E

n muchas organizaciones, la transparencia se presenta como una virtud de liderazgo. La comunicación abierta fomenta confianza, transmite autenticidad y ayuda a que los empleados se sientan informados e incluidos.

Pero cuando los líderes asumen cargos ejecutivos, el contexto cambia. Los comentarios casuales a menudo llevan el peso de un mandato. Lo que antes parecía una franqueza honesta puede volverse contraproducente. Un comentario pasajero puede interpretarse como una directiva. Una idea improvisada puede provocar confusión o ansiedad innecesaria. En cambio, usted debe dominar la presencia ejecutiva, donde la forma en que se habla es tan importante como lo que se dice.

Por ello, la edición estratégica es una habilidad crítica de liderazgo sénior. Es saber qué decir (y qué omitir), cómo decirlo y cuándo es más poderoso el silencio. Los directores generales primerizos y otros líderes de alto nivel a menudo descubren que los hábitos de comunicación que les sirvieron en las primeras etapas de su carrera no funcionan tan bien en los puestos más altos. Para comunicarse de manera más efectiva, los líderes necesitan desarrollar la habilidad de decir menos con mayor impacto.

Cinco tipos de líderes que se comunican en exceso

En entornos de alta presión, las personas buscan claridad, confianza y estabilidad en los líderes sénior. Cuando la comunicación no está filtrada o es poco clara, crea confusión o temor, incluso si la intención es la transparencia.

A través de nuestro trabajo asesorando a clientes de alto nivel, hemos identificado cinco estilos comunes de sobrecomunicación. Es importante destacar que no se trata de defectos de personalidad, sino de señales de una habilidad faltante: la capacidad de comunicarse con precisión a nivel ejecutivo.

1. El directo al grano

Este líder comparte pensamientos sin filtrar en nombre de la honestidad. Valora la franqueza y cree en “decir las cosas como son”. Pero sin un encuadre reflexivo, las declaraciones directas pueden dañar la moral y frenar el crecimiento. Especialmente a nivel ejecutivo, la forma en que se transmiten los comentarios sobre el negocio o las personas es tan importante como lo que se dice.

2. El generador de ideas

Este líder comparte demasiadas ideas tempranas sin un marco estratégico. Prospera en la creatividad y la innovación, pero los equipos pueden sentirse abrumados o confundidos cuando se comparten nuevas ideas sin contexto o cuando las prioridades ya están en marcha.

3. El comunicador ansioso

Este líder comparte en exceso su incertidumbre en nombre de la transparencia. Quiere ser honesto y auténtico, pero a menudo transmite indecisión o ansiedad interna demasiado pronto. Durante un cambio organizacional, esto puede hacer que los equipos se sientan a la deriva en lugar de informados, contribuyendo al agotamiento por el cambio cuando las actualizaciones ambiguas repetidas erosionan la confianza y la claridad de los empleados.

4. El líder “tmi” (too much information)

Este líder difumina los límites entre lo personal y lo profesional. Especialmente en culturas organizacionales que enfatizan la autenticidad o “llevar todo su ser al trabajo”, algunos líderes se exceden en la corrección. Aunque la empatía es una habilidad de liderazgo crítica, difuminar los límites al compartir en exceso el estrés, las dudas o las emociones personales puede erosionar la credibilidad y generar incomodidad.

5. El explicador excesivamente detallista

Este líder sobrecarga las reuniones con una complejidad innecesaria. Equipara la minuciosidad con claridad, ofreciendo demasiado contexto o entrando en detalles técnicos. En entornos ejecutivos o de junta directiva, esto puede hacer que se pierda la atención del público, provocando conversaciones secundarias sobre puntos menores y convirtiéndose en una distracción que descarrila el enfoque de la reunión.

Cómo perfeccionar la habilidad de edición estratégica

La edición estratégica es la habilidad de ajustar su comunicación para que coincida con su rol. No se trata de retener información, sino de elegir lo que es más esencial decir, cómo decirlo y cuándo sería más efectivo no decir nada. He aquí cómo hacerlo:

1. Reconozca que todo lo que dice (o no dice) tiene peso.

La comunicación ejecutiva siempre se amplifica. Un comentario pasajero puede redirigir la estrategia. Un suspiro en una reunión puede generar ansiedad. Por ello, ser intencional con lo que comunica y cómo lo transmite es fundamental para lograr el impacto que pretende.

2. Clarifique su audiencia y su objetivo.

¿Qué quiere que su audiencia piense, sienta y haga después de escucharlo? Haga de esto un hábito: pregúntese tres cosas simples antes de comunicar algo de forma amplia:

— ¿Quién es mi audiencia?

— ¿Qué les importa en este momento?

— ¿Qué quiero que piensen/sientan/hagan como resultado de mi comunicación?

Esto puede parecer obvio, pero en nuestra experiencia, demasiados líderes sénior olvidan dar este paso crítico y terminan impactando a las personas de una manera no deseada. La edición estratégica comienza con claridad de intención.

3. Prepárese o haga una pausa.

Gran parte de la comunicación ejecutiva ocurre en intercambios en tiempo real cuando usted no tiene tiempo de prepararse. Una buena edición estratégica también significa desarrollar un fuerte control de impulsos y reconocer, en el momento, cuando surge una idea a medio formar o cargada emocionalmente. En esta situación, es fundamental hacer una pausa. Escriba la idea o pensamiento. Tómese unos minutos para considerar si compartirlo distraerá del tema principal y causará efectos no deseados, o si sería mejor discutirlo más tarde, cuando haya tenido tiempo de pensar en el mejor enfoque.

A veces, el movimiento más estratégico es no decir nada. Esto puede ser un desafío para los líderes extrovertidos acostumbrados a pensar en voz alta o para líderes muy orientados a la acción que les gusta moverse rápido. Pero el momento es importante. Lo que comparta ahora, en lugar de la próxima semana o el próximo mes, puede influir significativamente en cómo se recibe el mensaje. Aproveche el poder de las pausas. La regla general es que, si no está seguro de si debe decir algo en tiempo real, no lo haga.

4. Enmarque su mensaje estratégicamente.

La forma en que usted dice algo determina cómo lo interpretan los demás. La investigación en economía del comportamiento realizada por Amos Tversky y Daniel Kahneman demuestra que las personas responden de manera muy diferente a la misma información según cómo se presente. Por ejemplo, presentar un tratamiento médico con una tasa de supervivencia del 90% se percibe de manera muy distinta a decir que tiene una tasa de mortalidad del 10%, aunque los datos sean los mismos.

Para los líderes, el encuadre es especialmente importante al comunicar información ambigua, complicada o en evolución. Ayuda a crear estructura y transmite confianza.

5. Ponga a prueba su comunicación.

Especialmente ahora, con tantos cambios, incertidumbre y ambigüedad, los líderes sénior necesitan espacios seguros para procesar sus ideas de manera confidencial. Ya sea con un coach, mentor o asesor de confianza, encuentre a alguien que pueda ayudarle a reflexionar sobre sus ideas y mensajes antes de compartirlos más ampliamente. Particularmente, querrá poner a prueba y refinar su mensaje antes de una situación de alto riesgo, como una reunión general, una evaluación de desempeño difícil o una propuesta importante a un cliente.

Pregunte a un asesor de confianza:

— ¿Qué le parece este mensaje?

— ¿Qué es lo que capta de él?

— ¿Qué se puede cambiar, aclarar o simplificar?

— ¿Cómo puedo hacerlo más inspirador e impactante?

Las pruebas de presión lo ayudan a destilar su mensaje, reducir el ruido y entrar en la habitación con claridad y confianza.

A nivel ejecutivo, sus palabras tienen más peso y conllevan mayor responsabilidad. La edición estratégica consiste en ser más deliberado, no menos transparente. Los líderes más efectivos no solo comparten lo que saben o piensan: comparten lo que sus equipos necesitan escuchar para actuar con claridad, confianza y enfoque.

H

ay mucho poder en comprender cuáles son sus valores: pueden ayudarlo a tomar decisiones, guiar su carrera e incluso vivir una vida más feliz. He aquí tres pasos para guiarlo a pensar en sus valores de manera intencional:

Paso 1: Encuentre sus valores

Pregúntese: ¿Qué es lo que más me importa en el mundo? Haga una lista con tantas cosas como se le ocurran. Su lista debe reflejar lo que es importante y personal para usted, no lo que otros (su familia, amigos, compañeros) pueden esperar de usted. Luego, revise la lista y elija sus tres valores principales.

Una vez que tenga sus valores principales, reflexione sobre si tienen el mismo peso para usted. No hay un enfoque correcto o incorrecto aquí, pero su respuesta debería decirle algo sobre cuán importantes son estos diferentes elementos en su vida.

Paso 2: Defina sus valores

Ahora que conoce sus valores, es hora de definir lo que realmente significan para usted, en sus propias palabras. Si bien puede buscar la definición del diccionario, la respuesta probablemente no estará allí. Es importante llegar a su propia definición.

Al principio, quizá se sienta tentado a escribir párrafos largos para cada uno de sus valores, buscando justificarlos o explicarlos, pero trate de mantener su definición lo más corta posible, ya que desea poder recordar fácilmente sus valores y cómo los define. Una prueba que puede usar para ver si está en el camino correcto es preguntarse: Si alguien me despertara en medio de la noche y me pidiera que defina mis valores, ¿podría responder sucintamente?

Mientras trabaja para definir sus valores, no se desanime por la amplia naturaleza de las palabras ni permita que otros influyan en su perspectiva sobre lo que significan para usted. Cuando declaro que la “felicidad” es uno de mis valores, a veces la gente pone los ojos en blanco. “Esa es una palabra vacía”, dirán, o “Eso es demasiado general”. Sin embargo, para mí esta palabra tiene una definición muy clara: La felicidad es la alegría en el proceso de lo que está haciendo. Grandes palabras, pero definiciones precisas y personales.

Paso 3: Use sus valores

Sabrá que ha identificado sus valores y realmente los ha definido una vez que se encuentre mirando el mundo que lo rodea a través del marco de sus valores.

Aquí es donde realmente comenzará a ver el poder de conocer sus valores. Simplifica las decisiones y puede darle valentía cuando cree que no la tiene. También puede guiarlo y brindarle información valiosa.

No espere tener claros sus valores en un día. Tomará tiempo. Dependiendo de su viaje, sus valores pueden permanecer constantes a lo largo del tiempo o cambiar en función de nuevos eventos e información. Verifique anualmente con usted mismo, para asegurarse de que todavía está en contacto con las cosas que son más importantes para usted. Y recuerde: Este ejercicio solo le ayudará si es 100% honesto consigo mismo.

¿

Cómo pueden los ejecutivos determinar si deben invertir en robots humanoides? Hemos desarrollado cinco preguntas que deberían hacerse.

1. ¿Qué papel pueden desempeñar los robots humanoides en nuestro negocio?

Para empezar, los ejecutivos deben evaluar los roles específicos que los robots humanoides pueden asumir dentro de sus operaciones. Dos preguntas fundamentales deben guiar esta evaluación: ¿Qué pueden hacer los robots humanoides de manera más eficaz que los robots industriales tradicionales? ¿Dónde puede un robot humanoide ofrecer mayor valor que una persona?

Los robots humanoides son adecuados para entornos que exigen una movilidad similar a la humana con restricciones espaciales complejas y tareas que requieren destreza y toma de decisiones similares a las humanas. En la manufactura, la atención médica y el comercio minorista, los robots humanoides ya operan en espacios complejos, colaborando con personas de maneras que los robots tradicionales no pueden.

Ya están demostrando su valor en tres áreas:

— Manufactura y almacenamiento: En entornos industriales, los humanoides podrían abordar la escasez de mano de obra y realizar tareas propensas a causar lesiones.

— Atención médica: Los robots humanoides ofrecen una solución a la creciente demanda de cuidados, especialmente para personas mayores y aquellas con necesidades especiales. Los robots humanoides sociales se encargan de tareas rutinarias como revisar signos vitales, administrar medicamentos y limpiar. También están entrenados en patrones de comportamiento complejos para interacciones empáticas.

— Servicio al cliente: Incluso en industrias orientadas al cliente como el comercio minorista y la hospitalidad, los robots humanoides podrían resultar invaluables, especialmente para trabajos que requieren menos habilidades especializadas y que implican tareas percibidas como monótonas, peligrosas o repetitivas, las cuales tienen el mayor potencial de adopción de robots humanoides.

2. ¿Cuál será el retorno de nuestra inversión en robots humanoides?

Las inversiones en robots humanoides requieren un análisis exhaustivo de costo-beneficio. Este análisis debe considerar no solo los costos directos (como el precio de compra, los gastos de integración y capacitación), sino también los costos indirectos (incluyendo el tiempo invertido en configurar los robots y preparar a los equipos para trabajar junto a ellos).

3. ¿Cómo pueden los robots humanoides integrarse eficazmente en nuestros procesos y sistemas existentes?

Los robots humanoides se desperdician si se utilizan para optimizar tareas aisladas. Deben contribuir a agilizar y automatizar procesos organizacionales más amplios.

Los ejecutivos deben asegurarse de que los humanoides trabajen fluidamente con las personas, otros robots y máquinas. Esta integración mejora la eficiencia y permite una asignación versátil de tareas. Al integrar los robots humanoides en procesos inteligentes potenciados por IA, pueden ajustar dinámicamente los pasos del proceso y reasignar recursos en tiempo real.

4. ¿Cómo podemos garantizar una colaboración segura entre nuestra gente y los robots humanoides?

Las empresas que consideran desplegar robots humanoides junto a empleados humanos deben desarrollar una cultura de colaboración entre humanos y máquinas. Los ejecutivos deben investigar y adoptar las mejores prácticas emergentes para la integración de robots humanoides, que sean transparentes para los empleados e incluyan una rigurosa validación de seguridad.

No es negociable reforzar la seguridad y productividad en el lugar de trabajo para posicionar a los robots humanoides como recursos beneficiosos y no amenazantes. Para lograrlo, deben asegurar una comunicación transparente y proactiva en relación con las funciones y capacidades de los robots humanoides.

5. ¿Cómo entrenaremos a los robots humanoides para operar en nuestros entornos del mundo real?

Entrenar a los robots humanoides en entornos físicos presenta importantes desafíos: es costoso, difícil de escalar y está limitado por riesgos de seguridad y desgaste. Los gemelos digitales ofrecen una solución en dos áreas clave. En primer lugar, permiten a los desarrolladores probar virtualmente componentes y sistemas robóticos en cuanto a funcionalidad y precisión antes de construir los robots humanoides. En segundo lugar, los humanoides pueden aprender física del mundo real en una simulación, lo que garantiza una operación fluida cuando se despliegan junto a personas.

Con los gemelos digitales, se puede monitorear y optimizar a un robot humanoide durante todo su ciclo de vida para asegurar su eficiencia sostenida. Las empresas de manufactura y logística ya han adoptado gemelos digitales para rastrear el desempeño de los robots, prevenir tiempos muertos y garantizar una coordinación más fluida entre los equipos humanos y robóticos.

L

os chatbots impulsados por inteligencia artificial se están convirtiendo en el nuevo estándar para gestionar consultas sobre productos, quejas y reembolsos.

Sin embargo, los clientes no se sienten satisfechos con las interacciones de los chatbots. Las encuestas muestran que el 77% de las personas considera que los chatbots son frustrantes, y el 88% sigue prefiriendo hablar con una persona real.

La mayoría de las empresas intenta solucionar este problema diseñando mejores modelos de IA en sus chatbots, bajo el argumento de que, si los modelos suenan lo suficientemente humanos, el problema eventualmente desaparecerá. Pero esta suposición es errónea. Incluso cuando los chatbots alcanzan un realismo casi perfecto (en recientes pruebas de Turing a ciegas, el 73% confundió a ChatGPT-4.5 con una persona), los clientes aún los rechazan.

Esto se debe a que el problema de fondo no es tecnológico. Es psicológico. En un estudio sobre interacciones con chatbots, los clientes que participaron en conversaciones idénticas con personas y con chatbots informaron estar un 8.5% menos satisfechos después de interactuar con el chatbot. Pero cuando las ventajas del chatbot (como “respuestas instantáneas” o “disponible 24/7”) se destacaban y ofrecían de forma explícita, las personas de repente se mostraban un 37% más satisfechas con el chatbot que con agentes humanos más lentos y menos disponibles.

Recientemente hemos analizado las últimas investigaciones sobre chatbots y la interacción entre IA y humanos, y las hemos convertido en una guía práctica para crear chatbots de IA efectivos que impulsen la satisfacción, la percepción positiva de la marca y las ventas. Estas son seis de nuestras formas favoritas para mejorar su chatbot.

1. Etiquete a su chatbot como “en aprendizaje continuo”

Las personas no solo quieren chatbots inteligentes. Necesitan chatbots de IA que sean cada vez más inteligentes. Las investigaciones muestran que los clientes tienen hasta un 17% más de probabilidades de seguir las sugerencias de un chatbot cuando este se etiqueta como “en aprendizaje continuo”, en comparación con un algoritmo estático, o incluso un agente humano.

2. Demuestre la precisión de su chatbot

Los clientes confían en los resultados, no en las explicaciones técnicas. Brinde pruebas de que su chatbot de IA realmente funciona. Mostrar ejemplos de éxito en el mundo real puede aumentar la confianza y la precisión esperada hasta en un 22%. Muestre métricas como: “Hoy gestionó 4,500 consultas con un 94% de precisión” o “Al 98% de los clientes les resultó útil”.

3. Utilice los halagos con cuidado

Los cumplidos sutiles hacen que las recomendaciones sean más persuasivas. Escuchar “Sí, este bolso encajaría con su estilo elegante” se siente bien, y hace que las personas tengan hasta un 12.5% más de probabilidades de aceptar recomendaciones de productos.

Pero si el halago suena demasiado humano, puede tener un efecto adverso. Mantenga los cumplidos basados en hechos, objetivos y alineados con el tono que los clientes esperan de la IA.

4. Compórtese como una persona para reducir el fraude

Las investigaciones muestran que los clientes tienen hasta un 35% más de probabilidades de comportarse de manera poco ética (por ejemplo, mintiendo para obtener un reembolso) cuando tratan con un chatbot en lugar de un agente humano. Interactuar con una máquina se siente menos personal y reduce los sentimientos de culpa.

Para contrarrestarlo, programe su chatbot de IA para que se comporte más como una persona en estas situaciones.

5. Vaya al grano con clientes enojados o apresurados

En momentos de mucho estrés (como la reprogramación de un vuelo cancelado), las respuestas con estilo humano no ayudan. En su lugar, programe su chatbot para que responda de forma rápida, clara y directa cuando detecte enojo o urgencia. En estas situaciones, es mejor no parecer “humano” en absoluto.

6. Comunique las buenas noticias de forma humana

Cuando su chatbot entrega buenas noticias (como la aprobación de un préstamo, un reembolso o una mejora gratuita), hágalo de forma cálida y humana. Los clientes calificaron a las empresas un 8% más alto cuando los resultados positivos fueron comunicados por un chatbot con comportamiento humano.

El próximo gran avance en los chatbots no vendrá solo de mejores modelos de IA. Vendrá del reconocimiento de que, con la IA, la experiencia del cliente ya no es un desafío de ingeniería. Ahora es un desafío de psicología humana.

S

egún las predicciones de PwC para 2025, la IA es el principal factor que cambiará fundamentalmente la manera de hacer negocios y crear valor este año. La IA se está integrando rápidamente en la forma en que los empleados ejecutan las tareas esenciales en organizaciones de diversos sectores, desde la optimización del servicio al cliente hasta el apoyo en la toma de decisiones y la mejora de la eficiencia. Esta tecnología también está a punto de transformar la forma en que se gestiona a los trabajadores. Los sistemas y agentes de IA son cada vez más capaces de supervisar el flujo de trabajo, y cómo los empleados y la IA colaboran en dichas tareas.

Sin embargo, aunque el porcentaje de organizaciones que adoptan IA ha pasado del 55% en 2023 al 78% en 2024, según McKinsey, los empleados muestran un entusiasmo significativamente menor respecto al uso de la IA en sus actividades diarias. Esto plantea una pregunta importante: ¿Los empleados confían en estas tecnologías?

La evidencia sugiere que la confianza es escasa. En una encuesta reciente de Pew Research, los encuestados informaron sentirse reticentes respecto a la IA: el 52% afirmó sentirse “preocupado” por el impacto de la IA en el lugar de trabajo, y el 33% dijo sentirse “abrumado”, en comparación con el 36% que se describió como “esperanzado”. A nivel global, Edelman descubrió que el 35% de los encuestados dijo rechazar la IA, frente al 30% que la adoptó. Según otra encuesta de Pew Research, el 71% de los estadounidenses se oponía a que las empresas utilizaran IA para tomar decisiones finales de contratación, y el 61% se oponía a su uso para rastrear los movimientos de los trabajadores.

Investigaciones recientes sobre gestión también han demostrado que una de las principales razones por las que los empleados no confían en la IA es que consideran que estas herramientas carecen de benevolencia al hacer recomendaciones y tomar decisiones, y dudan que la IA “se preocupe” y tome en cuenta sus intereses. La benevolencia (la disposición a adoptar una orientación positiva para servir a los intereses de otro interdependiente) es un concepto importante en este contexto, porque representa la característica fundamental del fideicomisario (la IA) para hacer el bien al fideicomitente (los empleados), como base para que surja la confianza.

Estas preocupaciones de los empleados también envían una señal a los líderes organizacionales de que la confianza en ellos también podría estar faltando. Los empleados desean saber si la adopción de la IA promoverá sus intereses o conducirá a su despido; si potenciará o reemplazará sus contribuciones.

A medida que las organizaciones consideran integrar sistemas de IA en su gestión y toma de decisiones, deben preguntarse cómo la IA influirá en la forma en que los empleados perciben la benevolencia. Al pensar en esto, deben considerar cómo estos sistemas pueden afectar la experiencia de los empleados y su visión del trabajo, así como qué rol debe desempeñar la gerencia en la mediación de las recomendaciones de la IA para abordar las preocupaciones de los empleados.

La IA y la capacidad de ser benévola

Los sistemas de IA son cada vez más hábiles para reconocer patrones en las interacciones humanas. Esta capacidad es lo que los hace tan efectivos para funcionar de manera (semi)autónoma en áreas como el servicio al cliente, las recomendaciones personalizadas y la gestión del flujo de trabajo. Al analizar grandes conjuntos de datos sobre comportamiento humano, los sistemas de IA pueden hacer inferencias matizadas sobre las preferencias, estilos de comunicación y respuestas humanas, y posteriormente tomar decisiones. Debido a esto, estos sistemas también pueden comunicarse de maneras que parecen humanas.

Dado que la IA refleja lo que ve en los datos y toma señales de quien le da instrucciones, puede reflejar tanto los valores vividos como los declarados de una empresa. Las organizaciones pueden entrenar a la IA que proporciona recomendaciones para que parezca benévola mediante el uso de indicaciones y solicitudes específicas. Por ejemplo, una IA puede recibir instrucciones para que identifique y priorice los intereses de las partes involucradas en una decisión empresarial.

Las empresas ya están haciendo esto. Por ejemplo, en 2017, Salesforce utilizó su sistema interno de IA para asesorar a los líderes cuando tomaban decisiones. En esos casos, la IA se empleó para reducir el sesgo en las reuniones y disminuir la política interna o las agendas personales. Ayudó a defender los intereses de las partes interesadas, a que los líderes tomaran decisiones benévolas y a demostrar que la IA puede ser una herramienta que ayuda a promover la benevolencia en la toma de decisiones.

Es poco probable que los empleados experimenten estas intervenciones como evidencia de la benevolencia de la IA (ni deberían hacerlo), porque generalmente consideran que esa es una cualidad humana y que está fuera del alcance de estas herramientas.

Esto se debe a que los sistemas de IA no son ni pueden ser benévolos. De hecho, estos sistemas operan a través de algoritmos que siguen patrones estadísticos y objetivos predefinidos sin ningún propósito autoimpuesto; y, como tal, no existe intención en la lógica interna del motor de IA. Sin la capacidad de tener una opinión y tomar una decisión basada en el juicio, los sistemas de IA tienen una comprensión limitada del mundo y de lo que motiva a los humanos en ese mundo. Y, por esa razón, los sistemas de IA no poseen la disposición genuina de cuidar los intereses de las personas.

Recomendaciones

Para fomentar la confianza en la IA, es importante que las organizaciones comprendan que esto no es solamente un ejercicio de ingeniería donde se necesitan intervenciones a nivel de la tecnología en sí, como el código abierto y la promoción de una IA explicable. Garantizar que la IA sea aceptada por los empleados requiere que estos puedan comprenderla y saber cómo funciona. Lograr este tipo de confianza requiere intervenciones tanto a nivel de la IA como del liderazgo. He aquí cómo hacerlo:

1. Para construir un entorno donde los empleados puedan adoptar la IA con confianza, las organizaciones deben promover los factores de confianza cognitiva de la IA: fiabilidad, precisión y transparencia. Las investigaciones demuestran que los sistemas percibidos como confiables y comprensibles fomentan una mayor aceptación entre los usuarios. Este tipo de confianza puede lograrse interviniendo en la tecnología misma. Por ejemplo, la realización de auditorías periódicas sobre la precisión de la IA, los esfuerzos de mitigación de sesgos y el seguimiento del desempeño pueden tranquilizar a los empleados sobre la fiabilidad de la IA, animándolos a comprometerse plenamente con la tecnología.

2. Los líderes deben demostrar una preocupación genuina por el bienestar y la equidad de los empleados, porque la IA no puede hacerlo. En última instancia, el liderazgo será quien decida cómo se usa y se empodera la IA, y dónde no. Al involucrar a los empleados en discusiones sobre el papel de la IA en su trabajo y abordar sus preocupaciones con transparencia, los líderes pueden ayudar a crear una cultura laboral donde los empleados se sientan valorados y perciban la IA como una solución que se adopta con el objetivo de empoderarlos y hacerlos crecer, en lugar de reemplazarlos.

3. La solución óptima para la falta de confianza en la IA requiere una “combinación IA-líder” que garantice que los empleados se sientan no solo técnicamente seguros con la IA, sino también que tengan la seguridad de que servirá a sus intereses de manera respetuosa y justa. Para promover la aceptación de esta combinación (IA-líder) y mejorar la confianza en la IA en toda la organización, es necesario desarrollar e implementar programas de capacitación. Estos programas existen para ayudar a que los empleados se sientan menos amenazados por la adopción de la IA, al tiempo que se sienten empoderados por sus supervisores. Esto puede lograrse promoviendo la alfabetización digital y la comprensión del funcionamiento de la IA. Una mejor comprensión de la IA, combinada con discusiones lideradas por el liderazgo que presenten a la IA como una herramienta de apoyo para contribuir al propósito de la empresa y a los intereses de todos los involucrados, empoderará aún más a los empleados para ver cómo la IA puede contribuir a sus funciones y al crecimiento de su carrera.

E

n su cuento “The Evitable Conflict”, publicado hace 75 años, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov describió cómo las máquinas podrían dirigir industrias enteras. Hoy en día, cada vez hay más pruebas de que la IA puede superar a los humanos en muchas tareas cognitivas individuales. Un experimento realizado por un equipo de la Universidad de Cambridge sugiere que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) pueden superar a los humanos en la mayoría de las tareas, incluyendo el diseño de productos, el control de costos y la inteligencia de mercado.

Si bien estos resultados son impresionantes, los estudios que conocemos se han realizado en condiciones de laboratorio artificiales. Los ejecutivos en el mundo real enfrentan desafíos indefinidos y cambiantes, a menudo con datos insuficientes o inexactos.

¿Qué sucede si sacamos la IA del laboratorio y la llevamos a una empresa real? Durante el último año, nos unimos a una serie de reuniones del equipo ejecutivo de Giesswein, una empresa austriaca con ingresos de 85 millones de dólares, que vende zapatillas ecológicas de lana orgánica. Nuestra idea era experimentar con diferentes formas de integrar la IA en sus reuniones ejecutivas para comprender qué funciona y cómo.

La IA en la sala de juntas

Diseñamos tres tipos de intervenciones y realizamos al menos dos variaciones diferentes de cada una para probar su replicabilidad. Después de cada intervención, realizamos entrevistas de seguimiento con los dos hermanos que dirigen la empresa familiar para recopilar sus percepciones sobre la efectividad.

Nuestro primer tipo de intervención consistió en alimentar la agenda del equipo ejecutivo en ChatGPT 4.0 durante varias reuniones, pidiendo sugerencias sobre qué preguntas y temas discutir. El resultado se compartió con el equipo durante la reunión a medida que se abordaban los puntos de la agenda. También desarrollamos indicaciones para generar recomendaciones más específicas. Por ejemplo, cuando la cuestión de la subcontratación estaba en la agenda, solicitamos argumentos a favor y en contra. Sabíamos que la empresa ya estaba subcontratando parte de su producción en China, por lo que pedimos a ChatGPT que explorara qué debía tener en cuenta si quería externalizar toda la producción. A continuación, se compartieron los resultados durante la reunión ejecutiva.

En un segundo tipo de intervención, escribimos indicaciones relacionadas con los puntos discutidos por los ejecutivos durante la reunión y luego compartimos los resultados. Por ejemplo, un posible factor decisivo en la decisión de subcontratación era la infrautilización de la línea de producción, lo que hacía que los costos fijos fueran un problema mayor. Mientras discutíamos esto en vivo, pedimos a ChatGPT que generara una lista de productos alternativos que podrían lanzarse utilizando el mismo material que la empresa ya producía.

Un tercer tipo de intervención se llevó a cabo después de las reuniones del equipo ejecutivo, con ChatGPT respondiendo preguntas específicas que tenía la dirección, por ejemplo, sobre opciones de entrada al mercado en EE. UU. Probamos dos versiones de esto: en la primera, entablamos una conversación prolongada con ChatGPT, usando nuestro propio criterio para guiar la herramienta de IA. En la segunda versión, simplemente formulamos las preguntas de los ejecutivos sin ninguna interpretación o iteración adicional.

Aumento, no sustitución

En general, nuestros experimentos con la junta directiva demostraron que la IA podría ser valiosa para guiar y enriquecer las discusiones ejecutivas, pero solo con una gestión activamente involucrada.

El uso no supervisado de la IA no funcionó bien, ya que proporcionó resultados que no eran lo suficientemente específicos para que los ejecutivos los encontraran útiles. Por el contrario, las aplicaciones supervisadas, complementadas con las habilidades de un asesor humano sin un conocimiento especial de la empresa, pero con experiencia en el desarrollo de estrategias, fueron percibidas como altamente beneficiosas por los ejecutivos. Observamos tres implicaciones específicas:

1. Ventaja de la torpeza

Parece contradictorio, pero la mayor ventaja de ChatGPT fue interrumpir el flujo natural de las reuniones. Esperábamos que la torpeza, la incomodidad y la demora que introducía fueran una gran molestia, pero los ejecutivos apreciaron que los hiciera detenerse y reflexionar.

El equipo era consciente de que, después de décadas de trabajar juntos, estaban muy alineados en muchos temas y podían casi completar las frases del otro. También sabían que su experiencia compartida y sus rutinas bien ensayadas creaban puntos ciegos de manera natural. Como nos dijo el CEO Markus Giesswein, aceptó este experimento porque esperaba “un apoyo equilibrado y estructurado, ya que muchas decisiones en nuestro rango de tamaño se toman en función de la intuición y las emociones”.

La tendencia de ChatGPT a proporcionar listas exhaustivas llevó al equipo a considerar opciones que de otro modo no habrían considerado, pero el verdadero valor radicó en romper y ralentizar los patrones de pensamiento e interacción existentes, permitiendo la discusión de nuevos elementos.

2. Ilusión de completitud

La amplitud de las sugerencias de LLM también tuvo un inconveniente. A medida que el equipo se acostumbró a que la herramienta les señalara problemas que de otro modo habrían pasado por alto, observamos una creciente dependencia de ella para no omitir nada importante.

Por ejemplo, en una de las reuniones se discutió un próximo anuncio. ChatGPT ofreció un amplio conjunto de factores que debían abordarse antes del anuncio, pero omitió posibles implicaciones legales que debían considerarse. En circunstancias normales, los ejecutivos podrían haber planteado las cuestiones legales, pero la IA había creado la ilusión de una completitud infalible en la que comenzaron a confiar.

3. Ventaja en velocidad y costos

Una última serie de ventajas de introducir la IA en estas reuniones fue la velocidad y la reducción de costos. Las discusiones en la sala de juntas suelen dar lugar a preguntas que requieren más investigación. ChatGPT permitió al equipo recopilar datos y hacer recomendaciones inmediatas, lo que agilizó la adopción de medidas.

Por ejemplo, cuando Giesswein consideró el futuro de su planta en Eslovaquia, surgió una pregunta importante: el posible costo de renovar la instalación si decidían conservarla. ChatGPT fue capaz de proporcionar estimaciones lo suficientemente rápidas y precisas que permitieron a los ejecutivos avanzar en esta cuestión.

En algunos casos, el uso de la IA también puede reducir los costos de exploración adicional. Por ejemplo, una de las decisiones que tomó el equipo requería emitir un comunicado de prensa. En el pasado, habrían contratado a una agencia para redactar y publicar el comunicado, pero ChatGPT produjo una declaración que se ajustaba a su propósito. Este beneficio también fue evidente cuando utilizamos ChatGPT en el análisis posterior a la reunión.

Un nuevo tipo de interacción para equipos ejecutivos

Hasta ahora, gran parte de la conversación sobre el valor de la IA generativa se ha centrado en la precisión de la información que proporciona. Nuestra participación de un año en Giesswein sugiere que el valor radica en otro lugar, específicamente en el proceso de interacción en sí mismo. Los ejecutivos son conscientes de que la herramienta ocasionalmente tendrá alucinaciones; también están acostumbrados a trabajar con información incompleta o defectuosa.

Lo que hace que la IA sea un miembro valioso del equipo ejecutivo es que es diferente de los humanos. Esto interrumpe y, por lo tanto, amplía las consideraciones, en algunos casos proporcionando información para avanzar rápidamente. Pero para que esto funcione, necesita a un humano que opere la herramienta. La inteligencia colectiva de la combinación entre humanos y herramientas ofrece algo nuevo y emocionante.

A

primera vista, la idea de que la IA reemplace a un CEO puede parecer tan improbable como el ascenso exitoso de un analista junior para dirigir la sala de juntas. Después de todo, la IA es propensa a cometer errores significativos, como las “alucinaciones” (generar información incorrecta o engañosa) y a perder el hilo de una tarea a mitad del proceso. Estas no son cualidades que se suelen asociar con un liderazgo efectivo, especialmente en un rol que exige equilibrar los intereses de múltiples partes interesadas, analizar tendencias históricas, detectar cambios sutiles en el mercado y tomar decisiones estratégicas que moldeen el futuro de una empresa.

No obstante, la IA generativa ya está transformando industrias que requieren tanto precisión como creatividad. Hasta la fecha, existen pocos (o nulos) datos empíricos sobre cómo se desempeñaría la IA como un CEO en escenarios del mundo real, sobre todo si se compara con la toma de decisiones humana en condiciones similares. Las fortalezas y debilidades de la IA solo se revelarán por completo cuando se ponga a prueba en una amplia gama de situaciones. Nosotros hemos dado un primer paso en esta dirección con un experimento a gran escala en el mundo real, que abre la puerta a una exploración más profunda del papel y el impacto potenciales de la IA en la C-Suite.

Un campo de juego para CEOs

Nuestro experimento se desarrolló entre febrero y julio de 2024, e involucró a 344 participantes (estudiantes universitarios y de posgrado de universidades de Asia Central y del Sur, así como altos ejecutivos de un banco en el sur de Asia) y GPT-4o, un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) contemporáneo creado por OpenAI. Los participantes navegaron por una simulación gamificada diseñada para replicar los desafíos de toma de decisiones que enfrentan los CEOs, con diversas métricas para hacer un seguimiento de la calidad de sus decisiones. La simulación era una representación digital simplificada de la industria automotriz de EE. UU., que incorporaba modelos matemáticos basados ​​en datos reales de ventas de automóviles, cambios en el mercado, estrategias históricas de fijación de precios y elasticidad, así como influencias más amplias como las tendencias económicas y los efectos de la pandemia de COVID-19. (Nota: El juego fue desarrollado por Strategize.inc, nuestra startup con sede en Cambridge, Inglaterra,).

Los jugadores tomaban decisiones estratégicas corporativas a través de una interfaz de juego, por ronda. Cada ronda representaba un año fiscal, y esta estructura permitía a los participantes enfrentar desafíos estratégicos a lo largo de varios años simulados e interconectados. El juego contaba con más de 500,000 combinaciones de decisiones posibles por ronda y no había una fórmula ganadora fija. El objetivo del juego era simple: sobrevivir el mayor tiempo posible sin ser despedido por una junta virtual y, al mismo tiempo, maximizar la capitalización de mercado. Lo primero estaba determinado por un grupo de indicadores clave de rendimiento (KPIs) establecidos por la junta, y lo segundo se impulsaba mediante una combinación de tasas de crecimiento sostenible y flujo de caja libre. Este objetivo sirvió como una representación realista para medir el desempeño de los CEOs en el mundo real.

Una vez que los participantes humanos completaron su turno, cedimos el control a GPT-4o. Luego comparamos el rendimiento de GPT-4o con el de cuatro participantes humanos (los dos mejores estudiantes y dos ejecutivos). Los resultados fueron sorprendentes y provocadores, y desafiaron muchas de nuestras suposiciones sobre el liderazgo, la estrategia y el papel potencial de la IA en la toma de decisiones en los niveles más altos de las empresas.

La IA tiene un rendimiento superior, pero ¿a qué costo?

El desempeño de GPT-4o como CEO fue notable. El LLM superó sistemáticamente a los mejores participantes humanos en casi todas las métricas. Diseñó productos con precisión quirúrgica, maximizando su atractivo y, al mismo tiempo, manteniendo estrictos controles de costos. Respondió bien a las señales del mercado, manteniendo alerta a sus competidores de IA no generativa, y generó un impulso tan fuerte que superó la participación de mercado y la rentabilidad del estudiante con mejores resultados tres rondas por delante.

Sin embargo, hubo una falla crítica: GPT-4o fue despedido más rápido por la junta virtual que los estudiantes que jugaron el juego.

¿Por qué? La IA tuvo dificultades con eventos inesperados, como el colapso del mercado durante la pandemia de COVID-19. Habíamos programado estas perturbaciones impredecibles para modificar la demanda de los clientes, colapsar los niveles de precios y tensar las cadenas de suministro. Los estudiantes que obtuvieron mejores resultados adoptaron estrategias a largo plazo. Evitaron los contratos rígidos, minimizaron los riesgos de inventario y gestionaron el crecimiento con cautela, garantizando la flexibilidad cuando cambiaban las condiciones del mercado. Su estrategia era clara: preservar la adaptabilidad en lugar de perseguir ganancias agresivas a corto plazo.

Por otro lado, después de una serie de éxitos iniciales, GPT-4o se encerró en una mentalidad de optimización a corto plazo, maximizando el crecimiento y la rentabilidad de manera implacable hasta que una perturbación en el mercado descarriló su racha ganadora. La IA puede aprender rápidamente y realizar iteraciones en un entorno controlado, lo que la hace menos idónea para hacer frente a eventos altamente disruptivos que requieren intuición y previsión humanas. Curiosamente, los altos ejecutivos también cayeron en esta trampa; ellos, al igual que GPT-4o, fueron despedidos más rápido por la junta virtual que los estudiantes. Tanto GPT-4o como los ejecutivos sucumbieron a la misma falla: una confianza excesiva en un sistema que recompensa la flexibilidad y el pensamiento a largo plazo tanto como la ambición agresiva.

¿La IA es el nuevo jefe?

A pesar de sus limitaciones, GPT-4o tuvo un rendimiento impresionante. Si bien fue despedido con más frecuencia que los mejores jugadores humanos, se mantuvo a la altura de los mejores y más brillantes de nuestra cohorte global de 344 participantes. Entonces, ¿cuáles son las implicaciones en el mundo real de este experimento para la formulación de metaestrategias? Estas son algunas reflexiones iniciales:

La IA generativa es un recurso estratégico clave.

Ya no es viable ignorar la IA generativa en la estrategia corporativa. Si la IA generativa puede ayudar a las empresas a maximizar el valor para los accionistas de manera más efectiva, ¿por qué resistirse? Después de todo, maximizar el valor para los accionistas es la razón de ser del rol del CEO.

La calidad de los datos es fundamental.

Para que la IA destaque en la estrategia corporativa, necesita datos de alta calidad. GPT-4o tuvo un buen desempeño en este experimento porque tuvo acceso a datos enriquecidos del simulador. La creación de una infraestructura de datos sólida es esencial antes de llevar la IA generativa a la sala de juntas.

Eficiencia vs. Riesgo.

Si bien la eficiencia impulsada por la IA puede generar beneficios significativos, también conlleva riesgos. Las estrategias agresivas de maximización del precio de las acciones por parte de ejecutivos humanos sin suficiente supervisión pueden conducir a resultados desastrosos.

Cuestiones de rendición de cuentas.

Es casi imposible responsabilizar a la IA del mismo modo que a un CEO humano. Para prevenir consecuencias no deseadas, es fundamental establecer reglas transparentes que garanticen que las decisiones impulsadas por la IA se alineen con los valores de la empresa y el bienestar social.

El papel de los gemelos digitales.

Un gemelo digital realista del ecosistema de una empresa, poblado por múltiples agentes LLM, podría servir como un valioso campo de pruebas para el liderazgo de la IA, proporcionando un amortiguador contra los errores del mundo real que la IA podría cometer si se le dejara actuar de manera autónoma, al tiempo que proporciona información valiosa para que los CEOs tomen mejores decisiones. En un entorno controlado, la IA puede cometer errores, identificar áreas de valor y generar estrategias optimizadas para alcanzar los objetivos de una empresa.

La disrupción de la consultoría estratégica.

El auge de los “CEOs artificiales” podría alterar la consultoría estratégica tradicional y los departamentos de estrategia internos. Firmas como McKinsey podrían ver sus servicios complementados (o incluso reemplazados) por sistemas de IA adaptados a los ecosistemas de sus clientes.

Dando un paso atrás, creemos que la principal conclusión es la siguiente: A pesar de su impresionante rendimiento, la IA no puede asumir la responsabilidad total de un CEO en mercados que atienden a humanos. En cambio, puede mejorar significativamente el proceso de planificación estratégica y ayudar a prevenir errores costosos.

La mayor fortaleza de la IA generativa no es reemplazar a los CEOs humanos, sino mejorar la toma de decisiones. Al automatizar los análisis con gran cantidad de datos y modelar escenarios complejos, la IA permite a los líderes humanos enfocarse en el juicio estratégico, la empatía y la toma de decisiones éticas, áreas en las que los humanos destacan.