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a negociación es una de las habilidades de liderazgo más trascendentales, pero también una de las más incomprendidas. Da forma a acuerdos, asociaciones y carreras, pero incluso los profesionales más experimentados siguen debatiendo qué es lo que realmente define a un buen negociador.

Para entender qué impulsa verdaderamente el desempeño en una negociación, analizamos miles de negociaciones realizadas a través de The Negotiation Challenge, una competencia global que ha puesto a prueba a líderes y estudiantes de más de 50 países desde 2007.

Este conjunto de datos único, que abarca cerca de 1,000 negociaciones documentadas, ofreció una ventana poco común para observar cómo interactúan los objetivos, la estrategia, los resultados sustantivos y la calidad de la relación.

Los resultados desafían la visión tradicional: no existe un solo eje que vaya de un estilo rígido a uno flexible. En realidad, los negociadores se mueven en un espacio bidimensional: desempeño sustantivo (cuánto valor crean y capturan) y desempeño relacional (el nivel de confianza que generan). A partir de esto, emergen de forma consistente cuatro perfiles distintos.

1. Triunfadores integrados: eficaces y confiables.
2. Maximizadores competitivos: eficaces, pero costosos.
3. Armonizadores complacientes: apreciados, pero con bajo desempeño.
4. Negociadores destructivos: ni eficaces ni confiables.

Curiosamente, estos grupos aparecen en proporciones aproximadamente iguales. No existe una tendencia automática hacia el tipo ideal, ni un conflicto inevitable entre valor y confianza. La diferencia no radica en la personalidad, sino en la competencia.

Nuestra investigación en curso identifica las competencias que permiten que los triunfadores integrados destaquen en ambas dimensiones, y estas se agrupan en cuatro metacompetencias generales que definen a los grandes negociadores en todo el mundo.

Las cuatro metacompetencias de los grandes negociadores

1. Lenguaje y emocionalidad: La capa visible del desempeño.

Los mejores negociadores se comunican con precisión y lógica, formulan demandas de manera constructiva y escuchan para comprender, no para refutar. Gestionan las emociones (tanto las suyas como las de los demás) y convierten la tensión en energía productiva. La investigación muestra de forma consistente que las emociones bien reguladas y la comunicación empática se correlacionan con mayores beneficios conjuntos y relaciones más sólidas.

2. Inteligencia negociadora: El motor cognitivo.

La inteligencia negociadora integra un amplio conjunto de herramientas: prepararse comprendiendo los intereses y las mejores alternativas a un acuerdo negociado; definir el contexto y la agenda; hacer y defender las primeras ofertas; gestionar las concesiones; crear y reclamar valor mediante intercambios y opciones creativas; y usar criterios objetivos.

Los negociadores de alto desempeño muestran adaptabilidad estratégica: la capacidad de alternar entre tácticas cooperativas y competitivas a medida que evolucionan las condiciones. En acuerdos complejos o multipartidistas, también destacan en el desempeño en equipo, coordinando funciones y manteniendo una estrategia unificada bajo presión.

3. Construcción de relaciones: La confianza como activo estratégico.

La confianza y la construcción de relaciones no son “habilidades sociales”: son predictores medibles del éxito. Los negociadores eficaces invierten deliberadamente en establecer una buena relación, estructuran las conversaciones de forma transparente y cumplen sus compromisos.

Están en sintonía cultural, son capaces de interpretar y respetar normas diversas, y adaptar su comportamiento en consecuencia. Estos hábitos fomentan la apertura, facilitan el intercambio de información y, en última instancia, amplían el valor que ambas partes pueden capturar. La confianza, una vez construida, se convierte en una fuente renovable de poder de negociación.

4. Sabiduría moral: La brújula oculta.

En el nivel más profundo se encuentra la sabiduría moral: la orientación ética y empática que guía la toma de decisiones.

La transparencia ética y la empatía genuina hacen más que generar buena voluntad: dan forma a los resultados a largo plazo. Los grandes negociadores combinan la asertividad con la empatía, demostrando que la eficacia y la integridad no son opuestos, sino virtudes que se refuerzan mutuamente.

Demasiados negociadores siguen confundiendo la dureza con la agresividad. Los datos de nuestras competencias muestran lo contrario.

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a pandemia ha estimulado un replanteamiento fundamental sobre lo que la gente quiere y necesita del trabajo, o si quieren hacerlo. Muchos han expresado un mayor deseo de encontrar trabajos que reflejen sus valores y se ajusten a sus pasiones. Otros se han dado cuenta de que no quieren soportar largos trayectos o estar atados a una oficina. La ampliación de las prestaciones por desempleo le dio a muchas personas la oportunidad y capacidad de ser más selectivas acerca de qué trabajos elegían buscar.

La combinación de las muertes causadas por COVID-19, las jubilaciones anticipadas y la crisis actual en el cuidado de los niños redujo el número de personas disponibles para trabajar a tiempo completo. Todos estos factores han aumentado no sólo el poder de negociación y la agencia de los trabajadores, sino también el atractivo del trabajo independiente.

¿Qué deben hacer las empresas mientras se esfuerzan por contratar y retener trabajadores? Tenemos cuatro sugerencias principales.

1. Ofrecer a los empleados mayores niveles de autonomía, control y flexibilidad laboral: Las empresas deben esforzarse por otorgar a los empleados más control sobre los límites de la vida laboral y personal. Esto incluye y va más allá de permitir más opciones de trabajo remoto, que es algo que la mayoría de los trabajadores quieren, de acuerdo con un reciente estudio de Pew Research. Los empleadores también necesitan dar a sus empleados más agencia y control sobre cómo hacen su trabajo.

2. Mostrar el valor de las contribuciones de los empleados: De acuerdo con un reciente estudio de McKinsey, “las tres principales razones que los empleados citaron para dejar su trabajo en los últimos seis meses no fueron el salario, bonos o beneficios. Más bien eran: no sentirse valorado por la organización (54%) o por su gerente (52%) y no tener sentido de pertenencia (51%)”. De manera similar, cuando preguntamos en nuestra encuesta a trabajadores independientes por qué están satisfechos con su trabajo, el dinero no entró inmediatamente en la discusión. Las tres respuestas principales fueron: “Tengo un trabajo interesante”, “flexibilidad y control del trabajo” y “Mis clientes aprecian la calidad de mi trabajo”.

3. Proporcionar oportunidades laborales para desafiarse, aprender y trabajar en nuevas áreas: Los trabajadores independientes informaron que aprecian la variedad de tareas que pueden realizar y las oportunidades de aprender nuevas habilidades. Mejorar la movilidad interna de los empleados sería un gran paso para atraerlos. Proporcionar asignaciones temporales, establecer mercados laborales internos y crear carreras de equipo a corto plazo para trabajar en proyectos específicos son formas en que las empresas establecidas pueden atraer y retener empleados.

4. Contratar más trabajadores independientes: Los independientes no pueden ser atraídos de vuelta al empleo tradicional solo con dinero o compensación. De hecho, la mayoría de los trabajadores independientes (71%) declaran estar dispuestos a ganar menos a cambio de las ventajas no monetarias asociadas con ser trabajadores por cuenta propia, y el 74% dicen que tienen la intención de seguir siendo independientes. Conforme más trabajadores independientes consideren su camino como algo más seguro, los empleadores tendrán cada vez más que acercarse a donde ellos están.

La seguridad laboral es una razón clave por la que las personas eligen el empleo tradicional. Sin embargo, la disminución de las percepciones sobre la seguridad laboral, junto con el replanteamiento de lo que los trabajadores quieren cuando se trata del equilibrio entre la vida laboral y personal, están llevando a más personas a priorizar la flexibilidad, la autonomía y el control. Para atraer y retener con éxito a los mejores talentos del mundo post-pandémico, los empleadores tendrán que dar a sus empleados la libertad y flexibilidad asociadas con el trabajo independiente.

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l impacto de la IA, y en particular de la IA generativa, está sintiéndose en todas las industrias. Pero mientras los ejecutivos están entusiasmados con el potencial de esta tecnología, los trabajadores a menudo desconfían de lo que podría significar para ellos, sus trabajos y su futuro. Estas percepciones divergentes están creando nuevas tensiones y presentando nuevos desafíos para ambos grupos.

Estas tensiones tienen su origen (directa o indirectamente) en el acceso a datos contextuales de alta calidad. Los datos son la información que necesitan los algoritmos de aprendizaje automático para funcionar, y la IA está compuesta por estos algoritmos. Por lo tanto, quienes tienen acceso a datos de alta calidad pueden entrenar IA de alta calidad. A menos que los trabajadores y las organizaciones puedan abordar este problema de los datos de una manera significativa y duradera, el conflicto continuará dirimiéndose mediante enfrentamientos y negociaciones parciales.

Las cooperativas de datos ofrecen un camino significativo hacia adelante. Son un modelo organizacional que permite a las personas agrupar sus datos con el propósito de obtener poder de negociación frente a las empresas que analizan sus datos. Estas cooperativas enfatizan el control individual, el uso ético y el trato justo, y permiten a los usuarios conservar la propiedad y el control de su huella digital. Además, en muchos casos, ofrecen la monetización con fines de lucro de los datos de los miembros de la cooperativa, permitiendo que terceros obtengan información de esos datos (de una manera responsable y que preserve la privacidad).

Los datos como un nuevo factor de producción

El impacto de la tecnología en los empleados y sus empleadores suele analizarse como un juego de suma cero entre ambas partes, donde la automatización aumenta las ganancias de los empleadores mientras reduce los puestos de trabajo para los empleados. Sin embargo, la dependencia de la IA de los datos frescos desafía esta visión.

Las organizaciones que dependen de las capacidades actuales de la IA pueden (tarde o temprano) descubrir que los algoritmos que utilizan comienzan a funcionar peor que antes debido a la «decadencia del modelo», es decir, el deterioro del rendimiento de la IA con el tiempo. La razón es que los datos con los que fueron entrenados ya no son representativos de la realidad en la que la IA debe operar.

Nuestras preferencias, contexto, sentido del humor, gustos y modas cambian constantemente. Y nosotros, los humanos, somos necesarios para revelar nuestras preferencias. Los datos más valiosos serán sobre nosotros mismos, y es nuestra interacción con los sistemas digitales la que genera esos datos. Eliminar al ser humano implica eliminar los datos sobre la persona para la cual la IA está diseñada para generar contenido.

Este hecho, que surge únicamente de la naturaleza de la IA y no de otras tecnologías que en el pasado han afectado al mercado laboral, sorprendentemente puede ayudar a alinear las necesidades de los empleadores y los empleados, ya que los empleados humanos son fundamentales para generar nuevos datos que eventualmente impulsen la IA.

Las cooperativas de datos son a los datos lo que los sindicatos son al trabajo

En el contexto laboral, son los conocimientos de primera mano de los empleados, sus habilidades para resolver problemas y sus competencias en evolución las que cambian con cada nuevo desafío e innovación. Por lo tanto, los datos más valiosos para la IA que puede asumir las tareas de los trabajadores provendrán directamente de las tareas que estos realizan.

Es aquí donde las cooperativas de datos ofrecen un nuevo enfoque para la gestión de datos al permitir que los trabajadores sean copropietarios y gestionen sus datos colectivos a través de un proceso de toma de decisiones más o menos descentralizado. Esto sucede porque los miembros de una cooperativa de datos pueden extraer datos que actualmente están aislados en diferentes fuentes y combinarlos en un solo conjunto. La agregación de datos que los miembros generan a partir de diversas fuentes y situaciones puede conducir al desarrollo de nuevos productos, servicios y modelos de negocio que serían inalcanzables mediante contribuciones individuales o utilizando datos de una sola fuente.

Además, una vez que los trabajadores comienzan a ver la monetización de sus datos por parte de las cooperativas, es mucho más probable que reorganicen sus propios procesos para facilitar una mejor recopilación de datos, lo que a su vez puede generar mejores resultados de IA para la organización y mayores ingresos por datos para los trabajadores.

Ahora que los datos se utilizan cada vez más como un factor de producción (es decir, como insumo) en la economía, parece natural que las cooperativas de datos surjan como una solución. Esta es la misma lógica que llevó al desarrollo de los sindicatos en el pasado: la fragmentación de la estructura de propiedad del factor de producción (ya sea datos o trabajo) impide que cualquier individuo tenga poder de negociación frente al empleador.

Lo que esto significa para el futuro de las relaciones laborales

Para que se libere este valor económico (y para que tanto empleadores como empleados prosperen en la economía de los datos) todos los involucrados deben aumentar su nivel de alfabetización en datos. Tanto los trabajadores como los empleadores deben comprender cómo los datos crean valor mediante la agregación y el análisis para revelar información y patrones que puedan mejorar la toma de decisiones y entrenar modelos de IA. Además, los empleados deben comprender cómo contribuyen a la creación y gestión de dichos datos mientras trabajan, y utilizar la influencia colectiva que les otorgan las cooperativas, con el fin de tener una discusión adecuada sobre el futuro del trabajo.

Para aprovechar al máximo los datos que las personas producen y, al mismo tiempo, garantizar que los trabajadores tengan control sobre qué datos ofrecen y reciban una compensación justa por ellos, los empleadores y los empleados deben seguir estos pasos para poder dar forma al futuro de la economía digital y, por ende, al futuro del trabajo:

1. Evaluar los recursos y el potencial de los datos internos de la organización.

Los empresarios y los empleados deben comenzar por realizar una auditoría exhaustiva de los datos que la organización ya recopila y genera, centrándose en identificar los datos que podrían ser valiosos para la formación o el análisis de IA.

2. Involucrar a los empleados en programas de alfabetización en datos.

Las organizaciones pueden implementar programas de capacitación para mejorar la alfabetización en datos de sus empleados. Al formarlos sobre cómo sus actividades diarias generan datos valiosos, la importancia de estos datos en el desarrollo de la IA y cómo pueden participar en cooperativas de datos, se crean conocimientos valiosos.

3. Incorporar cláusulas de cooperativas de datos en los contratos de trabajo.

Al actualizar los contratos de trabajo para incluir cláusulas que reconozcan los derechos de los empleados sobre sus datos y describan cómo pueden utilizarse sus datos en cooperación con las cooperativas de datos, las organizaciones pueden posicionarse como pioneras en este ámbito. Esto garantizaría la transparencia y proporcionaría un marco jurídico para el uso de los datos, y puede ayudar a atraer nuevos talentos.

Dada la naturaleza dinámica de la sociedad, la IA necesitará (al menos en el futuro previsible) los datos y la orientación de los humanos para generar valor real. Por lo tanto, los trabajadores, deben enfocarse en comprender la interacción entre capital, trabajo y datos, y comenzar a guiar la discusión sobre el futuro del trabajo con una comprensión adecuada de la naturaleza de la IA.

Los líderes empresariales también deben comprender las dependencias entre capital, trabajo y datos para proponer proactivamente marcos colaborativos que permitan a las organizaciones (y por ende a la sociedad) prosperar en la era de la IA.