Doxa Administrativo

Doxa 2570

Argumentos a favor de una gestión centrada en el rendimiento

Por Tony Guadagni, Tess Lawrence, Kalpana Tokas y Carolina Valencia

Liderazgo y Gestión de Personal

Harvard Business Review

#Doxa #Productividad #Eficiencia #Meritocracia #Rentabilidad #Desempeno #Optimizacion #Motivacion #Resultados #Competitividad #Evaluacion

Resumen. Lo que comenzó como una respuesta impulsada por la crisis de la pandemia de la COVID-19 sentó las bases del paradigma de gestión dominante en la actualidad: la gestión centrada en las personas. Sin embargo, el mundo empresarial actual exige un enfoquediferente, ya que el rendimiento y la productividad han sustituido al compromiso y la retención como prioridades en la agenda del CEO. La gestión centrada en el rendimiento representa un cambio gradual hacia un enfoque en el que los directivos capacitan a sus equipos para que obtengan resultados de gran impacto en una realidad compleja y en constante evolución. Sigue situando a las personas en el centro, pero reorienta el papel del directivo hacia la potenciación del rendimiento, y no solo hacia el fomento de la satisfacción. Un estudio de Gartner revela que los directivos que adoptan un enfoque centrado en el rendimiento tienen hasta un 21% más de probabilidades de alcanzar los resultados empresariales que se esperan de ellos. Además, los empleados que afirman que sus directivos dan prioridad al rendimiento manifiestan una mayor satisfacción general con su experiencia laboral.

El inicio de la pandemia de la COVID-19 en marzo de 2020 desencadenó una reconfiguración radical de nuestra forma de trabajo, cuya velocidad y magnitud superaron con creces cualquier precedente histórico. De la noche a la mañana, las cocinas se convirtieron en oficinas y las reuniones pasaron a celebrarse en los salones. Las fronteras tradicionales entre el trabajo y la vida personal se disolvieron mientras los trabajadores intentaban mantener la productividad en medio de la agitación económica, al tiempo que desinfectaban la compra y gestionaban las clases en línea de sus hijos.

Un año después se produjo el inicio de lo que se conoció como la «Gran Renuncia», en la que la tasa de abandono voluntario se disparó casi un 30 % en Estados Unidos, en comparación con los niveles previos a la pandemia, según las cifras de la Oficina de Estadísticas Laborales.

En respuesta a ello, los CEOs situaron el compromiso y la retención de los empleados como prioridad máxima, autorizando aumentos sin precedentes en los presupuestos de remuneración para hacer frente a la feroz competencia por el talento. Mientras tanto, los directores de recursos humanos reformularon de forma generalizada los fundamentos de la propuesta de valor para los empleados con el fin de adaptarse a las prestaciones y las consideraciones sobre la conciliación entre la vida laboral y personal que los empleados habían llegado a esperar.

Lo que comenzó como una respuesta impulsada por la crisis sentó las bases del paradigma de gestión dominante en la actualidad: la gestión centrada en las personas. Tras años de formación sobre liderazgo empático y principios centrados en las personas, un estudio de Gartner revela que dos tercios de los directivos consideran que su función principal es gestionar a las personas, en lugar de los proyectos y procesos que mantienen la organización en marcha. Una encuesta de Gartner realizada en diciembre de 2025 a 2.947 empleados y directivos pone de manifiesto hasta qué punto se ha arraigado esta mentalidad:

El 62% de los directivos afirma sentirse en la obligación de proteger a los miembros de su equipo.
El 45% de los directivos afirma que toma decisiones que favorecen a sus empleados en detrimento de la empresa.
El directivo medio dedica nueve horas —lo que equivale a más del 20 % de su jornada laboral— a escuchar y tratar de resolver las tensiones personales y emocionales de los empleados.

Un nuevo mandato macroeconómico

Las fuerzas que hicieron necesario un enfoque centrado en las personas han dado paso a una nueva serie de presiones que exigen un enfoque de gestión diferente. Los líderes actuales se enfrentan a una realidad compleja y frágil: una incertidumbre económica persistente, la rápida integración de la inteligencia artificial y un panorama geopolítico cada vez más volátil. En este contexto, el rendimiento y la productividad han sustituido al compromiso y la retención como prioridades principales en la agenda de los CEO.

Las prioridades empresariales han cambiado, y la gestión debe adaptarse en consecuencia. Esto no significa abandonar la empatía, sino replantearla e integrarla en un marco de gestión que se ajuste al mandato actual.

La gestión centrada en el rendimiento supone un cambio gradual que se aleja de un enfoque en el que los directivos consideran que su función principal es gestionar a las personas, y se orienta hacia uno en el que capacitan a sus equipos para que obtengan resultados de gran impacto en una realidad compleja y en constante evolución. Sigue situando a las personas en el centro, pero reorienta el papel del directivo hacia la potenciación del rendimiento, y no solo hacia el fomento de la satisfacción. La flexibilidad y la atención siguen siendo importantes, pero se convierten en herramientas al servicio de los resultados, y no en los resultados en sí mismos.

Los estudios de Gartner demuestran que la gestión centrada en el rendimiento funciona. Los directivos que adoptan un enfoque centrado en el rendimiento tienen hasta un 21% más de probabilidades de alcanzar los resultados empresariales que se esperan de ellos. Además, los empleados que afirman que sus directivos dan prioridad al rendimiento expresan una mayor satisfacción general con su experiencia laboral.

La cuestión ya no es si hay que dar el paso, sino cómo hacerlo. Para poner en práctica un enfoque de gestión que priorice el rendimiento, los líderes deben, en primer lugar, contribuir a cambiar la mentalidad de los directivos respecto a la orientación principal de sus funciones mediante tres.

Restablecer los fundamentos de la gestión

El enfoque en una gestión centrada en las personas ha formado a los directivos para que sean empáticos, pero no necesariamente eficaces en la ejecución del trabajo. De hecho, un estudio de Gartner sugiere que solo alrededor de la mitad de los empleados afirma que su responsable es eficaz en los aspectos más fundamentales de la gestión: proporcionar comentarios claros para el desarrollo profesional, ayudar a priorizar el trabajo y ofrecer apoyo en proyectos difíciles.

Para subsanar esta deficiencia, las organizaciones deberían plantearse reorientar la selección y la formación de los directivos hacia los aspectos tácticos y operativos de su función. Aunque estos pueden variar según el sector y el puesto, los principios básicos de una gestión centrada en el rendimiento incluyen:

Pasar del «qué» al «cómo»: convertir la estrategia empresarial de alto nivel en tareas concretas y viables
Seguimiento de resultados: medir el éxito en función de los resultados, no del esfuerzo
Diseño de flujos de trabajo: identificar y subsanar las ineficiencias en la forma de realizar el trabajo
Integración de la IA: Demostrar cómo utilizar las herramientas de IA de forma eficaz y responsable
Apoyo al desarrollo profesional: Vincular las fortalezas y ambiciones de los empleados con el rendimiento del equipo

Un ejemplo lo ofrece AIA Group Limited, un grupo de seguros de vida y servicios financieros que opera principalmente en la región de Asia-Pacífico. Para impulsar el crecimiento y el rendimiento de la organización, AIA se centra en fomentar una cultura de empoderamiento basada en la responsabilidad, dotando a los líderes y a los empleados de las herramientas necesarias para alcanzar sus ambiciones mediante el desarrollo de competencias y el acceso a los recursos y la orientación necesarios. Los principios fundamentales del liderazgo son esenciales para la cultura orientada al rendimiento de AIA, y se espera que todos los empleados los integren en sus actividades cotidianas.

En 2025, la cultura de alto rendimiento y los elevados niveles de compromiso de AIA fueron reconocidos con el premio «Gallup Exceptional Workplace Award» por cuarto año consecutivo.

Prevea —y acepte— cierto grado de insatisfacción entre los empleados

En los últimos cinco años, las organizaciones han reorientado la experiencia de los empleados hacia la flexibilidad y las necesidades personales, dejando claro que el trabajo debe adaptarse a la vida personal de los empleados, y no al revés. Sin embargo, a medida que las condiciones macroeconómicas se han endurecido, muchas de esas concesiones —desde el teletrabajo a tiempo completo hasta la flexibilidad extrema— se están reduciendo.

Los directivos se sienten atrapados en el medio. Mientras que los líderes establecieron las políticas, a los directivos les corresponde defenderlas y velar por su cumplimiento. Sin embargo, un estudio de Gartner revela que el 72 % de los directivos sigue creyendo que es su responsabilidad garantizar una experiencia positiva para los empleados, incluso cuando carecen de la autoridad necesaria para conceder las ventajas que han llegado a definirla. Esta desconexión tiene por supuesto una enorme carga para el tiempo y los recursos de los directivos.

Los directivos deben aceptar que cierto grado de insatisfacción entre los empleados no solo es inevitable, sino que cabe esperarlo durante los períodos de cambios organizativos significativos. En lugar de intentar resolver el descontento personal —sobre el que tienen una capacidad limitada—, se debe animar a los directivos a centrado en las cuatro palancas ambientales que están bajo su control directo:

Alinear el trabajo con los intereses y las aspiraciones de los empleados
Crear una percepción clara de equidad
Ayudar a establecer prioridades en las tareas
Reconocer con frecuencia las contribuciones

Cuando los directivos aplican correctamente estos principios básicos, los estudios de Gartner muestran que la percepción de los empleados mejora, incluso en entornos menos flexibles. Los empleados que afirman que su responsable es eficaz en cada una de estas cuatro acciones manifiestan un nivel de satisfacción significativamente mayor con su experiencia laboral.

Restablecer la objetividad de los responsables

Las ventajas de una relación sólida entre los directivos y los empleados están ampliamente documentadas. Los empleados que declaran tener una relación favorable son más propensos a manifestar una sensación de seguridad psicológica y un mayor nivel de innovación, y, en general, presentan un menor riesgo de abandono de la empresa. Sin embargo, para muchos directivos, la afinidad personal con los empleados puede conducir a una «trampa de la lealtad» que va en contra de los intereses de la organización.

La gestión centrada en el rendimiento requiere un reajuste. Los directivos deben trasladar su lealtad principal de los empleados individuales a los resultados del equipo y al éxito de la organización. No se trata de debilitar las relaciones, sino de aprovecharlas para alcanzar objetivos comunes.

Formar a directivos más objetivos lleva tiempo. Requerir:

Expectativas claras en torno a la toma de decisiones
Herramientas y marcos prácticos.
Un apoyo y un refuerzo constantes por parte del equipo directivo.

Las organizaciones pueden contribuir a restablecer la objetividad de los directivos mediante tres mecanismos:

Formación

Presentar casos prácticos, como qué hacer con un empleado poco eficaz pero muy querido, puede ayudar a identificar en qué casos los instintos protectores de un directivo pueden perjudicar a la empresa. Las organizaciones también pueden ofrecer simulaciones o ejercicios de juego de roles para ayudar a los directivos a proporcionar comentarios directos y productivos, así como talleres sobre la toma de decisiones basadas en el retorno de la inversión (ROI), con el fin de ayudar a evaluar las adaptaciones para los empleados y los cambios en los planos de los proyectos.

Herramientas

Las organizaciones deben proporcionar a los directivos criterios estandarizados que definan de forma objetiva en qué consiste el éxito. Pueden ofrecer cuadros de mando de calibración que permitan a los directivos evaluar objetivamente los resultados de su equipo en relación con los objetivos predeterminados, o matrices de puntuación que les ayudarán a evaluar las tareas más críticas para el éxito del equipo.

Refuerzo

Los indicadores clave de rendimiento (KPI) basados en resultados deben establecer una alineación clara y directa entre las prioridades del directivo y el rendimiento del equipo. Las organizaciones pueden ofrecer recompensas y reconocimiento a los directivos con mejor rendimiento. Las redes de apoyo entre compañeros también pueden proporcionar a los directivos un foro para compartir cómo han modificado su propio enfoque e intercambiar tácticas que han dado buenos resultados.

...

Los últimos cinco años han redefinido lo que significa liderar. Sin embargo, la siguiente fase requerirá algo diferente. El compromiso de los empleados no basta para impulsar el éxito a medida que las organizaciones se transforman en torno a la inteligencia artificial. En un mundo caracterizado por la incertidumbre y los cambios rápidos, el rendimiento debe ocupar un lugar central.

Para tener éxito, el departamento de Recursos Humanos debe dotar a sus directivos de las herramientas necesarias para dar ese paso de proteger a los equipos a empoderarlos, y de dar prioridad a la satisfacción a propiciar la excelencia.

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Tony Guadagni es analista director del departamento de Recursos Humanos de Gartner. Dirige iniciativas de investigación y asesora a directores de recursos humanos y responsables de gestión del talento sobre cómo crear una plantilla comprometida y productiva. Tony se centra especialmente en la gestión del rendimiento, la movilidad interna, el compromiso de los empleados y el uso eficaz de las recompensas para impulsar el rendimiento de los empleados.

Tess Lawrence es analista principal del departamento de Recursos Humanos de Gartner, donde asesora a los directores de recursos humanos sobre estrategia y transformación en este ámbito. Su investigación se centra en las funciones de RR. S.S. y la estrategia de talento, la eficacia de los modelos operativos y la ejecución de cambios para impulsar el rendimiento funcional y el impacto empresarial.

Kalpana Tokas es directora del equipo de Perspectivas Empresariales y Tecnológicas de Gartner. Es investigadora cuantitativa especializada en las prioridades de los altos directivos en todas las áreas funcionales.

Carolina Valencia es vicepresidenta del departamento de recursos humanos de Gartner. Dirige un equipo de investigadores centrados en diversos temas, entre los que se incluyen el liderazgo, la colaboración entre altos directivos, el rendimiento y las recompensas.

Doxa 2569

El fin de las agencias federales independientes cambiará su negocio

Lo que los líderes deben saber sobre la decisión del caso Trump contra Slaughter

Por Blair Levin y Larry Downes

Política y regulación gubernamentales

Harvard Business Review

#Doxa #AgenciasIndependientes #AgenciasFederales #Regulacion #ImpactoEmpresarial #PoliticaGubernamental #ReformaEstatal #Desregulacion #EntornoComercial #Gobierno #Negocios

Resumen. Para los ejecutivos, la decisión de la Corte Suprema de Estados Unidos en el caso Slaughter v. Trump probablemente conducirá a una menor certeza y coherencia en los aspectos regulados de sus negocios, ya que las normas federales y su aplicación estarán cada vez más determinadas porPriorizarán la conveniencia política sobre el análisis experto. En concreto, existen cinco maneras en que todas las empresas estadounidenses se verán afectadas: la regulación se volverá más informal y menos transparente; desaparecerá la coherencia entre administraciones; se reducirá la supervisión del Congreso y los tribunales federales; se devaluará el asesoramiento experto; y los grupos de presión con conexiones políticas influirán en la toma de decisiones. En este contexto, los líderes empresariales deberán planificar en consecuencia, perfeccionando su capacidad para modificar su estrategia, quizás drásticamente, tras cada elección, e incluso durante las administraciones.

En el caso Trump contra Slaughter, un caso de gran repercusión, la Corte Suprema de Estados Unidos dictaminó que el presidente podía, a su antojo, destituir a los funcionarios designados para agencias reguladoras independientes que ya habían sido confirmados por el Congreso, revocando un precedente de casi 100 años que establecía lo contrario. Para los líderes empresariales, esta decisión trascendental probablemente conllevará una menor certeza y coherencia en los aspectos regulados de sus negocios, ya que las normas federales y su aplicación estarán cada vez más determinadas por la conveniencia política en lugar del análisis de expertos.

El caso involucró a Rebecca Slaughter, una demócrata que había formado parte de la Comisión Federal de Comercio (FTC) desde 2018. En marzo de 2025, el presidente Trump despidió a Slaughter sin causa justificada, alegando únicamente que su "continuación en la FTC era incompatible con las prioridades de mi administración". El despido de Slaughter, junto con el de su colega comisionado de la FTC, Álvaro Bedoya, se hizo eco del despido de otros reguladores, entre ellos Lisa Cook, gobernadora de la Junta de la Reserva Federal. (En una decisión aparte, el tribunal bloqueó por el momento el despido de Cook por parte del presidente, creando una excepción a la decisión sobre Slaughter que se basó en el "estatus y papel histórico únicos" de la Reserva Federal).

Según el razonamiento del Tribunal, los futuros presidentes podrán destituir a cualquier comisionado del partido contrario (o del suyo propio) por cualquier motivo, o incluso sin motivo alguno. Esto deja a muchas agencias supuestamente "independientes", como la Comisión Federal de Comunicaciones, la Comisión de Bolsa y Valores y la Junta Nacional de Relaciones Laborales, mucho más sujetas al control presidencial que en cualquier otro momento de casi un siglo.

Si bien varias decisiones recientes de la Corte Suprema han limitado la capacidad de las agencias federales para actuar de forma independiente, la sentencia Slaughter representa un cambio radical en la manera en que el gobierno federal regulará una amplia gama de industrias. Los líderes de estas agencias ahora están supeditados exclusivamente a la voluntad del presidente, un cambio con consecuencias potencialmente profundas para las empresas estadounidenses.

Estos incluyen:

Es probable que la toma de decisiones de las agencias se vuelva más informal y menos transparente, a medida que los presidentes invoquen o amenacen con invocar el privilegio ejecutivo, la seguridad nacional y otras excepciones para eludir las garantías procesales.
Es probable que los cambios en las políticas de una administración a otra provoquen cambios drásticos en el entorno regulatorio general.
Es probable que disminuya la capacidad de los tribunales y del Congreso para frenar la elaboración y aplicación de normas con fines políticos o arbitrarios.
Es probable que disminuya el uso de análisis económicos, científicos y de otros expertos como base para la regulación y la aplicación de la ley.
Es casi seguro que aumentará la influencia de los grupos de presión con conexiones políticas sobre el personal de las agencias gubernamentales.

Los líderes empresariales deberán planificar en consecuencia, perfeccionando su capacidad para modificar su estrategia, quizás drásticamente, después de cada elección, e incluso durante las administraciones.

Cómo los reguladores ganaron poder y luego lo perdieron.

La regulación federal de las empresas estadounidenses ha crecido exponencialmente durante el último siglo, acelerándose durante y después del New Deal. A medida que la economía industrial se integraba más entre los estados —y, posteriormente, a nivel mundial—, los poderes legislativo, ejecutivo y judicial no pudieron brindar una supervisión informada ni oportuna para las industrias emergentes, de rápida evolución y altamente tecnológicas.

Surgieron nuevas agencias, integradas por expertos, como solución. Con el tiempo, estas agencias adquirieron facultades para elaborar normas, hacerlas cumplir y dictar resoluciones judiciales, creando lo que muchos juristas describen como un cuarto poder del Estado "sin cabeza".

Para que los nuevos organismos reguladores pudieran operar con eficacia y rapidez, cada una de las otras tres ramas del gobierno cedió, en la práctica, parte de sus competencias. En una serie de casos que cuestionaron el New Deal a finales de la década de 1930, el Tribunal Supremo aceptó gradualmente la constitucionalidad de las amplias delegaciones de autoridad a organismos especializados.

La autonomía fue un componente clave del nuevo orden creado por el Congreso, incluyendo la seguridad laboral para los comisionados confirmados. En el caso de Humphrey's Executor de 1935, que Slaughter anuló explícitamente, la Corte Suprema sostuvo que el presidente solo podía destituir a los comisionados de la FTC por causa justificada —por ejemplo, negligencia en el cumplimiento del deber o mala conducta—, estableciendo así la independencia como una característica definitoria del estado regulador moderno.

Pero el caso Humphrey's Executor, según dictaminó el tribunal en Slaughter, estuvo equivocado desde el principio, y cada vez más a medida que el Congreso otorgaba más poderes ejecutivos a la FTC y a otras agencias independientes. La mayoría sostuvo que el Congreso no puede exigir al presidente que demuestre una causa justificada para la destitución y, según la Constitución, nunca podría hacerlo.

Tras el caso Slaughter, es probable que los reguladores independientes sean considerados, tanto legal como prácticamente, como parte del personal del presidente, a merced de la Casa Blanca. Al igual que con los puestos del gabinete, los futuros presidentes tendrán la facultad de nombrar únicamente a miembros de su propio partido y destituir a aquellos de cualquier partido que discrepen con la administración en cualquier asunto importante. Es probable que los puestos reservados para el otro partido queden vacantes.

Esta toma de control de las agencias por parte del poder ejecutivo se extiende también al personal clave. Paralelamente al despido de comisionados confirmados, la Casa Blanca ha tomado medidas para eliminar las protecciones laborales para el personal experto y otros altos cargos de las agencias. Una orden ejecutiva firmada en junio de 2026, por ejemplo, eliminó las protecciones del servicio civil para los empleados de carrera considerados con funciones relacionadas con la formulación de políticas, incluidos aquellos que dirigen programas o desarrollan y redactan reglamentos. La revisión independiente de los despidos u otras medidas laborales adversas ahora está suprimida, y las denuncias de estos empleados serán gestionadas internamente por la agencia en lugar de ser remitidas a la Oficina del Asesor Especial, un organismo independiente.

Por supuesto, la hostilidad hacia un entorno regulatorio cada vez más amplio para las empresas —especialmente, aunque no exclusivamente, por parte de los republicanos y las empresas de sectores altamente regulados— es anterior incluso al New Deal. Pero un esfuerzo coordinado para limitar el poder de los reguladores federales a través del Congreso, los tribunales y las administraciones presidenciales ha cosechado victorias impresionantes en las últimas décadas. En 2024, por ejemplo, las agencias independientes sufrieron un duro golpe cuando el tribunal anuló la llamada "Doctrina Chevron", que desde la década de 1980 había otorgado a los reguladores inmunidad efectiva frente a la revisión judicial para la creación y aplicación de nuevas normas en la mayoría de los casos.

Impacto en los negocios

Las empresas siempre se han enfrentado a entornos regulatorios muy diferentes según la administración, con una tendencia general de los demócratas hacia una regulación más estricta y de los republicanos hacia una postura más moderada. Sin embargo, esa diferencia ideológica se ha ido difuminando cada vez más, sobre todo con las nuevas tecnologías como las energías renovables, las redes sociales y, ahora, la inteligencia artificial, lo que ha dado lugar a diferencias considerables en las políticas dentro de los partidos y a lo largo del tiempo.

El trabajo metódico y experto del personal regulador proporcionaba coherencia y previsibilidad, minimizando las fluctuaciones políticas. La decisión del caso Slaughter elimina en gran medida esa protección. Al suprimirse las garantías laborales para los reguladores y el personal directivo, los líderes empresariales deben asumir que las agencias actuarán cada vez más en función de las preferencias de quien ocupe la Casa Blanca, en lugar de basarse en las conclusiones de su propio personal.

Esto significa que los líderes empresariales tendrán que realizar inversiones a largo plazo con menos certeza que nunca sobre si el gobierno federal fomentará o prohibirá nuevos productos y servicios.

Consideremos la regulación de la IA. Poco después de las elecciones de 2024, la Casa Blanca actuó con rapidez para proteger a esta nueva industria de la regulación federal y estatal. Bajo la dirección del recién nombrado presidente Andrew Ferguson, la FTC pasó de una postura agresiva a una mucho más permisiva. Una medida coercitiva adoptada bajo la presidencia de Lina Khan, nombrada por Biden, que prohibía un producto de IA que, según la agencia, permitía a los usuarios crear reseñas en línea «falsas y engañosas», fue revocada. La agencia concluyó que la medida anterior «respalda la innovación en inteligencia artificial (IA) en violación de la nueva Orden Ejecutiva sobre Inteligencia Artificial y el Plan de Acción de IA de Estados Unidos, promulgados por la Administración Trump ».

Desde entonces, sin embargo, la Casa Blanca parece haber perdido el interés en la IA, al menos en cierta medida. Por lo tanto, será interesante ver si la FTC y otros posibles reguladores de la IA también cambian de rumbo, retomando los intentos de la administración Biden de regular esta y otras tecnologías emergentes, quizás de forma más rápida y definitiva tras la sentencia del caso Slaughter.

Mientras los ejecutivos se preparan para operar en un entorno regulatorio posterior al caso Slaughter, estas son las cinco formas más significativas en que todas las empresas se verán afectadas:

1. La regulación se volverá más informal y menos transparente. Para garantizar que la regulación federal de la economía siguiera siendo justa y eficiente, el Congreso aprobó en 1946 la Ley de Procedimiento Administrativo (APA, por sus siglas en inglés), que establece las normas básicas de funcionamiento de todas las agencias. Los controles de la APA incluyen numerosas disposiciones de transparencia, entre las que destacan la obligación de que las agencias publiquen las normas propuestas y sus justificaciones específicas, la concesión de un período determinado para la consulta pública antes de su promulgación y la prohibición de reuniones secretas con empresas reguladas y entre los comisionados.

Ahora bien, cabe esperar que la conducta de las agencias se vuelva cada vez más informal, opaca e indirecta. ¿Por qué? Los presidentes han utilizado durante mucho tiempo el privilegio ejecutivo, las normas sobre información clasificada y las alegaciones de seguridad nacional para limitar el acceso del Congreso a los documentos y reducir el registro disponible para la revisión judicial de las acciones ejecutivas. Si las agencias operan cada vez más a través de canales informales en lugar de los procedimientos de la Ley de Procedimiento Administrativo (APA), estas excepciones dificultarán el escrutinio del proceso de elaboración de normas para las empresas, el Congreso y los tribunales. Y con los puestos de la comisión reservados para el partido minoritario sin cubrir, desaparecerán los acuerdos, la divulgación de datos y las opiniones disidentes bien fundamentadas en las que suelen basarse los tribunales de apelación.

Esta regulación “informal” ya ha complicado la vida de los líderes empresariales del sector de los medios de comunicación, donde el presidente de la Comisión Federal de Comunicaciones, Brendan Carr, ha adoptado la idea de que su agencia, con casi 100 años de antigüedad, nunca fue realmente independiente. En lo que podría convertirse en la nueva normalidad para los reguladores que antes eran independientes, Carr ha estado impulsando la campaña del presidente contra la cobertura informativa hostil, combinando amenazas públicas con presión regulatoria, incluyendo la reapertura de denuncias por distorsión de noticias y la reanudación de procedimientos de igualdad de tiempo.

Carr incluso ha opinado sobre qué programas de televisión nocturnos y diurnos cree que deberían ser cancelados por sus cadenas, dando a entender claramente que seguirá utilizando la autoridad de la agencia para la concesión de licencias de radiodifusión o las revisiones de fusiones en curso para corregir el supuesto sesgo en las noticias y la programación política televisiva mediante concesiones por parte de la industria.

En ausencia de normativas formales, las empresas pierden la capacidad no solo de comentar públicamente sobre las regulaciones pendientes, sino también de saber qué hacen los reguladores. Las empresas y tecnologías favorecidas por el presidente podrían quedar impunes o recibir un trato preferencial; aquellas que no lo son podrían sentir que todo el peso del gobierno federal recae sobre ellas sin previo aviso, notificación ni oportunidad de presentar su versión de los hechos.

2. La coherencia entre las distintas administraciones presidenciales desaparecerá. Gran parte del trabajo de los organismos reguladores independientes es rutinario, y su personal sigue normas y procedimientos establecidos en todas las administraciones, especialmente al tratar directamente con el público. Esto puede incluir, por ejemplo, solicitar y responder a las quejas de los consumidores ante la Comisión Federal de Comercio, o ayudar a los beneficiarios del Seguro Social a completar los formularios y trámites burocráticos de la agencia. Para las empresas, los precedentes de la agencia proporcionaban cierta previsibilidad para la planificación y la estrategia, sobre todo en lo que respecta a nuevos productos, servicios y tecnologías.

Sin embargo, con la amenaza constante de destitución, incluso las actividades más triviales del personal de la agencia estarán sujetas a la influencia de la Casa Blanca, que puede variar durante el mandato de un presidente, por no hablar de un cambio de administración o de partido. Las decisiones previas de la agencia, incluso aquellas con consenso bipartidista, ya no constituirán ningún precedente. Cualquier empleado o comisionado que invoque estas decisiones podría arriesgarse al despido. Dado que las denuncias de irregularidades por parte de altos cargos de la agencia ahora se gestionan internamente, incluso los esfuerzos más modestos por mantener la rendición de cuentas se verán seriamente obstaculizados.

Es probable que los líderes empresariales experimenten una especie de doble personalidad por parte del gobierno federal en lo que respecta a la regulación y el cumplimiento de las leyes clave, lo que provocará cambios drásticos en los planes estratégicos y las decisiones de inversión a largo plazo cada vez que cambien las encuestas o llegue una nueva administración al poder.

Hoy, por ejemplo, la política de la administración actual con respecto a las criptomonedas consiste en mantenerlas prácticamente exentas de regulación federal o estatal. Mientras tanto, sectores que antes gozaban de gran prestigio, como el de las energías sostenibles, están siendo relegados. Se han suspendido las desgravaciones fiscales para vehículos eléctricos, y la administración ha tomado medidas para desmantelar o cancelar proyectos eólicos marinos que ya contaban con concesiones o aprobaciones federales. Como afirmó Jason Grumet, director ejecutivo del grupo industrial American Clean Power : «El mensaje para los inversores es claro: Estados Unidos ya no es un lugar fiable para las inversiones energéticas a largo plazo».

3. La supervisión por parte del Congreso y los tribunales federales se verá reducida. En consonancia con el marco general de la Constitución de los Estados Unidos, en el siglo XX surgieron agencias independientes para respetar el sistema de controles y equilibrios existente entre los tres poderes del gobierno federal y entre los gobiernos nacionales y estatales, teniendo cada uno la capacidad de limitar los excesos de los demás, al menos hasta cierto punto.

A medida que evolucionó el sistema regulatorio moderno, los presidentes designaron a los líderes de las agencias, mientras que el Congreso asumió la función de definir el alcance y las facultades generales de los reguladores, así como la autoridad para supervisar sus prácticas y aprobar los presupuestos. Los tribunales tenían la facultad, en virtud de la Ley de Procedimiento Administrativo (APA) y las leyes específicas que establecieron las agencias, de revisar las normas, decisiones y acciones de cumplimiento de las agencias, asegurándose de que cumplieran con los precedentes establecidos.

Estas limitaciones se verán considerablemente reducidas tras la sentencia del caso Slaughter. Si bien el Congreso seguirá controlando los presupuestos, la inminente amenaza de destitución inmediata de los directores de las agencias transferirá la supervisión efectiva a la Casa Blanca.

Asimismo, la mayor facultad para impugnar las normas, otorgada nuevamente a los tribunales federales —consecuencia del caso Chevron—, podría resultar ilusoria, dado que la revisión judicial es difícil o imposible cuando las decisiones políticas se toman sin un registro administrativo detallado. Irónicamente, los recientes temores expresados por la Corte Suprema de que las agencias estuvieran ejerciendo poderes que el Congreso nunca les había concedido claramente podrían convertirse ahora en práctica habitual, sin que los tribunales necesiten prácticamente ningún registro para impedirlo.

Las empresas dependían de estos importantes mecanismos de protección, tanto si defendían como si se oponían a normas específicas. Incluso si perdían la batalla por acciones concretas de las agencias, el proceso y el calendario eran claros, lo que daba a los líderes empresariales tiempo para diversificar sus estrategias o reducir la dependencia de activos de riesgo. La posibilidad de cambios repentinos o arbitrarios en el entorno regulatorio que pudieran sacudir los mercados de capitales se minimizaba. Ahora son considerablemente más probables y, en algunos sectores, como el energético, el tecnológico y el de servicios financieros, prácticamente inevitables.

4. El asesoramiento de los expertos se devaluará. El personal veterano de las agencias gubernamentales enseña a cada nuevo grupo de funcionarios designados políticamente cómo se hacen las cosas, lo que garantiza cierta previsibilidad y racionalidad en la toma de decisiones. Sin embargo, es posible que la influencia de este personal veterano se vea significativamente mermada. Científicos, economistas, abogados y otros expertos cuyas investigaciones no respaldan las políticas de la Casa Blanca pueden ser marginados o despedidos, y quienes permanecen en sus puestos pueden mostrarse comprensiblemente reacios a expresar opiniones contundentes.

En la práctica, muchos funcionarios de carrera podrían llegar a funcionar más como nombramientos políticos que como expertos independientes en la materia. En cierto modo, esto marcará el fin de siglo y medio de reforma de la administración pública y el regreso a la práctica del siglo XIX conocida como el «sistema de clientelismo político», donde los puestos gubernamentales se repartían como favores políticos sin importar las cualificaciones o la capacidad de desempeño.

Ese sistema funcionaba mal incluso en una economía preindustrial. En una era dominada por innovaciones tecnológicas disruptivas y las nuevas industrias que generan, podría resultar desastroso. Las empresas que interactúen con el personal de las agencias se enfrentarán a una menor pericia, experiencia y capacidad de toma de decisiones racional. Las nuevas tecnologías triunfarán o fracasarán no en función de la demanda del mercado ni de las preferencias de los consumidores, sino de la capacidad de los expertos del sector para presentar sus argumentos directamente a la Casa Blanca. Como mínimo, la eficiencia e integridad de las agencias seguramente disminuirán, lo que provocará retrasos en los lanzamientos de productos, oportunidades de inversión desaprovechadas y, en última instancia, precios más altos para los consumidores.

5. Los grupos de presión con conexiones políticas influirán en la toma de decisiones. Si los expertos ya no guían la toma de decisiones de las agencias, ¿quién lo hará? La respuesta probable es que una nueva generación de lobistas, que representen no tanto los intereses de las empresas como las conexiones necesarias para obtener una audiencia con el presidente, se convertirá en el verdadero poder en el contexto posterior al caso Slaughter.

Por supuesto, la política ya influye en cada decisión del gobierno federal. Sin embargo, en las agencias bipartidistas e independientes, la manera de influir en la toma de decisiones ha sido históricamente a través de expertos y datos objetivos. Ahora, ante la falta de una supervisión y transparencia efectivas, las decisiones regulatorias podrían convertirse cada vez más en objeto de influencia política y comercial.

En cierto modo, se trata de un regreso a las viejas costumbres. Durante la Edad Dorada, las industrias poderosas buscaban habitualmente un trato preferencial mediante conexiones políticas, redes de clientelismo e influencia directa sobre los funcionarios electos. Los ferrocarriles, por ejemplo, utilizaron su influencia política y financiera para obtener un trato preferencial y proteger los precios discriminatorios, lo que finalmente impulsó la creación de la Comisión de Comercio Interestatal (ICC) en 1887 para frenar las peores prácticas.

Irónicamente, la ICC terminó resolviendo problemas que perjudicaron tanto a los ferrocarriles como a sus clientes. Para la década de 1880, las guerras de tarifas, los descuentos secretos y los acuerdos privados inestables habían hecho que la competencia fuera cada vez más caótica, lo que llevó a algunos líderes de la industria a ver la regulación federal como una fuente de previsibilidad en lugar de una simple carga.

El ejemplo del ferrocarril podría resultar premonitorio. Algunas de las empresas emergentes más importantes de la actualidad, como la IA y la industria espacial comercial, presentan características económicas similares, entre ellas enormes costes de capital iniciales, posibles cuellos de botella y dependencia de recursos escasos. Los líderes de estas empresas también podrían considerar que la regulación es esencial para una competencia sostenible.

Pero si las voces de los reguladores que se guían por la opinión de expertos son sistemáticamente silenciadas por los grupos de presión y los donantes políticos, las empresas que realmente necesitan una regulación federal neutral podrían no alcanzar su máximo potencial.

...

Si bien muchos considerarán la decisión del caso Slaughter como el fin de la excesiva regulación de las empresas estadounidenses, creemos que los líderes se verán afectados por futuras decisiones de las agencias, que serán a la vez abiertamente políticas y transitorias. Dependiendo del sector, la inconsistencia regulatoria podría ser más determinante para el desempeño empresarial que las fuerzas competitivas tradicionales. En efecto, un entorno regulatorio incierto podría convertirse en una nueva fuerza disruptiva, tan impredecible y poderosa como la última innovación tecnológica.

Para superar las dificultades, la agilidad empresarial se convertirá en una ventaja competitiva aún mayor. Los altos ejecutivos también deberán adoptar explícitamente estrategias políticas que respondan con rapidez a las crecientes crisis políticas y equilibren las opiniones, a menudo contradictorias, de sus grupos de interés. Necesitará nuevas habilidades y una relación más estrecha con los grupos empresariales, los lobistas tradicionales y una nueva generación de personas influyentes en la Casa Blanca para evitar que el destino de su empresa dependa de un solo político o movimiento político.

Si bien algunas empresas pueden beneficiarse económicamente de las políticas impulsadas por la política durante una administración, a la mayoría les resultará cada vez más difícil desarrollar estrategias a largo plazo, evaluar las decisiones de inversión y determinar los verdaderos costos y beneficios de posibles fusiones y adquisiciones. Algunas incluso descubrirán que la viabilidad de sus negocios depende menos de las fuerzas del mercado y más del resultado de las próximas elecciones.

Lea más sobre políticas y regulaciones gubernamentales o temas relacionados: Gobierno, Empresas y sociedad, Derecho empresarial, Historia empresarial, Política y cabildeo.

Blair Levin es investigador asociado no residente en el Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales y exjefe de gabinete de la Comisión Federal de Comunicaciones.

Larry Downes es coautor de Pivot to the Future: Discovering Value and Creating Growth in a Disrupted World (PublicAffairs, 2019). Entre sus libros anteriores se incluyen Big Bang Disruption, The Laws of Disruption y Unleashing the Killer App.

Doxa 2568

Adapta tu estrategia digital para llegar a todos los clientes

Por Prabhakant Sinha, Arun Shastri, Sally Lorimer y Saby Mitra

Ventas y marketing

Harvard Business Review

#Doxa #EstrategiaDigital #MarketingDigital #Segmentación #Alcance #Audiencia #Omnicanalidad #Personalización #TransformaciónDigital #Clientes #Adaptación

Resumen. La mayoría de las empresas operan simultáneamente con múltiples modelos de comercialización, pero a menudo intentan gestionarlos con una única estrategia digital. Este enfoque puede fracasar porque las herramientas digitales, los sistemas de IA y los derechos de decisión deben diseñarse de manera diferente para un enfoque digital prioritarioEntornos de venta híbridos y basados en relaciones. Los líderes que adapten la tecnología y la gobernanza a cada modelo —y que se ajusten continuamente a medida que evolucionan los clientes, las estrategias y las tecnologías— estarán mejor posicionados para aprovechar el crecimiento derivado de sus inversiones digitales.

Las empresas rara vez venden de una sola manera. Microsoft atiende a decenas de miles de pequeños clientes a través de canales digitales, mientras que cuenta con equipos de cuentas para gestionar a sus grandes clientes corporativos. Pfizer promociona productos consolidados mediante la interacción digital, a la vez que utiliza un modelo de venta basado en relaciones para los sistemas de salud. La mayoría de las organizaciones implementan varios modelos de comercialización simultáneamente, cada uno con su propio proceso operativo y combinación de canales personales y digitales.

Para hacer posibles estos modelos, las empresas están invirtiendo fuertemente en tecnologías empresariales como sistemas CRM, automatización de marketing, plataformas de análisis y agentes de IA que prometen impulsar el crecimiento al mejorar la personalización y la eficiencia en operaciones a gran escala.

La compatibilidad de múltiples modelos comerciales en plataformas compartidas plantea tres desafíos interconectados.

Diseño digital para diferentes modelos de comercialización. Las plataformas empresariales se crean para la escalabilidad y la estandarización, pero las soluciones digitales deben adaptarse a diferentes modelos de comercialización. Nuestra investigación demuestra que, si bien las plataformas estandarizadas ofrecen escalabilidad y eficiencia, la falta de alineación con las necesidades operativas comerciales constituye una barrera importante para el rendimiento.
Gestionar múltiples canales. Las organizaciones deben determinar quién decide qué en los sistemas humanos y digitales, y cómo se sincronizan las acciones. Sin derechos de decisión claros, las acciones inconsistentes o mal armonizadas perjudican la experiencia del cliente.
Adaptación del diseño y la gobernanza. A medida que evolucionan las estrategias, los clientes y las tecnologías, las organizaciones deben adaptarse continuamente.

Los líderes deben abordar estos tres aspectos para maximizar el valor de sus inversiones digitales.

Diseño digital para diferentes modelos de comercialización

Lo digital desempeña distintos roles en los diferentes contextos y tareas de venta, interactuando a veces directamente con los clientes y otras veces guiando las decisiones humanas. Un papel clave es la personalización, que adopta diversas formas según los distintos modelos de comercialización.

En los modelos digitales, el objetivo principal es lograr una escalabilidad eficiente para un gran número de clientes y transacciones. En el proveedor industrial WW Grainger, el negocio de "surtido ilimitado" es totalmente digital. Los clientes buscan, seleccionan y realizan pedidos a través del comercio electrónico, mientras que los sistemas digitales integrados automatizan la comunicación programática, la captación de clientes potenciales, la fijación de precios, las recomendaciones de productos, la venta cruzada y el seguimiento. El reto del diseño reside en integrar estos elementos en una experiencia de autoservicio fluida, en lugar de optimizarlos individualmente.

En los modelos híbridos, el objetivo principal es optimizar y sincronizar los canales digitales y humanos para llegar a cuentas corporativas o medianas distribuidas geográficamente. Los sistemas digitales facilitan esto mediante la automatización de campañas, la segmentación de clientes potenciales, la generación de contenido personalizado y la recomendación de acciones a seguir. El desafío de diseño radica en estructurar la colaboración entre los sistemas digitales y las personas para interactuar con los clientes adecuados en el momento preciso, evitando duplicaciones o señales contradictorias.

En los modelos basados en relaciones, el objetivo principal es construir relaciones de confianza y de alto impacto con grandes cuentas empresariales. En Microsoft, muchas personas interactúan con clientes empresariales, incluyendo profesionales de marketing, ejecutivos de cuentas, estrategas tecnológicos, revendedores asociados, especialistas en soluciones, especialistas en ventas internas y soporte, y gerentes de éxito del cliente. Un asistente digital facilita el trabajo de estas personas al proporcionar información sobre los clientes, señales de uso, orientación sobre precios y apoyo para la elaboración de propuestas. Esto ayuda a los equipos a identificar oportunidades y riesgos para los clientes y a ofrecer una interacción y soluciones más personalizadas. El desafío de diseño radica en integrar la información digital en el proceso de venta, de manera que facilite la toma de decisiones sin abrumar a los vendedores con herramientas y plantillas que no se ajustan a los matices y la complejidad de cada cliente.

En estos modelos surge un nuevo desafío de diseño. Cuando las organizaciones operan con más de uno simultáneamente, deben definir los límites: qué modelo se aplica a qué clientes, cuándo y para qué tareas. Con frecuencia, las organizaciones cometen errores en este aspecto. Una segmentación rígida no refleja el comportamiento real de los clientes, mientras que las superposiciones y las lagunas generan una cobertura contradictoria o incompleta. Un diseño eficaz requiere límites flexibles y directrices claras sobre cuándo los clientes deben pasar de un modelo a otro.

La presión por estandarizar suele llevar a las organizaciones hacia soluciones digitales indiferenciadas que producen resultados subóptimos. Las soluciones deben adaptarse a cada modelo de comercialización, equilibrando la estandarización para lograr eficiencia con la personalización para garantizar la relevancia.

Gobernanza de los derechos de decisión y la coordinación a través de múltiples canales

La claridad sobre quién toma qué decisiones en los distintos canales de venta siempre ha sido fundamental. Sin embargo, los agentes de IA aumentan la complejidad, exigiendo límites bien definidos entre la toma de decisiones humana y algorítmica, incluyendo cuándo los sistemas pueden actuar por sí solos, cuándo debe intervenir un humano y quién establece las normas para la escalada y la supervisión. La compartimentación organizacional dificulta aún más esta tarea: los equipos que interactúan con el mismo cliente definen las reglas de forma independiente, lo que genera conflictos en la comunicación y socava la coordinación y la coherencia.

En los modelos digitales, los sistemas deciden y ejecutan siguiendo reglas definidas. En el negocio de autoservicio de surtido ilimitado de WW Grainger, los clientes compran por su cuenta, pero son los humanos quienes establecen las reglas (como los umbrales de precios, la lógica de venta cruzada y los límites de las excepciones) y supervisan las métricas clave (como las tasas de conversión, el abandono del carrito y la deserción de clientes) que indican cuándo puede ser necesario ajustar las reglas.

En los modelos híbridos, los sistemas digitales y los equipos de ventas trabajan conjuntamente. Cuando las compañías farmacéuticas interactúan con los profesionales sanitarios, algunas interacciones son digitales (como el correo electrónico, las invitaciones a congresos y el contenido médico patrocinado), mientras que otras son gestionadas por los vendedores y, a menudo, guiadas por información basada en datos, como las recomendaciones de la siguiente mejor acción. La gobernanza define cómo se sincronizan la interacción humana y digital: con qué frecuencia se contacta con los médicos, a través de qué canales y cuándo intervienen o se retiran los vendedores. Estos límites deben evolucionar. Cuando la comunicación digital deja de generar respuestas, puede ser necesario reducirla o rediseñarla; cuando aumenta el interés, puede ser necesario un mayor contacto humano. Los acontecimientos externos, como nuevos datos clínicos o el lanzamiento de un competidor, también pueden alterar este equilibrio. Una gobernanza eficaz garantiza que estos ajustes se produzcan de forma deliberada en todos los equipos. La tensión fundamental reside en equilibrar la escala algorítmica y el juicio humano. Un exceso de automatización pierde el contexto, mientras que un exceso de discreción limita el alcance y el impacto.

En los modelos basados en relaciones, la mayoría de las decisiones las toman las personas, con el apoyo de información digital. En Microsoft, la responsabilidad de las cuentas empresariales se distribuye entre varios equipos, por lo que ninguna persona controla la experiencia completa del cliente. La gobernanza define quién coordina el proceso de ventas, incluyendo la asignación de autoridad para la toma de decisiones a los roles correspondientes en cada etapa, el uso de las recomendaciones digitales y la resolución de prioridades y conflictos.

Sin derechos de decisión bien definidos, los equipos pueden abordar al mismo cliente con prioridades contradictorias, y la gestión digital puede actuar sin la supervisión suficiente o, directamente, no influir en las decisiones. Unas reglas claras sobre quién decide y cómo se coordina el trabajo mantienen las interacciones sincronizadas y agilizan la toma de decisiones.

Adaptación del diseño y la gobernanza a medida que cambian las condiciones.

Incluso cuando el diseño y la gobernanza digitales se ajustan a la forma en que la empresa vende, esa alineación rara vez perdura a medida que evolucionan las estrategias, los clientes y las tecnologías.

Cambios de estrategia

El software empresarial ilustra cómo los cambios en los modelos de negocio obligan a rediseñarlos. A medida que las empresas adoptan ofertas basadas en suscripciones y uso, el valor depende menos del cierre del trato inicial y más de impulsar el uso continuo y la expansión. Una vez implementada la solución inicial, la responsabilidad del cliente pasa de los equipos de cuentas clave a los gestores de éxito del cliente, quienes impulsan la adopción y la obtención de valor. Los sistemas digitales evolucionan para realizar un seguimiento del uso, identificar el riesgo de abandono y detectar oportunidades de expansión. Las compañías farmacéuticas ofrecen otro ejemplo. A medida que las carteras de productos pasan de productos de mercado masivo a terapias especializadas, la promoción generalizada entre los médicos da paso a una interacción dirigida por equipos de especialistas, respaldados por herramientas digitales que identifican a los pacientes elegibles y las redes de referencia. Cuando la cartera vuelve a centrarse en productos de mercado más amplio o los productos maduran, las empresas adoptan modelos de interacción más escalables y digitales, y roles de ventas menos especializados, lo que requiere cambios en el diseño y la gobernanza digital.

evolución del cliente

A medida que los clientes se expanden a nuevos mercados, se reestructuran o cambian de estrategia, los modelos de comercialización deben adaptarse, junto con el diseño y la gobernanza digital. Incluso cuando el negocio de un cliente se mantiene estable, las necesidades evolucionan a lo largo del ciclo de adopción. Al inicio de las compras complejas, los compradores dependen de la orientación humana para evaluar la relevancia y la eficacia. A medida que aumenta la familiaridad, la interacción se orienta hacia el autoservicio, con los canales digitales y la automatización gestionando más tareas. Lo que comienza como un proceso asistido por ventas puede volverse en gran medida digital, lo que exige que las empresas ajusten tanto el enfoque digital como los derechos de decisión.

avance digital

La digitalización en sí misma también cambia las reglas del juego. El modelo de comercialización de Grainger evolucionó desde catálogos impresos a CD-ROM, hasta la plataforma de comercio electrónico actual, respaldada por sofisticados motores de búsqueda y recomendación. A medida que una mayor parte de la experiencia del cliente se orientó al autoservicio, la gobernanza pasó de la discreción del personal de primera línea al establecimiento de reglas y la supervisión. En Grammarly, la puntuación de clientes potenciales impulsada por IA reveló patrones de uso previamente invisibles entre los empleados de una misma empresa, lo que generó nuevas oportunidades de ventas empresariales. Esto requirió cambios en la gobernanza para que estos conocimientos influyeran en las prioridades de ventas internas. En todos los sectores, la IA generativa crea cambios similares, ya que los sistemas pasan de apoyar las decisiones a tomarlas, lo que obliga a los líderes a reconsiderar dónde es apropiada la automatización y dónde el juicio humano sigue siendo esencial.

A medida que se producen estos cambios, los sistemas y procesos existentes dejan de ajustarse a la forma en que la empresa vende, a las necesidades de los clientes y a las capacidades de la tecnología. Esto genera fricción y conlleva la pérdida de oportunidades. Las organizaciones deben desarrollar la capacidad y la mentalidad necesarias para adaptarse continuamente a medida que cambian las condiciones.

Construyendo para la adaptación continua

Las organizaciones adaptables parten de la base de que los cambios en la estrategia, los clientes y la tecnología son inevitables. En lugar de diseñar sistemas y procesos en torno a una única forma de venta, adaptan sus soluciones a diferentes modelos de comercialización, manteniendo la flexibilidad en roles, flujos de trabajo, reglas de decisión y la interacción con el cliente a medida que cambian las circunstancias. A medida que los sistemas se encargan de las tareas rutinarias, los roles humanos se orientan hacia trabajos de mayor valor. Estos cambios son continuos y se producen sin generar traumas organizacionales.

La adaptabilidad también requiere una rendición de cuentas bien definida. Las organizaciones líderes asignan responsabilidades claras, a menudo a un líder sénior, para recalibrar continuamente el equilibrio entre los roles digitales y humanos. En efecto, este líder gobierna la propia estructura de gobernanza, supervisando y ajustando constantemente la interacción entre ambos, y detectando señales de fricción, como el aumento de las anulaciones de recomendaciones basadas en IA, la interacción conflictiva con los clientes en los distintos canales y la lentitud en la toma de decisiones debido a la necesidad de coordinación de demasiados equipos. La gobernanza se convierte así en un sistema de aprendizaje en lugar de una estructura estática.

Los cambios son más fáciles cuando requieren flexibilidad operativa en lugar de una redefinición fundamental de roles y estructura. A medida que los clientes alternan entre el autoservicio y la interacción humana, las responsabilidades pueden transferirse fluidamente entre sistemas y vendedores.

Mucho más difíciles son los cambios que alteran permanentemente el marco de trabajo, reduciendo el rol y la capacidad de acción de los vendedores. Cuando los sistemas digitales absorben por completo actividades que antes realizaban los vendedores, o cuando la IA dirige la gestión de las relaciones, estos cambios ponen en entredicho la identidad profesional y las fuentes de valor establecidas. Ante estas transformaciones estructurales, los líderes deben redefinir los incentivos y la cultura para que los empleados perciban el cambio constante y la colaboración facilitada por la IA como un progreso organizacional, en lugar de una pérdida personal.

La mayoría de las empresas operan con múltiples modelos de comercialización, cada uno de los cuales requiere roles distintos en el ámbito digital y diferentes formas de tomar decisiones. Los líderes que conciben las soluciones y la gobernanza digitales como una cartera que se adapta continuamente a las circunstancias cambiantes pueden aprovechar la eficiencia de una infraestructura digital compartida, a la vez que preservan la interacción personalizada necesaria para el crecimiento.

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Prabhakant Sinha es cofundador de ZS, una firma global de servicios profesionales. Es coautor del Manual de Gestión de Ventas de HBR.

Arun Shastri es líder del área de inteligencia artificial en ZS, una firma global de servicios profesionales, e imparte clases a ejecutivos de ventas en la Kellogg School of Management de Northwestern. Es coautor del HBR Sales Management Handbook.

Sally Lorimer es socia principal de ZS, una firma global de servicios profesionales. Es coautora del Manual de Gestión de Ventas de HBR.

Saby Mitra es socio principal en ZS, donde lidera a nivel global el área de práctica de Experiencia Digital del Cliente. Se especializa en ayudar a las empresas a transformar sus organizaciones de atención al cliente en empresas digitales y de IA más sólidas.

Doxa 2567

Cómo lograr que la IA revele tu marca

Concéntrese en facilitar la comparación, la verificación y la conexión de los beneficios del producto con los problemas de los clientes

Por John Gale, Luca Cian y Luc Wathieu

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Harvard Business Review

#Doxa #Marca #IA #Comparación #Verificación #Conexión #Beneficios #Problemas #Posicionamiento #Confianza #Valor

Resumen. A medida que la IA interviene cada vez más en el descubrimiento de productos, las ventajas tradicionales para la construcción de marca, como el reconocimiento, la narración de historias y el atractivo emocional, se vuelven menos decisivas. En cambio, las marcas ganan visibilidad en las recomendaciones generadas por IA cuando su valor puede serInterpretada claramente mediante atributos medibles, información estructurada del producto y evidencia creíble de terceros. La investigación en múltiples categorías de productos reveló que los sistemas de IA recomiendan marcas basándose menos en la popularidad y más en su capacidad para satisfacer necesidades específicas del usuario. Las marcas con características claramente definidas, afirmaciones de rendimiento validadas y fuertes avales externos tienen más probabilidades de aparecer de forma consistente en todas las plataformas. Los hallazgos sugieren que para tener éxito en los mercados impulsados por la IA se requiere un cambio del posicionamiento simbólico al posicionamiento basado en evidencia. Las empresas deben centrarse en facilitar la comparación, verificación y conexión de los beneficios del producto con los problemas del cliente. El éxito depende cada vez más de si los sistemas de IA pueden recuperar de forma fiable una marca como una solución relevante, y no simplemente de si los consumidores la reconocen o la recuerdan.

Cuando solicitamos recomendaciones de zapatillas para correr a los principales sistemas de IA —ChatGPT, Claude y Gemini—, la marca relativamente pequeña Brooks apareció con frecuencia. Nike, la marca deportiva más grande del mundo, apareció con mucha menos regularidad. Este patrón refleja un cambio fundamental en la forma en que las marcas compiten cuando los sistemas de IA intervienen en el descubrimiento de productos.

Brooks no construyó su marca en torno a narrativas de estilo de vida generales. Se centró en el rendimiento técnico y en la adaptación a las necesidades específicas de los corredores. Bajo la dirección del CEO Jim Weber, la empresa redujo su ámbito de actuación, abandonó categorías adyacentes e invirtió en investigación biomecánica e ingeniería de productos. Se desarrollaron tecnologías como GuideRails y la amortiguación DNA LOFT para abordar problemas claramente definidos. Igualmente importante, Brooks cultivó un ecosistema de entrenadores, profesionales de la salud y minoristas especializados capaces de explicar esas soluciones con precisión. En otras palabras, Brooks construyó una marca comprensible.

Los sistemas de IA favorecen las marcas que pueden traducirse en atributos y evidencias, marcas cuyo valor puede articularse claramente en respuesta a la consulta del usuario. En un estudio de 15 categorías minoristas —incluidas computadoras portátiles, alimentos para mascotas y tarjetas de crédito—, utilizando las mismas indicaciones con GPT-4o, Claude y Gemini, observamos más de 1000 menciones de marca en 716 marcas únicas. Esta investigación, realizada en la Escuela de Negocios McDonough de la Universidad de Georgetown y la Escuela de Negocios Darden de la Universidad de Virginia, revela un patrón consistente: las marcas ya no compiten principalmente por la atención.

Las herramientas de IA se están convirtiendo rápidamente en la puerta de entrada al descubrimiento de productos. A diferencia de los motores de búsqueda y los medios tradicionales, que muestran las marcas según su visibilidad o su narrativa, los sistemas de IA están diseñados para ayudar a los consumidores a elegir. En entornos de IA, las marcas compiten por ser recordadas como candidatas en el proceso de recomendación del modelo. La mayoría de las marcas no están diseñadas para eso.

La IA recomienda lo que puede interpretar.

Nuestra investigación revela cuatro patrones que, en conjunto, explican por qué tantas marcas están perdiendo terreno en el descubrimiento mediado por IA, y por qué la interpretabilidad es la solución.

En primer lugar, lo que los profesionales del marketing suelen denominar «visibilidad de la IA» está mucho más fragmentado de lo que parece. De las 716 marcas únicas identificadas en nuestro estudio, solo el 8,4 % aparece de forma consistente en ChatGPT, Claude y Gemini. La mayoría de las marcas solo estaban presentes en una plataforma. Una marca que destaca en un sistema puede estar completamente ausente en otro.

Las marcas pueden seguir invirtiendo en visibilidad, pero eso no determina si los sistemas de IA las recomiendan. Lo que importa es si un modelo puede identificar tu marca como una respuesta creíble a un problema específico. Cuando los atributos de una marca y las pruebas que los respaldan están claramente estructurados, es más probable que los diferentes sistemas converjan en ella. Cuando no lo están, la presencia de la marca se vuelve inconsistente o desaparece por completo.

En segundo lugar, entre las marcas presentes en múltiples plataformas, el 55 % se presentan de forma diferente en cada sistema. Una marca descrita como innovadora de alta gama en una plataforma podría aparecer como una alternativa económica en otra. Esto se debe a que los sistemas de IA no reproducen fielmente el mensaje de la marca. Infieren el posicionamiento a partir de la información de terceros disponible. El modelo construye una visión de la marca a partir de atributos y evidencias, no de la narrativa que se pretende proyectar. El posicionamiento simbólico tiene poca efectividad a menos que esté basado en atributos que el sistema pueda utilizar.

El contraste es evidente en nuestros datos. Apple aparece de forma consistente en todas las plataformas, tanto en portátiles como en auriculares, mientras que Sony muestra un equilibrio casi perfecto entre plataformas en auriculares. Sin embargo, muchas de las marcas más reconocidas del mundo no aparecen. Disney, Starbucks, McDonald's, Netflix, IBM e Intel no figuran en los resultados de nuestras consultas. Incluso cuando aparecen marcas conocidas, suelen hacerlo a través de subunidades interpretables en lugar de la marca principal. Toyota está representada por modelos específicos como el RAV4 y el Highlander. Coca-Cola y Pepsi aparecen a través de sus variantes sin azúcar. En estos casos, la IA se basa en los atributos del producto específico, en lugar del valor simbólico de la marca matriz.

En tercer lugar, la consulta determina el conjunto competitivo. Las consultas exploratorias generaron un 95 % más de menciones de marca que las consultas orientadas a objetivos, y solo alrededor del 11 % de las marcas aparecieron en respuesta a ambos tipos de consultas. Los asistentes de IA elaboran recomendaciones en función de cómo los consumidores expresan su problema. Cuando un usuario pregunta por "zapatillas para correr", la IA genera un conjunto de candidatos. Cuando la consulta se convierte en "zapatillas para correr para el dolor de rodilla" o "zapatillas de estabilidad para la sobrepronación", surge un conjunto diferente.

Existe una ventaja más profunda: las marcas pueden influir en el vocabulario que usan los consumidores. Brooks dedicó dos décadas a enseñar a los corredores a identificar sus problemas: sobrepronación, desviación de la marcha, estabilidad bajo carga. Estos términos se difundieron a través de grupos de entrenamiento, tiendas especializadas y medios de comunicación especializados en running. Las marcas que invierten en este tipo de conocimiento sobre problemas crean un entorno de búsqueda que las favorece incluso antes de que se genere cualquier recomendación.

Un cuarto hallazgo completa el panorama: el 78,7 % de las menciones de marca transmiten un sentimiento positivo, y este patrón se mantiene constante en las tres plataformas. Una vez que se incluye una marca, generalmente se la presenta de forma favorable.

Esto refleja cómo funcionan los sistemas de IA. Primero determinan qué marcas cumplen los requisitos para solucionar el problema del usuario y solo entonces emiten una opinión. Los medios de comunicación de antaño premiaban la atención y la percepción positiva.

La inclusión, no el sentimiento, es el verdadero obstáculo competitivo.

La cuestión estratégica no es "¿cómo logramos que la IA diga cosas buenas sobre nosotros?", sino "¿cómo conseguimos que nuestra marca sea comprensible en las respuestas de la IA?". La respuesta es la interpretabilidad.

Las marcas aparecen en las respuestas de la IA cuando el modelo puede establecer una cadena lógica desde la situación del usuario hasta un atributo del producto y, posteriormente, hasta la marca que lo ofrece. Las recomendaciones de la IA no parten de las marcas y sus promesas, sino de la situación del usuario, definida por la consulta, y avanzan: situación del usuario → requisito del producto → marca que lo satisface.

La interpretabilidad depende de tres elementos:

Claridad de la entidad (la marca es claramente identificable en todas las fuentes de información);

estructura de atributos (las características del producto están nombradas, son comparables y medibles); y

una base de evidencia (las afirmaciones sobre los beneficios están respaldadas por fuentes creíbles e independientes).

Las marcas con estas características son más fáciles de incorporar a las recomendaciones de los sistemas de IA, ya que sus atributos y evidencias se pueden conectar claramente con las necesidades del usuario.

En resumen, competir por las recomendaciones de la IA es un problema de arquitectura de la información que requiere coordinación interfuncional. En la mayoría de las empresas, la comunicación de la marca recae en marketing, las especificaciones del producto en ingeniería y gestión de producto, mientras que la validación por terceros (reseñas, comentarios de expertos, evidencia clínica) a menudo carece de un responsable claro. El descubrimiento mediante IA hace que esta fragmentación resulte costosa. Las marcas con mayores probabilidades de éxito son aquellas que establecen una responsabilidad interfuncional sobre cómo se entiende y se recupera la marca como solución.

Esto replantea lo que requiere el branding. El branding tradicional invertía en narración, simbolismo y posicionamiento emocional para influir en cómo los humanos prestan atención, sienten y recuerdan. Los sistemas de IA se basan en entradas diferentes: atributos estructurados, características medibles del producto y evidencia verificable que conecta la marca con un problema específico. El objetivo es un sistema de toma de decisiones artificial que prioriza la adecuación demostrable sobre el atractivo persuasivo.

Tres prácticas para desarrollar la función de recuerdo de la IA

Tradicionalmente, los ejecutivos de marketing han basado su trabajo en métricas de fortaleza de marca, como la cuota de mercado (qué marcas compran los consumidores) y la presencia mental (qué marcas piensan los consumidores). El descubrimiento de productos mediado por IA requiere una nueva métrica: la tasa de recuerdo de la IA, que indica con qué frecuencia se recupera una marca como candidata cuando realmente satisface el problema del usuario.

Esto difiere de lo que Dubois, Dawson y Jaiswal denominan participación en el modelo, una métrica que mide la frecuencia con la que una marca aparece en las respuestas generadas por IA. Mientras que la participación en el modelo refleja la exposición, la participación en el recuerdo de la IA refleja la adecuación: la fiabilidad con la que se recupera una marca cuando sus atributos coinciden con la consulta. La adecuación es lo que determina la inclusión.

Cuando un consumidor solicita ayuda a un asistente de IA —«zapatillas para correr para el dolor de rodilla», «el mejor portátil para editar vídeo» o «tarjetas de crédito para obtener recompensas de viaje»—, el sistema identifica los requisitos implícitos en la consulta y recuerda las marcas cuyos atributos coinciden con ellos. La interpretabilidad aumenta la cuota de recuerdo de la IA al facilitar que el modelo conecte la condición del usuario con los atributos de la marca y la información que la respalda. Las marcas ya no compiten solo por ser recordadas por los consumidores, sino también por ser recuperadas por los sistemas de IA que configuran el conjunto de opciones a considerar.

Para los profesionales del marketing, lograr una mayor participación en el recuerdo de marca mediante IA requiere un cambio en la forma en que las marcas comunican su valor. Tres prácticas son especialmente importantes.

1. Sustituir las afirmaciones subjetivas por especificaciones verificables.

Los sistemas de IA tienen dificultades para razonar con afirmaciones vagas. Reemplazar "alta calidad" por "durabilidad de 1000 ciclos, certificación ISO" le da al modelo información con la que trabajar. Para ser reconocidas, las marcas deben expresar valor a través de atributos que puedan nombrarse, compararse y vincularse a necesidades específicas del usuario.

Esto requiere traducir el posicionamiento en especificaciones. Las métricas de rendimiento, los parámetros de diseño o los efectos clínicamente validados permiten a los sistemas de IA relacionar la condición del usuario con las capacidades del producto. Cuanto más precisa y fundamentada sea una afirmación, mayor será la probabilidad de que se utilice en recomendaciones automatizadas.

Brooks ejemplifica este principio. Sus productos se describen mediante atributos medibles: índices de estabilidad, diferencia de altura entre el talón y la punta, y características biomecánicas diseñadas para adaptarse a condiciones específicas de carrera. Estos atributos facilitan la búsqueda de soluciones para consultas como «zapatillas para correr para el dolor de rodilla».

Sony y Apple reflejan la misma lógica en distintas categorías. Los productos de Sony se definen por especificaciones técnicas como el rendimiento de la cancelación de ruido y las capacidades de los sensores, a menudo respaldadas por pruebas comparativas independientes. Los productos de Apple se basan de manera similar en indicadores de rendimiento medibles, desde pruebas de rendimiento del procesador hasta la duración de la batería.

Lo que estas marcas tienen en común va más allá de la reputación y la escala. Se trata de la interpretabilidad: la capacidad de expresar lo que hacen en términos que puedan evaluarse, compararse y utilizarse en un proceso de razonamiento.

2. Fomentar la validación independiente por parte de terceros con alta autoridad.

La inclusión en las respuestas de la IA depende de las reseñas, los comentarios de expertos y la investigación sobre tu marca. Brooks cultivó relaciones con tiendas especializadas en running, entrenadores, podólogos y médicos que necesitaban explicar por qué un determinado calzado beneficiaría a un corredor específico. Los sistemas de IA recomiendan Brooks, en parte, porque la empresa ha dedicado 20 años a facilitar la comprensión de sus productos. El porcentaje de recuerdo de la IA es la recompensa a largo plazo de una inversión sostenida en la credibilidad de terceros.

3. Cambiar el énfasis del atractivo simbólico a la estructura probatoria.

Muchas de las marcas más reconocidas y confiables están subrepresentadas en las recomendaciones generadas por IA porque sus fortalezas se expresan de maneras que los modelos no pueden utilizar. El branding tradicional ha hecho hincapié en el posicionamiento emocional: asociaciones con estilos de vida, narrativas y señales generales de calidad. Estos elementos generan preferencia humana, pero no se traducen en atributos ni evidencias que los sistemas de IA puedan utilizar.

En consecuencia, la fortaleza de una marca no se traduce automáticamente en una mejor recuperación por parte de la IA. Para superar esta brecha, es necesario un cambio de enfoque: reducir la dependencia de afirmaciones simbólicas y fortalecer la evidencia que vincula la marca con problemas específicos de los usuarios.

En los mercados mediados por IA, la fortaleza de una marca no solo se define por cómo se conoce o se percibe una marca, sino también por la facilidad con la que puede servir como respuesta.

Comience con un diagnóstico sencillo.

La pregunta estratégica para toda marca es: ¿dónde se posiciona tu marca y cómo puede avanzar hacia una mayor interpretabilidad? La respuesta comienza con un diagnóstico sencillo.

Comience consultando las principales plataformas de IA (ChatGPT, Claude y Gemini) con las consultas específicas por categoría y problema que sus clientes probablemente utilicen. Observe qué marcas aparecen, cómo se presenta la suya y si esa presentación es coherente en todas las plataformas. Nuestra investigación reveló que el 55 % de las marcas se presentan de forma diferente en cada sistema, lo que significa que la IA está creando un posicionamiento para su marca que puede tener poca relación con su mensaje original.

A continuación, analiza la estructura de atributos de tu marca. ¿Puede un cliente —o una IA— nombrar tres características medibles y comparables de tu producto que se relacionen con necesidades específicas del usuario? Si la respuesta sincera es no, esa es la brecha que debes cerrar. El objetivo no es generar documentación técnica, sino asegurar que los atributos que diferencian tu producto estén claramente identificados y se utilicen de forma coherente en todos los lugares donde aparezca tu marca.

Luego, analiza la evidencia de terceros. ¿Qué voces independientes (revisores, expertos, médicos, medios especializados) describen tu producto utilizando sus atributos clave? ¿Dónde están las deficiencias? Las marcas que obtienen buenos resultados en las recomendaciones de IA no son las que tienen los mayores presupuestos de marketing, sino las que cuentan con la validación externa más consistente y creíble. Este tipo de evidencia se acumula con el tiempo y no se puede fabricar mediante la inversión en publicidad.

Finalmente, considere el vocabulario que sus clientes utilizan para describir sus problemas e invierta en perfeccionarlo. Invierta en el conocimiento de los problemas: las condiciones específicas y con nombre que aborda su producto. Estos términos, difundidos a través de grupos de asesoramiento, comunidades especializadas y medios de comunicación expertos, crean un panorama de consultas que posiciona a su marca en una posición ventajosa incluso antes de que se emita cualquier recomendación.

Las marcas mejor posicionadas para el descubrimiento mediante IA no son necesariamente las que más invierten en inteligencia artificial hoy en día. Son aquellas que han dedicado años a construir un conjunto de datos que facilita su recuperación.

...

El descubrimiento mediado por IA no es un nuevo canal de comunicación que optimizar. Requiere un cambio estructural en la forma en que las marcas compiten, uno que recompense un conjunto de capacidades fundamentalmente diferente. Los medios de comunicación tradicionales premiaban la cuota de voz. Las búsquedas premiaban la relevancia. Las redes sociales premiaban la interacción. Los asistentes de IA premian la interpretabilidad: la capacidad de los atributos y la evidencia de una marca para permitir que una máquina construya una recomendación creíble.

Las marcas que triunfen en este entorno no serán necesariamente las más conocidas. Serán las más fáciles de comprender para un sistema de razonamiento que parte del problema del usuario y avanza hasta encontrar la marca que lo resuelve. En entornos de IA, la inclusión es el verdadero cuello de botella competitivo. Una vez que una marca se considera candidata, el tono suele ser favorable. La competencia se decide en la fase inicial, en cómo se estructuran los atributos y las evidencias de la marca.

Brooks no creó una marca comprensible para la IA. Fue creada para expertos humanos que necesitaban explicar las opciones a corredores reales. Y al final, resultó ser lo mismo. Las marcas que triunfarán en la próxima década serán las que tomen esa misma decisión, de forma deliberada.

Lea más sobre IA y aprendizaje automático o temas relacionados: IA generativa, tecnología y análisis y gestión de marcas.

John Gale es consultor y profesor adjunto en la Escuela de Negocios McDonough de Georgetown.

Luca Cian es profesor adjunto de marketing en la Escuela de Negocios Darden de la Universidad de Virginia.

Luc Wathieu es profesor de marketing en la Universidad de Georgetown.

oscarhbp

Tecnologías de la información, Inteligencia Artificial, Bitcoin, Deep Learning, Finanzas descentralizadas, Asesor Empresarial, Fidelización del Practicante, del Cliente y del Usuario, Profesor de Tiempo Completo. UNIVERSIDAD DE NARIÑO.

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