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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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n tiempos inciertos y marcados por la disrupción, los patrones tradicionales de debate en las salas de juntas deben evolucionar. Pero hay una paradoja en juego. Las juntas directivas están formadas por personas con una gran experiencia empresarial, sabiduría y criterio; a pesar de ello, muchos CEOs se sienten desorientados. Según la encuesta del AlixPartners Disruption Index: el 72% de los CEOs afirma que les resulta cada vez más difícil establecer prioridades en medio de una tormenta de fuerzas disruptivas. Sin embargo, casi 9 de cada 10 (87%) señalan que sus juntas directivas y grupos de inversionistas cuentan con las personas y los conocimientos adecuados para ayudarles a hacer frente a esas fuerzas.

Si las juntas directivas poseen el conocimiento que los CEOs necesitan, ¿por qué muchos de ellos afirman sentirse desorientados?

La razón es que demasiadas de las estructuras, procesos y costumbres tradicionales de debate en las salas de juntas no fueron diseñados para funcionar bien en momentos como estos. Existen varias prácticas recomendadas que pueden ayudar. Algunas representan cambios significativos y otras son ajustes puntuales. Pero, en conjunto, transforman la agenda de las reuniones de las juntas directivas y el tono de las conversaciones, de manera que ayudan a los CEOs a analizar las opciones a las que se enfrentan y a tomar mejores decisiones sobre cómo identificar, crear, incrementar y proteger el valor en un entorno particularmente desafiante.

He aquí algunas sugerencias:

1. Evite el pensamiento lineal.

La incertidumbre hace que la planeación tradicional sea más difícil y menos confiable. En su lugar, los directores deben hacer un seguimiento del progreso y el ritmo para alcanzar los objetivos estratégicos, reconociendo que no se trata de un camino lineal. Deben prever correcciones de rumbo y no poner a la dirección en una posición defensiva por ello. También deben plantear distintos escenarios, discutir qué condiciones deben cumplirse para que cada uno se materialice y considerar cómo debería prepararse la empresa para futuros alternativos.

2. Genere opciones estratégicas, no solo planes.

Los directores pueden ayudar a los CEOs a establecer prioridades en torno a la creación y expansión del valor adoptando un enfoque más parecido a un portafolio en estrategias, inversiones y rendimientos. En el entorno actual, las inversiones tradicionales, a largo plazo y de gran escala (como la construcción de una nueva planta), son más riesgosas. Por lo tanto, tiene sentido que las empresas diversifiquen sus apuestas, generando opciones en caso de que algunas no funcionen.

Si las juntas directivas reconocen que están ayudando al CEO a gestionar un portafolio de inversiones y oportunidades estratégicas, todos pueden aprovechar la diversidad de experiencias, ideas y conocimientos que posee la junta. Esto también permite que las juntas directivas tengan discusiones de análisis retrospectivo, en las que se evalúan tanto las inversiones que generaron valor como aquellas que no dieron los resultados esperados.

3. Fortalezca el núcleo del negocio.

Las juntas directivas deben respaldar el enfoque del CEO en los pilares estratégicos que marcan el rumbo de la organización, incluyendo:

— Clientes. Los miembros de la junta directiva deben preguntar al CEO cuáles son los principales puntos de dolor de los clientes y formular otras preguntas que permitan obtener información cualitativa y cuantitativa. De este modo, pueden apoyar al CEO en la definición de prioridades para crear y hacer crecer el valor desde una perspectiva centrada en el cliente.

— Tecnología. Los CEOs deben asegurarse de que sus organizaciones reconozcan el valor de los datos subyacentes mientras buscan aprovechar oportunidades disruptivas provenientes de la inteligencia artificial y otras tecnologías. Invertir en la calidad y gestión de los datos es una forma clave de asegurar que sus inversiones e innovaciones tecnológicas generen rendimientos atractivos.

— Riesgo. La gestión de riesgos es, por excelencia, un tema de las juntas directivas. Tradicionalmente, se ha enfocado en catalogar amenazas y cumplir con los requisitos regulatorios de divulgación de riesgos, lo cual es importante, pero no necesariamente cubre todos los aspectos para abordar eficazmente las preguntas estratégicas del tipo “¿qué pasaría si…?”.

Un enfoque más creativo y productivo pone el énfasis en la capacidad de respuesta, en lugar de construir defensas rígidas frente a amenazas conocidas o previsibles. Cada vez más juntas directivas, comités de riesgo y auditoría, y equipos directivos están adoptando conversaciones basadas en escenarios, utilizando datos en tiempo real y formas de participación más dinámicas.

A

unque las empresas invierten grandes recursos en IA generativa, las ganancias de productividad resultantes parecen verse neutralizadas por la competencia, ya que se trasladan a los clientes o proveedores en lugar de quedarse en manos de las empresas (una señal temprana de la mercantilización). Por lo tanto, los datos sugieren que los beneficios de la IA generativa no residirán en utilizar la tecnología simplemente para realizar las actividades existentes de forma más rápida o eficiente.

Más bien, los líderes empresariales que buscan aprovechar la IA generativa para obtener ventaja deberían enfocarse en otro impacto de las nuevas tecnologías: la apertura de nuevas fuentes de valor.

Al reconocer los cambios que la IA generativa impulsará en el mercado en general, los líderes pueden reposicionar a su empresa como un nodo valioso dentro de este ecosistema emergente. Tres estrategias ilustran cómo este desarrollo puede impulsar cambios en las fuentes de valor.

1. El rediseñador: Replantear las ofertas para adaptarlas a las decisiones impulsadas por la IA generativa

Dado que las decisiones se basan cada vez más en agentes de IA (y es posible que, en un futuro próximo, estos las tomen directamente), las empresas deben rediseñar sus ofertas para que puedan ser procesadas por máquinas. Esto implica revisar la forma en que se proporciona la información, por ejemplo, ofreciendo datos estandarizados sobre las características y la compatibilidad de los productos, y permitiendo que los agentes interactúen directamente con sus ofertas.

Este nuevo enfoque complementará las estrategias de marketing tradicionales centradas en la percepción humana, las cuales pueden perder efectividad a medida que los agentes se basan en datos objetivos y verificables en lugar de la confianza emocional o el reconocimiento de marca.

2. El supervisor: Validar la precisión de la IA generativa

A medida que los modelos de IA generativa y los agentes autónomos se multiplican y comienzan a actuar como actores económicos por derecho propio, surge una necesidad creciente de supervisión adecuada para aumentar la credibilidad y garantizar la confiabilidad.

Esta es una nueva fricción que las empresas pueden convertir en oportunidad, por ejemplo, comercializando capacidades que ya utilizan internamente. Mastercard Decision Intelligence ofrece interfaces de programación de aplicaciones para la evaluación del riesgo de fraude que ayudan a los agentes de pago a decidir cuándo aprobar o rechazar una transacción. Este enfoque de “cumplimiento como servicio” convierte la experiencia adquirida en verificación y regulación en una nueva fuente de ingresos. De manera similar, NewsGuard, que evalúa a los medios con base en su confiabilidad, credibilidad y posibles conflictos de interés, ha licenciado su tecnología a proveedores de LLM, quienes la utilizan para permitir que sus modelos puedan seleccionar fuentes adecuadas y autocorregir la información falsa.

En un sentido más amplio, cualquier empresa que disponga de datos propios y verificados (como resultados de ensayos clínicos, análisis financieros o manuales de ingeniería) podría transformar ese conocimiento en un servicio de validación para los modelos de lenguaje de gran tamaño, garantizando así que el contenido generado sea conforme a las normas y preciso.

3. El proveedor: Suministrar insumos para la IA generativa

Los modelos de IA generativa también necesitan insumos para su entrenamiento (una necesidad creciente, ya que se prevé que los datos de texto creados por humanos disponibles públicamente se agoten para 2028), así como acceso a datos que les permitan responder consultas en tiempo real.

La necesidad de contar con fuentes seleccionadas y de alta calidad (en particular conocimientos especializados en ámbitos específicos en los que los desarrolladores de modelos deseen que sus LLM tengan experiencia) está abriendo las puertas a otro posible modelo de negocio para las empresas ya establecidas. Por ejemplo, Thomson Reuters concede licencias para que sus noticias y datos de mercado en tiempo real se incorporen a los flujos de trabajo de los LLM, mientras que LexisNexis proporciona las ontologías legales estructuradas y la jurisprudencia verificada de las que dependen los LLM especializados en el ámbito jurídico.

Las estrategias anteriores no son exhaustivas y no aplicarán a todas las organizaciones. Los líderes pueden identificar las más valiosas para su empresa en la era de la IA generativa haciéndose las siguientes preguntas:

— ¿Cuáles de nuestros activos o capacidades diferenciadoras actuales corren el riesgo de convertirse en productos genéricos debido a la IA generativa?

— ¿Qué nuevos obstáculos está provocando la tecnología de IA generativa en nuestros mercados o para nuestros clientes? ¿Resolverlos representa una oportunidad de valor?

Al abordar estas cuestiones de forma proactiva, los líderes pueden identificar qué estrategias corren el riesgo de convertirse en productos básicos y cómo conseguir una ventaja competitiva duradera.

L

as empresas están realizando importantes inversiones en centros de análisis digital con inteligencia artificial y capacidades de IA generativa, sistemas de gestión de relaciones con los clientes empresariales y plataformas tecnológicas de marketing. En ningún ámbito esto es más evidente que en las funciones comerciales, donde residen el crecimiento y el impacto en los clientes.

Sin embargo, una creciente inquietud se extiende entre los altos ejecutivos. En una encuesta realizada por PwC en 2025, el 56% de los CEOs afirmó que sus empresas aún no estaban obteniendo retornos financieros de sus inversiones en IA. Escuchamos preocupaciones similares entre los ejecutivos con los que trabajamos. Aunque la confianza en el potencial de lo digital sigue siendo alta, los equipos comerciales tienen dificultades para traducir esa promesa en resultados empresariales tangibles.

Las empresas que logran convertir lo digital en valor lo tratan como una transformación del modelo operativo comercial, no solo como una actualización tecnológica. Se enfocan en cuatro cambios interconectados que reconfiguran la forma en que se generan las ideas, se toman las decisiones, se coordinan las acciones y se organizan los análisis.

Cambio #1: De la inteligencia humana a la inteligencia basada en activos

Tradicionalmente, cuando los líderes necesitaban información (por ejemplo, por qué funcionó una campaña, por qué un cliente dejó de comprar o dónde enfocarse después) recurrían a especialistas o encargaban estudios que les proporcionaban respuestas. La información residía en las personas y los proyectos. Con lo digital, la información reside cada vez más en activos analíticos, como datos, modelos y herramientas de IA integradas en los procesos comerciales.

Cambio #2: De la toma de decisiones intermitente a la toma de decisiones continua

Las organizaciones fueron diseñadas para operar con cierta cadencia: planes definidos anual o trimestralmente, ejecución entre esos periodos y revisiones de avance en puntos establecidos. Los activos digitales modifican este modelo al permitir una generación de información más rápida o al integrar recomendaciones directamente en la ejecución.

En algunas decisiones, la cadencia sigue siendo episódica, pero el tiempo del ciclo se reduce. En una empresa biofarmacéutica, determinar el tamaño y la estructura de una gran organización de ventas solía requerir seis meses de análisis basado en proyectos y otros seis meses para su implementación. Hoy en día, un equipo más reducido completa el mismo trabajo en tres meses, y la mayor parte del esfuerzo se centra en la implementación más que en el análisis. En las empresas de servicios tecnológicos, las herramientas de IA generativa reducen a la mitad el tiempo de generación de propuestas, lo que aumenta la eficiencia y la capacidad de respuesta al cliente.

Cambio #3: De la ejecución aislada a la ejecución coordinada

Durante décadas, las empresas optimizaron la ejecución comercial de forma vertical. El departamento de marketing se encargaba de la marca y la demanda, el de ventas se ocupaba de las relaciones y los ingresos, y el de servicio al cliente se centraba en la generación de valor y el crecimiento. Incluso dentro del área de marketing, los equipos de marca, generación de demanda, medios y análisis solían operar con presupuestos, métricas y prioridades distintos. La coordinación era deseable, pero no estructuralmente indispensable.

Lo digital cambia esa lógica. Hoy los clientes se mueven con fluidez entre canales y funciones. Un médico interactúa con una empresa farmacéutica a través de representantes, portales, información científica y programas para pacientes. Un comprador de servicios en la nube pasa de la investigación en línea a ventas técnicas, y luego a la implementación y soporte. Los clientes informados esperan una experiencia conectada.

Las empresas están respondiendo mediante el uso de activos digitales y recomendaciones integradas para coordinar la ejecución en torno al cliente, en lugar de hacerlo en función de fronteras departamentales.

Cambio #4: De la analítica fragmentada a la analítica centralizada

El análisis de clientes ha estado históricamente disperso entre funciones y geografías. El departamento de marketing gestionaba la analítica de campañas, el de ventas era responsable de la planeación de cuentas y el análisis comercial, y cada país utilizaba sus propios sistemas y proveedores.

Lo digital hace que la descentralización sea insostenible. La analítica y la IA requieren talento escaso, una gobernanza sólida e inversión sostenida. Como resultado, las organizaciones se están moviendo hacia centros de análisis centralizados, respaldados por plataformas de datos compartidas, capacidades de IA y equipos especializados. Estos centros pueden ser internos o externos, y ubicarse dentro o fuera del país.

Cuando las empresas logran realizar estos cambios con éxito, lo digital deja de percibirse como un costo inevitable y comienza a generar el valor que los líderes esperan y necesitan.

G

ran parte de la conversación sobre cómo trabajar eficazmente con la IA generativa se ha centrado en la ingeniería de prompts. Estas habilidades son útiles, pero solo representan una parte de la historia. El verdadero beneficio aparece cuando los empleados aprenden a aplicar la IA generativa en su trabajo diario de una manera que mejore la forma en que trabajan. Esto exige definir problemas valiosos dentro de los flujos de trabajo, evaluar posibles soluciones, experimentar con rapidez e integrar nuevas prácticas de manera sostenible en el trabajo cotidiano, disciplinas que son fundamentales para la gestión de productos.

Si todos los empleados deben actuar como gestores de producto a la hora de adoptar la IA generativa, los directivos desempeñan un papel clave en la creación de las condiciones que hacen que este conjunto de habilidades sea visible, valorado y útil. Este artículo muestra cómo se aplican estas habilidades en la práctica y qué pueden hacer los directivos para fomentarlas.

Defina el problema a resolver y su valor

A diferencia de muchas tecnologías previas en el entorno laboral, la IA generativa es ampliamente aplicable y evoluciona con rapidez.

Los empleados necesitan desarrollar la capacidad de descubrir por sí mismos qué puede hacer la tecnología para apoyar su trabajo. Un gestor de producto comienza por especificar cómo se define el valor para los usuarios (qué necesidades tienen y cuáles son las más críticas). Esta es también la forma en que los empleados deben comenzar al abordar la IA generativa: decidiendo si buscan ahorrar tiempo, mejorar la calidad, reducir errores y/o ampliar el rango creativo.

Evalúe las opciones tecnológicas

Para desarrollar un producto de manera eficaz, los gestores de producto evalúan constantemente el abanico de soluciones técnicas disponibles y la forma en que cada una funciona, con el fin de identificar qué herramienta es la más adecuada para la tarea. De manera similar, existen distintos tipos de herramientas de IA generativa, por lo que vincular la herramienta correcta con el problema puede resultar complicado.

Los líderes pueden ayudar a los empleados a navegar este entorno enseñándoles a evaluar las herramientas de IA generativa en función de sus necesidades específicas, considerando:

— La interfaz y el flujo de trabajo.

— La integración de datos.

— La capacidad de la herramienta.

Para educar a los empleados sobre estas herramientas en constante cambio, establezca reuniones, boletines informativos y otros recursos que sirvan como ejemplo y demuestren su uso.

Experimente

Una gestión de productos eficaz depende de la experimentación a lo largo del ciclo típico de desarrollo. Esto permite refinar rápidamente el valor de una solución. De manera similar, el ensayo y error es necesario para que los empleados prueben soluciones y desarrollen flujos de trabajo con IA que realmente generen valor.

Integre

Los gestores de producto saben que una funcionalidad brillante es inútil si no encaja en el ecosistema existente del usuario.

Los líderes pueden ayudar a los empleados a cerrar esta brecha fomentando dos tipos de interoperabilidad:

1. Técnica. Anime a los empleados a preguntarse: “¿A dónde necesito realmente que vaya esta información?” En lugar de copiar manualmente resúmenes generados por IA en un sistema de seguimiento de proyectos, un empleado con mentalidad de producto busca formas de automatizar esa transferencia.

2. De procesos. Las herramientas de IA generativa a menudo pueden modificar el orden necesario de las operaciones dentro de un equipo. Cuando una persona automatiza una tarea, se genera un efecto en cadena para quien recibe posteriormente ese trabajo. Los directivos deben ayudar a los empleados a rediseñar roles y rutinas, asegurando que el nuevo flujo de trabajo potenciado por IA no genere cargas desiguales ni cuellos de botella.

La adopción de la IA generativa en el trabajo rara vez fracasa porque las personas no sepan redactar buenos prompts. Fracasa porque los empleados tienen dificultades para visualizar cómo la IA encaja en sus flujos de trabajo reales, y porque los primeros intentos suelen percibirse como ineficientes, frágiles o difíciles de sostener. Los directivos que logran el mayor impacto no resuelven esto imponiendo su uso ni ofreciendo más capacitación técnica: hacen visible el camino hacia el valor.

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iene una vacante y sabe exactamente a quién quiere: esa superestrella de otro equipo que siempre parece entenderlo todo. Pero antes de dar el paso, necesita navegar por algunas dinámicas políticas complejas dentro de su organización.

Lo que dicen los expertos

Realizar una contratación interna debería ser algo sencillo. Después de todo, es algo bueno para el empleado, quien puede desarrollar nuevas habilidades y ampliar su experiencia. Es bueno para la organización, que retiene talento que de otro modo podría perder. Y es bueno para usted, como gerente de contratación, que cubre un rol crítico con alguien ya conocido. Sin embargo, el otro gerente, que está perdiendo a ese perfil de alto rendimiento, podría verlo de forma distinta. “En la práctica, existe mucho acaparamiento de talento”, afirma Matthew Bidwell, profesor de gestión en Wharton. Es probable que el otro gerente se preocupe por la capacidad de su equipo, y que otros empleados se pregunten por qué no fueron considerados.

Si no se maneja adecuadamente, esto puede percibirse como una ‘caza’ de talento. Pero eso no significa que el movimiento no pueda concretarse, señala JR Keller, profesor asociado de estudios de recursos humanos en Cornell. Más bien, “necesita abordar la situación con cuidado y encontrar una solución que funcione para todos”. He aquí algunas ideas sobre cómo lograrlo.

— Vea el panorama completo

Usted ya está convencido de esta contratación, pero otros podrían necesitar argumentos. Este es el caso que puede presentar: la investigación de Bidwell demuestra que las contrataciones internas suelen desempeñarse mejor que las externas desde el inicio. Pues, ya comprenden la cultura organizacional, las relaciones y las reglas no escritas. Los empleados que cambian de puesto dentro de la misma empresa también tienden a avanzar más en su carrera profesional. Y aunque el otro gerente pierde a una figura clave, la investigación de Keller sugiere que gana algo más valioso a largo plazo: la reputación de ser alguien que desarrolla el talento.

— Evalúe el interés del empleado

Antes de adentrarse en la política de oficina, Keller recomienda explorar el interés del empleado para asegurarse de que realmente quiere el puesto. “Si no está interesado, no hay necesidad de generar tensiones”, comenta. Al mismo tiempo, no haga promesas. Él sugiere algo como: “Tengo este rol en mi equipo, y usted podría encajar bien. Me gustaría saber cuáles son sus planes a futuro y si esto le resulta interesante”. Esto no es un discurso de venta, aclara Bidwell. Descubra cuáles son sus prioridades y hacia dónde desea avanzar. Luego reflexione sobre cómo este puesto se alinea con su desarrollo profesional. Si está de acuerdo, gestione la conversación con su gerente.

— Lea el entorno

La forma en que maneje esta situación y la conversación con el otro gerente (a menudo un par) dependerá de cómo opera su organización. Algunas culturas son territoriales, señala Bidwell. En otras, hay expectativas de movilidad: “Después de dos o tres años en un rol, las personas ya están pensando en el siguiente paso”. Recomienda reflexionar sobre los involucrados y la dinámica de los equipos antes de avanzar.

— Sea estratégico

Al acercarse al gerente del empleado, Bidwell recomienda ser transparente. Algo como: “Estoy considerando a esta persona para un puesto en mi equipo. ¿Cuál es su percepción sobre sus objetivos y su desarrollo?”. La clave, explica, es no “plantear la conversación de una manera que sugiera que tiene poder de veto”. También es conveniente explicar por qué considera que este empleado en particular es adecuado, añade Keller. “Preséntelo no solo como algo conveniente para usted, sino como algo positivo para la organización”.

— Prepárese para la resistencia

Puede encontrar oposición, advierte Keller. “Algunas personas serán difíciles”. Antes de insistir demasiado, pregúntese: ¿Vale la pena arriesgar su capital relacional por esta contratación? ¿Este empleado realmente marcará la diferencia? ¿A quién recurriría si el otro gerente se mantiene firme? No todos los buenos candidatos justifican la batalla. Si este sí lo vale, parta de la premisa de que seguirá adelante, priorizando la decisión y gestionando posteriormente las implicaciones, en lugar de esperar a tener autorización, afirma Bidwell. Haga lo que haga, no ignore las preocupaciones del otro gerente.

— Evalúe a fondo

Probablemente no parte desde cero. A través de proyectos interfuncionales, grupos de trabajo o la operación diaria, seguramente ya ha visto a esta persona en acción, y eso es parte de la razón por la cual desea contratarla. “En un escenario ideal, esto no surge de manera inesperada”, comenta Bidwell. “Siempre debería estar buscando talento, entendiendo quién está disponible y qué podría motivarle”. Aun así, vale la pena conversar con otras personas que hayan trabajado con el candidato para comprender dónde puede tener un mayor impacto, su estilo de trabajo y las habilidades que aporta.

— Gestione las consecuencias con cuidado

La forma en que el movimiento es percibido por colegas y otros candidatos puede ser tan relevante como quién obtiene el puesto. Si ya sabe a quién quiere, no simule un proceso de entrevistas, muestra la investigación de Keller. “Si de cualquier manera se lo otorgará a cierta persona, es mejor hacerlo directamente. No vale la pena generar la falsa impresión de que el rol está abierto para todos”, explica. Esté preparado para explicar su decisión a quienes no fueron seleccionados. “Asuma que las personas que compitieron o no fueron consideradas preguntarán por qué”. Ofrezca una explicación reflexiva para evitar que parezca arbitraria. La mayoría entiende que no puede conseguir todos los puestos de trabajo, señala. Lo que buscan es claridad sobre cómo podrían acceder a un rol similar en el futuro y qué les espera después.

— Facilite la transición

Planifique un periodo de transición, pero establezca una fecha de cierre respecto a las responsabilidades anteriores del empleado. “En principio, debería ser una separación clara”, afirma Bidwell. La persona puede seguir respondiendo preguntas o apoyando informalmente, pero no debería desempeñar ambos puestos simultáneamente. Esto es especialmente relevante en niveles directivos, donde asumirá otra división o línea de producto, señala Keller. También es importante que el otro gerente tenga claridad sobre qué esperar. Revisen los plazos, responsabilidades y entregas para evitar sorpresas. “Gestionar esa relación es la parte más importante”, enfatiza Keller.

— Prepárelo para el éxito

Desafortunadamente para su nuevo empleado, los movimientos dentro de la misma empresa con frecuencia no implican incrementos salariales, aunque la investigación demuestra que estos movimientos suelen dar sus frutos con el tiempo. Aun así, si el nuevo rol es realmente más importante, Keller recomienda intentar asegurar al menos un aumento moderado. “Reconozca que está asumiendo un puesto donde el éxito no está garantizado”, explica. “Recompense la disposición a asumir riesgos”. Es probable que el empleado ya esté motivado, pero usted querrá que esa motivación se mantenga y que confíe en su capacidad para tener éxito. Sea claro respecto a por qué este rol es relevante tanto para su desarrollo como para la organización. Asumirá mayores responsabilidades, nueva autoridad en la toma de decisiones y experiencias que aumentarán su visibilidad y valor. “Construya un argumento sólido sobre lo que este puesto le permitirá lograr”.

E

n este artículo, compartimos algunos principios clave para implementar sistemas de IA agéntica que aumentarán la probabilidad de que generen el valor esperado.

¿Cómo funciona la IA agéntica?

La IA agéntica (sistemas de agentes de IA capaces de planificar, razonar y actuar de forma autónoma) puede ejecutar flujos de trabajo, tomar decisiones y coordinarse entre departamentos. Piense en la IA agéntica como un equipo de colegas digitales. Algunos agentes son especialistas, como un copiloto de programación que acelera el desarrollo o un asistente virtual que se integra a una herramienta SaaS. Otros actúan más como coordinadores, uniendo el trabajo de muchos especialistas para obtener un resultado mayor. Cuando se orquestan como un sistema, estos agentes planifican, razonan y actúan hacia objetivos, ajustándose a medida que cambian las condiciones. Lo más importante es que pueden operar a través de aplicaciones y fuentes de datos fragmentadas, sin necesidad de integrar todo en un sistema central.

Guiada por la supervisión humana, la IA agéntica se convierte en una capa inteligente que conecta procesos dispersos y rompe los silos para crear un flujo más continuo y eficiente.

¿Cómo pasa de tareas a resultados la IA agéntica?

Consideremos la implementación más utilizada de la IA generativa: los chatbots para atención al cliente. La mayoría de las empresas cuenta con miles o más transcripciones de estas interacciones con clientes. La IA agéntica hace mucho más que resolver una queja a la vez. Puede revisar todas las conversaciones, detectar problemas recurrentes y actuar para eliminarlos. Lo que comienza como soluciones más rápidas evoluciona hacia una base de aseguramiento de calidad y retroalimentación de producto que anticipa los problemas antes de que aparezcan, fortaleciendo toda la experiencia del cliente.

Esta progresión (desde soluciones rápidas hasta la prevención y la confiabilidad sistémica) muestra el potencial de la IA agéntica. Lograrlo requiere replantear cómo están estructuradas y lideradas las organizaciones para que los agentes puedan orquestarse en torno a resultados, no solo a tareas. Hemos identificado que existen tres imperativos esenciales.

1. Diseñar en función de los resultados y nombrar a los responsables de la misión.

Para diseñar en torno a resultados con IA agéntica, cada recorrido importante necesita un responsable de misión: alguien que defina la misión, dirija tanto a personas como a agentes de IA, y sea dueño del resultado. En ocasiones se trata de un gerente de producto o un responsable del recorrido encargado de supervisar y optimizar toda la experiencia del cliente (o del usuario); en otras, es necesario designar a alguien con autoridad y visibilidad interfuncional.

2. Liberar los silos de datos y aclarar la lógica empresarial.

Muchas empresas asumen que la IA requiere datos impecables y centralizados, pero no es así. Los agentes de IA pueden gestionar silos de datos siempre que cuenten con una lógica empresarial compartida claramente definida y con los datos contextuales adecuados a través de interfaces de programación de aplicaciones (APIs) y metadatos.

3. Desarrollar a los líderes y los mecanismos de control que requieren los sistemas inteligentes.

La gestión de la IA agéntica a gran escala exige esta distribución de responsabilidades: administradores del sistema con controles claros, profesionales de TI que gestionen la seguridad y el manejo de datos, y equipos de primera línea con la capacidad de intervenir cuando los resultados se desvían de la intención original. Cuando se hace correctamente, este equilibrio entre autonomía y supervisión convierte la gestión en un habilitador del crecimiento a escala, no en un freno para el progreso.

L

a personalización se ha convertido en una expectativa básica en distintos sectores. Deloitte descubrió que casi tres cuartas partes de los consumidores tienen más probabilidades de comprar a marcas que personalizan, y McKinsey mostró que las empresas que destacan en personalización generan hasta un 40% más de ingresos que sus competidores. El beneficio económico es evidente, y la IA está escalando rápidamente estas capacidades.

En este panorama, está surgiendo una nueva categoría que llamo “comercio confesional”: productos diseñados deliberadamente para basarse en la divulgación (por parte de los usuarios de información) profundamente personal y contextual con el fin de crear valor.

Décadas de investigación en psicología clínica han establecido qué es lo que realmente lleva a una divulgación más profunda. En mi trabajo de creación y comercialización de productos personalizados, he comprobado que cinco principios extraídos de esta investigación son especialmente relevantes.

1. Comenzar con un “¿por qué ahora?”

En la terapia cognitivo-conductual, los terapeutas no inician sus encuentros con los pacientes hablando de metas. En su lugar, formulan alguna versión de la pregunta: “¿Qué lo trae por aquí hoy?”. Esto les permite llegar a algo más importante e inmediato: el “evento precipitante” que los llevó a buscar ayuda. Los psicólogos han aprendido que, cuando se involucra a alguien en su experiencia vital inmediata, se puede generar confianza rápidamente.

2. Normalizar las reacciones para reducir la vergüenza

Incluso cuando las personas saben qué las llevó a un producto, no siempre quieren decirlo. El trabajo de Diana Fosha en psicoterapia dinámica experiencial acelerada muestra que las emociones difíciles son más complicadas de expresar cuando se sostienen en soledad. La vergüenza, en particular, bloquea la honestidad cuando las personas creen que su experiencia es única o anormal.

Cuando se les pide a las personas información sensible sin ningún reconocimiento de que lo que sienten es común, tienden a dar respuestas seguras y superficiales. Sin embargo, normalizar la reacción reduce el costo de ser honesto al demostrar que el producto comprende el contexto detrás de la pregunta. Pero esto no se trata de hacer que los usuarios se sientan cómodos, sino de ayudarlos a sentirse seguros a pesar de sentirse incómodos.

3. Invitar a profundizar

En su trabajo, el psicólogo James Bugental observó que las personas rara vez llegan a la verdad completa en su primer intento de describir un desafío a un terapeuta. Su respuesta inicial suele ser protectora, segura y vaga. Solo cuando sienten que han sido comprendidas con precisión, están dispuestas a ofrecer perspectivas más profundas sobre lo que piensan y sienten, argumenta.

4. Concentrarse en el cómo, no solo en el qué

Los equipos de producto suelen centrarse en lo que dicen los clientes. Pero, como ha demostrado el psiquiatra Irvin Yalom, la manera en que alguien habla a menudo revela más que lo que dice. Yalom entrenó a los terapeutas para enfocarse en el “proceso”, en matices como el tono, las vacilaciones, el ritmo y las revisiones repetidas. Cuando un paciente dice “estoy bien” con una voz plana o después de una pausa, su forma de hablar sugiere lo contrario: no está bien.

5. Construir ciclos de valor

Cuando las respuestas sean útiles y adecuadas, las personas revelarán un poco más. Pero cuando una idea no genera impacto o un momento de honestidad no produce ningún valor, se retraerán. Este ciclo es el motor psicológico del comercio confesional: la divulgación impulsa el valor, y el valor impulsa una mayor divulgación. Una respuesta bien fundamentada crea la primera vuelta del volante, y la repetición construye profundidad a través de datos más ricos.

El comercio confesional no tiene sentido para todos los productos. Las categorías transaccionales de bajo riesgo no se beneficiarán de una divulgación más profunda y no deberían solicitarla. Pero en dominios donde el contexto, la información sensible y la experiencia vivida moldean los resultados, la profundidad se convierte en una ventaja competitiva.

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a visibilidad importa en todos los niveles, pero mientras más alto se encuentra en la organización, más innegociable se vuelve. Se espera que usted justifique su impacto en el negocio y el salario más alto que viene con su puesto. Hay más miradas puestas en usted y un mayor escrutinio sobre todo lo que hace.

Pero, a medida que avanza, hablar de sus aportaciones se vuelve más complicado. Usted está más alejado de la ejecución del día a día. Ya no es quien construye el modelo financiero, soluciona errores o extrae datos: ahora lo hace su equipo. Así que cuando alguien le pregunta qué ha logrado últimamente, puede preguntarse: “¿Cómo articulo mi valor sin atribuirme el crédito por el trabajo que hicieron otros?”

Existe un punto intermedio entre reconocer sus logros y no opacar a los demás. A continuación, le comparto cómo hablar de su impacto a nivel sénior de una manera honesta que construya credibilidad y le haga ganar el reconocimiento que merece.

Use “nosotros, luego yo”

Reconozca a personas o equipos específicos, y después mencione su propio esfuerzo individual. Esta estructura le permite celebrar primero a los demás mientras deja claro qué aportó usted. Además, suena más creíble que comenzar con “yo”, ya que la mayoría del trabajo a nivel sénior sucede a través de otros.

Hable de la escala

Cuando usted ya no realiza trabajo operativo directo, el éxito se mide por el tamaño y la complejidad de lo que dirige. Decir “lideré la campaña” o “administro operaciones” sin contexto no comunica mucho. Una campaña puede ser una prueba de unos cientos de dólares o un relanzamiento de millones. Las operaciones pueden significar un solo almacén o una cadena de suministro global. Sin detalles como el presupuesto, el impacto en clientes o el horizonte temporal, no hay forma de medir el nivel en el que se opera.

Cuantificar la escala deja claro su rol sin necesidad de explicaciones excesivas. Cuando usted dice: “lideré una migración de plataforma que afectó a 100,000 usuarios”, nadie asume que escribió el código. Pero los verbos siguen siendo importantes. “Lancé un servicio para dos millones de clientes” sugiere que usted lo hizo personalmente, lo cual es poco probable y puede incomodar a otros. “Yo dirigí el lanzamiento que llegó a dos millones de clientes” aclara su papel. Otros verbos orientados al liderazgo incluyen: guiar, aprobar, dar luz verde, auditar, supervisar y asegurar la aprobación de las partes involucradas.

Demuestre juicio estratégico

Cualquiera puede explicar qué ocurrió. Su ventaja competitiva está en explicar por qué ocurrió, específicamente las decisiones que evaluó, los sacrificios que consideró y las cosas a las que dijo que no. Compartir su razonamiento pone en evidencia su capacidad ejecutiva y demuestra que está pensando en resultados organizacionales como ingresos, reputación y riesgo.

Nombre el trabajo invisible

Rara vez otros ven la construcción de relaciones, la resolución de conflictos y la influencia que usted tuvo que ejercer para lograr resultados. Nadie sabe, por ejemplo, que usted tuvo seis conversaciones distintas para alinear a dos departamentos, a menos que usted lo mencione.

Destaque su labor de gestión

En su nivel, se le evalúa por su capacidad para desarrollar talento y hacer avanzar la misión, visión y valores de la organización. Hágalo explícito.

Articular su impacto no es presumir ni algo que deba posponer hasta que esté “menos ocupado”. Su visibilidad influye en todo, desde el presupuesto y el número de personas a su cargo que recibe, hasta las oportunidades de crecimiento que le confían. Con unos pequeños ajustes en cómo habla de los resultados, puede dejar claro su impacto sin que parezca que se está autopromocionando.

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as empresas invierten mucho en programas de capacitación, destinando aproximadamente 1,200 dólares por trabajador al año en Estados Unidos, según el Industry Report 2023 de la publicación especializada Training. Y a medida que la IA generativa redefine los roles y exige que los trabajadores de todos los niveles desarrollen nuevas habilidades, resulta especialmente importante que los líderes empresariales comprendan el verdadero valor de invertir en el desarrollo de sus empleados.

El artículo, “Training, Communications Patterns and Spillovers Inside Organizations”, aparecerá en una próxima edición del Journal of Political Economy. Stanton, profesor de administración de empresas, fue coautor de la investigación junto con Miguel Espinosa, profesor adjunto de la SDA Bocconi School of Management en Italia.

Invertir en capacitación intensiva

Stanton y Espinosa estudiaron las actividades de capacitación en una agencia reguladora federal colombiana cuyo nombre no se revela, entre 2018 y 2019. Entre los participantes se encontraban 655 empleados: 526 trabajadores de primera línea y 129 gerentes.

La agencia seleccionó alrededor del 12% de sus trabajadores de primera línea para completar un programa de capacitación de 120 horas, con una duración de 16 semanas, a finales de 2018. El programa combinaba la enseñanza de habilidades específicas (como el establecimiento de objetivos, el dominio de Microsoft Excel y la redacción efectiva) con lecciones básicas sobre el análisis jurídico colombiano.

Los investigadores midieron las puntuaciones de los empleados en cuanto al logro de objetivos antes de la capacitación, entre abril y junio de 2018, y las compararon con las del mismo periodo de 2019.

La capacitación mejora el desempeño de trabajadores y gerentes

La capacitación resultó altamente efectiva:

— El logro de objetivos entre los trabajadores de primera línea aumentó aproximadamente un 10% después de la capacitación.

— Los gerentes completaron un 3% más de sus objetivos relacionados con tareas estratégicas.

— Los supervisores que trabajaban más estrechamente con empleados capacitados fueron quienes más se beneficiaron, aumentando su productividad en alrededor de un 8%.

Un análisis de los datos de correos electrónicos explica por qué: después de la capacitación, los trabajadores de primera línea enviaron menos correos electrónicos a sus gerentes, lo que indica que la capacitación les brindó el conocimiento y la confianza necesarios para desarrollar su trabajo de manera más independiente.

Medir el valor de la capacitación

Los “efectos indirectos” de la capacitación sobre los gerentes representaron casi el 45% de los beneficios totales del programa. Dada la magnitud del impacto, las organizaciones podrían querer modificar la forma en que evalúan los programas de capacitación, enfocándose no solo en el aumento de la productividad de quienes reciben la capacitación, sino también en las ventajas potenciales para los gerentes, señala Stanton.

Después de todo, en los casos en que los trabajadores no capacitados recurren constantemente a sus supervisores en busca de ayuda, “la pregunta que las organizaciones deben hacerse es: ¿Cuánto tiempo vamos a tener que dedicar para que alguien más arriba en la jerarquía resuelva los problemas de los empleados?”, explica Stanton.

Los beneficios en ahorro de tiempo para los gerentes hicieron que la capacitación fuera notablemente rentable. Sin el aumento en la productividad gerencial, la organización habría necesitado capacitar a casi el doble de trabajadores de primera línea para lograr el mismo nivel de resultados generales. Esto pone de relieve cómo los cálculos tradicionales de retorno de inversión pueden subestimar drásticamente el verdadero valor de la capacitación, afirma Stanton.

Un aprendizaje que se propaga hacia arriba

Los hallazgos desafían el pensamiento convencional sobre cómo fluye el valor dentro de las jerarquías organizacionales. Mientras que gran parte de la investigación se ha centrado en cómo los gerentes influyen en el trabajo de sus subordinados, este estudio evalúa el efecto inverso: cómo las inversiones estratégicas en los trabajadores de primera línea pueden generar efectos que se propagan hacia arriba.

Al aprovechar las opciones de aprendizaje que son cada vez más escalables con la ayuda de la IA, las organizaciones podrían volverse menos jerárquicas y los trabajadores más autosuficientes, destaca Stanton.

“Desde una perspectiva de liderazgo, si usted duplica las habilidades de todos, ¿se necesita el mismo número de gerentes para supervisarlos?”, pregunta. “Y la respuesta es casi con toda seguridad ‘no’”.