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

Introducción de la fricción estratégica

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

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

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

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

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

Cómo distinguir a los creadores

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

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

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

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

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

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as matemáticas son el lenguaje central de los negocios. Y ahora más que nunca es importante que los líderes empresariales las dominen.

Como cualquier idioma, es una habilidad que se puede aprender, pero que se pierde si no se practica. Dominarla puede incluso ayudar a liberar todo el potencial de la IA, guiada por humanos que saben exactamente lo que quieren obtener de ella.

Yo tengo una licenciatura en matemáticas por la Universidad de Cambridge, cuna de leyendas como Isaac Newton, Srinivasa Ramanujan y Alan Turing. Desde hace muchos años, soy miembro de Mensa, un grupo conocido por resolver ingeniosos acertijos de lógica. Y cuento con dos décadas de aprendizaje práctico en campos impulsados por números como la analítica de datos, la consultoría estratégica y la inversión.

Estas experiencias me han ayudado a perfeccionar un conjunto de herramientas matemáticas enfocadas en los negocios, que son atemporales en su utilidad y oportunas para la era de la IA. Se relacionan con verificar la coherencia de modelos computacionales, pensar de forma probabilística y ser consciente de las dinámicas multiplicativas. A continuación, las describiré como: TRY, DO y WIN.

TRY = Piense y razone por sí mismo

La ceguera por falta de atención, un concepto de psicología, dice que a veces estamos tan extremadamente enfocados en detalles irrelevantes que pasamos completamente por alto el panorama general que realmente importa. Tal vez usted ha visto el famoso video del “gorila en la habitación”.

Es fácil confiar “ciegamente” en números detallados que salen de un modelo sofisticado. Eso puede estar bien. Pero no sustituye el pensamiento y razonamiento propios.

La mejor forma de evitar esto es realizar siempre sus propios cálculos matemáticos básicos, guiados por el sentido común, para verificar que los resultados tengan lógica. Como dice una frase conocida: es preferible estar más o menos en lo correcto (por cuenta propia) que estar precisamente equivocado (por confiar en modelos defectuosos).

DO = Decisiones vs. resultados

Quizá la lección matemática más poderosa que he aprendido en mi carrera es esta: nosotros tomamos las decisiones, el mundo observa los resultados. Ambas cosas están relacionadas, pero no son lo mismo.

El uso de la lógica probabilística (como los árboles de decisión) con los mejores datos posibles sigue siendo la mejor manera de tomar buenas decisiones. De hecho, si usted hace esto de forma consistente, le irá bien. Pero casi con certeza habrá algunos apostadores que obtendrán mejores resultados, quizá mucho mejores que usted, simplemente por pura suerte. No hay nada que ganar envidiando, glorificando, copiando o estudiando esos resultados. La dinámica empresarial es probabilística y los resultados están sujetos al azar. Esa es la realidad de cómo funcionan las cosas, por muy difícil que sea de aceptar.

Aunque sus herramientas puedan parecer simples, el pensamiento probabilístico es un concepto increíblemente poderoso, central en casi todos los aspectos del razonamiento empresarial y de la toma de decisiones gerenciales.

WIN = Cuando no es lineal

A veces usted puede pensar que tiene el marco probabilístico correcto. Pero resulta ser peligrosamente erróneo. Esto sucede cuando se intenta aplicar el pensamiento “lineal” a problemas “no lineales”.

En algunas situaciones, el resultado promedio teórico sobre una población hipotética (un “conjunto”) puede ser muy diferente del resultado esperado real para cualquier persona individual dentro de esa misma población.

Esto puede resultar incómodamente contraintuitivo. La razón es que estamos acostumbrados a pensar en términos de sumas y restas, donde cada nuevo resultado parte del anterior. Pero muchos problemas de la vida real son de naturaleza multiplicativa.

Para maximizar las tasas de crecimiento a largo plazo, es necesario dimensionar inteligentemente las apuestas.

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in, una estrella en ascenso, realiza presentaciones impecables, hasta que llega la sesión de preguntas y respuestas. En ese momento, su confianza se desvanece y se queda paralizada. En el otro extremo del espectro está Josh, quien lidera un proyecto de alto riesgo, cuyo éxito podría impulsar su carrera al siguiente nivel. Sin embargo, reacciona a la defensiva ante cualquier comentario o pregunta.

Estos comportamientos se desarrollaron como una forma de lidiar con un entorno altamente estresante y a menudo impredecible, y se han arraigado en su sistema nervioso, actuando casi como una segunda naturaleza cuando están bajo presión. En mi trabajo de coaching, clasifico a estas personas como «escáneres» (individuos hipervigilantes en su entorno que se caracterizan por reaccionar rápidamente ante las amenazas, reales o imaginarias, de una forma que resulta contraproducente).

La hipervigilancia puede desencadenarse por condiciones físicas, mentales o psicológicas, así como por situaciones sociales y familiares (como traumas infantiles, discriminación racial y experiencias de guerra). Estos eventos dejan huellas duraderas, moldeando la forma en que las personas responden a las amenazas percibidas en su entorno. En casos donde las demandas de estos factores estresantes exceden la capacidad del individuo para afrontarlas, pueden incluso conducir al trastorno de estrés postraumático (TEPT).

Controlar la hipervigilancia es clave para romper con los patrones habituales y convertirse en un líder y compañero de equipo más eficaz. Hay cosas que puede hacer día a día para convertirse en un líder más equilibrado cuando enfrente situaciones estresantes.

1. Ser curioso (y no confrontacional)

Para pasar de la reacción a la reflexión, los “escáneres” deben practicar un momento de pausa que les permita activar la parte del cerebro asociada con las funciones ejecutivas como el razonamiento, la planificación y la regulación emocional.

Una de las formas más efectivas de aprovechar esta pausa es hacer preguntas abiertas que inviten a la curiosidad en lugar de a la confrontación. Estas preguntas crean el espacio para formular una respuesta más consciente mientras se reevalúa el desencadenante con curiosidad.

2. Elegir vías alternativas de interpretación

El reencuadre consiste en generar múltiples marcos alternativos para comprender el comportamiento de la otra persona, de modo que su respuesta se modere al considerar otras posibles interpretaciones de la situación. Identificar otros marcos seguros crea una sensación de seguridad interna que puede reducir, retrasar o prevenir la reactividad.

A continuación, se indican cuatro pasos para practicar el reencuadre:

(1) Deténgase e identifique el primer marco.

(2) Genere marcos alternativos.

(3) Elija el marco más constructivo.

(4) Practíquelo con regularidad.

3. Crear un ambiente tranquilo

Diseñar deliberadamente su entorno para activar sus sentidos y practicar conductas autotranquilizantes puede reducir la reactividad del sistema nervioso. Por ejemplo, una estrategia eficaz es ralentizar la respiración, centrándose en exhalaciones más largas para ayudar a calmar un estado de agitación.

También puede intentar crear un entorno visual relajante, colocando plantas o flores frescas en su escritorio, lo que puede enviar señales a su cuerpo de que es seguro entrar en el estado de reposo y digestión, en lugar de permanecer en modo de lucha o huida.

Practicar la curiosidad (antes de la confrontación) y el reencuadre, así como cultivar un entorno tranquilo y relajante, permite a los “escáneres” ser más visibles y accesibles al interactuar con los demás. Sin embargo, incluso con estas habilidades, los “escáneres” pueden malinterpretar una situación, por lo que practicar la autocompasión se vuelve esencial.