Doxa 2531

Las claves para el éxito bajo un nuevo gerente

Las transiciones de liderazgo ofrecen una rara oportunidad para empezar de cero, si uno se esfuerza por causar una buena impresión

Por Dina Denham Smith
Gestionarse a uno mismo
Harvard Business Review

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Resumen. Los cambios frecuentes en el equipo directivo se han convertido en una característica definitoria de las organizaciones modernas, lo que genera disrupción y oportunidades para los empleados. Aunque muchos ejecutivos adoptan una actitud pasiva de «esperar aver qué pasa» cuando llega un nuevo directivo, hacerlo puede limitar su influencia, visibilidad y crecimiento. En su lugar, considere la transición como un reinicio estratégico. Las primeras semanas con un nuevo directivo son fundamentales para moldear las percepciones, aclarar las expectativas y generar confianza. Al compartir de forma proactiva el contexto, comprender el estilo de trabajo del directivo, reforzar la coordinación con los compañeros y redefinir de forma intencionada cómo desea que le perciban, puede aprovechar los cambios de liderazgo para reposicionarse, fortalecer las relaciones y crear nuevas oportunidades de crecimiento profesional.
Como alto directivo, ha dedicado meses, quizás años, a comprender cómo piensa su superior, qué necesita y cuándo debe presionar o contenerse. Él conoce sus capacidades. Puede que la relación no sea perfecta, pero funciona. Entonces cambia de superior, y esa complicidad que tanto le costó conseguir que se desvanezca de la noche a la mañana. Tiene que empezar de cero.

Los cambios en la dirección se están acelerando a todos los niveles, impulsados ​​en parte por las elevadas tasas de fracaso del liderazgo. Gartner estima que casi la mitad de los directivos corren el riesgo de fracasar, mientras que McKinsey señala que entre un tercio y la mitad de los nuevos CEOs fracasarán en un plazo de 18 meses. Cada fracaso da lugar a un relevo. La reestructuración organizativa generalizada se suma a esta rotación. Los datos de Gallup muestran que el número medio de subordinados directos por directivo aumentó de 10,9 en 2024 a 12,1 en 2025, a medida que las organizaciones aplanan las jerarquías y amplían el ámbito de responsabilidad de quienes permanecen en sus puestos. El efecto neto: muchos líderes se encuentran ahora bajo la supervisión de una sucesión incesante de directivos. Una ejecutiva a la que asesoro está a punto de pasar a reportar a su sexto superior en seis años, todos ellos dentro de la misma empresa de la lista Fortune 500.

Cada transición conlleva cambios y riesgos: un cambio en las prioridades que podría dejarle al margen, una visibilidad que se va desvaneciendo o una relación laboral que nunca acaba de cuajar. Pero también supone una oportunidad genuina. Un nuevo jefe significa empezar de cero. Una oportunidad para borrar viejas historias. Una ocasión para redefinir las expectativas. Su comportamiento durante las primeras semanas puede determinar cómo se le percibirá durante años, y lo que está en juego no puede ser mayor. Su jefe controla su acceso a los recursos, las oportunidades y la visibilidad, lo que influye de manera significativa en si su trabajo diario le resulta estimulante o agotador.

Sin embargo, cuando cambia su jefe, muchas personas adoptan una actitud excesivamente pasiva a la hora de afrontar esta transición. Puede parecer prudente esperar a ver qué pasa, o sensato tantear el terreno, pero no lo es. A continuación le ofrecemos siete estrategias para sacar el máximo partido a esta situación.

Pulsar el botón de reinicio
Enterarse de que va a tener un nuevo superior puede provocar una mezcla de emociones, que van desde el alivio y la ilusión hasta la frustración, el temor y la sensación de pérdida. Una vicepresidenta sénior a la que asesoré consideró a su jefe de toda la vida como su compañero de ideas más cercano, su mentor y su defensor. Cuando él anunció su jubilación, ella se sintió profundamente triste y desprotegida. Si una transición le despierta atención emociones difíciles de manera similar, preste a ellas y póngales nombre para reducir su reactividad y asegurarse de que esos sentimientos no influyan inconscientemente en la forma en que recibe a alguien nuevo.

Cuando sepa quién será su nuevo superior, evite que las opiniones de los demás influyan en la suya. Los rumores se propagan rápidamente, pero a menudo son incompletos o están desactualizados. Un directivo del sector tecnológico al que entrevisté se había preparado para una relación difícil con su nuevo superior basándose en comentarios de segunda mano, pero acabó descubriendo que la relación era positiva y que recibía todo su apoyo. Comprométase a formarse su propia opinión sobre la marcha.

Si no le entusiasma este cambio, pregúntese deliberadamente: ¿Qué oportunidad se presenta aquí? ¿Cuál es el mejor escenario posible? No se trata de un optimismo forzado. Los estudios sobre la aversión a la pérdida demuestran que percibimos las pérdidas con mayor intensidad que las ganancias equivalentes, lo que significa que es más probable que se centre en lo que podría perder que en lo que podría ganar. Buscar oportunidades de forma intencionada puede ayudar a detectar y aprovechar posibilidades que, de otro modo, pasarían desapercibidas.

Cuidado con el vacío
Cuando un directivo abandona su puesto, suele producirse un vacío antes de que llegue el siguiente, que en los niveles directivos puede prolongarse durante meses. Muchas personas consideran este período como tiempo perdido, pero se trata de una oportunidad desperdiciada.

Si se nombra a un responsable interino, dedica tiempo a esa relación, aunque sea temporal. Aclare cuáles son sus expectativas y prioridades. Comparte sus aspiraciones profesionales y cualquier proyecto ambicioso que desee abordar. Aporta un punto de vista y una red de contactos diferentes a los de su anterior jefe y puede abrirle puertas a las que antes no tenía acceso. Si tiene un objetivo de desarrollo en el que está trabajando activamente, pídale su opinión. Es posible que tenga ideas novedosas e incluso se ofrezca a ayudarle.

Si se acerca el ciclo de evaluación del rendimiento, proporción de forma proactiva a su responsable interino la información que necesita para evaluarle de manera justa. Un cliente llevaba cuatro meses trabajando a las órdenes de un responsable interino cuando llegó la temporada de evaluaciones. Este revisó sus evaluaciones de rendimiento anteriores, resumió sus principales contribuciones y le facilitó el trabajo. El resultado fue el aumento salarial y la asignación en acciones más generosas que había recibido en más de cinco años.

Por último, aproveche esta oportunidad para ampliar su red de contactos internos. Al no haber un responsable fijo, dispone de más libertad para establecer contactos en toda la organización de lo que sería habitual.

No desperdicie esta oportunidad de empezar de cero
Un nuevo responsable tiene poca o ninguna experiencia con usted. Es probable que no conozca sus hábitos anteriores, sus dificultades pasadas, sus errores anteriores ni sus decisiones erróneas.

Reflexione detenidamente sobre cómo desea que este responsable le perciba. ¿Por qué quiere que se le recuerde? ¿En qué aspectos desea destacar y de cuáles prefiere mantenerse al margen? Ponga en práctica esa intención mediante comportamientos visibles desde el primer día. Las investigaciones sobre la «percepción instantánea» demuestran que las personas se forman juicios duraderos sobre los demás a los pocos segundos de conocerlos, y que esas impresiones son muy difíciles de modificar.

Una antigua clienta destacaba por su capacidad de ejecución y, con el tiempo, su antiguo jefe había llegado a depender excesivamente de ella. Aunque era una muestra de su aprecio, esto la dejaba constantemente desbordada y le impedía trabajar a un nivel más estratégico. Cuando le asignaron un nuevo responsable, ella aprovechó la oportunidad para aclarar funciones y responsabilidades con sus compañeros y ser más selectiva a la hora de decidir qué trabajo asumía y qué delegaba. Cuando me reuní con su nuevo responsable unos meses más tarde, él la describió como una persona estratégica.

Prepare un informe ejecutivo
Su nuevo jefe se ve desbordado por la avalancha de información, tratando de lidiar con una enorme complejidad al tiempo que se forma una opinión rápida sobre su equipo. Esa curva de aprendizaje es especialmente pronunciada si procede de fuera de la organización: Matthew Bidwell, de Wharton, señala que un estudio reveló que los empleados contratados externamente tardan una media de tres años en alcanzar el nivel de rendimiento de alguien ascendido internamente. Una sesión informativa concisa y bien elaborada sobre su ámbito de trabajo le ayudará a orientarse más rápidamente y le posicionará a usted como un socio reflexivo y estratégico desde el principio.

Organice su informe en torno a dos categorías: lo que muestran las cifras y lo que no muestran. Comparte sus indicadores clave de rendimiento (KPI), las métricas principales y el estado de las iniciativas clave en curso. Sea concreto y actualice la información. Si se ha producido algún cambio significativo, señale qué ha cambiado y por qué.

Tenga en cuenta que el contexto más importante a menudo no aparecerá en ningún panel de control. Ofrezca una visión general de su equipo: sus puntos fuertes, sus carencias y su dinámica. Señale cómo está abordando la sucesión y la solidez de la cantera, señale los principales riesgos relacionados con el talento y su plan para subsanar cualquier carencia de capacidades. Si su organización se encuentra en plena transformación, cuente la historia de ese proceso: dónde comenzó y qué ha cambiado, qué sigue en marcha y cualquier punto de estancamiento que esté abordando. Una sesión informativa sincera y equilibrada generará más confianza que un resumen de lo más destacado cuidadosamente seleccionado.

Envíe el resumen antes de su primera reunión. Aunque su superior no lo lea con antelación, usted estará más preparado para la conversación y él tendrá algo a lo que recurrir más adelante.

Averigüe cómo trabaja, rápidamente
Cuanto antes comprenda cómo trabaja su nuevo jefe, menos tiempo perderán ambos en el lento proceso de transición. No espere a que él le explique por iniciativa propia su estilo de trabajo y sus preferencias; es posible que nunca lo haga. En su lugar, inicie usted mismo la conversación, lo antes posible.

Inicie la conversación diciendo algo como: «Siempre me ha resultado útil, al trabajar con alguien nuevo, hablar desde el principio sobre las preferencias de trabajo». A continuación, plantee preguntas como:
  • ¿Hay algún área concreta de mi negocio en la que deseo obtener una mayor visibilidad?
  • ¿Hay algún tipo específico de decisión que desee que le consulte?
  • ¿Cuáles son sus principales prioridades a corto y medio plazo?
  • ¿Cómo prefieres que le comunique las malas noticias? ¿Prefiere saberlo de inmediato o una vez que tenga la situación bajo control y un plan?
  • ¿Cuáles son las cosas que más le molestan?
Más allá de lo que le dicen, fíjese en lo que le muestran. Fíjese en lo que les motiva y en lo que les desmotiva. Observe cómo reaccionan bajo presión. Preste atención a las preguntas que repiten una y otra vez. Estos patrones se hacen evidentes rápidamente si se fijan en ellos y revelan las prioridades de forma más confiable que cualquier agenda declarada.

Alineese con sus compañeros
Su nuevo jefe se está formando una impresión no solo de usted, sino del equipo en su conjunto. Un equipo que parece fragmentado, territorial o confuso en cuanto a las responsabilidades generará inquietud y provocará un mayor escrutinio.

Los cambios en la dirección suelen provocar una lucha por el poder y los recursos entre los compañeros. El terreno es inestable y las personas tienden a adoptar una actitud de supervivencia, marcando su territorio y compitiendo por ganar protagonismo. Sin embargo, estas maniobras políticas rara vez pasan desapercibidas, y condicionan la percepción que el nuevo directivo tiene de las personas implicadas. Resistirse a esa tentación y trabajar en pro de la cohesión del equipo puede hacerle destacar como una persona madura y digna de confianza.

Póngase en contacto con sus compañeros de forma proactiva, uno por uno, no para poner en común sus versiones, sino para sacar a la luz y resolver cualquier punto de coincidencia, confusión o asunto pendiente antes de que su nuevo jefe se encuentre con ellos. Podría decir: «Dado que John llegará pronto, quería ponerme en contacto con ustedes y asegurarme de que estamos de acuerdo en algunas cosas». No es prudente fingir que las intrigas no existen. Pero usted puede optar por no alimentarlas.

Proteja sus opciones
Cuando llegó un nuevo CEO a su empresa, una directora de recursos humanos con la que trabajo era muy consciente de que quizás no fuera «la persona adecuada» para ellos. Especialmente en los puestos de alta dirección, los nuevos líderes se plantean constantemente: «¿Es este el equipo que necesito para cumplir con mi cometido?». Y, con frecuencia, incorporan a personas con las que ya han trabajado y en las que confían.

Mientras se esfuerzan activamente por establecer una buena relación y generar confianza con su nuevo superior, los líderes más inteligentes también aprovechan cada transición como un aviso para poner en práctica algunas medidas básicas de «higiene profesional», independientemente de lo bien que parezcan ir las cosas. Actualice su currículum mientras sus logros recientes aún estén frescos. Póngase en contacto con antiguos compañeros y mentores. Haga saber a las personas de su red de contactos que está atravesando un cambio; Es posible que reciba algún consejo sensato, y esto le ayudará a que le tengan presente si surge algo relevante. No se trata de tener un pie fuera de la empresa. Más bien, se trata de asegurarse de que, si la relación no cuaja a pesar de sus mejores esfuerzos, se encuentre en una posición ventajosa en lugar de tener que actuar a la carrera.
...
El cambio de dirección genera disrupción, y la tentación de adoptar una actitud de esperar y ver qué pasa es comprensible. Pero los líderes que prosperan en estos momentos son aquellos que aprovechan el punto de inflexión, utilizándolo para ser más conscientes de quiénes son como líderes y de cómo se comportan. Estas estrategias no eliminarán la incertidumbre, pero le pondrán al mando, permitiéndole moldear la relación, su reputación y su trayectoria.

La transición está en marcha. Más vale que haga que le beneficie.

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Dina Denham Smith es coach ejecutiva y asesora estratégica, y trabaja con altos directivos y equipos de organizaciones como Google, Netflix, Sephora y Goldman Sachs. Además, ha sido galardonada en el Thinkers50 Radar y es coautora del libro *Emotionally Charged: How to Lead in the New World of Work *. Puede conectarse con ella en LinkedIn.


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Doxa 2530

Lo que los quirófanos pueden enseñar a los líderes sobre el diseño de equipos

Por Antonio García Romero y Marco Caserta
Colaboración y Equipos
Harvard Business Review

#Doxa #LiderazgoQuirúrgico #DiseñoDeEquipos #TrabajoEnEquipo #GestiónHospitalaria #LiderazgoEnSalud #EquiposDeAltoRendimiento #ComunicaciónEfectiva #TomaDeDecisiones #CoordinaciónQuirúrgica #LiderazgoAdaptativo #CulturaDeSeguridad #RolesYResponsabilidades #ColaboraciónMultidisciplinaria #GestiónDeCrisis #ExcelenciaOperativa
Resumen. Un estudio sobre intervenciones quirúrgicas en un hospital de Madrid y un programa piloto posterior ofrecen lecciones valiosas para cualquier organización que dependa de equipos dinámicos y que trabajen bajo presión. Los hospitales han invertido mucho en tecnologías para mejorar la eficiencia del quirófano, sin embargoLa variabilidad en el desempeño persiste. Un estudio basado en más de 77 000 cirugías en un hospital de Madrid y un programa piloto de seguimiento reveló que el diseño del equipo —y no la tecnología— suele ser el factor decisivo. Los equipos rinden mejor cuando sus miembros tienen experiencia previa trabajando juntos, cuando la rotación del personal equilibra la continuidad con la exposición a nuevos conocimientos y cuando la composición del equipo tiene en cuenta la diversidad de género. El programa piloto mejoró significativamente la eficiencia y redujo tanto los reingresos como los incidentes en los que se produjo un error o una situación insegura durante el proceso quirúrgico, pero que se detectó a tiempo para prevenir lesiones al paciente.
A medida que las empresas de todos los sectores adoptan nuevas tecnologías para apoyar a sus equipos, deben tener presente que la experiencia previa de sus miembros trabajando juntos sigue siendo fundamental. Un estudio sobre intervenciones quirúrgicas en un hospital de tamaño medio en Madrid, España, reforzó esta idea y aportó otras perspectivas sobre la mejor manera de conformar equipos.

Los hospitales llevan años invirtiendo en herramientas digitales —paneles de control, algoritmos predictivos y sistemas de monitorización en tiempo real— para optimizar sus quirófanos. Sin embargo, la ineficiencia persiste, la variabilidad en la duración de las intervenciones sigue siendo alta y el rendimiento suele diferir drásticamente de un día para otro o de un equipo a otro. Nuestra investigación, basada en más de 77 000 cirugías realizadas entre 2016 y 2019 en el Hospital HLA Moncloa, un hospital universitario general urbano de Madrid, reveló que un factor determinante del rendimiento del quirófano no es la tecnología, sino la forma en que se organizan los equipos.

Tras realizar nuestra investigación, el hospital, con nuestra ayuda, implementó una iniciativa piloto que involucró a cuatro servicios quirúrgicos, cubriendo el 25% del total de casos. Esto confirmó nuestros hallazgos.

Tres factores explican consistentemente por qué algunos quirófanos funcionan sin problemas mientras que otros experimentan dificultades: la cantidad de colegas con quienes el equipo quirúrgico ha trabajado previamente y la frecuencia con la que han colaborado; la rotación del personal quirúrgico entre equipos para fomentar la innovación y ayudar a otros a aprender nuevas formas de trabajar; y la composición de cada equipo, incluyendo elementos como la jerarquía y el equilibrio de género. Cuando estos factores se diseñan intencionalmente en lugar de dejarlos al azar, el rendimiento tiende a mejorar, a menudo rápidamente y con un costo mínimo. Por el contrario, cuando se ignoran estos aspectos, ni siquiera las herramientas más avanzadas pueden solucionar los problemas de coordinación.

Si bien nuestro estudio se centró en los quirófanos hospitalarios, sus implicaciones van mucho más allá del ámbito sanitario. Numerosos entornos profesionales —desde la consultoría y el desarrollo de software hasta la respuesta a emergencias y otros entornos basados ​​en proyectos— dependen de equipos dinámicos que se forman y se reorganizan bajo presión. En estos contextos, el rendimiento depende no solo de la experiencia individual o de los procesos formales, sino también de cómo las personas se combinan, coordinan y adaptan en tiempo real.

Por qué la tecnología por sí sola no está resolviendo el problema de la quirófano
Los hospitales se han equipado con tecnologías muy sofisticadas que mejoran la medición de una amplia variedad de parámetros. Sin embargo, las demoras no se deben únicamente a problemas de medición; en su mayoría, se generan por la coordinación del equipo quirúrgico. Y la coordinación depende menos del software que de la estructura y el personal de los equipos.

Un buen ejemplo de tecnología innovadora desarrollada para mejorar el rendimiento de los centros quirúrgicos son las denominadas cajas negras de quirófano (ORBB). Estos sistemas utilizan audio, vídeo y datos de sensores sincronizados para registrar la actividad en el quirófano. Ofrecen una visión más detallada del desempeño quirúrgico, pero también presentan sus propios desafíos.

Por ejemplo, los primeros estudios sobre sistemas integrales de registro en quirófano ilustran la sensibilidad de los médicos ante la percepción de vigilancia. Una encuesta reciente a nivel nacional en Francia reveló que, si bien la mayoría de los médicos reconocía el valor educativo de los sistemas de registro en quirófano, también manifestaba inquietudes sobre el estrés, la percepción de vigilancia, la exposición médico-legal y la pérdida de autonomía. Incluso entre quienes los apoyaban, la aceptación estaba condicionada a la existencia de normas de gobernanza claras, procesos de consentimiento explícitos y salvaguardias contra el uso punitivo.

Estas respuestas reflejan un patrón más amplio. Cuando los profesionales clínicos creen que los datos pueden usarse para el escrutinio en lugar del aprendizaje, instintivamente se protegen y modifican su comportamiento (es decir, el efecto Hawthorne ). La lección no es tecnológica, sino organizativa. Sin una construcción de confianza deliberada, reglas claras para el uso de datos y salvaguardas contra la culpabilización individual, incluso las herramientas bien diseñadas pueden provocar resistencia en lugar de mejoras.

Esto crea una paradoja. Los hospitales cuentan con más datos que nunca, pero la variabilidad en el quirófano persiste. La tecnología suele mostrar dónde se producen las interrupciones, pero no explica automáticamente por qué ocurren ni cómo prevenirlas. La principal causa de la ineficiencia quirúrgica es la falta de colaboración y coordinación bajo presión dentro de los equipos quirúrgicos. Para solucionar esto, es necesario rediseñar la forma en que se forman los equipos para que la experiencia fluya sin problemas entre cirujanos, enfermeros y demás personal quirúrgico.

Nuestra investigación plurianual, que abarca 77.482 cirugías, ayuda a explicar por qué los factores clínicos solo representan una parte de la variación diaria. El tipo de procedimiento, la complejidad del caso, el diagnóstico, las características del paciente y factores temporales, como el día de la semana, influyen en los resultados, pero no explican completamente por qué algunas cirugías comienzan y terminan a tiempo, mientras que otras no.

Por este motivo, desarrollamos un modelo predictivo para pronosticar la duración de la cirugía, incorporando tanto estos predictores como variables de factores humanos, tales como la familiaridad del equipo (el grado de colaboración previa entre los miembros del equipo quirúrgico), la diversidad de la exposición de los socios (el grado de colaboración de los miembros del equipo con una amplia gama de colegas en cirugías anteriores), la composición por género y la experiencia acumulada del cirujano. La precisión del modelo mejoró significativamente con estas incorporaciones. Por el contrario, la eliminación de estas variables redujo considerablemente la precisión, lo que indica que los factores determinantes del desempeño del quirófano son la dinámica del equipo, más que las etiquetas clínicas de los casos (categorías o etiquetas estandarizadas que se aplican a los casos quirúrgicos para clasificar procedimientos, diagnósticos, especialidades, riesgos y resultados con fines operativos, de facturación, de investigación o de análisis).

En resumen, quién trabaja en equipo suele ser tan importante como lo que hacen. Esta idea tiene implicaciones significativas para la dirección hospitalaria: muchas organizaciones intentan resolver un problema de coordinación humana utilizando las herramientas equivocadas: las de medición de procesos.

Los límites de los datos sin diseño
Actualmente, muchos hospitales recopilan enormes cantidades de información sobre todas las etapas de las cirugías: la etapa preoperatoria (antes de la cirugía), la etapa intraoperatoria (durante la cirugía) y la etapa postoperatoria (después de la cirugía). Esta información incluye marcas de tiempo para cada paso, paneles visuales que muestran el progreso del caso y plataformas analíticas que prometen detectar ineficiencias. Estas herramientas pueden ayudar a diagnosticar cuellos de botella evidentes o pasos de cumplimiento omitidos. Sin embargo, rara vez capturan los factores conductuales que más influyen en el rendimiento: cómo se coordinan los equipos, anticipan los problemas y responden cuando aumenta la presión.

Nuestro propio análisis demostró que, durante la fase intraoperatoria, dos procedimientos clínicamente similares pueden diferir entre 20 y 40 minutos únicamente debido al equipo presente en el quirófano. Los modelos predictivos que ignoran la dinámica del equipo no detectan esta señal en absoluto.

Lo que aprendimos de un piloto
HLA Moncloa se asoció con nosotros para probar un enfoque diferente: un rediseño basado en equipos, fundamentado en la comprensión del comportamiento en lugar de nuevas tecnologías. El objetivo era simple: mejorar la eficiencia sin recopilar nuevos datos ni emplear tecnología sofisticada.

Durante seis meses, el hospital implementó una reestructuración de bajo costo de la dotación de personal del equipo quirúrgico que produjo mejoras sustanciales en el desempeño del quirófano. Liderada por el equipo directivo del centro quirúrgico del hospital, la iniciativa tradujo nuestra investigación sobre la familiaridad del equipo, la diversidad de la exposición de los socios y la experiencia acumulada de los cirujanos en decisiones diarias sobre la dotación de personal, con resultados operativos que reflejaron fielmente los patrones identificados en nuestro estudio.

Los resultados fueron notables. El tiempo de rotación se redujo de 18 a 12 minutos. La puntualidad en los inicios mejoró del 85 % al 96 %. Los reingresos disminuyeron de 12 a 5 por cada 1000 procedimientos, y los cuasi accidentes (incidentes en los que se produce un error o una condición insegura durante el proceso quirúrgico, pero se detecta a tiempo para prevenir lesiones al paciente) se redujeron de 2 a 1 por cada 1000. Estas mejoras se lograron sin adquirir nuevos equipos, aumentar las horas extras ni ampliar la plantilla. El hospital modificó la forma en que se asignaban y programaban los equipos, no las herramientas que utilizaban.

Como ejemplo, gracias al rediseño operativo de bajo coste basado en los resultados de nuestro estudio, los tiempos quirúrgicos robóticos, según informa el fabricante del robot, se han reducido a la mitad en la cirugía de próstata, la nefrectomía (la extirpación total o parcial de un riñón) y otros procedimientos.

Para un quirófano, estas no son mejoras marginales. Se traducen en menos retrasos para los pacientes, jornadas más predecibles para el personal y un mejor aprovechamiento de la capacidad existente. Y se lograron al considerar el diseño de los equipos como una palanca operativa fundamental.

Desde la perspectiva del Dr. Carlos Zarco, director general del hospital, lo más importante de esta iniciativa no fue la sofisticación del análisis, sino su practicidad. El hospital no necesitó introducir nuevas tecnologías, contratar personal adicional ni rediseñar los protocolos clínicos. Simplemente cambió la forma en que se formaban los equipos y cómo se estructuraba la colaboración.

Inicialmente, existía un escepticismo comprensible: cirujanos y enfermeros temían perder flexibilidad o autonomía. Pero con el paso de las semanas, los efectos se hicieron visibles: horarios diarios más fluidos, menos contratiempos de última hora y una notable reducción del estrés durante los casos complejos. Lo que impresionó a Zarco fue que el rendimiento mejoró sin sacrificar nada. Los pacientes experimentaron menos retrasos, los profesionales se sintieron más respaldados y la organización ganó en fiabilidad. «Esto reforzó una lección fundamental para mí como líder», dijo Zarco. «Muchos problemas operativos que etiquetamos como de "capacidad" o "tecnología" son, en realidad, problemas de diseño, y un diseño de equipo bien pensado es una de las herramientas más poderosas, aunque infrautilizadas, que tenemos».

Aquí les presentamos algunas conclusiones específicas de nuestro proyecto.

1. Diseñar para que el equipo se familiarice con el diseño.
La familiaridad del equipo —el grado en que sus miembros comparten experiencia trabajando juntos— se ha revelado sistemáticamente como uno de los predictores más importantes de la variabilidad en la duración de las cirugías en nuestros modelos. Los equipos que se conocen mejor se comunican con mayor eficacia, anticipan las necesidades de los demás y mantienen la fluidez del trabajo ante imprevistos como anatomía compleja o fallos en el equipo.

En el programa piloto, se asignó personal a cirugías específicas de manera reflexiva y deliberada, especialmente para los casos más difíciles e impredecibles. En efecto, el hospital comenzó a valorar la familiaridad entre los miembros del equipo y a utilizarla donde tendría mayor impacto. Dicho esto, el enfoque de dotación de personal no eliminó la flexibilidad. Los miembros del equipo, incluidos cirujanos, anestesiólogos y enfermeros, podían solicitar cambios por conflictos de programación, equilibrio de la carga de trabajo, necesidades de capacitación, ausencias inesperadas o circunstancias personales. Estas solicitudes se gestionaron caso por caso y no anularon el principio fundamental del programa piloto de priorizar la familiaridad del equipo para las cirugías más complejas.

2. Equilibrar la experiencia y la diversidad de exposición.
Si la familiaridad es beneficiosa, ¿por qué no mantener siempre a los mismos equipos juntos? Porque una estabilidad excesiva puede limitar el aprendizaje. La interacción periódica con colegas de diferentes equipos permite al personal quirúrgico observar técnicas alternativas, estilos de comunicación y rutinas de coordinación que pueden mejorar el desempeño entre equipos. El objetivo no debe ser crear equipos permanentes, sino lograr un equilibrio entre la continuidad y la rotación selectiva.

Medimos la diversidad de la exposición —cuánto del trabajo de una persona a lo largo del tiempo se realizó con cada compañero de equipo— utilizando el Índice de Herfindahl-Hirschman, una metodología desarrollada originalmente para cuantificar la concentración del mercado. Esto nos ayudó a evaluar si la experiencia de una persona se concentraba en pocos compañeros de equipo o se distribuía entre muchos. Las relaciones laborales del personal cuya experiencia se limitaba excesivamente a un pequeño grupo de colegas se ampliaron gradualmente, mientras que aquellos que habían estado trabajando con demasiados compañeros diferentes recibieron mayor continuidad. La idea era construir núcleos estables con periferias flexibles: el cirujano y algunos miembros clave del personal permanecieron constantes, mientras que otros roles rotaron a través de un conjunto más amplio de colaboraciones.

Esta estructura calibrada permitió a los equipos desarrollar una comprensión compartida de cómo se desarrolla el procedimiento en cuestión, el rol de cada persona en él y cómo anticipar posibles complicaciones sin sacrificar la flexibilidad operativa: la capacidad de ajustar los horarios y el personal cuando cambian las condiciones. En cirugía general, la aplicación de este método redujo el tiempo de rotación en un 22 %, lo que demuestra cómo una política de rotación más intencionada puede mejorar la capacidad de adaptación de los equipos y aumentar la eficiencia. En lugar de depender de la diversidad de experiencias, proporciona una base más clara y fundamentada para las decisiones de personal que las preferencias informales y los intercambios ad hoc.

Para los líderes, el mensaje es claro: las políticas de rotación deben tener como objetivo crear equipos resilientes y experimentados, capaces de funcionar sin problemas en diversas condiciones, y no solo distribuir la carga de los turnos indeseables o los casos quirúrgicos difíciles.

3. La diversidad de género importa.
Si bien los hospitales suelen realizar un seguimiento de las variables clínicas y de programación, los factores de composición del equipo, como la proporción de género, rara vez se incorporan a los modelos de rendimiento. Sin embargo, estudios observacionales que analizan las interacciones del equipo en tiempo real en el quirófano han demostrado que los equipos con equilibrio de género presentan menos comportamientos conflictivos, más intercambios de afiliación y una cooperación más constante. Los conflictos se originan de forma desproporcionada en grupos del mismo género, especialmente entre hombres, donde la dinámica de estatus y la competencia intrasexual pueden intensificar las interrupciones y socavar la enseñanza.

Los equipos mixtos, especialmente aquellos con un equilibrio entre los distintos niveles jerárquicos, demuestran interacciones docentes más fluidas y una comunicación interdepartamental más eficaz. Los cirujanos sénior reciben más preguntas en lugar de un simple acatamiento tácito, el personal júnior interviene antes y es menos probable que los desacuerdos se conviertan en conflictos abiertos. Estos patrones influyen directamente en la rapidez con la que un equipo puede resolver ambigüedades, reorganizarse cuando algo sale mal o adoptar una alternativa más segura durante un procedimiento.

En nuestra propia experiencia, incluso pequeños ajustes produjeron beneficios operativos. En oftalmología, por ejemplo, mejorar el equilibrio de género en la asignación de instrumentistas y enfermeras redujo la duración de los procedimientos de cataratas en un 9 % en un plazo de ocho semanas.

Para los directivos hospitalarios, esto significa que las iniciativas de diversidad deben incluir explícitamente la composición de los equipos quirúrgicos. Al elaborar los horarios de los quirófanos, la proporción de género no es solo una variable de cumplimiento; es un factor que influye en el rendimiento.

Gestionar la resistencia
Como ocurre con cualquier rediseño operativo, surge cierta resistencia. En HLA Moncloa, los cirujanos temían perder autonomía sobre quién los apoyaba en el quirófano; les preocupaba que un modelo basado en la familiaridad limitara su influencia en las decisiones sobre la dotación de personal. Otros miembros del personal temían que un modelo más estructurado restringiera su capacidad para intercambiar turnos, dificultando así la adaptación a sus necesidades personales.

Estas son preocupaciones legítimas. Abordan temas como el control, la identidad y el equilibrio entre la vida laboral y personal, cuestiones delicadas en un entorno de alto estrés como el quirófano.

El hospital les abordó estas cuestiones mediante tres prácticas:

Hacer transparentes los criterios de contratación.
La gente debe comprender cómo se toman las decisiones y asegurarse de que las normas se apliquen de forma coherente.

Establezca límites en las asignaciones consecutivas.
Establezca un límite en la cantidad de veces que las mismas personas o el mismo equipo pueden trabajar juntos consecutivamente. El objetivo es evitar la percepción de favoritismo o de "círculos cerrados".

Rediseñar la dotación de personal de los equipos quirúrgicos mediante ciclos de colaboración.
Se debe brindar a los profesionales clínicos la oportunidad de proponer ajustes, los cuales deberán ser probados e incorporados si mejoran tanto el desempeño como la percepción de equidad.

Los directivos de HLA Moncloa observaron que, a medida que los horarios quirúrgicos se volvían más predecibles a lo largo de los días, las preocupaciones del personal disminuían y aumentaba la confianza en el nuevo enfoque de asignación de equipos. Los beneficios del nuevo modelo pronto se hicieron evidentes. Los cirujanos notaron que las operaciones comenzaban puntualmente con mayor regularidad y que la secuencia diaria de cirugías se desarrollaba con menos retrasos e interrupciones, lo que facilitaba la realización de los procedimientos planificados para el día. El personal de enfermería observó que el nuevo enfoque reducía el número de crisis y la gravedad o complejidad de los casos, lo que hacía que sus jornadas fueran menos agotadoras.

La lección es similar a la que han aprendido otros sistemas al implementar listas de verificación o protocolos estandarizados: la resistencia es mayor cuando los cambios se perciben como impuestos externamente e innegociables. Disminuye cuando los profesionales de primera línea comprenden tanto la lógica como los beneficios del nuevo diseño.

Dónde funciona este modelo y dónde no.
Un modelo centrado en el factor humano resulta más eficaz en hospitales medianos y grandes con una carga de trabajo predominantemente electiva y plantillas estables. Estos entornos proporcionan la continuidad necesaria para la familiaridad y una exposición equilibrada, y ofrecen el volumen suficiente para aprovechar los beneficios de un mejor diseño de equipo. Las unidades de subespecialidad con un alto volumen de procedimientos similares son candidatas especialmente idóneas.

El modelo resulta menos eficaz en lugares donde la escasez de personal dificulta que los empleados trabajen siempre con los mismos compañeros. Esto incluye hospitales pequeños con personal limitado, servicios de traumatología donde la imprevisibilidad impide la asignación constante de personal clínico y unidades que dependen en gran medida de personal temporal.

Un manual práctico
La implementación de este enfoque requiere al menos un año de datos sobre la dotación de personal, un responsable designado para la gestión del quirófano (como un líder clínico u operativo encargado de supervisar las políticas de programación del quirófano y coordinar las decisiones entre los departamentos quirúrgicos) y líderes dispuestos a mantener asignaciones de equipo estables, conservando al mismo tiempo la capacidad de tomar decisiones sobre la dotación de personal cuando sea necesario. Sin estos requisitos mínimos, los intentos de rediseñar los equipos pueden fracasar o generar más resistencia que mejoras.

Un punto de partida práctico consiste en utilizar los datos existentes sobre personal y casos para identificar patrones de familiaridad entre los equipos y diversidad de experiencias, así como para detectar áreas donde la colaboración es excesivamente estable o fragmentada. Un conjunto de métricas que hemos desarrollado y probado puede ayudar a realizar esta tarea.

Una vez establecida esta base, los líderes pueden reorganizar las plantillas para estabilizar los equipos principales en procedimientos complejos y ampliar la experiencia del personal de apoyo fomentando la colaboración. A medida que surjan nuevos patrones, se pueden incorporar consideraciones sobre el equilibrio de género e implementar medidas para crear un entorno de quirófano psicológicamente seguro, donde todos se sientan cómodos expresando sus inquietudes.
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Muchos hospitales intentan resolver los problemas de coordinación con tecnología cada vez más sofisticada. Nuestra investigación y experiencia práctica sugieren que la estructura del equipo, y no la tecnología, es la herramienta más eficaz para mejorar el rendimiento del quirófano. Al rediseñar la forma en que las personas colaboran, los hospitales pueden lograr mejoras significativas rápidamente y con un coste mínimo. La tecnología puede y debe apoyar el progreso, pero es el diseño de equipos bien pensado lo que lo impulsa.

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Antonio García Romero es profesor adjunto de innovación en el sector sanitario en IE Business School de Madrid y director académico de su programa «Revolucionando la atención sanitaria con IA generativa». También es miembro afiliado del Meta-Research Innovation Center (METRICS) de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.

Marco Caserta es profesor adjunto de operaciones y análisis de negocios en IE Business School en Madrid.


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Próxima Meta 2.600 y 500 K

Las claves para el éxito bajo un nuevo gerente
Las transiciones de liderazgo ofrecen una rara oportunidad para empezar de cero, si uno se esfuerza por causar una buena impresión
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Lo que los quirófanos pueden enseñar a los líderes sobre el diseño de equipos
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La IA de última generación podría solucionar las evaluaciones de desempeño, o empeorarlas aún más
Muchos gerentes ahora utilizan la IA para perfeccionar las evaluaciones de desempeño de los empleados. La mayor oportunidad reside en usarla para resaltar aquello que los hace excepcionales
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Es difícil usar la IA en equipo. Estas 3 prácticas pueden ayudar
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La obra de su vida: Entrevista con Jet Li
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Investigación: El marketing tradicional no funciona con los agentes de compras con IA
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Por qué los líderes deberían pasar por alto los errores menores
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Rediseñando su organización de marketing para la era de los agentes
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3 maneras en que la IA puede liberar a las organizaciones de los flujos de trabajo heredados
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Los mejores líderes asumen el rol de personaje secundario
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Los costos psicológicos de la adopción de la IA
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Cómo pasar de la experimentación con IA a la transformación mediante IA
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Un liderazgo empático puede ser clave para el éxito o el fracaso en la adopción de la IA
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La rendición de cuentas debe elegirse, no imponerse
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Cómo triunfar en tu próxima entrevista con los medios
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¿Debería nombrar un director ejecutivo interino?
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El futuro está envuelto en una niebla de IA
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Resumen de investigaciones: Un beneficio sorprendente de la mejora de habilidades, por qué los objetivos pueden ser contraproducentes y más
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El fin del software empresarial de talla única
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¿Qué valores defiendes realmente?
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Cuando el CEO se convierte en la marca
El líder de su empresa se ha convertido en un foco de controversia política. ¿Y ahora qué?
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Líderes, traten la resistencia al cambio como datos valiosos
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5 preguntas que los líderes deberían hacerse antes de recurrir al trabajo a tiempo parcial
Puede ofrecer fuentes de ingresos diversificadas, mayor autonomía y un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal
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Investigación: Lo que revelan los agentes de IA de China sobre el futuro del comercio
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Cuando tu ambición empieza a agotarte
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¿Deberías desarrollar tus fortalezas de liderazgo o corregir tus debilidades?
Responda a cuatro preguntas para diagnosticar sus necesidades de desarrollo
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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 2529

La IA de última generación podría solucionar las evaluaciones de desempeño, o empeorarlas aún más

Muchos gerentes ahora utilizan la IA para perfeccionar las evaluaciones de desempeño de los empleados. La mayor oportunidad reside en usarla para resaltar aquello que los hace excepcionales

Por Crisanto Dellarocas
Gestión del desempeño de los empleados
Harvard Business Review

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Resumen. La IA generativa puede mejorar enormemente el valor de las evaluaciones de desempeño, pero la mayoría de las empresas simplemente la utilizan para producir versiones más pulidas de las evaluaciones narrativas tradicionales con mayor rapidez, en lugar de mejorarlas. Un enfoque mejor consiste en utilizar la IA generativa para descubrirEvidencia directa del desempeño: decisiones, influencia, mentoría y resolución de problemas integradas en el trabajo diario. Bien implementada, la IA podría transformar las evaluaciones, pasando de la narración persuasiva a la evidencia conductual verificable, creando sistemas de evaluación más precisos, transparentes y orientados al desarrollo.
Las empresas están desplegando rápidamente sistemas de IA generativa para optimizar las evaluaciones de desempeño. Performance Assist de Citi recopila datos de toda la organización para elaborar las evaluaciones. LLM Suite de JPMorgan facilita la redacción de las evaluaciones de fin de año.  Según se informa, el asistente interno de IA de Boston Consulting Group reduce el tiempo de redacción de evaluaciones en un 40 %. Estos sistemas demuestran una capacidad impresionante, pero hasta ahora, la mayoría de las organizaciones los utilizan para producir con mayor rapidez versiones más elaboradas de las evaluaciones narrativas tradicionales.

Sin embargo, la perfección no es sinónimo de fiabilidad. Al suavizar la forma en que los gerentes describen el desempeño, estos sistemas pueden hacer que las evaluaciones parezcan más consistentes y creíbles de lo que realmente son, ocultando las inconsistencias y los puntos ciegos que las han caracterizado durante mucho tiempo. Aun así, esta misma tecnología podría lograr algo mucho más valioso: alejar las evaluaciones de desempeño de las narrativas sobre el trabajo y orientarlas hacia la evidencia directa del trabajo en acción: lo que las personas realmente hicieron, decidieron e influyeron.

Deficiencias que la IA de nueva generación podría solucionar
Las narrativas de evaluación del desempeño siempre han adolecido  de inconsistencias en la evaluación y evidencia incompleta. Las investigaciones demuestran que distintos gerentes suelen describir un mismo desempeño de maneras radicalmente diferentes, influenciadas por las relaciones personales, la memoria selectiva y la capacidad narrativa. Cuando las organizaciones han intentado lograr evaluaciones más objetivas, se han apoyado en lo más fácil de medir: resultados, métricas y entregables formales.

Estos enfoques suelen pasar por alto las contribuciones de orden superior que definen un desempeño excepcional: la visión estratégica que redirige una iniciativa fallida, la mentoría que acelera el crecimiento de otros, la resolución de conflictos que mantiene a los equipos en marcha. Estas capacidades permanecen en gran medida invisibles, creando una brecha persistente entre lo que las organizaciones pueden medir y lo que realmente impulsa el éxito.

La IA genérica podría utilizarse para descubrir estas contribuciones; explico cómo en este artículo. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones están pasando por alto esta oportunidad y están orientando la IA en la dirección equivocada.

El enfoque equivocado
Para aligerar la carga de las evaluaciones de desempeño, muchas empresas están utilizando la IA para redactar informes de evaluación. A primera vista, esto parece un avance. En realidad, corre el riesgo de agravar el problema subyacente. Los documentos generados con IA tienden a converger hacia un mismo tono fluido y seguro. La variedad que antes distinguía una evaluación minuciosa de un elogio genérico se está desvaneciendo en un tono persuasivo pero estandarizado.

Esta homogeneización afecta la presentación, no el contenido. Los gerentes siguen trabajando con observaciones incompletas e impresiones subjetivas. La IA simplemente hace que todas las narrativas suenen igual de convincentes. El resultado son reseñas que parecen más fiables de lo que realmente son, lo que dificulta la detección de información errónea.

Un camino mejor
En lugar de ayudar a los gerentes a redactar informes más convincentes sobre el desempeño, la IA podría ayudarlos a descubrir y analizar casos reales de trabajo. La misma tecnología que hace que las pruebas débiles parezcan más sólidas podría facilitar la búsqueda de pruebas sólidas.

¿Cómo se traduce este cambio en la práctica? En lugar de pedirle a un asistente de IA que ayude a redactar un párrafo más convincente sobre el «pensamiento estratégico» de un empleado, la organización le pide a la IA que identifique los memorandos de decisión, los cambios de rumbo en los proyectos y los correos electrónicos interdepartamentales donde se evidencia dicho pensamiento estratégico. La evaluación del desempeño se basa, en esencia, en las fuentes primarias, no en un lenguaje evaluativo. Los gerentes y los comités de promoción examinan los documentos originales: aquellos donde se ejerció el juicio, se demostró la influencia y se definieron los resultados.

No se trata de “demuestra liderazgo estratégico”, sino del memorando específico donde se identificó y corrigió una suposición errónea. No se trata de “maneja la ambigüedad”, sino del análisis posterior donde se reestructuró una iniciativa fallida. No se trata de “muestra una influencia interorganizacional excepcional”, sino de las directivas textuales que impulsaron una reestructuración regional.

La evaluación del comportamiento se vuelve práctica a gran escala: gracias a la IA, el elevado coste de recuperar y analizar la evidencia pertinente se ha reducido drásticamente. Los sistemas de IA podrían analizar los patrones de interacción de los empleados para descubrir competencias de orden superior que las métricas tradicionales pasan por alto. Podrían examinar las redes de comunicación para identificar a los empleados que ayudan constantemente a otros a resolver problemas, analizar los patrones de toma de decisiones en las discusiones de proyectos para detectar el pensamiento estratégico o mapear los flujos de influencia en los correos electrónicos y las transcripciones de reuniones para revelar el liderazgo en acción.

Este cambio ya no es teórico. Junto con las implementaciones de IA que ya están en marcha, una tendencia paralela ha estado sentando las bases discretamente: cada vez más organizaciones experimentan con la evaluación basada en evidencia. Las organizaciones de ventas llevan mucho tiempo evaluando a los representantes individuales en función de los datos del embudo de ventas capturados por el sistema (cumplimiento de cuotas, tasas de éxito, velocidad de negociación, volumen de actividad) extraídos directamente de los paneles de control de CRM. Amazon reestructuró su proceso de revisión Forte para exigir a sus empleados corporativos que presenten de tres a cinco logros concretos, como proyectos entregados, objetivos alcanzados, iniciativas lanzadas o mejoras de procesos, como un insumo clave para las autoevaluaciones.

Estos esfuerzos representan un progreso, pero siguen limitados por lo que es más fácil de medir. Las métricas capturan los resultados, no las contribuciones más profundas que dan forma a los logros: la visión arquitectónica, la mentoría y el liderazgo colaborativo, una brecha que la IA ahora puede empezar a cerrar.

Aprovechando el potencial de la IA de última generación
Los elementos básicos ya están presentes. Esto es lo que los altos directivos pueden hacer ahora para convertir lo posible en realidad:

Replantea el debate sobre el desempeño centrándote en los momentos trascendentales en lugar de en las etiquetas de rasgos y las afirmaciones de excelencia.
En lugar de pedir a los gerentes que describan el "liderazgo", el "pensamiento estratégico" o la "capacidad para desenvolverse en situaciones ambiguas" de un empleado, las evaluaciones de desempeño deberían plantear una pregunta diferente: ¿Qué momentos en el trabajo de esta persona revelan con mayor claridad esas capacidades? Un solo episodio trascendental —en el que un empleado cuestionó una suposición errónea, reorientó un proyecto fallido o logró el consenso de las partes interesadas en torno a una difícil decisión— suele revelar más sobre la capacidad que una página entera de lenguaje evaluativo. La IA puede ayudar a identificar estos episodios analizando los registros del proyecto, las comunicaciones y los documentos para descubrir los puntos de inflexión donde el juicio fue más importante. La discusión sobre el desempeño entonces pasa de debatir adjetivos a examinar la evidencia: qué decisión se tomó, qué razonamiento la respaldó, qué alternativas se consideraron y qué sucedió como resultado.

Acción del lunes por la mañana: Haga preguntas diferentes en su próxima conversación sobre el desempeño. En lugar de "¿Califica su pensamiento estratégico?", pregunte "¿Qué momento de este trimestre demostró mejor su pensamiento estratégico?". En lugar de "¿Cómo evaluaría su liderazgo?", pregunte "¿Cuándo su influencia cambió de manera más clara la dirección de un proyecto?".

Utilizar herramientas de IA directas, ya implementadas en toda la empresa, para sacar a la luz evidencias de comportamiento en lugar de pulir la narrativa.
La mayoría de las empresas ya implementan asistentes de IA integrados en sus herramientas de trabajo cotidianas: Microsoft Copilot, Google Workspace AI, Claude Cowork o asistentes de gestión del conocimiento internos. Actualmente, estos sistemas se utilizan normalmente para resumir documentos o ayudar a los gerentes a elaborar informes más elaborados. Sin embargo, las organizaciones deberían orientarlos hacia una tarea diferente: analizar los patrones de interacción de los empleados para identificar evidencias de competencias de orden superior.

Acción del lunes por la mañana: Utiliza tu asistente de IA para buscar momentos en los que los empleados influyeron en las decisiones o ayudaron a resolver problemas, en lugar de pedirle que redacte el texto de la evaluación. Prueba con: «Busca ejemplos en los que [ nombre del empleado ] cambió el rumbo de un proyecto o ayudó a alguien a resolver un problema técnico» en lugar de «Ayúdame a redactar una evaluación de desempeño para [ nombre del empleado ]».

Establecer un sistema de gobernanza que equilibre la transparencia con el control de los empleados y evite que la vigilancia se desvíe de su objetivo.
El cambio hacia la recopilación de evidencia conductual mediante inteligencia artificial requiere una gobernanza que equilibre la verificación, el control de los empleados y límites claros.
  • Verificación: La IA debe actuar como un sistema de verificación que remita a fuentes verificables, mientras que los humanos conservan todo el criterio interpretativo. Cada evidencia que la IA presente debe estar directamente vinculada a su fuente original para que los responsables puedan verificar de forma independiente lo sucedido.
  • Control del empleado: Otorgue a los empleados el control sobre su propio portafolio de evidencias. Así es como podría funcionar: los sistemas de IA identificarían episodios de comportamiento potencialmente relevantes y se los presentarían primero al empleado, quien luego elegiría qué evidencias incluir en su evaluación de desempeño.
  • Límites claros para evitar la desviación del alcance: Las evaluaciones de desempeño deben basarse en documentos de trabajo formales (documentos de diseño, retrospectivas de proyectos, propuestas para clientes, especificaciones técnicas) en lugar de comunicaciones informales o mensajes privados. Las organizaciones deben especificar qué sistemas están incluidos en el alcance, hasta qué punto se remonta la evidencia y qué tipos de evidencia son apropiados. La IA nunca debe generar calificaciones de desempeño ni decisiones automatizadas, sino solo recopilar evidencia que los humanos interpreten dentro de un contexto más amplio.
Acción del lunes por la mañana: Definir qué canales de comunicación y tipos de documentos son válidos para la evaluación del desempeño y cuáles no. Dejar claro: «Las evaluaciones de desempeño pueden basarse en documentos del proyecto, actas de reuniones y decisiones de diseño, pero no en mensajes directos de Slack, correos electrónicos personales ni conversaciones informales».
...
Estos pasos crean un camino que conecta las limitaciones de medición actuales con las posibilidades organizativas del futuro. Las organizaciones que opten por esta vía no solo mejorarán sus evaluaciones de desempeño, sino que también construirán sistemas que reconozcan, desarrollen y recompensen todo el potencial humano que impulsa el éxito sostenible.

La tecnología existe. Están surgiendo precedentes organizativos. La única incógnita es si los líderes utilizarán la IA para perpetuar un sistema obsoleto o si lo transformarán en algo que finalmente refleje lo que hace excepcionales a sus mejores empleados.

Lea más sobre la gestión del desempeño de los empleados o temas relacionados: IA generativa y gestión del talento.

Chrysanthos Dellarocas es profesor titular de Sistemas de Información (Cátedra Richard C. Shipley) en la Escuela de Negocios Questrom de la Universidad de Boston. Anteriormente, fue vicerrector asociado de aprendizaje digital e innovación de la Universidad de Boston, donde lideró iniciativas de transformación digital a nivel institucional. Es autor del artículo de Substack titulado « La crisis de las credenciales».


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Doxa 2528

Es difícil usar la IA en equipo. Estas 3 prácticas pueden ayudar

Por  Gabriele Rosani, Elisa Farri, Daniel Trabucchi y Tommaso Buganza
IA generativa
Harvard Business Review

#Doxa #InteligenciaArtificial #TrabajoEnEquipo #ColaboraciónDigital #Productividad #FlujoDeTrabajo #GestiónDeProyectos #HerramientasIA #Automatización #ComunicaciónEfectiva #CulturaOrganizacional #Capacitación #MejoresPrácticas #Innovación #TransformaciónDigital #EficienciaOperativa
Resumen. Muchas organizaciones esperan que la IA mejore automáticamente el trabajo en equipo, pero las investigaciones demuestran que puede ocurrir lo contrario. Sin una integración intencionada, la IA puede reducir el compromiso, limitar la participación en las reuniones y desviar la responsabilidad del equipo. Un estudio de cinco mesesUn estudio sobre la gestión identifica una nueva capacidad crucial: la química entre humanos e IA. Esta no surge de forma natural y debe desarrollarse deliberadamente mediante tres prácticas. Primero, los equipos deben interactuar con la IA como un todo, asegurándose de que responda al contexto completo del grupo y no a un solo usuario. Segundo, deben aprovechar la flexibilidad de roles de la IA, asignándole múltiples perfiles para profundizar el debate. Tercero, los equipos deben mantener la responsabilidad colectiva, definiendo conjuntamente las indicaciones, debatiendo los resultados y evaluando críticamente las contribuciones de la IA. Al aplicarse, estas prácticas mejoran significativamente los resultados. Los equipos reportan mayor compromiso, una alineación más sólida y mejores decisiones, al tiempo que reducen riesgos como la dependencia excesiva de la IA.
Según una encuesta global realizada por el Instituto de Investigación Capgemini a 500 ejecutivos, se prevé que el uso activo de la IA en las reuniones de equipo se triplique en los próximos tres años. Los ejecutivos encuestados afirmaron que esperan que el uso de la IA en grupo dé lugar a reuniones más productivas con resultados de mayor calidad. Los líderes no deben permitir que este optimismo les haga olvidar los retos que se avecinan. Nuestra investigación sugiere que la integración de la IA en el trabajo en equipo no se produce de forma natural, y que introducirla en las reuniones sin la preparación adecuada puede limitar la participación, fragmentar los debates o desviar la responsabilidad del equipo.

Afortunadamente, existe un enfoque que supera estos obstáculos: lo llamamos “Química de equipo humano-IA”. Nuestra investigación indica tres prácticas para ayudar a desarrollar esta nueva capacidad a medida que la IA se integra más en las organizaciones:
  1. Interactúen con la IA en equipo. Los participantes deben presentarse e involucrar a la IA en un diálogo colectivo para que se dirija al grupo, teniendo en cuenta los diversos conocimientos especializados de los presentes.
  2. Aproveche la fluidez de roles de la IA. La IA no debe usarse solo para tomar notas, sino como un miembro del equipo con múltiples roles, cambiando deliberadamente de función (como representante de las partes interesadas, retador, cliente, competidor, etc.) para enriquecer el debate del equipo.
  3. Mantengan la responsabilidad colectiva de las interacciones con la IA. Cuando los miembros del equipo consideran las sugerencias como un acto colectivo, debaten enfoques alternativos y se detienen a evaluar el resultado de la IA durante la reunión, las interacciones con la IA impulsarán su pensamiento en lugar de delegarlo.
Estas recomendaciones surgieron de un experimento de cinco meses con 60 gerentes de 12 empresas de diversos sectores. En cada organización, un equipo de tres a cuatro gerentes —todos con experiencia previa en el uso de IA generativa— se encargó de diseñar una solución basada en plataforma para abordar un desafío estratégico de negocio de alcance y complejidad similares. Para garantizar la coherencia, todos los equipos siguieron la misma metodología, desarrollada por dos de nosotros (Daniel y Tommaso), y utilizaron el modelo ChatGPT de OpenAI. Cada equipo se reunió presencialmente cinco veces, sumando un total de 30 horas de trabajo colaborativo. Para comprender cómo los equipos interactuaron con la IA y cómo vivieron el proceso, utilizamos tres métodos complementarios: observamos las interacciones de los equipos con la IA en tiempo real, analizamos las transcripciones completas de los chats de cada sesión y recopilamos encuestas posteriores a las sesiones para obtener la opinión de los participantes. Esta combinación nos permitió observar no solo los resultados de los equipos, sino también cómo colaboraron y dónde la colaboración entre el equipo y la IA tuvo éxito o fracasó.

Basándonos en esta investigación, creemos que los equipos que adopten estas prácticas lograrán resultados de mayor calidad y reducirán el riesgo de caer en las trampas comunes relacionadas con la IA.

Sesión uno: Falsos comienzos y potencial desaprovechado
En la primera sesión, la idea de integrar la IA en el trabajo en equipo resultó interesante y novedosa para todos los participantes. Sin embargo, el entusiasmo inicial se desvaneció rápidamente, a menudo en la primera hora. Los equipos se volvieron más silenciosos, adoptaron una actitud más pasiva y comenzaron a limitarse a observar la pantalla mientras la IA generaba respuestas. La IA dominaba la conversación, mientras que el equipo quedaba gradualmente relegado a un segundo plano. Los datos de la encuesta posterior a la primera sesión confirmaron nuestras observaciones: los equipos reportaron beneficios percibidos limitados y la participación general fue baja. Nos quedamos perplejos: el resultado fue el opuesto al esperado. En lugar de potenciar la colaboración, la IA pareció, al menos inicialmente, debilitarla.

Se activa el modo de chat individual por defecto.
Un análisis más detallado de la transcripción del chat reveló la raíz del problema. Como señaló uno de nosotros: «Si no supiera que se trataba de un chat de equipo, habría asumido que era una persona interactuando con una IA». En una reunión de equipo presencial, cuando se incorpora un nuevo compañero o consultor, todos se presentan, explican su función y comparten el contexto para que el recién llegado pueda contribuir eficazmente. Al interactuar con la IA, los equipos no seguían las mismas normas. Como resultado, la IA respondía como si solo estuviera apoyando a la persona que escribía, en lugar de interactuar con todo el grupo o tener en cuenta su dinámica. Al desconocer el contexto del equipo, sus diferentes roles, experiencia y puntos de vista, la IA adoptó por defecto una perspectiva limitada y centrada en el individuo.

Darle a la IA un papel estático
Surgió otro patrón interesante: la mayoría de los equipos asignaron a la IA un único rol estático —a menudo el de «investigador» o «experto en la materia»— y lo mantuvieron así durante toda la sesión, interactuando con ella principalmente en busca de respuestas y tratándola como un repositorio de conocimientos para consultar, en lugar de un interlocutor constructivo. Ninguno experimentó con asignarle a la IA roles más críticos, como el de crítico o el de parte interesada escéptica, lo que podría haber fomentado la reflexión, el debate constructivo o un cuestionamiento más activo. Tampoco le pidieron a la IA que adoptara diferentes perspectivas —la de un cliente, un competidor o un usuario final—, lo que podría haber revelado puntos ciegos o suposiciones ocultas.

Interactuando al estilo staccato
También observamos que la interacción de los equipos con la IA solía ser breve y transaccional: «De acuerdo, adelante», «dame otro ejemplo», «este no es el camino correcto». Estas peticiones rápidas y mínimas revelan que los miembros del equipo actuaron con prisa, sin articular sus objetivos ni explicar su razonamiento a la IA. Además, la IA a menudo se adelantaba proponiendo «siguientes pasos» no solicitados u opciones predefinidas, empujando al equipo hacia una simple confirmación con un solo clic («De acuerdo, opción B») y dirigiendo la conversación antes de que se hubiera alcanzado un consenso colectivo.

Los mismos tres problemas se repitieron en todos los grupos, lo que indica un patrón sistémico en lugar de errores aislados. El problema no radicaba ni en la tecnología ni en las habilidades individuales de los participantes, sino en la forma en que los equipos interactuaban con la IA.

Esto planteó dos preguntas fundamentales. En primer lugar, ¿cómo podemos ayudar a los equipos a tomar conciencia de los desafíos relacionados con la integración de la IA en el trabajo en equipo? Y, en segundo lugar, ¿qué orientación práctica necesitan para incorporar plenamente la IA en sus debates?

Segunda sesión: Desarrollando la química entre el equipo y la IA
Para ayudar a los equipos a evitar los escollos que encontraron en la Sesión Uno, desarrollamos un marco de tres elementos:
  1. Colabora con la IA en equipo.
  2. Aprovechar la fluidez del rol de la IA
  3. Mantener la propiedad colectiva
Para concienciar sobre la importancia de estos elementos, pedimos a cada equipo que revisara las transcripciones de la primera sesión y reflexionara sobre cómo habían trabajado con la IA. Para facilitar esta reflexión, les proporcionamos una lista de verificación práctica con preguntas que guiaran su análisis y les ayudaran a identificar los patrones de interacción que limitaban su eficacia.

Aquí tienes algunos ejemplos de preguntas de autoevaluación:
  • ¿Nos presentamos como equipo y explicamos nuestros respectivos roles y experiencia?
  • ¿Le asignamos más de un rol a la IA?
  • ¿Explicamos nuestro razonamiento con claridad o recurrimos a respuestas breves y mínimas?
Al abordar este conjunto de preguntas, los participantes reflexionaron sobre cómo interactuaban con la IA en equipo e identificaron áreas donde podrían fortalecer la interacción en el próximo taller. A continuación, les proporcionamos consejos prácticos y sugerencias listas para usar, diseñadas para ayudar a los equipos a integrar la IA de forma más intencional, como participante activo en sus conversaciones, y no simplemente como una herramienta de consulta. Por ejemplo: «Usted actúa como [ rol ] y nos guía, pregunta por pregunta, para [ objetivo ]. Espere nuestra respuesta antes de continuar».

Esto resultó útil. Tras la segunda sesión, los equipos se mostraron más optimistas. Un análisis detallado de los registros de chat reveló que la mayoría de los equipos se presentaban ahora como grupo, y la IA comenzó a tener en cuenta los matices de los diferentes roles y conocimientos, en lugar de tratar al grupo como un solo individuo. Los equipos empezaron a mantener una conversación colectiva con la IA.

Los equipos también comenzaron a usar la IA de forma mucho más flexible, yendo más allá de los roles fijos estándar como "tomador de notas", "experto" o "analista". Según la etapa de la discusión, se le pedía a la IA que actuara como colaboradora en la lluvia de ideas, como cuestionadora para poner a prueba las suposiciones, como creadora de prototipos para generar artefactos y como narradora para perfeccionar las presentaciones. Los equipos se dieron cuenta de que la IA puede adaptarse instantáneamente a diferentes partes interesadas y puntos de vista, convirtiéndose en un miembro multifuncional del equipo dentro de la misma reunión.

Si bien las dos primeras capacidades —la interacción en equipo y la asignación de múltiples roles a la IA— se asimilaron con relativa rapidez, la tercera, la propiedad colectiva, tardó más en madurar. Incluso en la segunda sesión, algunos equipos tendían a seguir a la IA en lugar de dirigirla, limitándose a observar la pantalla y reaccionar pasivamente a sus resultados. La IA parecía liderar; el equipo respondía. Sin embargo, en sesiones posteriores, la dinámica cambió gradualmente. Antes de enviar una solicitud, los equipos hacían una pausa para debatir entre sí cómo plantear la siguiente iteración. Analizaban direcciones alternativas, realizaban comprobaciones de criterio y cuestionaban colectivamente los resultados de la IA antes de volver a interactuar. Estas pausas resultaron fundamentales: impidieron que el equipo cayera en el modo espectador y les ayudaron a mantener el control. Los datos de las encuestas de sesiones posteriores confirmaron los beneficios. La participación promedio aumentó un 30 %, y los participantes informaron que la IA proporcionaba un apoyo más significativo a las discusiones de su equipo. Dos tercios señalaron que sus conversaciones grupales, la alineación y la colaboración habían mejorado como resultado, lo que condujo a resultados de mayor calidad. Tres de cada cinco participantes señalaron que el juicio colectivo mitigaba los escollos típicos del uso de la IA en solitario, como el exceso de confianza o la conformidad.

Fomentando la química entre el equipo y la IA en sus reuniones
Como demuestra nuestro experimento, este tipo de sinergia entre equipo e IA no surge de forma natural y rara vez aparece al primer intento. Para la mayoría de los equipos, es necesario fomentarla deliberadamente e integrarla intencionadamente en su forma de trabajar. El riesgo es que el efecto se desvanezca si no se refuerza. ¿Cómo lograrlo en la práctica? Aquí tienes tres consejos:
  • Planifique la agenda de la reunión con espacios específicos para la IA. Identifique los puntos de la agenda en los que participa la IA y especifique el papel que debe desempeñar: por ejemplo, planifique una ronda de introducción de cinco minutos en la que el equipo informe a la IA sobre el contexto, o un "espacio de desafío" de 15 minutos hacia el final de la reunión en el que la IA actúe como escéptica.
  • Prepara algunas indicaciones para que la IA asigne un rol específico. Por ejemplo, «ponte en el lugar de…» y «¿cómo podría reaccionar el interesado XYZ ante…?» o incluye señales que garanticen pausas en el juicio, como: «Espera nuestra decisión antes de continuar».
  • Tras la sesión, revisa la transcripción del chat.  Compárala con una lista de preguntas para evaluar la dinámica entre el equipo y la IA e identificar oportunidades de mejora para la próxima vez. También puedes usar la IA como guía (subiendo la transcripción del chat y solicitando su evaluación según la lista) o como interlocutor (analizando cómo fortalecer la interacción entre el equipo y la IA en futuras sesiones).
Poner en práctica estos consejos requiere más que buenas intenciones: los equipos a menudo carecen de la autoridad para rediseñar las reuniones o cambiar los rituales establecidos por sí solos. Los líderes desempeñan un papel fundamental, ya que son quienes pueden decidir e implementar una nueva forma de trabajar. Un primer paso práctico consiste en que los líderes involucren a su equipo en un experimento, integrando intencionalmente la IA en una reunión. Al hacerlo, los líderes deben dejar claro que puede requerir varias iteraciones superar la curva de aprendizaje y dominar el nuevo enfoque. Una vez probada la nueva práctica, los líderes deben seguir aplicándola y evitar que sus equipos vuelvan a los viejos hábitos.
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La sinergia entre equipo e IA no surge de forma automática. Para desarrollarla, los equipos de alto rendimiento interactúan con la IA de forma colectiva, aprovechan sus múltiples funciones y comparten la responsabilidad de la interacción. Cuando se fomentan de forma deliberada, estas capacidades mejoran el rendimiento del equipo al generar una mayor alineación y coordinación, y, en última instancia, elevan la calidad de los resultados del trabajo en equipo.

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Gabriele Rosani es director de contenido e investigación en el  Management Lab de Capgemini Invent. Es coautor de la Guía HBR sobre IA generativa para gerentes  y de la próxima Guía HBR sobre IA generativa para equipos.

Elisa Farri es vicepresidenta y directora del Management Lab de Capgemini Invent, y miembro de la promoción de 2023 de Thinkers50 Radar. Es coautora de la Guía HBR sobre IA generativa para directivos y de la próxima Guía HBR sobre IA generativa para equipos.

Daniel Trabucchi Es profesor asociado de Pensamiento de Plataforma en el Politécnico de Milán y miembro de la promoción 2024 de Thinkers50 Radar. Es coautor de los libros Platform Thinking y The Digital Phoenix Effect. 

Tommaso Buganza es catedrático de Liderazgo e Innovación en el Politécnico de Milán y miembro de la promoción 2024 de Thinkers50 Radar. Es coautor de los libros Platform Thinking y The Digital Phoenix Effect.  


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