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El fin del capital barato

Por Michael Mankins y Matthew Crupi
Ciencias económicas
Harvard Business Review

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Resumen. A medida que la era del capital barato llega a su fin, los ejecutivos deberán reaprender la disciplina de una asignación de capital rigurosa. Durante casi dos décadas, las tasas de interés históricamente bajas permitieron a las empresas priorizar el crecimiento, tolerar rendimientos bajos y depender de Métricas de rendimiento que ignoraban el verdadero coste del capital. Sin embargo, la combinación del aumento de la deuda federal, la inversión masiva en infraestructura de IA y el gasto a gran escala en el sistema energético ejerce ahora una presión alcista sostenida sobre los tipos de interés a largo plazo. El resultado es un entorno con mayores restricciones de capital, en el que la estrategia, las decisiones de inversión y la creación de valor deben volver a estar estrechamente vinculadas. Este artículo sostiene que las empresas que sigan buscando el crecimiento sin rentabilidad económica tendrán dificultades en este nuevo entorno, mientras que aquellas que asignen capital de forma selectiva y se centren en un crecimiento económicamente rentable estarán mejor posicionadas para obtener mejores resultados.
Durante casi dos décadas, los ejecutivos operaron en un mundo de capital extraordinariamente barato. Tras la crisis financiera mundial, los bancos centrales redujeron los tipos de interés a mínimos históricos  e inundaron los mercados de liquidez mediante la flexibilización cuantitativa. Entre 2008 y 2020, el coste de los préstamos después de impuestos para muchas grandes empresas se mantuvo en o por debajo de la inflación, lo que hizo que la deuda, en términos reales, fuera prácticamente gratuita.

Ese entorno está cambiando. Desde principios de 2022, la Reserva Federal ha elevado drásticamente las tasas de interés para combatir la inflación tras el enorme estímulo fiscal implementado durante la pandemia de COVID-19. El mes pasado, los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense a 30 años alcanzaron sus niveles más altos en casi dos décadas,  lo que indica un retorno a un entorno de mercado de capitales más normal —y más caro—. Diversas fuerzas estructurales sugieren que este cambio podría persistir. El aumento de la deuda federal, la creciente inversión en infraestructura de IA y el enorme gasto en el sistema energético están incrementando la competencia por el capital y ejerciendo una presión alcista sostenida sobre las tasas de interés a largo plazo.

A medida que el capital se encarece, los ejecutivos deberán reaprender lo que las generaciones anteriores comprendieron bien: la asignación rigurosa de capital es fundamental. Lo mismo ocurre con la estrecha relación entre estrategia, desempeño financiero y creación de valor.

Los factores que impulsan el aumento de las tasas de interés
Resulta tentador interpretar el reciente aumento de los tipos de interés a largo plazo principalmente como una reacción a la inestabilidad geopolítica y a la renovada preocupación por los mercados energéticos mundiales. Estos factores son importantes. Sin embargo, fuerzas estructurales más profundas también están transformando la economía del capital. Un estudio del Grupo de Tendencias Macroeconómicas de Bain  y de otros analistas macroeconómicos señala tres factores que probablemente mantendrán los tipos de interés a largo plazo elevados en los próximos años. 

1. El aumento de la deuda federal está desplazando la inversión privada. Los déficits presupuestarios han ejercido presión al alza sobre los tipos de interés durante mucho tiempo. Sin embargo, hoy en día, la preocupación por la magnitud y la trayectoria de la deuda federal se ha agudizado. En febrero, la Oficina de Presupuesto del Congreso publicó su informe Perspectivas Presupuestarias y Económicas: 2026-2036, en el que proyectaba que los tipos de interés a corto y largo plazo se mantendrían por encima de los promedios prepandémicos, dado que el aumento de la deuda federal desplazaría cada vez más la inversión privada. De manera similar, el Monitor Fiscal del FMI, publicado en abril, concluyó que mayores déficits fiscales y mayores niveles de deuda probablemente ejercerían presión al alza sobre los tipos de interés a largo plazo. El informe también señaló que la inestabilidad geopolítica y las perturbaciones en el mercado energético podrían endurecer aún más las condiciones financieras.

2. La inversión en infraestructura de IA está compitiendo agresivamente por el capital. Un segundo factor, cada vez más importante, que impulsa el aumento de las tasas de interés es la extraordinaria demanda de capital generada por la inversión en infraestructura de IA.

Las empresas de hiperescala —como Microsoft, Google y Amazon— están invirtiendo fuertemente en centros de datos, capacidad de procesamiento, infraestructura de red y almacenamiento para dar soporte a las cargas de trabajo de IA, que crecen rápidamente. Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) prevé que el gasto de capital de las hiperescala superará los 600.000 millones de dólares en 2026, de los cuales aproximadamente tres cuartas partes estarán directamente relacionadas con la infraestructura de IA. Cada vez más, estas inversiones se financian externamente, ya que el gasto de capital y la rentabilidad para los accionistas superan el flujo de caja generado internamente. En total, el sector podría requerir hasta 1,5 billones de dólares en financiación durante los próximos años.

Este cambio —de la expansión autofinanciada a la dependencia sostenida de los mercados de capitales— tiene importantes implicaciones macroeconómicas. Los mismos inversores institucionales que compran bonos del Tesoro estadounidense también compran deuda con grado de inversión emitida por megaempresas tecnológicas. A medida que la emisión de deuda relacionada con la IA aumenta la oferta de valores a largo plazo, los gobiernos y las corporaciones deben competir con mayor agresividad por el capital, lo que ejerce presión al alza sobre los rendimientos.

Esto implica que la era de abundancia de capital posterior a 2008 podría estar llegando a su fin. En su lugar, podría surgir una economía mucho más intensiva en capital, caracterizada por tasas de interés reales estructuralmente más altas.

3. La inversión en infraestructura energética agrava la escasez de capital. Las necesidades de capital de la IA van mucho más allá de los servidores y semiconductores. La IA también requiere una inversión masiva en infraestructura energética: redes de transmisión, capacidad de generación, reactivación de centrales nucleares, sistemas de refrigeración y centros de datos. Estudios de Morgan Stanley, Allianz, Brenton Financial y otras entidades sugieren que la financiación de la infraestructura relacionada con la IA se canaliza cada vez más a través de vehículos de financiación de proyectos, fondos de infraestructura, REITs, mercados de titulización y crédito privado.  En consecuencia, el impacto se extiende mucho más allá del propio sector tecnológico.

En conjunto, el aumento de los déficits fiscales y la creciente demanda de inversión privada probablemente reviertan la era de casi dos décadas de capital barato. Para 2030, prevemos que el costo promedio ponderado de capital (WACC) de muchas grandes empresas vuelva a los niveles históricos y se sitúe en cifras de un solo dígito altas. 

Volver a lo básico
Años de capital extraordinariamente barato transformaron el comportamiento de los directivos. Las empresas se volvieron más tolerantes con las inversiones de baja rentabilidad, los inversores premiaron el crecimiento por encima de la rentabilidad, y muchos ejecutivos se basaron en gran medida en indicadores de rendimiento que ignoraban por completo el coste del capital. El capital barato a menudo enmascaraba una economía subyacente débil. Pero con el retorno de los costes de capital a niveles históricamente más normales, los líderes deberán volver a gestionar en función del valor, como argumentamos en un artículo de HBR que aparecerá en el número de julio/agosto de 2026 de la revista. Esto implicará reaprender los principios básicos de la economía empresarial.

Los valores de mercado reflejan los valores intrínsecos. Con el tiempo, el mejor indicador del valor de mercado es el valor intrínseco. El valor intrínseco refleja el valor actual de los flujos de efectivo futuros de las acciones de una empresa, ajustado por el riesgo. Utilizando las previsiones financieras de las 1700 empresas incluidas en el Value Line Investment Survey, nuestro estudio en Bain estimó el valor intrínseco y comparó dichas estimaciones con las capitalizaciones de mercado reales. La relación resultó ser extraordinariamente sólida, con un R² de 0,89, mucho más predictivo que los ratios precio/beneficio del sector, los múltiplos de EBITDA, las ganancias capitalizadas o cualquier otro método de valoración que hayamos probado. La conclusión es clara: las empresas crean valor de mercado sostenible cuando aumentan su valor intrínseco.

Solo el crecimiento económicamente rentable crea valor. La relación entre beneficio económico y valor apunta a una verdad importante: no todo crecimiento crea valor. Solo el crecimiento que genera rendimientos superiores al costo de capital lo hace. Las inversiones que simplemente cubren el costo de capital son neutrales en cuanto al valor, mientras que las inversiones que no logran cubrir su costo de capital destruyen valor, sin importar cuán rápido crezcan los ingresos. WeWork ilustra los riesgos de buscar un crecimiento rápido en un negocio intensivo en capital con rendimientos estructuralmente débiles. Impulsada por el abundante capital de SoftBank y otros inversores, la empresa se expandió agresivamente a pesar de las crecientes pérdidas y los crecientes requisitos de capital. En su punto máximo en 2019, WeWork estaba valorada en 47 mil millones de dólares. Cuatro años después, se declaró en bancarrota.

El valor es el mejor criterio para tomar decisiones estratégicas. En última instancia, los negocios son una serie de decisiones. Y el valor intrínseco suele ser el mejor criterio para evaluar alternativas estratégicas, ya que equilibra el rendimiento a corto plazo con el crecimiento a largo plazo y las necesidades de inversión. Consideremos la transformación "One Ford" de Ford Motor Company bajo el liderazgo del CEO Alan Mulally. En aquel momento, algunos inversores abogaban por dividir la empresa o emprender iniciativas de reestructuración regional graduales que requerían menos inversión. Sin embargo, la dirección de Ford concluyó que el valor intrínseco de una plataforma automotriz integrada globalmente superaba el valor de sus componentes individuales. Esta decisión requirió una inversión sustancial y conllevó un riesgo significativo. Pero al eliminar los costes de ingeniería duplicados, reducir la complejidad de la plataforma y mejorar la eficiencia de escala, la estrategia generó, en última instancia, un valor a largo plazo sustancialmente mayor que el que probablemente habría producido una reestructuración fragmentada.
...
Durante gran parte de las últimas dos décadas, el capital barato permitió a muchas empresas aplazar decisiones difíciles. A medida que los costes de capital vuelven a niveles más históricos —impulsados ​​por el aumento de los déficits fiscales y las demandas de inversión sin precedentes de la IA y la infraestructura energética—, las empresas volverán a enfrentarse a importantes limitaciones de capital. Este cambio tendrá profundas implicaciones para la estrategia. Las empresas que sigan priorizando el crecimiento sobre la calidad de la rentabilidad tendrán dificultades para generar valor. Aquellas que asignen el capital con rigor, inviertan selectivamente y mantengan una clara relación entre estrategia y economía estarán mejor posicionadas para obtener mejores resultados.

Lea más sobre Economía o temas relacionados: Ciclos y tendencias económicas, Finanzas corporativas y Medición del desempeño financiero.

Michael Mankins es un líder en las prácticas de Organización y Estrategia y Transformación de Bain & Company, y socio con sede en Austin, Texas. Es coautor de Time, Talent, Energy: Overcome Organizational Drag and Unleash Your Team's Productive Power (Harvard Business Review Press, 2017).

Matthew Crupi dirige el área de Estrategia Corporativa y Finanzas de Bain & Company y es socio en Dallas.

 

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Cómo la IA amenaza los ingresos de las plataformas
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En los mercados donde el ganador se lo lleva todo, la diversificación es una desventaja
En condiciones de intensa competencia, la flexibilidad puede ser una señal de debilidad para los rivales
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Cuando las peticiones de los empleados empiezan a resultarle molestas
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Doxa 2559

Nuestros consejos favoritos de gestión para la toma de decisiones

Una lista seleccionada de uno de los boletines informativos más populares de HBR

Por Editores de HBR
Toma de decisiones y resolución de problemas
Harvard Business Review

#Doxa #GestiónEmpresarial #TomaDeDecisiones #Liderazgo #HarvardBusinessReview #Estrategia #GestiónEfectiva #DecisionesEstratégicas #ConsejosDeGestión #HBR #ManagementAdvice
Resumen. Nuestro boletín informativo «Consejo de gestión del día» sigue siendo uno de los más populares de HBR. En este artículo, hemos recopilado 10 de nuestros consejos favoritos sobre la toma de decisiones, desde cómo tomar decisiones bajo presiónsobre cómo liderar con claridad y cuidado cuando todas las opciones parecen arriesgadas.
De lunes a viernes, en nuestro boletín informativo «Consejo de Gestión del Día», HBR ofrece consejos para ayudarte a gestionar mejor a tu equipo y a ti mismo. Aquí te presentamos una selección de nuestros consejos de gestión favoritos sobre la toma de decisiones.

Toma decisiones bajo presión como un entrenador deportivo de élite.
Los grandes entrenadores se distinguen por su desempeño en momentos de alta presión, cuando la información es incompleta y el tiempo es limitado. Para tomar una decisión trascendental como un gran entrenador, necesitas mantener la calma, observar lo que sucede a tu alrededor y confiar en la preparación previa.

Controla tus emociones antes de que ellas te controlen a ti. Las emociones intensas pueden distorsionar el juicio. En lugar de luchar contra ellas, concéntrate en lo importante. Pregúntate: ¿Qué es lo que importa ahora? Mantén tu atención en la decisión inmediata en lugar de en posibles consecuencias. 

Observa lo que sucede a tu alrededor. Fíjate en los cambios de comportamiento, energía y confianza. Busca lo que se siente diferente en lugar de basarte en suposiciones. Confirma tus observaciones con personas de confianza antes de actuar. 

Confía en tu preparación. No confundas las reacciones emocionales con la intuición. Lo que parece instinto suele ser el resultado de años de preparación. Usa tu experiencia, tu capacidad para reconocer patrones y tu planificación previa para acotar las opciones rápidamente. 

Este consejo está adaptado de “ Cómo los entrenadores deportivos de élite toman decisiones bajo presión ”, de Alan McCall et al.
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Aprende de decisiones de alto riesgo como un entrenador de élite.
Las decisiones importantes no terminan cuando pasa el momento. Para pensar como un gran entrenador después de una decisión crucial, concéntrese en lo que viene después: aprender de los resultados, reconstruir la confianza y mejorar el sistema antes de que llegue la próxima gran oportunidad.

Acepta tus errores rápidamente. Las decisiones bajo presión rara vez se toman con información perfecta. Céntrate menos en el resultado y más en si el proceso fue correcto. Cuando te equivoques, admítelo y aprende de la experiencia.

Repara las relaciones. Las decisiones difíciles generan fricción. Retoma los momentos de desacuerdo, aclara los malentendidos y analiza qué se podría haber manejado de otra manera. La confianza influye en la calidad de las decisiones futuras.

Mejora el proceso. No solo preguntes qué sucedió, sino también por qué. Busca fallos en la comunicación, responsabilidades poco claras o información errónea. Luego, modifica el sistema para que las decisiones futuras sean más sencillas y sólidas.

Este consejo está adaptado de “ Cómo los entrenadores deportivos de élite toman decisiones bajo presión ”, de Alan McCall et al.
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La forma correcta de gestionar los derechos de decisión
Se supone que las herramientas de derechos de decisión facilitan una colaboración más rápida, clara y menos conflictiva. Sin embargo, asignar roles por escrito no es suficiente. Para tomar mejores decisiones, concéntrese en cuatro prácticas que evitan que los derechos de decisión se conviertan en fuente de confusión.

Defina la decisión antes de asignar roles. Los objetivos generales suelen generar conflictos de responsabilidad, ya que varias personas creen ser responsables del mismo resultado. Divida primero los objetivos generales en decisiones y subobjetivos específicos. La claridad en la decisión facilita enormemente la asignación de roles.

Construyan juntos los derechos de decisión. Es raro que las personas asuman roles que no han ayudado a crear. En lugar de imponer responsabilidades, involucren a las partes interesadas en su definición. Estas conversaciones permiten identificar desacuerdos a tiempo y generan el compromiso necesario para que las personas cumplan con sus roles posteriormente.

Define roles específicos en función del comportamiento. Los títulos por sí solos no bastan. Asegúrate de que todos comprendan lo que cada rol requiere en la práctica: quién aporta ideas, quién participa en el debate, quién toma la decisión final y cómo se comunican las decisiones. Las expectativas claras reducen la confusión y agilizan la ejecución.

Asigna los roles a la decisión, no a la jerarquía. No des por sentado que la persona de mayor rango siempre debe ser la responsable. Asigna la responsabilidad de la decisión a la persona con la experiencia y la perspectiva más relevantes. Cuando los líderes se desentienden de las decisiones que otros están mejor posicionados para tomar, los equipos se vuelven más ágiles y eficaces.

Este consejo está adaptado de “ Lo que las empresas entienden mal sobre los derechos de decisión ”, de Lindy Greer et al.
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Para facilitar la toma de decisiones, aclare sus valores fundamentales.
No siempre se dispone del tiempo ni de toda la información necesaria para tomar decisiones de liderazgo. En momentos de incertidumbre, un conjunto claro de valores ofrece una manera más rápida y fiable de actuar con confianza.

Comienza reflexionando. Recuerda momentos significativos en el trabajo. Empieza con una experiencia negativa y pregúntate qué faltó. Luego, rememora una positiva e identifica qué la hizo gratificante. Esto te ayudará a descubrir qué es lo que realmente te importa. Si los mismos temas aparecen más de una vez, considéralo una clara señal de tus valores fundamentales. 

Aclara tus ideas mediante la técnica de la escalera. Compara elementos o decisiones importantes en tu vida (trabajos, relaciones, lugares) y pregúntate por qué prefieres uno sobre otro. Sigue preguntando «por qué» hasta llegar a un principio fundamental. Repite este proceso para descubrir un pequeño conjunto de valores esenciales. 

Perfecciona tu lenguaje. Compara cada valor que hayas identificado con sinónimos que te vengan a la mente (por ejemplo, «logro» frente a «excelencia»). Elige la palabra que te parezca más precisa. Sigue refinando hasta que cada valor se sienta distinto, práctico e innegociable.

Este consejo está adaptado de “¿ Qué valores defiendes realmente? ”, de Paul Ingram.
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Una mejor manera de abordar las decisiones difíciles de liderazgo
Como líder, las decisiones que tomes en momentos críticos tienen un peso que va mucho más allá del impacto legal u operativo: moldean la confianza, la cultura y tu credibilidad. Cuando cada opción parece arriesgada, aquí te mostramos cómo liderar con claridad y cuidado.

Analiza las ventajas y desventajas en lugar de reaccionar por instinto. Las decisiones importantes —como la reestructuración, los despidos y los cambios de política— conllevan riesgos legales, reputacionales y culturales. No evalúes esos riesgos de forma aislada. Pregúntate: ¿Qué valores están en conflicto? ¿Qué concesiones estamos dispuestos a hacer y por qué? Incorpora diversas perspectivas desde el principio. No solo minimizas las consecuencias negativas, sino que decides qué riesgos vale la pena asumir. 

Realiza pruebas de presión antes de lanzar tu mensaje. Incluso las buenas decisiones pueden tener consecuencias negativas si toman a la gente por sorpresa. Antes de comunicar, evalúa las reacciones. ¿Qué podría confundir o alarmar a la gente o contradecir tus valores? Involucra a quienes estén más directamente afectados para identificar problemas antes de que se produzca una ruptura de la confianza. 

Utiliza principios para guiar decisiones complejas. Las políticas son importantes, pero los principios influyen en cómo las personas experimentan el cambio. Fundamenta tus decisiones en valores compartidos como la empatía, la claridad y el respeto. Sé explícito sobre quién tomó la decisión, por qué se tomó y cómo apoyarás a los afectados.  

Explica qué está pasando y por qué. No dejes que otros adivinen. Sé específico. Reconoce las dificultades. Comparte lo que aún se desconoce. Lidera la narrativa, o corres el riesgo de perderla. Este consejo está adaptado de « Cómo tomar una decisión de liderazgo aparentemente imposible », de Daisy Auger-Domínguez.
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Hazte estas preguntas antes de tomar una decisión importante.
Como líder, las decisiones que tomes hoy tendrán repercusiones a corto y largo plazo en ti, tu equipo y tu organización. Tomarse un momento para formular las preguntas adecuadas puede marcar la diferencia entre una decisión acertada y el arrepentimiento. Utiliza estas preguntas para afrontar la incertidumbre con claridad y confianza.

¿Y si no hiciéramos nada? Consideremos los riesgos y beneficios potenciales de la inacción. Pregúntese si es realmente necesaria una acción inmediata o si se requiere más información.

¿Qué opciones pasamos por alto? Los prejuicios pueden cegarnos ante las alternativas. Cuestiona las suposiciones y busca nuevas perspectivas. ¿Has explorado realmente todas las vías viables? Considerar diferentes puntos de vista puede revelar soluciones que no habías contemplado.

¿Cómo mediremos el éxito? Defina objetivos claros y haga un seguimiento del progreso para mantener el rumbo. El éxito debe ser medible: ¿qué indicadores confirmarán que tomó la decisión correcta? Establecer indicadores clave de rendimiento desde el principio garantiza la rendición de cuentas y la dirección a seguir.

¿Podemos revertir esta decisión? De ser posible, conviene incorporar flexibilidad para adaptarse y cambiar de rumbo si fuera necesario. Algunas decisiones son definitivas, mientras que otras permiten ajustes posteriores. Considere el costo y el esfuerzo necesarios para cambiar de rumbo y prepare planes de contingencia.

Este consejo está adaptado de “ 5 preguntas para ayudar a tu equipo a tomar mejores decisiones ”, de Steven Morris.
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6 pasos para identificar tus valores fundamentales
Como líder, te enfrentarás a numerosas situaciones de alto riesgo. Cuando no exista un manual de instrucciones claro sobre cómo manejarlas, tus valores personales fundamentales pueden guiar tus decisiones más difíciles. Pero para utilizarlos eficazmente, primero debes definirlos. Comienza con estas seis preguntas para descubrir qué es lo más importante para ti y luego busca temas comunes en tus respuestas, como la generosidad, la ayuda a los demás y la construcción de confianza. 

Reflexiona sobre los momentos de mayor energía. ¿Cuándo te sientes plenamente vivo y comprometido? Piensa en momentos fuera del trabajo que te energizan, como el voluntariado, la participación en la comunidad y la resolución de problemas complejos.

Recuerda tus mejores trabajos. ¿Qué puestos o roles te permitieron rendir al máximo? ¿Qué valores se respetaban en esos entornos?

Presta atención a lo que te piden los demás. ¿Qué consejos o apoyo te piden con más frecuencia? Estos patrones pueden revelar fortalezas ligadas a tus principios más profundos.

Imagina tu legado. ¿Qué quieres que digan en tu elogio fúnebre? ¿Cómo quieres que te recuerden tus seres queridos?

Identifica tus límites. ¿Cuándo te has sentido más desconectado o frustrado? Estos momentos suelen reflejar una violación de tus valores.

Nombra lo que no soportas en los demás. Piensa en los comportamientos que te molestan profundamente; a menudo, estos revelan tus límites innegociables.

Este consejo está adaptado de “ Identifica tus valores fundamentales para tomar mejores decisiones de liderazgo ”, de Robert Glazer.
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¿Las decisiones importantes deben basarse en datos o en la intuición?
Al tomar una decisión importante, ¿deberías confiar en tu intuición o recopilar más información antes de decidir? Hay dos factores a considerar. El primero es si más datos podrían ayudarte a elegir la opción correcta. Si tu empresa está considerando una nueva idea de producto, por ejemplo, puedes realizar un estudio de mercado y evaluar las ofertas de la competencia, pero esa información no garantiza que la gente compre tu producto. En una situación como esta, puedes considerar los datos disponibles y luego confiar en tu intuición. 

El segundo factor es el contexto del problema al que te enfrentas. Si existen modelos y esquemas mentales eficaces para este tipo de decisiones, probablemente sea buena idea utilizarlos. Por otro lado, si buscas diferenciarte de la competencia que ha seguido esos modelos, la intuición podría ser la mejor opción. 

Recuerda: la intuición se basa en la información objetiva y subjetiva que ya conoces, por lo que tu presentimiento, en cierta medida, se fundamenta en datos. Este consejo está adaptado de « Cuando es bueno confiar en tu instinto al tomar una decisión importante », de Laura Huang. 
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Ayude a su equipo a tomar mejores decisiones.
Todo gerente desea que sus empleados tengan buen criterio. La buena noticia es que el criterio es una habilidad que puedes ayudar a tu equipo a desarrollar.

Empieza por explicar cómo tomas decisiones importantes. Describe los criterios y las partes interesadas que consideras, así como los riesgos y las ventajas y desventajas que evalúas. Esto les enseñará a los demás tu forma de pensar, les ayudará a comprender las prioridades de la empresa y les mostrará los factores que quieres que tengan en cuenta al tomar decisiones en el futuro.

Reconoce que cometerás errores y que no pasa nada. Es necesario que, de vez en cuando, permitas que los miembros de tu equipo tomen decisiones importantes o difíciles por sí mismos. Recuerda los errores que cometiste y que te ayudaron a crecer.

Y, cuando un miembro del equipo cometa un error de juicio, muestre curiosidad en lugar de desestimarlo. Hágale preguntas que le ayuden a comprender su proceso de pensamiento y a estimular su reflexión para la próxima vez.

Este consejo está adaptado de “ ¿De verdad confías en tu equipo? (¿Y ellos confían en ti?) ” de Amy Jen Su.
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¿Deberías delegar esa decisión?
Como líder sénior, su agenda está repleta y debe tomar muchas decisiones. Pero no todas las decisiones deben recaer en usted. Para liderar con eficacia y de forma sostenible, necesita delegar las decisiones correctas a las personas adecuadas. Hágase estas cuatro preguntas para determinar qué delegar y a quién.

¿Quién está más cerca de la acción? Si alguien de tu equipo tiene información directa y oportuna sobre el problema en cuestión —como un ingeniero de primera línea o un gerente que trata directamente con el cliente—, estará en mejor posición para decidir. La cercanía es una forma de experiencia. Deja que lideren.

¿Ya hemos tomado esta decisión antes? Si la respuesta es sí, considera convertirla en un procedimiento habitual. Establece criterios claros, documenta el proceso y delega la tarea. Esto ahorra tiempo y fomenta la autonomía del equipo.

¿Podría alguien más ofrecer una perspectiva más objetiva? El hecho de ocupar un puesto de responsabilidad en la organización no significa que siempre se tenga una visión completa de la situación. Si alguien más tiene experiencia o conocimientos técnicos que a ti te faltan, dale la potestad de tomar decisiones.

¿Dónde se estanca el trabajo? Si un proyecto está paralizado porque nadie se siente con la autoridad para impulsarlo, esa es la señal. Empodere a alguien para que asuma la responsabilidad y retome el ritmo. Este consejo está adaptado de «¿ Deberías delegar esa decisión? Hazte estas 4 preguntas », de Cheryl Strauss Einhorn.

Lea más sobre Toma de decisiones y resolución de problemas o temas relacionados Toma de decisiones organizacionales, Gestión de la incertidumbre, Gestión de riesgos, Liderazgo y gestión de personas, Liderazgo, Gestión, Gestión de empleados, Gestión de personas, Motivación de personas, Autogestión, Gestión de conflictos y Conversaciones difíciles

Editores de HBR: Este artículo es obra del equipo de Harvard Business Review.

 

Doxa 2558

Cómo diseñar sistemas agenciales en torno a las reglas implícitas que rigen su empresa

Las empresas que ganen utilizarán el despliegue de agentes como una radiografía y rediseñarán sus organizaciones en función de lo que descubran

Por K. Sudhir
IA generativa
Harvard Business Review

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Resumen. A medida que las empresas se apresuran a implantar agentes de IA, están descubriendo que gran parte de su inteligencia organizativa más importante se encuentra fuera de los sistemas formales y los procesos documentados. Ejemplos procedentes de empresas de servicios financieros, de software y de consultoría demuestran cómo las organizaciones se basan en una «organización implícita» de conocimiento tácito, motivación y criterio profesional que la IA no puede replicar automáticamente. Los líderes que comprenden, preservan y rediseñan deliberadamente estas capacidades ocultas estarán mejor posicionados para aprovechar los beneficios de la IA sin mermar el criterio humano del que dependen sus organizaciones.
Una cliente con un patrimonio elevado llamó a su empresa de servicios financieros para actualizar la designación de sus beneficiarios, una tarea rutinaria. El agente de enrutamiento basado en IA clasificó la llamada correctamente, el departamento de operaciones la tramitó y un agente de atención al cliente confirmó que se había completado el proceso mediante una plantilla estándar. Todas las partes del sistema funcionaron tal y como estaban previstas.

Sin embargo, su asesor, que llevaba dos años gestionando su cartera, habría captado la señal que se escondía tras esa tarea. En su última revisión trimestral, ella había mencionado la planificación sucesoria, había formulado preguntas informales sobre la portabilidad de las cuentas y había comentado de pasada que una amiga había consolidado sus cuentas en otra entidad. Nada de esto figuraba en ningún campo del CRM. Se trata de esas señales conversacionales que un asesor experimentado aprende a interpretar: señales de que la actualización de los beneficiarios, tres semanas más tarde, no era un trámite rutinario, sino el primer paso hacia una decisión mucho más importante.

El asesor podría haberla llamado personalmente —no para tramitar la actualización, sino para mantener la conversación que el formulario no reflejaba—. En cambio, la empresa tramitó el papeleo y envió una plantilla. Un mes después, la cliente se marchó y trasladó su importante cuenta a una entidad de la competencia.

Nadie había hecho nada malo. Todos los agentes de IA funcionaron correctamente. No obstante, la empresa tomó una decisión errónea —o, mejor dicho, no supo reconocer las señales sutiles que indicaban una amenaza para la relación comercial—.

Escenas como esta son la punta visible de un problema menos evidente: la capa oculta del trabajo organizativo que los seres humanos llevan mucho tiempo realizando en silencio y que los agentes de IA ahora ponen de manifiesto al no estar presente. Llevo dos décadas estudiando las organizaciones de ventas y servicios: cómo las empresas asignan las tareas de primera línea, diseñan incentivos y confían en el criterio humano en el contacto con el cliente. Mi investigación actual sobre la IA y el trabajo de primera línea, junto con las conversaciones en curso con ejecutivos que están implantando estos sistemas, ha hecho visible esa capa oculta. Las escenas ilustrativas que siguen son composiciones; las empresas mencionadas son reales y están documentadas.

Su empresa cuenta con un sistema operativo oculto
Toda organización cuenta con dos sistemas operativos. El primero se recoge en el manual de procedimientos. Incluye flujos de trabajo documentados, políticas escritas, criterios formales y líneas jerárquicas. Cuando configura un agente de IA, esto es lo que este recibe. El segundo es el que realmente hace funcionar la organización: la organización implícita —el sistema no escrito de conocimientos, motivación y criterio que permite que los procesos formales funcionen—. La organización documentada indica a los agentes qué hacer; la organización implícita indica a las personas qué deben tener en cuenta, qué les debe importar y cuándo deben detenerse.

Esta organización implícita hace tres cosas que los sistemas formales no pueden hacer.

Coordinación de TI. La comunicación informal y las prácticas tácitas conectan lo que el flujo de trabajo formal ha dejado sin conectar; por ejemplo, el empleado que detecta una transacción extraña y envía un mensaje rápido a un asesor en lugar de presentar un informe de cumplimiento.

Esto motiva. La cultura, la identidad profesional y las preocupaciones profesionales alinean aquello que realmente importa a las personas de formas que los incentivos formales no pueden especificar por completo; por ejemplo, la suscriptora que valora la importancia de las relaciones porque la cultura de la empresa hace que sea relevante, y no porque así lo indique su descripción de funciones.

Esto supone una limitación. El criterio profesional hace que las personas se detengan cuando algo les parece que no va bien, incluso cuando tienen autoridad para seguir adelante. Esto es lo que los estudiosos denominan «discreción profesional». No lo hizo porque un manual se lo indicará. No existe una API de software para una «mala sensación», pero esa vacilación no documentada es precisamente lo que evita que un pequeño error local se convierta en una crisis organizativa.

Hay tres preguntas que ponen de manifiesto esta faceta en cualquier organización: ¿Qué perciben las personas que no figuran en los datos? ¿Qué les importa más allá de la descripción de su puesto? ¿Cuándo se lo tomó con más calma? Las respuestas conforman la lógica operativa que la organización documentada nunca ha sabido plasmar.

En una empresa compuesta exclusivamente por personas, la organización implícita es invisible, ya que los seres humanos cubren esas tres lagunas de forma automática. La organización funciona no porque sus sistemas formales sean completos, sino porque su personal compensa continuamente esa incompletitud.

La sustitución oculta
Un agente de IA conectado a sus sistemas puede acceder al instante a las políticas documentadas, los historiales de transacciones y los datos de los clientes, lo que elimina las asimetrías de información que a los seres humanos les llevan meses superar. Sin embargo, esto solo se aplica a lo que se ha documentado y se puede recuperar. El conocimiento tácito, la alineación motivacional y la discreción profesional que poseen los seres humanos no figuran en ninguna base de datos. Además, los agentes operan a la velocidad de una máquina, por lo que los errores se acumulan antes de que los responsables puedan reaccionar. Y no pueden asimilar normas no escritas: cada expectativa debe especificarse de forma explícita.

Cuando se implementa este tipo de agente, la organización implícita no desaparece. La coordinación, la motivación y la autocontención que antes aportaban los seres humanos de forma invisible ahora deben proporcionarse de manera deliberada. Ahí radica tanto el reto como la oportunidad: por primera vez, las organizaciones pueden ver la lógica operativa que siempre ha estado ahí, pero que nunca se había documentado, y diseñar en torno a ella de forma explícita.

Pensamos en una empresa de servicios financieros que ha implementado cuatro agentes de IA durante el último año, cada uno de ellos considerado como una mejora de procesos: mismo flujo de trabajo, ejecución más rápida. Sin embargo, cada uno de ellos implicaba una sustitución oculta.

Al agente de evaluación de riesgos se le indicó que optimice la velocidad de aprobación sin alterar la tasa de impago histórico de la empresa. Sobre el papel, eso resulta razonable. Sin embargo, los evaluadores humanos a los que sustituyó realizaban una labor más compleja: sopesaban el valor de la relación y el riesgo reputacional, percibían cuándo la confianza del modelo en una solicitud dudosa era errónea y sabían en qué sectores la empresa había sufrido pérdidas anteriormente. Se preocupaban no porque la política así lo exigiera, sino porque una red de mecanismos motivacionales les impulsaba a hacerlo. Si una evaluadora humana aprueba un préstamo desastroso, al día siguiente tendrá que dar la cara ante sus compañeros. La identidad profesional y la responsabilidad social desempeñan un papel fundamental que ninguna especificación formal podría asumir.

Y el asegurador no es un caso único. Las organizaciones humanas nunca se han regido únicamente por normas; siempre han estado dirigidos por personas con motivos para dudar: lo que está en juego en su carrera, el estatus, esa vocecita que dice «aquí no lo hacemos así». Esa autocontención opera en todos los niveles de la empresa, en millas de pequeñas decisiones diarias, casi ninguna de las cuales queda registrada. Es, en efecto, el verdadero sistema de control de la organización, que funciona silenciosamente bajo el sistema formal.

Un agente de IA carece por completo de todo esto. Cuando se reemplaza al ser humano, no solo se mejora la velocidad de procesamiento, sino que se elimina silenciosamente toda una red de mecanismos motivacionales. La brecha entre el objetivo documentado y el real se hace visible por primera vez. Y lo visible significa que se puede diseñar.

Algunas empresas han comenzado a diseñar deliberadamente la línea divisoria entre el agente y el ser humano, en lugar de dejar que esta se establezca donde el proceso documentado la haya trazado por casualidad. Ramp, una empresa de automatización financiera, intentó hacer precisamente esto. Los agentes de gastos de Ramp aplican la política de forma autónoma y solo remiten al personal humano entre el 10% y el 15% de los casos que requieren un criterio humano: los gastos inusuales o los casos límite en los que el contexto es relevante. Las escaladas dirigen los casos más complejos —no una muestra aleatoria— a las personas que pueden enseñar al sistema. Los agentes aplican la política escrita y sacan a la luz las lagunas y los casos límite que esta no había previsto: las reglas tácitas que los veteranos seguían sin ponerlas por escrito. Las decisiones de los revisores sobre esos casos van perfeccionando la política con el tiempo. Las personas que intervienen en el proceso no actúan como «guardianes», sino que enseñan al sistema lo que la organización sabe de forma implícita, convirtiendo la frágil memoria institucional en una infraestructura duradera.

Parte de la organización implícita puede recuperarse una vez que las empresas sepan dónde buscar. Pero la recuperación no equivale a la discrecionalidad. Muchas empresas ya están codificando la capa recuperable. Lilli, de McKinsey, ofrece más del 75 % de sus 43 000 empleados con acceso a décadas de documentos internos; ConsumerIQ, de Estée Lauder, consolida 80 años de datos de consumidores de 25 marcas. Estos sistemas reducen los costos de búsqueda que antes fragmentaban la memoria institucional. Lo que no hacen es decidir si el conocimiento recuperado es aplicable o si la situación requiere una excepción. La capa recuperable se está codificando a gran escala. La capa de discrecionalidad sigue siendo humana e inaccesible para los agentes de IA.

Cuando la organización implícita deja de ser automática
Los problemas mencionados anteriormente surgen del despliegue de agentes individuales. Lo que ocurre a continuación es aún más peligroso: cuando varios agentes, cada uno de ellos gobernado de forma individual, interactúan como un sistema.

Un sistema multiagente es, en efecto, una organización con un historial compartido muy escaso —limitado a lo que se ha codificado explícitamente— y carente del juicio con visión de las consecuencias que aportan los seres humanos. Un estudio sobre este tipo de sistemas documenta tasas de fallo de entre el 40 % y el 80 %, con fallos que se concentran en la falta de especificación, la falta de comunicación entre agentes y la ausencia de alguien que verifique el resultado. Incluso con modelos de vanguardia, la mera eliminación de la capa implícita provoca un fracaso mayoritario.

La versión de este mismo fallo, en la que intervino un único agente, ya es de dominio público: cuando un viajero afligido preguntó al chatbot de Air Canada por las tarifas por fallecimiento, el agente inventó un proceso de reembolso que la aerolínea no ofrecía y lo expuso con total seguridad; un tribunal declaró a la aeronave responsable. Una persona habría conocido la política real o se habría tomado un momento para comprobarla. El chatbot no hizo ninguna de las dos cosas. Se inventó algo y lo dijo sin dudar.

La acumulación de errores es lo que lo hace peligroso. Un ser humano comete un error cada vez y luego reflexiona sobre él. En un sistema multiagente, los errores se acumulan silenciosamente en un segmento de clientes antes de que nadie perciba el resultado global. Se da cuenta, seis meses después, de un descenso sistemático en la retención, y ningún agente en concreto tiene la culpa. Cada uno actuó a la perfección siguiendo sus instrucciones específicas. Los límites de autoridad que son seguros a la velocidad humana se vuelven peligrosos a la velocidad de las máquinas.

Tres formas de responder
Las organizaciones que se enfrentan a estos patrones tienen tres opciones, de las cuales solo una funciona.

Inserción de agentes Incorpora agentes a los flujos de trabajo existentes y espera que la organización implícita se adapte. Pero esto no ocurre, por lo que el agente ejecuta una versión parcial del proceso real a la velocidad de la máquina.

La reingeniería ingenua rediseñada en función de las capacidades de los agentes, pero se basa en el proceso documentado, lo que recrea los puntos ciegos con mayor rapidez. La reingeniería informada mapea primero la organización implícita —lo que la gente sabe, lo que le importa, cuándo se detiene— y, a continuación, diseña nuevos flujos de trabajo para lograr esos resultados de forma deliberada, aunque el resultado no se parece en nada al original. Esto es lo que hizo Ramp: se preguntó qué debía lograr realmente el flujo de trabajo, incluidas las partes que nadie había documentado.

El proceso invisible
Hay una dimensión de la organización implícita que no se puede rediseñar rápidamente. Hay que reconstruirla.

Los analistas junior de una entidad financiera dedicaron dos años a revisar solicitudes de préstamo antes de pasar a la gestión de relaciones con los clientes. Este era el campo de entrenamiento en el que la organización implícita se reproducía a sí misma. El analista aprendía la técnica (conocimiento), asimilaba los valores de la empresa (motivación) y desarrollaba el instinto para saber cuándo actuar con cautela (discreción), todo ello a través de la práctica.

Cuando el agente se encarga de las revisiones iniciales, esos mecanismos dejan de funcionar. El criterio humano ya no es gratuito; ahora es un recurso de gran valor que la empresa debe cultivar de forma activa, deliberada y costosa. La trayectoria profesional debe enseñar una habilidad diferente: aprender a gestionar, cuando antes enseñaba a hacer. Si se automatiza el trabajo que desarrollaba el criterio, se merma la capacidad para gestionar los sistemas que lo han sustituido. Antes de automatizar cualquier flujo de trabajo, pregúntese cómo adquieren las personas el criterio necesario para desempeñar puestos de responsabilidad. Si la respuesta es «realizando este trabajo», desarrolle una alternativa antes de ponerla en marcha.

Diseñar desde la organización real
¿Cómo se empieza a tener en cuenta las reglas no escritas de su organización —aquellas que los agentes de IA deben comprender? Comience por seguir estos cuatro pasos:

Analice la estructura real de la organización antes de proceder a su reingeniería. Plantee las tres preguntas siguientes a las personas que desempeñan ese puesto: ¿Qué observan que no figura en los datos? ¿Qué les importa más allá de la descripción del puesto? ¿Y cuándo solemos ralentizar el ritmo? La diferencia entre sus respuestas y el proceso documentado constituye su específica.

Diseñe para agentes que no se inhibidor por iniciativa propia. Incorpore la vacilación de forma deliberada —umbrales de confianza, detección de anomalías, desencadenantes de escalada—, pero tenga en cuenta que esto solo cubre los riesgos que haya previsto. Por eso la supervisión humana es una característica permanente del diseño, no una concesión temporal.

Controle el sistema, no solo a los agentes. Asigne la responsabilidad operativa de lo que los agentes producen colectivamente, supervise los resultados de los que ningún agente es responsable en exclusiva y esté atento a la acumulación de errores a velocidad de la máquina. Realice revisiones humanas de forma selectiva: derive a los revisores hacia los casos en los que la confianza del agente sea menor, pero mantenga suficientes casos normales en el flujo para que conserven su percepción de lo que es «normal». De lo contrario, la atención se reducirá a dar el visto bueno sin más a ese error muy poco frecuente que precisamente se pretendía detectar mediante el muestreo selectivo.

Proteja el terreno de prácticas. Cree turnos de «equipo rojo» en los que se encargue al personal junior la tarea de contrarrestar las decisiones de la IA. Este seguimiento estructurado puede sustituir el trabajo rutinario por un aprendizaje observacional de gran intensidad. El mecanismo en sí importa menos que el reconocimiento de que, en la actualidad, el aprendizaje debe diseñarse de forma deliberada. El criterio de los profesionales sénior que su empresa necesitará dentro de 10 años se está forjando —o no— en función de lo que haga hoy su personal junior.

Se puede enseñar a un agente cuándo debe dudar. No se le puede enseñar lo que aún no se le ha ocurrido, y eso es precisamente lo que la precaución humana siempre ha cubierto. La realidad siempre evolucionará más rápido de lo que las organizaciones pueden especificarla por completo.
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Los directivos que se tomen en serio la organización implícita crearán algo más valioso que unos flujos de trabajo mejores: una comprensión más profunda de dónde reside el criterio, dónde la coordinación depende de normas no escritas y dónde los sistemas formales se basan en la interpretación humana para funcionar. Las empresas que triunfan con la IA agentiva no serán aquellas cuyos agentes lo vean todo. Serán aquellas que utilicen el despliegue de agentes como una radiografía, viendo lo que sus agentes no pueden ver y rediseñando sus organizaciones en función de lo que descubran.

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K. Sudhir es catedrático James L. Frank '32 de Marketing, Empresa Privada y Gestión en la Escuela de Administración de Empresas de Yale, donde forma parte del cuerpo docente desde 2001. Imparte la asignatura «IA generativa para directivos» a estudiantes de MBA y ejecutivos, dirige programas de formación para ejecutivos y ha prestado servicios de consultoría a numerosas empresas de la lista Fortune 500.