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medida que la IA se integra en las organizaciones, los altos directivos se enfrentan a cambios a gran escala y a una enorme presión. La IA ya no se limita a proyectos piloto, sino que está influyendo en las decisiones cotidianas, los flujos de trabajo y la prestación de servicios a los clientes.

A pesar del aumento en la inversión, muchas empresas están teniendo dificultades para transformar la experimentación en valor escalable. En una encuesta de 2026 realizada a líderes globales de IA y datos, el 93% identificó el factor humano como la principal barrera para la adopción. Aun así, los líderes siguen confiando en el potencial de la IA.

Para comprender estas dinámicas en la práctica, The Positive Group llevó a cabo un estudio cualitativo en profundidad con altos directivos de grandes organizaciones internacionales de sectores como servicios profesionales, servicios financieros, marcas de consumo, aviación y ciencias de la vida. A través de entrevistas y grupos focales con 35 CEOs, directores de recursos humanos, directores de innovación y líderes funcionales, exploraron cómo están viviendo los líderes la adopción de la IA en tiempo real: las conversaciones que definen el rumbo, cómo se pone a prueba la capacidad de adaptación y los comportamientos que sustentan el progreso.

Dónde están surgiendo las tensiones

A pesar del consenso en que la IA es una prioridad estratégica, los líderes señalaron que la presión va en aumento a medida que la disrupción constante redefine las expectativas en todos los niveles de la organización.

“El objetivo cambia todo el tiempo”.

“Una habilidad clave de liderazgo para el futuro es la capacidad de adaptación al cambio. A diferencia de las transformaciones episódicas del pasado, la IA trae una disrupción continua, lo que significa que debe desarrollarse esa capacidad de adaptación en toda la empresa”.

— Director de Recursos Humanos de una empresa tecnológica.

Varios líderes compararon la adopción de la IA con transformaciones a gran escala anteriores. A diferencia de las iniciativas episódicas (como la implementación de nuevos sistemas, reestructuras o cambios en el modelo operativo), la IA está provocando una disrupción continua sin un punto final claro.

“El objetivo cambia todo el tiempo. Sé lo que dijimos hace seis meses, pero en realidad el objetivo ya cambió. Eso es difícil, porque la credibilidad empieza a tambalearse cuando la dirección sigue cambiando, incluso si el cambio está justificado”.

— Alto directivo de una empresa de servicios profesionales.

Todos quieren tener éxito con la IA, pero nadie se pone de acuerdo sobre qué significa realmente “valor”.

Los líderes describieron la presión de las juntas directivas para demostrar un progreso visible, incluso cuando el problema subyacente no estaba claro.

“El mayor desafío no es la resistencia, sino el FOMO del liderazgo. Todos quieren una actualización sobre IA antes de entender realmente cuál es el problema”.

— Ejecutivo sénior de una firma global de retail.

Esta dinámica moldeó la forma en que se hablaba del valor dentro de las organizaciones.

“Muchas aplicaciones de IA no ofrecen un beneficio claro e inmediato. Una herramienta que ayude a redactar correos electrónicos más claros o que reduzca el tiempo dedicado a la conciliación de cuentas puede suponer un ahorro de entre 10 y 30 minutos al día. Eso no elimina un puesto, pero sí genera un efecto acumulativo. Y cuando el liderazgo se obsesiona demasiado con el retorno de inversión a corto plazo, la gente deja de proponer ideas por completo”.

— Vicepresidente sénior de una firma de servicios financieros.

Emoción, miedo y amenaza a la identidad profesional.

Varios líderes observaron que la ansiedad era especialmente fuerte entre profesionales experimentados cuya autoridad se había construido sobre una profunda experiencia y conocimiento especializado.

“Lo que suele interponerse no es la tecnología en sí. Gran parte del problema tiene que ver con personas preocupadas por lo que esto significa para su rol, diciendo cosas como: ‘Ese es mi trabajo. Puede automatizar esa parte, pero esto no’. Es más fácil seguir haciendo las cosas como siempre se han hecho y preguntarse: ‘¿Qué tiene de malo cómo lo hago ahora?’ El verdadero progreso ocurre cuando alguien que entiende la tecnología trabaja muy de cerca con alguien que entiende el servicio o al cliente, pero, constantemente, la urgencia del día a día hace que las personas vuelvan a lo que parece más inmediato”.

— Ejecutivo sénior de una firma global de consultoría.

Varios líderes describieron errores iniciales en los que el miedo o el escepticismo fueron tratados como algo que debía corregirse o superarse. En la práctica, esto muchas veces redujo el involucramiento en lugar de acelerarlo.

“Cuando la IA se introduce desde el miedo, alimenta la resistencia al cambio, disminuye el compromiso y limita la adopción. Pero cuando las personas están preparadas, son incluidas en el proceso y saben que sus voces forman parte del diseño, es mucho más probable que participen”.

— Líder sénior digital de la industria de aviación.

Lo que los líderes están haciendo al respecto

Los líderes describieron cómo han estado ajustando su enfoque en la práctica: cómo hablan sobre IA, cómo hacen visible su propio aprendizaje y cómo crean condiciones para avanzar mientras la incertidumbre sigue siendo alta.

Ampliar el involucramiento dentro de la organización.

En respuesta a expectativas fragmentadas y reacciones emocionales, muchos líderes señalaron que estaban prestando más atención a la forma en que hablaban sobre la IA. Varios enfatizaron la necesidad de eliminar el exceso de jerga técnica para que las personas puedan involucrarse sin miedo.

“La narrativa y la simplicidad son impulsores muy poderosos de adopción. Necesitamos explicar la IA en un lenguaje sencillo, tan simple que incluso mi hijo de seis años pudiera entenderlo, porque la accesibilidad genera curiosidad y confianza”.

— Líder sénior del sector consumo.

Definir nuevas normas en contextos de incertidumbre.

Varios líderes señalaron que la vacilación inicial frente a la IA tenía menos que ver con la capacidad tecnológica y más con la ambigüedad. La falta de claridad sobre normas relacionadas con riesgo y responsabilidad hacía que las personas esperaran señales de tranquilidad antes de involucrarse. Como respuesta, algunos líderes comenzaron a utilizar deliberadamente su propio comportamiento para establecer esas normas y hacer visible su proceso de aprendizaje.

“Me aseguré de usar las herramientas yo mismo de forma visible. Tomaba un documento de más de 100 páginas y mostraba cómo utilizaba ChatGPT para resumirlo. No porque fuera perfecto, sino para demostrar que no necesita ser técnico para obtener valor. Se trata de hacer las preguntas correctas. Eso cambió la conversación. La gente dejó de preguntar: ‘¿Esto está permitido?’ y comenzó a preguntar: ‘¿Esto podría ayudarme con las decisiones que estoy tomando?’”

— Vicepresidente sénior tecnológico del sector asegurador.

Construir confianza a través de la transparencia.

Un tema clave de discusión fue la respuesta emocional frente a la IA. El miedo por la seguridad laboral, la incomodidad frente a la incertidumbre y la preocupación por la identidad profesional eran comunes, junto con el entusiasmo. Lo importante, argumentaban los líderes, no era eliminar esas reacciones, sino la manera en que se gestionaban.

“En las colaboraciones, no puede simplemente decirle a la gente qué hacer. El cambio tiene que darse a través de influencia y ejemplo. Eso es complicado cuando las personas avanzan rápido, sienten presión por entregar resultados y, lógicamente, se muestran preocupadas por cómo podrían evolucionar sus roles”.

— Director de aprendizaje y desarrollo de una empresa de servicios profesionales.

A lo largo de las entrevistas, los líderes describieron los desafíos psicológicos y relacionales de integrar la IA: explicar qué está cambiando, aclarar qué es realmente importante y responder a reacciones mixtas dentro de sus organizaciones. En este entorno, el comportamiento del liderazgo se volvió más visible. La forma en que los líderes enmarcaban las prioridades y modelaban la adaptabilidad influía directamente en cómo los demás se involucraban. Aunque la inversión suele enfocarse en capacidades técnicas, los líderes impulsan la adopción a través de habilidades fundamentales: criterio, empatía y adaptabilidad. La IA puede estar transformando la forma en que se realiza el trabajo, pero los líderes todavía pueden moldear cómo se vive esa transformación. La IA no reduce la importancia del liderazgo; eleva el estándar de lo que significa liderar.

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a investigación de McKinsey muestra que aproximadamente el 70% de los esfuerzos de transformación fracasan, y la causa principal rara vez es un análisis de viabilidad deficiente. Se trata del factor humano: líderes que no saben detectar la resistencia, que confunden el silencio con la aceptación o que descartan preocupaciones válidas como si fueran simples quejas. Cuando quienes lideran la transformación no comprenden a las personas que la viven, incluso la iniciativa mejor diseñada se estanca.

En mi trabajo de coaching ejecutivo y asesoría en desarrollo de liderazgo, veo este patrón de forma recurrente: las organizaciones incorporan líderes para impulsar el cambio, pero sin la capacidad de comprender plenamente a las personas, incluso los equipos más sólidos tienden a desalinearse. Lo que parece resistencia al cambio suele ser, en realidad, una brecha de percepción del liderazgo. Los líderes que responden de manera eficaz no empiezan por sustituir a sus equipos ni por descartar el plan. Empiezan por cerrar la brecha entre lo que los líderes perciben y lo que las personas experimentan realmente. Las siguientes estrategias pueden ayudar:

1. Diagnostique la brecha sin tomárselo como algo personal

Cuando una transformación se estanca, el instinto es cuestionar el compromiso. Pero el problema más profundo suele ser perceptivo, resultado de líderes que genuinamente no logran ver la desconexión entre el impacto que buscan generar y el que realmente producen.

La investigación sobre brechas de habilidades en la alta dirección confirma que esto no se trata de inteligencia ni de esfuerzo. Los ejecutivos promovidos por sus conocimientos técnicos suelen obtener puntuaciones significativamente más bajas en las pruebas de precisión interpersonal: la capacidad de interpretar correctamente los estados emocionales y las motivaciones de los demás. La brecha es estructural, no personal. Las organizaciones ascienden a alguien por un conjunto de habilidades y luego esperan que aparezca otro completamente distinto.

El primer paso es de carácter diagnóstico. Antes de etiquetar a alguien como resistente o desconectado, cuantifique la brecha de percepción.

Pregúntese:

— Después de reuniones clave, ¿sus líderes sénior pueden predecir con precisión cómo se sienten sus equipos respecto a la dirección?

— ¿Existe una brecha medible entre lo que reportan los líderes y lo que muestran los datos en las encuestas de pulso organizacional?

— ¿Las preocupaciones emergen por canales informales en lugar de expresarse en las reuniones?

— ¿Ha distinguido entre líderes que ignoran la retroalimentación y aquellos que simplemente no logran detectarla?

Los líderes suelen responder de forma racional a lo que perciben. Cuando esa percepción es incompleta, la confusión y el estancamiento son resultados predecibles.

Consejo práctico: Realice sesiones de “observación y retroalimentación”. Pida a un coach ejecutivo o a un colega de confianza que observe a cada líder sénior en dos o tres interacciones reales: una reunión de equipo, una interacción uno a uno, una conversación con un superior de otro nivel jerárquico. Después, comparen lo que el líder percibió con lo que el observador detectó. Los líderes rara vez se resisten a la retroalimentación cuando proviene de una experiencia compartida y no de un reporte.

2. Desarrolle la habilidad a través de la repetición, no solo de la capacitación

La mayoría de las empresas responde a la falta de habilidades para comprender a las personas enviando a sus ejecutivos a talleres de inteligencia emocional. Esto no funciona. Las investigacion sobre adquisición de habilidades y búsqueda de retroalimentación lo respalda. Comprender a las personas con precisión requiere una exposición repetida con ciclos de retroalimentación inmediatos. Los líderes mejoran su juicio interpersonal principalmente mediante la reflexión estructurada sobre interacciones reales, no en simulaciones de aula.

Pruebe con sesiones de “micro-retroalimentación”: conversaciones de cinco minutos que se mantienen inmediatamente después de las interacciones en las que los líderes deben responder tres preguntas:

— ¿Qué observó sobre la forma en que respondieron las personas?

— ¿Qué cree que les preocupaba realmente?

— ¿Cómo fue recibida su respuesta?

La clave es hacerlo decenas de veces, no solo una.

Consejo práctico: Cree un protocolo de “percepción vs. realidad”. Después de reuniones clave o sesiones abiertas, pida a cada líder sénior que estime el sentir del equipo en una escala del 1 al 10. Luego, realice una encuesta rápida con la misma pregunta. Muéstreles la diferencia. Haga esto mensualmente durante los periodos de transformación. Los líderes mejoran notablemente su capacidad para interpretar el estado de ánimo de las personas cuando ven cuantificados sus errores de percepción.

3. Rediseñe el sistema para compensar la brecha

A veces no se puede esperar a que la habilidad se desarrolle. El ritmo de la transformación es más rápido que la curva de aprendizaje.

La investigación de McKinsey sobre transformaciones confirma que las iniciativas en las que participan personas influyentes de manera informal (es decir, personas con responsabilidad real que actúan como aliados de los líderes) tienen tasas de éxito significativamente mayores que aquellas que dependen únicamente del juicio de la alta dirección. Las transformaciones que desarrollan habilidades interpersonales y de liderazgo, además de la ejecución técnica, tienen 1.5 veces más probabilidades de superar a sus pares.

Este enfoque puede ralentizar algunas decisiones, pero evita un costo mucho mayor: tener que retroceder cuando descubre que su equipo ha estado resistiendo silenciosamente durante meses.

Los líderes también pueden considerar otro ajuste estructural: cambiar la forma en que obtienen información.

Consejo práctico: Cree un sistema de alerta temprana. Identifique entre tres y cinco personas en cada nivel dispuestas a ser observadores honestos. No son roles formales, sino relaciones informales. Bríndeles un canal directo (Slack privado, reuniones mensuales con el CEO, correo confidencial) para señalar cuando el liderazgo esté interpretando mal a la organización. Compense este esfuerzo. Trate su información como inteligencia estratégica.

4. Sepa cuándo reemplazar, no solo desarrollar

No todas las brechas de habilidades pueden cerrarse con ajustes estructurales. A veces la respuesta es directa: su líder sénior no está preparado para la transformación que necesita ejecutar.

La investigación sobre transiciones de liderazgo respalda este patrón. Aunque algunas habilidades para interpretar a las personas pueden mejorarse con la práctica, la mentalidad subyacente (es decir, si un líder considera que comprender a las personas es fundamental para su función) rara vez cambia en niveles sénior consolidados. Como muestra el trabajo de McKinsey sobre salud organizacional, las empresas que obtienen mejores resultados invierten tanto en el desarrollo del personal como en la toma de decisiones difíciles sobre la idoneidad de los candidatos.

Considere una prueba de seis meses con desarrollo estructurado y metas claras. Si no observa una mejora sostenida tras ese periodo, es poco probable que ocurra. Y su transformación no puede esperar indefinidamente.

Lo más difícil no es tomar la decisión, sino reconocer que alguien puede ser técnicamente excelente y, aun así, no ser el líder adecuado para una transformación que depende de las dinámicas humanas.

Consejo práctico: Aplique la regla de los seis meses. Ofrezca a los líderes un proceso de desarrollo estructurado con indicadores claros y medibles de mejora interpersonal. Evalúe si mejoran las percepciones de sus equipos, si cambian los patrones de resistencia y si la retroalimentación deja de circular por canales informales para expresarse abiertamente. Si no hay avances sostenidos en seis meses, es una señal para hacer un cambio de liderazgo, no para insistir en el mismo enfoque.

La transformación que usted planificó fracasará si quienes la lideran no son capaces de comprender a quienes la viven. No se trata de pesimismo, sino de reconocer los patrones.

La buena noticia es que, una vez que identifica la brecha, tiene opciones: desarrollar la habilidad de forma sistemática, rediseñar la transformación para compensarla o hacer ajustes en el liderazgo alineando las capacidades con las necesidades. Lo que no puede hacer es ignorarla y esperar que la capacidad de entender a las personas aparezca mágicamente cuando la presión aumente. Eso no sucederá.

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Caótico.” “Disruptivo.” “Incontrolable.” “Insidioso”.

Las palabras que escuchamos que los líderes utilizan para describir el cambio actual son preocupantes. Aunque los ejecutivos están acostumbrados a liderar procesos de cambio en entornos complejos, estamos viendo que incluso los líderes más experimentados tienen dificultades. El enfoque típico de inspirar a los empleados con una visión ambiciosa del futuro ya no funciona.

La razón es que el cambio en sí mismo sigue cambiando de formas que no pueden ser completamente controladas por los líderes o sus organizaciones. En Gartner vemos esto como la convergencia de cuatro factores:

1. No solo hay un mayor volumen de cambios, sino que estos se acumulan, uno tras otro.

2. Los cambios no solo se producen más rápidamente, sino que también son continuos, sin una fecha clara de inicio o finalización.

3. Los cambios no solo son de mayor escala, sino que también presentan múltiples interdependencias, como por ejemplo, que la implementación de una tecnología no se integre correctamente con otra.

4. Los cambios no solo son impredecibles, sino que además vienen impulsados por factores externos, con repercusiones que provienen de todos los frentes: tecnología, política, incertidumbre económica, tendencias sociales y mucho más.

A esto lo llamamos “cambio ingobernable”, y en este entorno, los líderes están teniendo dificultades para impulsar las transformaciones necesarias. Una encuesta de Gartner realizada en marzo de 2025 a más de 980 líderes globales reveló que solo el 32% de los líderes de nivel medio a sénior fueron capaces de implementar su última iniciativa de cambio a tiempo, manteniendo el compromiso y el desempeño de los empleados.

Los líderes están gestionando el cambio ingobernable en un momento en que sus empleados son cada vez más escépticos respecto a sus esfuerzos: el 79% de los 2,900 empleados globales encuestados por Gartner en abril de 2025 no confía en la capacidad de su organización para cambiar de manera efectiva. La mayoría cree que su organización ha tomado malas decisiones de cambio en el pasado y es poco probable que tenga éxito en el futuro.

En medio de esta desconfianza, la investigación de Gartner encontró que los líderes más exitosos preparan a los empleados para navegar por el cambio ingobernable al convertir el cambio en una rutina, tratándolo como un proceso empresarial cotidiano. Los líderes que convierten el cambio en una rutina reconocen que la transformación constante es la norma. Asumen una responsabilidad continua de equipar a los empleados con habilidades de cambio bien practicadas, que se sienten como algo natural, y con la mentalidad adecuada que necesitan para adoptar el cambio continuo.

Para tener éxito al convertir el cambio en una rutina, es necesario adoptar las siguientes tres estrategias:

1. Comunique que el cambio es un viaje, no un destino.

Tradicionalmente, los líderes han buscado inspirar el cambio centrándose en el resultado deseado y en los beneficios que este traerá. Pero los empleados, que no confían en la capacidad de la organización para cambiar, ya no creen que esta visión se convertirá en realidad.

Hoy en día, los líderes del cambio exitosos reconocen que la transformación es un viaje sin un camino claro, ni siquiera un destino fijo. En lugar de promover los beneficios de cambiar, crean urgencia destacando los riesgos de no actuar. Refuerzan el valor de avanzar al aclarar que los pequeños logros constantes a lo largo del camino del cambio son la métrica del éxito.

Finalmente, comparten información de forma transparente, pero centran las comunicaciones para maximizar la capacidad de los empleados para asimilarla.

2. Fomente el cambio en los empleados, no el entusiasmo por el cambio.

Los líderes suelen fomentar el cambio generando entusiasmo y proporcionando apoyo (como herramientas y recursos) para cada iniciativa. Sin embargo, tratar el cambio como una ocasión especial y generar emoción por un evento individual no se alinea con la realidad actual.

Permitir que los empleados prosperen en el cambio ingobernable se trata de ayudarlos a desarrollar la mentalidad adecuada y practicar habilidades de cambio hasta que se vuelvan algo natural. Esto les ayuda a estar listos para adoptar cualquier cambio en todo momento.

Navegar por el cambio es un viaje emocional. Aunque históricamente los líderes han intentado ayudar a los empleados a superar la incomodidad prometiendo que los beneficios superarán los costos, en la era del cambio ingobernable, los empleados deben aprender a sentirse cómodos con la incomodidad. Para ello, los líderes deben ayudar a los empleados a regular sus emociones.

Una gran empresa farmacéutica quería ayudar a sus empleados a comprender el origen de sus respuestas negativas al cambio. Desarrollaron una herramienta para líderes, basada en marcos existentes, como el modelo SCARF de David Rock, para ayudarlos a entender y responder a las preocupaciones de los empleados sobre el cambio.

Por ejemplo, un líder podría utilizar esta herramienta para descubrir que la resistencia de un empleado a la automatización de un determinado proceso no se debe realmente a la eficacia o ineficacia del nuevo proceso, sino a que el empleado teme que sus conocimientos especializados dejen de ser valiosos. Al descubrir esto, el líder puede tranquilizar al empleado diciendo algo como: “Seguiremos contando con su experiencia para ayudarnos a mejorar el nuevo proceso”. El nuevo proceso puede seguir siendo incómodo para ese empleado. Pero cuando entiende por qué se siente incómodo, es más probable que pueda avanzar con el cambio a pesar de esa incomodidad.

Una vez que los empleados están dispuestos a avanzar con el cambio, también necesitan las habilidades para adaptarse. Los líderes que convierten el cambio en una rutina construyen lo que llamamos “reflejos de cambio”. Estas son habilidades básicas que se aplican a múltiples escenarios de cambio y que se han practicado con suficiente repetición como para volverse intuitivas.

La investigación de Gartner ha identificado seis reflejos de cambio fundamentales:

— Estar abierto a nuevas experiencias.

— Gestionar el tiempo de manera efectiva.

— Comprender el contexto en el que opera el negocio.

— Usar la tecnología de forma eficaz.

— Trabajar bien con cualquier persona, independientemente de su experiencia previa.

— Regular las emociones.

El mejor momento para practicar y desarrollar estos reflejos de cambio es en el curso del trabajo diario.

Por ejemplo, una empresa de servicios financieros ayuda a los líderes a identificar oportunidades de coaching (lo que ellos llaman “micromomentos de cambio”, es decir, tareas y actividades que se asemejan a las experiencias de los empleados durante cambios significativos). Estos micromomentos ocurren con suficiente frecuencia como para permitir una práctica regular en momentos menos estresantes, creando las condiciones adecuadas para construir reflejos de cambio.

3. Anticipe múltiples escenarios posibles, no solo el cambio actual.

Los líderes del cambio saben que deben esperar lo inesperado, pero los líderes que convierten el cambio en una rutina llevan esta previsión un paso más allá. No solo utilizan su capacidad empresarial y su visión estratégica para planificar escenarios, sino que empoderan a los empleados para que analicen y se preparen para el impacto que los posibles escenarios futuros podrían tener en el equipo.

Para ayudar a los líderes a desarrollar la visión de futuro y la perspicacia empresarial de sus equipos, una organización de servicios financieros les propone un ejercicio de sensibilización del contexto para que lo utilicen con sus equipos. Primero, los líderes identifican posibles detonantes externos, como la inteligencia artificial o la regulación, que podrían provocar un cambio en la organización. Después, asignan a los empleados la tarea de investigar ese detonante y enseñar al equipo lo que aprendan. Como grupo, el equipo discute los escenarios futuros probables y las habilidades que necesitarán para responder. Con el tiempo, esto ayuda a los empleados a comprender de manera más intuitiva los cambios que pueden venir y las habilidades que necesitan desarrollar para adaptarse a una amplia variedad de cambios futuros.

Normalizar el cambio continuo y construir los reflejos de cambio de los empleados significa que cuando el cambio se transforma (algo inevitable en esta era de cambio ingobernable), los empleados tendrán una comprensión más intuitiva de qué hacer a continuación.

Al invertir en los reflejos de cambio de los empleados, los líderes pueden preparar mejor a sus organizaciones para un futuro de cambio ingobernable, viendo el cambio no como algo caótico, disruptivo, incontrolable o insidioso, sino como una capacidad central que puede dominarse como cualquier otra.

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as metáforas se basan en los principios de la narración de historias, pero requieren menos tiempo para explicarse y desarrollarse que una narrativa completa. Una metáfora puede actuar como un puente corto, ayudando a las personas a cruzar el abismo de la complejidad hacia la claridad de manera más rápida.

En los esfuerzos de transformación acelerados y de alto riesgo, las metáforas estratégicas no son adornos: son intervenciones enfocadas que calman el cerebro, coordinan la energía y aclaran la dirección. Los líderes que enfrentan la ambigüedad deben desarrollar un modelo mental de cómo funciona el entorno (es decir, “dar sentido”) y comunicar esa visión para obtener apoyo (es decir, “dar significado”), siendo el desarrollo de la metáfora una etapa crítica en este proceso. Las investigaciones confirman que las metáforas reducen la incertidumbre sobre conceptos abstractos, con efectos particularmente notorios cuando la ambigüedad es alta.

Las metáforas ofrecen herramientas prácticas para el cambio organizacional cuando el tiempo apremia y la resistencia puede ser elevada. Las metáforas estratégicas crean lo que Karl Weick denomina “mapas cognitivos”, que ayudan a las personas a categorizar competidores, comprender recursos e identificar relaciones de causa y efecto dentro de un marco único y memorable.

La metáfora adecuada no solo describe el viaje: lo define. Indica qué es lo que importa, en quién nos estamos convirtiendo y cómo llegaremos allí, juntos. Crear una metáfora estratégica no es un ejercicio creativo superficial, es un acto de liderazgo.

Para determinar el tipo correcto de metáfora estratégica que debe usar en su propia iniciativa de cambio, hágase las siguientes preguntas:

1. ¿Qué amenaza estoy calmando?

Por ejemplo, si el estatus es la preocupación, elija metáforas que eleven la importancia, como “fuerzas de élite”, “maestros artesanos” o “el equipo A”.

2. ¿Se trata de un terreno conocido o desconocido?

Para desafíos familiares, use metáforas que reconozcan la experiencia mientras apuntan hacia un desempeño más alto, como “nivel de campeonato” para equipos experimentados. Por ejemplo: “Estamos pasando del equipo universitario al nivel de campeonato: mismo juego, mayores riesgos, mayor precisión.” Para territorios desconocidos, use metáforas de exploración que destaquen el descubrimiento y la aventura. Por ejemplo: “Somos pioneros trazando un nuevo territorio: cada desafío que resolvemos crea el camino para que otros lo sigan.”

3. ¿La metáfora será válida en todos los ámbitos?

Ponga a prueba si su metáfora funciona entre equipos, niveles y culturas. Las mejores metáforas estratégicas son aquellas que los mandos intermedios pueden traducir fácilmente sin perder impacto emocional. Conceptos universales como la competencia (“equipo de campeonato”), la exploración (“pioneros”) y la sanación (“diagnosticar”, “prescribir soluciones”) se adaptan mejor que las referencias culturales específicas como “batear la pelota fuera del estadio” (propio del béisbol) o “patear el balón” (propio del fútbol americano). Un CEO al que asesoré solía usar su hándicap de golf como metáfora, pero solo era entendida por quienes jugaban golf.

4. ¿Es fácil de recordar y compartir?

La transformación ya ejerce presión sobre los recursos cognitivos y emocionales de las personas, y esperar que los empleados recuerden acrónimos complejos o marcos de consultoría sofisticados no ayuda. Manténgalo simple. Ejemplos de metáforas memorables pueden ser un faro (que guía a otros), constructores de puentes (que conectan equipos) o jardineros (que fomentan el crecimiento).

En un mundo donde la estrategia suele olvidarse antes de que las diapositivas desaparezcan de la pantalla, las metáforas estratégicas pueden ser su atajo de liderazgo hacia la memoria, el significado y el impulso. No solo ayudan a las personas a comprender el cambio: las ayudan a sentirlo, mientras proporcionan un mapa cognitivo que contribuye a abordar las amenazas neurológicas que pueden surgir con el cambio.

Al planear su próxima transformación, no se limite a preguntar: “¿Cuál es nuestra estrategia?” Pregúntese: “¿Qué metáfora hará que las personas quieran llevar adelante nuestra estrategia?” Deje que la metáfora haga el trabajo pesado.

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n las salas de juntas de todo el mundo, sigue surgiendo una pregunta familiar: ¿Quién debería liderar nuestros esfuerzos en IA?

Es una pregunta razonable. A medida que la IA generativa transforma el panorama empresarial, los líderes, con toda razón, intentan determinar quién está mejor posicionado para guiar a sus empresas a través de esta transición. En respuesta, algunos se han apresurado a nombrar directores de inteligencia artificial (CAIO, por sus siglas en inglés), como si una contratación brillante pudiera desbloquear todo el potencial de la IA.

Pero este enfoque a menudo falla. El CAIO llega con gran alarde. Comienzan los proyectos piloto. Aparecen algunas demostraciones llamativas. ¿Y luego? No pasa mucho. Los proyectos se estancan. Los equipos no los adoptan. El CAIO se marcha. La junta directiva comienza a hacer preguntas difíciles.

No es porque el CAIO no sea inteligente o capaz. Es porque el puesto en sí, al menos en la forma en que se imagina actualmente, está sobrecargado y desalineado. Se parte de la suposición de que una sola persona puede unir innovación y operaciones, supervisar el cumplimiento normativo y la infraestructura, y además ofrecer resultados rápidos en toda la empresa. Esa es una descripción de puesto imposible.

Las empresas que están logrando avances reales están construyendo ecosistemas de líderes involucrados en el viaje de la IA.

La trampa del líder solitario

Con demasiada frecuencia, el CAIO está subordinado al director de tecnología (CTO, por sus siglas en inglés) o aislado en un grupo de estrategia. Se le indica que experimente, que sea audaz, pero también que evite riesgos, que entregue valor inmediato y que garantice una transformación a nivel empresarial. En una firma global de servicios, el líder de IA creó un prototipo prometedor usando un modelo de lenguaje de gran tamaño. Pero el proyecto no prosperó. Las unidades de negocio no se involucraron desde el inicio, nunca se impartió capacitación y la nueva herramienta no se usó.

Incluso en organizaciones mejor alineadas, la presión sobre un solo líder para impulsar la transformación con IA es intensa. La junta directiva quiere que su inversión en IA se traduzca rápidamente en ingresos; el área legal solicita límites claros; operaciones quiere automatización; marketing desea personalización. No es que estas metas sean erróneas. Pero esperar que una sola persona las cumpla todas es preparar el terreno para su fracaso.

Un enfoque de ecosistema

En las empresas donde la IA está echando raíces, el mejor liderazgo es distribuido, con muchos ejecutivos trabajando en sincronía.

Algunos líderes en su ecosistema de IA deben enfocarse en construir. Estos son sus ingenieros, responsables digitales o equipos de producto que experimentan con herramientas generativas. Otros deben centrarse en la integración: el director de operaciones que replantea los flujos de trabajo, el líder de soporte al cliente que reorganiza los equipos para aprovechar los nuevos sistemas de IA. Otros más deben actuar como conectores: el director financiero que vincula las inversiones con los resultados, el asesor legal general que evalúa riesgos, el director ejecutivo que garantiza que la IA esté integrada en la forma en que la organización aprende y se adapta.

Esto no requiere una burocracia compleja. La estructura importa menos que la mentalidad: la IA no es un departamento. Es una capacidad que todo el equipo de liderazgo debe asumir.

El papel crítico del CEO

Entre esos líderes, el CEO desempeña un papel único y fundamental.

El CEO tiene el poder de definir la estrategia, alinear los incentivos y moldear la respuesta cultural de la organización al cambio. La transformación con IA, cuando se hace bien, no se trata de la tecnología en sí. Se trata de los cambios estratégicos y operativos que permite. La estrategia de IA es su estrategia empresarial. Por eso, los CEOs no pueden delegar completamente el liderazgo en IA. Sus palabras y, más importante aún, sus acciones, señalan qué tan en serio se está tomando su empresa la transición y si el futuro incluye un lugar para cada empleado.

Los CEOs más eficaces lideran con participación directa, autenticidad, claridad y una mentalidad de crecimiento.

La autenticidad significa adaptar la adopción de IA a su propia personalidad y fortalezas. Un CEO con perfil técnico podría prototipar nuevos flujos de trabajo y compartir los resultados. Un CEO sin formación técnica podría cocrear nuevos procesos con los constructores internos y mostrar que la IA es para todos, no solo para los expertos.

La participación directa significa estar presente, no solo como patrocinador, sino como un compañero en sesiones de trabajo críticas. Significa involucrarse en proyectos piloto, asistir a hackatones y dar retroalimentación a medida que se realiza el trabajo real.

La claridad y una mentalidad de crecimiento deben definir la forma en que el CEO se comunica. Las políticas deben ser claras. Los mensajes deben ser coherentes. Y el enfoque subyacente debe estar basado en oportunidades. Se trata de ampliar el trabajo, evolucionar los roles y crear espacio para una mayor creatividad y juicio humanos.

¿Quién más debe estar en la mesa?

Comience con un constructor. Alguien curioso, con energía por las posibilidades y dispuesto a probar nuevas ideas, incluso cuando el resultado sea incierto. Podría ser alguien que ya esté dentro de la organización, un responsable de innovación, un líder de producto o un director de ingeniería que experimenta discretamente con herramientas de IA.

Pero ese constructor necesita un socio. Alguien con los pies en la tierra, en el negocio, que entienda dónde se realiza el trabajo, dónde surgen las fricciones y qué vale la pena resolver. Sin alguien que pueda ver los experimentos desde una perspectiva operativa, estos a menudo permanecerán desconectados del impacto real.

Finalmente, necesita un estratega. Alguien que pueda tomar distancia, evaluar qué iniciativas se alinean con los objetivos a largo plazo y administrar los recursos limitados para su mejor uso.

Estos líderes no necesitan tener currículums idénticos. Pero todos deben ser colaborativos. Curiosos. Tener los pies en la tierra, pero estar abiertos a reimaginar cómo funcionan las cosas. Deben tolerar la ambigüedad, pero saber cuándo enfocarse y ejecutar.

Algunos de los campeones de IA más impactantes surgen orgánicamente mediante la exposición práctica más que por selección formal. Hemos observado que muchas organizaciones aún están en etapas tempranas de madurez en IA y carecen de una comprensión práctica de lo que las herramientas actuales pueden lograr de manera realista. Una forma eficaz de cerrar esta brecha es a través de sesiones de ideación con el liderazgo que desmitifiquen los conceptos centrales, muestren ejemplos en vivo y, lo que es más importante, fomenten la experimentación práctica con herramientas como ChatGPT Pro y Claude. Estas primeras interacciones a menudo cambian mentalidades y despiertan un pensamiento más fundamentado y creativo sobre el papel de la IA en el negocio.

Diseñar para la durabilidad

Los esfuerzos en IA se estancan cuando falla la coordinación. Un modelo prometedor puede necesitar nuevos flujos de datos, rediseño de procesos, aportes legales, gestión del cambio y capacitación. Si cada uno de estos elementos está en una parte diferente de la organización, cada uno con su propia hoja de ruta y prioridades, la fricción puede ser fatal.

La clave para una integración sistémica de la IA no es solo la experimentación. Es diseñar un sistema repetible para evaluar, integrar y escalar buenas ideas. Eso significa clarificar roles: quién construye, quién integra, quién decide. Significa implementar infraestructuras ligeras, centros de excelencia, grupos de trabajo y manuales operativos que generen flujo entre departamentos, en lugar de barreras.

También significa evitar varias trampas peligrosas. En particular:

— Ignorar la gestión del cambio. Un candidato que pueda explicar cómo funcionan las redes neuronales, pero no pueda construir una narrativa, negociar riesgos o capacitar a miles de colegas, dejará intacta la resistencia cultural y no logrará un retorno de inversión.

— Acaparar las ideas. Cuando la planificación de la IA se limita a un círculo cerrado, el equipo pierde el conocimiento práctico de los empleados de primera línea.

— Malinterpretar el panorama de riesgos. Elegir a alguien que ignore la ética, la privacidad y la exposición regulatoria puede provocar crisis reputacionales o legales que eclipsen cualquier victoria inicial, erosionando la confianza del equipo ejecutivo y de la junta en todo el programa.

Lidere en conjunto, o no lidere en absoluto

Es tentador creer que la contratación adecuada desbloqueará la IA. Pero la IA no es una actuación en solitario. Ni siquiera es un dueto. Es un cambio a nivel empresarial que toca todas las funciones.

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a transformación se ha convertido en una palabra de moda en el mundo de los negocios. Los desarrollos tecnológicos crean una necesidad de transformación digital. El cambio climático crea la necesidad de una transformación verde. Disrupciones, como el COVID-19 o la guerra en Ucrania, crean la necesidad de una transformación ante crisis.

Las transformaciones empresariales varían en términos de contenido, ritmo y lugar de inicio, y es raro que las empresas solo experimenten una a la vez. Hoy en día, hacer negocios significa navegar por un panorama complejo de problemas interconectados e interdependientes, cada uno con múltiples agendas y partes interesadas. Por lo tanto, las organizaciones deben comprender los distintos tipos de transformaciones y saber cómo administrar cada una.

Basándonos en nuestro trabajo, he aquí cuatro tipos de transformación empresarial.

1. Transformación en cámara lenta

Sucede cuando los líderes organizacionales introducen una nueva visión con un largo plazo para su implementación. Los cambios culturales y corporativos son transformaciones típicas en cámara lenta.

Un ejemplo reciente de una transformación a cámara lenta de alto perfil se puede ver en los esfuerzos de transformación digital que se están llevando a cabo en Maersk Line, la empresa danesa de transporte de contenedores. Estos esfuerzos en marcha para proporcionar mayor visibilidad y transparencia en las cadenas de suministro de los clientes requieren un cambio técnico, organizativo y cultural. A pesar de la importante inversión, que comenzó en 2016, todavía hay un diálogo en curso acerca del posicionamiento estratégico y la identidad corporativa de la empresa: Mientras que los entusiastas de la digitalización proclaman que Maersk Line es cada vez más una empresa tecnológica, otros ejecutivos de alto rango argumentan que es, ante todo, una empresa de transporte de contenedores.

El desafío gerencial con las transformaciones a cámara lenta es mantenerse enfocado en la dirección y el objetivo del cambio. Esto requiere paciencia y una visión a largo plazo, así como aprendizaje y mejora continua durante todo el proceso de transformación.

2. Transformación acelerada

Estas iniciativas se caracterizan por un desafío urgente al statu quo. Ejemplos de una transformación acelerada incluyen una reestructuración corporativa repentina o la introducción de una nueva iniciativa estratégica.

Un ejemplo de una transformación acelerada reciente es la evolución de Facebook hacia Meta. Cuando Mark Zuckerberg anunció, en octubre de 2021, que su empresa apostaba por el metaverso, provocó una transformación generalizada y sin precedentes para la compañía de redes sociales de 68,000 empleados. De repente, se les dijo a los ingenieros de Facebook e Instagram que solicitaran nuevos puestos en los florecientes equipos de realidad aumentada y realidad virtual. Esta transformación acelerada generó incertidumbre y estrés entre los exempleados de Facebook e Instagram. Sin embargo, también se podría argumentar que Facebook necesitaba acelerar para convertirse en Meta y obtener la ventaja de ser el primero en moverse.

El desafío gerencial en una transformación acelerada es construir una narrativa poderosa, para crear la energía y la motivación necesarias para el cambio. Sin una fuerza laboral motivada, será imposible seguir la dirección deseada.

3. Transformación negociada

Estas iniciativas generalmente se llevan a cabo en respuesta a demandas externas, como los esfuerzos regulatorios, donde la empresa no puede cambiar los contenidos de la transformación, sino solo influir en ellos. Se caracterizan por un ritmo lento y amplios esfuerzos de gestión de las partes interesadas.

Tomemos como ejemplo la General Data Protection Regulation de la Unión Europea. Esta regulación se aprobó en 2016 y se aplicó a todas las empresas que operan en la UE; sin embargo, no entró en vigor durante varios años. Aunque podría decirse que la legislación ha tenido algunos aspectos confusos que sobre la marcha han sido objeto de aclaraciones e interpretaciones adicionales, las empresas se vieron obligadas a transformar muchos de sus procedimientos operativos en consecuencia.

Las tareas gerenciales en una transformación negociada son participar en los debates, ejercer influencia y preparar hábilmente a la organización para la transformación. Un error común es moverse demasiado rápido, lo que puede resultar en la necesidad de esfuerzos posteriores cuando finalmente se conozca el verdadero alcance.

4. Transformación secuestrada

Estas iniciativas se caracterizan por cambios repentinos y disruptivos provocados por fuerzas externas. Como tal, las partes externas esencialmente secuestran la agenda de la empresa, lo que obliga a una transformación para alinearse con la nueva realidad.

Un ejemplo de transformación secuestrada se puede ver como resultado de la invasión de Ucrania por parte de Rusia. En cuestión de días, muchas empresas tuvieron que abandonar o finalizar sus operaciones en Rusia para evitar sanciones, boicots o repercusiones políticas.

Las transformaciones secuestradas también pueden ocurrir cuando nuevos competidores disruptivos ingresan a una industria y cambian las reglas del juego, como la forma en que las compañías de transmisión en línea (por ejemplo: Netflix, HBO, Amazon Prime y Disney+) han amenazado a la televisión, los cines y la industria cinematográfica convencional.

El desafío gerencial con las transformaciones secuestradas es moverse rápidamente y no invertir grandes esfuerzos en combatir el desencadenante. No aceptar la exigencia externa y el plazo establecido tendrá efectos perjudiciales para las empresas.

Gestionando la realidad multitransformacional

Aunque es esencial que los gerentes diagnostiquen correctamente la transformación que enfrentan, es aún más importante que también perfeccionen su capacidad para administrar múltiples transformaciones a la vez. Esto significa que deben ser capaces de:

1. Detectar la necesidad de transformar. Los gerentes deben ser capaces de identificar y diagnosticar los tipos de transformaciones que enfrentan. Intente que sea una práctica habitual en las reuniones semanales o mensuales preguntarse qué transformaciones están enfrentando o enfrentará pronto, en qué se diferencian entre sí y qué pueden hacer al respecto.

2. Desarrollar el proceso adecuado para cada transformación. No tendrá éxito al tratar de administrar una transformación secuestrada con procesos destinados a administrar una transformación a cámara lenta, o viceversa. Es fundamental que conozca los diferentes procesos que requiere cada tipo de transformación, que desarrolle los cuatro procesos y los implemente en consecuencia.

3. Comprender la interconexión entre transformaciones. Si bien las diferentes transformaciones requieren diferentes enfoques, las transformaciones también pueden estar interconectadas. Por ejemplo, una transformación secuestrada de su cadena de suministro, como las impuestas por la guerra en Ucrania, podría ejercer presión sobre una transformación acelerada al comercio electrónico en su mercado local. Por lo tanto, haga que sea una prioridad comprender también las interconexiones de las transformaciones.

Las transformaciones son inherentemente complejas, pero generalmente se les considera como una sola cosa. Evitemos eso lidiando de frente con la complejidad, para administrarlas mejor.

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n una empresa minorista de la lista Fortune 500, la dirección proporcionó a un equipo responsable de redactar contratos de negociación con proveedores una herramienta de IA diseñada para agilizar su trabajo. Impulsada por un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) ampliamente utilizado, la dirección esperaba que la herramienta acelerara el trabajo del equipo. Sin embargo, a pesar de las altas expectativas, la producción del equipo no cambió. Aunque la herramienta podía generar texto genérico (por ejemplo, un borrador inicial de un contrato), el equipo tenía que personalizar ese texto para cada proveedor.

Esta historia refleja un patrón de cómo las herramientas de IA no cumplen con sus promesas. En una encuesta reciente que realizamos a 30 empresas de diversos sectores, los encuestados informaron que las herramientas genéricas de IA a menudo no ayudan a los usuarios a completar las tareas específicas requeridas en flujos de trabajo únicos, porque son genéricas.

Esta brecha entre las capacidades genéricas de la IA y las necesidades específicas y cambiantes de los equipos apunta a un desafío más profundo: las herramientas actuales no están diseñadas para comprender cómo se realiza realmente el trabajo. En este artículo, ofrecemos dos conceptos clave que pueden ayudar a cerrar esa brecha: los “gráficos de trabajo” (mapas digitales de cómo trabajan los equipos) y la “localización mecanicista inversa” (adaptación de los modelos de IA a los equipos). Estas ideas ayudan a explicar por qué la IA tradicional a menudo se queda corta y cómo las organizaciones pueden diseñar sistemas de IA que se adapten a flujos de trabajo, usuarios y contextos reales.

Por qué la herramienta de IA no creaba valor

Considere este problema en el contexto de un proceso particular ejecutado por el equipo de contratos. Tradicionalmente, al redactar un nuevo contrato para un proveedor, el equipo:

— Iniciaba sesión en múltiples sistemas.

— Recuperaba, analizaba y verificaba los detalles del proveedor.

— Revisaba las cotizaciones del proveedor y los términos de negociación de proveedores similares (o relacionados).

— Examinaba cualquier historial de pedidos relevante del proveedor.

— Redactaba manualmente un contrato que incorporara todos estos elementos.

Cuando el equipo de contratos adoptó por primera vez la herramienta de IA, su proceso comenzaba generando un contrato básico y genérico. A partir de ahí, dedicaban una cantidad considerable de tiempo a perfeccionarlo manualmente. Los resultados de la herramienta de IA se basaban en gran medida en contenidos públicos de Internet y carecían de los matices y el contexto específicos necesarios para sus contratos. Aunque el equipo consideró que la herramienta de IA era interesante, le resultaba difícil ver un impacto real en términos de reducción de esfuerzo.

Este es un ejemplo de la “paradoja de la productividad” de la IA en acción: una tecnología increíble que, sin una profunda adaptación contextual, no se traduce en mejoras tangibles de productividad.

Los modelos de IA potentes destacan porque están entrenados con grandes conjuntos de datos genéricos, pero su universalidad es un arma de doble filo. Si bien estos modelos pueden realizar una amplia gama de tareas, a menudo pasan por alto el contexto único de flujos de trabajo específicos y las necesidades particulares de los equipos, lo que lleva a una pérdida de ganancias en productividad.

El contexto lo es todo

Mientras la empresa experimentaba con esta IA, también trabajaba en lo que se convertiría en una solución a ese problema del contexto mediante la implementación de herramientas para mapear sus procesos y crear un gráfico de trabajo: una vista dinámica en tiempo real de cómo los equipos ejecutan sus flujos de trabajo en todos los sistemas. Estos mapas capturaban más que solo tareas: revelaban cómo se tomaban las decisiones, qué datos se consultaban y qué sistemas estaban involucrados.

Y aquí es donde surgió la verdadera oportunidad: el gráfico de trabajo (que incluía dos meses de actividad verificada y rica en contexto) podía utilizarse para entrenar la herramienta de IA. Debido a que capturó todo lo que el equipo consideraba importante, proporcionó a la herramienta de IA un contexto en tiempo real validado por humanos, lo que permitió que la herramienta comenzara a trabajar de una manera alineada con cómo realmente trabajaba el equipo. Con esta información, la herramienta de IA fue capaz de producir un primer borrador significativamente más completo, reduciendo iteraciones y acelerando el camino hacia un contrato final y utilizable.

Sin embargo, para que esto funcionara se requería algo más que los datos correctos: exigía el enfoque correcto. Mientras que la automatización tradicional a menudo busca reemplazar el trabajo humano, el objetivo aquí era personalizar la IA para que trabajara mejor para los equipos, reflejando cómo operan. Para lograrlo, aplicamos un enfoque llamado “localización mecanicista inversa” (RML, por sus siglas en inglés). Para entender cómo funciona una IA, lo habitual es aplicarle ingeniería inversa desde una perspectiva humana. La RML le da la vuelta a esa idea: aplica ingeniería inversa a la forma en que trabajan los humanos, analizando en profundidad los flujos de trabajo, las decisiones y el contexto reales de un equipo, y lo usa para adaptar la IA para servir mejor al equipo.

Los siguientes pasos estuvieron involucrados en la implementación de la RML para el equipo de contratos.

1. Mapear el gráfico de trabajo.

Comenzamos capturando cada paso e interacción humano-máquina que los miembros del equipo de contratos realizaban en su trabajo: cómo recuperaban información sobre un proveedor, cómo realizaban verificaciones cruzadas, cómo integraban manualmente diversas fuentes de datos en archivos de Excel, etc. Estos datos granulares y de alta fidelidad son la esencia del contexto local de un equipo.

Estos datos, en todas las organizaciones, proporcionan los detalles específicos de cómo trabaja realmente un equipo. Cuando este rico tapiz se introduce en la herramienta de IA, le permite transformar un modelo genérico en una herramienta altamente especializada que comprende el lenguaje local del trabajo.

2. Ajustar el gráfico de trabajo.

Una vez que mapeamos el gráfico de trabajo del equipo de contratos, utilizamos sus conocimientos detallados como contexto y lo usamos para ajustar el modelo que impulsa la herramienta de IA. Eso requería alimentar al modelo (bajo la herramienta de IA) con patrones de trabajo y datos (por ejemplo, información de proveedores). Este es el paso clave: integrar el contexto local de un equipo en la herramienta de IA. Al integrar los patrones de trabajo específicos y las señales contextuales de las operaciones diarias del equipo, la herramienta de IA genera un primer borrador del contrato que incluye varios detalles del proveedor, los matices en torno a sus calificaciones crediticias, etc.

3. Perfeccionamiento continuo.

Las organizaciones evolucionan continuamente. Los procesos cambian, se introducen nuevas tecnologías y las situaciones y prioridades se transforman. Por lo tanto, las empresas deben actualizar continuamente el gráfico de trabajo e introducir los patrones emergentes en el modelo para mantener actualizadas las herramientas de IA.

Este tipo de retroalimentación, llamada “aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana” (RLHF, por sus siglas en inglés), se utiliza para ajustar y perfeccionar el modelo dentro de la herramienta de IA. Como resultado, la herramienta de IA continúa adaptándose a las necesidades del equipo, asegurando una alta precisión sostenida a lo largo del tiempo.

¿Qué pueden hacer los CXOs?

Los directores de experiencia del cliente (CXO, por sus siglas en inglés) deben reconocer que la IA no es una tecnología de “implementar y olvidar”. En cambio, su valor se desbloquea cuando el sistema está alineado con los patrones de trabajo específicos y los procesos de toma de decisiones de la organización.

Al invertir en un enfoque personalizado, las empresas pueden reducir significativamente las tasas de error, recortar los costos operativos y, en última instancia, lograr un ROI mucho mayor en sus iniciativas de IA. En el panorama competitivo actual, descuidar la integración de esta capa de conocimiento contextual significa dejar el dinero, y la ventaja estratégica, sobre la mesa.

En resumen, si su estrategia de IA depende únicamente de soluciones estándar, corre el riesgo de perderse una transformación que impulse una verdadera productividad y reducción de riesgos. Por lo tanto, una estrategia de IA completa debe incluir un perfeccionamiento continuo mediante conocimientos localizados para garantizar que las inversiones en tecnología aporten valor inmediato y a largo plazo.

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a velocidad tiene mala reputación en los negocios, y en gran parte con razón. Los debates sobre los problemas de calidad en Boeing, el colapso de FTX o incluso el dramático fracaso de Quibi, suelen centrarse en la velocidad: las cosas se movían tan rápido que nadie pudo ver las fallas en el liderazgo, la cultura o el modelo de negocio.

Hemos pasado la última década ayudando a los líderes empresariales a limpiar esos desastres, y una de las principales lecciones de nuestro trabajo es que esta disyuntiva es falsa. Los líderes de cambio más exitosos que conocemos resuelven problemas a un ritmo acelerado y, al mismo tiempo, asumen la responsabilidad por el éxito y el bienestar de sus clientes, accionistas y empleados. Se mueven rápido y arreglan las cosas.

Nuestro consejo para los líderes que enfrentan grandes problemas, tanto en el sector público como en el privado, no es que reduzcan la velocidad, sino que tomen un respiro y sigan algunos pasos críticos antes de lanzarse a toda velocidad. En nuestro trabajo, lo llamamos “ganarse” el derecho a correr. Esto significa:

1. Asegúrese de estar resolviendo los problemas correctos.

Con demasiada frecuencia, hemos visto a los líderes de cambio atacar los síntomas de los problemas y no su causa raíz, perdiendo tiempo valioso y ganando poco avance.

La forma de salir de esta confusa postura mental es una mezcla de humildad y curiosidad. No asuma que su percepción es necesariamente la correcta, especialmente si está rodeado de personas con fuertes incentivos para estar de acuerdo con usted. La famosa práctica de los “Cinco Porqués” de Toyota codifica una forma de descubrir más rápido los verdaderos orígenes de un problema. Este enfoque, entre otras cosas, les permitió construir uno de los sistemas operativos más eficaces del mundo.

2. Construya más confianza a medida que avanza.

La confianza en el liderazgo es un subproducto de la lógica, la autenticidad y la empatía, un patrón que se remonta a la observación de Aristóteles de que la persuasión requiere una combinación de logos, pathos y ethos.

Nuestro trabajo sugiere que la falta de empatía es un problema serio, ya que las personas no confían en los líderes que parecen ocuparse principalmente de sí mismos. Cuando trabajamos con el equipo directivo de Uber para reconstruir la confianza tras su propia crisis de liderazgo, la empresa rápidamente dejó en claro a conductores, pasajeros y reguladores que también se preocupaba por sus intereses, no solo por el enriquecimiento de sus accionistas.

Esto es un desafío de “mostrar, no decir”.

3. Involucre a personas que no conozca, y que sepan más que usted.

La calidad de las decisiones mejora cuando las partes interesadas que se ven más afectadas por esas decisiones (a menudo las mismas personas que más saben sobre el problema) están en la mesa de toma de decisiones.

En nuestro trabajo, impulsamos constantemente a los líderes a “hacer nuevos amigos” y romper su patrón de dependencia excesiva en redes conocidas para resolver problemas. Los colegas que nos hacen sentir cómodos no necesariamente nos hacen mejores.

Nuestro consejo es encontrar a las personas que creen en sus objetivos de eficiencia, pero que también saben cómo hacer que su organización funcione.

4. Cuente una mejor historia.

Contar historias es una parte esencial del liderazgo de cambio, y hacerlo bien ha sido una parte crucial de cada transformación exitosa que conocemos.

Los Navy SEALs tienen un famoso dicho: «lento es suave, y suave es rápido». Lo interpretamos como que, entre otras cosas, aunque reducir la fricción puede tomar más tiempo al principio, invertir en un buen proceso termina dando como resultado un ritmo más rápido.

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ivimos en una era en la que el ritmo de las tendencias socioeconómicas, el cambio climático y las revoluciones tecnológicas ha aumentado drásticamente. Para mantenerse al día, los líderes empresariales intentan llevar a cabo el programa de transformación más agresivo de la historia, introduciendo cambios fundamentales en lo que hacen o en cómo lo hacen.

Desafortunadamente, el mero acto de intentar transformar no garantiza el éxito. Se estima que el 70% de todas las iniciativas de cambio fracasan.

Eficiencia vs. simplicidad de diseño

Hoy en día, la gran mayoría de las organizaciones intentan transformarse centrándose en la eficiencia. Los líderes empresariales que adoptan este enfoque priorizan la velocidad en cada paso, tratando de implementar flujos de trabajo transformados (y, por lo tanto, la transformación en sí) lo más rápido posible para comenzar a extraer valor antes para mantener el ritmo del cambio al que se enfrentan.

Hemos identificado que las organizaciones que siguen este enfoque:

— Implementan flujos de trabajo transformados rápidamente e iteran mejoras para corregir cualquier brecha después del lanzamiento.

— Capacitan y esperan que el personal utilice su experiencia y juicio para superar cualquier ambigüedad que surja en estos flujos de trabajo transformados.

— Se centran en crear procesos estandarizados y uniformes.

Sin embargo, nuestra investigación encontró que las funciones que perfeccionan el enfoque basado en la eficiencia aumentan su éxito de transformación solo en un 5%. Por el contrario, las organizaciones que utilizaron un enfoque que hemos denominado «simplicidad de diseño» aumentaron su éxito de transformación en un 42%.

¿Qué es la simplicidad de diseño?

Definimos la simplicidad de diseño como un enfoque basado en la experiencia del usuario para la gestión de procesos empresariales que busca reducir la complejidad mediante el diseño de procedimientos, herramientas e interacciones con las partes interesadas que sean fáciles de entender y ejecutar.

La simplicidad de diseño se enfoca en el ROI de la transformación, no en la meta final.

El enfoque de eficiencia busca reducir el tiempo entre la decisión de transformar y la implementación de la transformación, y al hacerlo, minimizar el tiempo para alcanzar el retorno de la inversión (ROI).

Si bien tanto el tiempo para alcanzar el retorno de inversión (time-to-ROI) como el retorno de la inversión en sí (ROI) son importantes, el ROI es mucho más relevante. En la disyuntiva entre velocidad y calidad, el enfoque basado en la eficiencia encuentra un equilibrio incorrecto, mientras que la simplicidad de diseño logra el equilibrio adecuado.

Los flujos de trabajo transformados son mucho más completos cuando se implementan.

Para alcanzar el ROI lo más rápido posible, las organizaciones centradas en la eficiencia suelen adoptar flujos de trabajo mínimos viables (es decir, flujos de trabajo incompletos). Esto significa que los líderes que se enfocan en la eficiencia, en efecto, delegan al personal la tarea de hacer que funcione una transformación incompleta.

Por el contrario, con la simplicidad de diseño, los flujos de trabajo nuevos y revisados no se implementan hasta que están completos, lo que significa que no hay brechas ni ambigüedades que el personal tenga que resolver por su cuenta.

La experiencia del usuario y su participación son prioridad.

El enfoque basado en la eficiencia depende de que el personal complete las brechas en los flujos de trabajo incompletos. Por el contrario, el objetivo del enfoque de simplicidad de diseño es simplificar los flujos de trabajo por adelantado, logrando una experiencia positiva para el personal.

Se planifican todos los escenarios razonables.

En la carrera por diseñar flujos de trabajo mínimos viables como parte del enfoque de eficiencia, el resultado tiende a ser soluciones universales que solo cubren los escenarios ideales y más comunes que enfrentará el personal.

Con la simplicidad de diseño, el tiempo y la energía se invierten en lograr una completitud integral desde el principio. La ambigüedad situacional se elimina del proceso mediante el desarrollo de flujos de trabajo que cubren todas las situaciones razonablemente previsibles.

La simplicidad de diseño ofrece un enfoque fundamentalmente nuevo para lograr el éxito de la transformación. Al integrar estos principios, los líderes empresariales pueden asegurarse de que sus transformaciones no solo se completen, sino que tengan éxito en la entrega de valor sostenido y ventaja estratégica para sus organizaciones.

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a inteligencia artificial está generando avances impresionantes para muchas empresas: automatiza el servicio al cliente, optimiza las cadenas de suministro y potencia el marketing. Sin embargo, aunque este progreso incremental es valioso, no prepara a las empresas para las grandes olas de disrupción impulsadas por la IA que se avecinan.

Los riesgos y costos de oportunidad de centrarse únicamente en el incrementalismo están bien documentados. La revolución digital que cobró impulso a finales de la década de 1990 es un ejemplo de advertencia. Las cadenas hoteleras digitalizaron sus operaciones e interfaces con los clientes, pero cedieron valor a nuevos competidores con modelos de negocio que daban prioridad a lo digital, como las agencias de viajes en línea y las plataformas de alojamiento y experiencias entre particulares. Las empresas de medios tradicionales digitalizaron su contenido, pero perdieron audiencia e ingresos publicitarios frente a las redes sociales, que transformaron la forma de crear, compartir, interactuar y monetizar los contenidos.

Con la IA avanzando más rápido que cualquier otro cambio tecnológico anterior, hoy en día los riesgos son aún mayores. Las empresas que se limiten a un enfoque incremental de la IA caso por caso corren el riesgo de quedarse rezagadas a medida que sus competidores redefinen rápidamente las industrias.

Un enfoque estratégico que combine dos caminos paralelos ofrece una solución viable. La «transformación A» aprovecha la IA para optimizar el modelo de negocio actual, refinando procesos, reduciendo costos y mejorando la experiencia del cliente. La «transformación B» crea nuevos modelos de negocio impulsados por IA, desbloqueando oportunidades y redefiniendo los mercados. Cada una de estas transformaciones sigue una estructura diferente. La transformación A se implementa dentro de la organización existente, aprovechando las capacidades establecidas y siguiendo los procesos tradicionales de presupuestación anual diseñados para ejecutar y mejorar continuamente un modelo de negocio predecible. La transformación B, en cambio, se beneficia de una estructura separada, similar a una empresa emergente, con talento emprendedor y una cultura diferenciada, además de métricas de éxito y financiamiento enfocados en el descubrimiento y desarrollo de nuevos motores de crecimiento.

Existen pasos prácticos que los líderes pueden seguir para superar los obstáculos y llevar a cabo una transformación dual de manera efectiva. A continuación, exploraremos cómo las empresas líderes están aprovechando tres enfoques clave para impulsar sus propias transformaciones con IA.

1. Llevar a cabo la planificación de escenarios para anticipar cambios disruptivos

La IA avanza a una velocidad sin precedentes, lo que significa que las organizaciones que no logren anticiparse a las disrupciones corren el riesgo de ser sorprendidas por la competencia. La planificación de escenarios permite a los líderes explorar múltiples futuros posibles, poner a prueba sus estrategias actuales e identificar oportunidades emergentes antes de que se conviertan en tendencias dominantes.

Una importante aerolínea llevó a cabo un extenso ejercicio de planificación de escenarios para explorar cómo las tecnologías emergentes (como el aprendizaje automático, la IA generativa, la visión por computadora y la robótica avanzada) podrían transformar su modelo de negocio y la industria de viajes en general. Al analizar diversos escenarios futuros, la aerolínea buscaba anticiparse a las necesidades de los clientes, identificar oportunidades operativas y detectar posibles disrupciones en los próximos años.

El proceso comenzó con un análisis de las partes interesadas y del ecosistema, identificando las necesidades de clientes, reguladores y socios, como aeropuertos y control del tráfico aéreo, al tiempo que se consideraban las restricciones que estos grupos podrían imponer a la adopción de la IA. Las evaluaciones tecnológicas analizaron la madurez y escalabilidad de las soluciones de IA para definir qué aplicaciones estaban listas para implementarse a corto plazo y cuáles requerían inversiones a largo plazo. El equipo también analizó las innovaciones en industrias adyacentes y no relacionadas para detectar señales tempranas de cambio.

Esto se complementó con un proceso de ideación centrado en la «posibilidad», en el que la aerolínea imaginó cómo la IA podría redefinir la productividad, la eficiencia operativa y la experiencia del cliente, desde la optimización de rutas hasta la personalización de servicios.

Los hallazgos revelaron dos caminos claros de transformación. Para el negocio principal (transformación A), la aerolínea priorizó los casos de uso de IA con impacto inmediato, respaldados por tecnologías como el mantenimiento predictivo, los chatbots de IA generativa y la visión por computadora para mejorar los servicios de asistencia en tierra. Al mismo tiempo, la aerolínea desarrolló una innovación en su modelo de negocio (transformación B) mediante el desarrollo de agentes de viaje inteligentes impulsados por IA, capaces de planificar y reservar itinerarios personalizados en vuelos, hoteles y experiencias, lo que le permitió generar ingresos a través de comisiones en todo el ecosistema de viajes.

2. Alinear el liderazgo con el potencial transformador de la IA

Establecer una visión compartida en el liderazgo es fundamental para la transformación de la IA. Sin ella, las empresas corren el riesgo de fragmentarse: algunos líderes avanzan, otros dudan y el impulso se ralentiza. Aunque la verdadera alineación es un proceso que consta de varias etapas, realizar un ejercicio de alineación del liderazgo puede acelerar el proceso al revelar diferentes puntos de vista, fortalecer la convicción y definir una dirección clara.

En una empresa de tecnología industrial de la lista Fortune 500, el equipo directivo tenía perspectivas muy diferentes sobre la IA. Algunos la consideraban transformadora y vislumbraban un futuro en el que las cámaras con IA sustituirían a los costosos y sofisticados sensores de sus productos de medición. Otros se mostraban escépticos, tachando a la IA como una «moda pasajera» que distraía la atención de las prioridades del negocio. Un tercer grupo se mostraba curioso pero inseguro, luchando por comprender su verdadero potencial y sus implicaciones.

Estas diferencias plantearon cuestiones críticas sobre el verdadero potencial de la IA, la rapidez con la que la empresa debería actuar y las áreas en las que debía enfocarse. Para alinear las perspectivas y fortalecer la convicción, los 50 principales ejecutivos de la empresa se reunieron en una sesión estratégica de medio día dedicada a la IA.

La reunión dejó en claro la necesidad de actuar con urgencia tanto en las operaciones centrales como en las nuevas áreas de crecimiento. Al finalizar la sesión, los ejecutivos se alinearon en una serie de proyectos piloto «faro» diseñados como prototipos para una adopción más amplia, marcando un punto de inflexión significativo en la estrategia de IA de la compañía. También crearon un centro de capacidades para proporcionar los procesos, recursos y gobernanza necesarios para ampliar la IA. Este centro apoya el desarrollo de estrategias y casos de uso, al tiempo que colabora con los grupos de productos para dotar de recursos y avanzar en los proyectos piloto de transformación (A y B).

Para la transformación A, el liderazgo se comprometió a implementar soluciones impulsadas por IA en su centro de contacto para mejorar la eficiencia de las ventas y la interacción con los clientes. Para la transformación B, priorizaron el desarrollo de sensores definidos por software impulsados por IA, lo que cambiaría el modelo de negocio de la empresa de la venta de hardware a la venta de software.

3. Convertir las capacidades internas en oportunidades de mercado

Construir nuevos modelos de negocio impulsados por IA es un reto, pero las empresas no tienen que empezar desde cero. Al aprovechar su experiencia, datos e infraestructura interna, pueden expandir la IA más allá de sus propias operaciones, convirtiendo las capacidades internas en ventajas competitivas en nuevos mercados.

Para Shell, la IA no era solo una herramienta de eficiencia, sino una prioridad estratégica. El liderazgo se comprometió a integrarla en todas sus operaciones globales, centralizando recursos, infraestructura y talento para coordinar más de 100 aplicaciones desarrolladas y destinar sus inversiones en las oportunidades de mayor impacto dentro de su transformación A.

Más allá del ahorro de costos, cada implementación amplió el alcance y la profundidad de sus datos, mejoró la capacidad predictiva de la IA y fortaleció su base para futuras aplicaciones. Por ejemplo, cada solución de mantenimiento predictivo recién implementada generó flujos continuos de datos sobre el rendimiento de los equipos, lo que permitió ampliar los conocimientos y potenciar nuevas aplicaciones basadas en IA.

Sobre esta base, Shell colaboró con C3 AI, Microsoft y Baker Hughes para lanzar la Open AI Energy Initiative, una plataforma diseñada para establecer estándares en la industria y comercializar soluciones impulsadas por IA. Este esfuerzo fue un elemento clave en la transformación B, ya que la empresa buscó aprovechar las capacidades internas de IA para obtener una ventaja competitiva en nuevos mercados.

La IA está reescribiendo las reglas de la competencia, presentando tanto oportunidades extraordinarias como desafíos existenciales. Para las empresas establecidas, el camino a seguir no siempre es claro, pero al adoptar una transformación dual, pueden fortalecer sus operaciones actuales mientras dan pasos audaces para prosperar en esta nueva era.