A

l cierre de 2023, la empresa californiana de chips Nvidia anunció otro trimestre de ventas récord. La compañía, cuyo éxito ha sido impulsado por el auge de la IA, ahora posee aproximadamente el 80% de la cuota de mercado global de chips semiconductores GPU.

Sin embargo, su competidora Intel, también fabricante de semiconductores, no tuvo la misma suerte. Aunque al momento de escribir esto ha experimentado un aumento inesperado en sus ganancias trimestrales, la compañía ha tenido dificultades durante años. Intentó un cambio de dirección con un nuevo CEO en 2021 y, en los primeros tres meses de 2023, registró la mayor pérdida trimestral de su historia.

Hasta hace relativamente poco, Intel estaba muy por delante de rivales como Nvidia en la carrera de los semiconductores. Hace cinco años, el valor empresarial (EV, por sus siglas en inglés) de la compañía, de 226 mil millones de dólares, eclipsaba los 76 mil millones de Nvidia, según el análisis de mi equipo basado en datos de Value Line. Desde entonces, Nvidia ha cuadruplicado su valor hasta alcanzar los 315 mil millones, mientras que el EV de Intel se ha reducido a 218 mil millones. Esto significa que Nvidia ha registrado un crecimiento promedio anual de ingresos superior al 20%, mientras que los ingresos de Intel se han mantenido estables.

Entonces, ¿cómo ha logrado Nvidia superar de manera tan contundente a su competidor? Por supuesto, hay una combinación de factores en juego, pero la investigación sugiere que el uso por parte de Nvidia de uno de los seis conceptos estratégicos emergentes (que en conjunto están cambiando radicalmente la manera en que las compañías de diversas industrias aseguran su ventaja competitiva) podría ser un factor significativo en su éxito.

1. Aproveche la vía de acceso de alguien más

La asociación de Nvidia con la empresa británica de diseño de software ARM Holdings es un gran ejemplo de esta estrategia. La colaboración es una relación simbiótica centrada en integrar las capacidades de aprendizaje profundo e IA de Nvidia con los diseños de procesadores energéticamente eficientes de ARM. Esto permite a Nvidia aprovechar el amplio alcance de ARM en diversos sectores tecnológicos, como la informática móvil y los vehículos autónomos, donde la eficiencia energética y la movilidad son clave.

Las organizaciones también pueden crear valor convirtiéndose en la vía de acceso. Amazon, por ejemplo, construyó su oferta Alexa para que fuera un canal para otros proveedores. Como señala el profesor de estrategia Mohan Subramanium en su artículo “How Smart Products Create Connected Customers”, el valor de ser la vía de acceso se amplía a medida que se multiplica el valor de los datos procedentes de las interacciones digitales con los clientes.

2. Asóciese con un tercero

Microsoft decidió hacer que Office estuviera disponible en los dispositivos iOS de Apple en 2014. Esta asociación con Apple, que antes era un rival, significó más que una nueva oferta de producto: representó la culminación de un cambio de paradigma en el enfoque estratégico de Microsoft, alineándose con las tendencias emergentes destacadas en nuestro análisis. Bob Muglia, expresidente de la división de servidores y herramientas de Microsoft, describió este cambio como una transición de una mentalidad “centrada en dispositivos” a una “centrada en servicios”.

Microsoft ahora aprovecha con mayor entusiasmo las oportunidades de colaborar con socios que tienen áreas de competencia superpuestas, por ejemplo, Adobe, Salesforce y Google. La inversión multimillonaria de la empresa en Open-AI es quizás el ejemplo reciente más significativo de esta mentalidad.

3. Revele su estrategia

Deere & Co adoptó estratégicamente este concepto de “revelar su estrategia” al invertir abiertamente en tecnologías de agricultura de precisión. En medio de una revolución tecnológica en el sector agrícola, Deere & Co no solo se adaptó, sino que lideró el cambio. Realizó inversiones significativas no solo en crear y adquirir tecnología de agricultura de precisión, sino también en construir un movimiento. Ya sea anunciando públicamente asociaciones con startups agrotecnológicas o con Space-X para ofrecer servicios de comunicación satelital a agricultores, lanzando colaboraciones emergentes en agrotecnología, dando conferencias en eventos de agricultura y tecnología (como el CES), publicando continuamente noticias en su página dedicada a la tecnología agrícola y a través de plataformas mediáticas desde CNBC hasta Barrons, la compañía es mucho más activa que sus competidores en comunicar su visión de agricultura inteligente.

Esta transparencia estratégica no se limita únicamente a la innovación: fue una jugada calculada por parte de Deere & Co para influir en las tendencias del mercado, guiar las expectativas de los clientes y mantener una ventaja competitiva en el cambiante panorama de la tecnología agrícola.

4. Sea bueno

La iniciativa “Beyond Cash” de Mastercard ejemplifica este concepto, marcando un cambio estratégico significativo hacia la promoción del avance socioeconómico. La iniciativa surgió cuando Mastercard se dio cuenta de que su mayor oportunidad de mercado no era quitar participación a otras empresas de pago, sino al efectivo. La campaña sentó las bases para una transformación que ha ido más allá de la simple diversificación de servicios, demostrando un compromiso por crear un mundo en el que cualquiera pueda realizar transacciones digitales, reduciendo la dependencia del efectivo y los costos sociales que las economías basadas en efectivo pueden generar.

Este enfoque tiene un impacto especial en las poblaciones con acceso limitado (o sin acceso) a servicios bancarios, y refleja la comprensión de Mastercard del papel influyente que puede desempeñar al aprovechar su red global y tecnología para fomentar un panorama económico sostenible e inclusivo. Al adoptar la estrategia de “ser bueno”, la empresa está demostrando que el éxito corporativo está cada vez más vinculado a la capacidad de generar un impacto social positivo.

5. Deje que la competencia vaya primero

Históricamente, las empresas buscaban la “ventaja del primer movimiento” por los beneficios que ofrecía (como la creación de una ventaja tecnológica, el establecimiento de un reconocimiento y una lealtad temprana hacia la marca, el control de los recursos y canales, y el aumento de los costos de cambio o las barreras de entrada). Pero el cálculo está cambiando. Gracias a una mayor accesibilidad de los datos sobre la adopción por parte de los clientes, la disminución de la fidelidad a la marca, la reducción de los costos de cambio y la disminución de los plazos de lanzamiento de los productos, ser el primero ya no supone una ventaja tan significativa. En cambio, dejar que otros prueben el mercado y la tecnología, y estar preparado para adelantarlos si se demuestra que existe una oportunidad, puede ser un mejor enfoque.

Durante un periodo considerable, Ferrari se mantuvo firme en su declaración de que no produciría un vehículo utilitario deportivo (SUV, por sus siglas en inglés). Sus rivales tradicionales, por otro lado, tomaron un camino distinto. Cuando la dinámica del mercado evolucionó, Ferrari reevaluó su posición. El fabricante italiano reconoció que el mercado de SUVs de lujo presentaba una oportunidad única de crecimiento y diversificación. Además, observaron las experiencias de sus competidores, quienes ya habían incursionado en el segmento, y aprendieron valiosas lecciones.

6. Adopte ataques a pequeña escala

Los mercados también se están volviendo más impredecibles, y las preferencias de los clientes evolucionan rápidamente, haciendo que la planificación a largo plazo sea menos precisa. El enfoque de “actuar, aprender, construir” les da a las empresas la agilidad para responder rápidamente a los cambios del mercado y adaptar su oferta en función de la retroalimentación del cliente. Experimentar a menor escala también ayuda a las compañías a gestionar el riesgo de manera efectiva, permitiéndoles probar hipótesis e identificar posibles obstáculos antes de comprometer recursos significativos.

El enfoque de Tesla para la fabricación de baterías es un caso real ejemplar. La compañía adoptó un enfoque modular para construir su fábrica de baterías de 5 mil millones de dólares en Nevada. En lugar de esperar a que toda la instalación estuviera operativa, Tesla construyó la gigafábrica en unidades discretas y funcionales o “bloques”. Cada bloque podía iniciar producción tan pronto como se completaba, reduciendo significativamente el tiempo necesario para generar ingresos. Este enfoque modular no solo aceleró el cronograma de producción, sino que también permitió a Tesla aprender y mejorar con cada bloque sucesivo, logrando ciclos de producción más rápidos y eficientes.

M

uchas empresas consideran que la innovación es un medio para mantener su competitividad e impulsar nuevos negocios. Si bien las ideas valiosas pueden surgir de arriba abajo, los líderes sénior también dependen de los empleados de primera línea, cuyo contacto directo con clientes, procesos y datos sin procesar puede generar percepciones únicas y precisas.

Sin embargo, aunque la innovación sea una prioridad para muchos ejecutivos, las ideas a menudo deben pasar primero por los mandos intermedios, quienes determinan si vale la pena presentar un nuevo concepto. Este proceso puede conducir a una mayor eficiencia para los ejecutivos: los gerentes conocen a su personal, están más cerca de la operación y pueden actuar como un filtro que les ahorre tiempo a los líderes. Pero, ¿acaso este paso también impide que las grandes ideas avancen? Y si es así, ¿cómo?

En una nueva investigación, examinamos el elemento social que interviene cuando se trata de las ideas de los empleados. En particular, analizamos si los gerentes y sus empleados ganan o pierden estatus cuando un gerente apoya la idea de un subordinado. Nuestros hallazgos sugieren no solo que apoyar ideas creativas cambia la manera en que los colegas, externos y líderes sénior perciben a los gerentes, sino también que los propios gerentes son conscientes de estas dinámicas, lo que revela una expectativa potencialmente inconsciente sobre los riesgos de transmitir ideas hacia niveles superiores.

Lo que los líderes pueden hacer

En lugar de depender de un solo gerente para tomar una decisión sobre el valor de una idea, las empresas deberían considerar la creación de un panel de innovación. En dicho panel, varias personas revisan las ideas y explican sus razones para apoyarlas o rechazarlas. Lo recomendable es que los miembros del panel no tengan ningún interés personal en estas ideas ni en las personas que las proponen. Recurrir a miembros externos al panel puede brindar una capa adicional de protección para las ideas de los empleados, al tiempo que ofrece a los ejecutivos una perspectiva más amplia que la que podrían ofrecer los miembros internos por sí solos.

Las empresas también deben esforzarse por reducir los costos de estatus gerencial derivadas del fracaso o, por el contrario, aumentar las ganancias de estatus que provienen del éxito. Esto es particularmente importante en el caso de ideas más innovadoras, ya que descubrimos que estas conllevan una mayor pérdida de estatus. La flexibilidad dentro de la jerarquía de la empresa también es esencial, ya que cuando los gerentes apoyan las ideas de los empleados, adoptan un rol de seguidor o aprendiz; es decir, se produce una inversión de liderazgo.

Actualmente, algunas empresas ya emplean culturas de “fracasar hacia adelante”, que eliminan el estigma del fracaso derivado del intento. Por ejemplo, los pilares de innovación de Google incluyen “nunca deje de fracasar”, “comparta todo” y “busque ideas en todas partes”. Otros enfoques consisten en crear una cultura colectiva donde la investigación y el desarrollo (I+D) sean responsabilidad de todos, enfatizándolo como parte de las tareas cotidianas, con una estructura y capacitación gerencial específica que facilite el flujo ascendente de las ideas de los empleados. Estos conceptos han sido probados con el tiempo y han beneficiado a empresas como Toyota, Canon y Hitachi, así como a Corning Glass, que fabricó tanto las primeras bombillas como el cristal del iPhone y los cables de fibra óptica actuales.

Nuestra investigación revela que los gerentes pueden tener incentivos personales para rechazar ideas valiosas de los empleados, sofocando la innovación. Pero existen soluciones. Una consiste en evitar los conflictos de interés cambiando la forma en que se evalúan y seleccionan las ideas de los empleados, y quién lo hace. Otro enfoque consiste en reconocer y mitigar el conflicto al que se enfrentan los gerentes: apoyar la idea de un empleado es arriesgado porque un fracaso puede ser contraproducente y un éxito puede provocar el temor a quedar eclipsado por el empleado. Crear una cultura que proporcione seguridad a los gerentes que apoyan la innovación y reconocen sus contribuciones puede ayudar a aliviar este problema.

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Cuándo volveremos a la oficina?

Mientras la pandemia comienza su tercer año, es hora de reconocer que las cosas nunca volverán a ser como eran antes. Hemos entrado en un mundo laboral completamente nuevo. Los equipos dentro de las organizaciones se han esforzado por adaptarse a sus nuevas condiciones, y muchos han ideado nuevas formas emocionantes y altamente productivas de relacionarse entre sí y hacer su trabajo.

Como detallamos en nuestro “Competing in the New World of Work”, existe un patrón constante de competencias de liderazgo que han demostrado ser las más exitosas en estos tiempos turbulentos. A través de nuestra investigación que incluyó entrevistas con más de 2,000 líderes de equipos corporativos, descubrimos que los mejores resultados los lograron los equipos que hicieron algo más que simplemente adaptarse a sus condiciones cambiantes. Los mejores equipos transformaron sus formas de trabajo a través de lo que llamamos “adaptabilidad radical”. Esto implica no solo hacer frente a la crisis, sino utilizarla para reevaluar y reinventar los procesos de trabajo, de forma que los equipos puedan continuar adaptándose a cambios impredecibles en el futuro.

He aquí las cuatro formas esenciales de crear equipos radicalmente adaptables en nuestro nuevo mundo laboral:

1. Colabore a través de la inclusión

Durante la pandemia, los equipos se vieron obligados a romper los silos organizacionales y encontrar soluciones innovadoras, dentro o fuera de la organización. Llamamos a este proceso “agrupar hacia afuera”, que redefine la membresía del equipo para incluir a cualquiera que pueda ser fundamental para lograr la misión del equipo.

Los mejores equipos abrazaron la riqueza de la diversidad y la inclusión que ofrece el trabajo en equipo virtual, remoto e híbrido. Desarrollaron nuevos hábitos y procesos laborales para extraer el máximo valor de estas oportunidades. Algunas organizaciones comenzaron a explorar cómo la inclusión y la colaboración en línea podrían impulsar la innovación a escala. Compañías globales como Google, AT&T y Deutsche Telekom comenzaron a usar sus redes de empleados para obtener ideas sobre innovación de productos y desarrollo de políticas. La Dow Chemical Company, en particular, comenzó a utilizar herramientas virtuales digitales para colaborar con clientes que antes carecían de comunicación directa con la empresa. Un nuevo y audaz enfoque de asociaciones externas, priorizadas a distancia, ayudó a que 2020 fuera un año de innovación y transformación para Dow, ya que generó un 80% más de prospectos que en sus mejores años históricos.

2. Dirija por medio de una gestión ágil

Nuestra investigación mostró cómo empresas afectadas por la pandemia (tan diversas como Delta Air Lines, General Motors y Unilever) utilizaron los principios de la gestión ágil para lanzar nuevas líneas de productos y procesos en cuestión de semanas, en lugar de meses o años. Delta lanzó rápidamente una completamente nueva división global de limpieza. General Motors tardó solo un mes en reorganizar sus líneas de fábrica para comenzar a fabricar ventiladores respiratorios, y Unilever, que no tenía un desinfectante para manos en el mercado estadounidense, desarrolló y comenzó a entregar el nuevo producto a las tiendas en seis semanas.

Al operar en una especie de modo “ágil de crisis”, le dieron a los equipos ágiles y autoorganizados la libertad de probar ideas rápidamente e iterar soluciones sin subir a la cadena de mando para obtener aprobaciones. Produjeron resultados extraordinarios en un tiempo récord. Ahora el desafío es cómo aprender de la experiencia “ágil de crisis” e incorporar prácticas ágiles sostenibles en el trabajo diario.

Los equipos ágiles con una misión clara y recursos adecuados son capaces de autoorganizarse y autogestionarse. Los equipos deciden qué enfoques, personas y recursos se requerirán para lograr sus objetivos, y el comportamiento dentro del equipo evoluciona, pasando de normas centradas en la autoridad a culturas centradas en el cliente. La responsabilidad va de cada integrante hacia el equipo, y del equipo a cada integrante.

Target, 3M, Dell y otras empresas ya tenían equipos bien desarrollados para enseñar y ejecutar métodos ágiles antes de la pandemia. Target tiene un centro de aprendizaje ágil llamado Target Dojo, donde se espera que los empleados pasen casi una quinta parte de su tiempo aprendiendo nuevas habilidades centradas en la agilidad. Este nivel de soporte le dio a Target una considerable ventaja competitiva al lidiar con las disrupciones y cambios impredecibles que ocurrieron durante el primer año de la pandemia.

3. Promueva la resiliencia del equipo

La resiliencia, definida como la capacidad de recuperarse de la adversidad, normalmente había sido considerada como un asunto personal (una responsabilidad de cada miembro individual del equipo). La pandemia puso de manifiesto la vital importancia de la responsabilidad compartida. En los equipos de alto rendimiento, los líderes promueven la idea de que todos son responsables de la salud y el bienestar de los demás. Cuando se pone énfasis en la resiliencia del equipo, y cuando los integrantes asumen mutuamente una responsabilidad hacia los demás, el equipo como unidad puede mantener sus energías emocionales y físicas, incluso cuando los miembros individuales enfrentan dificultades. Esta es la razón por la cual algunos equipos super resistentes superaron las expectativas para recuperarse de las muchas adversidades de la pandemia. Estos equipos de hecho fueron hacia adelante.

Determinamos un conjunto de comportamientos grupales que son los más confiables indicadores para el diagnóstico de la resiliencia del equipo. Estos incluyen seguridad psicológica, intención positiva, revisiones rápidas y frecuentes, generosidad, gratitud y empatía. Los equipos que enfatizan la importancia de expresar las propias necesidades y desafíos son capaces de resolver problemas de manera más rápida y colaborativa, e implementar acciones más audaces con mayor rapidez. El trabajo en equipo remoto e híbrido exige un nivel adicional de atención plena. Los líderes de equipos remotos e híbridos deben ser mucho más conscientes y deliberados acerca de revisar como está su gente y brindar refuerzos positivos; prácticas de liderazgo que en el pasado podrían haberse realizado de manera más casual en persona.

4. Desarrolle la previsión activa

¿Por qué tantas empresas estaban completamente desprevenidas con respecto a la pandemia? En 2006, Harvard Business Review publicó una sección especial completa llamada “Preparing for a Pandemic”. Bill Gates predijo en 2015 que “los microbios, no los misiles” tenían más probabilidades de matar a 10 millones de personas en las próximas décadas. El riesgo de que una pandemia alterara las operaciones comerciales se entendía bien, pero se ignoraba casi universalmente. Parafraseando el axioma de Peter Drucker acerca de predecir el futuro, la amenaza era “visible, pero aún no vista.”

¿Cuántas otras amenazas (y oportunidades) hay en su horizonte? ¿Qué posibilidades futuras son actualmente “visibles, pero aún no vistas”? La previsión corporativa, que suele ser una práctica limitada a los ejercicios de planificación estratégica, es algo que toda organización debería integrar en sus operaciones regulares. Todo equipo es capaz de desarrollar procesos simples y revisiones mensuales que le den a ese equipo la capacidad de ver a la vuelta de las esquinas. Los equipos pueden utilizar los datos y el conocimiento de la industria para colaborar en soluciones y diseñar escenarios de acción que los ayuden a mitigar los riesgos y explotar nuevas posibilidades.

Avanzando como organización.

Estas cuatro prácticas de colaboración, agilidad, resiliencia y previsión pueden crear un sistema de flujo circular en el que los equipos pueden operar al máximo rendimiento. La esencia de la adaptabilidad radical es que es predictiva y proactiva, a diferencia de las típicas respuestas adaptativas al cambio, que tienden a ser reactivas y conformistas. A nivel organizacional, la respuesta radicalmente adaptativa al cambio implica un giro fundamental en la forma en que la organización administra su fuerza laboral, desarrolla nuevos modelos de negocios y ejecuta su propósito organizacional.

H

oy en día, las empresas de todo el mundo están generando cantidades de datos sin precedentes. Durante más de una década, solo empresas como Facebook, Apple, Amazon, Netflix y Google estaban en condiciones de aprovechar la recopilación de datos a gran escala. Para estas empresas, los datos son el producto principal e inherente a su propuesta de valor, por lo que invirtieron desde el principio en equipos de inteligencia artificial, servidores, infraestructura de red y más.

Más recientemente, las plataformas de computación en la nube, las mejoras en las herramientas de IA y la democratización de los modelos de aprendizaje automático han puesto las capacidades avanzadas de datos al alcance de más empresas. A finales de 2021, más de la mitad de todas las empresas habían adoptado la IA en al menos una función comercial, y más de una cuarta parte de todas las empresas reportaron que al menos el 5% de sus ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización, o EBITDA, fueron atribuible a la adopción de IA.

Con las herramientas de IA, las empresas no tecnológicas pueden usar los datos que ya tienen para mejorar las ventas, la logística y las operaciones. He aquí cómo optimizar sus datos y usarlos estratégicamente para obtener ganancias a largo plazo y una ventaja competitiva.

1. Infórmese sobre el uso de datos. El primer paso es comprender qué datos ya tiene. Haga un inventario de sus procesos de negocio. Pregunte:

— ¿Qué registra y graba la empresa?

— ¿Qué no registramos y por qué no?

— ¿Qué información estamos tirando y que podríamos conservar?

Luego, observe las formas en que otras empresas almacenan y utilizan datos similares para mejorar sus funciones comerciales. Por ejemplo, ¿están creando algoritmos de aprendizaje automático para descubrir qué argumentos de venta funcionan mejor y capacitando a sus representantes en función de lo que encuentran? ¿Qué pasa con la cadena de suministro y los datos de logística? ¿Otras empresas utilizan esos datos para crear programas de optimización que enruten el inventario de manera más efectiva?

2. Copie y pegue. Estudie cómo las más recientes empresas tecnológicas obtienen valor de los datos. Estas empresas pueden ofrecer una hoja de ruta para el uso de datos al ayudar a los líderes a comprender cómo las personas que trabajan con datos como su actividad principal están monetizándolos. Considere involucrar a las empresas emergentes en etapa inicial con contratos de prueba de concepto o crear acuerdos de intercambio de datos con empresas emergentes en etapa inicial, para comprender cómo están innovando.

3. Compre, no construya. Siempre que sea posible, usted debería comprar, en lugar de construir, las herramientas que necesita para estructurar y administrar datos. Construir internamente estas herramientas ralentizará el desarrollo de su modelo de aprendizaje automático, y ese es el producto que le ahorrará dinero y lo ayudará a mantenerse por delante de la competencia.

4. Comience a construir un foso de datos. Recopilar grandes cantidades de datos dentro de las funciones comerciales normales puede ayudar a las empresas a comenzar a construir un foso de datos estructurales que pueden utilizar para actividades que generan un mayor valor. Eventualmente, este foso podría llegar a ser tan grande que sea demasiado ancho para que otras empresas lo crucen, por lo que los datos le proporcionarán una ventaja competitiva.

No tire sus datos. Recopile y almacene sus datos para que pueda usarlos para cumplir objetivos comerciales futuros o monetizarlos más adelante.

Las empresas deben aprender cómo usar estratégicamente estas nuevas y poderosas herramientas de IA y aprendizaje automático, y cómo pensar en los datos que las impulsan. Ahí es donde encontrará la ventaja competitiva de la inteligencia artificial.

C

uando los altos directivos piensan en cómo responder a las amenazas y oportunidades del cambio tecnológico, a menudo sueñan con iniciar una nueva empresa o división que no se vea obstaculizada por el pensamiento convencional o los modelos comerciales obsoletos. Pero, ¿y si se preguntaran cómo podrían extraer el valor real de sus activos tecnológicos?

Eso es lo que hizo Axiata Group, un conglomerado de telecomunicaciones con sede en Malasia. Aprovechó los activos de su red para ayudar a las pequeñas empresas, incluidas las nuevas empresas, a lanzar más de 90,000 servicios en Sri Lanka y Bangladesh.

Compañías como Facebook y Google estaban haciendo crecer sus negocios gracias a los canales de datos de Axiata, relegando a la compañía al rol de un servicio que brindaba conectividad confiable a los clientes.

Sin embargo, además de los conductos de datos, los activos de red de Axiata incluían los sistemas necesarios para ejecutar su negocio de comunicaciones móviles: datos de ubicación, facturación, mensajería y códigos rápidos, que permitían que los teléfonos móviles se comunicaran con las computadoras de una empresa de telecomunicaciones para consultas como la de si un cliente tenía saldo de cuenta negativo, y mucho más.

Los activos de la red de Axiata tenían un valor significativo para las empresas pequeñas que operaban en mercados donde el uso de tarjetas de crédito o pagos en línea era bajo. Por lo tanto, Axiata desarrolló una forma de utilizar sus activos de tecnología de la información para permitir que pequeñas empresas locales (como una peluquería, un puesto de comida, un astrólogo, un negocio de tutoría o un desarrollador de juegos) lleguen a clientes potenciales, programen citas y reciban pagos rápidamente.

Axiata puso a disposición sus activos de red a través de interfaces de programación de aplicaciones (APIs), a las que se podía acceder y configurar a través de una aplicación o interfaz web. Los dueños de negocios ahora estaban empoderados: Ellos se convirtieron en los innovadores que podían generar ideas para nuevos servicios que funcionaran para ellos. Esta comunidad, denominada Ideamart, ha crecido a más de 70,000 pequeñas empresas y emprendedores que desean lanzar nuevos servicios en Sri Lanka y Bangladesh, y se está expandiendo a otros mercados como Malasia y Camboya.

Cómo construir una comunidad de innovación

Axiata descubrió que desarrollar el software era la parte fácil. La construcción e involucramiento de la comunidad de pequeñas empresas fue mucho más difícil.

En los primeros seis meses después de que Axiata presentó las nuevas ofertas, pocos clientes accedieron a las funciones de red disponibles. Al entrevistar a pequeñas empresas que habían mostrado interés en participar, el equipo descubrió que los dueños de negocios tenían muchas ideas para nuevos servicios y sabían cómo escribir el software requerido, pero no sabían cómo comercializar nuevos servicios a los clientes.

Axiata les enseñó cómo hacerlo. Para promover y hacer crecer el ecosistema de innovación, el equipo de Axiata ha realizado cientos de hackatones y programas educativos cada año.

Axiata también creó herramientas basadas en la web y docenas de plantillas de funciones estándar que pusieron las funciones de red de la empresa a disposición de todas las pequeñas empresas. No se requiere codificación: Una pequeña empresa puede diseñar un servicio en línea simplemente marcando casillas y Axiata genera el software automáticamente.

Las empresas deben pensar en los activos tecnológicos en su patio trasero y cuánto valor dejan sobre la mesa. Al igual que Axiata, necesitan ser más creativas y experimentar con nuevos modelos de innovación para capturar todo su valor.

¿Qué sucede cuando las organizaciones no se toman en serio la amabilidad? Las personas se van o se ausentan, la confianza se erosiona, los equipos dejan de comunicarse adecuadamente, se pierde tiempo en tensiones y conflictos, y los clientes sienten el impacto.

Un estudio realizado en más de las 500 empresas más importantes del mundo durante la Gran Renuncia encontró que una cultura laboral poco amable tenía 10 veces más probabilidades que la compensación de ser la razón por la que las personas dejaban su empleo. Otro estudio descubrió que los gerentes de empresas Fortune 1000 dedican casi siete semanas al año a lidiar con las consecuencias de la descortesía entre empleados, la otra cara de la amabilidad.

En contraste, los lugares de trabajo con culturas y sistemas que respaldan la amabilidad han demostrado tener relaciones más sólidas, mayor colaboración, así como una mayor participación y retención. El personal tiene más probabilidades de ayudarse entre sí, expresarse, compartir ideas y permanecer en la organización. Los clientes tienen más probabilidades de confiar en el servicio y recomendarlo a otros.

Un imperativo de liderazgo

Crear lugares de trabajo donde la amabilidad sea la norma comienza con los líderes principales de la empresa. Ellos deben hacer visible la amabilidad y alinearla con lo que las personas experimentan. En otras palabras, no basta con decir que importa, hay que demostrarlo.

En situaciones difíciles, el silencio es una manifestación de falta de amabilidad. Si las personas no se expresan, los problemas persisten y los errores se ocultan. Rechazar el silencio con amabilidad exige que los líderes sean intencionales respecto a lo que se recompensa, valora, desafía o ignora. La falta de amabilidad debe desalentarse activamente.

Una disciplina de gestión

Más allá de los líderes sénior, la amabilidad debe formar parte de la gestión diaria en toda la organización. Todos los gerentes deben comprender que no es opcional. Deben tratarla como parte del trabajo y rendir cuentas por ello.

En última instancia, los gerentes son responsables de cómo sus equipos se desempeñan y colaboran en toda la organización. En un estudio de 51 equipos de trabajo en una empresa manufacturera publicado en 1999, una de las autoras y su equipo descubrieron que la seguridad psicológica era el factor más importante para el rendimiento del equipo. Este hallazgo fue reafirmado por el Proyecto Aristóteles, una iniciativa de Google que exploró qué hacía que los 180 equipos de la empresa fueran efectivos o no: descubrieron que los equipos con mejor desempeño tenían niveles excepcionales de seguridad psicológica. A todos los miembros del equipo se les brindaban oportunidades para hablar y compartir ideas, y demostraban que se cuidaban y apoyaban mutuamente.

Esto es lo que sucede cuando la amabilidad está integrada en sistemas confiables y de alto rendimiento, liderados por gerentes que comprenden que no es opcional. Se espera, se mide y se refuerza en todos los niveles. Los principales mecanismos de gestión para hacer de la amabilidad una norma organizacional incluyen lo siguiente:

1. Tratar la amabilidad como una habilidad clave.

Las organizaciones pueden dejar claro cómo se ve la amabilidad en acción y pueden enseñarla. Eso incluye habilidades como escuchar sin ponerse a la defensiva, dar y recibir retroalimentación, y manejar conflictos o conversaciones difíciles con cuidado.

2. Establecer expectativas claras.

Para integrar la amabilidad en una organización, debe definirse y reforzarse con la misma claridad que la seguridad, la calidad y el profesionalismo.

3. Medir la amabilidad.

La mayoría de las organizaciones que se toman algo en serio, lo miden. Lo mismo debe aplicarse a la amabilidad. Debe medirse en términos de comportamientos observables y experiencias del equipo, y no en términos vagos o subjetivos.

Hacer de la amabilidad algo innegociable

Es hora de que las organizaciones dejen de tratar la amabilidad como un extra opcional. La evidencia sobre la amabilidad es clara: la amabilidad mejora el rendimiento, fortalece los equipos, fomenta la confianza entre empleados y clientes, y mantiene a las personas conectadas con las organizaciones.

E

l Proyecto Oxygen de Google (una iniciativa de investigación plurianual) analizó datos de miles de empleados para identificar las cualidades de los gerentes altamente efectivos. A lo largo de los años, las sólidas habilidades de coaching se han mantenido constantemente en los primeros lugares. Los hallazgos reflejan lo que señalan otros estudios: los líderes excepcionales suelen elevar a los demás a través del coaching.

Sin embargo, a pesar de su importancia, el coaching no es algo natural para muchos líderes. La buena noticia es que el coaching es una habilidad que se puede aprender y, al igual que un músculo, puede fortalecerse y volverse más intuitiva con la práctica. Entonces, ¿cómo se aprende a entrenar a otros, decidir la mejor manera de hacerlo y mejorar en ello?

Defino el coaching como un proceso mediante el cual un líder busca maximizar el rendimiento y el potencial de los demás a través de acciones no directivas y de autocapacitación. En una relación de coaching efectiva, ambas acciones se utilizan en conjunto para guiar a las personas hacia la autosuficiencia y el crecimiento personal.

Diferentes estilos de coaching

Como coach ejecutiva, a menudo me preguntan si existe una «forma correcta» de hacer coaching. La respuesta es no; su estilo de coaching dependerá de su experiencia y conocimientos, de la situación o tarea en cuestión y del nivel de experiencia de la persona a la que está entrenando.

Tanto para los gerentes nuevos como para los experimentados, esto puede resultar tedioso y, francamente, abrumador. Por ello, diseñé un marco para ayudar a los gerentes a navegar su viaje de coaching. El marco, al que simplemente llamo “estilos de coaching”, se basa en los conceptos de «empuje» y «tirón», que se utilizan ampliamente en el campo del deporte para desarrollar las habilidades y el rendimiento de un atleta.

El método de coaching de empuje se refiere a un enfoque donde el coach proporciona instrucciones claras, orientación y retroalimentación. Este estilo es más práctico y consiste en decirles a los atletas qué hacer y cómo hacerlo. Por su parte, el coaching de tirón adopta un enfoque facilitador, cuyo objetivo es guiar y apoyar, en lugar de dar instrucciones directas. Este estilo se basa en hacer preguntas abiertas para fomentar la autorreflexión, de modo que los atletas puedan descubrir soluciones por sí mismos.

Elegir el estilo adecuado para usted (y sus empleados)

Utilice esta guía para identificar el estilo de coaching más efectivo para su situación específica. Con la práctica, puede que incluso se sienta cómodo cambiando de un estilo a otro.

1. Decir (alto empuje + bajo tirón)

Para la mayoría de los gerentes, este es su modo predeterminado. En este estilo, el líder suele basarse en su experiencia con el objetivo de transmitir sus conocimientos y ayudar al empleado a alcanzar sus objetivos. Dado que es de naturaleza «directiva», este estilo requiere mucha menos preparación que otros métodos de coaching.

El estilo “decir” es mejor cuando entrena a un empleado cuyo trabajo es estandarizado e incluye tareas repetitivas (por ejemplo, un asociado de centro de llamadas o un supervisor de línea de ensamblaje). También es adecuado cuando la tarea o la persona requieren más supervisión. Este estilo también puede ser útil en situaciones que requieren una acción urgente o inmediata. Sin embargo, debe usarlo con moderación y precaución. Si lo usa en exceso, podría ser percibido como alguien que está microgestionando a sus empleados.

2. No intervención (bajo empuje + bajo tirón)

Aquí, el coach actúa como asesor y da al entrenado una gran cantidad de autonomía y libertad para tomar decisiones. Se le proporciona las herramientas y recursos necesarios para tener éxito, y se le ofrece apoyo cuando lo necesita.

Utilice el estilo “no intervención” cuando sus empleados tengan experiencia y sean competentes para llevar a cabo sus tareas o proyectos. A veces, esto puede significar un empleado con mucha experiencia o alguien que ya ha dominado la tarea. Esto requiere que establezca ciertos controles (por ejemplo, reuniones periódicas) para asegurarse de que todo va por buen camino, y que se sienta cómodo dejando que las personas trabajen con poca o ninguna supervisión.

3. Preguntar/escuchar (alto tirón + bajo empuje)

Este estilo implica escuchar activamente y hacer preguntas abiertas y convincentes para guiar el pensamiento del entrenado. Por ejemplo, podría preguntar: «¿Cuál cree que es la mejor manera de abordar este desafío?» o «Mencionó que la retroalimentación del cliente en este proyecto no es buena. ¿Cuál cree que es la raíz del problema?» Esto ayuda al entrenado a reflexionar sobre sí mismo, a pensar profundamente y a ser dueño de su toma de decisiones en lugar de que le digan qué hacer.

Este estilo es excelente para entrenar a nuevos líderes o a aquellos que están en camino hacia el liderazgo, ya que ayuda a desarrollar y mejorar su pensamiento crítico, responsabilidad y resolución de problemas. Aprender a pensar de forma independiente y a tomar decisiones ayuda a maximizar su potencial.

4. Colaborar (alto tirón + alto empuje)

Si le pregunta a un experto en coaching, probablemente le dirá que esta debería ser la posición donde la mayoría de los gerentes se esfuerzan por estar.

Piense en este estilo como una combinación entre el coaching tradicional (hacer preguntas abiertas) y la mentoría (brindar asesoramiento y consejos prescriptivos), trabajando juntos para encontrar la mejor solución.

Este estilo es más adecuado en situaciones que requieren una combinación de guía y asesoramiento, independientemente del nivel de experiencia de la persona a la que está supervisando. Por ejemplo, supongamos que su gerente asociado está trabajando en un plan de desarrollo profesional y aspira a pasar de la cadena de suministro a la dirección general. Aquí, en lugar de simplemente decirle si eso sería bueno para su carrera o no, querrá adoptar un enfoque más colaborativo. Podría empezar la conversación haciendo preguntas abiertas que fomenten la reflexión, como: “¿Qué habilidades cree que necesita desarrollar para poder hacer la transición a la gerencia general?” o “¿Por qué cree que debería desarrollar más competencias en inteligencia artificial además de la cadena de suministro?”.

A continuación, puede pasar a darle consejos: “Dado su interés por construir nuevos negocios (y su deseo de pasar a la dirección general), ¿ha considerado postularse para el puesto de subdirector nacional en Bangladesh, ya que acabamos de abrir una nueva oficina allí? Vi la descripción del puesto y creo que se alinea bien con sus habilidades. ¿Qué opina de eso?”.

Este enfoque fomenta la autoconciencia, proporciona la orientación adecuada basada en la experiencia y empodera al empleado para que tome la decisión final después de considerar todos los factores.

La esencia del coaching efectivo radica en la capacidad de discernir cuándo emplear diferentes estilos y enfoques. Es un proceso dinámico que evoluciona con la experiencia y la práctica. A medida que continúe perfeccionando sus habilidades de coaching, desarrollará naturalmente la intuición para adaptar sus métodos a las necesidades únicas de sus empleados. Los líderes excepcionales dominan el arte de combinar a la perfección varios estilos de coaching. Saben cuándo tomar las riendas, cuándo ofrecer orientación y cuándo dar un paso atrás para empoderar a otros a liderar. Este viaje se trata de crecimiento continuo, tanto para usted como coach como para aquellos a los que guía.

“

La ingeniería es fácil. Las personas son difíciles”. Esa cita proviene del tecnólogo Bill Coughran, cuya carrera abarca los Laboratorios Bell, Google y la famosa firma de capital de riesgo Sequoia.

En noviembre, OpenAI aprendió la sabiduría de esta lección a menudo olvidada.

El laboratorio de inteligencia artificial, fundado por Sam Altman, Elon Musk y otros, ha cambiado el mundo con el lanzamiento de su modelo de lenguaje ChatGPT. Su destreza en ingeniería e innovación de productos están fuera de toda duda.

Pero OpenAI intentó combinar eso con una importante innovación en materia de gobernanza destinada a controlar su impacto a largo plazo. Y esa innovación fracasó estrepitosamente cuando la junta destituyó a Altman y casi destruyó la valoración de 80,000 millones de dólares de la empresa.

Los ingredientes inusuales de la estructura de gobernanza de OpenAI se han analizado recientemente: Es una organización sin fines de lucro que controla una organización con fines de lucro; los empleados tenían participación accionaria en la organización con fines de lucro, pero el CEO y los directores no; los inversionistas en la empresa con fines de lucro tenían un límite en el rendimiento que podían recibir, y no tenían derechos de control, porque permanecían en la junta directiva de la organización sin fines de lucro. (De hecho, el CEO de Microsoft, el mayor inversor de OpenAI, sólo se enteró de la destitución justo antes de que ocurriera).

Al combinar los modelos con y sin fines de lucro, OpenAI esperaba lo mejor de ambos mundos. En cambio, obtuvo lo peor, y subrayó la importancia de las mejores prácticas en gestión y gobernanza. Los fundadores y las empresas innovadoras pueden verse tentados a reinventar todo al mismo tiempo. Sin embargo, las startups exitosas se resisten a hacerlo. Se centran en cambiar algo importante (generalmente el producto) mientras duplican las mejores prácticas en otras áreas.

Mi investigación ha esbozado las mejores prácticas para startups exitosas. En ese trabajo, he descrito cómo las startups pueden fracasar cuando los fundadores actúan como monarcas sin restricciones. Eso fue, en parte, el fracaso de FTX. Y es por eso que las startups más exitosas suelen ceder el control gradualmente del fundador a los inversionistas, la gerencia y otros empleados. Idealmente, todos estos grupos están alineados a través del capital social de la empresa, pero ninguna persona tiene el control total.

A principios de noviembre, Brad Smith, presidente de Microsoft, intentó hacer una distinción entre la estructura de gobernanza de OpenAI y la de un gigante tecnológico como Meta. “¿En cuál tendría más confianza?” preguntó. «¿Obtener su tecnología de una empresa sin fines de lucro, o de una empresa con fines de lucro que es totalmente controlada por un ser humano?»

Desafortunadamente, esa declaración resultó acertada, pero no en la forma en que Smith la expresó. La toma de decisiones de OpenAI resultó mucho más similar a las monarquías tecnológicas de las que se burlaba. Hay un viejo dicho que dice que «la monarquía es el mejor método de toma de decisiones del mundo, siempre y cuando el monarca sea infalible». La junta directiva de OpenAI solo era responsable ante sí misma y su interpretación subjetiva de la misión de la organización sin fines de lucro, lo que llevó al caos y al fallido golpe contra Altman. Esto no es, por decir lo menos, una mejora del gobierno corporativo. Es un vaciamiento.

¿Qué pasa ahora? Altman está de vuelta como CEO, aunque quedó fuera de la junta reconstituida. Todos menos uno de los miembros de la junta que lo destituyeron se han ido. Pero hasta ahora no está claro si se producirán mejoras en la gobernanza.

Los cambios importantes en el modelo operativo o de gobierno de una startup son particularmente peligrosos. Los cambios significativos que se realizan a medida que una startup crece corren el riesgo de hundir la empresa. Y ahí es donde se encuentra OpenAI. Necesita limitar su experimentación a la investigación y los productos de IA, y adoptar cuidadosamente un modelo de gobernanza más probado en el tiempo. Pero llegar de aquí hasta allí estará plagado de dificultades. Lo más difícil son las personas, no la ingeniería.

E

l lanzamiento del modelo R1 de DeepSeek a finales de enero de 2025 provocó un fuerte descenso de las valoraciones del mercado en toda la cadena de valor de la IA, afectando tanto a los desarrolladores de modelos como a los proveedores de infraestructura. Los inversionistas vieron en R1 un competidor poderoso (y económico) frente a los modelos de IA estadounidenses, lo que puso en duda las proyecciones de crecimiento extraordinario que habían justificado las valuaciones elevadas. Sin embargo, para aquellos que han estado atentos, la llegada de DeepSeek (o algo parecido) era inevitable.

Aun así, este es un momento útil para reflexionar sobre hacia dónde se dirige la IA. Más que considerar a DeepSeek R1 como un punto de inflexión, es más útil verlo como un indicador de dónde estamos realmente ahora, y un presagio de lo que está por venir.

He aquí cinco lecciones que los líderes empresariales deberían extraer de este momento.

1. Del reconocimiento de patrones a la resolución de problemas

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) se robaron el protagonismo en 2023 y 2024, pero en 2025 quedaremos asombrados por los sistemas de IA capaces de razonar, planificar y operar de manera autónoma. Esto se debe a que dos tendencias interrelacionadas dominarán el panorama de la IA este año: el auge de los modelos de razonamiento y la llegada de agentes de IA listos para el uso generalizado. Estas capacidades dependen en gran medida del aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés), un método para entrenar a un agente inteligente para que tome una secuencia de decisiones óptimas. Piense en ello como aprender a jugar un videojuego: Cuando acierta en el blanco, salta sobre un abismo o adivina una palabra, gana puntos. A medida que juega, aprende a realizar acciones que son recompensadas.

La última generación de modelos, como GPT-4, era asombrosa para identificar patrones: Se entrenaban con enormes volúmenes de información, la contextualizaban y nos dejaban sin palabras con sus predicciones precisas del siguiente término en una conversación.

DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento gratuito, al igual que los modelos ChatGPT o3-mini de OpenAI y Copilot o1 de Microsoft. Estos modelos representan un cambio crucial de la simple predicción de la siguiente palabra a la resolución metódica de problemas que se basa en gran medida del aprendizaje por refuerzo. Gracias a esta capacidad de razonamiento, estos modelos pueden desempeñarse mucho mejor que sus predecesores en tareas específicas, como resolver problemas matemáticos.

Con la capacidad de desglosar y razonar los problemas, los agentes de IA son capaces de aprender a navegar dinámicamente por flujos de trabajo complejos, adaptándose a nueva información a medida que surge en el proceso de realización de tareas, en lugar de limitarse a scripts rígidos y predefinidos. Esto es justo lo que hacemos los humanos en nuestro trabajo diario, como cuando los agentes de servicio al cliente responden consultas, los empleados administrativos organizan horarios y planifican viajes, o los analistas de datos recopilan información, la analizan y redactan un informe.

2. El punto de inflexión económico de la IA

Uno de los grandes titulares en torno a DeepSeek R1 es su supuesto costo de desarrollo de 5.5 millones de dólares. Esta cifra es engañosa. Probablemente solo refleje el costo de una única prueba de entrenamiento, sin incluir los gastos de infraestructura, ingeniería e implementación. Una cifra total que incluyera esos gastos sería mucho más alta, aunque significativamente inferior a las estimaciones de los costos de desarrollo de OpenAI, Anthropic, Google y otros modelos con los que compite R1.

En lugar de centrarnos únicamente en estas cifras, deberíamos prestar más atención a los costos de inferencia, es decir, los gastos asociados al uso real de los modelos una vez que han sido entrenados. El entrenamiento requiere una inversión inicial sustancial, pero los costos de inferencia son cruciales para las aplicaciones empresariales. DeepSeek R1 y otros modelos recientes, incluida la serie de modelos Llama de Meta, han logrado reducciones significativas en estos costos.

Por regla general, la caída de los precios tiende a estimular la competencia y a impulsar la adopción por parte de los usuarios. Basta pensar en la caída de los precios ajustados al rendimiento en mercados de productos electrónicos (teléfonos inteligentes, televisores, ordenadores portátiles) impulsada por el aumento de la eficiencia en la producción de semiconductores. Esta es la Ley de Moore, que impulsa la caída de los precios y el aumento de las tasas de adopción de demasiados productos finales. Lo mismo está sucediendo en la IA.

3. La IA de código abierto y la propietaria coexistirán

Una de las razones por la que deberíamos haber anticipado un desarrollo como DeepSeek R1 es la lógica económica del software de código abierto. Históricamente, los proyectos de código abierto han desafiado a las soluciones propietarias al reducir significativamente los costos, como sucedió con Unix/Linux en la informática empresarial, Android en los sistemas operativos móviles, MySQL en las bases de datos y, por supuesto, Llama en la IA. La ventaja en costos del software de código abierto está bien documentada. Era predecible que la IA siguiera una trayectoria similar.

Las empresas como OpenAI, Alphabet y Anthropic siguen estando a la vanguardia en cuanto a capacidades multimodales, seguridad (parece fácil vulnerar DeepSeek R1) y otros puntos de referencia. Aun así, los modelos de código abierto como DeepSeek R1 han reducido la brecha en el razonamiento basado en texto y han demostrado una eficiencia notable. Su potencial para aplicaciones empresariales se refleja en la decisión inmediata de Microsoft de integrar DeepSeek R1 en Azure. Dado su menor costo y mayor flexibilidad, los modelos abiertos como DeepSeek R1 serán muy atractivos para los usuarios, al igual que los modelos de lenguaje más pequeños como Phi-4 de Microsoft, que han demostrado un gran rendimiento en muchos casos de uso.

Por ahora, todo apunta a un mercado con una amplia gama de participantes, en lugar de un escenario donde un solo actor domine casi todo.

4. La escasez de chips impulsa la innovación algorítmica

Otro aspecto de la reacción ante DeepSeek R1 se ha centrado en la “sorprendente” noticia de que China parece haber alcanzado a Estados Unidos en cuanto a modelos de IA de vanguardia. Las restricciones estadounidenses a la exportación pretendían limitar el acceso chino a los semiconductores más avanzados y preservar el liderazgo estadounidense en la investigación de IA. El hecho de que este enfoque no haya tenido un éxito total no debería ser una gran sorpresa. La necesidad es la madre de la invención. Las limitaciones de chips han llevado a los investigadores chinos a priorizar la eficiencia algorítmica sobre la potencia bruta de cálculo, una estrategia que podría resultar profética a medida que se dispara el consumo de energía de los centros de datos.

5. DeepSeek R1 no lo cambió todo

Dicho todo esto, los principales laboratorios de IA y los gigantes tecnológicos de Occidente (incluidos Microsoft, Meta, Alphabet y Amazon) seguirán invirtiendo a niveles vertiginosos, asegurando que la demanda de GPU e infraestructura de IA de última generación siga siendo alta. Los modelos abiertos no reemplazarán por completo a los propietarios, y es probable que sigamos viendo un consumo inmenso de recursos computacionales en el entrenamiento e inferencia de modelos. Como resultado, la carrera por desarrollar los sistemas de IA más avanzados continuará impulsando la demanda de chips de alto rendimiento e infraestructura en la nube a gran escala, a pesar de que en estos momentos los costos de inversión superan con creces los ingresos de muchas empresas del sector.

Además, los grandes compradores de infraestructura de Occidente están indudablemente preocupados por el riesgo de suministro, ya que la mayoría de los semiconductores avanzados se fabrican en una planta de TSMC ubicada en Taiwán.

Podría decirse que el ritmo del avance de la IA, así como la importancia social y económica de este conjunto de tecnologías, no tiene precedentes históricos. Con el aprendizaje por refuerzo que permite avances en los modelos de razonamiento y los agentes de IA, que a su vez darán lugar a innumerables aplicaciones nuevas, 2025 estará repleto de momentos “DeepSeek”. Se esperan avances continuos, un aumento de los casos de uso en el mundo real y el verdadero inicio de una transformación económica a escala sísmica.

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.