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a IA está provocando un ajuste profundo en el mundo corporativo. Aunque la mayoría de los líderes probablemente coincida en que sus organizaciones deberán adaptarse, muy pocos están dispuestos a admitir que esto implica abandonar uno de los principios de gestión más extendidos del último medio siglo: la toma de decisiones por consenso. Las empresas que sobrevivan a la próxima década serán aquellas que tengan el valor de cambiar la forma en que se toman las decisiones.

En su momento, la gestión por consenso fue una respuesta racional a la complejidad. A medida que las organizaciones crecían, se globalizaban y se volvían multidisciplinares, y que el trabajo intelectual sustituía al trabajo físico, las estructuras de mando y control de la gestión industrial inicial dieron paso a la toma de decisiones distribuida, la coordinación entre las partes interesadas y la elección “socializada”. El consenso se convirtió en el sello distintivo de las empresas modernas. Sin embargo, este enfoque tiene dos debilidades importantes.

La primera es la velocidad. Las decisiones pasan por un sinfín de abogados, equipos de marketing, relaciones públicas, relaciones con los inversionistas, gestores de riesgos y departamentos de cumplimiento normativo, cada uno de los cuales tiene incentivos para mitigar el riesgo personal y organizacional. Las iniciativas audaces pierden su carácter innovador, el tiempo de reacción se ralentiza y la empresa optimiza la capacidad de defender sus decisiones en lugar de la rapidez. La gestión por consenso es la cultura de las aguas tranquilas: colaborativa, adversa al riesgo y orientada a la estabilidad más que a la velocidad.

La segunda es que distorsiona la información. En cada etapa del proceso de consenso, los intermediarios filtran e interpretan la información, y las señales se degradan. Para cuando llega a la alta dirección, la información ha sido curada, suavizada y despojada de las señales débiles que a menudo contienen pistas críticas para definir la estrategia óptima. Después, el liderazgo comete el grave error de confiar en ese resultado.

La IA nos empuja a aguas más turbulentas y convierte ambas debilidades en riesgos críticos. En el primer caso, porque acelera rápidamente la velocidad a la que las organizaciones pueden (y deben) operar. En el segundo, porque cuanto más acelera la IA los ciclos de decisión, el hecho de trabajar con más información filtrada y degradada (el tipo de distorsión que genera el consenso) se convierte en una desventaja crítica. En conjunto, esto crea una empresa lenta y ciega: una combinación peligrosa en cualquier época, pero fatal en la era de la IA.

De cara al futuro, el éxito dependerá de la agilidad organizacional: la velocidad con la que las empresas identifican señales, toman decisiones y las ejecutan. Esto es lo que recomendamos a los líderes hacer ahora mismo.

La arquitectura de la velocidad

Los líderes deben rediseñar sus organizaciones en torno a una arquitectura distinta de toma de decisiones e invertir en sistemas de información avanzados habilitados por IA. Proponemos dos cambios estructurales que las juntas directivas y los CEOs pueden implementar de inmediato.

— El “scrum autónomo”. La mayoría de las empresas permite que los equipos pequeños hagan recomendaciones. Las organizaciones de alta velocidad les permiten actuar. Esto, por supuesto, requiere reajustar las prioridades, además de modificar la estructura de toma de decisiones. El liderazgo debe estar dispuesto a tolerar errores más frecuentes a cambio de velocidad e innovación, y a valorar las estrategias bien pensadas incluso cuando fracasan. También exige que los líderes cedan poder.

Desde nuestra perspectiva, estos intercambios son esenciales. Aunque los sensores avanzados y los sistemas de información sólidos aportan gran parte de la solución, los equipos compactos con objetivos claramente definidos generan mejores resultados. Por ello, los scrums de entre seis y ocho personas (interdisciplinarios, con autonomía y libres de las cadenas burocráticas de aprobación) deberían convertirse en la norma empresarial, no en la excepción. Los equipos scrum tradicionales recomiendan y escalan; el scrum autónomo se hace responsable de los resultados. El cambio de un rol consultivo a uno con autoridad de decisión es crítico, porque cada nivel de aprobación introduce fricción. El papel del liderazgo es proporcionar el entorno de datos y las herramientas que permitan a los equipos scrum tomar buenas decisiones, así como exigir que cualquier veto se base en argumentos fundamentados y con plazos concretos.

Los riesgos de que esta arquitectura produzca una decisión subóptima son menores frente a la parálisis de una deliberación interminable. Los agentes de IA equipan al scrum autónomo con un “ejército” de especialistas, conocimiento profundo en distintas materias y retroalimentación casi instantánea sobre qué acciones están generando resultados positivos.

— El marco OVIS para los derechos de decisión. Cuando las decisiones son resultado del consenso, la rendición de cuentas se vuelve difusa. En el marco OVIS, una persona es la responsable (Owner) de la decisión. Dos o tres personas pueden vetarla (Veto) o influir en ella (Influence). Todos los demás apoyan (Support) el resultado. OVIS elimina la ambigüedad sobre quién decide, que es el principal mecanismo por el que se perpetúa la cultura del consenso. Cuando la rendición de cuentas se difumina, la velocidad es imposible.

En la práctica, la autoridad de veto corresponde a uno o dos tomadores de decisión que pueden bloquear formalmente una elección. La influencia pertenece a quienes deben ser considerados por el responsable, pero cuya aprobación no es necesaria. El responsable es quien rinde cuentas por el resultado, y esa responsabilidad es lo que hace que el sistema funcione. Este marco OVIS aclara roles, acelera la toma de decisiones y elimina (o al menos reduce significativamente) el “veto silencioso”, que algunos colegas ejercen a partir de la creencia individual de que “esto debe parar”.

Somos partidarios del aforismo de gestión generalmente atribuido a Jeff Bezos: “Discrepe y comprométase”. El marco OVIS proporciona una estructura (con funciones y responsabilidades bien definidas) para disentir. Y luego otorga el poder de decisión al “responsable”, obligando a todos los demás a comprometerse con esa decisión. La IA no tomará la decisión, pero puede organizar la información, simular resultados y cuestionar supuestos.

Lo que las juntas directivas deben exigir

Si bien el CEO y su equipo directivo deben ejecutar estos cambios, es poco probable que ocurra sin una junta directiva formada por personas que crean firmemente en ellos, sin el recelo que suelen generar los mandatos radicales. La mayoría de los CEOs actuales son reacios a cambiar de rumbo de forma abrupta, a confrontar al equipo que han construido con tanto esfuerzo o a destituir a quienes no pueden adaptarse. La IA no tolerará nada de esto, y los competidores serán implacables al momento de capturar participación de mercado.

Si las juntas directivas se basan en informes filtrados y aprobados por comités que proceden de la alta dirección, no están ejerciendo su función de gobernanza, sino que están perpetuando el campo de distorsión. El deber fiduciario de supervisión ahora exige un acceso sin filtros a señales en tiempo real que eludan los resúmenes ejecutivos, como experimentos breves y acotados con métricas de éxito claras y una rendición de cuentas definida.

Tener más información no es una invitación a intervenir en exceso. La postura por defecto debería ser empoderar al scrum autónomo y no interferir, reservando las deliberaciones de la junta directiva para adquisiciones relevantes, contrataciones que definan la cultura empresarial y dilemas éticos.

Sin embargo, el nivel de riesgo en estas decisiones es extraordinariamente alto en este momento. En periodos de transformación industrial (y la IA puede ser la más trascendental en una generación), estas decisiones redefinen la trayectoria de la organización durante años, transformando simultáneamente la estrategia, la fuerza laboral y las operaciones. Si se acierta, en retrospectiva parece genialidad. Si se falla, y sin señales tempranas y sin filtrar, las correcciones pueden llegar demasiado tarde para tener importancia.

Lo que las juntas directivas deben preguntarse es: ¿Contamos con un equipo directivo capaz de decidir y ejecutar a esta velocidad? Los ejecutivos que prosperen en este entorno se sentirán cómodos (incluso entusiasmados) tomando decisiones relevantes con información incompleta. Confiarán más en las señales que en la intuición, en la velocidad más que en el proceso, y en equipos pequeños más que en el consenso. Exigirán un entorno de retroalimentación continua y entenderán que el mayor error no es tomar una decisión equivocada, sino no tomar ninguna.

La gran reorganización impulsada por la IA será ganada por quienes tengan la claridad para entender lo que exige este nuevo entorno y el valor para construirlo.

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n lugar de preocuparse por si están adoptando la IA con la suficiente rapidez, a la mayoría de las empresas les convendría más asegurarse de que dominan bien lo básico. Como asesor de empresas en todo el mundo desde hace unos 35 años, les he ayudado a adaptar y aplicar cinco principios fundamentales y atemporales de la gestión de la calidad a los datos.

1. Satisfacer a los clientes, tanto internos como externos

La pregunta central aquí es: ¿Le está dando a los clientes lo que necesitan y quieren?

Por lo general, pensamos en los clientes como externos: clientes que pagan, organismos reguladores y otras partes interesadas. Sin embargo, para hacer bien lo básico, resulta útil ampliar esta definición e incluir también a los clientes internos, es decir, a “las personas que utilizarán su trabajo para hacer el suyo”. Satisfacer sus necesidades significa que pueden hacer su trabajo de forma más eficaz y eficiente, sin cuestionar el suyo. Cuando esto se aplica de manera consistente en toda la empresa, tanto las personas como la organización se vuelven más eficaces y eficientes.

2. Enfocarse en el proceso

Los líderes deben preguntarse: “¿Cómo proporcionamos a la IA el contenido confiable y las conexiones de datos que necesita para ofrecer buenas respuestas, a gran escala y a un costo razonable?”

No hay mucho que pueda hacer con los datos que ya se han creado, pero hacer un mejor trabajo de ahora en adelante le dará resultados. Esto implica desarrollar procesos con arquitecturas de datos inclusivas, vocabularios compartidos, gestión de identidades, modelos conceptuales, grafos de conocimiento, altos estándares para el nuevo contenido y niveles cada vez mayores de intercambio de datos. Es una tarea enorme, pero la buena noticia es que las bases sólidas perduran mucho tiempo.

3. Actuar con base en los hechos (y medir lo correcto)

A largo plazo, los líderes deben preguntarse regularmente: “¿Qué estamos tratando de lograr?” También deben llevar esa pregunta a cada proyecto y preguntarse si sus organizaciones cuentan con las habilidades necesarias para definir las métricas correctas, establecer objetivos razonables e interpretar los resultados con la perspectiva adecuada.

Los líderes deberían adoptar un enfoque de balanced scorecard que abarque la satisfacción del cliente, la calidad de las respuestas, la velocidad y el alcance de la innovación, así como los beneficios para el negocio.

4. Adoptar la mejora continua

La mejora continua es una filosofía de gestión que promueve la innovación constante en productos, servicios, mecanismos de entrega y datos. El objetivo es hacer que las cosas funcionen siempre un poco mejor.

Aunque algunas mejoras pueden ser grandes (por ejemplo, rediseñar un proceso amplio y multifuncional para incorporar la IA), la mayoría son pequeñas, como capacitar a las personas para redactar mejores prompts. Lo importante es la rapidez con la que se avanza. La mejora continua también reconoce que el mundo está en constante cambio.

5. Reconocer que la calidad se logra gracias a las personas

Al final del día, nada funciona bien a menos que haya un gran número de personas comprometidas, aportando su energía, su pensamiento y su convicción al esfuerzo. La parte más gratificante de mi trabajo ha sido ver cómo las personas se conectan con los datos, se empoderan para asumir nuevos roles y colaboran entre sí para mejorar las cosas.

Este llamado a hacer bien lo básico era casi inevitable. Hay mucho entusiasmo (y exageración) en torno a la IA, y quienes la promueven han hecho parecer que todo se reduce a abrir su stack tecnológico, integrar un agente de IA y empezar a generar dinero.

Si usted lleva más de un par de años en esto, quizá sea momento de dejar de operar en automático. Pero no se trata de cambiar una inercia por otra. Vale la pena detenerse a pensar con profundidad en sus clientes, en sus datos, en sus métricas, en la mejora continua y en su organización, y empezar a trabajar en serio sobre esos fundamentos.

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esafortunadamente, la IA empresarial suele diseñarse con el objetivo de eliminar la necesidad de comprender. Los líderes se centran en facilitar la adopción y la comodidad, lo que, sin querer, merma la capacidad de asimilación de la organización. Por lo tanto, para proteger los incentivos a la innovación a largo plazo, los líderes deberían replantearse el hecho de centrarse únicamente en la facilidad de uso y empezar a reintroducir un poco de “fricción estratégica” en sus sistemas.

Introducción de la fricción estratégica

La clave no es hacer que el trabajo resulte pesado. Se trata de mantener un nivel de esfuerzo suficiente para que las personas sigan aprendiendo. La fricción estratégica debe reservarse para aquellas tareas en las que la organización necesita que las personas piensen y aprendan, no solo que produzcan.

En el contexto empresarial, esto implica pasar de un modelo de oráculo (en el que el usuario pregunta y recibe) a un modelo recíproco, en el que el usuario debe aportar sus conocimientos para obtener información. Existen diversas formas de lograrlo, que van desde simples cambios en las políticas hasta un diseño más ambicioso a nivel de sistema. Usted puede:

— Establecer una regla que exija esfuerzos independientes documentados. Por ejemplo, antes de utilizar IA para redactar un análisis de mercado, un analista debe presentar su propia evaluación preliminar (aunque esté incompleta) mostrando lo que ya sabe y en qué puntos se encuentra atascado.

— Diseñar la IA para que solicite la aportación del usuario antes de generar un resultado completo. Por ejemplo, si un analista solicita un análisis de la competencia, la IA le pide primero tres observaciones específicas sobre los últimos movimientos de precios del competidor. A continuación, la IA incorpora esta información actualizada en su resultado.

— Construir interfaces con acceso condicionado que desbloqueen la asistencia solo después de que el usuario aporte su propio contexto. Por ejemplo, antes de que un analista pueda pedirle a la IA interna que genere una evaluación de riesgos, la interfaz le exigiría cargar una hipótesis base y etiquetar tres variables o restricciones clave. El botón de “generar” permanecerá bloqueado hasta que se haya aportado el contexto humano.

Cómo distinguir a los creadores

La defensa contra el estancamiento puede comenzar incluso antes de que el empleado inicie sesión. Muchas empresas siguen contratando en función de “la respuesta correcta”. En un entorno saturado de IA, eso ya no es un factor diferenciador. Lo que importa es “el proceso adecuado”. Por lo tanto, en las entrevistas y las evaluaciones de desempeño, observe cómo los candidatos y los empleados utilizan las herramientas de IA. ¿Aceptan los resultados como un trabajo terminado o los cuestionan, comprueban las hipótesis y añaden observaciones originales?

Investigaciones recientes hacen visibles estos patrones. Un experimento de campo, liderado por Hila Lifshitz-Assaf y sus colegas de Harvard, MIT y Warwick, analizó cerca de 5,000 interacciones entre humanos e IA realizadas por 244 consultores de BCG. A partir de ello, identificaron tres estilos de colaboración distintos, que se diferencian a partir de dos preguntas clave: quién decide qué debe hacerse y quién decide cómo hacerlo. Los “centaurs” mantuvieron el control humano en ambas dimensiones, utilizando la IA solo para asistencia puntual. Por su parte, los “cyborgs” dejaron que el humano definiera el “qué”, pero otorgaron a la IA un control significativo sobre el “cómo”, participando en un diálogo continuo y crítico. En contraste, los “self-automators” cedieron el control de ambos aspectos a la IA y experimentaron lo que los investigadores denominan “no-skilling”, es decir, no desarrollaron ni experiencia en su campo ni habilidades en el uso de la IA. Dentro de este marco, los “centaurs” y los “cyborgs” representan a los creadores, mientras que los “self-automators” son los oportunistas sobre los que advierte este modelo.

Estos hallazgos sugieren dos comportamientos observables que distinguen a los creadores de los oportunistas:

— Delegación selectiva. Los creadores conocen los límites de lo que la IA hace bien y lo que no. Utilizan la IA para tareas que se encuentran dentro de esos límites y ellos mismos se encargan del trabajo que requiere un mayor criterio.

— Profundidad de análisis. Cuando los creadores utilizan la IA, la ponen a prueba. Le piden que explique su razonamiento, que señale inconsistencias y le proporcionan sus propios datos.

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a IA puede ayudar a los empleados a trabajar más rápido, pensar en grande e innovar más. En el proceso, estamos viendo que también puede generar sobrecarga cognitiva, con las consecuencias personales y empresariales que esto conlleva. Nuestros hallazgos sugieren que la diferencia entre ambos escenarios no radica en la cantidad de IA que utiliza una persona, sino en cómo los trabajadores, equipos, líderes y organizaciones moldean su uso. Algunas lecciones para los líderes son:

Rediseñar los puestos, el trabajo y las herramientas de forma integral bajo una responsabilidad humano + IA.

La supervisión de la IA no puede simplemente añadirse encima de la supervisión humana; tampoco se pueden acumular agentes de IA sobre un mismo usuario de manera indefinida. Así como existen normas sobre los tramos de control para gestionar personal, también es necesario definir límites para la supervisión humano + agente y para los agentes por sí solos. Nuestra investigación sugiere que, al utilizar tres agentes de IA al mismo tiempo, comienzan a observarse efectos negativos en la productividad. En cambio, cuando los equipos integran profundamente la IA en sus flujos de trabajo y tratan la tecnología como una capacidad colectiva (y no como un diferenciador individual), la carga cognitiva disminuye. Además, quienes diseñan nuevas herramientas de IA deberían hacerlo teniendo en cuenta la neurobiología. Las herramientas que requieren menos atención intensa o memoria de trabajo (y que, en su lugar, favorecen la divagación creativa, fomentan la interacción social o apoyan el desarrollo de habilidades) pueden generar aún más valor empresarial, pero de forma sostenible, al tiempo que impulsan la innovación, promueven el crecimiento y generan satisfacción en los usuarios.

Establecer expectativas explícitas sobre la IA y la carga de trabajo.

Cuando las organizaciones celebran las “ganancias de productividad” sin aclarar sus implicaciones en la carga de trabajo, los empleados lo interpretan como una intensificación del trabajo. Esa ambigüedad, por sí sola, puede aumentar el estrés. Los líderes reducen la presión cuando definen claramente el propósito de la IA dentro de la organización, explican cómo redefine el alcance de los roles, establecen lineamientos sobre la supervisión y aclaran cómo evolucionará la carga de trabajo. El 70% de los esfuerzos de transformación de la IA debería dedicarse a las personas y los procesos, proporcionando la claridad necesaria para que los empleados puedan prosperar.

Cambiar las métricas: De la actividad (y la intensidad) al impacto.

Incentivar la cantidad de uso conducirá a desperdicio, trabajo de baja calidad y una carga mental innecesaria. Parta de un objetivo claro y estratégico, con resultados medibles. Actúe con cautela al responder a la innovación en materia de eficiencia. No se apresure a rellenar con más trabajo aquello que un colaborador ingenioso acaba de automatizar; hacerlo de inmediato se percibirá como un castigo y desincentivará futuras iniciativas de innovación.

Desarrollar habilidades en los trabajadores para gestionar la carga de trabajo con IA.

Algunas personas están “trabajando más para gestionar las herramientas que para resolver realmente el problema”. En nuestro trabajo con desarrolladores de software, hemos encontrado que quienes están más avanzados en el uso de IA comienzan a sentirse bloqueados en su progreso si no desarrollan nuevas habilidades críticas, como la correcta definición del problema, la planificación del análisis y la priorización estratégica. Este tipo de habilidades puede fortalecerse mediante la capacitación y el desarrollo del talento, como una forma de reducir una gran cantidad de trabajo innecesario generado por la IA. El hecho de que un trabajador pueda seguir iterando con IA a un costo marginal bajo no significa que deba hacerlo.

Gestionar estratégicamente la atención humana como un recurso finito.

Algunas de las habilidades humanas más valiosas hoy en día (como el discernimiento, la toma de decisiones y la planificación estratégica) requieren atención enfocada. Si bien el agotamiento laboral se ha convertido en una preocupación en muchos entornos de trabajo, la fatiga mental es más difícil de detectar en las encuestas tradicionales. Las organizaciones deberían desarrollar medidas de análisis de datos sobre el personal para supervisar la carga cognitiva en general y prevenir la fatiga mental, ya que el uso de la IA supone un nuevo riesgo laboral. Las culturas, los equipos y los líderes que den prioridad al bienestar cognitivo pueden esperar una mejora en la capacidad de juicio, una reducción de los errores y mayores tasas de retención del talento clave.

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as juntas directivas reconocen que la resolución innovadora de problemas requiere talento, perspectivas, orígenes y estilos diversos. Contar con una variedad de puntos de vista ayuda a evitar el pensamiento grupal y los puntos ciegos que socavan la toma de decisiones y la creatividad.

Pero la diversidad también puede generar conflicto. Los miembros de la junta directiva (especialmente quienes son nuevos, tienen menos experiencia o provienen de un contexto demográfico distinto) no siempre se sienten psicológicamente seguros, sobre todo cuando sus opiniones van en contra de la perspectiva dominante. Y tienen buenas razones para sentirse así. Muchas juntas directivas son incapaces de aprovechar las ventajas de un debate y un discurso sólidos que incluyan diferentes puntos de vista. ¿Qué se necesita para aprovechar el talento de todos los miembros y construir un equipo realmente eficaz?

Para explorar estas preguntas, hablamos con 30 directores experimentados de forma individual y en grupo (casi la mitad de ellos afroamericanos y un 40% mujeres). En conjunto, formaban parte de las juntas directivas de 120 empresas líderes con un valor de mercado combinado de 18 billones de dólares.

Aprendimos varias lecciones sobre lo que se necesita para cultivar una cultura verdaderamente inclusiva en la junta directiva, donde todos se sientan, como dijo un director, “valorados tal como son”.

— La inclusión requiere esfuerzo.

Como señaló uno de los directores: “La inclusión no es una cuestión de números, sino de espíritu”. En una junta directiva verdaderamente inclusiva, los directores no solo expresan libremente sus opiniones, sino que los miembros aprovechan esas perspectivas únicas al momento de tomar decisiones. Sin embargo, nuestra investigación confirma que cuanto más variadas son las perspectivas, mayor es la necesidad de contar con un liderazgo hábil y con miembros de la junta directiva que vean los conflictos que surgen de los puntos de vista diversos como materia prima para el pensamiento innovador, y no simplemente como “problemas que hay que resolver”. Si no se gestionan bien, las opiniones divergentes pueden derivar en fallas de comunicación y malentendidos.

Las barreras para “sentirse realmente escuchado” en lugar de “simplemente escuchado” pueden ser difíciles de detectar. La presidenta de una junta directiva describió su sorpresa al descubrir, tras conversar con los miembros de su cuidadosamente seleccionada junta directiva, que algunos no sentían que sus voces tuvieran el mismo peso que las de los demás, a pesar de que todos los directores tenían trayectorias altamente destacadas.

— Los pequeños detalles cuentan.

Una mirada despectiva, revisar el teléfono mientras alguien está hablando, no reconocer el comentario de otro director: cualquiera de estos comportamientos aparentemente pequeños (y quizá incluso inconscientes) puede transmitir una falta de respeto que termina por restar importancia a quien habla o lo que se ha dicho.

— La inclusión comienza con conexiones intencionales.

Eso puede significar pedirle a un colega que “diga más” para animarlo a desarrollar su idea, en lugar de descartar su punto porque no está seguro de haberlo entendido, o reforzar el comentario de un director cuya aportación aún no ha sido incorporada a la conversación. También puede significar invitar a un director más reservado a tomar un café antes de una reunión próxima o sentarse junto a un director nuevo en lugar de ocupar su asiento habitual al lado de un colega de muchos años. Se trata de aprovechar la oportunidad para sacudir viejos hábitos y crear una cultura más saludable en la junta directiva.

— La experiencia previa en juntas directivas no lo es todo.

Las empresas están evaluando a los candidatos de juntas directivas de forma más integral, considerando sus habilidades y experiencias únicas, y cómo podrían complementar a los miembros actuales y a las partes interesadas clave. Más allá de la experiencia empresarial relevante, todos los directores deberían tener:

1. Habilidades interpersonales para relacionarse eficazmente con colegas y con la dirección.

2. El valor de plantear incluso cuestiones controvertidas.

3. La capacidad de escuchar y mantener el ego bajo control.

Los enfoques tradicionales para cubrir vacantes en las juntas directivas (que a menudo recurren a las redes de los directores actuales) no necesariamente producen candidatos con este perfil. Para ampliar la búsqueda, los directores con los que hablamos señalaron que las juntas directivas deberían:

Ir más allá de los CEOs y CFOs

Muchos directores con los que hablamos recomendaron buscar candidatos en el resto del equipo ejecutivo y considerar las experiencias de las personas más allá de sus títulos de puesto.

Estar abiertos a directores que participan por primera vez

Las perspectivas que aportan pueden compensar lo que les falta en experiencia en juntas directivas. Por supuesto, los líderes deben reflexionar sobre el tipo de apoyo que cada nuevo miembro necesita para hacer su mejor trabajo y estar preparados para ofrecer ese apoyo.

— Los líderes de la junta directiva marcan el tono.

Los líderes (presidentes, directores principales, presidentes de comités) desempeñan un papel especial para garantizar la inclusión.

Facilitan discusiones que eleven todas las voces

Crean un ambiente de apertura y aprovechan lo mejor de todos los miembros de la junta directiva. Iniciar una discusión con “Esto es lo que yo pienso, ¿están de acuerdo?” rara vez conduce a un diálogo saludable.

No se trata solo de un ejercicio mecánico de ir recorriendo la sala e invitar a cada director a hablar (aunque a veces eso puede ser útil), sino de gestionar la conversación para asegurarse de que todos los directores sean escuchados.

Identifican y desarrollan a otros líderes potenciales

Se aseguran de que todos los directores tengan la oportunidad de participar y ser considerados para roles de liderazgo.

Conocen la perspectiva de los demás miembros

Varios presidentes de juntas directivas y comités recomiendan mantener conversaciones individuales periódicas con todos los directores para conocer su opinión sobre el funcionamiento de la junta, así como cómo se sienten respecto a su propia participación y a sus aspiraciones de asumir roles de liderazgo.

Reunen y forman

Muchos participantes señalan que las reuniones informales son clave para fortalecer el sentido de pertenencia de los miembros y la capacidad de la junta directiva para funcionar eficazmente. Esto incluye organizar cenas, viajar juntos para visitar instalaciones de la empresa y procurar que la mayoría de las reuniones sean presenciales en lugar de virtuales. Aunque a veces se subestiman, estas actividades ayudan a que los miembros de la junta directiva se conozcan mejor y construyan confianza e influencia.

— La cultura comienza con el proceso de incorporación.

Las primeras experiencias e impresiones de un director pueden tener un impacto desproporcionado en cómo será percibido y en el papel que desempeñará a lo largo del tiempo.

Las personas con diferentes antecedentes o trayectorias profesionales pueden tener redes sociales distintas a las de sus colegas. Pueden haber tenido diferentes orígenes, depender de distintas fuentes de noticias, disfrutar de distintas actividades de ocio o tener distintos intereses culturales. Estas diferencias pueden hacer que encontrar puntos en común resulte más difícil.

Lo que ayuda a los nuevos miembros durante este momento crítico es:

— Un proceso de incorporación que refleje sus experiencias y antecedentes distintivos.

— Mentoría para que los nuevos miembros puedan aprender el lenguaje interno de la empresa, el contexto, y las reglas y normas no escritas.

Una “junta dentro de la junta directiva” arruinará sus mejores esfuerzos

Una junta directiva debería ser un equipo de iguales, pero no siempre es así. Muchos de los entrevistados hablaron de los efectos perjudiciales de tener, en la práctica, dos clases de directores: “los directores de referencia” frente a los demás.

A veces los CEOs tienden a acercarse a los directores que ya conocen o a aquellos que provienen de contextos similares. Algunos directivos pueden sentirse incómodos al ser cuestionados y prefieren directores que no generen fricciones. Los propios directores fomentan esta dinámica cuando hablan informalmente de asuntos de la junta directiva con los directivos durante una partida de golf o tenis, o cuando un comité ejecutivo toma decisiones en nombre de toda la junta.

Estos comportamientos aparentemente inocuos pueden volverse insidiosos y terminar creando una cultura de “internos” y “externos”. Cuando estas clases corrosivas se forman, pueden deshacer incluso los esfuerzos más reflexivos y deliberados por fomentar la inclusión. Cuando eso ocurre, las empresas comprometen una verdadera fuente de fortaleza: el talento único de sus directores.

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medida que 2026 avanza, muchos líderes se muestran preocupados por la incertidumbre del entorno empresarial. Dada la naturaleza transformadora de la IA, la inestabilidad geopolítica y las disrupciones económicas, resulta difícil planificar el futuro. Según un proyecto académico que ha realizado un seguimiento de la incertidumbre de la política económica global desde la década de 1980, las cinco mediciones más altas de incertidumbre registradas desde que comenzó el estudio se han producido en los últimos cinco años. Las menciones de incertidumbre en las reseñas de Glassdoor han aumentado un 80% interanual. Y la palabra en sí apareció en el 87% de los comunicados públicos de resultados a principios de 2025.

De ello se desprende que la capacidad de gestionar la incertidumbre (de tolerarla el tiempo suficiente para descubrir las posibilidades que esperan al otro lado) es más importante que nunca. Como dijo Sam Yagan, cofundador de OKCupid: “El mayor indicador del éxito ejecutivo es cómo se gestiona la ambigüedad”.

Para mi nuevo libro sobre cómo mejorar su capacidad para lidiar con lo desconocido, hablé con psicólogos, economistas y filósofos destacados acerca de cómo desarrollar la tolerancia a la incertidumbre. Estos son tres principios clave.

1. Encuentre sus pilares

La certeza en algunos aspectos de su vida hace que sea más fácil lidiar con la incertidumbre en otros. Para un líder empresarial, un pilar puede ser los valores de su empresa o el compromiso de atender a un cliente objetivo específico. Al aclarar qué aspectos de su negocio permanecerán constantes en medio de todo lo que está cambiando, usted estará mejor preparado para navegar por lo que viene.

Un ejemplo revelador es el de Brian Chesky, cofundador y CEO de Airbnb. A principios de 2020, se estaba preparando para llevar a la empresa a bolsa en lo que se preveía como una de las mayores salidas de la historia en el sector tecnológico, con una valuación superior a los 30 mil millones de dólares. Pero, cuando llegó la pandemia de COVID-19, la empresa perdió el 80% de sus ingresos y la salida a bolsa tuvo que posponerse.

Chesky sabía que este sería un período de incertidumbre sin precedentes para la empresa. Por ello, una de las primeras cosas que hizo fue crear una lista de cuatro principios rectores para sí mismo: actuar rápido, ahorrar dinero, actuar teniendo en cuenta a todas las partes interesadas y jugar para ganar la próxima temporada de turismo.

En una crisis, “se toman decisiones basadas en principios, no decisiones empresariales”, dijo, al reflexionar sobre lo que aprendió. Una decisión empresarial es “una decisión que predice el mejor resultado posible. Una decisión basada en principios es independiente del resultado”. Estos se convirtieron en los pilares de Chesky mientras guiaba a la empresa a lo largo de 2020 para posicionarla de cara al éxito cuando el sector del turismo se recuperara. En diciembre de 2020, Airbnb salió a bolsa, con una capitalización bursátil de 86.5 mil millones de dólares después del primer día de cotización.

2. Construya para aprender

Cuando las cosas parecen inciertas, nuestro primer impulso suele ser planificar. Sin embargo, especialmente en el mundo acelerado de hoy, dedicar demasiado tiempo a la planificación puede suponer un riesgo para el progreso. En IDEO, donde trabajé como líder de diseño durante cuatro años, solíamos decir: “Nunca venga a una reunión sin un prototipo”. Los experimentos de baja fidelidad eran nuestras herramientas de aprendizaje y nos impedían hablar demasiado antes de construir y probar. Ahora, en la era de la IA generativa, este tipo de trabajo nunca ha sido tan fácil.

Hace algunos años, Danielle Feinberg, supervisora de efectos visuales en Pixar, a quien entrevisté y vi hablar en este panel, estaba sintiendo la incertidumbre en su industria. Cada vez menos personas iban a los cines, los presupuestos se estaban recortando y a su equipo se le pedía hacer más con menos. En medio de la presión adicional, sus colegas sentían que ya no tenían espacio para innovar. Pero Feinberg tuvo una idea para cambiar eso.

Durante el desarrollo de cualquier película en Pixar, hay días de proyección regulares con “el brain trust”, un grupo de altos ejecutivos y líderes creativos que dejan al resto del equipo en espera hasta recibir sus comentarios. Feinberg propuso tratar esos días muertos como días de innovación: una oportunidad para que las personas trabajaran en lo que quisieran, incluso si no tenía una aplicación práctica, y luego compartieran lo que habían creado.

Un miembro del equipo tenía una idea para un truco técnico que siempre había querido probar, pero para el que “nunca había tenido tiempo”. Pasó el día reutilizando un software de animación, lo que finalmente permitió al equipo resolver en unas horas un problema que antes les tomaba semanas. El día de innovación no estaba diseñado para maximizar la productividad, pero la creación condujo al aprendizaje, lo que a su vez condujo al progreso.

3. Reme entre la niebla

Cuando percibimos la incertidumbre como una amenaza, la sangre se aleja del cerebro y fluye hacia el cuerpo mientras nos preparamos para luchar o huir. Por eso los líderes estresados a menudo se aferran con más fuerza a un plan fijo o evitan enfrentarse a su incomodidad. Pero cuando vemos la incertidumbre como una oportunidad para aprender, entramos en lo que los científicos llaman el modo de aproximación, donde nuestros vasos sanguíneos se dilatan, enviando más oxígeno al cerebro y permitiéndonos explorar nuevas formas de pensar.

Shaan Hathiramani, fundador de la startup Flockjay, un bootcamp para ayudar a personas con trayectorias no tradicionales a entrar en el sector de las ventas tecnológicas, vivió esta experiencia en 2021. Aunque el negocio de la empresa estaba prosperando gracias al cambio al trabajo remoto y a la creciente demanda de vendedores, el equipo también estaba gastando mucho dinero, comenzando a agotarse y teniendo dificultades para contratar personal. Otros líderes podrían haber ignorado estas señales de alerta, o haberse preocupado tanto por ellas que hubieran acabado entrando en pánico.

Sin embargo, Hathiramani se apoyó en la incertidumbre de esas señales contradictorias, considerando cuidadosamente si debía avanzar con el auge o recalibrar a la luz de los indicadores negativos emergentes. Tras conversar con su equipo y la junta directiva, decidió cambiar de rumbo, manteniéndose fiel a la misma misión, pero pasando de organizar bootcamps a desarrollar soluciones de capacitación basadas en software. Cuatro años después, Flockjay ha completado con éxito la transición a un negocio B2B SaaS.

“La incertidumbre del giro podría haber sido paralizante”, me dijo en una entrevista, “pero lo que lo hizo llevadero fue enamorarme del problema en lugar de la solución… enamorarme del problema me ayudó a seguir adelante”.

Su historia me recuerda una metáfora que aprendí en IDEO. Ser líder es como estar sentado en un bote de remos en un lago cubierto de niebla. Usted no puede ver muy lejos ni saber con precisión dónde terminará, pero tiene dos tareas: mantener la fe en que eventualmente llegará a tierra firme y seguir remando.

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medida que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) continúan avanzando a un ritmo vertiginoso, muchos líderes empresariales siguen debatiéndose sobre cómo poner en práctica esta tecnología. Por un lado, buscan áreas en las que estas herramientas de IA generativa puedan demostrar rápidamente su valor. Por otro, quieren sentar las bases para una transformación de mayor escala y a largo plazo.

La IA se está convirtiendo en una parte natural de todo lo que hacemos y en un elemento intrínseco de cada faceta del negocio, integrándose de manera fluida en diversos procesos para mejorar la eficiencia y la innovación. Un área prometedora que puede ofrecer tanto un impacto inmediato como ayudar a sentar las bases es la búsqueda y recuperación de información impulsada por LLM. Se trata de un enfoque que puede cambiar radicalmente la forma en que las empresas interactúan con sus propios datos para obtener información, generar nuevas ideas y tomar mejores decisiones.

Aunque los desafíos persisten y pueden seguir evolucionando con el tiempo, no hay duda de que la transición hacia la búsqueda y recuperación habilitadas por LLM e IA generativa continuará. Para hacerlo de manera eficaz, las organizaciones deben seguir varios pasos:

1. Definir claramente los casos de uso.

Colabore entre los equipos de negocio que definen los requerimientos y los equipos técnicos o proveedores responsables de construir y desplegar las soluciones, con el fin de alinearse en una solución con resultados claramente medibles que permitan su evaluación más adelante.

2. Establecer procesos de admisión (intake) que consideren tanto el riesgo como el valor.

Considere no solo el ROI del caso de uso, sino también la sensibilidad de los datos que se están utilizando, el daño potencial de la aplicación y los usuarios previstos al priorizar en qué casos de uso invertir. Incorpore un enfoque por niveles de riesgo para evaluar los casos de uso.

3. Invertir en prácticas relacionadas con la recopilación, prueba y validación de datos para disponer de información real eficaz.

Reconozca que el uso eficaz de los LLM, especialmente aquellos utilizados en tareas de búsqueda y recuperación, sigue necesitando una base sólida de datos sobre la cual operar. Por lo tanto, los esfuerzos de transformación de datos deben continuar, manteniendo el foco tanto en la calidad de los datos que alimentan los modelos como en los flujos de trabajo generales para obtener, etiquetar, almacenar, acceder y procesar los datos, que son clave.

4. Incorporar prácticas de prueba estandarizadas.

Las evaluaciones ad hoc tienen un alcance limitado. Alinéese con un proceso estándar de desarrollo de modelos, respaldado por guías prácticas (playbooks) y prácticas de prueba predefinidas para habilitar sistemas de calidad, resilientes y bien probados.

5. Establecer capacidades de supervisión.

Tenga en cuenta que las cosas cambian: los datos cambian, la forma en que los usuarios interactúan con los sistemas cambiará, la tecnología cambia y lo que se puede necesitar de los sistemas cambia con el tiempo. Reconozca que estos sistemas deben supervisarse para asegurar un rendimiento continuo. Además, es necesario determinar métricas para que exista algo (y alguna forma) que monitorear.

6. Desplegar programas de capacitación, concientización y comunicación.

Dotar a sus colaboradores del conocimiento necesario para construir, desplegar y aprovechar de manera eficaz y responsable las herramientas de IA generativa es tan importante como la infraestructura técnica y los controles de gestión de riesgos que deben implementarse. Identifique las necesidades de aprendizaje y concientización relacionadas con la IA generativa en toda su organización y lance programas de capacitación y comunicación personalizados.

Es probable que la búsqueda siga siendo una aplicación dominante para los LLM y la IA generativa multimodal durante algún tiempo. Sin embargo, estos sistemas aún requieren datos efectivos, herramientas adecuadas y una gobernanza sólida para operar de manera eficaz y a gran escala. La IA responsable y las prácticas de gobernanza asociadas deben sustentar todo el despliegue de la IA. Dada la rapidez con la que cambia el panorama tecnológico, considere los casos de uso en función del impacto y el riesgo, e invierta en funciones subyacentes que le permitan escalar de manera responsable en una multitud de áreas.

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uando el mandato de un CEO cambia de “construir para el futuro” a “entregar resultados este trimestre”, incluso las mejores estrategias pueden empezar a erosionar la competitividad a largo plazo de una organización.

La investigación de McKinsey muestra que las empresas con un enfoque a largo plazo aumentan sus ingresos casi un 50% más rápido y crean muchos más puestos de empleo que aquellas que priorizan las ganancias a corto plazo. Y la urgencia a corto plazo no termina con el CEO: se propaga por toda la organización. Para los líderes sénior que quedan atrapados en medio, el reto no es cumplir, sino cómo proteger el futuro de la organización mientras se actúa dentro de las limitaciones actuales.

A través de nuestro trabajo asesorando a empresas en situaciones similares (Jenny como asesora ejecutiva y facilitadora de aprendizaje y desarrollo, y Kathryn como coach ejecutiva y de equipos), hemos identificado cuatro estrategias que pueden ayudar a los líderes a proteger el valor a largo plazo mientras operan bajo presión a corto plazo.

1. Traducir el impacto a largo plazo en pruebas a corto plazo

Los ejecutivos responden a lo que pueden medir y monetizar. Cuando los presupuestos se ajustan, las iniciativas a “largo plazo” como I+D (investigación y desarrollo), L&D (aprendizaje y desarrollo), marketing de marca e innovación suelen ser las primeras en recortarse. Pero, como muestra el marco de McKinsey de los “tres horizontes de crecimiento”, las organizaciones que sostienen la inversión en objetivos a corto, mediano y largo plazo superan a sus pares tanto en rentabilidad como en resiliencia.

Convierta las prioridades a largo plazo en pruebas a corto plazo. Utilice métricas (retención de clientes, rotación de empleados, precisión de los pronósticos o fiabilidad en la entrega) para demostrar cómo la disciplina actual reduce el riesgo de mañana y hace que el futuro sea visible ahora.

2. Construir una coalición de realistas, no de resistentes

En momentos de mayor presión, la disidencia puede interpretarse fácilmente como deslealtad. La influencia en estos momentos proviene de la alineación, no de la confrontación. Su credibilidad depende de mostrar cómo los riesgos a largo plazo amenazan los mismos resultados que más le importan al CEO. La clave está en construir alianzas basadas en un propósito compartido y en la rendición de cuentas.

Las coaliciones ganan credibilidad cuando conectan el riesgo empresarial con objetivos compartidos, no con preferencias personales. Identifique a los actores clave que pueden amplificar su mensaje y alinearse en torno a resultados comunes.

3. Proteger el motor de talento e innovación

La investigación muestra de forma consistente que cuando las empresas recortan en exceso la innovación y el desarrollo de capacidades, cambian un alivio a corto plazo por un declive a largo plazo. El análisis de McKinsey sobre las empresas con mejor desempeño reveló que las organizaciones que mantuvieron la inversión en innovación durante las recesiones superaron a sus pares en más de un 30% a lo largo del siguiente ciclo económico. De manera similar, el Foro Económico Mundial insta a los CEOs a “proteger a toda costa al personal dedicado a la innovación” durante mercados volátiles, subrayando que es la capacidad (y no el capital) lo que impulsa la recuperación.

Sin embargo, en momentos de presión, las inversiones que no pertenecen al negocio principal suelen ser las primeras en desaparecer. El desarrollo de productos, el marketing y L&D se etiquetan como “discrecionales”, aun cuando son precisamente los sistemas que determinan si una organización tendrá éxito una vez que las condiciones se estabilicen.

Cuando aumenten las presiones de costos, proteja el núcleo de capacidades de su organización. Preservar las habilidades, los sistemas y la cultura que generan valor es el mejor seguro frente a la volatilidad futura.

4. Reforzar la paciencia estratégica a través de métricas y narrativas

Cuando los ejecutivos comunican con claridad su visión a largo plazo, proyectan confianza ante la volatilidad a corto plazo. La investigación de McKinsey y Edelman subraya que las organizaciones que refuerzan consistentemente las prioridades a largo plazo obtienen más confianza, mayor seguridad por parte de los inversionistas y un mayor compromiso por parte de los empleados. Los datos establecen credibilidad, pero la narrativa genera convicción.

Combine los datos de desempeño con la narrativa para generar creencia. Los números convencen, pero las historias crean alineación y confianza dentro del equipo directivo.

Cuando el cortoplacismo se impone, los líderes más efectivos se convierten en guardianes de la continuidad. La gestión responsable no es rebeldía: es lealtad disciplinada en favor del futuro de la empresa. Porque la cuestión no es si seguir la dirección del CEO, sino cómo garantizar que las eficiencias actuales no destruyan la ventaja del mañana.

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l mundo de la gestión siempre está abierto a nuevas ideas y perspectivas para hacer que las empresas sean más eficientes y rentables. Algunas recomendaciones tienen mérito, pero otras se consideran (tanto dentro como fuera de las empresas) simples trucos: modas pasajeras que hay que soportar hasta que los directivos las abandonen cuando aparezca la siguiente gran novedad.

Quiero presentar una estrategia de gestión que va en contra de las modas pasajeras: para mejorar el rendimiento empresarial, hay que aumentar la felicidad de las personas que realizan el trabajo. Investigaciones recientes (entre las que se incluyen estudios realizados tanto por académicos independientes como por las propias empresas) demuestran que comprender el bienestar y maximizarlo a través de prácticas de gestión no solo mejora la calidad de vida de los empleados, sino que también incrementa de forma significativa la productividad y la rentabilidad.

Usted podrá pensar, con razón, que esta idea es tan antigua como la humanidad misma, pero si fuera tan obvia y sencilla de poner en práctica, entonces todas las empresas la aplicarían. Muchos líderes también se muestran escépticos ante esta afirmación. Por supuesto, una empresa debe tratar bien a sus empleados, pero ¿su objetivo principal no debería ser la productividad y la rentabilidad? ¿Cómo pueden los líderes estar seguros de que la felicidad de los empleados conducirá al éxito empresarial?

Conozco una empresa que apunta hacia las respuestas: la firma de inversión Irrational Capital realiza investigaciones sobre la teoría de la felicidad y el éxito. Utilizando fuentes de datos públicas y privadas sobre la satisfacción de los empleados, sus investigadores descubrieron que, durante un periodo de 11 años que finalizó en marzo de 2025, las empresas del S&P 500 que obtuvieron puntuaciones dentro del 20% superior en varias métricas clave de felicidad de los empleados superaron (en precio de acciones) a aquellas en el 20% inferior por casi seis puntos porcentuales. Mientras tanto, el 20% superior en recompensas “extrínsecas” (como salario y prestaciones) solo superó al 20% inferior por 2.07 puntos porcentuales.

Los investigadores de Irrational Capital encontraron que había seis factores específicos detrás de la satisfacción de los empleados. En orden de su impacto positivo en el rendimiento de una empresa, estos son:

1. Innovación: La apertura de los gerentes a ideas y aportaciones.

2. Gestión directa: Claridad y veracidad en la comunicación.

3. Eficacia organizacional: Gestión eficiente y sin burocracia.

4. Compromiso: Liderazgo que apoya el aprendizaje y el crecimiento.

5. Conexión emocional: Una cultura que fomenta la amistad entre colegas.

6. Alineación organizacional: Una correspondencia entre la misión externa de la empresa y su cultura interna.

Para mí, estos seis factores implican seis objetivos para los gerentes que desean aumentar la satisfacción de sus empleados y traducirla en un mayor rendimiento empresarial. A continuación, se presentan tres “ejercicios de felicidad” que ayudan a poner en práctica estos objetivos.

1. Busque una nueva forma de resolver un problema persistente.

Los líderes tienden a asumir que pedir consejo es un signo de debilidad. De hecho, esto es contrario a la innovación. En mi propia experiencia como directivo, aunque las decisiones finales del negocio recaían en mí, fue útil reconocer que no tenía todas las respuestas. A menudo recurría a mi equipo para pedir ideas y orientación.

Esta semana, pídale consejo a un empleado. En primer lugar, identifique un problema persistente. Luego, explíquele a un miembro de su equipo cómo está planteando las soluciones, pero pídale específicamente que le proponga una solución distinta, y que identifique los puntos ciegos en su enfoque.

Por supuesto, es posible que no resuelva su complicado problema para la semana que viene, pero descubrirá una nueva forma de abordarlo. Lo mejor de todo es que, si pide consejo con honestidad, le enviará una señal a su empleado de que usted está verdaderamente abierto a la innovación, el factor distintivo de los empleados felices y las empresas rentables, según Irrational Capital.

2. Dígale a su empleado eso que ha estado evitando.

Una parte difícil de la gestión directa es actuar y hablar con total claridad y sinceridad. Especialmente en tiempos de incertidumbre, los empleados están muy atentos a las ambigüedades y las evasivas. Sea siempre sincero y claro sobre lo que necesitan saber para su trabajo y carrera profesional. Pueden aceptar escuchar: “No sé qué va a pasar”, siempre y cuando sea la verdad.

En las últimas semanas, es probable que haya pospuesto una conversación con un empleado. Quizá se trate de una conversación disciplinaria incómoda; tal vez debe rechazar una solicitud de aumento salarial o reducir un bono; podría ser una charla sobre las incertidumbres de la continuidad de un proyecto, respecto a la cual no tiene respuestas concretas. Todas estas son conversaciones difíciles y probablemente generarán decepción y preguntas duras; sin embargo, la evidencia muestra que ser sincero tiene un beneficio real. Este estilo de gestión directa está fuertemente correlacionado con la felicidad de los empleados: los datos más recientes de Irrational Capital muestran que las grandes empresas que sobresalen en gestión directa superan (de nuevo, en precio de acciones) a sus competidores en más de un 7%.

Así que esta semana, deje de evitar esa conversación difícil. Acérquese a su empleado con claridad y sinceridad, en lugar de permanecer en un estado de incertidumbre silenciosa.

3. Programe un almuerzo de equipo (y no asista).

Las investigaciones han demostrado desde hace tiempo que quienes tienen amigos en el trabajo están más comprometidos, son más productivos y tienen menos intención de cambiar de empleo. Al escuchar estos datos, muchos líderes programan reuniones obligatorias de equipo y se sitúan en el centro del ecosistema.

Desafortunadamente, los académicos han descubierto que pasar tiempo con el jefe genera más emociones negativas para los empleados que cualquier otra cosa en un día normal. (Estos investigadores demostraron que el tiempo con el jefe induce más emociones negativas que, por ejemplo, los traslados o las tareas del hogar). Esto no lo convierte a usted, el jefe, en una mala persona; es natural que los seres humanos no se sientan completamente cómodos cerca de alguien que tiene poder sobre ellos.

Esta semana, debería tomarse en serio estos datos: programe y pague un almuerzo de equipo sin agenda. Pero aquí viene la clave: usted no está invitado. Para empezar a crear una cultura orgánica de amistad (y de empleados más felices) debería ayudar a construir el ecosistema y luego hacerse a un lado.

En mi opinión, priorizar la felicidad de sus empleados es un deber moral. Pero no necesita aceptar ese principio para poner la felicidad en acción: como muestran los datos, también es bueno para sus resultados financieros.

Exploro temas como este en mi nuevo libro The Happiness Files: Insights on Work and Life y en mi boletín informativo de seis semanas, “The Leader’s Happiness Reset”. Al igual que este artículo, cada semana concluirá con “ejercicios de felicidad” concisos y prácticos que usted puede iniciar y completar en una semana. Para el final de nuestras seis semanas juntos, usted tendrá una hoja de ruta para mejorar su vida laboral y ayudar a su equipo a sentirse más feliz y tener más éxito en el trabajo.

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on sus avanzadas capacidades generativas de tipo humano, las herramientas de IA generativa tienen el potencial de mejorar significativamente la productividad y la creatividad de los trabajadores del conocimiento. Sin embargo, sigue siendo un desafío la cuestión de cómo integrar la IA generativa en el trabajo del conocimiento para aprovechar con éxito estas ventajas.

Propongo un marco basado en los principios del “job crafting” (diseño de puestos de trabajo) para identificar las mejores prácticas en el aprovechamiento de las herramientas de IA generativa y apoyar el trabajo del conocimiento, con el objetivo de mejorar tanto la productividad de los trabajadores del conocimiento como la percepción de sus roles.

La IA generativa como herramienta del job crafting

El job crafting se refiere a un proceso iniciado por el empleado para ajustar y moldear los recursos y demandas predominantes de un trabajo con el fin de adaptarlos a sus necesidades y circunstancias.

Los estudios presentados en esta sección ponen de manifiesto el valor de la IA generativa como recurso para el job crafting en diversos ámbitos.

1. Servicio al cliente

En un experimento de campo en el que participaron más de 5,000 agentes de servicio al cliente que trabajan para un proveedor de software de procesos empresariales incluido en la lista Fortune 500, el uso de la herramienta de GenAI GPT-4 derivó en aumentos de productividad (medida por el número de incidencias de clientes resueltas por hora) y de satisfacción laboral. Además, el uso de IA generativa por parte de los agentes mejoró la percepción de los clientes, lo que sugiere que el apoyo de la IA generativa proporcionado a los agentes contribuyó a que las interacciones entre ellos y los clientes fueran más positivas.

2. Escritura y resolución de problemas

Más de 450 profesionales con estudios universitarios participaron en un experimento que consistía en una tarea de escritura, y a la mitad de los participantes se le dio acceso a una herramienta de IA generativa. Los usuarios que utilizaron IA generativa fueron un 40% más rápidos y alcanzaron una calidad de escritura un 18% superior a la de quienes no tenían acceso a la herramienta. El estudio también indicó que los participantes con menor nivel de habilidad tuvieron una mayor mejora en su desempeño al utilizar IA generativa.

3. Software y tecnología

Para evaluar el impacto de GitHub Copilot en los desarrolladores, los desarrolladores profesionales de software fueron divididos en dos grupos para realizar tareas idénticas. Los participantes de uno de los grupos utilizaron GitHub Copilot (un generador de código de software basado en IA generativa), mientras que los del segundo grupo no lo hicieron. Los desarrolladores que usaron la herramienta Copilot fueron un 55% más rápidos en comparación con aquellos que no la usaron. Además, el 59% reportó bajos niveles de frustración, el 60% reportó niveles más altos de satisfacción con su tarea y el 87% de los desarrolladores señaló un menor esfuerzo mental para las tareas repetitivas.

Perspectivas emergentes

De este conjunto de investigaciones surgen dos perspectivas clave:

1. El uso de herramientas de IA generativa quedó a criterio de los trabajadores del conocimiento, en lugar de pedirles que siguieran una secuencia prescrita de instrucciones o pasos. Esta flexibilidad se adapta a las características clave del trabajo del conocimiento que resisten métodos estrictos y predefinidos de ejecución de tareas: no estructurado, basado en el juicio y dinámico.

2. La IA generativa ha demostrado ser particularmente valiosa para cerrar las brechas de experiencia y habilidad que podrían obstaculizar el desempeño de los trabajadores del conocimiento. Estos primeros estudios demuestran que los trabajadores del conocimiento con menos experiencia pueden beneficiarse más del uso de la IA generativa para el job crafting. Esto, a su vez, puede conducir a un aprendizaje acelerado y a aumentos de productividad para los empleados que son nuevos en sus roles, al tiempo que reduce la carga de coaching y apoyo sobre sus colegas con mayor experiencia.

En general, el job crafting con IA generativa es un proceso dinámico y en evolución. Es crucial que los gerentes reconozcan que adoptar el job crafting con IA generativa no es un evento aislado, sino un camino continuo de aprendizaje, innovación y adaptación.