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a IA nos ha catapultado a una era que podría describir como de extrema opacidad respecto al futuro. Teniendo en cuenta todo lo que podría cambiar a causa de la IA, parece como si se hubiera extendido una niebla que nos impide ver el futuro. Y, en este momento, ese es su efecto económico más importante (y quizá también el más infravalorado).

Sin la capacidad de predecir con seguridad hacia dónde nos dirigiremos a partir de ahora, y considerando el alto costo de comprometerse demasiado pronto en entornos volátiles, creo que la mejor estrategia es optimizar para lo desconocido.

El dilema del capital humano

Para las empresas que dependen de trabajadores calificados, la “niebla de la IA” supone un problema sin precedentes en la planificación de la fuerza laboral. Los líderes deben decidir cuántas personas contratar, en qué puestos y con qué salarios, en un contexto en el que la vida útil de cualquier conjunto de habilidades es incognoscible. La misma incertidumbre que disuade a las personas de invertir en formación también dificulta que los líderes contraten e inviertan en su personal, particularmente en regiones con restricciones regulatorias para reducir su plantilla. Si los agentes de IA pueden redactar memorandos, escribir código, realizar tareas administrativas básicas, llevar a cabo investigaciones y construir modelos financieros más rápido y a menor costo que los empleados de nivel inicial, entonces las empresas ajustarán sus planes de contratación en consecuencia.

Las matemáticas corporativas

La incertidumbre del futuro también pone en duda la forma en que se valora a las empresas y, por lo tanto, si consiguen atraer capital y cómo lo hacen, así como la forma en que comunican su valor a inversionistas y otras partes interesadas. Para los líderes, esto significa que la niebla de la IA influirá en el costo del capital, en las condiciones bajo las cuales se financia el crecimiento y en si un plan estratégico cumple con las expectativas de analistas e inversionistas. El mecanismo de este cambio inducido por la niebla es sencillo, pero sus implicaciones son radicales.

El valor de las acciones se determina por la cantidad de efectivo que una empresa generará en el futuro. Si la niebla de la IA pone en duda la viabilidad a largo plazo del producto o servicio principal de una empresa, entonces también debemos cuestionar si logrará alcanzar su valor terminal. A su vez, si dudamos del valor terminal, la valoración se derrumba.

Otra forma de entender esta consecuencia de la niebla es que la IA está desafiando la preservación de las ventajas competitivas de las empresas. Cualquier negocio cuya ventaja competitiva dependa principalmente del software, los procesos, el capital humano o el contenido es ahora vulnerable frente a un competidor capaz de replicar esas características más rápido y a menor costo.

Dentro de la empresa, la misma niebla

La niebla envolvente también afecta los mercados internos de capital.

Imaginemos una empresa de fabricación por contrato de tamaño medio que produce componentes mecanizados de precisión para clientes de los sectores aeroespacial y de defensa. El equipo de operaciones propone una inversión de 30 millones de dólares en una nueva línea de producción. La ampliación de la planta está dimensionada para hacer frente a la cartera de pedidos prevista de la empresa. El equipo financiero elabora un modelo en el que compara los ingresos previstos para los próximos diez años con el desembolso de capital.

Gracias a su equipo especializado, largas series de producción y operarios cualificados, la nueva línea está optimizada para el paradigma actual de fabricación. Pero si los sistemas robóticos de uso general reducen drásticamente los costos de instalación que históricamente han protegido a los fabricantes especializados, la ventaja competitiva que respalda la proyección a 10 años de la empresa deja de ser confiable. La proyección original de ingresos se desvanece.

Optimizar para lo desconocido

Frente a la niebla de la IA, la repentina invisibilidad del futuro significa que la única opción verdaderamente convincente es la opcionalidad en sí misma.

Los líderes empresariales deben incorporar la opcionalidad tanto en sus modelos de asignación de capital como en sus diseños organizacionales.

En primer lugar, ha llegado el momento de pasar de compromisos de capital plurianuales a inversiones por etapas, con puntos de decisión explícitos. Del mismo modo, es momento de (re)considerar los sistemas de presupuestación base cero, para eliminar parte de la inercia incorporada en la asignación de recursos.

En segundo lugar, en vez de aferrarse a estructuras organizacionales optimizadas para un futuro estable, piense en cómo organizarse para la llegada de la IA agéntica. Los equipos modulares, los cambios frecuentes en los procesos y diseños organizacionales, el diseño de puestos de trabajo con flexibilidad incorporada y capas delgadas y adaptables de coordinación (ya sean humanas o mediante agentes de IA) ayudarán a preservar la capacidad de maniobra.

En tercer lugar, los líderes necesitan mejores sistemas de detección. Deben establecer un pequeño equipo cuyo trabajo a tiempo completo sea supervisar las capacidades de IA de vanguardia y traducir el progreso técnico en implicaciones de gestión para la empresa.

Estamos entrando en un cambio de paradigma en cuanto a cómo apostamos por el futuro. La incertidumbre ya está aquí. Ya no se trata de transformar la forma en que invertimos, contratamos, construimos y planificamos. La pregunta verdaderamente urgente es: ¿Rediseñaremos nuestras instituciones para adaptarlas a la opacidad antes de que se paralicen todo tipo de inversiones?

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estas alturas, la mayoría de las juntas directivas están convencidas de la necesidad de invertir en ciberseguridad. Entienden que un incidente cibernético grave implica altos costos, daña la reputación de la marca, puede devastar las operaciones, destruir la confianza del consumidor e incluso generar preocupaciones existenciales para la organización. Año tras año, la situación de la ciberseguridad sigue empeorando. Por ejemplo, el informe sobre delitos del FBI realizado en 2024, publicado la primavera pasada, reveló que las pérdidas por ciberdelitos aumentaron un 33% en comparación con el año anterior.

Con base en nuestras entrevistas a profundidad con más de 75 directores y ejecutivos que interactúan con juntas directivas, nos preocupa que, a pesar de que estas han puesto mayor énfasis en el riesgo cibernético, su capacidad para mitigarlo solo ha mejorado ligeramente.

Esto es lo que los directores deben hacer de manera diferente.

La falta de experiencia en ciberseguridad

Muchas juntas directivas reconocen que carecen de suficiente experiencia en ciberseguridad. Sin embargo, incluso cuando logran incorporar directores con conocimientos en la materia, los beneficios pueden verse limitados por la rapidez con la que evoluciona el entorno cibernético.

Lo que deben hacer las juntas directivas: En primer lugar, los directores deben evaluar la claridad, relevancia y accesibilidad de los informes de seguridad. En segundo lugar, deben confirmar que los esfuerzos y la cultura de ciberseguridad de la organización estén enfocados en la resiliencia y la continuidad del negocio, en lugar de centrarse de manera limitada en la implementación y prueba de controles técnicos. En tercer lugar, deben asegurarse de que las conversaciones sobre ciberseguridad sean frecuentes y estratégicas. Además, las juntas directivas deberían incorporar consultores externos para fortalecer su capacidad de ejercer una gobernanza adecuada en materia de ciberseguridad.

La IA es tanto una oportunidad como un riesgo

La IA está revolucionando la ciberseguridad de la misma forma en que está transformando los negocios: los actores maliciosos ahora pueden utilizarla para agilizar la generación de malware (código dañino que puede atacar sus sistemas) y aumentar la escala y la velocidad de los ciberataques mediante la automatización. Además, la IA puede emplearse para crear correos electrónicos de phishing sorprendentemente creíbles (por ejemplo, spear phishing asistido por IA), así como imágenes, audio y video para ataques personalizados altamente dirigidos, lo que puede derivar en pérdidas de millones de dólares.

Lo que deben hacer las juntas directivas: Las juntas directivas deben tratar la IA tanto como una oportunidad estratégica como un riesgo en términos de ciberseguridad y gobernanza. En la práctica, esto implica garantizar una supervisión estructurada de las amenazas impulsadas por IA, sus implicaciones éticas y las vulnerabilidades operativas.

Hágase preguntas como:

— ¿Estamos priorizando la integración de la IA porque realmente genera valor o solo porque todos los demás lo están haciendo?

— ¿Estamos haciendo concesiones innecesarias entre la adopción de IA y los riesgos asociados a ella?

— ¿Cómo están cambiando nuestros procesos clave debido a la IA y cuáles serían las implicaciones si esos procesos se vieran interrumpidos como resultado?

Las juntas directivas deben ejercer una supervisión significativa (comprendiendo las capacidades de la IA, definiendo objetivos estratégicos claros y comprometiéndose con la implementación de medidas de seguridad adecuadas) que esté a la altura del ritmo de los esfuerzos estratégicos que impulsan la integración de la IA.

El cumplimiento normativo no es sinónimo de seguridad

Las organizaciones lo suficientemente grandes como para contar con una junta directiva, a menudo, obtienen poco valor (o ninguno) de las regulaciones en ciberseguridad. Dado que cuentan con recursos suficientes para contratar talento de alto nivel en esta área, las regulaciones a las que están sujetas suelen ser irrelevantes o llegar en momentos poco oportunos.

Lo que deben hacer las juntas directivas: Las juntas directivas deben poner énfasis en los incentivos internos, la rendición de cuentas y la disciplina operativa, tratando la ciberseguridad como un componente central de la resiliencia y la competitividad a largo plazo.

Hágase preguntas como:

— ¿En qué medida los elementos de ciberseguridad están integrados en el desarrollo de nuestros productos y servicios?

— ¿La junta directiva está abordando la ciberseguridad de forma proactiva o reactiva?

— ¿Cómo puede una mejor ciberseguridad mejorar la experiencia del cliente y la reputación de la marca?

Las juntas directivas deben indagar activamente para identificar a los socios de alto riesgo, confirmar que las amenazas externas estén plenamente integradas en los planes de continuidad del negocio y verificar que existan redundancias adecuadas para funciones críticas. Asimismo, los directores deben incentivar a sus socios a adoptar una postura más avanzada, que reconozca el cumplimiento normativo como un factor de resiliencia y una ventaja competitiva.

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os empleados comprometidos brindan a las organizaciones una valiosa ventaja competitiva. Las investigaciones muestran consistentemente que son más productivos y significativamente menos propensos a renunciar que sus colegas menos comprometidos. Por eso las organizaciones invierten tanto en construir una fuerza laboral comprometida.

Pero ¿qué pasaría si esas inversiones se estuvieran socavando silenciosamente por un hábito gerencial común, aunque bien intencionado?

Nuestra nueva investigación identifica un costo oculto que erosiona silenciosamente los beneficios del compromiso desde dentro, y comienza con una pregunta aparentemente simple: cuando llega trabajo inesperado al escritorio de un gerente, ¿a quién le pide que lo haga?

Descubrimos que los empleados más motivados están siendo sistemáticamente sobrecargados con tareas adicionales (mucho más que sus colegas menos motivados). Y esto hace que disfruten menos su trabajo.

Una mejor forma de asignar tareas

Sin embargo, existe una mejor manera de asignar tareas.

Desarrollamos y probamos tres intervenciones de bajo costo que puede implementar con sus gerentes para reducir significativamente este patrón de sobrecarga:

1. Dar seguimiento a la asignación de tareas.

Los líderes deben alentar a los gerentes a llevar un registro sencillo de a quién se le asigna trabajo adicional, ya sea mediante una hoja de cálculo, una lista continua o notas breves después de cada decisión. La clave es que los gerentes sean conscientes de sus propias tendencias. La mayoría de los gerentes en nuestros estudios no tenían idea de que estaban distribuyendo el trabajo de forma tan desigual.

2. Agrupar las decisiones de asignación.

En uno de nuestros estudios, encontramos que los gerentes que asignaban múltiples tareas al mismo tiempo, en lugar de tomar decisiones aisladas y puntuales, tenían muchas más probabilidades de distribuir el trabajo de manera equitativa. Cuando sea posible, invite a sus gerentes a agrupar las decisiones de asignación: ¿pueden hacerse de forma trimestral o mensual? Esta simple acción puede hacer que la distribución sea, naturalmente, más equitativa.

3. Actualizar las creencias sobre el agotamiento.

Incluso los empleados que aman su trabajo tienen límites. Amar lo que se hace no genera inmunidad al agotamiento, especialmente cuando las tareas adicionales no les resultan gratificantes. En nuestra investigación, el simple hecho de informar a los gerentes que la motivación intrínseca no protege a los empleados contra el agotamiento llevó a decisiones de asignación más equitativas.

Ninguna de estas intervenciones requiere programas costosos ni iniciativas de cambio a gran escala. Mejoran los resultados para los empleados intrínsecamente motivados sin perjudicar el rendimiento del equipo ni la satisfacción de los demás.

Vale la pena señalar que nuestros estudios parten de la premisa de que las tareas adicionales incrementan la carga de trabajo de los empleados de maneras que ellos no eligieron y que no consideran gratificantes. Sin embargo, si los empleados con una alta motivación intrínseca perciben ciertas asignaciones como oportunidades de desarrollo (como liderar una nueva iniciativa o capacitar a nuevos colaboradores), los efectos negativos que documentamos pueden reducirse. Por esta razón, también puede considerar orientar a sus gerentes para que evalúen si algunas tareas adicionales pueden utilizarse como oportunidades de crecimiento y presentarlas como tales, sin dejar de tomar decisiones equitativas para todos.

Las organizaciones animan a los empleados a expresar lo que consideran significativo en sus trabajos. Pero si los gerentes utilizan esa información para asignar trabajo adicional de forma desproporcionada a los empleados más comprometidos, el mismo compromiso en el que están invirtiendo comienza a deteriorarse.

Para los líderes sénior, estos hallazgos señalan un problema común que puede corregirse fácilmente para proteger el compromiso, fortalecer la retención y sostener el desempeño. Los empleados que están siendo sobrecargados son precisamente los más comprometidos, aquellos que encuentran un valor genuino en su trabajo: los mismos que más esfuerzo le ha costado atraer y retener. La solución no es dejar de valorar la motivación intrínseca, sino dejar de depender excesivamente de ella como criterio para asignar trabajo adicional, y dotar a los gerentes de toda la organización con la conciencia y las herramientas necesarias para distribuir el trabajo de manera más justa. Es una pequeña intervención que protege una inversión mucho mayor.

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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.

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Por qué algunas empresas superan a otras incluso cuando adoptan las mismas prácticas de mejora operacional? Por ejemplo, en el sector bancario, HSBC, Bank of America, American Express, Citi, Natwest y Westpac han implementado Lean, Six Sigma y otras prácticas similares de excelencia operacional. Sin embargo, sus resultados varían ampliamente. Algunas, como Bank of America y HSBC, han ganado participación de mercado y han aumentado la satisfacción del cliente, mientras que otras, como Royal Bank of Scotland y Westpac, se han estancado o quedado rezagadas.

Durante mucho tiempo, la excelencia operacional ha sido un pilar de la gestión. Pero en la economía actual, hiper dinámica y digitalizada, enfocarse en prácticas tradicionales de mejora aisladas ya no es suficiente. Nuestra investigación revela que la diferencia no radica en las prácticas de mejora operacional en sí, sino en cómo las organizaciones desarrollan lo que llamamos capacidades acumulativas: una secuencia de capacidades interconectadas que, cuando se construyen deliberadamente una sobre otra, permiten a la organización anticipar, adaptarse y evolucionar de manera continua y estratégica.

Para identificar las capacidades que sustentan una excelencia operacional sostenida, realizamos un estudio de campo durante varios años en cuatro bancos globales y tres empresas del sector salud que eran similares en tamaño, servicios e inversiones en excelencia operacional, pero que diferían notablemente en sus resultados competitivos. Los bancos eran grandes (con activos totales de 10 mil millones de dólares o más), instituciones financieras con múltiples líneas de negocio, operaciones globales y bases de clientes que oscilaban entre 5.8 millones y 22 millones, mientras que las empresas de salud eran importantes proveedores de servicios hospitalarios incluidos en la lista World’s Best Hospitals 2023 de Newsweek. Esto nos permitió comparar organizaciones que, a simple vista, eran similares en escala e inversión operativa, pero que diferían de manera significativa en su capacidad para traducir la excelencia operacional en ventaja competitiva. Utilizando métricas de satisfacción del cliente y desempeño financiero, seleccionamos empresas que iban desde rezagadas en la industria hasta líderes.

Nuestra investigación se desarrolló en dos fases, basadas en datos provenientes de 108 entrevistas a ejecutivos, observaciones en sitio y revisión de documentos internos como mapas de procesos y procedimientos operativos estándar, tableros operativos e informes de indicadores clave de desempeño (KPI), registros de auditoría, reportes de retroalimentación de clientes, documentación de proyectos de calidad y métricas históricas de desempeño.

En la fase 1, identificamos 49 indicadores específicos relacionados con la forma en que se impulsaba la excelencia operacional, tales como: revisiones periódicas de procesos internos; auditorías y controles de riesgo; monitoreo de métricas de desempeño a nivel de procesos; captura de quejas de clientes y retroalimentación sobre su satisfacción; y análisis de competidores y tendencias tecnológicas. A través de mapeo de afinidad y comparación estructurada, los agrupamos en siete temas, que finalmente se concentraron en cuatro capacidades centrales: descubrir, mejorar, alinear y transformar.

En la fase 2, evaluamos cuán sólidamente demostraba cada organización estas capacidades y comparamos esos patrones con su desempeño competitivo. Surgió un hallazgo claro: las empresas que desarrollaban las cuatro capacidades (y lo hacían en secuencia) superaban consistentemente a las demás.

La excelencia operacional ya no se trata de adoptar prácticas de mejora operativa, sino de desarrollar las capacidades para evolucionar. Piense en estas capacidades como un cono de arena: cada una forma la base de la siguiente, aumentando su impacto estratégico a medida que se construyen. “Descubrir” dota a las empresas de una visión global de la situación; “mejorar” actúa en función de ese conocimiento; “alinear” garantiza que esos esfuerzos se ajusten a los activos de la organización; y “transformar” institucionaliza la agilidad para evolucionar junto con el mercado.

Incluso hoy, muchas organizaciones siguen atrapadas promoviendo y dependiendo de prácticas de mejora operativa aisladas, en un ciclo de mejoras fragmentadas y de corto plazo. El verdadero problema no es la falta de esfuerzo, sino la falta de integración. Para romper este ciclo, los líderes deben impulsar la excelencia operacional, pasando de ser una práctica que promueven a un sistema de desarrollo de capacidades.

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an sido meses difíciles para los académicos de la gestión. La debacle de FTX es una historia casi increíble de la falta de controles. La adquisición de Twitter por parte de Elon Musk es igualmente desconcertante. Y luego, por supuesto, está el desenlace de la historia de Theranos, con Elizabeth Holmes condenada a 11 años de prisión.

Estas historias tienen algo en común. Cada una combina estilos de liderazgo únicos y llamativos, con un desprecio atroz por las prácticas de gestión reales.

¿Qué podemos aprender de estas empresas? Hasta ahora, parece que han sido víctimas de la creencia demasiado popular de que el liderazgo de “superhéroes” triunfa sobre la gestión aburrida. Esto es erróneo, al menos en dos aspectos.

En primer lugar, la evidencia es clara respecto a que la gestión aburrida es importante y es una fuente de ventaja competitiva para las empresas que la toman en serio.

¿Qué es una buena gestión? No hay una respuesta única y exhaustiva, pero en mi investigación me centro en tres aspectos: el establecimiento de objetivos, los incentivos y la supervisión. Las empresas bien gestionadas establecen objetivos estratégicos razonables, preparan a su personal para que contribuya a ellos, y miden su progreso. Llámelo aburrido si quiere, yo lo llamo un buen negocio.

Otro problema con la teoría de los superhéroes es que simplifica en exceso lo que es un buen liderazgo. Consideremos el debate actual sobre Elon Musk. Para sus admiradores, el éxito de Musk en Tesla, SpaceX y PayPal demuestra que es un gran líder. Para sus detractores, el caos en Twitter demuestra lo contrario.

Eso es demasiado simplista. Las investigaciones demuestran que los CEOs son importantes para el éxito de una empresa, pero su contribución va más allá de la visión y el intelecto, y depende en gran medida del contexto.

Basándome en mi investigación sobre el papel del CEO, considero que la contribución de los líderes a una empresa se puede dividir en tres dimensiones. La primera, a la que llamo “diferenciación vertical”, es la más conocida: algunos son más inteligentes, más estratégicos, tienen más conocimientos o son más carismáticos. Son “más adecuados” para el papel en términos generales.

Los CEOs también se diferencian horizontalmente, es decir, poseen una variedad de habilidades, conocimientos y estilos de liderazgo diferentes, que encajan mejor o peor en una industria o situación en particular.

Por último, existe la complicación adicional de que el valor que aporta un CEO no es solo una función de lo que hace individualmente, sino del grado en que es capaz de influir en lo que hacen otras personas de la empresa.

¿En qué se diferenciaría esta evaluación de tres partes de la historia del superhéroe en lo que respecta a Elon Musk y Twitter?

Complicaría el debate que tanto sus admiradores como sus detractores parecen estar teniendo y, en cambio, pasaría por los tres factores mencionados anteriormente. En lugar de discutir únicamente sobre si Musk es un buen CEO en general, podemos preguntarnos si tiene las habilidades y la experiencia necesarias para dirigir una plataforma de redes sociales, y si será capaz de motivar y gestionar al equipo que ya existe.

Esta visión del liderazgo es más difícil de plasmar en las portadas de revistas y, por lo tanto, a menudo se olvida. Sin embargo, ignorar la compleja relación entre los líderes y sus organizaciones es malo para los inversionistas, los consumidores y, en última instancia, también para los gerentes y CEOs.

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a capacidad de persuadir es quizá la habilidad más importante que le dará una ventaja competitiva en la economía del conocimiento: una era en la que las ideas importan más que nunca.

Piense en el papel de la persuasión en nuestra vida diaria:

— Los emprendedores persuaden a los inversionistas para que respalden sus startups.

— Los candidatos a un empleo persuaden a los reclutadores para que los contraten.

— Los políticos persuaden a las personas para que voten por ellos.

— Los líderes persuaden a los empleados para que sigan planes de acción específicos.

— Los CEOs persuaden a los analistas para que escriban reportes favorables sobre sus empresas.

— Los vendedores persuaden a los clientes para que elijan su producto en lugar del de un competidor.

En resumen, la persuasión ya no es una “habilidad blanda”, sino una habilidad fundamental que puede ayudarle a atraer inversionistas, vender productos, crear marcas, inspirar equipos y detonar movimientos.

Hace más de 2000 años, Aristóteles describió una fórmula sobre cómo dominar el arte de la persuasión en su obra Retórica. Muchos grandes comunicadores la han utilizado a lo largo de la historia para ofrecer algunos de los discursos y presentaciones más influyentes, y compartir sus ideas con el mundo.

Para convertirse en un maestro de la persuasión y vender con éxito sus propias ideas, intente utilizar estos cinco recursos retóricos (que Aristóteles identificó) en su próximo discurso o presentación:

1. Ethos o “carácter”

Para mí, el ethos representa la parte de un discurso o presentación en la que su audiencia obtiene una idea de su credibilidad. Aristóteles creía que, si las acciones de un orador no respaldaban sus palabras, perdería credibilidad y, en última instancia, debilitaría su argumento.

2. Logos o “razón”

Una vez que se establece el ethos, es momento de hacer un llamado lógico a la razón. ¿Por qué debería importarle su idea a su audiencia? ¿Cómo ayudará su idea a que sus oyentes generen ganancias? ¿Qué pasos deben seguir a continuación? Todos estos son llamados lógicos que le ayudarán a conseguir apoyo. Use datos, evidencias y hechos para construir un argumento racional.

3. Pathos o “emoción”

Aristóteles creía que la mejor manera de transmitir emociones de una persona a otra era mediante el recurso retórico de contar historias. Más de 2000 años después, los neurocientíficos han comprobado que su tesis era correcta. Los estudios han encontrado que las narrativas provocan una liberación de neuroquímicos en el cerebro, en particular la oxitocina, la “molécula moral” que conecta a las personas a un nivel emocional más profundo.

4. Metáfora

Aristóteles creía que la metáfora le da al lenguaje su belleza verbal. “Ser un maestro de la metáfora es, por mucho, lo más grandioso”, escribió. Cuando usted utiliza una metáfora o analogía para comparar una idea nueva con algo que es familiar para su audiencia, aclara su idea al transformar lo abstracto en algo concreto.

Quienes dominan la metáfora tienen la capacidad de convertir las palabras en imágenes que ayudan a otros a comprender mejor sus ideas y, lo que es más importante, a recordarlas y compartirlas.

5. Brevedad

La brevedad es un elemento crucial para lograr un discurso persuasivo. Un argumento, decía Aristóteles, debe expresarse “de la manera más compacta y con la menor cantidad de palabras posible”. También observó que la apertura de un discurso es la parte más importante. La lección aquí es: comience con su punto más fuerte.

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i su empresa tiene dificultades para ver resultados reales de su programa de datos, quizá sea momento de empezar de nuevo. He aquí cómo hacerlo y qué deben hacer personalmente los altos directivos dentro de ese proceso.

Cómo volver a poner en marcha su programa de datos

Para empezar de nuevo, las empresas deben avanzar en tres frentes de manera paralela:

1. Atacar la calidad de los datos

Las empresas se enfrentan a una amplia variedad de problemas comunes de calidad de datos.

La clave está en minimizar las “fábricas ocultas de datos” cometiendo menos errores en los puntos donde se crean los datos. Para lograrlo, es fundamental que el área de ventas tenga claridad sobre lo que necesita, que dialogue esas necesidades con marketing y que marketing elimine, una a una, las causas raíz de los errores. Los beneficios son fáciles de identificar y se obtienen rápidamente.

2. Iniciar su recorrido en ciencia de datos con técnicas más sencillas

La ciencia de datos es ideal para abordar todo tipo de problemas que enfrentan las empresas. En orden de complejidad creciente, algunos métodos (y los problemas que ayudan a resolver) incluyen:

— El control estadístico y la mejora de procesos no tienen comparación cuando se trata de reducir costos, tiempos de ciclo e incertidumbre en los procesos del negocio.

— El diseño experimental (incluidas las pruebas A/B) ayuda a mejorar la calidad del producto.

— El modelado estadístico ayuda a las empresas a comprender el comportamiento de los clientes, predecir las ventas del próximo mes, decidir dónde ubicar una nueva tienda y estimar el precio justo a pagar por una adquisición (entre otros ejemplos).

— El aprendizaje automático / inteligencia artificial se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos, descubrir relaciones previamente desconocidas, ayudar a mejorar la toma de decisiones y automatizar muchos tipos de trabajo.

3. Poner los datos a trabajar para crear una ventaja competitiva

Aunque la IA ha acaparado la mayor parte de la atención durante el último año, existen muchas otras formas de generar beneficios empresariales a partir de los datos. Cuatro grandes ejemplos incluyen:

— Aumentar el valor de los productos y servicios mediante su “informatización”, es decir, haciéndolos más valiosos al incorporar más datos o datos de mejor calidad. Esto se puede hacer con casi cualquier producto. Mi ejemplo favorito es la lata de cerveza Coors: las montañas se vuelven azules cuando la cerveza está lo suficientemente fría como para beberla.

— Empaquetar y vender productos de datos.

— Crear una ventaja sostenida mediante la explotación de datos propios, es decir, datos que nadie más tiene. Un buen ejemplo es el CUSIP de S&P, que identifica de forma única los productos financieros.

— Incorporar más y mejores datos en la toma de decisiones, cumpliendo la promesa de la “toma de decisiones basada en datos”.

A largo plazo, las empresas deberán definir una o dos de estas opciones que mejor se adapten a ellas, en función de sus habilidades, los datos que poseen o pueden obtener, y los mercados en los que compiten. La informatización casi siempre es un buen punto de partida, en parte porque el trabajo es sencillo: pida a algunos de sus mejores especialistas en marketing que documenten su comprensión de lo que los clientes realmente quieren y necesitan. Luego, realice un “análisis de brechas” simple para determinar qué les gustaría recibir (y que no está ofreciendo). Busque llenar esas brechas con datos.

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os líderes de empresas familiares a menudo sienten la presión de “profesionalizar” sus negocios, adoptando las estructuras y comportamientos de las empresas no familiares. Sin embargo, cuando llevan este impulso demasiado lejos, pueden destruir inadvertidamente sus ventajas competitivas más distintivas: la confianza, el compromiso a largo plazo y las relaciones multigeneracionales que surgen de manera natural en las empresas familiares. Aquello que los investigadores llaman “familiness” (carácter familiar) suele subestimarse o tratarse como una debilidad que hay que superar, como si la participación de la familia fuera una desventaja y no una fortaleza.

Nuestro trabajo con empresas familiares revela un camino diferente. Cuando las empresas familiares aprovechan de manera intencional su identidad para construir relaciones más profundas con otros socios que también son negocios familiares, desbloquean una poderosa ventaja estratégica. A esto lo llamamos la estrategia Family-to-Family, o F2F, un enfoque estructurado que fortalece la confianza entre familias y la colaboración multigeneracional de formas que los competidores no pueden imitar fácilmente.

La clave para activar esta ventaja es tratar la naturaleza familiar de la empresa como un activo y no como un pasivo, al mismo tiempo que se construye una familia extendida entre clientes y proveedores. Hacerlo requiere cuatro acciones clave:

1. Lidere con su identidad familiar

Las empresas familiares deberían diferenciarse apoyándose en su identidad en un momento en el que la confianza es cada vez más escasa. Comience por mapear qué clientes y proveedores son negocios familiares, dando prioridad a aquellos con presencia multigeneracional y valores alineados. Los vínculos interfamiliares latentes, es decir, las relaciones que generaciones anteriores construyeron y que con el tiempo se han debilitado, suelen ser activos estratégicos ocultos. Reactivar de forma sistemática estas conexiones en toda la organización puede generar resultados más rápidos que buscar nuevos mercados.

2. Incorpore los valores F2F en todo su ecosistema

Los modelos de negocio tradicionales priorizan el beneficio incluso a costa de los socios. En contraste, las empresas que utilizan una estrategia F2F capacitan a sus empleados para comunicar de manera constante los principios familiares en todos los puntos de contacto. Clientes y proveedores son tratados como colaboradores de innovación a largo plazo, y no como partes transaccionales. Esto requiere el desarrollo conjunto de iniciativas que vayan más allá de las ventas y el fomento de un sentido de pertenencia a una familia empresarial compartida.

3. Cultive vínculos multigeneracionales

Las relaciones F2F sólidas perduran a lo largo de las transiciones de liderazgo al construir de manera proactiva puentes entre generaciones. Esto puede incluir mentoría para los sucesores en las empresas familiares socias y la oferta de prácticas profesionales entre familias.

4. Profesionalice sin perder el carácter familiar

Escalar el enfoque F2F requiere gerentes profesionales que adopten los valores familiares y sean capaces de extender la confianza en nombre de la familia. Esto implica reclutar ejecutivos que encarnen genuinamente los principios F2F, y no solo habilidades técnicas. Otorgue a los gerentes profesionales autoridad para tomar decisiones sobre alianzas clave, de modo que la confianza se extienda más allá de la familia. Complemente este empoderamiento individual con estructuras de toma de decisiones que equilibren los valores familiares, la visión a largo plazo y la eficiencia operativa, logrando escala sin sacrificar el trato personal.

La ventaja competitiva F2F

Mientras que las grandes empresas dependen de procesos formales para construir relaciones, el enfoque F2F aprovecha el ADN de la empresa familiar: la reputación personal, el pensamiento generacional y la toma de decisiones basada en valores.

A lo largo de nuestra investigación, emergen de forma consistente tres cualidades difíciles de imitar:

— Compromiso mutuo a nivel familiar. El F2F crea vínculos que van más allá de los contratos. Los distribuidores no solo comercializan productos: los defienden y los impulsan. Este sentido de propiedad compartida reduce la fricción, incrementa la colaboración y fortalece la lealtad, reforzada por empleados que actúan con autonomía.

— Relaciones empresariales heredadas. Los vínculos F2F se extienden a lo largo de generaciones, proporcionando estabilidad en tiempos de incertidumbre.

— Toma de decisiones más rápida. Los socios F2F evitan la burocracia para resolver problemas con rapidez.

La pregunta para los líderes de empresas familiares ya no es si deben abrazar su familiness, sino qué tan rápido pueden implementar el enfoque F2F para superar a competidores que siguen atrapados en una lógica transaccional. En un mundo donde la confianza es escasa, quienes dominen el arte del liderazgo F2F no solo sobrevivirán, sino que prosperarán.

A

l cierre de 2023, la empresa californiana de chips Nvidia anunció otro trimestre de ventas récord. La compañía, cuyo éxito ha sido impulsado por el auge de la IA, ahora posee aproximadamente el 80% de la cuota de mercado global de chips semiconductores GPU.

Sin embargo, su competidora Intel, también fabricante de semiconductores, no tuvo la misma suerte. Aunque al momento de escribir esto ha experimentado un aumento inesperado en sus ganancias trimestrales, la compañía ha tenido dificultades durante años. Intentó un cambio de dirección con un nuevo CEO en 2021 y, en los primeros tres meses de 2023, registró la mayor pérdida trimestral de su historia.

Hasta hace relativamente poco, Intel estaba muy por delante de rivales como Nvidia en la carrera de los semiconductores. Hace cinco años, el valor empresarial (EV, por sus siglas en inglés) de la compañía, de 226 mil millones de dólares, eclipsaba los 76 mil millones de Nvidia, según el análisis de mi equipo basado en datos de Value Line. Desde entonces, Nvidia ha cuadruplicado su valor hasta alcanzar los 315 mil millones, mientras que el EV de Intel se ha reducido a 218 mil millones. Esto significa que Nvidia ha registrado un crecimiento promedio anual de ingresos superior al 20%, mientras que los ingresos de Intel se han mantenido estables.

Entonces, ¿cómo ha logrado Nvidia superar de manera tan contundente a su competidor? Por supuesto, hay una combinación de factores en juego, pero la investigación sugiere que el uso por parte de Nvidia de uno de los seis conceptos estratégicos emergentes (que en conjunto están cambiando radicalmente la manera en que las compañías de diversas industrias aseguran su ventaja competitiva) podría ser un factor significativo en su éxito.

1. Aproveche la vía de acceso de alguien más

La asociación de Nvidia con la empresa británica de diseño de software ARM Holdings es un gran ejemplo de esta estrategia. La colaboración es una relación simbiótica centrada en integrar las capacidades de aprendizaje profundo e IA de Nvidia con los diseños de procesadores energéticamente eficientes de ARM. Esto permite a Nvidia aprovechar el amplio alcance de ARM en diversos sectores tecnológicos, como la informática móvil y los vehículos autónomos, donde la eficiencia energética y la movilidad son clave.

Las organizaciones también pueden crear valor convirtiéndose en la vía de acceso. Amazon, por ejemplo, construyó su oferta Alexa para que fuera un canal para otros proveedores. Como señala el profesor de estrategia Mohan Subramanium en su artículo “How Smart Products Create Connected Customers”, el valor de ser la vía de acceso se amplía a medida que se multiplica el valor de los datos procedentes de las interacciones digitales con los clientes.

2. Asóciese con un tercero

Microsoft decidió hacer que Office estuviera disponible en los dispositivos iOS de Apple en 2014. Esta asociación con Apple, que antes era un rival, significó más que una nueva oferta de producto: representó la culminación de un cambio de paradigma en el enfoque estratégico de Microsoft, alineándose con las tendencias emergentes destacadas en nuestro análisis. Bob Muglia, expresidente de la división de servidores y herramientas de Microsoft, describió este cambio como una transición de una mentalidad “centrada en dispositivos” a una “centrada en servicios”.

Microsoft ahora aprovecha con mayor entusiasmo las oportunidades de colaborar con socios que tienen áreas de competencia superpuestas, por ejemplo, Adobe, Salesforce y Google. La inversión multimillonaria de la empresa en Open-AI es quizás el ejemplo reciente más significativo de esta mentalidad.

3. Revele su estrategia

Deere & Co adoptó estratégicamente este concepto de “revelar su estrategia” al invertir abiertamente en tecnologías de agricultura de precisión. En medio de una revolución tecnológica en el sector agrícola, Deere & Co no solo se adaptó, sino que lideró el cambio. Realizó inversiones significativas no solo en crear y adquirir tecnología de agricultura de precisión, sino también en construir un movimiento. Ya sea anunciando públicamente asociaciones con startups agrotecnológicas o con Space-X para ofrecer servicios de comunicación satelital a agricultores, lanzando colaboraciones emergentes en agrotecnología, dando conferencias en eventos de agricultura y tecnología (como el CES), publicando continuamente noticias en su página dedicada a la tecnología agrícola y a través de plataformas mediáticas desde CNBC hasta Barrons, la compañía es mucho más activa que sus competidores en comunicar su visión de agricultura inteligente.

Esta transparencia estratégica no se limita únicamente a la innovación: fue una jugada calculada por parte de Deere & Co para influir en las tendencias del mercado, guiar las expectativas de los clientes y mantener una ventaja competitiva en el cambiante panorama de la tecnología agrícola.

4. Sea bueno

La iniciativa “Beyond Cash” de Mastercard ejemplifica este concepto, marcando un cambio estratégico significativo hacia la promoción del avance socioeconómico. La iniciativa surgió cuando Mastercard se dio cuenta de que su mayor oportunidad de mercado no era quitar participación a otras empresas de pago, sino al efectivo. La campaña sentó las bases para una transformación que ha ido más allá de la simple diversificación de servicios, demostrando un compromiso por crear un mundo en el que cualquiera pueda realizar transacciones digitales, reduciendo la dependencia del efectivo y los costos sociales que las economías basadas en efectivo pueden generar.

Este enfoque tiene un impacto especial en las poblaciones con acceso limitado (o sin acceso) a servicios bancarios, y refleja la comprensión de Mastercard del papel influyente que puede desempeñar al aprovechar su red global y tecnología para fomentar un panorama económico sostenible e inclusivo. Al adoptar la estrategia de “ser bueno”, la empresa está demostrando que el éxito corporativo está cada vez más vinculado a la capacidad de generar un impacto social positivo.

5. Deje que la competencia vaya primero

Históricamente, las empresas buscaban la “ventaja del primer movimiento” por los beneficios que ofrecía (como la creación de una ventaja tecnológica, el establecimiento de un reconocimiento y una lealtad temprana hacia la marca, el control de los recursos y canales, y el aumento de los costos de cambio o las barreras de entrada). Pero el cálculo está cambiando. Gracias a una mayor accesibilidad de los datos sobre la adopción por parte de los clientes, la disminución de la fidelidad a la marca, la reducción de los costos de cambio y la disminución de los plazos de lanzamiento de los productos, ser el primero ya no supone una ventaja tan significativa. En cambio, dejar que otros prueben el mercado y la tecnología, y estar preparado para adelantarlos si se demuestra que existe una oportunidad, puede ser un mejor enfoque.

Durante un periodo considerable, Ferrari se mantuvo firme en su declaración de que no produciría un vehículo utilitario deportivo (SUV, por sus siglas en inglés). Sus rivales tradicionales, por otro lado, tomaron un camino distinto. Cuando la dinámica del mercado evolucionó, Ferrari reevaluó su posición. El fabricante italiano reconoció que el mercado de SUVs de lujo presentaba una oportunidad única de crecimiento y diversificación. Además, observaron las experiencias de sus competidores, quienes ya habían incursionado en el segmento, y aprendieron valiosas lecciones.

6. Adopte ataques a pequeña escala

Los mercados también se están volviendo más impredecibles, y las preferencias de los clientes evolucionan rápidamente, haciendo que la planificación a largo plazo sea menos precisa. El enfoque de “actuar, aprender, construir” les da a las empresas la agilidad para responder rápidamente a los cambios del mercado y adaptar su oferta en función de la retroalimentación del cliente. Experimentar a menor escala también ayuda a las compañías a gestionar el riesgo de manera efectiva, permitiéndoles probar hipótesis e identificar posibles obstáculos antes de comprometer recursos significativos.

El enfoque de Tesla para la fabricación de baterías es un caso real ejemplar. La compañía adoptó un enfoque modular para construir su fábrica de baterías de 5 mil millones de dólares en Nevada. En lugar de esperar a que toda la instalación estuviera operativa, Tesla construyó la gigafábrica en unidades discretas y funcionales o “bloques”. Cada bloque podía iniciar producción tan pronto como se completaba, reduciendo significativamente el tiempo necesario para generar ingresos. Este enfoque modular no solo aceleró el cronograma de producción, sino que también permitió a Tesla aprender y mejorar con cada bloque sucesivo, logrando ciclos de producción más rápidos y eficientes.