de cumplimiento inflexibles. En cambio, las empresas que adoptan directrices más adaptables permiten que los equipos innoven mientras mantienen los estándares globales.

3. Facilitar la colaboración a través de la integración global del conocimiento

La integración global del conocimiento implica sistemas y procesos que permiten a los equipos transfronterizos compartir conocimientos, mejores prácticas e innovaciones. Esta alineación evita los silos y maximiza la experiencia colectiva de la organización.

McKinsey & Company ejemplifica una integración global del conocimiento efectiva. Los consultores de la firma en todo el mundo confían en un repositorio de conocimiento compartido que contiene estudios de caso, marcos y mejores prácticas. Esta plataforma permite a los gerentes expatriados aplicar estrategias probadas adaptadas a los contextos locales mientras se alinean con los objetivos globales.

La estrategia “One Unilever” de Unilever demuestra otro enfoque eficaz. Los expatriados de la empresa acceden a iniciativas globales de sostenibilidad e información de los consumidores, lo que les permite implementar campañas como la reducción de los residuos plásticos o la promoción del abastecimiento sostenible, al tiempo que comparten lo que funcionó y lo que no en contextos específicos. Al integrar el conocimiento global en la toma de decisiones local, Unilever logra consistencia e innovación.

En el sector energético, Shell emplea plataformas globales de intercambio de conocimientos que permiten a los expatriados de distintas regiones colaborar en proyectos complejos (como las operaciones de perforación en alta mar). Estas herramientas garantizan que las lecciones aprendidas en un lugar puedan aplicarse en otros, reduciendo los riesgos y mejorando la eficiencia.

Si bien un empleado talentoso y con alta sensibilidad cultural puede llegar a un puesto con ideas nuevas y originales, otros trabajadores igualmente competentes pueden tener dificultades para abordar ciertos desafíos específicos de la cultura local. El intercambio de conocimientos permite que los trabajadores aprovechen los éxitos, fracasos y pruebas de sus equipos en diversos contextos, lo que les proporciona más información para tomar las mejores decisiones en su nuevo entorno.

Dicho esto, la integración de conocimientos no está exenta de desafíos. Por ejemplo, las firmas de consultoría a menudo enfrentan barreras para compartir conocimientos de manera efectiva (como limitaciones tecnológicas, diferencias culturales y silos organizacionales). Estos desafíos pueden inhibir el intercambio fluido de información entre diferentes regiones, afectando el desempeño general. Una inversión significativa en infraestructura y capacitación puede mitigar estos desafíos al abordar estas desigualdades y asegurar la participación global.

Por qué las estructuras son más importantes que los rasgos individuales

Si bien los rasgos individuales (como la adaptabilidad cultural y la experiencia internacional) son valiosos, son insuficientes sin un apoyo estructural. Las estructuras desalineadas pueden frustrar incluso a los expatriados más capacitados, llevando a la falta de compromiso y a renuncias tempranas, tanto de su trabajo como de la empresa en su totalidad.

Nuestro estudio reveló que las estructuras alineadas (que abarcan la autonomía en la toma de decisiones, pautas claras y herramientas de colaboración sólidas) mejoraron significativamente el compromiso organizacional y las tasas de finalización de tareas. Si bien estos principios son ampliamente aplicables, su implementación debe tener en cuenta los contextos específicos de la industria.

Por ejemplo, los sectores regulados (como el farmacéutico y el energético) a menudo requieren una formalización más estricta para garantizar el cumplimiento, mientras que las industrias creativas (como la tecnología y la moda) prosperan con una mayor flexibilidad para fomentar la innovación. Adaptar los elementos estructurales a estas demandas diversas garantiza que se respalde a los expatriados y se alineen con los objetivos organizacionales.

Por el contrario, una empresa tecnológica con una estructura excesivamente centralizada, que requiere que los expatriados busquen la aprobación de la sede central para casi todas las decisiones, puede sofocar la capacidad de respuesta local, lo que lleva a oportunidades perdidas y una alta rotación. La conclusión es clara: Ni siquiera los expatriados más capacitados pueden tener éxito en entornos donde las desalineaciones estructurales crean obstáculos evitables.

El éxito de los expatriados no depende únicamente del talento individual, sino que está profundamente arraigado en las estructuras que los respaldan. Al alinear la descentralización, la formalización y la integración global del conocimiento, los líderes pueden crear un entorno donde los expatriados prosperen. Esta alineación no solo reduce la rotación, sino que también impulsa un desempeño superior, permitiendo que las empresas multinacionales alcancen sus objetivos globales.

El llamado a la acción para los líderes es claro: Cambiar el enfoque de la selección individual a la alineación estructural y liberar todo el potencial de su talento global.