H

ace diez años publicamos el artículo “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”. La mayoría de los lectores ocasionales probablemente solo recuerden el modificador “más sexy”, un comentario sobre la demanda de la posición en el mercado.

Hoy en día, el trabajo tiene más demanda que nunca. El U.S. Bureau of Labor Statistics predice que la ciencia de datos experimentará más crecimiento que casi cualquier otro campo entre ahora y 2029.

Sin embargo, el trabajo ha cambiado durante la última década, en formas grandes y pequeñas:

Mejor institucionalizados

En 2012, la ciencia de datos era una función incipiente. Hoy en día está bien establecido, al menos en firmas con una gran apuesta por los datos y la inteligencia artificial. Los bancos, las compañías de seguros, los minoristas, los proveedores de atención médica y las agencias gubernamentales tienen importantes grupos de ciencia de datos. La ciencia de datos también ha sido eficaz para abordar crisis sociales, contar y predecir casos y muertes por COVID-19, abordar desastres meteorológicos e incluso combatir la desinformación y los ataques cibernéticos relacionados con la invasión de Ucrania.

Los científicos de datos en relación con otros roles

La suposición en 2012 era que los científicos de datos podrían realizar todas las tareas requeridas en una aplicación de ciencia de datos: conceptualizar el caso de uso, interactuar con las partes interesadas del negocio y la tecnología, desarrollar el algoritmo e implementarlo en producción. Ahora, sin embargo, ha habido una proliferación de trabajos relacionados con el manejo de muchas de esas tareas, incluido el ingeniero de aprendizaje automático, el ingeniero de datos, el especialista en inteligencia artificial, los traductores de análisis e inteligencia artificial y los gerentes de productos orientados a datos. LinkedIn informó que algunos de estos trabajos son más populares que los científicos de datos, de acuerdo con sus informes “Jobs on the Rise” del 2021 y 2022, para los Estados Unidos.

Cambios en la tecnología

Algunos aspectos de la ciencia de datos están cada vez más automatizados, lo que puede mejorar la productividad de los profesionales de la ciencia de datos y abrir la posibilidad de “científicos de datos ciudadanos” con solo alguna capacitación cuantitativa.

También hay un nuevo énfasis en monitorear la precisión de los modelos después del despliegue. Las herramientas de operaciones de aprendizaje automático (o “MLOps”) brindan un monitoreo continuo de los modelos; el reentrenamiento automatizado de modelos desviados apenas comienza a emplearse. Algunas herramientas de AutoML y MLOps incluso hacen pruebas de sesgo algorítmico.

Estos desarrollos significan que la codificación, que quizás era el requisito laboral más común hace una década, es menos esencial en la ciencia de datos.

La ética de la ciencia de datos

La necesidad de una dimensión ética en el campo es ahora ampliamente reconocida, aunque el tema rara vez se mencionó en 2012. Se ha prestado una atención considerable a las cuestiones del sesgo algorítmico, la transparencia y el uso responsable de la analítica y la IA.

Parece poco probable que disminuya la cantidad de datos, análisis e inteligencia artificial en los negocios y la sociedad, por lo que el trabajo del científico de datos seguirá creciendo en importancia. También seguirá cambiando.

Esperamos ver una diferenciación continua de responsabilidades y roles que alguna vez cayeron en la categoría de científico de datos. Las empresas necesitarán procesos detallados de clasificación y certificación de habilidades para estos diversos trabajos, y deben asegurarse de que todos los roles necesarios estén presentes en proyectos de ciencia de datos a gran escala. Los científicos de datos profesionales se centrarán en la innovación algorítmica, pero también deberán ser responsables de garantizar que los aficionados no se desborden. Lo más importante es que los científicos de datos deben contribuir a la recopilación adecuada de datos, el análisis responsable, los modelos completamente implementados y los resultados comerciales exitosos.

C

uando es ascendido por primera vez, se embarca en un viaje hacia la excelencia en el liderazgo, forjando un estilo de liderazgo distintivo que nadie más puede replicar. Sin embargo, un atributo que es evidente en todo gran líder es la transparencia. Está en el corazón de las relaciones de alta confianza, y es un requisito previo para construir una cultura constructiva y de alto rendimiento.

Como nuevo líder, puede pensar que debe ser completamente transparente, demostrando apertura en todo lo que hace, pero ese no es el caso: La clave es analizar los méritos de cada situación para determinar cuánta transparencia es adecuada. Puede ser mucha, o puede ser un poco. A menudo, puede ser ninguna. Veamos algunos escenarios con los que es probable que se encuentre y discutamos cómo determinar el nivel de transparencia que debe practicar en cada uno.

Transparencia en los informes

Si bien es importante no desperdiciar el tiempo de su jefe con información irrelevante, informar hacia arriba requiere total transparencia. Con demasiada frecuencia, los líderes eligen encubrir o endulzar las malas noticias, con la esperanza de que las cosas mejoren mágicamente. (Rara vez lo hacen).

La clave aquí es informar la verdad sin miedo, incluso cuando no deja a su equipo bajo la luz más favorable. Dar a los líderes por encima de usted la primera oportunidad de tomar medidas correctivas es infinitamente preferible a mantenerlos en la oscuridad.

El golpe de las malas noticias puede suavizarse entregándolo cuidadosamente. Comenzar con una declaración neutralizadora como “Pensé que deberías saber esto lo antes posible” indicará al destinatario que usted actúa de buena fe. Puede mejorar aún más su credibilidad proponiendo una solución. Manejándolo de la manera correcta, puede convertir un potencial negativo en positivo.

Transparencia de la información

La información confidencial solo debe compartirse cuando sea necesario. Este consejo se aplica a la gestión hacia arriba, hacia los lados y hacia abajo. Por ejemplo, puede tener acceso a la información personal de alguien de su equipo, como sus dificultades financieras o un problema de salud mental. Esta necesita ser protegida. La información no es suya para compartirla.

Cuando se trata de información confidencial del negocio, o información que solo se comparte dentro del equipo de liderazgo, se aplica el mismo principio. En este caso, hay muchas razones por las que compartir es una mala idea.

Primero, cierta información no es útil sin un contexto adicional y compartirla solo causará confusión. En segundo lugar, parte de la información puede carecer de la precisión requerida para hacerla pública. En tercer lugar, este tipo de información a menudo no es relevante para el trabajo que alguien está haciendo (si se vuelve relevante en el futuro, probablemente la empresa la divulgará). Y finalmente, si rompe la confianza de otros líderes en la empresa, estará dañando las relaciones con las personas que tienen influencia sobre su posición y carrera.

Transparencia de valores y comportamientos

La principal excepción a la regla anterior es cuando se trata de cuestiones de ética. Demasiados líderes hacen la vista gorda ante la mala conducta, lo que permite que se arraiguen prácticas terribles. En ausencia de un liderazgo fuerte, este comportamiento se normaliza en la cultura.

Cuando se trata de valores y comportamientos, el mejor desinfectante es la luz del sol. Por lo tanto, ilumine esto donde sea que lo encuentre. La gente debe saber que no pasará por alto ni ignorará conductas cuestionables en ningún nivel de la organización. Para problemas éticos menores, puede ser suficiente reportarlos a su jefe. Sin embargo, para casos más serios, puede ser apropiado informar a recursos humanos, o incluso escalarlos para consideración legal.

Transparencia en la toma de decisiones

Difundir información a las personas envía una señal de que tienen derecho a proporcionar información. Los invita al proceso de toma de decisiones y, si se hace de manera indiscriminada, puede ser desastroso tanto para la calidad como para la velocidad de esa decisión.

La rendición de cuentas y la velocidad juegan un papel importante en la buena toma de decisiones y consultar a las personas adecuadas es esencial para llegar a un resultado de alta calidad. Limite sus consultas a dos grupos clave: aquellos que tienen la experiencia para contribuir significativamente a la solución y aquellos que tendrán que vivir con los resultados finales.

Transparencia personal

Ser abierto y transparente ayuda a ganar la confianza de su equipo, pero más no es necesariamente mejor. Nadie en el trabajo debería tener que escuchar los detalles gráficos de su desordenada ruptura amorosa. Dicho esto, la gente debe saber quién es y qué representa, por eso es tan importante saber qué es y qué no es apropiado compartir. El objetivo es ganar respeto, no popularidad.

Antes de elegir compartir algo, pregúntese: “¿Esto es algo que compartiría con el CEO de la empresa?”

Dos cosas más a considerar…

1. Su tiempo

En cada escenario, su tiempo es crítico. Recuerde, el hecho de que sepa algo no significa que deba compartirlo. Ofrecer transparencia demasiado pronto puede ser engañoso y, a menudo, hace más daño que bien.

Por ejemplo, supongamos que está planeando una reestructuración del equipo. Durante el proceso, considerará opciones que finalmente afectarán a sus subordinados, y sería inapropiado divulgar algo hasta que tenga una propuesta sólida. Puede prometer mover a alguien a un nuevo rol con las mejores intenciones. Sin embargo, si comparte esto con un miembro de su equipo antes de obtener la aprobación de Recursos Humanos, correrá el riesgo de faltar a su palabra y romper la confianza. Espere hasta que su información esté confirmada.

2. Su juicio

Siempre habrá situaciones que se sientan turbias, en las que no esté seguro de cuánta información debe revelar. Antes de decirle algo a alguien, piense en lo que está a punto de divulgar y pregúntese:

— ¿Es cierto?

— ¿Es amable?

— ¿Es útil?

Esta puede ser una herramienta útil para calibrar su barómetro interno de transparencia.

Ser un líder transparente no es tan simple como podría parecer a primera vista. Como nuevo gerente, a menudo se encontrará caminando de puntillas por el campo minado que se encuentra entre sus propios valores y las normas culturales de la organización. Determinar cuánta transparencia es apropiada requiere que ejerza su juicio, que perfeccionará con el tiempo.

¿Los grandes líderes son transparentes? Seguro. Pero también saben cuándo no serlo.

E

s común encontrarse con competidores en conferencias y ferias comerciales. Esto es excelente para algunas cosas, como identificar clientes y proveedores potenciales, comparar las mejores prácticas o recopilar nuevos conocimientos. Pero también podría ser peligroso cuando se trata de la divulgación accidental de información confidencial, junto con muchos otros riesgos de competencia leal.

He aquí varias estrategias para equipar a su equipo para asistir a eventos de la industria sin ponerse a sí mismos, o a la organización, en riesgo legal.

Evite las trampas

Antes de los eventos de la industria en los que estarán presentes los competidores, es fundamental discutir con su equipo qué conversaciones e interacciones evitar por completo. Estos son algunos de los errores que sus empleados deben tener en cuenta:

Charla “inocente”: ¿Qué espera lograr al entablar una conversación con un competidor? Es mejor evitar conversaciones innecesarias con la competencia siempre que sea posible.

Menospreciar a la competencia: Es fundamental evitar hablar negativamente de los competidores. Uno de nuestros clientes siempre comparte esto con su equipo antes de cualquier conferencia o evento comercial: «Tenemos una gran cultura y hablar negativamente sobre los demás va en contra de nuestros valores, y podría interpretarse o malinterpretarse como anticompetitivo».

Redes sociales: No cite ni comparta publicaciones en redes sociales, a menos que conozca la fuente. Si no proviene de un comunicado de prensa o de archivos públicos, no haga referencia a él ni lo mencione.

Manténgase alejado de temas sensibles

Mucho antes del evento, consulte con su departamento legal si hay algún tema especifico de la industria que esté “prohibido”. Los temas generales que debe evitar incluyen:

Crecimiento empresarial: No comparta datos sobre contratos, concesiones, crecimiento de nuevos mercados, pivotes, fracasos en la experimentación, planes de expansión o reducción de personal.

Datos que pueda manipular la industria o el mercado: No comparta información sobre capacidad, inventario, pedidos pendientes, niveles de suministro, variaciones de precios, pronósticos o expectativas.

Estrategia de talento: No comparta datos sobre contratación, reducción de personal, reorganizaciones o actividades de la alta dirección.

Estrategia del negocio: No discuta información sobre nuevos productos, desarrollo de productos o posibles lanzamientos de productos.

Evite las conversaciones sensibles en público

Los oídos de los medios de comunicación, de la competencia y de los inversionistas están en todas partes. Cualquier declaración o discusión, si se escucha por casualidad, podría ser captada por alguien que busque información sobre inversiones, tecnología o mercado, lo que podría suponer una posible violación de las leyes de competencia leal.

Aléjese de las conversaciones peligrosas

Incluso con la mejor preparación antimonopolio, los empleados pueden encontrarse en conversaciones que se dirigen a territorio peligroso. ¿Cómo pueden mantenerse a sí mismos y a la organización seguros en el momento, y corregir el rumbo después?

En un entorno formal, pueden levantar la mano y hacer una declaración de por qué creen que el tema es inapropiado y pedir que se incluya en las actas o notas de la reunión.

Si la conversación tiene lugar en un contexto más informal, el empleado puede disculparse cortésmente y explicar el motivo.

Una vez que el empleado haya abandonado el lugar, debe escribir inmediatamente un memorándum para sí mismo, y enviar una copia al equipo legal y a su supervisor.

Comuníquese cuando tenga dudas

Es importante asegurarse de que todos comprendan que, en caso de duda, deben hablar con su gerente o el departamento legal para comprender las expectativas éticas de esta era tan desafiante y complicada.

Al seguir estas estrategias, puede mantener a su equipo enfocado en sus valores y ofertas, y asegurarse de que cualquier interacción con la competencia esté dentro de los límites legales y de reputación.

E

l 87% de los gerentes reconoce la importancia de la IA responsable (RAI, por sus siglas en inglés), según una encuesta de MIT Technology Review de 2025. Sin embargo, solo el 15% de estos mismos gerentes se sienten bien preparados para adoptar prácticas de RAI. Poco más de la mitad (52%) de las empresas cuentan con un programa de IA responsable, según datos de BCG.

En la búsqueda incesante por la supremacía en IA, las empresas tienden a destinar recursos a mejoras en IA que impulsen sus resultados financieros en lugar de a esfuerzos de IA responsable, que a menudo se consideran costosos. Pero, ¿realmente existe esta dicotomía percibida entre responsabilidad ética y rentabilidad?

Diseñar productos de IA responsable en los que confíen los consumidores

Nuestra investigación revela que las características de la IA responsable sirven como potentes diferenciadores de producto que pueden generar retornos económicos significativos. Este hallazgo insta a las empresas a replantear la asignación de recursos en el diseño de productos, especialmente al enfrentar decisiones difíciles.

Considere la paradoja personalización-privacidad, un dilema común para los gerentes de producto. Los consumidores desean experiencias personalizadas, pero dudan en compartir los datos personales que dichas experiencias requieren. ¿Las empresas deberían priorizar la personalización o la privacidad del usuario? Nuestra investigación ofrece una respuesta clara para los productos financieros basados en IA: El valor de la privacidad supera significativamente los beneficios de la personalización.

Otro dilema clave surge entre la privacidad y las capacidades del modelo. Los gerentes a menudo asumen que deben elegir entre sólidas protecciones de privacidad y funciones avanzadas de IA. El instinto de buscar capacidades de última generación es comprensible, pero enfocarse exclusivamente en ellas es una visión miope. Los modelos que priorizan la privacidad, manteniendo un desempeño “suficientemente bueno”, podrían alinearse mejor con las expectativas de los usuarios e impulsar una mayor adopción.

Otra tensión que enfrentan los gerentes de productos de IA es el equilibrio entre auditabilidad y costos. La supervisión humana puede ser costosa, ya que requiere una inversión significativa en personal, procesos y herramientas. Sin embargo, la combinación de mejores resultados, refinamiento continuo del modelo y mayor adopción por parte de los usuarios genera retornos económicos que pueden justificar la inversión.

La clave para un mejor diseño de productos de IA radica en comprender cómo se desarrollan estas compensaciones en su contexto específico.

Integrar la IA responsable en la estrategia empresarial y de marca

Hacer que las decisiones de IA responsable sean visibles y creíbles es tan importante como diseñarlas bien. Comunicar valores y prácticas es un buen punto de partida, pero no es suficiente. Para establecer credibilidad, las empresas deben ir más allá de las declaraciones y demostrar compromisos tangibles. Una forma de hacerlo es mediante validaciones de terceros, como las certificaciones ISO de IA responsable.

Del mismo modo, la incorporación de la IA responsable en el posicionamiento general de la marca refuerza la credibilidad y la diferenciación.

Las empresas deben alinearse con socios, proveedores y colaboradores que también prioricen las prácticas éticas, a fin de establecer una imagen coherente y auténtica como organización responsable en toda la cadena de valor.

La IA responsable como enfoque de gestión de riesgos y cumplimiento

Cuando las prácticas de IA responsable se integran de manera proactiva y auténtica en el núcleo de un negocio, pueden incluso servir como un amortiguador contra posibles contratiempos. Los sistemas de IA no son infalibles: los errores y fallos son casi inevitables. Sin embargo, las empresas que incorporan principios de IA responsable en sus operaciones están mucho mejor posicionadas para soportar el escrutinio.

En definitiva, apostar por un futuro que valore no solo la innovación, sino también la ética detrás de ella, tiene menos que ver con el idealismo y más con comprender la dirección de las tendencias tecnológicas y sociales. Los líderes en IA responsable de hoy podrían convertirse en los líderes del mercado de mañana, cosechando los beneficios de su visión estratégica.

U

n médico utiliza la IA para redactar una solicitud de autorización previa, transformando lo que podría ser un proceso tedioso y prolongado en uno eficiente. Sin embargo, si la IA de una aseguradora rechaza la solicitud basándose en criterios que el sistema del médico no contempló, el resultado son retrasos y frustración. Esta es la nueva realidad de los ecosistemas de IA: redes interconectadas de agentes y sistemas inteligentes que colaboran, compiten o chocan entre diferentes unidades de negocio u organizaciones. Estos ecosistemas pueden ofrecer nuevas oportunidades, pero también introducir complejidades y riesgos adicionales.

Construir y gestionarlos de forma segura y responsable requiere, entre otras cosas, replantear la formación de la fuerza laboral, aprovechar la tecnología para facilitar la alineación y la coordinación, y establecer marcos de gobernanza que garanticen la confianza y la rendición de cuentas.

Capacitación para operar en ecosistemas de IA

A medida que las empresas adoptan la IA en todos los ámbitos, es cada vez más importante redoblar los esfuerzos en materia de capacitación. Por ello, los empleados deben fortalecer su capacidad no solo para trabajar con la IA, sino también para navegar y mediar en las interacciones de múltiples sistemas de IA. Además, deben ser más sensibles no sólo a la forma en que estos sistemas pueden afectar a sus propias decisiones, sino también a las de otras personas dentro o fuera de la organización.

Consideremos el ejemplo de un algoritmo utilizado en el Reino Unido para priorizar los trasplantes de hígado mediante la predicción de la supervivencia a cinco años de los pacientes con y sin trasplante. Este enfoque infravaloraba a los pacientes más jóvenes, cuyos beneficios se extienden mucho más allá de los cinco años, y los penalizaba aún más, ya que tienen más probabilidades de sobrevivir sin un trasplante.

En el sector de los servicios financieros, los resultados de un modelo (como las puntuaciones crediticias) pueden servir como datos de entrada para los sistemas de IA posteriores, lo que permite que los posibles errores o sesgos de los modelos de crédito se propaguen a través de la red. Esto destaca no solo la complejidad de la gestión de los sistemas de IA individuales, sino también el desafío más amplio de los sistemas interconectados, donde las fallas iniciales pueden propagarse y posiblemente amplificar los errores o desigualdades en las decisiones posteriores. Junto con el sesgo de automatización de la IA (la tendencia de los usuarios a confiar en los resultados de la IA sin cuestionarlos), los errores pueden pasar desapercibidos, especialmente en comparación con las prácticas actuales de puntuación y uso de la IA más simples.

Los abogados y estudiantes de derecho utilizan cada vez más la IA en una variedad de tareas que tradicionalmente realizaban los humanos. Sin embargo, los abogados de hoy en día a menudo carecen de orientación sobre cómo integrar estas herramientas en los flujos de trabajo o explicar a los clientes los resultados generados por la IA, especialmente cuando esos resultados son el producto del trabajo de muchos algoritmos de IA que interactúan entre sí. Los programas de capacitación deben centrarse no solo en el uso de las herramientas, sino también en la comprensión del funcionamiento conjunto de múltiples sistemas para fundamentar las decisiones.

Para abordar estas cuestiones, la capacitación debe ir más allá de los aspectos básicos del manejo de las herramientas de IA. Es necesario equipar a los empleados para evaluar críticamente los resultados de la IA, comprender cómo fluyen los datos y las decisiones a través de los sistemas de IA interconectados y tomar medidas cuando surjan conflictos. Por ejemplo, los médicos deben aprender a contrastar los resultados de los diagnósticos con los registros de los pacientes y cuestionar las recomendaciones de triaje cuando los datos parecen incompletos.

Los empleados necesitan habilidades para evaluar cómo interactúan entre sí las herramientas de IA. Por ejemplo, deben reconocer cuándo los sesgos de los datos previos se propagan a las recomendaciones posteriores o cuándo los resultados contradictorios indican un fallo en la coordinación. La capacitación también debe empoderar a los empleados para abordar estos desafíos, ya sea adaptando los flujos de trabajo, redefiniendo las interacciones de los sistemas de IA u optimizando la gestión de los datos y las cadenas de suministro de IA.

Aprovechar la tecnología para mejorar la alineación

Si bien la capacitación prepara a las personas, la tecnología puede permitir que los sistemas de IA interactúen de manera efectiva y eficiente. La interoperabilidad es fundamental, pero el desafío más amplio radica en diseñar infraestructuras y procesos tecnológicos que fomenten la colaboración entre los sistemas de IA mientras se mitigan los riesgos. No se trata solo de la interoperabilidad técnica tradicional, sino también de la interdependencia de las decisiones y la alineación.

El diseño proactivo de las cadenas de suministro de datos e IA de la organización proporciona un punto de partida útil: los sistemas ascendentes alimentan las aplicaciones intermedias que adaptan esos modelos para industrias específicas, los cuales, a su vez, impulsan las herramientas descendentes para los usuarios finales. Por ejemplo, en el sector de la salud, una IA ascendente agrega datos de exploraciones radiológicas globales para desarrollar un modelo de diagnóstico. Una aplicación intermedia podría personalizar este modelo para un sistema hospitalario específico, mientras que una herramienta secundaria podría permitir a los médicos priorizar los casos.

Con el tiempo, pueden surgir ecosistemas más complejos. Por ejemplo, en las operaciones de confianza y seguridad para plataformas en línea, los sistemas de IA para la detección de contenido, el análisis de opiniones y el monitoreo del comportamiento de los usuarios suelen operar de manera independiente, creando brechas o superposiciones en la toma de decisiones. Una mejor integración de estos sistemas puede proporcionar a los moderadores información en tiempo real, garantizando que las decisiones sean coherentes y defendibles.

Estos ejemplos muestran por qué las organizaciones deben diseñar sistemas de IA como marcos interconectados en lugar de herramientas aisladas, y empezar a pensar en sus cadenas de suministro de datos e IA desde el principio. Al adoptar tecnologías que faciliten la coordinación y las pruebas de solidez continuas, y al rediseñar procesos para alinear las interacciones de la IA, las empresas pueden aprovechar sus ecosistemas de IA en evolución no solo para crear valor, sino también para evitar la destrucción de valor debido a los posibles riesgos de la IA que pueden estar ocultos en algún punto de la cadena.

Gobernanza para ecosistemas complejos

La escala y la complejidad de los ecosistemas emergentes de IA exigen marcos claros de gobernanza. La naturaleza interconectada de estos sistemas introduce riesgos de fallos en cascada, sesgos amplificados y brechas en la rendición de cuentas. Una gobernanza sólida debe abordar estos desafíos mientras fomenta la confianza y la adaptabilidad.

La transparencia es primordial. En los ecosistemas de IA, la rendición de cuentas suele quedar oculta por las capas de interacción. Las organizaciones deben adoptar marcos de gobernanza que puedan rastrear las decisiones a lo largo del sistema, permitiendo el análisis de las causas y la mejora continua.

Empoderar a los usuarios finales es otra prioridad crítica de gobernanza. Aunque las organizaciones suelen centralizar el despliegue de la IA para mantener la consistencia, dar a los usuarios finales la flexibilidad necesaria para adaptar los sistemas de IA puede generar innovación y permitir la gestión de los riesgos desde su origen.

La gobernanza también exige establecer ciclos de retroalimentación para monitorear y perfeccionar los ecosistemas de IA a lo largo del tiempo. En las prácticas legales, por ejemplo, las empresas pueden implementar mecanismos para identificar cuándo los resultados de diferentes sistemas producen recomendaciones contradictorias. Mediante la incorporación de este tipo de prácticas de gobernanza, las empresas pueden garantizar a las partes interesadas que sus sistemas de IA son seguros y confiables. Las regulaciones recientes, como la Ley de Servicios Digitales de la UE (DSA, por sus siglas en inglés), brindan una valiosa orientación sobre transparencia, rendición de cuentas, capacitación de los usuarios y bucles de retroalimentación.

Por ejemplo, los proveedores de atención médica pueden implementar marcos de trazabilidad para garantizar que las decisiones de diagnóstico de la IA sean claras tanto para los pacientes como para los organismos reguladores. De manera similar, las plataformas de confianza y seguridad ya están adoptando mecanismos de auditoría que explican las decisiones de moderación de contenido y permiten a los usuarios cuestionarlas. Al aplicar estos principios, las organizaciones pueden crear ecosistemas de IA que no solo sean eficaces, sino también éticamente alineados y en los que confíen las partes interesadas.

Además, la capacitación basada en principios y procesos claros también puede permitir que los usuarios de los sistemas de IA exploren mejor y, en última instancia, aprovechen las fortalezas y debilidades de la IA, facilitando el aprendizaje. Esto puede aumentar la precisión de la toma de decisiones y mejorar la comprensión intuitiva de los moderadores de contenido que dependen de diferentes sistemas de IA para moderar el contenido.

Seguridad en la era de los ecosistemas de IA

A medida que las empresas desarrollan sus estrategias de IA y la adoptan en sus procesos y productos, los ecosistemas de IA inevitablemente se volverán cada vez más complejos, lo que exigirá nuevas prácticas, procesos y herramientas para que las personas los aprovechen mejor y con mayor seguridad. No podemos prever los nuevos tipos de riesgos que crearán las cadenas de suministro y ecosistemas de IA emergentes y complejos, por lo que las buenas prácticas de gestión de riesgos requieren una preparación adecuada y un aprendizaje continuo.

A

unque tanto la sabiduría convencional como la investigación existente han apoyado a menudo la idea de que los directivos pueden «compensar» el comportamiento abusivo actuando de forma ética después, nuestro reciente estudio revela una historia muy diferente. Cuando los líderes oscilan entre conductas abusivas y éticas, esto tiene un impacto más perjudicial en el desempeño de los empleados que el abuso por sí solo. Este estilo de liderazgo de «Jekyll y Hyde» conduce a una mayor incertidumbre y agotamiento emocional entre los empleados, perjudicando su capacidad para desempeñar sus funciones con eficacia, reduciendo su disposición a participar en importantes comportamientos de ciudadanía organizacional (por ejemplo, ayudar a un colega) y aumentando la probabilidad de que adopten conductas laborales contraproducentes.

Lo que la investigación muestra sobre los líderes tipo “Jekyll y Hyde”

Para explorar el impacto de los líderes que alternan entre el liderazgo abusivo y el ético a lo largo del tiempo, hemos realizado recientemente tres estudios en los que participaron más de 650 empleados a tiempo completo en los EE. UU. y el Reino Unido, utilizando tanto encuestas como datos experimentales. Nuestros hallazgos se publicaron en el Journal of Applied Psychology. En esta investigación, los comportamientos abusivos (caracterizados por las acciones verbales y no verbales hostiles) representan la injusticia del líder. Por el contrario, el liderazgo ético ejemplifica la justicia del líder a través del trato justo y el refuerzo de una conducta apropiada. Aunque parece poco probable que estos comportamientos coexistan en el mismo líder, la evidencia muestra que los líderes pueden alternar entre estas conductas (justas e injustas) en sus interacciones con los empleados (en diferentes momentos y situaciones).

El abuso es ciertamente malo en sí mismo, pero los empleados pueden al menos anticipar las acciones de un líder (que es sistemáticamente abusivo) y tratar de evitarlas o interactuar con él de manera que se protejan a sí mismos y a su bienestar. Sin embargo, los líderes que alternan entre conductas abusivas y éticas aumentan la incertidumbre de sus empleados sobre su comportamiento futuro, lo que resulta en agotamiento emocional y disminución de su desempeño laboral.

Reducir la prevalencia del comportamiento abusivo

El mensaje clave es claro: El liderazgo ético no puede proteger a los empleados de los efectos negativos del abuso por parte de un gerente o supervisor. En todo caso, puede empeorar las cosas. En vista de estos hallazgos, ¿qué podrían hacer los líderes, las organizaciones y los empleados para reducir la prevalencia del comportamiento abusivo de los líderes?

Sugerimos que los líderes deben eliminar sistemáticamente todos los casos futuros de comportamiento abusivo o reconsiderar los beneficios de intentar “restaurar” su imagen después de actos cíclicos de abuso. Los líderes deben reconocer que los intentos de “compensar” un comportamiento negativo pasado “haciendo el bien” (a menos que eliminen por completo los actos de abuso futuros) pueden ser contraproducentes y exacerbar la situación en lugar de mejorarla. Para los líderes, la coherencia en las conductas de liderazgo positivo y justo es el único camino a seguir. Dado que los comportamientos de liderazgo injustos suelen derivarse de una mala regulación emocional, técnicas como la atención plena, el manejo del estrés y las estrategias cognitivo-conductuales pueden ayudar a los líderes a gestionar mejor sus respuestas emocionales y, por lo tanto, evitar que se produzca una supervisión abusiva, particularmente en situaciones de alta presión.

Las organizaciones deben utilizar todas las herramientas de recursos humanos disponibles (como capacitación, selección, recompensas y medidas disciplinarias) para abordar y reducir los casos de liderazgo tipo «Jekyll y Hyde». Los líderes de todos los niveles jerárquicos deben recibir capacitación sobre autorregulación eficaz para prevenir comportamientos abusivos que puedan derivar de sus acciones éticas, o viceversa.

En última instancia, el liderazgo no es un acto de equilibrio entre lo que está bien y lo que está mal. Se trata de generar confianza a través de una coherencia inquebrantable. Para ser gerentes efectivos, los líderes deben comprometerse a ser consistentemente éticos, justos y equitativos.

E

sta nueva era de la IA puede resultar intimidante para las limitadas y torpes formas de vida que la crearon. Ahora debemos analizar con más atención dónde sigue residiendo nuestro valor único.

Áreas en las que los seres humanos aún tienen ventaja sobre la IA

Al hablar con cientos de expertos, consumidores y escépticos de la IA en los últimos años, han surgido cuatro fortalezas para los humanos:

— Emoción: Comprender, conectar y responder con sensibilidad a los sentimientos humanos.

— Complejidad: Afrontar desafíos ambiguos y de amplio contexto con una resolución de problemas holística.

— Fisicalidad: Tareas que requieren destreza e interacción con el mundo físico, en particular donde la presencia y la capacidad de respuesta humanas son importantes.

— Creatividad: La capacidad de generar ideas y soluciones originales y novedosas.

Veamos cada una de ellas por separado.

1. Emoción

Los humanos siguen siendo los expertos mundiales cuando se trata de habilidades blandas. La IA generativa puede imitar de manera convincente y útil parte de lo que hemos pensado, sentido y dicho sobre empatía, ética, negociación, etc. Incluso algunas personas están empezando a utilizar la IA como terapia y compañía. Pero un experto, amigo o colega humano también es más propenso a dar opiniones sin filtros, contrarias, sorprendentes o incluso controvertidas, y en muchas situaciones, esto será mucho más útil que el resultado seguro, genérico y clínico de una máquina.

Las habilidades humanas que siguen siendo valiosas (por ahora) incluyen: persuasión, autoconciencia, ética, escucha, narración de historias y ventas.

2. Complejidad

El mundo sigue siendo demasiado complejo para la IA.

La IA ha dominado a los humanos en ámbitos bien definidos, limitados y controlados, como los tableros de damas, ajedrez y Go.

Pero el mundo está lleno de problemas mucho más difíciles que estos. El cambio climático, la pobreza, la justicia social, la estrategia empresarial (descritos como “problemas perversos” por los profesores Horst Rittel y Melvin Webber en un artículo de 1973 en la revista Policy Sciences) requieren una comprensión de los datos extraídos de una variedad de contextos. La IA aún no puede leer en dominios tan dispares.

Las habilidades humanas que siguen siendo valiosas (por ahora) incluyen: resolución de problemas complejos, interpretación, gestión de riesgos, estrategia, visión e intuición.

3. Fisicalidad

La IA generativa no interactúa directamente con el mundo físico.

Y hay algunas interacciones profesionales para las que el contacto físico humano es un requisito indispensable. Los trabajadores de la salud, cocineros, deportistas, enfermeras, recolectores de basura, peluqueros y artesanos tienen que estar en algún lugar, haciendo algo en el mundo real.

Las habilidades humanas que siguen siendo valiosas (por ahora) incluyen: destreza, lenguaje corporal, fuerza física, equilibrio, sensibilidad táctil, porte y coordinación.

4. Creatividad

Si entrenamos a nuestra IA con datos que el mundo ya ha visto, ¿no es difícil que la tecnología genere algo verdaderamente novedoso?

Por supuesto, la IA generativa puede producir una frase, un párrafo o una imagen que el mundo nunca haya visto antes, pero ¿puede generar creatividad auténtica, es decir, un resultado que sea nuevo de una manera que nos conmueva y nos parezca relevante?

A pesar de la fanfarria que rodea el lanzamiento de nuevas tecnologías de generación de medios de IA, a los consumidores no nos importan mucho. Spotify ahora incluye música generada por IA en su catálogo, pero todos los grandes éxitos son de músicos de carne y hueso.

La escritura de alta calidad también está a salvo (por ahora). La IA generativa, entrenada sustancialmente con un par de décadas de contenido de marketing en la web, no puede evitar producir una prosa poco distinguida.

Las habilidades humanas que siguen siendo valiosas (por ahora) incluyen: imaginación, ideación, juicio estético, pensamiento lateral, expresión artística y curiosidad.

Mucho trabajo y muchas habilidades siguen estando en nuestro ámbito. Haremos un mejor trabajo en los próximos años si somos más conscientes de qué habilidades siguen siendo difíciles para la IA mientras alimentamos nuestra propia curiosidad.

L

os equipos ejecutivos “excepcionales” se distinguen por tres características. En primer lugar, cada miembro del equipo, sin excepción, aporta una capacidad sobresaliente que complementa las habilidades de los demás integrantes. La capacidad analítica de primer nivel es sin duda un factor, incluso un requisito previo, pero estos miembros también contribuyen virtuosismo, experiencia, tenacidad, agilidad mental y habilidades de comunicación, por solo nombrar algunas.

La segunda característica de los equipos “excepcionales” es la magnitud de los logros a los que aspiran. Entre los equipos “excepcionales” con los que he trabajado, uno está enfocado en acelerar la transición hacia las energías verdes, otro se ha propuesto hacer que las generaciones futuras sean más creativas, y un tercer equipo trabaja para democratizar las inversiones.

El tercer componente (y el menos obvio) de los equipos ejecutivos “excepcionales” es la tensión generativa casi constante que caracteriza sus interacciones. Su energía se alimenta de fricciones benévolas, conflictos, impaciencia e incluso intolerancia bien intencionada.

Al observar los logros impactantes de estos equipos, otros equipos ejecutivos pueden plantearse esta pregunta: ¿Esas formas de trabajar son algo a lo que se debería aspirar o algo que se debería evitar?

Podemos extraer tres lecciones de la observación de equipos “excepcionales”.

La primera lección es que la imperfección y la tensión son, en efecto, esenciales para la “magia” del trabajo en equipo y la capacidad de lograr grandes avances, incluso si resulta incómodo, agotador y tiene un costo. Sin embargo, los equipos no deben aceptar la premisa de que trabajar en una misión ambiciosa tiene un precio. La línea que separa una lucha buena y constructiva de una lucha insidiosa y destructiva es delgada. Los equipos deben ser conscientes de las trampas que forman parte de la “magia” y mitigar los riesgos. Para evitar colapsar, deben aplicar el mismo nivel de genialidad (aunque de un tipo diferente) a su propio funcionamiento interno y a los grandes desafíos que desean resolver.

La segunda lección, por lo tanto, es que los equipos “excepcionales” deben aspirar a un cierto nivel de dominio psicológico y autoconocimiento. Deben controlar y regular constantemente la tensión generativa (por sí mismos o con ayuda externa). ¿Cuándo es insuficiente? ¿Cuándo es demasiado? Para mantenerse enfocados en una tarea, un equipo decidió que sus reuniones regulares fuera de la oficina debían considerarse tan “sagradas y firmes” como las reuniones de la junta directiva, y no como un momento recreativo que podría reprogramarse fácilmente por “asuntos urgentes”.

La tercera lección es que los equipos “excepcionales” deben encontrar formas de mantener la ética. A medida que estos equipos alcanzan un éxito desmedido, su modestia original y sus sueños rebeldes pueden desvanecerse, y puede aparecer un sentimiento de omnipotencia. Mantenerse con los pies en la tierra, ser humildes y estar en sintonía con el mundo que los rodea no es una hazaña fácil cuando están rodeados de reconocimiento y privilegios. El miembro de un equipo “excepcional” adoptó como principio siempre “volar en clase turista” para evitar volverse insensible ante estas trampas.

Por lo tanto, cualquier equipo ejecutivo que se proponga emular el estilo de colaboración de los equipos “excepcionales” también debe aprender a gestionar las tensiones con maestría psicológica y establecer mecanismos de control ético para evitar cruzar límites. De lo contrario, el resultado puede ser fácilmente insalubre y tóxico en lugar de un camino hacia la grandeza.

Sin duda, los equipos “excepcionales” son diferentes. Es frustrante y gratificante trabajar en ellos y con ellos. Son imperfectos y feroces. El reconocimiento fundamental (y en cierto modo aleccionador) que todo equipo excepcional debe hacer es que no existe un equilibrio perfecto, ni una “solución” o cura milagrosa, ni un estado final sin fricciones, ni un punto de descanso. Sin embargo, con el tiempo, los equipos “excepcionales” pueden perfeccionar su capacidad para gestionar la tensión y convertirla en algo positivo.

A

ntes de tomar cualquier decisión sobre una nueva oferta de trabajo, debe analizar detenidamente las implicaciones de un cambio.

Acuerdos de no competencia. Si tiene un contrato de trabajo vigente, revise cualquier cláusula de no competencia. Las leyes estatales y su aplicación varían considerablemente, por lo que puede consultar a un abogado de forma privada para entender sus obligaciones y las posibles consecuencias de unirse a un competidor. Algunas de las preguntas que debe formular son:

— ¿Qué acuerdos o cláusulas de no competencia estoy obligado a respetar y hasta qué punto son exigibles?

— ¿Existen acuerdos de no solicitación que limiten mi capacidad de interactuar con clientes o colegas actuales?

— ¿Qué acuerdos de confidencialidad he firmado, y qué información tengo prohibido compartir?

Confidencialidad y secretos comerciales. Piense en su función actual y en cualquier acceso que tenga a información confidencial. Tenga claro exactamente qué podría suponer un riesgo para usted en el futuro.

Una vez que haya evaluado esta información, tome la iniciativa de hablar con su posible nuevo empleador sobre cómo manejaría de manera responsable esta información en caso de trabajar para su organización.

Si posee información confidencial o de propiedad exclusiva, como un secreto comercial, puede considerar la posibilidad de hacer una pausa voluntaria en el empleo como un movimiento ético proactivo para evitar problemas futuros. Por ejemplo, puede negociar una pausa de seis meses entre funciones para poner distancia entre su conocimiento y la información problemática implicada. Esta medida debilitaría cualquier posible demanda contra usted o su nueva empresa por parte de su antiguo empleador.

Reputación profesional. Visualice cómo un posible cambio afectaría su red profesional y su reputación en la industria. ¿Se percibiría como un movimiento estratégico? ¿O existe la posibilidad de que pueda dañar relaciones importantes que podrían ser más valiosas para usted en el futuro?

Hablar de sus opciones con un mentor de confianza, un experto en la industria o un colega puede proporcionarle una perspectiva útil a largo plazo.

Una vez que haya decidido aceptar, su próximo paso será contemplar cuándo y cómo se lo dirá a su gerente.

No está obligado a decirle a su empleador a dónde se va cuando le dé el aviso. Sin embargo, no compartirlo puede dañar la confianza y generar especulaciones y rumores. A menos que ya tenga una relación rota con su organización actual, abogo por la honestidad como el comportamiento que mejor se refleje en usted a largo plazo.

La preparación es clave. Redacte puntos de conversación que demuestren su agradecimiento por las oportunidades que le han brindado y comparta lo básico (que le han hecho una oferta y decidió aceptarla, cuándo planea dejar el puesto y el motivo).

Como parte de su preparación, anticipe las posibles respuestas de su empleador actual. Su jefe puede estar molesto, decepcionado o enojado. Prepárese para que le pregunte por qué se va. Un simple «siento que este es el siguiente paso correcto en mi carrera» puede ser suficiente.

Una preocupación lógica de su jefe serán dos asuntos comerciales que pueden estar entrelazados. Primero, ¿cómo cumplirá con las obligaciones legales y éticas? Segundo, es posible que quiera negociar su fecha de salida.

Aborde estos temas con su jefe desde el principio. La transparencia ayudará a preservar las relaciones y reforzar su reputación.

T

odos hemos experimentado alguna vez presiones estresantes en el trabajo: objetivos financieros ambiciosos, evaluaciones de desempeño complejas, competidores astutos, etc. El estrés resultante puede dañar no solo el bienestar personal de las personas, sino que la investigación demuestra que también puede erosionar su compromiso con el comportamiento ético. Este fenómeno, conocido como fatiga ética, dificulta tomar el camino correcto y mantener la integridad cuando se enfrentan a decisiones complejas.

Cuando hacer lo correcto se siente como una carga en comparación con atajos aparentemente menos costosos, los empleados pueden tambalearse en lo que denominamos «agotamiento ético». Para evitarlo, es fundamental detectar las señales y erradicar a tiempo las fuerzas que contribuyen a ello.

He aquí cuatro señales de alerta de que sus empleados pueden estar encaminándose hacia el agotamiento ético, junto con estrategias para contrarrestar estas fuerzas antes de que sea demasiado tarde.

1. Aumento de las presiones y objetivos comerciales

Establecer objetivos ambiciosos es una práctica corporativa habitual, y sus defensores señalan que las investigaciones demuestran que los objetivos difíciles aumentan el rendimiento de los empleados. Sin embargo, los objetivos ambiciosos son ampliamente malinterpretados y mal utilizados, y pueden tener graves efectos secundarios, como una mayor toma de riesgos y un comportamiento poco ético.

En lugar de ver los objetivos como remedios inofensivos y de venta libre para la motivación, considérelos como lo que son: medicamentos potentes que requieren dosis precisas, considerar los efectos secundarios adversos y un monitoreo constante. Involucre a los empleados en el proceso de establecimiento de metas para crear objetivos que motiven un alto rendimiento y una ética elevada, de modo que los equipos se sientan entusiasmados, y no agotados. Solicite retroalimentación de los empleados sobre los obstáculos que enfrentan para alcanzar el éxito. Anímelos a cuestionar sus suposiciones y asegúreles que está bien no estar de acuerdo.

Con este conocimiento, puede  rechazar respetuosamente los objetivos poco realistas, independientemente de su origen. Como líder, debe estar atento al validar cuán realistas son sus objetivos o solicitudes. En los niveles superiores de la organización, los líderes suelen desconocer las dificultades prácticas y los compromisos necesarios para alcanzar un objetivo determinado.

Además, establezca bucles de retroalimentación abiertos en toda la organización para garantizar que la abrumadora presión comercial y la fatiga no queden “enterradas” dentro de un grupo o función en particular. Cuando los principales líderes de la organización intentan combatir un rendimiento financiero rezagado, recurren a estrategias que parecen racionales desde su posición; sin embargo, estas mismas estrategias, cuando se transmiten a los mandos intermedios y a los líderes de primera línea, parecen irracionales. Sin un bucle de retroalimentación bidireccional para comunicar preocupaciones serias, los responsables de la ejecución a menudo responden con sus propios enfoques irracionales, a veces tomando atajos peligrosos.

Por último, los grupos aislados son más vulnerables a los escándalos éticos, por lo que es necesario hacer un esfuerzo adicional para integrar a los grupos y equipos que están más alejados de la sede central, ya sea geográficamente o en términos de transparencia y acceso a la información. Estar más lejos del epicentro de la toma de decisiones y de donde se establecen los estándares éticos facilita que las normas comerciales locales se impongan, incluso si entran en conflicto con las expectativas de la empresa.

2. Pensamiento de “modo supervivencia”

Muchas industrias y sectores se enfrentan a recesiones y reducciones de personal. En tales circunstancias, las personas a menudo se preguntan si serán las siguientes, lo que puede desencadenar el estrés asociado con la ansiedad económica personal. Esto también puede reducir la lealtad organizacional, ya que las personas podrían centrarse únicamente en la autopreservación y «suspender» temporalmente sus valores personales y corporativos para tener éxito a cualquier costo, con la esperanza de mantener su empleo.

Si sabe que este estrés existe, en lugar de ignorarlo, reconozca el “elefante en la habitación”.

Muchos de nuestros clientes recurren a “embajadores de ética” (colegas a los que pueden recurrir en busca de consejo cuando se sienten éticamente fatigados). Con estos puntos de contacto, las organizaciones pueden mantener un fuerte sentido de comunidad y lealtad, incluso en las circunstancias más difíciles. Como lo demuestran las encuestas, tener una red multifuncional de embajadores de ética puede mitigar el estrés ético en la fuerza laboral al reducir la distancia entre aquellos que están éticamente fatigados y quienes tienen la tarea de apoyarlos.

3. Sobrecarga y rapidez en la toma de decisiones

Aunque los líderes empresariales suelen estar distraídos por la necesidad de rapidez para captar cuota de mercado ante la volatilidad económica y la reducción de la ventaja competitiva, tomar demasiadas decisiones, especialmente en un corto período de tiempo, puede provocar una sobrecarga ética. En tales condiciones, las personas podrían pensar: «No es justo que me sigan cargando todo el trabajo cuando no tengo el tiempo, el presupuesto ni las habilidades para hacerlo. No tengo más remedio que tomar un atajo». Si bien esa fatiga ética a menudo puede ser situacional, eso no reduce el peligro tanto para los empleados como para sus organizaciones.

Como demuestra Max Bazerman en su investigación, el pensamiento más lento es más deliberativo y ético. Sin embargo, no es algo intuitivo y a menudo es rechazado por líderes que exigen respuestas rápidas a las demandas corporativas, especialmente en tiempos de incertidumbre. Al fomentar una toma de decisiones más lenta, dará tiempo a sus equipos para pedir ayuda y hacer preguntas difíciles cuando más lo necesitan.

Sin embargo, incluso con las mejores intenciones, se producirán fallas éticas, a menudo bajo la presión de plazos más cortos. Cuando las personas se desvíen de los procesos, normas y procedimientos, deles la oportunidad de compartir sus desacuerdos, explorar sus suposiciones sobre por qué parecía una buena decisión y estar abiertos a cambios que puedan maximizar el aprendizaje y evitar futuros juicios erróneos.

4. Envidia de símbolos de estatus poco saludables

Preste atención cuando perciba que las personas de su organización se están volviendo competitivas con sus pares (en lugar de colaborativas) o incluso envidiosas de su estatus. Estas señales de egocentrismo pueden derivar en un pensamiento del tipo “¿Por qué ellos tienen que llevarse todo el reconocimiento cuando yo he hecho todo el trabajo?”. Irónicamente, son los empleados de mayor rendimiento quienes tienden a estar menos satisfechos y, por lo tanto, son más propensos a hacer estas comparaciones. Las “divisas culturales” (por ejemplo, la asistencia a reuniones de alta visibilidad, los metros cuadrados de la oficina, el acceso a beneficios exclusivos o asignaciones de alto perfil) pueden crear una mentalidad de suma cero cuando se utilizan para comparar la importancia relativa de uno con los demás. Y cuando los empleados de alto rendimiento sienten que no están recibiendo el reconocimiento que merecen, pueden ser los primeros en romper las reglas.

Cuando se confía demasiado de sus mejores empleados, sus descargas de dopamina y adrenalina pueden llevarlo a asumir riesgos poco saludables al intentar mantener un historial de éxito. Ese grado de obsesión puede acelerar el agotamiento ético. Es fundamental demostrar que el éxito puede celebrarse sin aumentar cada nuevo objetivo. Mantenga a sus empleados de mayor rendimiento firmes en integridad, sin la necesidad de estar siempre en ascenso.

El agotamiento ético suele comenzar con lo que parecen ser factores estresantes inofensivos, y ese es el mejor momento para enfrentarlos de manera directa. Si se manifiestan estas señales tempranas (presiones comerciales excesivas, pensamiento de supervivencia, sobrecarga y rapidez en la toma de decisiones, y competitividad mezquina, especialmente entre los empleados de alto rendimiento), no espere para intervenir con un liderazgo claro y comprensivo. Los dilemas éticos aparentemente más simples siempre llegarán en el peor momento posible. Prepare a sus empleados para enfrentarlos desde el principio y con frecuencia, antes de que se conviertan en titulares que nunca imaginó que aparecerían.