Innovación tecnológica archivos - DirigeHoy PREMIUM https://dirigehoy.info/tag/innovacion-tecnologica/ Todo lo que un gerente tiene que saber Wed, 13 May 2026 19:37:42 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://dirigehoy.info/wp-content/uploads/2022/02/cropped-identidad-32x32.png Innovación tecnológica archivos - DirigeHoy PREMIUM https://dirigehoy.info/tag/innovacion-tecnologica/ 32 32 242473640 El liderazgo empático puede determinar el éxito o fracaso de la adopción de la IA https://dirigehoy.info/el-liderazgo-empatico-puede-determinar-el-exito-o-fracaso-de-la-adopcion-de-la-ia/ Thu, 14 May 2026 09:00:43 +0000 https://dirigehoy.info/?p=277621 Muchos líderes han olvidado que la tecnología solo funciona a través de las personas, y que las personas trabajan mejor cuando se sienten valoradas.

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El liderazgo empático puede determinar el éxito o fracaso de la adopción de la IA

E

n el ámbito laboral, el argumento a favor de la empatía desde el punto de vista humano es claro: las relaciones sociales son una de nuestras principales fuentes de bienestar, y cuando los trabajadores las experimentan, se sienten más felices y gozan de mejor salud. La investigación también ha demostrado con igual claridad los beneficios para las empresas: los empleados de organizaciones empáticas obtienen mejores resultados, trabajan con mayor dedicación, colaboran de forma más eficaz y aportan ideas más sólidas.

Sin embargo, la IA está poniendo en riesgo la conexión humana. Muchos trabajadores, profundamente preocupados por cómo esta tecnología cambiará sus empleos, están experimentando un aumento de desconfianza y “FOBO” (miedo a volverse obsoletos). Un estudio de 2025 reveló que, cuando las empresas adoptaban IA, los niveles de depresión de los empleados tendían a aumentar con el tiempo.

Todo esto pone de manifiesto la importancia de las relaciones humanas para mantener la salud de los empleados en el lugar de trabajo a medida que se introducen nuevas tecnologías. Sin embargo, la IA también está redefiniendo, en tiempo real, el argumento empresarial a favor de la empatía. Cada vez hay más pruebas que revelan que el éxito de la adopción de la IA depende de la empatía, y que las empresas que priorizan la conexión humana también lideran el camino en innovación tecnológica.

Existen varias razones que lo explican:

  1. Sin empatía, los trabajadores innovan menos.

Cuando se cuida a las personas, se sienten seguras, y eso les da la confianza necesaria para asumir riesgos. Esto tiene un enorme impacto en los líderes. Una encuesta de Catalyst de 2021 descubrió que el 61% de los empleados con gerentes empáticos reportaron innovar en el trabajo, en comparación con solo el 13% de los empleados con gerentes poco empáticos. La investigación revela que los líderes empáticos reducen el miedo de sus equipos ante la incertidumbre, permitiéndoles adoptar, explorar e implementar nuevas ideas.

Lo mismo ocurre con la IA. Los datos recopilados entre más de 2,000 empleados mostraron que las personas que se sentían seguras eran más propensas a adoptar herramientas de IA y, en una encuesta del MIT realizada a 500 líderes, el 84% observó una relación entre la seguridad psicológica y los resultados tangibles de la IA. A pesar de esta evidencia, muchos líderes han hecho poco para fomentar la seguridad en torno a las nuevas tecnologías, y la mayoría de las personas sigue viéndolas con cautela. La mayoría de los estadounidenses cree que la IA hará más daño que bien en sus vidas, y solo el 21% cree que puede confiar en ella la mayor parte del tiempo o siempre. Es imposible esperar que las empresas alcancen la madurez en materia de IA si esto no cambia.

  1. La implementación de la IA sin empatía hace que la tecnología sea menos eficaz.

En entornos que carecen de cuidado y seguridad, las personas intentan parecer ocupadas frenéticamente, lo que a menudo da lugar a un trabajo de menor calidad. La IA ha vuelto a poner de relieve este problema de nuevas formas. Al decirles que la utilicen y esperar a que simplemente “sean más productivos”, los empleados han generado montones de workslop, es decir, resultados generados por IA que parecen razonables, pero carecen de profundidad o valor. El workslop se crea en segundos, pero les cuesta horas a los colegas que intentan descifrarlo, y en el proceso, deteriora la colaboración.

Esto no es más que un síntoma de un riesgo más profundo. Cuando la IA se implementa en ausencia de empatía o confianza, muchos empleados se oponen activamente a ella. Una encuesta sobre adopción de IA empresarial realizada por Writer encontró que casi un tercio de los empleados (y el 44% de los trabajadores de la Generación Z) admite sabotear las estrategias de IA de sus compañías; por ejemplo, introduciendo información confidencial en modelos no autorizados o manipulando los resultados para que la IA parezca menos efectiva. Esto es poco ético, pero comprensible: cuando las personas se encuentran en un entorno de suma cero con una nueva tecnología, naturalmente, tienden a protegerse a sí mismas.

La ventaja de la empatía

Como todo esto deja claro, las empresas no están aprovechando la IA porque muchos ejecutivos han olvidado que la tecnología solo funciona a través de las personas, y que las personas trabajan mejor cuando se sienten valoradas y cuidadas. Esto también significa que los líderes inteligentes pueden obtener una ventaja en IA apostando por las relaciones humanas. En particular, las siguientes acciones pueden ayudar:

  1. Cocrear estrategias de IA.

En muchas empresas, los fracasos en la adopción de la IA son un claro ejemplo de falta de empatía. Los líderes anuncian objetivos ambiciosos y poco realistas, dando a los empleados poca orientación sobre cómo alcanzarlos y aún menos certeza sobre cuál será su papel en un entorno post-IA. Esta es una forma segura de frenar la adopción, fomentar el workslop y aumentar la resistencia.

La empatía implica reemplazar los anuncios por conversaciones y las respuestas por preguntas. Y eso significa hablar con los empleados sobre cómo la IA puede ayudarlos a enfocarse en aquellos aspectos de su trabajo que les resultan significativos. Esta estrategia, a menudo llamada “potenciación” (en contraposición a la automatización), probablemente genere más valor a largo plazo. Pero también puede impulsar la adopción de la IA en el presente, al fomentar una mentalidad colaborativa entre líderes y empleados, y aprovechar eficazmente el conocimiento de todos.

La creación conjunta de estrategias de IA también ofrece a los líderes la oportunidad de fomentar la “justicia procesal” en torno a las nuevas tecnologías. Las personas son más propensas a aceptar las políticas cuando quienes toman las decisiones se comunican con claridad y escuchan a todos los involucrados. En otras palabras, la empatía no solo permite obtener más y mejores aportaciones en las implementaciones de IA, sino que también aumenta las posibilidades de que los trabajadores se sumen al proceso.

  1. Centrarse en el nivel intermedio.

Para implementar con éxito la IA, los altos directivos deben comprender la importancia de la empatía, pero no pueden transmitirla por si solos. En 2020, Businessolver descubrió que solo el 10% de los empleados creía que los gerentes eran quienes más influían en la empatía en el lugar de trabajo. Para 2025, ese porcentaje había crecido al 38%.

Los gerentes de primera línea se han convertido en los guardianes de culturas empáticas (y no empáticas) y, sin embargo, este “nivel intermedio” a menudo no recibe la misma formación en habilidades sociales que los altos ejecutivos. Esto crea una brecha entre los valores que los líderes desean promover y la realidad que los empleados viven día a día.

Afortunadamente, la investigación deja claro que la empatía puede enseñarse, y los nuevos programas permiten hacerlo a gran escala. Por ejemplo, Zurich Insurance capacitó recientemente a miles de gestores de siniestros en comunicación empática, mejorando la experiencia y lealtad de los clientes. En la actualidad, se están implementando programas similares (conocidos como “gimnasios de empatía”) para gerentes de primera línea, permitiéndoles practicar escucha, comunicación y retroalimentación. Estas habilidades son atemporales y especialmente importantes para navegar la disrupción causada por la IA.

  1. Recordar que la tecnología es humana.

La implementación de la IA requiere estrategias precisas, pero también refleja una filosofía más profunda sobre para qué existe la tecnología. El primer instinto de muchos líderes ha sido reemplazar a las personas con máquinas, mediante automatización laboral y numerosos productos que usan IA para sustituir terapeutas, coaches y amigos. Esta visión extractiva puede apagar la creatividad humana y atrofiar las habilidades sociales, dañando las partes de la vida que muchos de nosotros más valoramos.

Pero siempre existe una alternativa. En lugar de reemplazar a las personas, se pueden desarrollar tecnologías que las conecten más profundamente. Yo llamo a esto “IA para la interdependencia”, y se puede poner en práctica mediante chatbots que animen a las personas a relacionarse entre sí o les enseñen a escuchar. Los lugares de trabajo también pueden usar la IA para fomentar la interdependencia: sugiriendo colaboración entre trabajadores con habilidades complementarias o identificando puntos en común ante los conflictos.

Estos casos de uso ya cuentan con respaldo científico y ofrecen un enorme potencial para los entornos laborales. Y es aún más probable que funcionen si usted fomenta la interdependencia dentro de sus estrategias de IA. La forma más rápida y eficaz de aprovechar bien la tecnología consiste en trabajar con las personas a las que se les pide que la utilicen, y no sin tenerlas en cuenta.

© 2026 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

At work, the human case for empathy is straightforward: Social connection is one of our greatest sources of well-being, and when workers feel it they grow happier and healthier. Research has now made the business case for it equally clear: Employees of empathic companies do better, work harder, collaborate more efficiently and generate stronger ideas.

AI, however, is putting human connection at risk. Many workers, deeply concerned about how the technology will change their jobs, are experiencing rising levels of mistrust and “FOBO” or fear of becoming obsolete. A 2025 study found that when companies adopted AI, employees’ depression levels tended to increase over time.

All of this highlights the importance of human connection in keeping employees healthy in the workplace as new technologies enter. But AI is also remaking the business case for empathy in real time. A growing body of evidence reveals that successful AI adoption depends on empathy, and companies who focus on human connection also lead the way in technical innovation.

There are several reasons for this:

1. Without empathy, workers innovate less.

When people are cared for they feel safe, which gives them the confidence to take risks. This gives leaders enormous impact. A 2021 Catalyst survey found that 61% of employees who had empathic managers reported innovating at work, compared to just 13% of employees with unempathetic managers. Research reveals that empathic leaders decrease their team’s fear of uncertainty, allowing them to embrace, explore and deploy new ideas.

This is true of AI as well. Data from more than 2,000 employees found that people who felt safe were more likely to embrace AI tools, and in an MIT survey of 500 leaders, 84% observed a connection between psychological safety and tangible AI outcomes. Despite this evidence, many leaders have done little to encourage safety around new technologies, and most people remain wary. Most Americans believe AI will do more harm than good in their lives, and only 21% believe they can trust it most or all of the time. It’s impossible to expect companies to become AI-mature unless this changes.

2. Unempathetic AI rollouts make the technology less efficient.

In environments that lack care and safety, people try frantically to look busy, often producing lower quality work. AI has resurfaced this issue in new ways. Told to use it and expected to simply “be more productive,” employees have produced landfills of workslop: seemingly sensible AI output that lacks depth or value. Workslop is created in seconds but costs colleagues hours as they try to decipher it, and it damages collaboration in the process.

This is just one symptom of a deeper risk. When AI is rolled out in the absence of empathy or trust, many employees actively oppose it. An enterprise-AI adoption survey conducted by Writer found that nearly a third of employees (and 44% of Gen Z workers) admit to sabotaging their company’s AI strategies — for instance, by feeding sensitive information to unauthorized models or tampering with outputs to make AI seem less effective. This is unethical but understandable: When placed in a zero-sum environment with a new technology, people will naturally protect themselves.

The Empathy Advantage

As this all makes clear, companies are failing to leverage AI because many executives have forgotten that technology only works through people, and people work best when they feel cared for. This also means that wise leaders can gain an AI advantage by leaning into connection. In particular, the following actions can help:

1. Co-create AI strategies.

In many firms, failed AI rollouts are a master class in unempathetic behavior. Leaders announce massive, unrealistic goals, giving employees little guidance on how to meet them and even less assurance about their own role in a post-AI landscape. This is a surefire way to slow adoption, encourage workslop and raise resistance.

Empathy means replacing announcements with conversations, and answers with questions. And that entails talking with employees about how AI can help them focus on the parts of their work that bring them meaning. This strategy, often called “augmentation” (as opposed to automation), is likely to provide more value over the long term. But it can also boost AI adoption now, by bringing leaders and employees into a collaborative mindset and effectively leveraging everyone’s knowledge.

Cocreating AI strategies also provides leaders an opportunity to create “procedural justice” around new technologies. People are more likely to accept policies when decision-makers communicate clearly and listen to everyone involved. In other words, empathy not only allows for more and better inputs into AI rollouts but also makes it more likely that workers will come on board.

2. Focus on the middle layer.

To successfully roll out AI, senior leaders must understand the importance of empathy, but they can’t deliver it alone. In 2020, Businessolver found that only 10% of employees believed managers had the most impact on workplace empathy. By 2025, that percentage had grown to 38%.

Front line managers have become the stewards of empathic — and unempathic — cultures, and yet this “middle layer” often doesn’t receive the training in soft skills that senior executives do. This creates a gap between the values that leaders desire and the reality that employees face on the ground.

Thankfully, research makes it clear that empathy can be taught, and new programs allow for that to be done at scale. Zurich Insurance, for example, recently trained thousands of claim workers in empathic communication, improving customer experience and loyalty. Similar “empathy gyms” are now being rolled out for front line managers, allowing them to practice listening, communication and feedback. These skills are evergreen, and especially important to navigating AI disruption.

3. Remember that technology is human.

AI rollouts require precise strategies but also reflect a deeper philosophy around what technology is for. Many leaders’ first instinct has been to replace people with machines, through workplace automation and many products that use AI to substitute for therapists, coaches and friends. This extractive vision can dull human creativity and atrophy social skills, damaging the pieces of life that many of us value most.

But there is always an alternative. Instead of replacing people, technologies can be built to connect them more deeply. I call this “AI for interdependence,” and it can be enabled through chatbots that nudge people to reach out to one another or teach them listening skills. Workplaces can use AI for interdependence as well: by suggesting collaboration between workers with complementary skills or identifying common ground in the face of conflict.

These use cases already have research support and offer immense potential to workplaces. They become even more likely to help if you enable interdependence in your AI strategies. The fastest, most-effective path to using technology well involves working with the people you’re asking to use it, not around them.

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]]> 277621 Por qué las empresas deberían consolidar los roles tecnológicos a nivel ejecutivo https://dirigehoy.info/por-que-las-empresas-deberian-consolidar-los-roles-tecnologicos-a-nivel-ejecutivo/ Thu, 27 Feb 2025 11:00:17 +0000 https://dirigehoy.info/?p=270864 La creación de los roles tecnológicos refleja la creciente importancia de la tecnología en el mundo empresarial.

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Por qué las empresas deberían consolidar los roles tecnológicos a nivel ejecutivo

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os roles tecnológicos a nivel ejecutivo han proliferado en las últimas décadas. Los directores de información (CIO, por sus siglas en inglés) aparecieron por primera vez a principios de la década de 1980. Luego, los directores de tecnología (CTO, por sus siglas en inglés) se volvieron comunes en las empresas de alta tecnología y, posteriormente, se extendieron a otros tipos de negocios. A estos roles les siguieron los directores de seguridad de la información (CISO, por sus siglas en inglés), directores de datos (CDO, por sus siglas en inglés), directores de análisis (CAO, por sus siglas en inglés) y directores digitales (CDO, por sus siglas en inglés). Más recientemente, han aparecido los directores de inteligencia artificial (CAIO, por sus siglas en inglés), cuyo número ha aumentado considerablemente con el auge de la IA generativa en los últimos años.

Si bien la creación de estos roles refleja la creciente importancia de la tecnología en los negocios, una variedad tan vertiginosa de líderes tecnológicos también puede generar confusión.

Un estudio reciente, patrocinado por Thoughtworks y el MIT Chief Data Officer/Information Quality Symposium, sugiere que este es un problema serio. En una encuesta realizada a 266 líderes tecnológicos y de datos, más de 4 de cada 5 informaron que en sus organizaciones hay confusión respecto a las funciones de los distintos grupos tecnológicos, a dónde dirigirse para obtener servicios, y cuestiones relacionadas con los datos y la tecnología. Sólo el 12% afirmó no tener ninguna confusión.

A medida que más organizaciones buscan integrar los datos y la IA en sus operaciones, esta confusión puede estar teniendo un impacto negativo. Las personas en roles de liderazgo a menudo no tienen claridad sobre sus propias responsabilidades en relación con otros líderes tecnológicos: el 30% de los líderes encuestados dijeron que carecen de claridad sobre cómo su rol se relaciona con otros puestos de liderazgo en tecnología y datos.

Por supuesto, existen muchos desafíos que dificultan el éxito de los objetivos relacionados con los datos: la preparación del personal, la política organizacional, la difusión de responsabilidades (estrechamente relacionada con las estructuras organizativas superpuestas en algunas empresas), los presupuestos o restricciones financieras, la preparación tecnológica y el tiempo (o simplemente la paciencia limitada). Para hacer frente a todos estos desafíos será necesario un liderazgo claro y decidido, y un amplio mandato de cambio.

Sin embargo, en este estudio descubrimos que algunas organizaciones están reconociendo las desventajas de la proliferación de roles a nivel ejecutivo. Para abordar este problema, han comenzado a consolidar los puestos de liderazgo en tecnología y datos. (Nos referimos a ellos como líderes «SuperTech», aunque es importante señalar que existen variaciones en los títulos y funciones específicas según la organización).

Estos individuos son conocidos principalmente como directores de información (CIO), pero suelen tener una amplia responsabilidad sobre las funciones de datos y tecnología. Establecer roles de liderazgo SuperTech aportará claridad y responsabilidad a las iniciativas de transformación digital de las organizaciones.

El auge del líder SuperTech

¿Qué habilidades debe tener un líder tecnológico consolidado? Los participantes de la encuesta identificaron el liderazgo general y las relaciones con los altos ejecutivos (85%) y la estrategia y visión empresarial (82%) como los aspectos más importantes. La estrategia y visión tecnológica (72%) fue considerada algo menos prioritaria. En cambio, las habilidades relacionadas con la gestión de empleados dentro de la función tecnológica combinada (38%) y la ejecución tecnológica (35%) se consideraron sustancialmente menos importantes. En otras palabras, los líderes SuperTech deben estar muy orientados a los negocios, con una base técnica.

Por ejemplo, Shamin Mohammad, director de información y tecnología en CarMax, nos dijo: “Para ser eficaz como líder tecnológico, debo ser un líder empresarial. Trabajo codo a codo con el director de marketing y el director de operaciones (estamos totalmente alineados), y luego con el director financiero, el director ejecutivo y la junta directiva. La ejecución es un requisito básico. Debe cumplirse (ni siquiera es un tema de debate). Es más importante que un líder tecnológico sea un líder empresarial, que comprenda lo que está ocurriendo en la industria y que pueda anticipar hacia dónde se dirige para poder habilitarla con tecnología y lograr que el resto de la organización se sume». Temas como “mantener las operaciones funcionando”, renovar la infraestructura técnica o hacer frente a las amenazas de ciberseguridad son importantes, pero no su enfoque principal; sus subordinados directos se encargarán de estos aspectos.

Sean McCormack, un líder SuperTech en la empresa de transporte escolar First Student, señaló: “Si usted no es un ejecutivo de TI orientado al valor y la innovación, no funcionará para supervisar la innovación tecnológica, el análisis y la IA. Si todo lo que ha hecho es implementar paquetes tecnológicos, no tendrá éxito en un rol más amplio”.

Sebastian Klapdor, hasta hace poco jefe de tecnología, datos y análisis en la empresa de servicios de marketing Vista, comentó que una fuerte orientación al valor empresarial es clave para que se le asignen múltiples funciones relacionadas con tecnología y datos. Cuando dirigía el área de datos y análisis de la empresa, se centró en gran medida en lograr un valor medible a través de productos de datos exitosos. En una entrevista, mencionó que cree que este fue un factor clave en su posterior nombramiento como director de tecnología.

Disidentes de este modelo

No todos los ejecutivos de tecnología y datos creen que una organización integrada con un líder SuperTech sea una buena idea. En entrevistas, escuchamos algunas objeciones basadas en características individuales de los líderes, así como argumentos de tipo más estructural.

Varios líderes de datos nos dijeron que no estarían interesados en reportar a un director de información cuyo enfoque principal sea la infraestructura y el mantenimiento de operaciones, en lugar de impulsar un cambio empresarial significativo. Otros líderes expresaron preocupaciones diferentes respecto a un rol integrado. Scott Hallworth, director de datos y análisis en Hewlett-Packard, fue codirector interino de información en HP durante gran parte de 2023. Su preocupación con un rol completamente integrado (particularmente la combinación de director digital y director de información) es que fusionar estas funciones eliminaría el control sobre las decisiones importantes dentro de la empresa.

Por supuesto, las fortalezas y debilidades de las estructuras organizativas dependen de cada empresa y de las personas que ocupan estos roles. Es posible que una estructura particular y un líder en tecnología y datos funcionen mejor o peor según las circunstancias organizacionales y los individuos involucrados.

Acciones para el futuro

La acción más evidente que las organizaciones pueden tomar para abordar estos problemas es crear un rol integrado de liderazgo en tecnología y datos con un ejecutivo efectivo y orientado al negocio. A juzgar por nuestras entrevistas, muchas organizaciones ya han dado este paso y parecen haber tenido éxito.

Si por alguna razón esto no es posible, existen otras formas de abordar los problemas señalados en este estudio. Una opción es crear una mayor claridad en los roles de los líderes tecnológicos y de datos a nivel ejecutivo, y comunicar estas diferencias de manera efectiva a los clientes internos. Otra estrategia es fomentar una mayor colaboración entre estos líderes, lo que puede conducir a proyectos conjuntos y mayores niveles de éxito en su ejecución.

Hoy en día, las organizaciones utilizan una gran variedad de tecnologías y aplicaciones, tanto conocidas como emergentes. Hay momentos en los que se necesitan especialistas en determinadas tecnologías o en su gestión. Sin embargo, creemos que la tendencia hacia la tecnología especializada y los líderes en datos ha ido demasiado lejos. Se necesita una mayor coordinación e integración, y los líderes SuperTech con una fuerte conexión con el negocio pueden ayudar a que la tecnología de la información sea un recurso empresarial más eficaz.

© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

C-level technology roles have proliferated over the past few decades. Chief information officers first appeared in the early 1980s. Next, chief technology officers became common in high-tech firms, and then spread to other types of businesses. These roles were followed by chief information security officers, chief data officers, chief analytics officers, and chief digital officers. Most recently, chief artificial intelligence officers have appeared. Their numbers have greatly increased with the rise of generative AI over the past few years.

While the creation of these roles reflects the increasing importance of technology in business, such a dizzying array of technology leaders can also lead to confusion.

A recent study — sponsored by Thoughtworks and the MIT Chief Data Officer/Information Quality Symposium — suggests that this is a serious issue. In a survey of 266 technology and data leaders, more than 4 out of 5 reported confusion in their organizations around the roles of different technology-oriented groups and where to turn for data- and technology-oriented services and issues. Only 12% reported no confusion.

As more organizations seek to integrate data and AI into their operations, this confusion may be having a negative impact. People in leadership roles are often unsure about their own responsibilities relative to other tech leaders: 30% of the surveyed leaders said they lacked clarity about how their role relates to other technology and data leadership roles.

There are, of course, many challenges preventing success with data goals: people readiness, politics, diffusion of responsibility (heavily related to overlapping organizational structures in some organizations), budgets or financial constraints, technology readiness, and time — or just limited patience. Addressing all of these challenges will require clear, concerted leadership and a broad mandate for change.

In this study, however, we discovered that some organizations are recognizing the downside of C-level proliferation. To tackle the issue, they’ve begun to consolidate senior technology and data roles; we refer to them as “SuperTech” leaders, although it’s important to note there is variation across organizations in the specifics of their roles and titles.

These individuals are most likely to be known as chief information officers, but they typically have broad responsibility for data and technology functions. Establishing SuperTech leadership roles will bring clarity and accountability to organizations’ digital transformation initiatives.

RISE OF THE SUPERTECH LEADER

What skills should a combined tech leader should have? Survey participants named overall leadership and senior executive relationships (85%) and business strategy and vision (82%) as most important. Technology strategy and vision (72%) was somewhat less important. Skills involving managing the employees of the combined technology function (38%) and technology execution skills (35%) were viewed as substantially less important. In other words, SuperTech leaders should be heavily business-oriented, with a technical underpinning.

For example, Shamin Mohammad, who is both chief information and technology officer at CarMax, told us: “To be effective as a technology leader, I have to be a business leader. I am working side-by-side with the CMO, the COO — we are joined at the hip — and then the CFO, the CEO and the board. Execution is table stakes. You have to deliver — it’s not even up for discussion. It is more important for a technology leader to be a business leader, to understand what’s happening in the industry, and to envision where the industry is going so you can enable that with technology and bring the rest of the organization on board.” Topics like “Keeping the lights on,” renewing technical infrastructure or dealing with cybersecurity threats are important, but not his primary focus; his direct reports ensure they are taken care of.

Sean McCormack, a SuperTech leader at school busing company First Student, noted, “If you are not a value- and innovation-oriented IT executive, it won’t work to oversee technology innovation, analytics and AI, and that sort of activity. If all you’ve done is package implementations, you will not succeed in a broader role.” Sebastian Klapdor, until recently the head of technology, data, and analytics at marketing services company Vista, said that a strong business value orientation is key to being asked to lead multiple technology and data-related functions. When he was head of data and analytics for the company, he focused heavily on achieving measurable value through successful data products. He mentioned in an interview that he believes this was a key factor in his being asked to also assume the CTO role as well.

DISSENTERS FROM THIS MODEL

Not all technology and data executives believe that an integrated organization and SuperTech leader is a good idea. In interviews we heard some objections that were based on individual attributes of leaders, and some that were more principle-based.

Several data leaders told us that they would not be interested in reporting to a chief information officer who is primarily focused on infrastructure and “keeping the lights on,” as opposed to bringing about substantial business change. Other leaders had different concerns with an integrated role. Scott Hallworth, the chief data and analytics officer at Hewlett-Packard had been interim co-CIO at HP for much of 2023. His concerns about a fully integrated role — particularly the combination of chief digital and chief information officer roles — is that combining the roles would eliminate a check on important decisions within a company.

Of course, the strengths and weaknesses of organizational structures are specific to individual companies and the people who hold roles within them. It’s possible that a particular structure and leader for technology and data would work better or worse depending on the organizational circumstances and the individuals involved.

ACTIONS FOR THE FUTURE

The most obvious action that organizations can take to address these issues is to create an integrated technology and data leadership role with an effective, business-oriented executive occupying it. Judging from our interviews, many organizations have already taken that step and appear to have been successful with it.

If for some reason that isn’t possible, there are other ways that some of the issues raised in this study can be addressed. One, for example, is to create greater role clarity for C-level tech and data leaders and make the role distinctions known to internal customers. Another is to foster more collaboration among tech and data leaders, which can lead to joint projects and higher levels of success in delivering them.

There are a variety of technologies and applications in use within organizations today, both familiar and emerging. There are times when specialists in particular technologies or management issues with them are needed. However, the trend toward specialized technology and data leaders has, we feel, gone too far. Greater coordination and integration is needed, and SuperTech leaders with a strong connection to the business can help make information technology a more effective business resource.

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]]> 270864 La IA piensa de forma diferente a los humanos. He aquí por qué es importante https://dirigehoy.info/la-ia-piensa-de-forma-diferente-a-los-humanos-he-aqui-por-que-es-importante/ Thu, 19 Dec 2024 13:30:01 +0000 https://dirigehoy.info/?p=270339 La IA se ha convertido en una fuerza transformadora que está reconfigurando el panorama empresarial en todas las industrias.

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La IA piensa de forma diferente a los humanos. He aquí por qué es importante

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a inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza transformadora que está reconfigurando el panorama empresarial en todas las industrias. Si bien la IA generativa representa el último avance en este ámbito de innovación tecnológica, se destaca por desafiar fundamentalmente los paradigmas tradicionales de toma de decisiones estratégicas.

Para emplear eficazmente cualquier IA en la toma de decisiones estratégicas, es de vital importancia que los gerentes y líderes comprendan las limitaciones inherentes a su forma de generar resultados.

Las limitaciones

La IA es excepcional para reconocer patrones establecidos y agilizar procesos en función de datos históricos. En este aspecto, ha dejado su huella en las decisiones empresariales. Puede respaldar las decisiones crediticias al predecir con un alto grado de precisión los riesgos de incumplimiento; evitar averías en las máquinas al iniciar el mantenimiento de los equipos antes de que se produzcan fallos; optimizar las decisiones de la cadena de suministro al adaptarse rápidamente a las circunstancias cambiantes; y resumir el contenido de los documentos con facilidad.

Los sistemas de IA pueden ser muy fluidos, pero no son capaces de comprender el contexto ni de razonar. Sus conocimientos se basan únicamente en correlaciones. Los humanos tenemos una ventaja clave: podemos desarrollar intuiciones o teorías novedosas y ponerlas a prueba en el mundo real. Esto es crucial para la toma de decisiones estratégicas.

Aunque la IA tiene sus limitaciones, los humanos pueden aprovecharla de manera efectiva.

1. Como un panel de opiniones

Una característica clave de la IA generativa es su capacidad para producir contenido detallado en respuesta a instrucciones o indicaciones simples, las cuales pueden diseñarse para que la IA adopte diferentes personalidades, como segmentos de clientes, lo que permite utilizarla como un panel de opiniones para generar ideas. Se le puede solicitar que responda preguntas desde diferentes ángulos o puntos de vista, sin estar limitada por el alcance o el dinero. Lo que antes requería largos y costosos grupos focales y proyectos de consultoría, ahora puede investigarse mediante indicaciones deliberadas.

2. Para explorar escenarios

Cuando se enfrenta a un conjunto específico de opciones estratégicas, un sistema de IA generativa puede ayudar a definir cuáles podrían ser los resultados potenciales de cada una. Ordenarle que adopte un escenario determinado permite una investigación estructurada de escenarios hipotéticos. Dado el conocimiento integral incorporado en los datos de entrenamiento de la IA generativa, también puede incluir escenarios exploratorios que utilicen las tendencias del presente para estimar su continuación plausible en el futuro, así como escenarios normativos que delineen una visión particular del futuro y las formas de llegar allí.

3. Como herramienta de ideación

La creación de nuevos contenidos (texto, imágenes, vídeos y sonido) se ha convertido en el sello distintivo de la revolución de la IA generativa. La IA tiene dos ventajas en este sentido: puede generar contenidos rápidamente y a bajo costo, y puede combinar modalidades (como el uso de indicaciones de texto para generar imágenes o vídeos). Esta capacidad única la convierte en una excelente herramienta para filtrar nuevas ideas y apoyar el proceso de desarrollo de productos.

De cara al futuro: posicionando la IA como un complemento estratégico

Para que la IA generativa sea una parte valiosa de la toma de decisiones y la estrategia a futuro, los altos directivos deben verla como un complemento poderoso de la cognición humana. Es ideal para proporcionar información basada en patrones y generar nuevo contenido. Sin embargo, sin importar cuán capaz se vuelva la IA en el futuro, las fortalezas humanas (especialmente en el razonamiento causal y la toma de decisiones a largo plazo) seguirán siendo esenciales para navegar por la incertidumbre e inventar el futuro.

© 2024 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force reshaping business landscapes across industries. While generative AI represents the latest breakthrough in this realm of technological innovation, it stands apart by fundamentally challenging traditional strategic decision making paradigms.

To effectively employ any AI in strategic decision making, it is vitally important for managers and leaders to understand the limitations that are inherent in the way it generates output.

THE LIMITATIONS

AI is exceptional at recognizing established patterns and streamlining processes based on historical data. This is where it has made its mark on business decisions. It can support loan decisions by predicting default risks with a high degree of accuracy; prevent machine breakdown by initiating equipment maintenance before failures occur; optimize supply chain decisions by adapting rapidly to changing circumstances; and summarize content from documents with ease.

AI systems may be very fluent, yet they are neither able to understand context nor can they reason. Their insights are based on correlations alone. Humans have a key advantage: We can develop novel intuitions or theories and test them in the real world. This is crucially important for strategic decision making.

While AI has its limits, it can, however, be harnessed by humans in powerful ways.

1. AS A SOUNDING BOARD

A key feature of generative AI is its ability to produce detailed content in response to simple instructions, or prompts. Prompts can be engineered to have the AI adopt different persona, such as customer segments, allowing for the use of the AI as a sounding board for ideas. An AI can be prompted to answer queries from various angles or points of view, without being constrained by scope or money. What previously required costly and lengthy customer focus groups and consulting projects can now be investigated by deliberate prompting.

2. TO EXPLORE SCENARIOS

When faced with a specific set of strategic options, a generative AI system can help define what the potential outcomes for each might be. Commanding it to adopt a given scenario allows for a structured investigation into “what if” scenarios. Given the comprehensive knowledge embedded in generative AI’s training data, they can also include exploratory scenarios that use trends of the present to estimate the plausible continuation of these trends in the future and normative scenarios that sketch out a particular vision of the future, and ways to get there.

3. AS AN IDEATION TOOL

The creation of new content — text, images, videos and sound — has become the hallmark of the generative AI revolution. AI has two advantages here: It can generate content quickly and at little cost, and it can combine modalities, such as using text prompts to generate images or videos. This unique ability makes it a great tool to screen new ideas and to support the product development process.

MOVING FORWARD: POSITIONING AI AS A STRATEGIC COMPLEMENT

For generative AI to be a valuable part of forward-looking decision making and strategy, senior managers must view it as a powerful complement to human cognition. It is well-suited to provide pattern-based insights and generate new content. However, no matter how capable future AI becomes, human strengths — especially in causal reasoning and forward-looking decision-making — will remain essential for navigating uncertainty and inventing the future.

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]]> 270339 Por qué se estanca la colaboración interfuncional, (y cómo solucionarlo) https://dirigehoy.info/por-que-se-estanca-la-colaboracion-interfuncional-y-como-solucionarlo/ Thu, 04 Jul 2024 13:10:05 +0000 https://dirigehoy.info/?p=268911 Hoy en día, los negocios requieren un alto grado de colaboración interfuncional para alcanzar casi cualquier objetivo.

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Por qué se estanca la colaboración interfuncional, (y cómo solucionarlo)

E

l crecimiento corporativo es el deporte de equipo por excelencia, que depende de los datos, la tecnología y la experiencia de múltiples funciones. Esto es especialmente cierto a medida que la innovación tecnológica y la IA introducen nuevas fuentes de ingresos y modelos de negocio, que requieren una importante colaboración interfuncional para despegar.

Según una encuesta reciente de Gartner a más de 400 líderes empresariales, la mayoría de las empresas ejecutan hasta cinco tipos de iniciativas complejas a la vez. Por ejemplo, una organización puede estar diseñando experiencias de cliente multicanal, al tiempo que combina sus funciones de ventas y marketing, y elabora nuevas estrategias de crecimiento digital. Cada uno de estos programas podría involucrar de cinco a ocho funciones corporativas, y de 20 a 35 miembros del equipo. La gran amplitud de los compromisos de recursos a lo largo de tal rango de iniciativas crea una complejidad básica y generalizada.

Es imperativo poner orden al caos. En general, la investigación de Gartner muestra que el 78% de los líderes organizacionales informan haber experimentado lo que llamamos resistencia a la colaboración (demasiadas reuniones, comentarios excesivos de sus pares, autoridad poco clara para la toma de decisiones y mucho tiempo dedicado a conseguir la aceptación de las partes interesadas).

Hemos descubierto que, cuando la resistencia a la colaboración es alta, las empresas tienen un 37% menos de probabilidades de superar sus objetivos de ingresos y ganancias, fracasando precisamente en las cosas que sus ambiciosas agendas interfuncionales pretenden lograr. Para la mayoría de las organizaciones, la resistencia a la colaboración ha alcanzado niveles epidémicos.

La alineación ejecutiva por sí sola no es la solución

¿La colaboración puede salvarse? La respuesta es “sí”, pero no como la mayoría de la gente piensa. Normalmente, cuando los esfuerzos interfuncionales se estancan, los líderes intentan mejorar la alineación ejecutiva, creyendo que un acuerdo generalizado sobre objetivos y prioridades en la parte superior de la jerarquía de gestión se filtrará hacia abajo. Una vez lograda la alineación ejecutiva, los ejecutivos redoblan sus esfuerzos para derribar las barreras funcionales, invirtiendo en sistemas comunes y nuevos roles interfuncionales.

Desafortunadamente, la investigación de Gartner encontró que ninguna de estas prácticas mejora la resistencia a la colaboración. De hecho, el pequeño número de empresas de nuestro estudio sin altos niveles de alineación ejecutiva reportan un arrastre mínimo de colaboración. Quizá cuando las funciones mantienen cierta distancia entre sí, hay menos desacuerdos. Dicho esto, es probable que también haya menos innovación.

Las organizaciones que priorizan la colaboración interfuncional siguen enfrentándose a la realidad de que, incluso en las empresas mejor gestionadas y con sólidas relaciones ejecutivas, el trabajo entre funciones sigue siendo complicado, político y frustrante. En todos los niveles del organigrama, desde empleados junior hasta líderes senior, los encuestados de Gartner admiten a veces ignorar otras funciones o entrar en acción sin clarificar los objetivos. Este tipo de experiencias ocasionales aumentan drásticamente la resistencia a la colaboración.

En última instancia, los intentos de los ejecutivos por arreglar el entorno de colaboración más amplio no tienen un impacto real, porque simplemente están demasiado alejados. En lugar de mirar hacia afuera y hacia arriba, los líderes deben buscar dentro de sus propias funciones para encontrar la solución.

Gartner ha identificado varias estrategias que ayudan a los líderes empresariales a equipar a sus equipos para hacer frente a las demandas de las dinámicas organizacionales complejas:

Extender las prácticas de alineación ejecutiva hasta los niveles tácticos.

Las prácticas necesarias para lograr la alineación ejecutiva, como construir relaciones y aclarar quién es responsable de qué, a menudo pueden extenderse fácilmente hacia abajo.

Por ejemplo, la empresa de telecomunicaciones Infinera ha hecho de la confianza una prioridad en toda la empresa para mejorar la dinámica de colaboración. En lugar de dejar que la confianza crezca de forma orgánica, el CEO y los líderes ejecutivos de Infinera utilizan una “matriz de confianza” para documentar y hacer un seguimiento de las relaciones críticas, tanto en el nivel C-Suite como entre los equipos de liderazgo de nivel inferior. Las calificaciones se actualizan dos veces al año y son completamente transparentes para los miembros del equipo de liderazgo ejecutivo, fomentando la franqueza y la responsabilidad.

Infinera cree que el valor principal de este ejercicio radica en su capacidad para estimular la reflexión y el debate sobre el motivo de determinadas calificaciones, lo que ayuda a revelar fuentes de tensión que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas. Las valoraciones, y las razones detrás de ellas, ayudan a identificar dónde se está produciendo el arrastre, y motivan a los equipos a hablar sobre los problemas que obstaculizan el éxito de la colaboración.

Una mayor conciencia sobre la salud de las relaciones críticas permitirá a los líderes evaluar dónde está fallando la colaboración. Para comenzar, los ejecutivos deben acercarse a sus pares en otras funciones que ya consideran que su área de negocio es fundamental para alcanzar objetivos compartidos. Recopile los comentarios en un documento compartido que sea transparente para todos los involucrados y, a continuación, reúnase para discutir qué es lo que los está impulsando.

Desarrollar las habilidades estratégicas e interpersonales de los empleados.

La investigación de Gartner revela que una serie de habilidades puede reducir la resistencia a la colaboración, incluyendo:

— Habilidades de influencia interpersonal, como creación de confianza, navegación política y juicio situacional.

— Habilidades de pensamiento crítico, como resolución de problemas o pensamiento sistémico.

— Habilidades técnicas, como alfabetización de datos y utilización de herramientas o plataformas.

Estas habilidades ayudan a los equipos a navegar por dinámicas de grupo complicadas, comprender cómo encajan las diferentes piezas de un proyecto y hablar un lenguaje común, especialmente en proyectos técnicos. Para desarrollar estas habilidades, la investigación de Gartner ha demostrado que no basta con ofrecer cursos virtuales bajo demanda, que son típicos en la mayoría de las empresas. Para que las nuevas habilidades se consoliden, se requiere práctica guiada, mentoría y una cultura de equipo que considere el aprendizaje como algo imprescindible, un nivel de prioridad funcional que muchas organizaciones no alcanzan.

Un ejemplo instructivo proviene de una empresa de servicios financieros con sede en Austria. Raiffeisen Bank International (RBI) llevó a cabo una importante transformación tecnológica para cumplir con la visión de la empresa de una interacción con el cliente basada en datos. Los responsables de la transformación del RBI diseñaron un programa de aprendizaje que equilibra la teoría y el asesoramiento de expertos con la práctica en el trabajo. Las personas trabajan junto con sus pares en otras funciones para practicar y aplicar nuevas habilidades bajo la dirección de su entrenador de formación (normalmente un socio proveedor).

Hacer frente a la resistencia a la colaboración dentro de funciones o equipos.

La resistencia a la colaboración no se limita a los esfuerzos interfuncionales. Esta última parte de la solución requiere una comprensión sólida de cómo se realiza el trabajo hoy en día, incluidas las partes confusas y agotadoras. Los líderes funcionales pueden comenzar reduciendo la colaboración opcional en favor de la colaboración imprescindible, priorizando la participación donde los equipos pueden tener el mayor impacto.

Tomemos el ejemplo de una gran organización global de cadena de suministro, en la que el líder de marketing y experiencia del cliente lideró una transformación funcional de varios años para «decir no y decirlo en serio». Para respaldar este cambio cultural, comenzó evaluando cómo estaban trabajando los socios comerciales con la función de marketing. Trabajó con otros ejecutivos para determinar qué iniciativas estaban vinculadas a una prioridad estratégica de la empresa, y descubrió que la mayoría de los proyectos aprobados no estaban relacionados.

El siguiente paso fue mapear los procesos en detalle y alcanzar una comprensión más completa de cómo se realiza el trabajo en proyectos de marketing típicos. Con esta información en mano, la función pudo mostrar a los socios comerciales que una sola línea en su plan de proyecto a menudo implicaba más de 40 tareas de marketing distintas. Esta transparencia ayudó a los equipos de proyecto a evaluar con mayor precisión el nivel de prioridad de las solicitudes, delimitar sus cronogramas y comprender cómo el marketing añade valor.

Como resultado, su equipo ha renegociado con éxito su papel en programas interfuncionales, y ahora son vistos como socios comerciales en decisiones comerciales cruciales.

Hoy en día, los negocios requieren un alto grado de colaboración interfuncional para alcanzar casi cualquier objetivo significativo. Cuando los esfuerzos interfuncionales se estancan, las organizaciones deben alentar a las funciones y equipos a desarrollar su propio talento y mejorar sus procesos.

© 2024 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

Corporate growth is the ultimate team sport, relying on multiple functions’ data, technology and expertise. This is especially true as technology innovation and AI introduce new revenue streams and business models, which require significant cross-functional collaboration to get off the ground.

A recent Gartner survey of more than 400 business leaders found that most companies are running as many as five types of complex initiatives at once. For example, an organization might be designing cross-channel customer experiences, while also combining its sales and marketing functions and crafting new digital growth strategies. Each of these programs could involve five to eight corporate functions and 20 to 35 team members. The sheer breadth of resource commitments across such a range of initiatives creates a basic, pervasive background complexity.

Bringing some order to the chaos is imperative. Overall, Gartner research shows 78% of organizational leaders report experiencing what we call collaboration drag — too many meetings, too much peer feedback, unclear decision-making authority and too much time spent getting buy-in from stakeholders.

When collaboration drag is high, we’ve found businesses are 37% less likely to exceed their revenue and profit targets, failing at the very things their lofty cross-functional agendas are meant to achieve. For most organizations, collaboration drag has reached epidemic levels.

EXECUTIVE ALIGNMENT ALONE IS NOT THE ANSWER

Can collaboration be saved? The answer is “yes,” but not in the way most people think. Typically, when cross-functional efforts stall, leaders attempt to improve executive alignment, believing that widespread agreement on goals and priorities at the top of the management hierarchy will trickle down. Having achieved top-to-top alignment, executives then put additional heft behind their efforts to break down functional barriers by investing in common systems and new, cross-functional roles.

Unfortunately, Gartner research found that none of these practices improve collaboration drag. In fact, the small number of companies in our study without high levels of executive alignment report minimal collaboration drag. Perhaps when functions keep their distance from one another, there’s less disagreement. That being said, there’s likely less innovation, too.

Organizations that prioritize cross-functional collaboration still face the reality that even in the best-run companies with strong executive relationships, working across functions remains messy, political and frustrating. At every level of the org chart — from junior employees to senior leaders — Gartner survey respondents admit to sometimes snubbing other functions or leaping into action without clarifying objectives. These kinds of occasional experiences dramatically increase collaboration drag.

Ultimately, executives’ attempts to fix the broader collaboration environment have no real impact on the ground, because they’re simply too far removed. Instead of looking outward and upward, leaders must look within their own functions for resolution.

Gartner has identified several strategies that help business leaders equip their teams to meet the demands of complex organizational dynamics:

EXTEND EXECUTIVE ALIGNMENT PRACTICES DOWN TO TACTICAL LEVELS.

The practices required to achieve executive alignment, such as building relationships and clarifying who’s accountable for what, can often easily be extended downward.

For example, telecommunications company Infinera has made trust a companywide priority to improve collaboration dynamics. Instead of leaving trust to grow organically, Infinera’s CEO and executive leaders use a “trust matrix” to document and track critical relationships at both the C-level and among lower-level leadership teams. The ratings are updated twice a year and are completely transparent to members of the executive leadership team, encouraging candor and accountability.

Infinera believes the primary value of the exercise comes from its ability to stimulate thinking and discussion about the reason behind certain ratings, which helps reveal sources of tension that could otherwise go unnoticed. The ratings, and reasons behind them, help identify where drag is occurring and prompt teams to talk about issues impeding collaboration success.

Broader awareness of the health of critical relationships will enable leaders to assess where collaboration is dragging. To get started, executives should approach peers in other functions who already see their area of the business as critical to achieving shared goals. Capture feedback in a shared document that is transparent for all involved, and then meet to discuss what’s driving the feedback.

DEVELOP EMPLOYEE STRATEGIC AND INTERPERSONAL SKILLS.

Gartner research finds that a range of skills can reduce collaboration drag, including:

Interpersonal influence skills, such as trust building, political navigation, and situational judgment

Critical thinking skills, such as problem-solving or systems thinking

Technical skills, such as data literacy and tool or platform utilization

These skills help teams navigate tricky group dynamics, grasp how different pieces of a project fit together, and speak a common language, particularly on technical projects. To build these skills, Gartner research has found it’s not enough to offer the on-demand virtual courses that are typical at most companies. Making new skills stick requires guided practice, mentorship, and a team culture that treats learning as a must-do — a level of functional priority that many organizations don’t reach.

One instructive example comes from a financial services company based in Austria. Raiffeisen Bank International (RBI) went through a major technology transformation to deliver on the company’s vision for data-driven customer engagement. RBI’s transformation leaders designed a learning program that balances theory and expert advice with on-the-job practice. Individuals work alongside peers in other functions to practice and apply new skills under the guidance of their training coach (typically a vendor partner).

LOOK FOR COLLABORATION DRAG WITHIN FUNCTIONS OR TEAMS.

Collaboration drag isn’t limited to cross-functional efforts. This final piece of the solution requires a solid understanding of how work gets done today, including the confusing and exhausting parts. Functional leaders can start by reducing nice-to-have collaboration in favor of must-have collaboration, prioritizing participation where teams can make the clearest impact.

Take the example of a large global supply chain organization, where the customer insights and marketing leader led a multiyear functional transformation to “Say no and mean it.” To support this cultural change, she started by assessing how business partners were working with the marketing function. She worked with peer executives to determine which initiatives were linked to a company strategic priority — and found that most approved projects did not tie back.

The next step was to map processes in detail and reach a more comprehensive understanding of how work gets done for typical marketing projects. With this information in hand, the function could show business partners that a single line item on their project plan often meant more than 40 distinct marketing tasks. This transparency helped project teams more accurately assess the priority level of asks, scope their timelines and understand how marketing adds value.

Consequently, her team has successfully renegotiated their role on cross-functional programs, and they are now seen as business partners in pivotal commercial decisions.

Business today requires a high degree of cross-functional collaboration to achieve nearly any meaningful objective. When cross-functional efforts stall, organizations should encourage functions and teams to develop their own talent and improve their own processes.

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