Doxa 2302

Todo equipo necesita un súper facilitador

Esa es la persona que puede integrar conocimientos diversos, promover contribuciones equitativas y cultivar la confianza. Aquí te explicamos cómo desarrollar esta habilidad crucial.

Por Jamil Zaki.
Colaboración y Equipos
Harvard Business Review

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Resumen. La mayoría de nosotros hemos conocido a súper facilitadores : personas con un talento especial para unir a los miembros de un grupo, combinando las fortalezas únicas de cada uno para promover un trabajo en equipo óptimopromover contribuciones equitativas y cultivar la confianza entre los compañeros de equipo, generando inteligencia colectiva : la capacidad de un grupo para resolver problemas en conjunto. En este artículo, el psicólogo de Stanford, Jamil Zaki, analiza nuevas investigaciones y presenta hallazgos clave sobre los superfacilitadores, la inteligencia colectiva y el rendimiento de equipo. Con la estrella de la NBA Chris Paul como protagonista, Zaki describe cómo los superfacilitadores desarrollan una colaboración grupal exitosa mediante la sintonía, utilizando la percepción y la empatía para promover el rendimiento del equipo; la comunicación, mediante la mentoría de compañeros más jóvenes y expresando confianza en las capacidades de sus colegas; y la distribución, asegurando que todos contribuyan. Afortunadamente, añade Zaki, la superfacilitación no es solo un rasgo, sino una habilidad que se puede perfeccionar. Ofrece un manual para emular estos principios, incluyendo tácticas como aprender y aprovechar las fortalezas de cada persona, comunicar la confianza en los demás e incluir a todos en las discusiones. Con estas prácticas, cualquiera puede aprovechar el poder de las fortalezas individuales para crear un equipo de alto rendimiento.
Chris Paul lleva dos décadas en la NBA y ha tenido una carrera individual legendaria. Pero hay una estadística que lo distingue: se ha unido a un equipo cuatro veces, y cada vez ese equipo ha logrado, en dos años, su mejor récord histórico. Ningún otro jugador ha tenido semejante impacto. Es lo que ahora se conoce como el efecto Chris Paul.

Paul quizá sea único en la historia de la NBA, pero la mayoría de nosotros hemos conocido a personas como él: compañeros que hacen mejores a todos a su alrededor, combinando las fortalezas únicas de cada miembro en una especie de superorganismo cognitivo que logra lo que nadie podría hacer solo. Llamémoslos superfacilitadores.

En los últimos años, una nueva ola de investigación ha revolucionado nuestra comprensión del éxito grupal y muestra a los facilitadores como mucho más que simples miembros talentosos del equipo. Si los supercomunicadores descritos por el autor superventas Charles Duhigg ayudan a las personas a comprenderse óptimamente, los superfacilitadores son arquitectos del rendimiento grupal que unen a las personas de forma óptima. Los superfacilitadores integran diversos conocimientos, promueven contribuciones equitativas y cultivan la confianza. De este modo, generan inteligencia colectiva, es decir, la capacidad de un grupo para razonar, innovar y resolver problemas. Suelen ser líderes de equipo, pero también pueden ser compañeros —como Paul— que sacan lo mejor de sus compañeros.

En este artículo, presentaré hallazgos clave sobre los superfacilitadores, la inteligencia colectiva y el rendimiento de equipo, algunos de los cuales he generado en mi laboratorio. Uno de los hallazgos más importantes es que la superfacilitación es una habilidad, no solo un rasgo. Esto es una buena noticia, ya que significa que no solo se puede identificar y empoderar a quienes ya son superfacilitadores por naturaleza, sino que también se puede capacitar a cualquiera para convertirse en uno.

El equipo como superorganismo
Nuestra cultura tiende a ver la innovación como una tarea solitaria: una ascensión solitaria a la cima intelectual. Los grandes innovadores se esfuerzan en la oscuridad, incomprendidos o ignorados por otros, hasta que logran un gran avance, y luego el mundo los sigue.

Este estereotipo, aplicado a líderes, puede resultar en prácticas organizacionales tóxicas. En un estudio de 2019, mi colega Carol Dweck y otros analizaron las declaraciones de misión de 433 empresas de Fortune 500 y las compararon con las calificaciones de Glassdoor. Descubrieron que cuando las empresas enfatizaban una "cultura del genio", destacando la brillantez individual, obtenían peores evaluaciones. En un trabajo de seguimiento, los investigadores descubrieron que esas mismas empresas también mostraban menor colaboración, confianza e integridad. También es perjudicial el estilo de liderazgo en el que un CEO visionario controla todos los niveles de una empresa. En 2024, Paul Graham, cofundador de Y Combinator, acuñó el término " modo fundador " para describir este estilo, que se inclina fuertemente hacia el individualismo y puede usarse para justificar comportamientos autoritarios, incluso abusivos.

Resulta que el genio suele ser un deporte de equipo. En 2010, la psicóloga Anita Woolley y sus colegas desarrollaron una prueba de CI para grupos. Al igual que las pruebas individuales, esta examinaba la capacidad de destacar en diversos tipos de resolución de problemas, por ejemplo, tomar decisiones económicas inteligentes, resolver ecuaciones complejas y llegar a un consenso sobre decisiones éticas. Woolley descubrió que los grupos que obtienen buenos resultados en algunas de estas pruebas también tienden a obtener mejores resultados en otras, lo que sugiere que los equipos poseen inteligencia colectiva.

Se podría suponer que los equipos brillantes están compuestos por individuos brillantes. Los datos indican lo contrario. En la investigación de Woolley, los supergrupos no estaban formados por individuos especialmente talentosos, sino por aquellos con un "metatalento" para organizarse basándose en las habilidades de cada uno y la confianza mutua. Los superfacilitadores optimizan estas fortalezas sintéticas.

Esta nueva perspectiva difiere de la "sabiduría de las masas": la idea de que el promedio de las respuestas de las personas a una pregunta dada tenderá a ser correcto. La inteligencia colectiva no promedia las diferencias de las personas. Las integra como los órganos y las extremidades de un superorganismo, cada uno con su propia especialidad. En lugar de duplicar esfuerzos, los equipos inteligentes forman sistemas transactivos, en los que cada miembro se aferra a la información que mejor conoce, presta atención a las dimensiones de un problema que comprende profundamente y genera soluciones basadas en su propia experiencia. En los sistemas transactivos, a las personas se les asignan especialidades, realizan trabajo profundo en solitario y se reúnen en ráfagas de interacción, durante las cuales los miembros comparten información y convergen en un plan. Cuando los equipos utilizan estas estrategias, los miembros no duplican esfuerzos. Utilizan su tiempo y mentes eficientemente. En lugar de competir por el poder, combinan diversos conocimientos y experiencia y aprenden unos de otros.

Pero aquí está la clave: para generar inteligencia colectiva y aprovechar su poder, los miembros del equipo deben comprenderse y confiar unos en otros. En un estudio clásico, se pidió a los equipos que realizaran una serie de tareas que iban desde el lanzamiento de un producto simulado hasta el ensamblaje de radios. Los que obtuvieron mejores resultados fueron aquellos que confiaron en la experiencia de sus colegas en lugar de supervisarse mutuamente.

Superpoderes del facilitador
Si la inteligencia colectiva aprovecha la capacidad intelectual de un equipo, los superfacilitadores actúan como el lóbulo frontal del equipo, orquestando roles, posibilitando interacciones fluidas y generando confianza.

¿Cómo lo hacen? Los investigadores han identificado tres formas principales:

Sintonización. Como base, Chris Paul es reconocido por su "visión de campo", la cual utiliza para orquestar su ataque. Constantemente lee la cancha, detecta oportunidades y juzga al instante quién está mejor posicionado para anotar. Como lo expresó un analista : "Es capaz de ver el juego con gran clarividencia, analizando las coberturas defensivas con decisiones instantáneas para preparar a sus compañeros".

Los superfacilitadores poseen esa misma capacidad perceptiva y la utilizan para crear equipos de alto rendimiento. En particular, se basan en la empatía, la capacidad de conectar con las emociones de los demás. Esto tiene sentido, ya que la empatía tiene un gran magnetismo social. En mi laboratorio, estudiamos las redes que formaban los nuevos estudiantes universitarios al llegar a sus residencias. Las personas empáticas se convirtieron rápidamente en un elemento central de su comunidad y eran especialmente propensas a ser consideradas confidentes de confianza por sus compañeros. En una investigación posterior, al mostrarles a los estudiantes fotos de sus compañeros empáticos, observamos un aumento de la actividad en las partes del cerebro asociadas con la recompensa y la conexión social.

Las personas empáticas también comprenden mejor sus comunidades. Es más probable, por ejemplo, que sepan quién está conectado con quién en una red social. Los superfacilitadores destacan en esta habilidad, que en el ámbito laboral les permite involucrar a los miembros del equipo en aspectos complementarios de un proyecto o reunión, maximizando así las fortalezas de todos.

Las primeras investigaciones sobre inteligencia colectiva destacan la sintonía empática entre los superfacilitadores. En un estudio, los miembros del equipo adivinaron la emoción que sentían los demás basándose en imágenes de sus ojos. Los miembros del equipo con mayor perspicacia social fueron más capaces que aquellos con un coeficiente intelectual alto de coordinar eficazmente sus grupos y maximizar su rendimiento. En otro estudio, las personas en parejas que imitaban las expresiones faciales de los demás tenían mayor probabilidad de colaborar eficazmente, otro sello distintivo de la superfacilitación.

Comunicación. A lo largo de su carrera en la NBA, Paul ha sido un mentor para sus compañeros más jóvenes. En 2021, un periodista de baloncesto se refirió a él como "una superestrella veterana en la que todos en la plantilla pueden apoyarse y usar como una esponja para su desarrollo". Muchos de sus compañeros comparten esa opinión. Julian Champagnie, de los San Antonio Spurs, lo ha descrito como "como un entrenador y un amigo a la vez", y añadió: "Puedo recurrir a él para cualquier cosa". Y Jonathan Kuminga, de los Golden State Warriors, ha dicho: "Aporta muchísimo conocimiento a la cancha y a la vida".

Estos comentarios sugieren una excelente manera de identificar a los superfacilitadores: escuchar lo que otros dicen de ellos. Los investigadores suelen preguntar a los trabajadores: "¿Qué tan bien reconoce tu líder tu potencial?" y "¿Sabes cuál es tu postura con respecto a tu líder?". Las personas lideradas por superfacilitadores responden positivamente a estas preguntas. Ven su mejor versión reflejada en los ojos de sus líderes.

Aún más poderoso, cuando los superfacilitadores comunican su creencia en las personas con claridad, sus colegas se convierten en su mejor versión. En un estudio de las Fuerzas Armadas Canadienses, los soldados que informaron tener relaciones sólidas y positivas con sus comandantes también tenían más confianza en su capacidad para lograr sus objetivos y se desempeñaban de manera más efectiva como equipo. Esto es especialmente importante cuando un miembro del equipo tiene dificultades. Muchos líderes tienden a estereotipar a los de bajo rendimiento, imaginando que no pueden cambiar y, por lo tanto, no abordan directamente los problemas de los de bajo rendimiento. Los superfacilitadores, por el contrario, identifican y resaltan explícitamente el potencial de esos compañeros de equipo. Esto produce lo que los economistas llaman " confianza ganada ", en la que las personas dan un paso adelante para cumplir con las altas expectativas. Esto no significa que los superfacilitadores sean felpudos. Cuando los de bajo rendimiento no pueden encontrar su lugar en un equipo, los superfacilitadores lo comunican claramente pero con compasión, en lugar de arrastrarlos.
Los superfacilitadores son los artífices del rendimiento óptimo del grupo. Generan inteligencia colectiva, es decir, la capacidad del grupo para razonar, innovar y resolver problemas.
Si la empatía es el estado mental de un superfacilitador, la conversación es su herramienta para materializarla. Mediante conversaciones individuales, los superfacilitadores ayudan a sus compañeros a descubrir y desarrollar sus mejores cualidades, y a utilizarlas al servicio del equipo en su conjunto. Investigadores examinaron en una ocasión a más de 50 equipos de estudiantes que trabajaron juntos en una serie de proyectos durante 10 semanas. Cuando los líderes de equipo esperaban una sólida colaboración entre sus miembros y lo dejaban claro, el resultado fue una menor conflictividad, una resolución de problemas más eficiente y una mayor coordinación entre los miembros del equipo: todas características de la inteligencia colectiva.

Distribución. La función principal de un base es dirigir el ataque. Los buenos bases captan el impulso y alimentan la buena racha. Involucran a nuevos jugadores. Facilitan victorias fáciles a compañeros con dificultades para aumentar la confianza de los jugadores.

Los superfacilitadores hacen algo similar. Durante los momentos de colaboración, ayudan a distribuir el tiempo y la atención entre el equipo para que todos contribuyan y nadie domine. Es más difícil de lo que parece. En su próxima reunión, imaginen un reloj de ajedrez sobre la mesa, frente a cada persona. Cada vez que hablan, los minutos y segundos de su reloj aumentan, representando el tiempo acumulado que han tenido la palabra. Al terminar la conversación, ¿el tiempo de todos es similar? Probablemente no. La mayoría de los equipos están sesgados: algunos consumen el tiempo mientras que otros apenas lo tocan.

Este patrón mina la moral y perjudica el rendimiento. Múltiples estudios han demostrado que la inteligencia colectiva se predice mejor no por quiénes son los miembros del equipo, sino por cómo interactúan. Cuando la toma de turnos es relativamente comparable, cada miembro puede aportar sus mejores ideas, lo que se traduce en una resolución de problemas más ágil y sintética. Cuando uno o dos individuos dominan, las habilidades únicas de los demás se desaprovechan.

Los superfacilitadores gestionan el tiempo, sobre todo, evitando consumir demasiado tiempo. De hecho, potencian la inteligencia colectiva de su equipo, como me comentó Anita Woolley, al no "dominar el tiempo de transmisión". En cambio, distribuyen la atención como los grandes bases hacen pases: anticipando las oportunidades y creando oportunidades para que todos los miembros del equipo contribuyan.

Los superfacilitadores también combaten el pensamiento colectivo. Las multitudes no siempre son sabias, y cuando los líderes fomentan la disidencia y el desacuerdo sano, como lo hacen los superfacilitadores, la inteligencia colectiva se intensifica.

Empoderando a los equipos a largo plazo
En el "modo fundador", los líderes se valen de las personas de sus equipos para hacer realidad su propia visión. Los superfacilitadores, por otro lado, empoderan a sus equipos para imaginar y crear una visión compartida.

Ambos enfoques tienen su lugar. En una ocasión, unos científicos reunieron equipos para una tarea estratégica compleja. A la mitad de los líderes de los equipos se les enseñó una estrategia "directiva", que implicaba proyectar autoridad, dar instrucciones a los demás sobre qué hacer y asegurarse de que su equipo siguiera las órdenes. A la otra mitad se les enseñó un estilo "empoderador", en el que animaban a los demás a aportar nuevas ideas y a colaborar estrechamente. Al principio, los líderes directivos llevaban la delantera. Sus equipos avanzaban con rapidez y alcanzaban los objetivos. Pero con el tiempo, los equipos empoderados se adelantaron. Resolvieron problemas más complejos y generaron ideas más originales.

Si un líder sabe exactamente qué debe suceder y necesita que se haga para ayer, un enfoque de mando y control puede funcionar. Pero cuando se trata de visión a largo plazo, resolución de problemas o innovación, una sola persona rara vez tiene todas las respuestas. Los grandes líderes crean las condiciones para que todos contribuyan y luego fomentan la inteligencia colectiva al permitir que todos trabajen juntos en grandes problemas. Crean espacios para la colaboración y la creatividad.

Un ejemplo clásico de este proceso es el de Pixar, el megaestudio de animación. Se describe en detalle en Collective Genius (2014), de la profesora de la Escuela de Negocios de Harvard Linda Hill y sus coautores, y en el artículo de HBR de septiembre de 2008 « Cómo Pixar fomenta la creatividad colectiva », de Ed Catmull, exdirector de Pixar. La historia de Pixar se utiliza a menudo como ejemplo de lo que pueden lograr los grandes equipos. Pero hoy, gracias a las nuevas investigaciones sobre equipos, podemos verlo desde una nueva perspectiva: como un modelo de inteligencia colectiva que revela un conjunto de buenas prácticas para la superfacilitación.

En el centro de la historia se encuentra el Brain Trust, un grupo de directores, guionistas y creativos que Pixar reúne para evaluar cada uno de los proyectos de la compañía. El propio Trust funciona como una especie de superfacilitador: hoy, cada vez que se presenta un nuevo guion, sus miembros pasan horas en un intercambio informal sobre cómo mejorarlo. ¿Están los personajes bien desarrollados? ¿El aspecto visual es evocador? ¿La trama es coherente, sorprendente y deleitable?

Varias características del Brain Trust fomentan la inteligencia colectiva. Primero, no tiene autoridad formal; sus miembros pueden sugerir pero nunca exigir. Esta estructura horizontal permite a los miembros del Trust ser francos y amables, y a quienes presentan su guion sentirse desafiados y apoyados. Segundo, el Trust se basa en lo que Catmull ha llamado " preguntas catalíticas ", que sirven como expresiones de curiosidad en lugar de crítica. Decir "Ese personaje no funciona" aplana una conversación, pero si preguntas "¿Qué papel desempeña este personaje en la escena?" o "¿Cómo crece durante la película?", toda la sala puede responder. El enfoque del Trust en la colaboración profunda también se extiende a Pixar en su conjunto: cada proyecto reúne a cientos de personas con habilidades técnicas y creativas altamente especializadas, todo como parte de un esfuerzo, como lo ha expresado Catmull, "para hacer algo juntos que nadie puede hacer solo".

Un manual para el superfacilitador
Cualquier organización puede emular los principios de superfacilitación del Brain Trust —conversación no jerárquica, preguntas catalizadoras y priorizar la colaboración— para potenciar el talento de sus propios equipos. Aquí tienes tres tácticas que pueden ayudarte a empezar.

Aprender y jugar con las fortalezas de cada persona. El primer principio de la superfacilitación es que la diferencia es una fortaleza, no una debilidad. Los equipos prosperan cuando las personas desempeñan roles únicos, cada uno adaptado a sus fortalezas. Para que esto suceda, los líderes deben comprender primero esas fortalezas. Esto puede comenzar mediante un enfoque más profundo de la contratación y la incorporación, en el que los gerentes aprenden no solo lo que una persona ha hecho, sino también su forma de pensar y los tipos de tareas y conocimientos que le resultan más naturales.
Tras formar un equipo con talentos complementarios, participe en la " creación de roles ". La idea es la siguiente: tras lanzar un proyecto o iniciativa, no se limite a repartir el trabajo entre todo el equipo. Desarrolle las tareas de cada persona teniendo en cuenta sus motivaciones y áreas de mayor rendimiento. Idealmente, involucre a todo el equipo en el proceso de creación de roles. Cuando las personas tienen autonomía sobre su parte del trabajo y conocen la de los demás, se comprometen más profundamente y es menos probable que dupliquen esfuerzos, lo que permite que florezca la inteligencia colectiva.

Comunica tu creencia en los demás. Los superfacilitadores tienden a empoderar el liderazgo, pero cualquiera puede adoptar ese estilo. Siempre que sea posible, tomen decisiones estratégicas de forma colectiva. Al abordar un nuevo proyecto o tema, comiencen con preguntas para el grupo en lugar de respuestas o (peor aún) instrucciones sin explicación. Cuando las decisiones deban dictarse desde arriba, recurran a la " justicia procesal ": es decir, sean transparentes sobre cómo y por qué tomaron sus decisiones, y creen un espacio para que las personas hagan preguntas y se sientan escuchadas.
Para empoderar a otros como líderes, deja claro que crees en ellos, lo cual es vital para ayudarlos a creer en sí mismos y ganarse su confianza. Para potenciar ese efecto, intenta confiar abiertamente: expresa tu fe en las personas abiertamente. Al empoderar a alguien para que asuma un rol que se ajuste a sus fortalezas, dile que sabes que destacará en ese trabajo y explícale por qué. Ofrécele apoyo, pero evita la microgestión, mostrando confianza con acciones, no solo con palabras. Todas estas señales animan a las personas a verse a sí mismas a través de tus ojos y a cumplir con esas grandes expectativas.

Mantenga la pelota en movimiento. Cuando los equipos se reúnen para debatir, los superfacilitadores se aseguran de que todos tengan la oportunidad de destacar. Esto implica ser conscientes y activos al supervisar quién podría acaparar la atención si se les deja solos. Llevar relojes de ajedrez a la próxima reunión de grupo podría no ser una buena idea, pero estén atentos a la contribución de cada persona. Si plantean una pregunta al grupo, los extrovertidos podrían intervenir con sus respuestas mientras que los introvertidos permanecen en silencio. Para evitarlo, consideren pedir a todos que dediquen cinco minutos a anotar sus ideas sobre la pregunta y luego pídanles que compartan una; una técnica que ha demostrado aumentar la probabilidad de que los introvertidos participen.
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Chris Paul es un jugador estrella por derecho propio, pero también es un creador de estrellas para su equipo. En su presencia, otros brillan con más frecuencia y con mayor intensidad. Sus habilidades de superfacilitador pueden ser sobrenaturales, pero todos podemos encontrar, impulsar y celebrar a los superfacilitadores entre nosotros. Mejor aún: podemos convertirnos en ellos. Con la mentalidad adecuada y algunas prácticas clave, cualquiera puede convertir el talento en confianza y los grupos en algo más que la suma de sus partes.

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Una versión de este artículo apareció en la  edición de septiembre-octubre de 2025  de Harvard Business Review.

Jamil Zaki es profesor de psicología en la Universidad de Stanford, director del Laboratorio de Neurociencia Social de Stanford y autor de The War for Kindness: Building Empathy in a Fractured World y Hope for Cynics: The Surprising Science of Human Goodness.


Doxa 2301

Cómo la IA puede ayudar a abordar la toma de decisiones colectiva

Por Mathis Bitton y Elizabeth Haas
Toma de decisiones y resolución de problemas
Harvard Business Review

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Resumen. Cuando una decisión importante debe ser tomada por múltiples grupos con diferentes objetivos, a menudo puede verse afectada por desafíos que van desde procesos prolongados hasta la sobrecarga de datos. Pero la IA está ayudando. Un campo, el urbanismo, ya está aplicando su capacidad para Analizar grandes cantidades de datos, comprender las preferencias de los grupos, etc., para la toma de decisiones colectiva. En concreto, las autoridades de Hamburgo (Alemania) se asociaron con la herramienta CityScope del MIT Media Lab para colaborar mejor con los residentes y otras partes interesadas al abordar una crisis de vivienda. El éxito de la herramienta en Hamburgo demuestra cómo usar la IA para obtener mejores perspectivas, predicciones, una planificación exhaustiva de escenarios y la construcción de consenso.
La toma de decisiones colectiva no es una ciencia exacta. Los procesos fallidos, la sobrecarga de datos, la asimetría de la información y otras desigualdades solo agravan los desafíos que surgen cuando grupos grandes y dispares con objetivos diferentes intentan colaborar. Y las herramientas que suelen facilitar la toma de decisiones (análisis de datos, planificación de escenarios, árboles de decisión, etc.) pueden fallar ante la magnitud y la complejidad de los problemas más importantes que enfrentan los grupos y sus líderes.

Aquí es donde la IA puede ayudar, y ya lo está haciendo. Con su capacidad para analizar grandes cantidades de datos sobre el statu quo, comprender las preferencias de los grupos, ejecutar simulaciones sofisticadas para evaluar cientos de posibilidades futuras en función de esas preferencias y facilitar la creación de consenso entre los participantes, la IA puede ser una herramienta poderosa para todos los líderes que enfrentan decisiones complejas, especialmente aquellas que deben tomarse de forma colaborativa.

Un campo que ya aprovecha el apoyo de la IA a la toma de decisiones colectivas es la planificación urbana. Hace tres años, empezamos a colaborar con la Conferencia de Alcaldes de Estados Unidos para comprender cómo la IA ayuda a las ciudades a resolver sus desafíos más urgentes. Durante el proceso, estudiamos la historia de la ciudad alemana de Hamburgo, que ha abordado una crisis de vivienda agravada por la afluencia de refugiados.

En 2016, Hamburgo se asoció con el MIT Media Lab, creador de la plataforma de IA CityScope. Esta plataforma permite a los urbanistas recopilar y analizar las necesidades y preferencias de sectores específicos de la población, simular cientos de escenarios de construcción, identificar oportunidades ocultas y encontrar puntos en común entre facciones en conflicto. Al mostrar cómo funciona CityScope en Hamburgo, esperamos mostrar a líderes de gobiernos, organizaciones sin fines de lucro, universidades y corporaciones cómo pueden aprovechar los datos y la IA para democratizar y mejorar sus procesos y resultados de toma de decisiones.

La crisis en Hamburgo
En 2016, Alemania decidió acoger a un millón de refugiados de Oriente Medio, y Hamburgo recibió el encargo de encontrar alojamiento para unas 80.000 familias, previstas en una ciudad de menos de dos millones de habitantes. En aquel entonces, la ciudad llevaba décadas estancada en conversaciones improductivas sobre las leyes de zonificación, luchando por construir suficientes viviendas para sus propios residentes.

En situaciones de toma de decisiones colectivas suelen surgir tres desafíos, y Hamburgo no fue una excepción:

Los procesos y los incentivos están rotos.
El proceso tradicional para lograr resultados (en este caso, la construcción de nuevas viviendas) implica decenas de pasos e instituciones, cada una con su propia lógica procesal y cultura interna. Una sola impropiedad técnica puede retrasar un proyecto meses, o incluso años. Las partes interesadas no tienen incentivos para colaborar. En Hamburgo, la ciudad tuvo dificultades para construir algo porque cada proyecto requería la aprobación de una docena de burocracias, a menudo obsoletas y opacas.

La información es cada vez más abundante y no está distribuida equitativamente.
Toda decisión (en este caso, sobre desarrollos específicos o leyes de zonificación) implica una gran cantidad de información de diversos ámbitos, desde las preferencias de los residentes y documentos técnicos hasta las métricas de tráfico y uso. Además, los procesos suelen expresarse en documentos técnicos extensos y detallados que el ciudadano medio no puede comprender. Quienes cuentan con más recursos tienen el tiempo, el dinero y la experiencia necesarios para obtener la información necesaria para formarse una opinión informada, mientras que otros miembros de la comunidad no.

Otras desigualdades.
Los actores dominantes poseen una amplia gama de herramientas para bloquear las transformaciones. En este caso, los propietarios pueden detener los desarrollos urbanos con regulaciones de preservación histórica, requisitos de tamaño mínimo de lote, restricciones de altura, etc. En Hamburgo, los únicos que participaron en la toma de decisiones sobre vivienda y zonificación fueron los propietarios mayores y adinerados. Los sucesivos alcaldes lanzaron algunas campañas de divulgación para involucrar a otros sectores de la comunidad en los debates sobre zonificación, pero ninguna tuvo éxito.

Cómo ayudó CityScope
La IA puede ayudar a resolver estos desafíos y mejorar la toma de decisiones conjunta de los grupos. Ariel Noyman, uno de los ingenieros clave de CityScope, nos comentó que su equipo diseñó la plataforma para cumplir cuatro funciones clave:
  • Visión: Construcción de un modelo dinámico de las condiciones sociales, económicas y ambientales a través de la recopilación integral de datos, un análisis ambiental, análisis de transacciones y análisis de sentimientos; visualización con retroalimentación.
  • Predicción: Identificar necesidades y simular el impacto de intervenciones alternativas mediante la evaluación de miles de escenarios hipotéticos.
  • Transformación: Iterar posibles intervenciones en caminos de acción validados.
  • Consenso: involucrar a las partes interesadas en un proceso de toma de decisiones compartido y facilitado para alcanzar una visión unificada del futuro.
Así es como se desarrollaron estas funciones en el proceso de trabajo con residentes y planificadores en Hamburgo para hacer avanzar la situación.

El primer paso consistió en recopilar la mayor cantidad de datos posible. CityScope utilizó datos sobre leyes de vivienda y zonificación, así como sobre desarrollo económico, patrones de compra, eventos y servicios en toda la ciudad, transporte e infraestructura, oportunidades de empleo, diversidad demográfica, impacto ambiental, seguridad, entre otros. También realizó encuestas a los residentes para conocer sus preferencias.

Para ofrecer la primera función, la información, la plataforma correlacionó las dimensiones fundamentales de la vivienda (densidad y diversidad de personas) con indicadores de rendimiento como el consumo de energía, la seguridad, las preferencias de los residentes, etc. Con estos datos, la plataforma analizó la relación entre la vivienda y la calidad de vida en la situación actual.

A continuación, la plataforma realizó predicciones sobre las tendencias actuales y las transformaciones hipotéticas, identificando limitaciones que podrían ser valiosas para modificar sobre la marcha. CityScope, por ejemplo, destacó la infrautilización sistemática de las propiedades comerciales. También destacó las zonas con mayor probabilidad de sobrecarga de los servicios públicos y aquellas con mayor capacidad para acoger a nuevos residentes.

Una vez realizado el análisis, CityScope mostró los resultados en un diagrama simple y fácil de entender para ayudar a los ciudadanos y otros participantes a ver fácilmente cómo los cambios potenciales afectarían los indicadores clave de desempeño que reflejan las prioridades comunes de los residentes de la ciudad.

Las etiquetas en las barras verticales indican que la comunidad se preocupó por el impacto ambiental, el rendimiento energético, la infraestructura, la innovación y la habitabilidad en general (cada uno de estos indicadores agregó cientos de métricas). La altura del relleno de cada barra indica el desempeño actual de la ciudad en cada prioridad (cuanto más alto, mejor), y las líneas horizontales en cada barra indican el desempeño de cada una de estas prioridades para un escenario futuro dado. Las barras con relleno rojo indican áreas que cambiarían para mejor; aquellas con relleno verde muestran que la ciudad ya ha cumplido los objetivos. A través de este gráfico, CityScope ayuda a los residentes a comprender su situación (de nuevo, perspectiva), extrapolar las tendencias actuales (de nuevo, predicción), evaluar posibles alternativas (transformación) y encontrar puntos en común (consenso ).

En la Figura 2, estas métricas se agregan por calle en un mapa 3D de la ciudad. Los cambios positivos se muestran en verde, los negativos en rojo, y las alternativas pueden modelarse a escala de la calle, el barrio o la ciudad en su conjunto. En Hamburgo, estas representaciones permitieron a los usuarios comprender las desventajas y encontrar maneras de superarlas. Por ejemplo, la visualización evidenció claramente las diferencias entre las preferencias de las comunidades adineradas, donde las propuestas que amenazaban con una zonificación de menor densidad recibieron las peores calificaciones, y la ciudad en su conjunto, donde la construcción de más viviendas en zonas subdesarrolladas para acoger a los refugiados obtuvo una buena puntuación.

CityScope ayudó a los residentes a encontrar la mejor manera de atender estas preferencias contradictorias. Al evaluar propuestas contrapuestas, demostró que los barrios más ricos podrían beneficiarse de más viviendas, siempre que se construyera también una nueva línea de metro, allanando así el camino al consenso.

Las visualizaciones también permiten a CityScope recopilar de nuevo las preferencias de los usuarios, esta vez sobre las ventajas y desventajas de las propuestas. En Hamburgo, el equipo administró encuestas y organizó talleres por toda la ciudad con una versión de realidad aumentada (RA) de la plataforma (véase la Figura 3).

La interfaz de RA permitió a los participantes colaborar con CityScope para ver las implicaciones de sus decisiones. Los residentes de Hamburgo entraban en la sala y reorganizaban los ladrillos tipo LEGO que representaban unidades residenciales, edificios de oficinas, parques y otros servicios urbanos en una zona específica, rediseñando la ciudad ladrillo a ladrillo (Figura 3). Cuando los participantes realizaban estos cambios, la proyección digital se actualizaba en tiempo real para mostrar cómo los cambios propuestos afectarían la calidad de vida. La plataforma también conectaba estos cambios con las leyes de zonificación que los harían posibles, acortando la distancia entre el juego de LEGO y la formulación de políticas.

La interfaz también permitió a los participantes colaborar entre sí en talleres por toda la ciudad. De esta forma, CityScope se convirtió en una plataforma de participación comunitaria directa, donde personas con y sin conocimientos técnicos, con diferentes niveles de comprensión, se reunieron para comprender el impacto que sus decisiones comunes tendrían en su ciudad (de nuevo, la función de consenso). En Hamburgo, 5.000 residentes participaron en los talleres de CityScope en 2016, una cifra considerablemente mayor que en cualquier ayuntamiento convencional. Además, al dirigirse a diversas comunidades de la ciudad, el equipo de CityScope ha logrado atraer a una muestra representativa de la población, en lugar de solo a los ciudadanos mayores y con mayor poder adquisitivo que históricamente han participado en la planificación urbana de la ciudad.

Hacer que la toma de decisiones sea más democrática
Mediante el uso de IA, CityScope aborda los desafíos clave que identificamos en la planificación urbana y, en general, en la toma de decisiones grupales:

En primer lugar, evitan los lentos procesos burocráticos. Al agregar todos los datos relevantes en un modelo dinámico, CityScope analiza las compensaciones mejor que los funcionarios municipales por sí solos, ya que integra todas las perspectivas y prueba miles de alternativas. El resultado es un proceso considerablemente simplificado que, además, considera más perspectivas con mayor precisión.

En segundo lugar, resuelven el problema de la sobrecarga de información y la asimetría. Al recopilar y procesar grandes cantidades de datos y proporcionar imágenes claras y métodos para interactuar con ellos y compartirlos, CityScope elimina las barreras informativas que favorecen a quienes tienen más recursos en detrimento de quienes carecen de dinero, tiempo o experiencia, brindando a cualquier persona la oportunidad de comprender y proponer cambios.

En tercer lugar, CityScope permite a toda la comunidad, no solo a la élite, encontrar un camino hacia el consenso. Puede que los residentes no estén de acuerdo con este o aquel proyecto de vivienda, pero pueden encontrar puntos en común en torno a prioridades compartidas. Al desviar el enfoque de la deliberación de proyectos o leyes específicos a prioridades más amplias para la ciudad, CityScope replantea el debate hacia una visión más amplia. Larson llama a la plataforma una "máquina de consenso" con razón.

Dieciocho meses después del inicio de la colaboración con CityScope, Hamburgo no solo había albergado a miles de refugiados, sino que los había distribuido estratégicamente por toda la ciudad para maximizar la cohesión social, las oportunidades económicas y la resiliencia comunitaria. Desde entonces, la ciudad ha integrado CityScope en sus procesos de toma de decisiones de forma más amplia, en materia de transporte, consumo energético y regulación ambiental. Cuando Rusia invadió Ucrania en 2022, Hamburgo contaba con las herramientas necesarias para acoger a decenas de miles de refugiados en mucho menos tiempo del habitual. Y ahora, las Naciones Unidas financian un proyecto que exporta CityScope a otras ciudades que se enfrentan a una afluencia inesperada de refugiados.

Más allá de CityScope
Los humanos no son especialmente hábiles para procesar grandes cantidades de información y traducirla en políticas. Les cuesta comprender la complejidad y, abandonados a su suerte, rara vez encuentran puntos en común en temas polémicos. CityScope demuestra que la IA puede ayudar.

Sin embargo, plataformas como CityScope no pueden resolver problemas polémicos por sí solas. La mayoría de las decisiones grupales son inevitablemente conflictivas, y si bien la IA puede ayudarnos a comprender y gestionar las compensaciones, no puede hacer que desaparezcan. Ningún algoritmo, por sofisticado que sea, puede reemplazar una cultura de sano desacuerdo y respeto mutuo. En Hamburgo, fueron los residentes y sus líderes quienes hicieron que esta conversación fuera productiva, no solo la propia plataforma.

Además, estas herramientas solo son importantes si se integran en el ecosistema adecuado. En Hamburgo, la ciudad no podría aprovechar CityScope sin reformar también las trabas burocráticas que impedían la reutilización o la construcción de ciertos espacios. CityScope ayudó a identificar y priorizar dichas reformas, pero sin ellas, el resto de sus funciones habrían sido inútiles. Si bien la IA puede optimizar procesos y ayudarnos a tomar mejores decisiones juntos, solo con el liderazgo adecuado estas herramientas pueden traducirse en acción colectiva.

Sin embargo, las herramientas que combinan simulaciones sofisticadas con interacción directa pueden cambiar la forma en que tomamos decisiones en todo tipo de instituciones: ciudades, pero también corporaciones, universidades y organizaciones sin fines de lucro. Plataformas como AnyLogic, FlexSim y Visual Components ya están desarrollando herramientas similares para corporaciones, una tendencia que probablemente se acelerará en los próximos años. Lejos de sustituir la toma de decisiones humana, estas plataformas ofrecerán un poderoso complemento: una forma de aprovechar los datos al servicio de objetivos comunes.

Lea más sobre Toma de decisiones y resolución de problemas o temas relacionados IA y aprendizaje automático, Democracia, Problemas sociales y globales, Gobierno, Inmigración, Administración pública y organizaciones sin fines de lucro y Europa.

Mathis Bitton es doctorando en Gobierno en Harvard. Su trabajo se centra en la intersección entre la filosofía de la tecnología y la política tecnológica. Colabora como investigador en el trabajo de la Universidad de Nueva York sobre tecnologías emergentes y ciudades. Su próximo libro, junto con Elizabeth Haas, sobre IA y ciudades se titula « Smart Citizens: AI and the Fight for Flourishing Cities»  (MIT Press, 2026).

Elizabeth Haas, doctora, codirige la colaboración de investigación y consultoría de la Universidad de Nueva York con el Comité Permanente de Turismo, Arte, Parques, Entretenimiento y Deportes de la Conferencia de Alcaldes de Estados Unidos. Durante la última década, su trabajo se ha centrado en los cambios sociales y tecnológicos en el deporte y las ciudades. Sus estudiantes han colaborado en proyectos con más de cien ciudades. Su próximo libro, junto con Mathis Bitton, sobre IA y ciudades se titula « Smart Citizens: AI and the Fight for Flourishing Cities»  (MIT Press, 2026).

 

Doxa 2300

¿Deberíamos dejar de invertir en IA (por ahora)?

Por Ramyani Basu
IA y aprendizaje automático
Harvard Business Review

#Doxa #invertir #IA #aprendizaje #automático #ROI #fragmentada #datos #software #proceso #negocio #inteligencia #reflexión #área #empresa #competitiva #tecnología #desarrollo #esfuerzo #sector #escenario #construir #competidor #valor #diferenciación #posicionamiento
Resumen. Las empresas no están generando retorno de la inversión (ROI) en sus inversiones en IA porque aún la consideran una solución fragmentada y aislada, en lugar de considerarla la base de datos, software y procesos para una forma completamente diferente de impulsar un negocio. EsEs hora de dejar de invertir en nuevas soluciones, con la esperanza de que algo funcione, y en su lugar, centrarse en invertir en las áreas clave que impulsan el valor del futuro para construir una ventaja competitiva. Para tomar decisiones más inteligentes y centradas en el valor sobre la IA, primero deténgase y reflexione. Si invierte en áreas que no son el núcleo de valor de su empresa para hoy y mañana, simplemente está dando vueltas. Si invierte en soluciones que las grandes empresas tecnológicas ya están desarrollando, está duplicando esfuerzos. A continuación, piense en cómo evolucionará su sector en los próximos tres años. ¿Qué tendencias puede observar ahora? ¿Qué escenarios son los más probables? Luego, considere cómo puede invertir o construir para competir y ganar en el futuro frente a sus competidores. Y, por último, invierta en las áreas que garantizarán valor y diferenciarán su posicionamiento.
La creencia popular —la IA es el futuro; sigamos invirtiendo— impulsa a los líderes corporativos a invertir y escalar, cada vez más rápido. Líderes de todo el mundo están dando luz verde a inversiones masivas en IA. La Corporación Internacional de Datos (IDC) proyecta que el gasto global en IA alcanzará los 632 000 millones de dólares para 2028.

Hay buenas razones para ser optimistas sobre el potencial a largo plazo de la IA para transformar el funcionamiento de las empresas. Una tercera ola crucial —la IA agencial— ya está aquí y tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas generan valor.

Pero la mayoría de las empresas no están en el camino correcto para lograr ese valor. A pesar del crecimiento de la IA, el 51% de las empresas carecen de capacidades maduras y solo el 4% la aprovecha para obtener ventaja competitiva. Las empresas no están generando retorno de la inversión (ROI) en sus inversiones en IA porque aún la consideran una solución aislada y fragmentada, en lugar de considerarla la base de datos, software y procesos para una forma completamente diferente de impulsar un negocio.

Los líderes necesitan urgentemente un enfoque que les ayude a tomar decisiones más inteligentes y centradas en el valor sobre la IA, que les permita evitar invertir en nuevas soluciones con la esperanza de que algo funcione. En cambio, deben asegurarse de invertir en las áreas clave que impulsan el valor del futuro para generar ventaja competitiva. Nuestra receta para cada empresa es simple.

Detenerse a reflexionar
Hoy en día, pocas empresas generan valor o revolucionan su sector mediante IA. Por eso, recomendamos detener las inversiones en IA que podrían estar erosionando el valor. Si invierte en áreas que no son el núcleo del valor de su empresa, tanto hoy como en el futuro, simplemente está dando vueltas. Si invierte en soluciones que ya están desarrollando grandes empresas tecnológicas, está duplicando esfuerzos.

En lugar de eso, espere. El mercado evolucionará y creará soluciones para usted. En un futuro próximo, probablemente podrá comprar una solución por mucho menos de lo que costaría construirla ahora o mantenerla a largo plazo.

Trabajamos con una empresa global del sector químico que experimentaba con IA en diversos ámbitos de la organización, realizando pruebas a pequeña escala, pero sin comprometerse con una estrategia clara. Sus acciones demostraron que consideraban la IA una solución puntual interesante, no un elemento revolucionario en el sector.

Para desarrollar una postura más estratégica sobre la IA, los líderes de la empresa dejaron de invertir en IA en experimentos aleatorios. Se dieron cuenta de que, aunque algunas pruebas resultaran valiosas, la mayoría fracasaría, consumiendo tiempo y recursos. Necesitaban dejar de buscar soluciones tecnológicas y empezar a invertir en los resultados empresariales innovadores que querían lograr.

Reflexionar para replantear
Las industrias están experimentando una migración de valor, y en la mayoría de los casos, esta no es lineal. Los líderes deben comprender estos cambios para estar siempre atentos a lo que viene, por qué y de dónde vendrá. Piense en cómo evolucionará su sector en los próximos tres años. ¿Qué tendencias observa ahora? ¿Qué escenarios son los más probables? Luego, considere cómo puede invertir o desarrollar para competir y ganar en el futuro frente a sus competidores.

La clave es invertir en el futuro, no en optimizar el pasado. La creación de valor no es lineal, por lo que debe pensar primero en el futuro y luego trabajar a la inversa para realizar las inversiones adecuadas en áreas donde su organización pueda generar un valor desproporcionado.

Si ya cuenta con una ventaja competitiva en su cadena de suministro, no dé por sentado que sus inversiones en IA también deberían estar en ella. En su lugar, considere las áreas futuras que generarán la mayor rentabilidad del mercado para su sector y para usted como empresa. Pregunte:
  • ¿Cuál es nuestro principal diferenciador competitivo hoy en día?
  • ¿Cómo cambiará esto con el tiempo?
  • ¿Cuál será posiblemente el mayor diferenciador para ganar en el futuro y por qué?
  • ¿Cuáles son algunas de las adyacencias y fuerzas que se manifestarán y cómo éstas sugieren que debería jugarse de manera diferente?
Tras pausar el gasto actual, la empresa global con la que trabajamos reflexionó sobre el futuro de la industria química. Identificaron algunas predicciones clave:
  • Su industria se volvería más orientada a los costos, y los clientes pagarían por la diferenciación. Para ganar en el juego de los costos, necesitaban enfocarse en la eficiencia de la cadena de suministro; sin embargo, también se dieron cuenta de que esto se convertiría en una condición indispensable con el tiempo.
  • La I+D impulsada por IA sería un diferenciador importante, crucial para la diversificación y el crecimiento. La I+D debería equilibrar la innovación de productos y servicios con las expectativas de ingeniería-costo y tiempo de comercialización.
  • La forma en que la empresa se relaciona con los clientes y les ofrece lo que realmente necesitan amplificaría su posicionamiento y crearía una verdadera diferenciación en el mercado.
  • Reencuadrar para enfocar
Una vez que haya detenido la inversión descontrolada en todo lo relacionado con IA y haya hecho una pausa para considerar las oportunidades futuras del mercado, podrá invertir en áreas que garantizarán valor y diferenciarán su posicionamiento.

Redoble sus inversiones en áreas clave que le garanticen una ventaja competitiva y utilice la IA para liberar el valor del futuro. Las empresas que triunfarán en la próxima era de la IA invertirán en personas y procesos, además de en tecnología. Invertir solo en soluciones definitivamente no es suficiente.

La empresa química con la que trabajamos replanteó su estrategia para centrarse en el valor, invirtiendo en innovación impulsada por IA en I+D y áreas comerciales. Adoptaron una mentalidad de capital riesgo, lo que significa que se mantienen ágiles, se basan en el éxito donde ven resultados positivos y no temen detener o abandonar un proyecto o idea si no funciona. Consideraron cómo invertir en personas, procesos y tecnología para diseñar una transformación que integre a las personas y aproveche al máximo su plantilla actual. Reconocieron que la IA es un cambio radical, no un cambio gradual. Por lo tanto, su estrategia debía ir mucho más allá de buscar una solución puntual.
...
La realidad es clara: la innovación en IA seguirá avanzando, a mayor escala y con mayor velocidad. Ha llegado el momento de sentar unas bases sólidas para esa transformación empresarial revolucionaria que la IA posibilita. Todo líder necesita una estrategia clara para dejar su empresa en mejores condiciones que como la encontró, con inversiones en IA que generen valor, no distracciones ni destrucción.

Independientemente del sector al que pertenezca una empresa, es hora de que los líderes cambien el enfoque sobre la inversión en IA. Los líderes más exitosos pasarán de una mentalidad de gasto, velocidad y escalabilidad a un enfoque más inteligente y basado en el valor.

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Ramyani Basu, socia del área de Digital y Analítica de Kearney, se centra en apoyar a sus clientes en transformaciones digitales a gran escala basadas en IA en diferentes sectores. Es una reconocida líder de opinión, conferenciante y autora, habiendo asesorado a juntas directivas y altos ejecutivos en EMEA y América sobre una amplia gama de temas tecnológicos.


Doxa 2299

¿Tiene usted un equipo emocionalmente inteligente?

Por Vanessa Urch Druskat
Inteligencia Emocional
Harvard Business Review

#Doxa #equipo #emocional #inteligencia #rutinas #habitual #conjunto #social #aceptar #genuino #influencia #norma #necesidad #evaluar #fortaleza #oportunidad #interés #área #débil #fuerte #mejorar #trabajar #motivación #rendimiento #grupo
Resumen. Para crear equipos de alto rendimiento, se necesita inteligencia emocional de equipo. La IE de equipo es un conjunto de rutinas o normas habituales que, en conjunto, satisfacen las necesidades sociales fundamentales que se activan al incorporarse a un equipo. Estas incluyen la necesidad de sentirse genuinamente aceptado,conocido y valorado; la necesidad de participar en debates que construyan una comprensión compartida de las prioridades y la experiencia del equipo; y la necesidad de tener un sentido genuino de influencia y agencia dentro del equipo. Las normas que abordan estas necesidades sociales crean un entorno emocional productivo que incluye confianza, seguridad psicológica y un sentido de pertenencia. Las tres normas principales para satisfacer las necesidades sociales de las personas son entenderse mejor entre sí, evaluar rutinariamente las fortalezas y oportunidades y hablar rutinariamente con las partes interesadas. Los equipos deben evaluar si sus normas actuales son fuertes o débiles en estas áreas y, si no, trabajar para mejorar. Cuando los equipos adoptan completamente las normas de Team EI, ven grandes mejoras en la motivación de los miembros y el rendimiento del grupo.
Probablemente haya intentado crear equipos de primer nivel para las tareas más importantes de su empresa reclutando a personas de primer nivel; eso es lo que hacen la mayoría de las organizaciones. Y probablemente haya notado que un grupo de virtuosos no suele formar un equipo virtuoso.

De hecho, un grupo así, ubicado en una sala o en Zoom, tiene la misma probabilidad de funcionar mal que cualquier conjunto arbitrario  de personas, como el equipo directivo que mis colegas de investigación y yo fuimos invitados a observar en la oficina de cristal de la sede suiza de su empresa.

El problema empezó cuando un miembro del equipo llegó 13 minutos tarde a una reunión y otro le estalló en cólera. "Actúan como si nuestro tiempo no importara", le gritó un compañero. "¡Todos tuvimos que dejar algo importante para llegar a tiempo!". Otros pusieron los ojos en blanco. Se podía sentir cómo el equipo se autodestruía.

Se trataba de personas de primer nivel con muchísimo talento, pero el líder de la empresa estaba desesperado. Como tantos ejecutivos con los que he trabajado, su estrategia para crear equipos de alto rendimiento había sido reunir a gente competente y "esperar". Esta estrategia no estaba funcionando.

Para crear equipos de alto rendimiento, en todos los niveles de la organización, lo que realmente se necesita es inteligencia emocional de equipo. Este hallazgo es el resultado de dos décadas que mis colegas y yo dedicamos al estudio de múltiples industrias, y se ha visto reforzado por una década posterior de aplicación de nuestros hallazgos en sectores como el farmacéutico, el sanitario, la tecnología del petróleo y el gas, entre otros.

Comprender la inteligencia emocional del equipo
La inteligencia emocional de equipo, o IE de equipo, es diferente de la inteligencia emocional individual. La IE de equipo no es un rasgo inherente a ningún individuo. Se trata de un conjunto de rutinas habituales, o normas, que, en conjunto, satisfacen las necesidades sociales fundamentales que se activan al integrarse en un equipo. Estas incluyen la necesidad de sentirse genuinamente aceptado, conocido y valorado; la necesidad de participar en debates que generen una comprensión compartida de las prioridades y la experiencia del equipo; y la necesidad de tener un auténtico sentido de influencia y autonomía dentro del equipo. Las normas que abordan estas necesidades sociales construyen un entorno emocional productivo que fomenta la confianza, la seguridad psicológica y el sentido de pertenencia.

En mi nuevo libro, describo un conjunto completo de normas de Inteligencia Emocional en Equipo. Las tres principales para satisfacer las necesidades sociales de las personas son comprenderse mejor, evaluar periódicamente las fortalezas y oportunidades, y dialogar regularmente con las partes interesadas. Cuando los equipos desarrollan estas tres normas y comprenden plenamente su importancia, observan grandes mejoras en la motivación de sus miembros y en el logro de objetivos compartidos. Los miembros del equipo se hacen más preguntas y comparten más ideas y conocimientos, lo que facilita la gestión de su trabajo diario y de sus desacuerdos.

La buena noticia es que cualquier equipo puede adquirir estas normas de forma muy sencilla, siempre que se adhieran a ellas concienzudamente e las integren en su cultura cotidiana. Los equipos de alto rendimiento nunca dejan nada al azar; todo lo que hacen para mantener las normas que sustentan su cultura constructiva es intencional.

Evalúe la inteligencia emocional de su equipo
El primer paso para adquirir estas normas es comprender la situación actual de su equipo. Mis colegas y yo hemos desarrollado una evaluación rápida que permite medir la Inteligencia Emocional (IE) de un grupo, para que pueda ver qué cambios podrían mejorar su cultura. Como líder del equipo, lea cada punto a continuación y anote una puntuación del 1 al 5 para cada uno que refleje cómo percibe el funcionamiento del equipo en cada área:
  1. Su equipo no está haciendo esto activamente.
  2. Su equipo lo intenta pero es débil en esta área.
  3. A veces tu equipo está bien o sigue esta norma.
  4. Su equipo hace esto la mayor parte del tiempo y siente que hace un buen trabajo.
  5. Su equipo es especialmente fuerte en esta área.
Anima a cada miembro del equipo a que también complete este formulario (es mejor hacerlo de forma anónima) para que puedas conocer mejor cómo experimentan las operaciones del equipo. Los líderes suelen ser los últimos en saber cómo experimentan sus compañeros. Esta evaluación te brinda la oportunidad de poner a prueba tus suposiciones.

Entendernos mejor unos a otros.
  • Tratamos de comprender las necesidades de los demás.
  • Trabajamos para conocer los talentos y habilidades de cada miembro de este equipo.
  • Todos los miembros de nuestro equipo son tratados con respeto.
  • Nos brindamos periódicamente retroalimentación que puede ayudar a los miembros a aprender y crecer.
Evaluar rutinariamente fortalezas y oportunidades.
  • Evaluamos periódicamente la eficacia de nuestras normas, procesos y desempeño.
  • Anticipamos problemas o desafíos y trabajamos activamente para prevenirlos o abordarlos.
  • Cuando surge un problema, tomamos medidas rápidas para resolverlo.
Hablar rutinariamente con las partes interesadas.
  • Construimos activamente relaciones con nuestros grupos de interés.
  • Hablamos regularmente y construimos relaciones con aquellas personas de otros grupos o departamentos que pueden proporcionar recursos que afectan nuestro desempeño.
Analiza tus puntuaciones y determina dónde debes mejorar. Los números bajos indican áreas en las que debes centrar tus esfuerzos. Observa el rango general de respuestas y observa dónde se ubican. Promediar las respuestas te dará una idea general de la posición de tu equipo, pero los rangos entre las respuestas de los miembros pueden ser aún más importantes, ya que revelan áreas donde las personas tienen experiencias diferentes.

Utilice estas puntuaciones para iniciar una conversación sobre si las normas actuales respaldan una cultura cotidiana que fomenta el trabajo en equipo y sirve mejor a los objetivos del equipo. Resista el deseo de culpar a los valores atípicos por sus personalidades; en cambio, concéntrese en la influencia de las normas en los malos hábitos de equipo. En los equipos, los valores atípicos a menudo presentan oportunidades para innovar: cambiar el comportamiento es más fácil y rápido si se centra en modificar las normas en lugar de intentar cambiar a las personas. Por ejemplo, hemos descubierto que el comportamiento egoísta en los equipos surge con frecuencia como una respuesta defensiva a las normas que permiten el trato desigual de los miembros. Es sorprendente la frecuencia con la que la invisibilidad percibida durante las discusiones de equipo conduce a comportamientos contraproducentes como interrumpir o mostrar enojo; las investigaciones sugieren que esto sucede cuando las personas priorizan recuperar el control sobre llevarse bien con los compañeros de equipo.

Fomente la inteligencia emocional de su equipo
Una vez que hayas seleccionado una norma para adoptar, dale impulso con actividades que la impulsen y generen el impulso necesario para que las nuevas normas se afiancen. Aquí tienes algunos ejemplos del trabajo que mis colegas y yo realizamos para ayudar a los equipos a construir culturas emocionalmente más inteligentes.

Entendernos mejor unos a otros. Trabajamos con un equipo de liderazgo global en la industria del petróleo y el gas, cuyos miembros trabajaban de forma aislada en lugar de centrarse en objetivos comunes. Les costaba alcanzar su máximo potencial porque competían entre sí en lugar de colaborar.
Su evaluación de Team EI les permitió reconocer que conocían poco las funciones, responsabilidades y necesidades únicas de cada uno. Para iniciar la rutina de trabajar para comprenderse mejor, decidieron priorizar las visitas a los lugares de trabajo de cada uno, donde podían aprender más sobre las responsabilidades, el contexto laboral, los desafíos actuales y más. Lo hicieron haciendo desvíos durante sus viajes rutinarios. Todos visitaron a alguien durante los primeros seis meses y compartieron con el equipo lo aprendido en la visita.

Estas visitas reforzaron la confianza y la sensación de seguridad psicológica del equipo. Incrementaron la calidad de la retroalimentación que los miembros compartían entre sí y el sentimiento de apoyo dentro del equipo. Algunos comentarios impulsaron la inteligencia emocional de cada miembro del equipo. Un miembro, por ejemplo, aprendió que sus ideas innovadoras eran valiosas y que necesitaba reafirmarse y compartirlas con más frecuencia. En menos de un año, fue ascendido a un puesto superior en la empresa.

Evaluar rutinariamente fortalezas y oportunidades. Trabajamos con un equipo de liderazgo en el sector sanitario. El nuevo líder microgestionó a los miembros del equipo y luego despidió a dos personas que no respondieron bien a su estilo. Cuando los resultados de la encuesta anual de satisfacción laboral del equipo mostraron una marcada reducción en la satisfacción con respecto al año anterior, el líder nos pidió que impartiéramos un taller de dos días para fomentar el espíritu de equipo.

Comenzamos el taller con una conversación estructurada sobre las respuestas anónimas del equipo a la encuesta de Inteligencia Emocional. Descubrieron inquietudes sobre la relación de los miembros con su líder y entre sí. Al final de los dos días, habían desarrollado un plan de mejora. La prioridad era una reunión mensual denominada " Conversaciones Sinceras", con el objetivo de que las discusiones fueran abiertas y auténticas. Organizaron estas conversaciones como análisis FODA (Fortalezas, Debilidades, Oportunidades y Amenazas). Cada reunión comenzaba con una evaluación mensual abierta del progreso del equipo, que incluía la retroalimentación del líder. Posteriormente, discutían los próximos desafíos y oportunidades y buscaban ideas para abordarlos de forma proactiva.

Encuestas anónimas posteriores del Equipo EI revelaron que el equipo se sentía satisfecho con su progreso. El líder del equipo estuvo de acuerdo. Y lo más importante, dejó de microgestionar a sus compañeros.

Hablar rutinariamente con las partes interesadas. Al realizar la encuesta, un equipo del sector tecnológico descubrió que no se comunicaba con los clientes y las partes interesadas, como los altos directivos, con la suficiente frecuencia. Los miembros del equipo sabían que fortalecer estas relaciones les proporcionaría información clave y visibilidad. Optaron por adoptar una norma de mayor comunicación e implicación con las partes interesadas. Comenzaron completando un mapa de análisis de las partes interesadas, en el que enumeraron los nombres de todas las partes interesadas que se les ocurrieron y analizaron qué podría aportar una conexión más estrecha con cada una. Asignaron a un miembro del equipo como embajador ante las cinco más importantes en ese momento.
Los embajadores se reunieron con sus grupos de interés y recopilaron sus opiniones y perspectivas. Sus acciones mejoraron la relación con sus tres clientes principales. La alta dirección compartió información sobre cómo el trabajo del equipo se relacionaba con los objetivos estratégicos más amplios de la empresa. Estas conversaciones aportaron importantes aprendizajes al equipo y ayudaron a los miembros a sentirse más conectados con sus clientes y su empresa.
...
El éxito del equipo se predice mejor mediante las normas y rutinas que utilizan los miembros para integrar el conocimiento, las ideas y el talento, tanto interno como externo, en las decisiones diarias. Las rutinas emocionalmente inteligentes desplazan el enfoque del desempeño individual hacia el desarrollo de un cerebro colectivo robusto que supera constantemente a los virtuosos que trabajan de forma aislada.

Al evaluar el nivel de inteligencia emocional de su equipo, usted y su equipo pueden identificar acciones concretas que crearán un entorno más colaborativo y productivo. Las normas sociales son necesarias para que los sentimientos de pertenencia, confianza y seguridad psicológica sean presentes y resilientes. Adoptar medidas para desarrollar intencionalmente las normas de Inteligencia Emocional en Equipo le ayudará a satisfacer las necesidades sociales innatas que los miembros de su equipo aportan al trabajo a diario, como la aceptación genuina, la comprensión compartida y el sentido de autonomía. Abordar estas necesidades ayuda a su equipo y a sus miembros a prosperar, independientemente del cambio disruptivo que se les presente en el futuro.

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Vanessa Urch Druskat es una investigadora galardonada y destacada experta en liderazgo de equipos. Es autora de «El equipo emocionalmente inteligente: Construyendo grupos colaborativos que superan al resto» (Harvard Business Review Press, 2025).


Doxa 2298

Cómo los emprendedores ambiciosos pueden usar la IA para escalar sus startups 

Por Jeffrey P. Shay, Donna Kelley, Mahdi Majbouri y Thomas H. Davenport
IA y aprendizaje automático
Harvard Business Review

#Doxa #emprendedor #ambicioso #IA #escalar #startups #aprendizaje #automático #crecer #innovación #eficiencia #competir #empresa #equipo #resultado #modelo #humano #liderar #empleado #fomentar
Resumen. Los emprendedores ambiciosos recurren cada vez más a la IA para impulsar el crecimiento, la innovación y la eficiencia. Han utilizado la IA para competir con grandes empresas, demostrando que equipos pequeños pueden lograr resultados descomunales Son significativamente más propensos a considerar la IA como esencial para sus modelos de negocio. A pesar del entusiasmo, persisten desafíos como el costo, la implementación y la privacidad de los datos. Sin embargo, establecer un ritmo estratégico, reforzar la colaboración entre humanos e IA y fomentar la experimentación liderada por los empleados puede ser útil.
Cuando el equipo de  Anysphere  lanzó Cursor en 2022 (un asistente de programación con IA), no era un gigante con una sólida financiación. Era un pequeño grupo de desarrolladores que desarrollaba una forma más inteligente de escribir código. En cuestión de meses, competían con herramientas de OpenAI y GitHub, demostrando que incluso los equipos más pequeños pueden superar sus límites con la IA.

Este tipo de diseño escalable e inteligente ya no es dominio exclusivo de las grandes empresas o startups tecnológicas. Si bien Anysphere y otras similares aún están en sus primeras etapas, demuestran cómo los emprendedores ambiciosos pueden aprovechar la IA para acelerar la toma de decisiones, acceder a nuevos mercados y optimizar las operaciones.

Nuestro último estudio del Monitor Global de Emprendimiento (que encuestó a más de 2300 emprendedores estadounidenses) muestra que los emprendedores con ambiciones de crecimiento (emprendedores ambiciosos) son mucho más propensos a considerar la IA como crucial para sus modelos de negocio y su éxito futuro. Para guiar a estas empresas, presentamos a continuación un marco práctico sobre cómo crecer con la IA.

La importancia de los emprendedores ambiciosos
Las pequeñas empresas representan el 99 % de todas las empresas estadounidenses y casi la mitad del empleo del sector privado, según la  Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. También superan sistemáticamente a las empresas más grandes en la creación de empleo ( Oficina del Censo de EE. UU.). Sin embargo, un subgrupo mucho más pequeño —los emprendedores ambiciosos— impulsa el cambio más transformador. Los datos del Global Entrepreneurship Monitor muestran que solo el 18 % de los emprendedores estadounidenses prevé contratar a 20 o más empleados en los próximos cinco años.

Estos emprendedores destacan: tienen cuatro veces más probabilidades de introducir productos o servicios novedosos que quienes no prevén contratar, lo que los posiciona como catalizadores tanto de la creación de empleo como de la innovación. Estos emprendedores ambiciosos no solo aspiran a crecer, sino a ser disruptivos, escalar y liderar. Consideran la IA fundamental para lograr estos objetivos. Y, al lograrlos, contribuyen de forma desproporcionada a la renovación económica.

Adopción de IA en empresas emprendedoras
Los líderes de grandes empresas coinciden ampliamente en que la IA está transformando las industrias, alterando los flujos de trabajo y redefiniendo los modelos de negocio a una velocidad sin precedentes. En una encuesta global de Deloitte, el 78 % de los ejecutivos declaró tener planes de aumentar sus inversiones en IA durante el próximo año. Pero esto no se limita a la disrupción a nivel empresarial. Las herramientas de IA generativa están democratizando capacidades que antes estaban reservadas para grandes equipos y grandes presupuestos.

Sin embargo, a pesar de la proliferación de aplicaciones accesibles de IA, existe relativamente poca investigación sobre las percepciones sobre la adopción de IA entre las pequeñas y medianas empresas. Una de las pocas encuestas disponibles indicó que solo el 21% de las pequeñas empresas usan IA o planean usarla en los próximos dos años. Sin embargo, nuestros datos de GEM revelan un panorama más claro: los emprendedores ambiciosos (aquellos que proyectan contratar al menos a 20 nuevos empleados en los próximos cinco años) ponen mucho más énfasis en la IA. Más específicamente, el 87% anticipa que la IA será fundamental para su modelo y estrategia de negocios en los próximos tres años. Más del 90% espera impactos positivos en los ingresos y el crecimiento, y la mayoría cita beneficios como el desarrollo de productos y servicios innovadores, una mayor productividad y eficiencia, una mayor personalización del cliente y una mejor gestión de riesgos y cumplimiento.

Esto no es solo teoría. Los emprendedores pueden parecer mejor posicionados que las grandes empresas para integrar la IA. Las nuevas empresas pueden implementar procesos basados en IA desde el primer día, y las pequeñas empresas más consolidadas suelen operar con menos de cinco empleados, lo suficientemente ágiles como para evitar la burocracia. Sin embargo, el tamaño reducido también puede ser una limitación. La escasez de recursos financieros y humanos, especialmente para las empresas no tecnológicas con menos probabilidades de recibir financiación de riesgo, implica que el crecimiento, y no la adopción de tecnología, suele ser una prioridad. Al carecer de equipos tecnológicos internos sólidos, muchos fundadores se enfrentan a verdaderos desafíos para adoptar y gestionar tecnología avanzada.

Incluso entre los emprendedores ambiciosos, el entusiasmo por la IA no supera la aprensión. Las principales preocupaciones incluyen los costos y las dificultades de implementación (84%), así como la resistencia de los empleados (72%) y/o clientes (81%). El 88% mencionó la privacidad de los datos como una preocupación fundamental. Y aunque los datos de GEM muestran que los emprendedores ambiciosos son más propensos a operar en sectores con un uso intensivo de la tecnología —o a usarla agresivamente en sus negocios—, estos aún representan poco más del 10% de los emprendedores ambiciosos encuestados. Esto sugiere que la mayoría podría no tener las habilidades o la orientación tecnológica que les permitan realizar tales inversiones.

La IA ha contribuido desde hace mucho tiempo a optimizar la labor humana. La automatización robótica de procesos gestiona las tareas administrativas repetitivas, mientras que la IA analítica facilita la toma de decisiones más rápidas y precisas en materia de pronósticos, precios y segmentación de clientes. La IA generativa permite ahora a los emprendedores probar estrategias de marketing o modelos de negocio en días en lugar de semanas, y crear contenido que abarca desde presentaciones hasta código con una mínima intervención.

La IA también está transformando industrias que tradicionalmente no se consideraban tecnológicamente avanzadas. Stuccco, empresa de puesta en escena virtual de inmuebles, incorpora cada vez más funciones de IA a sus renders de propiedades puestas en escena. ImagineInteriors.ai, por ejemplo, es un producto diseñado con diseños generados por humanos que ofrecerá a los profesionales inmobiliarios visualización de productos y puesta en escena virtual. Otra oferta permite a los consumidores crear sus propios escenarios con productos "comprables" que realmente pueden adquirir. Lo que antes requería muebles y semanas de montaje ahora se realizará en horas con renders de IA fotorrealistas, lo que permitirá a las pequeñas empresas competir con las agencias de lujo. Estas herramientas no reemplazan el criterio humano, sino que lo amplían.

Más recientemente, el auge de la IA agencial —herramientas que pueden realizar tareas digitales de forma independiente— ha ampliado estas posibilidades. Los emprendedores ahora pueden automatizar la creación de sitios web, el procesamiento de transacciones, la atención al cliente y la investigación de mercado. Si bien la supervisión humana sigue siendo esencial, estos agentes aumentan significativamente la capacidad. En resumen, la IA ayuda a los emprendedores a crecer de forma más inteligente, no solo a crecer más.

Un marco para emprendedores 
Para guiar a los emprendedores, en particular a aquellos con grandes ambiciones de crecimiento, hemos desarrollado un marco práctico y adaptable para la adopción de IA. También es útil para quienes apoyan proyectos empresariales, como inversores, asesores y socios del ecosistema. Este marco debe aplicarse comprendiendo los recursos, el contexto y las aspiraciones de cada proyecto. Una empresa con sólidas capacidades técnicas adoptará un enfoque diferente al de una startup ágil con recursos financieros o técnicos limitados. Sin embargo, en todos los casos, un principio se aplica: la adopción de IA no puede ser puramente vertical.

Establecer la dirección y el ritmo de la adopción de IA. La primera pregunta que deben hacerse los emprendedores no es solo  si  adoptar la IA, sino  cómo y  con qué rapidez. Si bien algunas empresas intentan implementaciones a gran escala, la mayoría se beneficia de una adopción gradual basada en el aprendizaje mediante la experimentación. Así como los emprendedores suelen desarrollar productos mínimos viables, también pueden desarrollar casos de uso mínimos viables de IA. La automatización de tareas repetitivas, ya sea con RPA o, cada vez más, con agentes de IA, rara vez requiere una revisión profunda de los procesos. Estas primeras aplicaciones generan impulso y aceptación interna.
Algunas empresas priorizan oportunidades de alto valor que generen ingresos, como aprovechar la IA para lanzar nuevos productos de forma más eficiente o ampliar su alcance a los clientes. Otras empiezan con herramientas sencillas y económicas integradas en sus sistemas existentes.

Además, los emprendedores no necesitan desarrollar experiencia interna en IA de inmediato. Muchos empiezan trabajando con empresas que integran IA en herramientas diseñadas para su sector.  Netic, por ejemplo, es un proveedor de soluciones para empresas de climatización, fontanería y electricidad. Ofrece IA para automatizar y predecir la interacción con los clientes, la programación y el marketing. Al optimizar estas tareas operativas, Netic se ayuda a sí misma y a sus clientes, pequeñas empresas de servicios, a mejorar la eficiencia sin aumentar la plantilla ni la infraestructura técnica.

Herramientas como estas ofrecen a los emprendedores una forma económica de validar el potencial de la IA. Quienes compaginan múltiples roles tienen más tiempo para centrarse en el crecimiento. Si bien depender de proveedores externos de IA puede no generar una ventaja competitiva inmediata, sí fortalece la confianza organizacional y allana el camino para una experimentación interna más estratégica en el futuro.

Reforzar la relación complementaria con la IA. Si bien la IA optimiza los flujos de trabajo y automatiza las tareas, no sustituye por completo las habilidades humanas. Destaca en el procesamiento de datos, la detección de patrones y la ejecución de tareas repetitivas o basadas en reglas. Los humanos aportan pensamiento crítico, empatía, criterio y adaptabilidad, habilidades que las máquinas no pueden replicar. La oportunidad reside en diseñar flujos de trabajo donde las personas y las máquinas aprovechen al máximo sus fortalezas.

Considere cómo incluso las empresas orientadas a servicios están potenciando la personalización con IA.  Style DNA, por ejemplo, comenzó como un servicio de estilismo personal enfocado en ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de sus armarios. Para ampliar su impacto y mejorar la personalización, la compañía posteriormente integró IA en su plataforma, utilizando reconocimiento de imágenes y aprendizaje de preferencias para sugerir conjuntos seleccionados según las fotos y los perfiles de estilo de los usuarios. Mientras la aplicación genera recomendaciones de moda basadas en datos, los usuarios mantienen el control, seleccionando los looks finales que reflejan sus gustos. Este modelo híbrido combina la creatividad humana con la inteligencia artificial y, además, promueve la moda sostenible al fomentar la reutilización en lugar del nuevo consumo.

En emprendimientos donde los empleados desempeñan múltiples funciones, la IA puede ayudar a los miembros del equipo a pasar de tareas repetitivas a roles más creativos y de atención al cliente. Esta transición profundiza el compromiso, mejora la retención y realza la propuesta de valor de la empresa. Los emprendedores deberían considerar la adopción de la IA no como una amenaza, sino como una forma de ampliar el potencial humano.

Implementar como una iniciativa dirigida por los empleados e inspirada por los pares. A diferencia de las grandes empresas, la mayoría de los emprendimientos no pueden contratar equipos dedicados a la IA. Sin embargo, sí pueden liderar la adopción al empoderar a "desarrolladores ciudadanos" o "programadores dinámicos": empleados curiosos y expertos en tecnología, dispuestos a experimentar, incluso sin formación formal en IA. Estos miembros del equipo comprenden los flujos de trabajo y la cultura de la empresa, lo que los convierte en pioneros ideales.
Prácticamente cualquier modelo de lenguaje puede generar código. También existen herramientas especializadas que utilizan IA para crear páginas web, presentaciones, planes de negocios, estudios de mercado, diseños de productos, logotipos y prácticamente cualquier otro componente digital que necesiten las pequeñas empresas. Estas herramientas suelen ser económicas o incluso gratuitas. En entornos empresariales, este tipo de accesibilidad es un factor multiplicador de fuerza.

Esta adopción desde abajo genera confianza, y los datos de GEM muestran que a los emprendedores les preocupa que sus empleados teman a la IA. Sin embargo, es más probable que adopten la tecnología cuando la introducen sus compañeros en lugar de cuando se impone desde arriba. Con el tiempo, estos pioneros se convierten en promotores internos que modelan las mejores prácticas y desarrollan la fluidez organizacional en IA. Los emprendedores deben reforzar este impulso con desarrollo específico, reconocimiento e incentivos claros. Si se implementa correctamente, la adopción de IA liderada por los empleados no solo impulsa la productividad, sino que también crea una cultura más ágil e innovadora.
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La inteligencia artificial ya no es dominio exclusivo de los gigantes tecnológicos. Con herramientas más accesibles y costos de implementación más bajos que nunca, los emprendedores con visión de crecimiento están bien posicionados para liderar. Cuando se aplica con inteligencia, la IA ayuda a las pequeñas empresas a escalar más rápido, operar de forma más inteligente y enfocar su capital humano en la creatividad, la interacción con el cliente y la innovación.

Pero aprovechar estos beneficios requiere más que experimentación: exige un cambio de mentalidad. Los emprendedores más exitosos considerarán la IA no solo como una herramienta, sino como una capacidad estratégica integrada en toda la empresa.

La próxima ola de transformación empresarial no provendrá solo de las juntas directivas de las empresas Fortune 500. Estará impulsada por emprendedores audaces que combinan la ambición con una ejecución inteligente de IA para aprender, superar en estrategia y superar a la competencia.

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Jeffrey P. Shay es profesor de Emprendimiento en Babson College, presidente de la Junta Directiva del Global Entrepreneurship Monitor (GEM) y colíder del equipo GEM-USA. También es miembro de la Junta Directiva del Banco de Montana. Es miembro de la Asociación Norteamericana de Investigación de Casos y ha recibido los premios President's y Ascendant Scholar de la Western Academy of Management.

Donna Kelley es profesora de Emprendimiento en Babson College y titular de la Cátedra Frederic C. Hamilton de Libre Empresa. Es miembro de la junta directiva del Monitor Global de Emprendimiento (GEM) y líder del equipo de GEM Estados Unidos.

Mahdi Majbouri es Profesor Asociado de Economía en Babson College y director técnico del Monitor Global de Emprendimiento del Equipo de EE. UU. También es Investigador del Instituto de Economía Laboral (IZA) y del Foro de Investigación Económica (ERF).

Thomas H. Davenport es Profesor Distinguido de Tecnología de la Información del Presidente en el Babson College, académico visitante en la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital y asesor principal del Programa de Director de Datos y Análisis de Deloitte.