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n la década de 1930, los ejecutivos del sistema Bell se dieron cuenta de que el creciente uso de los teléfonos pronto crearía desafíos de red tan complejos que sobrepasarían la capacidad de los interruptores mecánicos para mantenerse al día. Así que lanzaron una iniciativa para crear los transistores como una alternativa más rápida y mucho más barata.

A partir de la década de 1960, con la idea de la “oficina sin papel”, ha habido esfuerzos similares para abordar los retos relacionados con el flujo masivo de documentos en las organizaciones. La digitalización mejoró significativamente nuestra capacidad para gestionar ese flujo cada vez mayor, pero todavía hay una gran cantidad de papel circulando dentro y entre las organizaciones, y los documentos electrónicos siguen siendo, en gran medida, producidos, editados y procesados por personas. La promesa de la IA, especialmente de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), es que pueden hacerse cargo de esas tareas.

Para comprender cómo podría suceder esto en la práctica, dos de nosotros (Peter Cappelli y Valery Yakubovich) estudiamos una iniciativa de una gran compañía de seguros médicos estadounidense que introdujo IA para procesar la organización de documentos y la extracción de información de los mismos como primer paso en el proceso de reembolso, en el otoño de 2024. Para obtener el permiso, tuvimos que comprometernos a no identificar a la aseguradora. El trabajo real de procesamiento de documentos se realizaba en las instalaciones por un proveedor, Ricoh, una empresa de servicios digitales que desempeñó el papel principal en el esfuerzo de implementación de IA. Dos de nosotros (Braj Thakur y Ashok Shenoy) participamos activamente en ese proyecto. Esta empresa no utilizaba la IA para tomar decisiones sobre la aprobación o denegación de las reclamaciones.

Estas son las lecciones generalizables que obtuvimos de este esfuerzo.

1. El objetivo no debe ser la automatización, sino realizar el trabajo de una manera rentable.

Actualmente existe una amplia gama de herramientas basadas en LLM disponibles, con diferentes capacidades, algunas de ellas muy sofisticadas. El equipo de desarrollo descubrió que una de las herramientas más avanzadas podía realizar una buena labor de extracción y clasificación. Sin embargo, resultó ser tan costosa que hacía inviable la solución.

Para reducir costos, el equipo decidió usar el modelo Claude LLM de Anthropic, pero los cargos de Amazon Web Services (AWS), el proveedor de servicios en la nube que ofrecía las herramientas necesarias, resultaron ser demasiado altos debido a los costos de almacenamiento y potencia de cómputo. En resumen, incluso un LLM eficiente no sirve si no es más barato que aquello que pretende reemplazar.

Otro intento consistió en enviar al modelo de IA generativa aquellos documentos que no habían sido clasificados o cuyos datos no habían sido extraídos correctamente, en lugar de devolverlos a los empleados. Un hallazgo importante fue una herramienta que capturaba campos a lo largo de múltiples páginas de un documento, pero los procesaba como una sola imagen, lo que reducía considerablemente los costos (que se calculan por imagen). Los documentos que no se procesaban con precisión se enviaban para una última revisión a una herramienta de IA más costosa.

Finalmente, algunos documentos aún tenían que enviarse a los indexadores para ser retrabajados (2.7% en comparación con casi el 90% antes de cualquier intervención), un enfoque conocido como “intervención humana”. Sin embargo, para identificar este pequeño número de errores, los indexadores debían revisar el 27% de los documentos en los que el modelo de IA generativa tenía menos del 97% de confianza en su clasificación.

En conjunto, la productividad aumentó tres veces, y el volumen máximo diario pasó de 10,000 a 30,000 documentos. El tiempo promedio por documento para un indexador ahora representaba solo el 10% del nivel previo, y el total de documentos procesados por día se triplicó.

2. Una aplicación exitosa de IA puede no significar menos empleos.

Como resultado del proceso asistido por IA, el número de indexadores solo se redujo aproximadamente un 20%. Ahora que la función procesa un volumen mucho mayor de apelaciones y quejas, su plantilla es casi la misma que antes del cambio. Esto contradice la suposición de muchos entusiastas de la automatización de que los ahorros al adoptar IA provienen de recortes o eliminaciones totales de personal.

El objetivo debe ser el resultado final (calidad, costo, eficiencia), no la reducción de la fuerza laboral en sí misma. Resultó que los empleados seguían siendo necesarios en la función de reclamaciones, aunque no para la tarea repetitiva de ingreso inicial de datos. Eran necesarios para resolver problemas que incluso las herramientas de IA más avanzadas no podían manejar, como datos faltantes o ilegibles, formularios nuevos con formatos diferentes que la lógica difusa y los modelos generativos no podían procesar, y otras particularidades.

Este nuevo proceso impulsado por IA también creó una nueva tarea humana: el control de calidad, que consiste en muestrear y revisar los resultados del sistema. Esto es especialmente necesario porque el formato en el que llegan los datos cambia constantemente entre la amplia gama de proveedores y clientes que los envían, lo que plantea desafíos de ejecución y calidad.

3. La IA puede hacer que los empleados se enfoquen en trabajos de mayor valor.

Las mejoras en la calidad de los datos, a medida que los documentos pasaban del manejo inicial y la entrada de datos a las etapas más sustantivas del procesamiento de reclamaciones de seguros, ahorraron una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo más adelante. El trabajo de los indexadores cambió de las tareas repetitivas de ingreso de datos (que resultaban tan aburridas) a la tarea más interesante de detectar errores y encontrar soluciones. Este cambio redujo la rotación de personal y mejoró la satisfacción laboral. La empresa descubrió que cuanto más experimentados eran los indexadores, mejor eran para encontrar y corregir errores.

4. Los ahorros provienen de los aumentos de escala que se hacen posibles gracias a una mayor productividad y calidad.

Los ahorros provinieron de dos factores. El primero, el aumento de escala: el sistema ahora procesa aproximadamente tres veces más documentos por indexador. El segundo, la calidad: menos errores en el procesamiento de reclamaciones, lo que reduce los costos operativos en otras áreas. El número de apelaciones, quejas y solicitudes de seguimiento sigue creciendo, pero no el número de empleados, por lo que los ahorros provienen de distribuir los costos operativos entre más documentos procesados.

5. Involucrar a los empleados que han desempeñado la función en el proyecto de IA es esencial.

La integración exitosa de la IA en los procesos laborales requiere sin duda la ayuda de expertos que ya hayan hecho esto antes, pero trabajar con los empleados directamente involucrados también es esencial. Incluso con la participación de ocho científicos de datos, analistas y expertos en automatización con experiencia, la implementación descrita en este artículo estuvo lejos de estar “lista para usarse”. Entrenar las herramientas de lógica difusa y de IA requirió coordinación con lo que los indexadores veían realmente en los documentos que llegaban. Fueron necesarias dos iteraciones en un periodo de tres meses para lograr que el sistema funcionara correctamente.

La lección duradera de las innovaciones tecnológicas, incluida la IA generativa, es que las promesas iniciales de ahorros de costos y eliminación de puestos de trabajo suelen superar la realidad. El éxito de la IA generativa no radica en transformar la gestión o en recortar personal, sino en mejorar las tareas de manera rentable.

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n las salas de juntas de todo el mundo, los ejecutivos invierten importantes recursos en la creación de presentaciones pulidas y planes de comunicación para implementar iniciativas estratégicas. Sin embargo, al igual que en el juego infantil del teléfono descompuesto, lo que llega a las primeras líneas a menudo tiene poco parecido con la visión original. Esta falla no solo es frustrante, sino que también resulta devastadora para el rendimiento organizacional.

Considere lo que sucede con sus mejores ideas estratégicas. Como líder senior, usted ha desarrollado un modelo mental integral de una iniciativa transformadora. Pero cuando comienza a documentarlo, de manera inadvertida comprime el concepto multidimensional en un formato lineal. Durante las reuniones generales y de liderazgo posteriores, se produce una compresión adicional. Aunque usted cree que los miembros de su equipo tienen suficiente contexto para llenar los vacíos de información, se quedan con fragmentos de su visión original.

Esta degradación ocurre de manera sistemática a través de lo que yo llamo “puntos de fuga de comunicación”: momentos de transición específicos en los que se evapora un significado crítico.

A continuación, se presentan tres de los puntos de falla más comunes en la comunicación organizacional, junto con soluciones estructurales para mitigarlos.

1. Pasar de la ideación a la documentación

Nuestras mentes procesan ideas de forma holística, ricas en conexiones, implicaciones y matices. El lenguaje, por el contrario, es inherentemente secuencial y reductivo. Este primer punto de fuga es donde el pensamiento visionario a menudo se convierte en comunicación común y corriente: cuando pone en palabras lo que está en su cabeza, generalmente mediante documentación tradicional.

Para abordar este punto de fuga, cree entornos de decisión inmersivos en los que las partes interesadas puedan interactuar con múltiples dimensiones de ideas complejas de forma simultánea. Establezca espacios físicos o virtuales donde se muestren todos los aspectos de un concepto al mismo tiempo. Documente las observaciones a medida que las partes interesadas se mueven por estos entornos para capturar percepciones que, de otro modo, se habrían perdido en presentaciones unidireccionales.

2. Pasar de la documentación a la presentación

Incluso las ideas bien formuladas sufren degradación cuando se articulan en público. Los filtros inconscientes, la política institucional y la ansiedad al presentar llevan a muchos líderes a diluir su mensaje precisamente cuando la claridad es más crucial. Antes de comunicaciones importantes, ponga a prueba la resistencia de su mensaje bajo presión comunicativa.

Comience por identificar tres componentes esenciales de su mensaje que deben sobrevivir a cualquier dilución. Luego reclute a cinco personas que no estén familiarizadas con su iniciativa y que provengan de diferentes funciones de la organización. Presénteles su mensaje y pida que cada persona se lo explique a otra en secuencia. Determine qué permanece intacto después de múltiples traducciones y qué se pierde en el proceso. Reconstruya su comunicación en torno a aquellos elementos que hayan sobrevivido a la prueba de compresión.

3. Pasar de la presentación a la interpretación

El último y más peligroso punto de fuga ocurre cuando los oyentes interpretan su mensaje a través de sus propios filtros de experiencia, rol e interés personal, lo que a menudo da lugar a un significado que usted nunca pretendió. Lo que usted dice puede no coincidir con lo que otros entienden.

En lugar de asumir que se le ha entendido, mida de forma sistemática la variación en cómo se absorbe su mensaje. Después de comunicaciones importantes, realice breves “verificaciones de interpretación” pidiendo a los receptores que articulen:

— Cuál creen que fue el mensaje principal.

— Qué requiere específicamente de ellos.

— Qué preguntas quedaron sin respuesta.

Mapee la distribución de interpretaciones entre departamentos, niveles jerárquicos y áreas funcionales, identificando patrones de mala interpretación. Luego, utilice esa información para crear comunicaciones de aclaración específicas que aborden patrones de distorsión concretos.

El consejo estándar de comunicarse con claridad, verificar la comprensión y utilizar un lenguaje concreto sigue siendo válido, pero insuficiente. Los puntos de fuga de comunicación en las organizaciones son estructurales y requieren una intervención sistemática.

Al aplicar una disciplina rigurosa en cada punto de fuga de traducción, los líderes pueden asegurarse de que lo que visualizan se materialice en el comportamiento organizacional.

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as culturas híbridas solo prosperan tratando a todos como trabajadores remotos. Esto significa dar a todos acceso a la misma información, personas, herramientas y oportunidades para tener éxito, independientemente de si están sentados en una oficina en Berlín o si están haciendo su trabajo desde una cafetería en Yakarta o un dormitorio en Tokio. Esto es simple, pero no sencillo. Requiere una acción coherente de los directivos en cinco frentes.

1. Abrazar la comunicación asincrónica

— Cambiar deliberadamente los intercambios sincrónicos por intercambios asincrónicos. Los equipos que están en diferentes zonas horarias necesitan pasar a una comunicación escrita o grabada.

— Usar la tecnología para producir artefactos que puedan compartirse después de un intercambio síncrono. A veces se requiere una reunión sincrónica para discutir un tema complejo o urgente. Sin embargo, ahora tenemos acceso a tecnologías que facilitan la producción de artefactos que podemos compartir, como reuniones de Zoom grabadas, actas de reunión editadas colaborativamente en Google Docs y transcripciones de videollamadas generadas automáticamente.

2. Dejar claros los límites de la comunicación

— Establecer reglas de compromiso por cada plataforma. Trabajar de forma remota significa navegar entre correos electrónicos, mensajes de chat, videollamadas y documentación con diferentes niveles de prioridad y urgencia. Idealmente, los equipos deberían definir con claridad cuáles son las expectativas para cada uno. Estas reglas de compromiso pueden reducir en gran medida la ansiedad y el miedo de los empleados a perderse algo importante.

— Aclarar las horas de trabajo. El personal debería registrar explícitamente en sus calendarios cuál es su horario de trabajo, para que otros puedan verlo, incluyendo el registro de sus vacaciones. Los empleados también deberían bloquear el tiempo que asignan para pensamiento profundo.

3. Promover la documentación y los artefactos

Al formar una cultura de creación de documentación archivable y consultable de información importante para toda la empresa, estamos creando un historial efectivo de toma de decisiones para individuos, equipos y departamentos. Estos archivos son una mina de oro para los nuevos empleados que desean auto-descubrir la génesis del trabajo que están haciendo actualmente.

Además, fomentar una cultura de escribir abiertamente propuestas y diseños en las que otros puedan colaborar y comentar aumenta en gran medida la capacidad de los demás para leer, entender y contribuir a la dirección general de la empresa, aumentando la moral y la propiedad de los empleados respecto a los resultados.

4. Transmitir la comunicación

Los líderes necesitan desarrollar una cultura de mensajes escritos o grabados para transmitir los latidos de la empresa. Los líderes pueden comenzar a escribir boletines periódicos a su personal, o grabar mensajes semanales para enviar al comienzo de la semana.

5. Proporcionar las herramientas para tener éxito

El trabajo remoto efectivo requiere que todos usen y tengan acceso a las mismas herramientas. Estas van desde software colaborativo como Google Docs, en el que varios participantes pueden editar y hacer comentarios, hasta herramientas de dibujo como Miro, donde grupos remotos pueden hacer bocetos juntos y colaborar como si estuvieran frente a una pizarra electrónica.

Las herramientas también pueden venir en la forma de las configuraciones físicas a las que los empleados tienen acceso en sus hogares. A muchos trabajadores se les pidió que trabajaran desde casa durante la pandemia con una laptop y poco más. Muchas empresas están ofreciendo ahora estipendios de trabajo remoto, para que los trabajadores mejoren sus oficinas hogareñas.

Apuntando continuamente a ser un 1% mejor

Estos cinco pilares son solo un punto de partida para construir una cultura híbrida exitosa. En realidad, pasar con éxito a una cultura híbrida es una mentalidad que requiere cambiar muchos pequeños hábitos todos los días. Al tener en mente la máxima de tratar a todos como trabajadores remotos y luego aplicarla diariamente, la fuerza laboral podrá mejorar gradualmente. A medida que los lugares de trabajo híbridos se conviertan en la nueva normalidad, las mejoras graduales en los cinco pilares serán fundamentales para crear una cultura empresarial exitosa en el mundo posterior a la pandemia.