P

ara analizar cómo la deuda psicológica puede influir en la adopción de la IA, encuesté a más de 1,200 empleados a tiempo completo en Estados Unidos y Reino Unido. Esto es lo que los líderes necesitan saber.

La deuda psicológica y sus detonantes

Existen seis formas que parecen especialmente relevantes y que, en conjunto, crean lo que a veces se denomina deuda psicológica:

1. Deuda cognitiva. Quizá la consecuencia psicológica negativa más discutida del uso no estructurado de la IA sea la posible pérdida de habilidades de procesamiento cognitivo y toma de decisiones.

2. Deuda de autonomía. Esto describe la sensación de que la IA está eliminando nuestra capacidad de controlar la forma en que trabajamos. La autonomía es reconocida como una fuente clave de motivación.

3. Deuda de competencia. En el contexto de la IA, la deuda de competencia es la sensación de que, cuanto más usamos la IA para trabajar, menos competentes nos volvemos.

4. Deuda de pertenencia. La pertenencia se refiere a nuestro instinto social de formar parte integral de grupos sociales.

5. Deuda de credibilidad. Cada vez son más las investigaciones que han documentado que el uso de la IA genera la sensación de que los empleados pierden credibilidad frente a sus compañeros de trabajo, incluso cuando estos también utilizan IA en sus funciones.

6. Deuda de identidad. La teoría de la identidad social plantea que nos identificamos con el grupo social que nos da la orientación más clara sobre cómo comportarnos en un momento determinado. Cuando ciertos usos de la IA son esperados u obligatorios dentro de determinados flujos de trabajo, puede acumularse una deuda de identidad social profesional cuando esos usos son percibidos como violaciones directas a la pertenencia del grupo.

Cómo reducir el costo psicológico de adoptar la IA

Reducir la deuda psicológica requerirá que las empresas diseñen relaciones humano-IA que reconozcan las fuentes y barreras de la motivación y el comportamiento humano. Afortunadamente, existe una gran cantidad de investigaciones sobre el comportamiento humano que apuntan a enfoques útiles que pueden adaptarse para mitigar los efectos negativos documentados:

1. Deuda cognitiva. La deuda cognitiva puede evitarse o reducirse asegurando que los empleados no recurran inmediatamente a la IA como una reacción automática (rendición cognitiva). Una forma de preservar el pensamiento crítico consiste en incorporar fricción cognitiva al proceso de IA, haciendo que su uso no sea tan sencillo ni inmediato.

2. Deuda de autonomía. En lugar de presentar los beneficios de la IA como un hecho consumado, una recomendación es trabajar con los empleados para darles la información necesaria que les permita descubrir por sí mismos cuándo y cómo puede ayudarles la IA.

3. Deuda de competencia. Una forma de eliminar o reducir la sensación de pérdida de competencia frente a la IA es asegurarse de que los empleados la vean como una forma de apoyo para su función y no como una prueba de si son capaces de seguir desempeñando su puesto. Para que esto ocurra, un enfoque único para todos no funcionará, y la formación en IA debe reconocer los contextos específicos en los que los empleados pueden (y van a) recurrir a la IA como apoyo.

4. Deuda de pertenencia. Proteger la colaboración entre personas dentro de flujos de trabajo habilitados por IA es un aspecto clave de la infraestructura humana necesaria para integrar la IA. Esto podría implicar diseñar procesos en los que los equipos interpreten juntos los resultados de la IA, mediante discusiones interfuncionales, revisiones y espacios de toma de decisiones.

5. Deuda de credibilidad. El uso oculto de IA puede verse como un intento de evitar acumular deuda de credibilidad: si nadie sabe que usted está usando IA, entonces no puede existir ningún riesgo para su credibilidad. Una solución es sacar el uso de IA de las sombras, haciendo que su uso sea visible, compartido e institucional.

6. Deuda de identidad. Este tipo de deuda puede mitigarse estableciendo normas explícitas y coherentes con la identidad profesional sobre el uso de la IA. En ocasiones, basta con modificar el momento en que se recurre a la IA dentro de un proceso.

A

medida que tecnologías como la IA generativa transforman el lugar de trabajo, es fácil suponer que adquirir una mayor competencia técnica le ayudará a asegurar una carrera larga y lucrativa. Además, según esta lógica, las empresas deberían buscar a personas con conocimientos especializados cuando intentan cubrir puestos de nivel inicial en un mercado difícil. Pero, según nuestra nueva investigación, las habilidades fundamentales (como la colaboración, el pensamiento matemático y la adaptabilidad) pueden resultar mucho más importantes tanto para las personas como para las empresas.

En nuestro nuevo estudio, analizamos datos a gran escala de Estados Unidos sobre más de 1,000 ocupaciones en distintas industrias entre 2005 y 2019, incluyendo 70 millones de transiciones laborales, registrando cientos de habilidades. Organizamos las habilidades en habilidades fundamentales (incluyendo comprensión lectora, habilidades matemáticas básicas y la capacidad de trabajar bien en equipo) y habilidades avanzadas más especializadas (por ejemplo, competencia en blockchain). Examinamos cómo cambiaban y se desarrollaban las habilidades de las personas a lo largo del tiempo.

Descubrimos que quienes obtenían puntuaciones altas en habilidades básicas tenían más probabilidades de ganar salarios más altos a lo largo de sus carreras, ascender a puestos más avanzados, aprender habilidades especializadas más rápidamente y ser más resilientes frente a los cambios en la industria. La presencia y el desarrollo de habilidades fundamentales no solo hacían que los trabajadores fueran más competitivos para los puestos de nivel inicial, sino que determinaban hasta dónde podían ascender en la escala profesional.

Ponerlo en práctica: Lo que los líderes pueden hacer

Contrate a los candidatos adecuados.

Evalúe fortalezas fundamentales (como la resolución de problemas, la adaptabilidad y la comunicación), incluso en roles especializados. Estas cualidades suelen ser más difíciles de evaluar, y las preguntas de entrevista conductual no estructuradas tienen poco poder predictivo. Aun así, las empresas no deberían ignorarlas. Haga preguntas específicas para averiguar cómo aprenden, colaboran y responden a la incertidumbre los candidatos, incluso si la habilidad en sí misma no es fácil de cuantificar. Nuestro trabajo revela que, a largo plazo, los candidatos con una base de habilidades fundamentales resultarán más valiosos que aquellos que tienen conocimientos hiperespecializados y específicos, pero carecen de habilidades blandas.

Desarrolle a su gente.

Invierta en el desarrollo profesional temprano que fortalezca la comunicación, la colaboración y la agilidad de aprendizaje, no solo la competencia técnica. Las habilidades fundamentales son mucho más difíciles de desarrollar más adelante en la vida. Alguien que tiene dificultades con las matemáticas, por ejemplo, no las dominará con unos pocos tutoriales en línea; lo mismo ocurre con las habilidades blandas como el pensamiento crítico y la empatía, que se desarrollan a lo largo de los años en la escuela, la interacción con los compañeros y la mentoría. Para crear una fuerza laboral capaz de adaptarse a los cambios futuros, las organizaciones y la sociedad deben apoyar el desarrollo de habilidades fundamentales desde el principio.

Lidere a sus equipos.

Los gerentes pueden desempeñar un papel clave al moldear y reforzar las habilidades fundamentales en el trabajo diario. Eso incluye reconocer y recompensar comportamientos como la comunicación reflexiva, la resolución colaborativa de problemas y brindar oportunidades a los empleados jóvenes donde puedan fortalecer estas habilidades. Herramientas como la retroalimentación entre pares, la mentoría y las retrospectivas de equipo pueden estructurarse para enfatizar la importancia de cultivar habilidades blandas, integrando así su desarrollo en la cultura del equipo.

En una era en la que la experiencia técnica puede volverse irrelevante en solo unos pocos años, las habilidades fundamentales importan más que nunca. Habilidades como la colaboración, la resolución de problemas y una sólida base en matemáticas se transfieren entre trabajos y ayudan a los equipos a adaptarse a nuevos desafíos. La clave para una gestión eficaz de recursos humanos es priorizar estas habilidades tanto en la contratación como en el desarrollo de los empleados. Esto construye una fuerza laboral resiliente, capaz de adaptarse rápidamente y preparada para prosperar en un entorno en constante evolución.

¿

Qué pasaría si la primera contratación de su startup no fuera una persona, sino un agente de IA? Esta pregunta provocativa estuvo en el centro de una colaboración de un semestre entre Microsoft y el programa Tech MBA de NYU Stern. Treinta estudiantes, divididos en seis equipos de estilo startup, tuvieron acceso a Microsoft 365 Copilot con las últimas capacidades de agentes y se les pidió que reimaginaran cómo se realiza el trabajo cuando la IA se integra desde el primer día. Su misión: romper los flujos de trabajo tradicionales, crear empresas “pioneras” y explorar el futuro de la colaboración entre humanos y agentes.

Consideramos que las empresas pioneras son aquellas que no solo adoptan la IA, sino que se construyen en torno a ella. Estas empresas incorporan agentes de IA en todas sus funciones desde el primer día, rediseñando los flujos de trabajo, la toma de decisiones y las estructuras de los equipos para maximizar la colaboración entre humanos e IA. En el contexto de este proyecto, el modelo de empresa pionera desafió a los estudiantes a ir más allá de la automatización y explorar lo que realmente significa liderar y escalar una organización en la que la IA es un miembro fundamental del equipo, y no un complemento.

Los resultados fueron una mezcla de inspiradores, disruptivos y aleccionadores. Más allá de usar la IA para la ejecución, los equipos más exitosos buscaron desbloquear el potencial de ideación de la IA, creando organigramas, remodelando presentaciones y proporcionando modelos de negocio hipotéticos para que los líderes humanos reaccionaran ante ellos. En el proceso, descubrieron un nuevo paradigma para el trabajo, uno en el que la IA es un miembro del equipo proactivo y en constante evolución.

Este artículo resume sus hallazgos en cuatro temas transformadores que redefinen nuestra forma de pensar sobre el trabajo, los equipos y el liderazgo en la era de la IA. Las observaciones no fueron cambios aislados, estaban profundamente interconectados: la forma en que se iniciaba el trabajo influía en las necesidades de contratación, y la forma en que se gestionaban los equipos determinaba la toma de decisiones. En conjunto, ofrecen una hoja de ruta para crear y dirigir organizaciones nativas de IA.

1. La IA como contratación n.º 1

Los estudiantes comentaron que la IA se convirtió rápidamente en la “primera contratación” de los equipos y se utilizó en roles fundamentales como estratega y analista. El acceso instantáneo a una amplia gama de capacidades permitió a los fundadores humanos desempeñar más funciones sin sentirse abrumados y ocuparse de tareas que estaban fuera de su experiencia principal. El resultado fue que los estudiantes pasaron rápidamente de la idea a la ejecución. Tanto las decisiones de bajo riesgo como las de alto riesgo se consultaban en primer lugar con la IA, lo que supuso la introducción de un nuevo paradigma de toma de decisiones para los emprendedores.

Este cambio tiene profundas implicaciones para el emprendimiento en general. En las startups, muchas de las “tareas pendientes” son vagas o temporales, y la contratación puede suponer una distracción considerable para los fundadores que intentan avanzar rápidamente. La capacidad de la IA para manejar tareas amorfas y producir resultados tangibles ayuda a aclarar las verdaderas necesidades de la empresa, dando a los fundadores una base más sólida desde la cual construir. El trabajo de la IA fue generalmente suficiente para operar con una plantilla humana muy reducida en las primeras etapas.

¿La conclusión? La IA cambia la ecuación de la contratación. En lugar de preguntar “¿A quién necesito contratar?”, los fundadores ahora pueden preguntar: “¿Hasta dónde me llevará la IA para empezar y qué vacíos quedarán?”

2. El trabajo empieza con una conversación

Uno de los cambios más llamativos que se observó fue cómo el trabajo pasó de documentos estáticos a diálogos dinámicos. Los estudiantes programaban reuniones en vivo para hablar sobre las entradas contextuales de la IA (las “semillas” conceptuales), de modo que la IA pudiera centrarse en redactar el informe o la presentación. Esto cambia la experiencia de trabajo: en lugar de abrir una aplicación y empezar desde cero, se comienza hablando con Copilot.

Este cambio de creador a inspirador y curador tiene profundas implicaciones. Sugiere que las habilidades más valiosas en el futuro estarán relacionadas con dar forma y orientar la producción de la IA. La experiencia en el dominio, el pensamiento crítico y el juicio editorial se convierten en los nuevos superpoderes. Cuando el lenguaje natural es la nueva interfaz de usuario, se trata menos de saber en qué menú hacer clic o qué fórmula escribir, y más de articular lo que usted necesita y luego evaluar lo que la IA entrega. Saber cómo comunicarse, expresar claramente la intención y los resultados deseados, será un conjunto de habilidades altamente valorado en el futuro.

3. El papel del conocimiento humano

Esta idea de los humanos como inspiradores y curadores sugiere que el papel del conocimiento humano cambia. Los estudiantes no necesitaban ser expertos en cada tarea que realizaban, porque podían complementar su propio conocimiento con el poder de la IA. Dicho esto, expresaron su preocupación de que la confianza de la IA pudiera crear una falsa sensación de seguridad que ellos no podían evaluar necesariamente si no poseían el conocimiento adecuado. En algunas ocasiones, los resultados de la IA omitían matices o incluían datos engañosos, como un analista junior demasiado confiado. Ellos enfatizaron el mantra “Copilot debe desafiar, no solo complacer”. Un estudiante compartió: “Usted tiene que ser el experto. Usted tiene que ser quien diga, ‘esto está bien, esto está mal’, y usted tiene que ser quien tome la decisión final”.

El principal resultado positivo fue que la IA redujo drásticamente el costo de la toma de decisiones. Esta inteligencia casi instantánea hace que sea más barato y rápido explorar alternativas, y permite a los humanos centrarse en usar su conocimiento para evaluar una gran cantidad de ideas generadas rápidamente. Los equipos podían preguntar “¿Qué pasaría si…?” con mayor frecuencia, porque la IA puede procesar el escenario de inmediato. En la era de la IA, no hay ninguna penalización por ser curioso.

También desplazó la carga de las decisiones transaccionales de bajo riesgo hacia la IA: en temas de menor valor para el equipo en general, los estudiantes podían usar la IA como compañera de lluvia de ideas. Esto apunta hacia un posible aplanamiento de jerarquías. La toma de decisiones puede volverse más descentralizada: las personas más cercanas a las operaciones podrían tomar decisiones que antes habrían sido “escaladas”, ya que cuentan con información generada por la IA que las respalda.

4. La dinámica de los equipos humano-agente

Quizá la idea más radical del proyecto fue cómo la IA reconfiguró la dinámica de los equipos. Con la IA manejando la ejecución, los equipos se mantuvieron más pequeños y se movieron más rápido. Los estudiantes describieron una “red multiagente” en la que diferentes agentes de IA manejaban distintos dominios (CRM, programación, finanzas), mientras que los humanos actuaban como directores de orquesta, coordinando a los agentes y tomando las decisiones finales. La idea era que cada agente podía tener su propio rol, conocimiento y perspectiva, de modo que la selección de las habilidades de cada agente se convirtiera en algo primordial.

Este modelo invierte la estructura tradicional de los equipos. En lugar de que las personas usen muchas herramientas, estas gestionan a muchos trabajadores de IA que usan las herramientas. Se trata de un cambio en que los humanos pasan de utilizar mano de obra mecánica a utilizar mano de obra digital que utiliza mano de obra mecánica. Se establece un nuevo flujo de trabajo.

Este replanteamiento de la IA como fuerza laboral (no solo como característica) tiene profundas implicaciones para el liderazgo. Sugiere que gestionar la IA se convertirá en una competencia central que requerirá nuevas habilidades en materia de coordinación, supervisión y gobernanza ética.

La colaboración entre NYU Stern y Microsoft ofreció una visión convincente de una realidad que emerge rápidamente: la organización aumentada por IA. Demostró que la IA puede ser más que una herramienta de productividad: puede ser un compañero de equipo, un estratega e incluso un cofundador. Esto no es una visión lejana del futuro, es un fenómeno actual que ya está transformando la naturaleza del trabajo, la innovación y la ventaja competitiva.

H

oy en día, tenemos acceso a más información que nunca. YouTube y TikTok pueden proporcionarnos oportunidades de aprendizaje en profundidad de forma gratuita. Los modelos de lenguaje de gran tamaño como ChatGPT y Gemini han demostrado que pueden responder casi cualquier pregunta que se le ocurra con un nivel de precisión cada vez mayor.

Con tantos datos al alcance de la mano, cada vez más personas empiezan a preguntarse: ¿Por qué invertir tiempo y dinero en un título universitario cuando puedo reunir información y desarrollar habilidades en línea?

El problema con esta pregunta es que plantea a la universidad únicamente como una guardiana de la información. Para muchos, la educación superior ofrece mucho más: un viaje transformador en el que los estudiantes pueden establecer contactos y desarrollar habilidades blandas transferibles (como el pensamiento crítico, la comunicación, la resolución de problemas, la inteligencia emocional y la creatividad).

Para aquellos que creen que una educación universitaria puede ofrecer ventajas, aquí le presentamos cómo maximizar los beneficios de la educación superior mientras navega por el cambiante panorama tecnológico.

1. Aprenda las innovaciones más recientes a través de cursos.

La tecnología evoluciona a diario y no muestra señales de desaceleración. Para mantenerse al día con el ritmo del cambio, piense en complementar las habilidades blandas que ya está desarrollando en la universidad con las habilidades duras relevantes para su industria.

Comprender cómo el panorama tecnológico está impactando su campo puede ser parte de su educación universitaria, y un número cada vez mayor de instituciones están proporcionando a sus estudiantes oportunidades para que así sea.

2. Haga networking, networking y más networking.

Construir una red profesional sólida es esencial para su desarrollo profesional. Muchas universidades ofrecen a sus estudiantes oportunidades únicas para hacerlo: oportunidades que son difíciles de recrear a través de las redes sociales y las plataformas de aprendizaje en línea.

Mientras esté en la universidad, participe activamente en estas oportunidades, así como en talleres, seminarios y reuniones estudiantiles. Aproveche el acceso que tiene a personas que pueden abrirle puertas y hacer que su transición al mundo laboral sea menos estresante.

3. Aproveche las oportunidades de trabajo en equipo y resolución de problemas.

Participar en el aprendizaje basado en proyectos y en competencias puede mejorar significativamente su capacidad para resolver problemas del mundo real, los cuales a menudo requieren que trabaje con diferentes personalidades y personas de diversas disciplinas.

En la universidad, probablemente tendrá la oportunidad de trabajar con sus compañeros de esta manera, para resolver problemas bajo una cierta presión de tiempo. Si bien los avances tecnológicos están transformando varias industrias, su capacidad para comunicarse y colaborar eficazmente con los demás seguirá siendo invaluable. Para entrevistas de trabajo, presentaciones laborales y proyectos en equipo, necesitará las habilidades blandas que la universidad proporciona: la capacidad para comunicarse de manera persuasiva, compartir su perspectiva e ideas, y comprender las experiencias de sus colegas.

4. Complemente su educación con otros recursos.

Para complementar aún más su formación académica, puede ser útil buscar pasantías y proyectos comunitarios que le proporcionen experiencia práctica en el mundo real. Este trabajo le permitirá poner en práctica las habilidades y tecnologías más recientes en su industria. La red que construya mientras esté en la universidad puede ayudarle a conectarse con este tipo de oportunidades.

Además de buscar pasantías y trabajos voluntarios, usted puede obtener una ventaja competitiva en el mercado laboral al complementar su educación universitaria con cursos en línea, talleres y certificaciones adicionales en su área de interés. Dependiendo de sus intereses, puede encontrar talleres gratuitos o con descuentos para estudiantes en su localidad.

M

uchas organizaciones están priorizando la integración de herramientas de IA en el lugar de trabajo. Pero, ¿cómo se comporta la IA como aliada en la toma de decisiones de alto riesgo?

Para probar esto, realizamos un experimento simple. Le pedimos a más de 300 gerentes y ejecutivos que hicieran predicciones bursátiles después de revisar tendencias pasadas. A la mitad se le dio la oportunidad de consultar con sus colegas, mientras que la otra mitad pudo consultar con ChatGPT. Luego, los participantes podían revisar sus predicciones.

Los resultados fueron sorprendentes. Descubrimos que ChatGPT hizo que los ejecutivos fueran significativamente más optimistas en sus pronósticos, mientras que las discusiones entre pares tendían a fomentar la cautela. Además, descubrimos que los ejecutivos que usaron ChatGPT hicieron peores predicciones (basadas en cifras bursátiles reales) que las que habían hecho antes de consultar la herramienta. En este artículo compartimos lo que hicimos, lo que descubrimos, qué lo explica y por qué esto importa para cualquier líder que esté integrando IA en su proceso de toma de decisiones.

El experimento

Nuestro estudio tuvo lugar durante una serie de sesiones de educación ejecutiva sobre IA entre junio de 2024 y marzo de 2025. Los participantes eran gerentes y ejecutivos de diversas empresas que participaban en un ejercicio de clase.

Primero, se le pidió a cada participante que hiciera un pronóstico individual: ¿Cuál creía que sería el precio de las acciones de Nvidia un mes en el futuro? Este estimado inicial fue entregado de manera privada. Luego, dividimos aleatoriamente a los participantes en dos grupos para un breve período de consulta:

— Discusión entre pares (grupo de control): Estos ejecutivos discutieron sus pronósticos en pequeños grupos durante unos minutos.

— Consulta con ChatGPT (grupo de tratamiento): Estos ejecutivos podían preguntarle a ChatGPT lo que quisieran sobre las acciones de Nvidia.

Después de esto, todos hicieron un pronóstico revisado del precio de Nvidia con un mes de anticipación, y recopilamos esas respuestas.

Los resultados

La IA condujo a pronósticos más optimistas.

Antes de cualquier discusión o consulta con IA, los dos grupos de ejecutivos tenían pronósticos estadísticamente indistinguibles para Nvidia.

Sin embargo, después del período de consulta, descubrimos que los ejecutivos que usaron ChatGPT se volvieron más optimistas en sus pronósticos. En promedio, el grupo de ChatGPT aumentó sus estimaciones de precio a un mes en aproximadamente 5.11 dólares.

La discusión entre pares generó pronósticos más conservadores.

En contraste con el grupo de IA, el grupo de discusión entre pares redujo sus estimaciones de precio, en promedio, en alrededor de 2.20 dólares. Además, este grupo fue más propenso que el grupo de ChatGPT a mantener su estimación original.

La consulta con IA hizo peores predicciones.

Después de realizar nuestro estudio, esperamos un mes y luego comparamos las predicciones que los ejecutivos habían hecho con los datos reales de Nvidia. Descubrimos que ambos grupos fueron demasiado optimistas, en promedio. Sin embargo, también descubrimos que quienes usaron ChatGPT hicieron predicciones aún peores después de su consulta.

¿Por qué la IA generó exceso de confianza y optimismo?

¿Por qué consultar una herramienta de IA conduciría a estimaciones infladas y exceso de confianza, mientras que las discusiones entre pares provocaron mayor humildad y conservadurismo? Hemos identificado cinco razones:

1. Extrapolación y “subirse a la tendencia”

ChatGPT puede haber fomentado el sesgo de extrapolación. El conocimiento de la IA se basa en datos históricos, por lo que simplemente podría haber extendido la reciente tendencia al alza de Nvidia hacia el futuro. La orientación de la IA, basada puramente en patrones de datos pasados, puede haberse inclinado hacia el optimismo por defecto.

2. Sesgo de autoridad y sobrecarga de detalles

Muchos ejecutivos en la condición de ChatGPT informaron estar impresionados por el nivel de detalle y el tono confiado de la respuesta de la IA. En las discusiones posteriores al experimento, algunos participantes señalaron que ChatGPT proporcionó una gran cantidad de datos y razonamientos tan minuciosos y seguros, que hicieron que, en comparación, sus propias estimaciones iniciales parecieran inadecuadas.

3. Emoción (o falta de ella)

Los humanos tienen emociones e instintos que pueden actuar como freno ante pronósticos extremos. Un ejecutivo que observe un gráfico bursátil meteórico podría sentir un matiz de cautela y una voz interna que diga: “Si está en su punto máximo, podría desplomarse”. En nuestras sesiones, sospechamos que la cautela emocional jugó un papel en las discusiones entre pares.

ChatGPT, por otro lado, no tiene esa emoción ni intuición. No siente vértigo como una persona al ver un gráfico de precios en ascenso. Los usuarios que confían únicamente en los resultados de la IA no se benefician de esa revisión cautelosa.

4. Calibración entre pares y dinámicas sociales

El acto de discutir con colegas introdujo otro conjunto de sesgos y comportamientos, que generalmente conducían hacia la cautela y el consenso. En una discusión grupal, las personas escuchan puntos de vista diversos y a menudo descubren que las expectativas de otros difieren de las propias. En nuestros grupos de pares, esta dinámica a menudo condujo a moderar puntos de vista extremos y encontrar un punto medio.

5. Ilusión del conocimiento

Las investigaciones han demostrado que cuando las personas tienen acceso a grandes volúmenes de información (como internet), es más probable que caigan en la ilusión de saberlo todo. Una cantidad significativamente grande de participantes mostró el efecto de esta ilusión cuando recurrieron a ChatGPT, una de las tecnologías más inteligentes con acceso a vastos recursos.

¿Cómo usar la IA de manera inteligente en las decisiones ejecutivas?

Nuestros hallazgos ofrecen lecciones importantes para líderes y organizaciones que están integrando herramientas de IA en sus procesos de toma de decisiones:

1. Sea consciente de los sesgos de la IA y de la ilusión del conocimiento.

Consultar ChatGPT (o modelos de IA generativa similares) puede inclinar sutil pero significativamente sus expectativas y generar una confianza excesiva en ellas. Si usted usa IA para informar pronósticos o decisiones estratégicas, recuerde que puede impresionarlo con detalle mientras carece de la perspectiva cautelosa que los humanos aportan de forma natural.

2. No abandone la discusión humana, aprovéchela.

Sí, la IA puede proporcionar análisis e información a gran velocidad, pero aún hay sabiduría en la sala. Sus colegas pueden aportar datos nuevos, contexto y una revisión de la realidad sobre ideas que suenan demasiado buenas para ser verdad, o simplemente demasiado precisas en su pronóstico. En la práctica, el mejor enfoque puede ser combinar la aportación de la IA con el diálogo humano.

3. El pensamiento crítico es clave, sin importar la fuente.

Ya sea que el consejo venga de una IA o de un colega, los ejecutivos deben aplicar su propio pensamiento crítico. Haga preguntas sobre la base de un pronóstico. En el caso de ChatGPT, uno podría indagar: ¿En qué datos se basa este pronóstico? ¿Podría haber factores recientes que esté pasando por alto? Entre pares, uno podría preguntar: ¿Estamos siendo demasiado conservadores porque todos estamos inseguros? Trate a la IA como un punto de partida para la investigación, no como la última palabra.

4. Entrene y establezca directrices para el uso de la IA en los equipos.

Si su organización está implementando asesores o asistentes de IA, haga saber que la IA podría fomentar el exceso de confianza. Su organización necesita directrices sobre cómo manejar la IA. Por ejemplo, antes de obtener un pronóstico generado por IA, exija una ronda de discusión entre pares o una revisión de los peores escenarios antes de consultar con la IA.

La IA está cambiando la forma en que se toman las decisiones, pero el juicio humano sigue siendo crucial. La lección para los líderes de nuestro experimento es tener presente de dónde viene el consejo. Si proviene de la IA, inyecte algo de sentido común humano; si proviene de humanos, incluso podría usar la IA para asegurarse de que no se está perdiendo una perspectiva externa.

E

l pensamiento crítico (la capacidad de analizar y desglosar de manera efectiva un problema para tomar una decisión o encontrar una solución) es esencial para el éxito. La capacidad de formular preguntas profundas, diferentes y efectivas está en la raíz del pensamiento crítico.

He aquí algunas maneras de mejorar su capacidad para cuestionar incluso los temas más difíciles:

— No se aferre a sus hipótesis: Si está demasiado apegado a su respuesta inicial, podría negarse a dejarla ir, sin importar a dónde conduzcan los datos. Pero si mantiene sus suposiciones de forma flexible, estará dispuesto a abandonarlas en caso de ser necesario. Las preguntas críticas pueden obligarnos a reconsiderar nuestras conclusiones iniciales, y tenemos que estar dispuestos a hacerlo sin ponernos a la defensiva.

— Escuche más de lo que habla: Esto suena simple, pero la clave de las grandes preguntas es la escucha activa. La escucha activa es el proceso de comprender lo que otra persona está diciendo (tanto explícita como implícitamente) mientras le muestra que usted está involucrado e interesado. La escucha activa exitosa le permite comprender plenamente un argumento, lo que facilita cuestionar su lógica.

— Deje sus consultas abiertas: Evite hacer preguntas de “sí o no” cuando comience su investigación. En su lugar, plantee preguntas que obliguen a la contraparte a abrirse y pontificar extensamente. Por ejemplo, en lugar de preguntar “¿Este negocio es estable?” pregunte: “Si este negocio fuera inestable, ¿cómo o por qué sería?” Luego siga el diálogo que surja con más preguntas.  Las preguntas abiertas fomentan el pensamiento crítico en un grupo y brindan a las personas espacio para resolver problemas activamente.

— Considere lo contraintuitivo: Al resolver problemas, a menudo caemos rápidamente en el pensamiento grupal: el grupo converge en una ruta demasiado rápido, continuando cada vez más lejos, incluso si es el camino equivocado. Sea la persona que plantea la pregunta contraria a la intuición. No tenga miedo de desafiar el pensamiento convencional del grupo. Existe la posibilidad de que su pregunta esté fuera de lugar y que el grupo esté en el camino correcto. Sin embargo, cada grupo debe considerar lo contraintuitivo y necesita a alguien que no tenga miedo de plantearlo, en caso de que necesiten cambiar de rumbo.

— Digiera el problema: En el vertiginoso mundo actual, tratamos de tomar decisiones demasiado rápido. Sin embargo, las mejores preguntas a menudo se formulan después de considerarlas y de una buena noche de descanso. El sueño puede ayudar a su cerebro a asimilar un problema y verlo más claramente. Un proceso deliberado, a menudo, conduce a mejores conclusiones. La investigación también muestra que cuando tomamos decisiones apresuradas, a menudo nos arrepentimos de ellas incluso si terminan siendo correctas.

— Haga preguntas de seguimiento difíciles: Puede ser sencillo aceptar respuestas fáciles o ceder a las presiones sociales que nos empujan a evitar interrogar a los demás. Sin embargo, para habilitar el pensamiento crítico, debemos hacer preguntas de seguimiento reflexivas, incluso difíciles. Aunque escuchar atentamente y formular esas preguntas requiere energía, a menudo es la única forma de profundizar su comprensión crítica de un tema.

El pensamiento crítico puede permitirle resolver problemas complejos en formas frescas y emocionantes. Desarrollar esta habilidad clave lo ayudará a navegar nuevos roles, establecerse en su organización o resolver dilemas.

L

os saltos de fe hacen grandes escenas en una película, pero en la vida real nos llenan de estrés e incertidumbre, dos emociones que no son cómodas para el cerebro humano.

Para enfrentar la incomodidad de una decisión basada en un acto de fe, podemos aprovechar un conjunto de datos reveladores que a menudo ignoramos: nuestras decisiones pasadas. Cada elección que hemos hecho ofrece información que puede informar nuestras decisiones futuras. Observar nuestro historial de toma de decisiones nos permite ver patrones que de otro modo no percibiríamos, lo que nos proporciona una perspectiva crucial para comprender (¡y resolver!) problemas complejos y únicos, tanto actuales como futuros.

Para ayudarlo a extraer su conjunto de datos personales de toma de decisiones, he desarrollado una herramienta de planificación que llamo Bold Decision Barometer (BDB). Ofrece una serie de pasos para identificar y examinar variables de decisiones anteriores, de modo que pueda reducir la incertidumbre y aumentar su comodidad al dar el siguiente gran salto de fe.

1. Identifique la decisión que debe tomar.

Cuando intentamos resolver un problema espinoso, a menudo debemos ordenar mucha información contradictoria. Por eso, lo primero es identificar qué decisión necesita tomar.

2. Examine sus decisiones audaces pasadas.

Piense en una elección anterior que haya tomado y cuyo resultado le haya entusiasmado. ¿Qué decisiones tenía ante usted? ¿Qué acciones tomó en relación con esas decisiones?

3. Pregúntese qué atributos o similitudes comparten la decisión audaz que está considerando y sus decisiones anteriores.

Buscar similitudes nos permite detectar patrones que proporcionan un sentido del orden en lo que, de otro modo, podría parecer único o caótico. Además, al identificar y comprender los elementos comunes recurrentes, podemos plantear de mejor forma las conjeturas para formular hipótesis.

Esto no sólo nos ayuda a desarrollar nuestro pensamiento crítico y nuestra capacidad para resolver problemas, sino que también nos proporciona una familiaridad que refuerza nuestra confianza para hacer algo nuevo o audaz.

4. Considere si hay atributos de sus decisiones audaces pasadas que podrían impedir su capacidad de llegar a un buen resultado para su decisión actual.

Cuando estamos contentos con una decisión audaz que ya tomamos, a menudo podemos mirar hacia atrás en el proceso con gafas de color de rosa. Sin embargo, vale la pena revisar los pasos en falso o las consecuencias imprevistas que podría haber pasado por alto, para ayudarlo a entender lo que podría salir mal y evitar que surjan esos riesgos.

5. Aplique las lecciones de sus datos pasados a su decisión actual.

Al identificar lo que funcionó bien o no en decisiones audaces anteriores, puede “aprender sobre la marcha”, poniendo su pasado a trabajar para usted. Por supuesto, examinar el pasado no puede garantizar el éxito, pero puede recordarle cuándo, por qué y cómo ha tomado decisiones valientes, y evitar que repita errores.

Al utilizar el Bold Decision Barometer, podemos aprender de los datos de nuestras decisiones pasadas. Aunque esto garantiza que tomemos una buena decisión, puede darnos preguntas de reflexión capaces de mitigar parte del riesgo y la incertidumbre que sentimos al enfrentar decisiones de salto de fe, de forma que podamos tomarlas.

E

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

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

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

Diferentes estilos de coaching

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

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

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

Elegir el estilo adecuado para usted (y sus empleados)

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

1. Decir (alto empuje + bajo tirón)

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

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

2. No intervención (bajo empuje + bajo tirón)

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

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

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

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

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

4. Colaborar (alto tirón + alto empuje)

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

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

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

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

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

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

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Cómo se añade valor? Cuando decimos que una persona, un equipo o una empresa agrega valor, generalmente nos referimos a que han ido más allá de lo que se les pidió o esperaba de ellos. Por ejemplo, imagine que su gerente le pide que busque tres proveedores que puedan prestar un servicio que necesitan. Usted proporciona una lista de tres proveedores, sus respectivas ventajas y desventajas y, además, una posible solución en la que puede resolver el servicio requerido internamente. O bien, que un cliente potencial acude a usted en busca de formación sobre retroalimentación, que su empresa puede proporcionar. Sin embargo, después de algunas entrevistas con sus líderes, usted logra deducir el problema real: No es que las personas no sean buenas dando retroalimentación, sino que no quieren hacerlo. Usted propone trabajar con ellos para diseñar un conjunto de intervenciones destinadas a incentivar y normalizar la retroalimentación.

Ambos ejemplos ilustran cómo añadir valor no solo surge de resolver un problema, sino de resolver el problema correcto, de maneras que nadie esperaba, para llegar a un resultado aún mejor. Y este tipo de soluciones no surgen de nuestras formas cotidianas de pensar, sino del pensamiento experto, el pensamiento crítico, el pensamiento estratégico y el pensamiento sistémico; habilidades que aparecen constantemente en esas listas omnipresentes de competencias que los líderes de todos los niveles deben dominar para enfrentar los desafíos del futuro.

Si usted es un líder que busca que su empresa aporte valor a los clientes y consumidores, o un gerente que busca formas en las que su equipo pueda generar más valor, necesita desarrollar estas habilidades en sus colaboradores. Sin embargo, el problema para muchos líderes y gerentes es que, cuando usamos términos como pensamiento experto, crítico, estratégico o sistémico, con demasiada frecuencia no sabemos cuándo aplicarlos o incluso cómo definirlos.

Aquí exploraremos en profundidad estos cuatro tipos de pensamiento, incluido lo que significan y cuándo deben utilizarse, junto con algunos consejos para utilizar las herramientas de IA como aliadas en el proceso de pensamiento.

1. Pensamiento experto

El pensamiento experto se basa en un conocimiento profundo de un campo en particular. Se desarrolla a través de años de experiencia, formación y práctica constante. Utilizamos el pensamiento experto para realizar nuestro trabajo diario, a menudo sin siquiera darnos cuenta. Los expertos reconocen patrones y adoptan hábitos perfeccionados, confiando en heurísticas y suposiciones que les permiten operar con una velocidad y precisión que los principiantes no tienen. Cuando se usa la IA, el experto distingue de inmediato la verdad de la falsedad, mientras que el principiante podría aceptar las respuestas sin cuestionarlas.

Los principiantes tienden a observar las situaciones de manera más superficial, sin saber exactamente a qué deben prestar atención. Invierten mucho esfuerzo en tareas que un experto podría hacer con los ojos cerrados, y sin la misma calidad. Aplican las reglas de forma incorrecta, mientras que los expertos las crean. La mayoría de las empresas son expertas en convertir a los principiantes en expertos, y el “pensamiento experto” es lo que aportan cada día a sus clientes. Con frecuencia, cuando decimos que queremos que las personas piensen de manera más crítica, en realidad lo que queremos es que piensen más como expertos. También olvidamos que ser experto en un campo no nos convierte en expertos en otro, y aquí es donde el pensamiento experto encuentra su límite.

2. Pensamiento crítico

El pensamiento crítico requiere que hagamos una pausa en nuestro flujo automático de razonamiento experto. Implica detenerse primero para identificar y luego cuestionar los supuestos subyacentes sobre los cuales se basan nuestras conclusiones de expertos. Cuando nos involucramos en el pensamiento crítico, evaluamos la calidad de la información que tenemos a nuestra disposición: ¿Es actual? ¿Es precisa? ¿Es integral o hay algo que nos falta? Para ello, buscamos y consideramos activamente múltiples perspectivas, idealmente aquellas que difieren lo más posible de la nuestra. El pensamiento crítico consiste en preguntarse por qué y no limitarse a aceptar las cosas como verdades absolutas.

Una de las técnicas más conocidas del pensamiento crítico se basa en cuestionarse si realmente se está respondiendo a la pregunta correcta en primer lugar. Esta técnica, conocida como replanteamiento, es especialmente útil para generar soluciones innovadoras ante los desafíos existentes. Por ejemplo, los urbanistas que buscan reducir el tráfico podrían inicialmente pensar en añadir más carreteras o carriles, pero al hacerse una pregunta diferente (¿Cómo podemos reducir la cantidad de autos en la carretera?), de repente las soluciones que incentivan el transporte público y el trabajo a distancia cobran más relevancia. A través del replanteamiento, pueden surgir muchas soluciones que antes pasaban desapercibidas.

Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar suposiciones, obtener nuevas perspectivas e incluso replantear el problema.

3. Pensamiento estratégico

El pensamiento estratégico consiste en adoptar una perspectiva a largo plazo y de alto nivel. Implica mirar más allá de la situación inmediata y trascender los límites actuales de nuestras formas de saber y hacer. A menudo se confunde con un pensamiento analítico, riguroso o centrado en la ejecución. Sin embargo, la característica principal del pensamiento estratégico es el uso de la imaginación, es decir, la disposición a preguntarse: “¿Qué podría ser?” o “¿Qué pasaría si…?”

Para formular estas preguntas, en ausencia de un compañero de pensamiento, las herramientas de IA pueden apoyar su exploración. Experimente con diferentes indicaciones para obtener información sobre lo que es posible.

4. Pensamiento sistémico

El pensamiento sistémico es la capacidad de comprender la interconexión de las cosas. Consiste en reconocer cómo interactúan las distintas partes de un sistema y cómo los cambios en una parte pueden afectar a las demás. El pensamiento sistémico requiere conocer las interdependencias y la habilidad de visualizar simultáneamente todos los elementos de un sistema (una tarea nada fácil para el cerebro humano). Por esta razón, el pensamiento sistémico depende en gran medida de métodos de visualización eficaces (como pizarras bidimensionales o bloques tridimensionales) para ayudarnos a manejar la complejidad dentro de las limitaciones de la memoria de trabajo.

Una forma en que las herramientas de IA pueden ayudar es llenando cualquier vacío e identificando influencias internas y externas en un sistema que pueden no ser evidentes a simple vista.

Estos cuatro tipos de pensamiento son herramientas esenciales para el liderazgo moderno y deben enseñarse en todas las organizaciones. Comprender qué función cumple cada tipo de pensamiento y cuándo utilizarlos ofrece a los líderes un lenguaje común y un marco para elegir la herramienta adecuada en el momento correcto.

Aunque sólo se puede utilizar una herramienta a la vez, esto no le impide abordar un problema, plan, reto u oportunidad con cada tipo de pensamiento. Al alternar entre la opinión de un experto, desafiar suposiciones mediante el pensamiento crítico, colocar la información validada en un contexto sistémico y hacer uso de su imaginación estratégica preguntándose “¿qué pasaría si…?”, obtendrá una visión mucho más completa del desafío que enfrenta.

I

magine lo siguiente: Usted es un gerente que busca cubrir un puesto importante en su equipo. Confía en la ronda de entrevistas para encontrar al candidato ideal. ¿El problema? Nunca antes ha entrevistado a alguien.

¿Cómo puede prepararse y qué preguntas debe hacer para aumentar sus posibilidades de seleccionar a la persona adecuada para el puesto?

La entrevista es la etapa más crítica en cualquier proceso de contratación, y todo se reduce a la preparación. Llegar a una entrevista sin estar preparado puede afectar la percepción que los candidatos tengan sobre su profesionalismo. Incluso si el entrevistado es perfecto para el puesto, una mala presentación puede disuadirlo de querer trabajar bajo su liderazgo.

Para evitar estos errores, debe prepararse con anticipación. He aquí cómo comenzar.

Tenga claridad sobre el puesto y sus responsabilidades.

La preparación para una entrevista comienza con la redacción de la descripción del puesto. Sea específico sobre las responsabilidades del cargo y las habilidades necesarias para desempeñarlo bien, incluyendo las habilidades interpersonales que espera que el candidato aporte al equipo.

Una vez que empiece a evaluar a los candidatos, es posible que también descubra lo que no está buscando. Preste atención a esto, ya que es tan valioso como identificar lo que sí desea.

Cree una estructura para la entrevista.

Ya sea que realice estas entrevistas en persona o de manera virtual, de forma individual o con un panel, asegúrese de que todas las partes sigan un formato estructurado. Esto garantiza que cada entrevistado reciba las mismas preguntas en el mismo orden y sea evaluado con los mismos criterios. De esta manera, será más fácil comparar las respuestas de los candidatos y reducir el riesgo de sesgos.

Al estructurar su entrevista, recuerde también que las buenas preguntas son abiertas y requieren más que una simple respuesta de una palabra. Deben fomentar la elaboración y el detalle, proporcionando un contexto útil para que usted pueda sacar conclusiones.

Recomiendo utilizar la siguiente estructura para evaluar a cada candidato de forma imparcial:

1. Preguntas de introducción

Establezca el tono de la conversación presentándose y haciendo preguntas de introducción, que ayuden tanto al entrevistador como al entrevistado a entrar en confianza. Por ejemplo, pídale que le cuente sobre su trayectoria profesional o experiencia.

2. Preguntas sobre habilidades y cualificaciones

Estas preguntas permiten que el candidato comparta en qué es excelente, bueno o en qué áreas necesita mejorar. Le ayudarán a analizar si la persona posee las habilidades técnicas necesarias para desempeñar bien el puesto.

Puede aprender mucho formulando preguntas abiertas centradas en sus habilidades técnicas y en cómo las ha utilizado para resolver problemas en roles anteriores. También puede preguntarle cómo abordaría una tarea desafiante en este nuevo puesto.

3. Preguntas de comportamiento

Las preguntas de comportamiento son esencialmente juegos de rol: evalúan cómo han reaccionado (o reaccionarían) las personas en determinadas situaciones. Es una buena forma de poner a prueba las habilidades interpersonales de un candidato, como la comunicación, el trabajo en equipo, la adaptabilidad o el pensamiento crítico. Mientras escucha sus respuestas, pregúntese: «¿Es alguien con quien me sentiría cómodo trabajando o alguien con quien temería colaborar?»

4. Preguntas sobre la alineación en el lugar de trabajo

Como gerente, debe tener un conocimiento sólido de la dinámica organizacional y el estilo de gestión. Esto le permitirá visualizar con mayor facilidad qué tipo de contratación complementaría mejor a su equipo. Además, contratar a un candidato cuyos valores se alineen con los de la organización puede fortalecer significativamente la estrategia, aumentar la satisfacción de los empleados, reducir la rotación de personal, entre otros beneficios.