Doxa 2400s

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Próxima Meta 2.500 y 400 K

Cómo convencer a tu jefe de que necesita un coach
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Cómo los robots de IA de última generación están transformando los servicios
Conversan, interactúan físicamente y aprenden en tiempo real
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Negociar cuando no hay un plan B
Puedes encontrar una ventaja incluso cuando la otra parte tiene todo el poder
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La toma de decisiones por consenso no funciona en la era de la IA
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Cómo ayuda la IA a ampliar la investigación cualitativa de clientes
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Para tener éxito con la IA, hay que dominar los fundamentos
Cinco principios atemporales que se refuerzan mutuamente y que toda empresa debe comprender correctamente
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El agotamiento laboral se manifiesta de forma diferente en cada nivel de la organización. Presta atención a estas señales
Lo que los líderes necesitan saber sobre cómo se manifiesta, por qué sucede y qué pueden hacer para ayudar
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Aprovechar los ritmos circadianos de tu equipo
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No permita que la IA destruya las habilidades que hacen que su empresa sea competitiva
Aunque una empresa pueda parecer tecnológicamente sofisticada, puede estar perdiendo silenciosamente la experiencia necesaria para innovar, responder a las crisis y competir
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Tres formas de potenciar la organización comercial de su empresa
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Los agentes de IA se comportan de forma muy similar al malware. Aquí te explicamos cómo contener los riesgos
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Cómo los minoristas exitosos prosperan en tiempos difíciles
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¿Estás sobrecargando de trabajo a tus empleados más comprometidos?
Tres intervenciones de bajo coste que reducen significativamente este patrón corrosivo y mejoran la retención de clientes
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Cómo los líderes pueden construir una cultura de alta autonomía
Tus empleados y clientes más fieles tienen mucho que enseñarte sobre lealtad y rendimiento
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Cómo construir un superequipo que mejore continuamente
Siete prácticas respaldadas por la investigación
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Para escalar con éxito los agentes de IA, considérelos como miembros del equipo
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Cómo los altos directivos pueden aumentar su influencia
Para lograr que tus compañeros pongan en práctica tus ideas, necesitas comprender qué les importa y qué motiva sus decisiones
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Cómo superar la inseguridad al emprender tu propio negocio
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La crisis del petróleo ya está aquí. Y apenas estamos empezando a sentirla
El analista energético Rory Johnston declaró a HBR: ""Me temo que esto acabará por colapsar el sistema""
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Cuando los altos directivos carecen de habilidades interpersonales, las transformaciones fracasan
Cuatro estrategias para cerrar la brecha entre lo que perciben los líderes y lo que experimentan realmente los empleados
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¿Por qué las empresas no compiten en el mercado medio?
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Investigación: Cómo la “penalización por acento” determina quién es escuchado
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Según una nueva encuesta, siete factores impulsan el retorno de la inversión en IA
Y cómo las empresas pueden prever el impacto que la IA podría tener en sus beneficios
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4 capacidades que impulsan la mejora operativa
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El mapa de la prosperidad en Estados Unidos está cambiando. Aquí es donde las empresas deberían invertir
Un nuevo índice de ciudades estadounidenses, respaldado por investigaciones, puede ayudar a las empresas a afrontar problemas como el declive demográfico, el impacto del cambio climático y la disrupción causada por la inteligencia artificial
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¿Quién en la alta dirección debería ser responsable de la IA?
La lucha por el control acaba de comenzar. Así es como los líderes pueden resolverla
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La jubilación ha cambiado
La forma de planificarla también debería cambiar
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El problema de la “última milla” que frena la transformación de la IA
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¿La IA ha acabado con el liderazgo intelectual?
La tecnología ha hecho que sea más fácil que nunca parecer un experto. Es hora de prestar atención a quienes tienen experiencia real
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Los LLM están dominando las búsquedas. Aquí te explicamos cómo optimizar tu presencia online
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Cómo la inteligencia artificial puede convertir grandes cantidades de texto en información útil
Un estudio sobre soluciones climáticas muestra cómo la tecnología puede ayudar a los líderes a rastrear tendencias, identificar
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Cuando el uso de IA provoca un “desastre cerebral”
Un nuevo estudio descubre que ciertos patrones de uso de IA impulsan la fatiga cognitiva, mientras que otros pueden ayudar a reducir el agotamiento
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Debería asistir a esa reunión «aburrida»
Un nuevo estudio descubrió que es probable que sea más atractivo, agradable y útil de lo que crees
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La influencia de los pares puede hacer o deshacer la implementación de la IA
La verdadera barrera para la adopción de IA no son las brechas de capacitación, la falta de claridad en el liderazgo o incluso el miedo: es la invisibilidad
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Cómo la IA daña las relaciones laborales y dónde puede ayudar realmente
Estamos externalizando los momentos que crean conexión. Aquí te mostramos cómo ser más intencional
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Su tolerancia al riesgo ha cambiado. ¿Lo sabe su equipo directivo?
Tres maneras en que los directores ejecutivos pueden garantizar que sus líderes sénior se mantengan alineados
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Repensando la estrategia en un mundo hiperpolítico
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Dónde los líderes senior tienen dificultades con la adopción de IA, según una investigación
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La inteligencia artificial no convertirá a sus empleados en expertos
Pero puede ayudar a los principiantes a desempeñarse mejor y más rápido
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Las habilidades que los presidentes de las juntas directivas necesitan ahora
Deben hacer malabarismos con las prioridades de las partes interesadas en competencia, adaptarse a medida que las nuevas tecnologías alteran las estrategias y ayudar a un grupo diverso de directores a encontrar puntos en común
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6 maneras de lograr que la estrategia tenga eco entre los líderes escépticos
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Líderes, consideren hacer una pausa antes de actuar según los comentarios de los empleados
Un nuevo estudio descubre que, a menudo, cuando los líderes cambian su comportamiento demasiado rápido, los empleados los ven como menos auténticos
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Por qué algunas empresas crecen rápidamente mientras otras se estancan
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¿Sus inversores apoyarán su cambio estratégico?
Aquí te explicamos cómo resolverlo
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La solución a la pérdida de clientes de los trabajadores de servicios
Las prácticas de programación de muchas empresas son deficientes. Un nuevo estudio demuestra que la analítica puede ser útil
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Por qué se estanca la adopción de IA, según datos del sector
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Por qué sus inversiones digitales no generan valor
En la mayoría de las organizaciones, los resultados decepcionantes de las plataformas de IA, análisis y CRM se deben a un desajuste entre las nuevas formas de trabajar y los viejos diseños organizacionales
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Para liderar en la incertidumbre, desaprende tus suposiciones
La experiencia suele considerarse clave para crecer como líder. Pero saber qué dejar ir puede ser igual de important
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Para prosperar en la era de la IA, las empresas necesitan gestores de agentes
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El nuevo CEO de Disney y el auge de la «inteligencia de la experiencia»
El nombramiento de Josh D'Amaro es una señal de una creciente creencia entre las principales organizaciones: la fuerza más poderosa en los negocios es una experiencia que la gente dice amar
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Cómo demostrar adaptabilidad al entrevistarse para un puesto de alto nivel
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Dejen de promover a las personas equivocadas a puestos gerenciales
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El fundador de Rocket Lab habla sobre la competencia con multimillonarios para liderar el espacio
Cómo una start-up neozelandesa, ahora con sede en Estados Unidos, se convirtió en una de las empresas de lanzamiento y servicios espaciales más prolíficas del mundo
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¿Sabe usted cuáles son las aspiraciones de sus clientes?
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Cuando el líder audaz que contrataste comienza a conformarse
Sin apoyo estructural y psicológico, incluso los líderes más fuertes se dejan llevar por el statu quo
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¿Las métricas heredadas están descarrilando su transformación?
No puedes llevar tu negocio al futuro si tus KPI están estancados en el pasado
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La entrevista de HBR con el director ejecutivo saliente de Walmart, Doug McMillon
Su consejo a sus colegas ejecutivos: “Escuchen su instinto”
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Las prácticas de gestión que hacen que la propiedad de los empleados sea rentable
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9 tendencias que definirán el trabajo en 2026 y más allá
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¿Está su lugar de trabajo preparado para los agentes de IA?
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Procesos de diseño para evolucionar con la tecnología emergente
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Por qué las grandes innovaciones no logran escalar
Las soluciones innovadoras no son suficientes. Las nuevas ideas no pueden florecer sin "puenteadores": líderes que destacan por su capacidad de colaborar a través de las fronteras
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Cómo la Generación Z usa la IA y por qué les preocupa
Una nueva encuesta de Gallup realizada a jóvenes de 18 a 28 años revela su complicada relación con la tecnología
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Cuando las propinas se convierten en un problema de experiencia del cliente
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Preparando su marca para la IA de Agentic
Los LLM y los agentes están transformando la forma en que los consumidores investigan y compran. La mayoría de las empresas no están preparadas
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Cuando la IA amplifica los sesgos de sus usuarios
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Cómo articular sus contribuciones como líder sénior
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Cómo una empresa logró una transformación audaz, a pesar de grandes incógnitas
Un estudio de cinco años de una importante empresa farmacéutica ilustra cómo avanzar cuando no hay datos claros, ningún camino establecido y ninguna garantía de éxito
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Tu equipo está preocupado por la IA. Aquí te explicamos cómo hablar con ellos al respecto
Cuatro formas de motivar a sus empleados durante este momento de agitación y disrupción tecnológica
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Cómo tener éxito como forastero en una cultura heredada
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Para cambiar la cultura de la empresa, comience con un comportamiento de alto impacto
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Por qué se crea un “trabajo inútil” de IA y cómo detenerlo
No es un fallo de la tecnología. Es un fallo de la gestión
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Por qué adaptarse al cambio es más difícil que nunca
Cuatro factores explican por qué esta era de agitación constante está llevando a los líderes a sus límites y qué deben hacer de manera diferente
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Cómo los líderes pueden practicar una empatía sabia
Cinco pasos para identificar la respuesta emocional adecuada para cada momento
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La generación de IA amenaza las plataformas que dominan los viajes en línea
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Líderes, es hora de desarrollar su tolerancia a la incertidumbre
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Encuesta: Cómo piensan los ejecutivos sobre la IA en 2026
Los líderes de Fortune 1000 y las principales marcas mundiales son optimistas sobre sus inversiones en IA, pero enfrentan problemas comunes en torno a la adopción y la gestión del cambio
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Incorpore la mentoría en la estructura de su organización
Tres pasos que pueden tomar las empresas para que la tutoría sea parte de la experiencia de cada empleado
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Qué hacen de manera diferente las empresas que destacan en previsión estratégica
Información basada en una encuesta a 500 organizaciones
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Los riesgos de priorizar los ingresos a corto plazo sobre la adecuación al cliente
No permita que la “deuda de ventas” frene a su empresa
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Cómo destacarse ante los reclutadores de alto nivel
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Nuestros consejos de gestión favoritos para crear significado y felicidad en el trabajo
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No subestimes el valor de las amistades profesionales
Cuando permitimos que la amistad y el trabajo coexistan, el rendimiento y la felicidad aumentan
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Nueva investigación sobre productos de imitación, el código de vestimenta para el día de presentación, cuándo los gestos con las manos ayudan a la persuasión y más
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Líderes, traigan lo mejor de ustedes al nuevo año
Cuatro formas respaldadas por la ciencia para lograr un mayor impacto y sentirse más realizado
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Nuestros consejos de gestión favoritos de 2025
Diez selecciones de uno de los boletines más populares de HBR
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Los vídeos de HBR más vistos de 2025
Aburrimiento, dudas y reuniones invisibles: los mayores éxitos de este año ayudaron a los líderes a repensar su forma de pensar
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Los gráficos de HBR que ayudan a explicar el año 2025
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Los episodios de podcast de HBR más populares de 2025
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Los 10 artículos más populares de HBR de 2025
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Cómo cambió el trabajo en 2025, según los lectores de HBR
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La IA está cambiando la forma en que aprendemos en el trabajo
Cuatro preguntas para ayudar a los líderes a pensar en las implicaciones
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El poder de la afirmación en el trabajo
Cómo los líderes pueden construir una cultura donde los empleados se sientan valorados
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Las herramientas de IA hacen que los programadores sean más importantes, no menos
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Cómo un fabricante logró cero emisiones netas a coste cero
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Cuando tienes que ejecutar una estrategia con la que no estás de acuerdo
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Investigación: Cuando se utilizan correctamente, los LLM pueden generar más ideas creativas
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Adapte su estrategia de IA a la realidad de su organización
Alinee sus ambiciones con las partes de la cadena de valor que usted controla y las tecnologías que está preparado para manejar
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Cómo contrarrestar la mala decisión de su director ejecutivo
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Termina el año con fuerza con una semana de cierre de equipo
Cómo preparar el terreno para un nuevo comienzo
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Doxa 2511

Resumen de investigaciones: Un beneficio sorprendente de la mejora de habilidades, por qué los objetivos pueden ser contraproducentes y más

Nuevas perspectivas procedentes de una amplia gama de estudios académicos

Por Editores de HBR
Desarrollo de Empleados
Harvard Business Review

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Resumen. Mantenerse al día con las últimas investigaciones puede brindarles a los líderes y a sus empresas una ventaja competitiva. Este resumen, adaptado de la edición de mayo-junio de la revista HBR, ofrece información sobre temas como la forma en que la capacitación de los empleados puede liberar a sus gerentes para que se enfoquen en aspectos más estratégicosDescubra por qué incluso las pequeñas ofensas en el trabajo pueden costarle a su empresa más de lo que imagina, y cuándo un argumento sencillo resulta más persuasivo que uno complejo. Estas ideas pueden ayudarle a usted y a su empresa a tomar mejores decisiones, formar equipos más sólidos y mantenerse competitivos.
Las nuevas investigaciones pueden transformar tu perspectiva sobre el liderazgo, la dinámica de equipos y el crecimiento empresarial. Este resumen, extraído de nuestra revista de mayo-junio, presenta los hallazgos más relevantes de académicos, consultoras y otros expertos. En este artículo aprenderás:
  • Por qué la capacitación de los empleados puede ayudar a sus gerentes a centrarse en las prioridades estratégicas.
  • Cómo sacar el máximo provecho de tus descansos.
  • Cuando usar menos puntos en tu argumento te hace más persuasivo.
Cuando ha sido pertinente, hemos incluido enlaces a información más detallada en HBR.org para que pueda profundizar en los hallazgos que más le interesen.

[   Informe de investigación   ]
Liderazgo y gestión de empleados

La capacitación de los empleados libera a sus gerentes para un trabajo más estratégico.
Las organizaciones suelen preguntarse si la capacitación de los empleados "compensa" al aumentar la productividad. Sin embargo, nuevas investigaciones sugieren que, al evaluar los resultados de estos programas, las empresas a menudo buscan la eficiencia en los lugares equivocados.

Investigadores siguieron a una agencia gubernamental colombiana que asignó aleatoriamente al 12% de su personal de primera línea a un programa de 120 horas sobre análisis jurídico, redacción, gestión del tiempo y habilidades informáticas básicas. Mediante el análisis semanal del cumplimiento de objetivos antes y después del programa, los investigadores descubrieron que, entre cuatro y seis meses después, el rendimiento de los trabajadores participantes había aumentado aproximadamente un 10%. En cambio, sus compañeros que no recibieron la capacitación no mostraron cambios significativos en su desempeño.

Sin embargo, el impacto más significativo de la capacitación pareció producirse en un nivel superior. Al utilizar metadatos de correo electrónico para medir quién se comunicaba con quién, los investigadores descubrieron que los trabajadores capacitados habían reducido drásticamente la cantidad de mensajes que enviaban a sus gerentes. Los trabajadores no capacitados, en comparación, los habían reducido mucho menos. Posteriormente, los gerentes de los participantes en la capacitación tuvieron más probabilidades de alcanzar sus propios objetivos estratégicos. Quienes tenían mayor conexión con los participantes antes del programa experimentaron las mayores ganancias de productividad.

De hecho, los investigadores afirman que el mayor beneficio de la capacitación fue para los gerentes. Liberar su tiempo tuvo un efecto positivo en la productividad de la organización, especialmente porque, en esta agencia, los gerentes participaban activamente en valiosas tareas estratégicas que afectaban a todos sus equipos.

Los investigadores creen que su estudio demuestra que los programas de capacitación deben evaluarse no solo por la rapidez o la eficiencia con la que los participantes realizan sus tareas, sino también por la menor necesidad de asistencia que luego tienen de sus superiores. Especialmente en organizaciones intensivas en conocimiento, donde los gerentes compaginan la supervisión con el trabajo estratégico, liberar incluso una pequeña parte de su capacidad operativa puede generar un gran valor.

Para saber más: « Por qué capacitar a los empleados da doble beneficio », de Ben Rand.

Incluso las pequeñas ofensas perjudican la productividad.
Es evidente que los gerentes abusivos perjudican a los empleados. Pero, ¿qué impacto tienen los errores gerenciales, aparentemente triviales, en los trabajadores? Para responder a esta pregunta, investigadores se asociaron con una cadena minorista nacional en Israel para estudiar cómo reaccionaban los empleados cuando sus gerentes los decepcionaban de una manera sutil: al no entregar a tiempo un regalo de cumpleaños.

En esta empresa, cada empleado con al menos un año de antigüedad recibe un regalo y una tarjeta, entregados personalmente por su gerente. La fecha de entrega se registra digitalmente. Utilizando datos de 8722 empleados en 252 tiendas entre 2018 y 2019, los investigadores designaron como grupo de control a quienes recibieron su regalo dentro de los cinco días posteriores a su cumpleaños (el 42 % de los trabajadores). Quienes recibieron su regalo durante el mes siguiente a su cumpleaños conformaron el grupo de tratamiento.

Los investigadores observaron que los obsequios tardíos no reflejaban relaciones tensas entre gerentes y empleados ni estaban relacionados con evaluaciones de desempeño, datos demográficos, antigüedad o estilo de gestión. Parecían ser accidentales.

Sin embargo, los empleados que recibieron su regalo con retraso llegaron tarde al trabajo, se marcharon temprano y tomaron descansos más largos con mayor frecuencia al mes siguiente, algo que los investigadores describen como una especie de venganza acumulativa. Debido a esto, trabajaron dos horas menos ese mes, en promedio. Además, faltaron un 50 % más de días por enfermedad que sus compañeros que recibieron sus regalos a tiempo. Este aumento se tradujo en 216 días laborales perdidos y 129 600 dólares en pérdidas anuales para la cadena.

Los investigadores afirman que un regalo tardío denotaba falta de atención y respeto, lo que hacía que los empleados se sintieran infravalorados y reaccionaran con enfado. Los mandos intermedios fueron los que reaccionaron con mayor vehemencia, probablemente porque se identificaban más con la empresa y tenían mayores expectativas de reconocimiento y reciprocidad.

Si algo tan insignificante como un regalo de cumpleaños tardío puede afectar significativamente el rendimiento, los investigadores sostienen que las pequeñas ofensas cotidianas tienen un impacto mayor en los resultados de lo que la mayoría de las empresas creen. Invertir en capacitación que haga que los gerentes sean más conscientes de sus acciones y más respetuosos con sus subordinados puede ayudar a prevenir pérdidas por represalias.

[   Informe de investigación   ]
Productividad y motivación

Los objetivos demasiado específicos pueden resultar contraproducentes.
Establecer una meta clara, como correr 5 km o perder 4.5 kg, puede ayudarte a controlar tu progreso y mantenerte motivado. Sin embargo, también puede hacer que pases por alto métodos más efectivos para lograr resultados.

En 13 estudios con hablantes de inglés de todo el mundo, los investigadores examinaron si los objetivos explícitos hacían que las personas mantuvieran su enfoque original en lugar de cambiar a uno mejor. En un experimento, se pidió a 401 participantes que imaginaran que estaban probando un nuevo plan de alimentación para comer de forma más saludable y controlar las calorías. La mitad estableció un objetivo numérico de ingesta calórica, mientras que la otra mitad no. A continuación, se les informó a los grupos que habían elegido el Plan de Alimentación A y se les ofrecieron dos opciones de desayuno bajas en calorías. Para el almuerzo y la cena, se les ofreció la posibilidad de cambiar al Plan de Alimentación B, que tenía comidas ligeramente más saludables y bajas en calorías, y que estaba mejor valorado. Quienes habían establecido un objetivo específico de calorías fueron menos propensos a cambiar al Plan B, a pesar de que era el plan superior.

El mismo patrón surgió en otros experimentos que involucraban escenarios de inversión: las personas que se habían fijado un objetivo de ganancias explícito eran más propensas a mantener su elección inicial de fondo de inversión, incluso cuando había otros fondos disponibles que podían satisfacer mejor sus objetivos.

En todos los experimentos, establecer una meta numérica —y avanzar hacia ella— tendía a hacer que los participantes percibieran el método inicial como más efectivo y vieran el alternativo como menos efectivo. Pero cuando se les pedía que reflexionaran sobre los beneficios de ambos métodos, ese sesgo desaparecía.

Los investigadores señalan que esto tiene implicaciones para los gerentes que ayudan a sus empleados a alcanzar sus objetivos. En lugar de monitorear el progreso desde un plan inicial, deberían alentar a los empleados a vincular los objetivos con recordatorios estructurados para reevaluar periódicamente su enfoque. Esto podría ayudarlos a elegir mejores y más eficaces maneras de obtener resultados.

Cómo sacar más provecho de los descansos
Numerosos estudios demuestran que tomarse un respiro puede ayudar a mantener la concentración y prevenir el agotamiento a largo plazo. Sin embargo, la forma en que se organizan las tareas puede ser tan importante como el propio descanso.

En cinco estudios, los investigadores examinaron qué sucedía cuando las personas tomaban un descanso entre dos tareas o en medio de una tarea larga. En uno de ellos, 398 adultos estadounidenses realizaron la misma actividad de búsqueda de palabras. A la mitad se les dijo que harían un solo crucigrama de 10 palabras. A la otra mitad se les dijo que harían dos crucigramas separados de cinco palabras. Después de encontrar cinco palabras, todos los participantes vieron un video corto y relajante. Luego informaron cuánto habían pensado en los crucigramas durante el descanso y qué tan estresados ​​o ansiosos se sentían. Quienes estaban en el grupo que realizó un crucigrama largo pensaron en la tarea significativamente más y expresaron mayores niveles de estrés y ansiedad que el grupo al que se le asignaron dos crucigramas más cortos.

A continuación, los investigadores evaluaron el rendimiento. Repitieron el experimento de búsqueda de palabras, pero esta vez midieron la rapidez con la que los participantes encontraban las palabras tras el descanso. Quienes resolvieron dos crucigramas cortos obtuvieron resultados significativamente mejores después del descanso que quienes resolvieron uno largo. Según los investigadores, esto se debió principalmente a que dedicaron menos tiempo a pensar en el crucigrama durante el descanso. Terminar el primer crucigrama les proporcionó una sensación de cierre que les permitió relajarse por completo antes de la siguiente tarea.

Los investigadores también descubrieron que el tipo de descanso era importante: solo los descansos pasivos, como ver un vídeo panorámico de los Alpes suizos, mejoraban el rendimiento. Los descansos activos, como participar en una visita interactiva al Palacio de Buckingham, no producían ninguna mejora en el rendimiento después del descanso.

Más allá de tomar descansos —o animar a los empleados a hacerlo—, es importante categorizar el trabajo que se realiza durante esos periodos, según los investigadores. Tratar las tareas previas y posteriores a los descansos como proyectos distintos puede hacer que desconectar sea más reparador y que el regreso al trabajo sea más productivo.

[   Informe de investigación   ]
Comunicación

Simplifica tus argumentos para convencer a la gente.
Cuando se intenta conseguir apoyo para una idea, resulta tentador acumular justificaciones y abordar todas las objeciones posibles. Pero nuevas investigaciones demuestran que ese enfoque no es tan eficaz como se podría pensar.

En cinco experimentos, los investigadores variaron la cantidad de razones que una persona hipotética daba al argumentar a favor de una postura. En un experimento, por ejemplo, 475 participantes estadounidenses leyeron un correo electrónico de un miembro ficticio de la comunidad sobre una próxima propuesta electoral. El correo contenía uno o nueve argumentos a su favor. Posteriormente, se les pidió a los participantes que calificaran su actitud hacia la propuesta, la motivación que creían que tenía el miembro de la comunidad para intentar persuadirlos y la experiencia que le atribuían. Las personas que recibieron muchos argumentos tendían a considerar al miembro de la comunidad como un experto, pero también percibieron una intención mucho más fuerte por parte de esa persona para persuadirlos, lo que les generó sospechas. Estadísticamente, ambos efectos se anularon en gran medida. Nueve argumentos no resultaron más persuasivos que uno solo.

Esto se confirmó en experimentos adicionales en los que se varió el número de argumentos sobre temas como probar una nueva marca de café o rechazar medidas para lograr la atención médica universal.

Sin embargo, cuando el contexto hacía que una percepción fuera más importante que la otra, la cantidad de argumentos cobraba mucha relevancia. En experimentos posteriores, los participantes a quienes se les indicó que "escucharan a los expertos" se dejaron convencer por una gran cantidad de razones; aquellos a quienes se les dijo que "evitaran a las personas con intereses ocultos" se persuadieron mejor con solo unos pocos argumentos.

Los investigadores afirman que, para construir un argumento convincente, es necesario comprender qué valora la audiencia. En contextos donde la experiencia es fundamental, como en decisiones técnicas o análisis de riesgos, un argumento más sólido puede ser útil. En situaciones donde la audiencia desconfía de la manipulación, como en cambios internos controvertidos o marketing de consumo, un conjunto de argumentos concisos y bien seleccionados puede resultar más eficaz.

Los másteres en Derecho (LLM) responden de manera diferente en distintos idiomas.
Un nuevo estudio sugiere que el lenguaje que se utiliza con la IA generativa puede influir en sus respuestas. En él, los investigadores analizaron más de 10 000 respuestas de dos modelos líderes: GPT de OpenAI y Ernie de Baidu. Les hicieron preguntas sobre dos conceptos fundamentales de la psicología cultural: la orientación social (cómo se definen las personas en relación con los demás) y el estilo cognitivo (cómo procesan habitualmente la información).

Los investigadores utilizaron patrones culturales bien establecidos como punto de referencia para sus predicciones. En Estados Unidos, las personas tienden a tener una orientación social independiente, caracterizada por la autonomía y la singularidad, junto con un estilo cognitivo analítico basado en la lógica y las reglas. En China, las personas tienden a tener una orientación social interdependiente que enfatiza la armonía y la conexión, junto con un estilo cognitivo holístico centrado en el contexto y abierto a la contradicción.

Los investigadores descubrieron que los modelos de IA generativa —entrenados con datos textuales inherentemente culturales— exhibían consistentemente esas tendencias culturales al ser formulados en cada idioma. Al responder preguntas en chino, tanto GPT como Ernie mostraron una orientación social más interdependiente y un estilo cognitivo holístico. Por ejemplo, ambos modelos atribuyeron las acciones de una persona en un campamento de baloncesto al contexto, en lugar de a rasgos de personalidad individuales.

Estas tendencias pueden tener implicaciones comerciales reales. Cuando los investigadores pidieron a los modelos que recomendaran los eslóganes de marketing más efectivos para empresas emergentes ficticias, las recomendaciones cambiaron simplemente porque la formulación de la pregunta había variado.

Los investigadores también descubrieron que estas tendencias no son necesariamente fijas. Cuando se le pidió a la IA generativa, en inglés, que adoptara la perspectiva de una persona china, sus respuestas se asemejaron más a las que produjo cuando se le pidió en chino.

«Los líderes deben tener en cuenta que el lenguaje utilizado en las indicaciones puede influir sutilmente en las recomendaciones de la IA generativa y, por ende, en las decisiones empresariales», escriben los investigadores. «Por lo tanto, los gerentes y ejecutivos, especialmente aquellos que trabajan con equipos multilingües o clientes internacionales, deberían considerar la elección del idioma como una decisión estratégica».

Para saber más: “Investigación: Los estudiantes de LLM responden de manera diferente en inglés y chino”, por Jackson G. Lu y Lu Doris Zhang.

[   Puntos de discusión   ]
Videojuegos y publicidad efectiva

Simplificar los juegos puede aumentar los ingresos.
Los diseñadores de juegos gratuitos suelen aumentar la dificultad para que los jugadores compren complementos que les ayuden a avanzar. Sin embargo, la táctica opuesta podría ser más rentable. En un experimento con más de 300 000 jugadores de todo el mundo durante 12 semanas, los investigadores descubrieron que reducir la dificultad de un juego aumentaba significativamente la participación y la retención de los jugadores, lo que se traducía en un incremento de los ingresos a largo plazo.

“ Diseño de juegos personalizado para mejorar la retención de usuarios y la monetización en juegos freemium ”, por Eva Ascarza, Oded Netzer y Julian Runge.

Las mejores bandas sonoras para anuncios
Utilizar una canción en una campaña publicitaria puede hacer que un producto resulte más atractivo, pero no todas las canciones funcionan igual de bien. Un nuevo estudio demuestra que los anuncios acompañados de canciones con melodías muy repetitivas generan una mayor respuesta por parte de los consumidores, tanto a la música como al producto, que los mismos anuncios con música más compleja o menos repetitiva.

“El impacto de la repetición melódica”, por Giovanni Luca Cascio Rizzo y Jonah A. Berger.

Lea más sobre el desarrollo de empleados o temas relacionados: Compromiso de los empleados, Gestión del talento, Retención de empleados, Cultura organizacional, Ventas y marketing, Liderazgo y gestión de personas, Gestión de empleados, Motivación de personas, Autogestión, Comunicación interpersonal, Productividad personal, Persuasión e IA generativa.

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


Doxa 2510

El fin del software empresarial de talla única

Ahora las empresas tienen la opción de crear, componer, colaborar o comprar resultados, en lugar de conformarse con las ofertas SaaS existentes

Por Deep Nishar y Nitin Nohria
Informática empresarial
Harvard Business Review

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Resumen. La IA generativa está desmantelando la lógica económica que convirtió el software empresarial estandarizado en la norma, permitiendo a las empresas crear sistemas adaptados a su forma de trabajar de manera rápida y viable. En consecuencia, la cuestión estratégica fundamental está cambiando: ya no se trata de qué herramientas comprar, sino de qué flujos de trabajo y capacidades adquirir, y las organizaciones optan por desarrollar, componer, colaborar o comprar soluciones. Las empresas que triunfen combinarán velocidad con disciplina, invirtiendo en datos, gobernanza y decisiones claras sobre dónde la personalización genera una ventaja real.
La IA generativa está desmantelando la lógica económica que convirtió al software empresarial estandarizado en la única opción práctica para la mayoría de las empresas. Lo que lo reemplace no solo estará determinado por las capacidades en rápida evolución de esta nueva tecnología, sino también por líderes dispuestos a plantearse una pregunta más compleja: ¿Qué flujos de trabajo realmente necesitamos gestionar?

Hasta hace poco, las organizaciones adaptaban sus flujos de trabajo a soluciones de software estandarizadas. Las convenciones de flujo de trabajo de un proveedor, como la gestión de relaciones con el cliente (CRM) de Salesforce, la planificación de recursos empresariales (ERP) de SAP, la gestión del capital humano (HCM) de Workday o la historia clínica electrónica (EHR) de Epic, se convertían, por defecto, en las convenciones de flujo de trabajo de la empresa. Se renunciaba a la fidelidad a la forma de trabajar real a cambio de un software con el que se pudiera trabajar.

Ese acuerdo se está rompiendo más rápido de lo que anticipábamos. En un artículo de mayo de 2025, argumentamos que la IA generativa revolucionaría la lógica fundamental del software empresarial, desplazando la automatización de los flujos de trabajo a los resultados, de los sistemas que facilitan el trabajo a los que lo ejecutan. Esperábamos que esa transición se desarrollara a lo largo de una década. Nos equivocamos, no en la dirección, sino en el ritmo.

El cambio se hace cada vez más evidente en la forma en que las empresas invierten en TI y en su concepción del trabajo. El gasto empresarial en aplicaciones de IA generativa se disparó de 1700 millones de dólares en 2023 a 37 000 millones en 2025, alcanzando una cuota significativa del mercado global de software en menos de tres años. Al mismo tiempo, las empresas están empezando a reducir su dependencia de las herramientas tradicionales de software como servicio (SaaS). Como resultado, las valoraciones de las empresas SaaS que cotizan en bolsa se han comprimido drásticamente desde sus máximos de 2021, y muchas de las empresas líderes cotizan entre un 30 % y un 60 % por debajo de sus máximos anteriores.

Estos cambios apuntan a algo más profundo que un ciclo tecnológico. Las empresas necesitan decidir estratégicamente qué flujos de trabajo desean controlar. Del mismo modo que la primera ola de software empresarial —con la aparición de la externalización de TI, los centros de llamadas y los servicios en la nube— redefinió los límites organizativos, esta nueva ola de IA generativa obligará a replantear dichos límites.

La disrupción en el software que anticipábamos ya está en marcha. La pregunta más importante es qué soluciones de IA generativa se desarrollarán en su lugar y quién las creará.

La escala, el alcance y la velocidad del cambio
Antes de analizar cómo podrían evolucionar el panorama de las soluciones de software y los límites organizativos, conviene tener en cuenta algunas tendencias que presagian la urgencia con la que deben responder los líderes.

En primer lugar, el gasto en IA generativa ha avanzado a una velocidad inusual. La inversión empresarial en aplicaciones de IA generativa se ha multiplicado por más de veinte en dos años. A las empresas de software como servicio (SaaS) les llevó casi una década alcanzar ese nivel de penetración.

En segundo lugar, la forma en que se crea el software está cambiando. Se estima que el 40 % del código se genera ahora mediante IA, y la gran mayoría de los desarrolladores utilizan herramientas de codificación con IA en su trabajo diario. Lo que antes requería meses de esfuerzo de ingeniería, ahora se puede producir en cuestión de días.

En tercer lugar, los efectos de sustitución temprana ya son visibles dentro de las organizaciones. En encuestas, más de un tercio de las empresas informan haber reemplazado al menos una herramienta SaaS con una alternativa de IA generativa personalizada, mientras que la mayoría espera desarrollar más herramientas de este tipo el próximo año. En algunas empresas medianas pioneras en la adopción de la IA, el gasto en categorías como el software de gestión de proyectos ha disminuido considerablemente, incluso a pesar del fuerte aumento de la inversión en IA.

Estos cambios aún no son uniformes y su implementación sigue siendo desigual. La mayoría de las organizaciones todavía están experimentando y muchas iniciativas de IA no alcanzan los resultados esperados. Pero la dirección es clara. El software está pasando de un modelo en el que las empresas compran herramientas estandarizadas a uno en el que cada vez pueden más desarrollarlas, adaptarlas o incluso prescindir de ellas.

El regreso de lo personalizado
El cambio más profundo no reside en los patrones de gasto, sino en lo que la IA generativa ha hecho posible. Durante 30 años, las empresas hicieron un pacto implícito: el software a medida era prohibitivo, por lo que las organizaciones se adaptaron a las herramientas estandarizadas. Un minorista con un enfoque verdaderamente distintivo para la gestión de inventario utilizaba el mismo sistema ERP que sus competidores. Un banco con una filosofía de préstamos diferenciada procesaba los préstamos a través del mismo motor de calificación crediticia que la mayoría de los demás bancos.

La IA generativa rompe con ese esquema. Lo que se ha denominado « programación intuitiva », en la que un usuario describe lo que quiere en lenguaje sencillo y un sistema de IA genera una aplicación funcional, representa un verdadero punto de inflexión tecnológico. El desarrollo de software ya no se ve limitado de la misma manera por la escasez de recursos de ingeniería ni por los largos ciclos de desarrollo.

El cambio ya es visible en la práctica. Herramientas como Cursor, Replit Agent, Claude Code o Codex de OpenAI han hecho posible pasar de la idea a la aplicación funcional en horas o días, en lugar de meses o años. Las encuestas realizadas a desarrolladores de software empresarial sugieren que un porcentaje significativo está creando software fuera de las estructuras de TI tradicionales, a menudo reemplazando las herramientas existentes en el proceso.

Esto no significa que todas las empresas se convertirán en empresas de software en el sentido tradicional. Significa, más bien, que algo que no era cierto desde hace décadas vuelve a serlo: la personalización profunda está al alcance de muchas más organizaciones.

La implicación es sutil pero importante. Cuando el software se adapta a la forma en que una empresa trabaja realmente, en lugar de al revés, la cuestión de qué estandarizar y qué diferenciar se convierte en una elección estratégica en lugar de una limitación impuesta por el coste.

Ese cambio, más que cualquier herramienta o plataforma individual, es lo que hace que este momento sea trascendental.

Cuatro modelos que van tomando forma
A medida que se desarrolla esta transición, comienzan a surgir algunos enfoques distintos. Cada uno refleja una respuesta diferente a la misma pregunta fundamental: ¿Dónde debería estar el límite entre lo que una organización construye por sí misma y lo que depende de que otros le proporcionen?

Construir
Algunas empresas optan por construir sus propios sistemas directamente sobre modelos preexistentes. Estos sistemas no se organizan según las convenciones de flujo de trabajo del proveedor, sino en función de las tareas específicas que la organización intenta realizar.

Una empresa de logística, por ejemplo, podría desarrollar un sistema diseñado no solo para rastrear envíos, sino también para optimizar continuamente el tiempo y el costo de entrega basándose en sus propios datos. Con el tiempo, ese sistema se convierte en un repositorio de conocimiento institucional difícil de replicar para la competencia. La disyuntiva es clara: mayor control y diferenciación a cambio de una complejidad técnica constante.

Una comprobación útil consiste en determinar si el sistema codifica datos o lógica de decisión verdaderamente distintivos; de no ser así, aunque inicialmente parezca fácil, su construcción podría ser excesiva, y la composición o la colaboración podrían ofrecer un valor similar con mucha menos complejidad.

Componer
Está surgiendo una segunda vía para las organizaciones que desean flexibilidad sin tener la propiedad total. En este modelo, los proveedores ofrecen estructuras, plantillas y elementos básicos que los usuarios empresariales pueden configurar según sus necesidades.

Por ejemplo, una organización de ventas podría usar una plataforma modular como Salesforce Headless 360 para adaptar la puntuación de clientes potenciales, la secuencia de contactos y las revisiones del embudo de ventas a sus propias necesidades, sin necesidad de crear un CRM desde cero. La dirección de la personalización se invierte: el software se adapta a la empresa, en lugar de que la empresa se adapte al software. Este enfoque reduce la complejidad de desarrollar desde cero, pero también implica que persisten algunas limitaciones, especialmente en lo que respecta al alcance de la personalización en las funciones principales.

Los equipos deben estar atentos a las señales que indiquen que la diferenciación crucial no está siendo limitada por las restricciones de la plataforma; cuando la personalización se percibe como forzada o engorrosa, puede ser una señal de la necesidad de construir de forma más directa o de colaborar más estrechamente.

Colaborar
Un tercer modelo consiste en pasar de la compra de software empresarial a la colaboración con proveedores para desarrollar soluciones a medida. Los proveedores trabajan con los clientes —utilizando ingenieros desplegados en el terreno— para definir claramente el proyecto y, a continuación, desarrollan sistemas personalizados diseñados en función de ese objetivo.

Lo que antes requería ciclos de implementación largos y costosos, ahora se puede realizar en cuestión de semanas. Un equipo especializado puede ayudar a un fabricante a rediseñar su proceso de adquisiciones y crear un sistema en torno a él en una fracción del tiempo que requeriría una implementación tradicional de ERP (que también implica el uso de servicios de consultoría para la configuración y pequeñas personalizaciones).

La ventaja reside en la rapidez y la alineación; el riesgo, en la dependencia de la experiencia externa. Con el tiempo, las empresas deberían evaluar si la dependencia reiterada de socios externos está ocultando una oportunidad para internalizar una capacidad estratégicamente importante o, por el contrario, si lo que se está desarrollando carece de singularidad y podría adquirirse como resultado.

Resultados de compra
El modelo más radical va más allá del software. En lugar de comprar herramientas, las empresas obtienen el resultado directamente. Una organización podría dejar de licenciar software de contabilidad y operarlo internamente, y en su lugar contratar servicios para obtener información financiera precisa, cumplimiento normativo e informes.

En este modelo, los proveedores no proporcionan herramientas; asumen la responsabilidad de los resultados. Esto puede simplificar significativamente las operaciones, pero también implica una transferencia de control y requiere un alto grado de confianza en el proveedor. Este modelo funciona mejor cuando el resultado no es diferenciador; si el rendimiento en ese ámbito comienza a determinar la ventaja competitiva, las empresas podrían necesitar recuperar el control mediante la creación, la composición o la colaboración más directa. Otra manifestación de este modelo es el reciente anuncio de Adobe sobre precios basados ​​en resultados para su suite CX Enterprise y sus herramientas de IA con agentes. Adobe implementará sus agentes de IA directamente con el cliente, pero en lugar de cobrar por usuario o por el consumo de tokens de IA, cobrará por resultados como el número de campañas publicitarias exitosas completadas por sus agentes de IA.

Estos modelos no son mutuamente excluyentes. La mayoría de las organizaciones emplearán alguna combinación de los cuatro. Lo fundamental es que la elección entre ellos ya no se basa principalmente en el costo o la viabilidad. Se trata de una decisión estratégica sobre dónde importa la diferenciación y dónde no.

La cuestión estratégica que esto plantea
El significado más profundo de este cambio no radica en el software. Se trata de la ventaja competitiva y, más fundamentalmente, de la razón de ser de la propia empresa.

Cuando los sistemas a medida resultaban prohibitivamente caros, la cuestión de qué funcionalidades adquirir se resolvía prácticamente por defecto. Cada empresa gestionaba su propia nómina, su propio servicio de atención al cliente y su propia previsión de la demanda, no porque fueran fuentes de diferenciación, sino porque las herramientas disponibles así lo exigían. Los sistemas estandarizados que permitían esas funciones hacían que la implementación de una empresa pareciera muy similar a la de otra.

Eso ya no es cierto. Cuando cualquier función puede personalizarse profundamente o delegarse a un proveedor externo para que la gestione como resultado, toda organización se enfrenta a una decisión estratégica que no había tenido que afrontar en una generación: ¿Qué tareas queremos realmente controlar?

Algunos de esos puestos se integrarán más profundamente en la organización y se reestructurarán como capacidades propias. Otros se externalizarán a socios que puedan desempeñarlos de forma más eficiente o con mayor calidad. Los límites de la empresa se convierten en una variable, no en un hecho inmutable.

Esto también cambia la naturaleza de la ventaja competitiva. En un mundo donde los sistemas se pueden replicar rápidamente, las ventajas basadas únicamente en procesos o lógica integrada son más cuestionables. Lo que sigue siendo defendible es una comprensión clara de qué puestos son verdaderamente distintivos de cómo una empresa crea valor, y la disciplina para desarrollar experiencia en esas áreas en lugar de dispersar los esfuerzos en todo.

Sin embargo, existe una limitación práctica que los pioneros ya han experimentado. Avanzar con rapidez no es sinónimo de avanzar con eficacia. Las organizaciones que se apresuran a automatizar sin rediseñar sus datos y procesos suelen descubrir que la calidad se resiente, se acumulan casos excepcionales y los sistemas se vuelven difíciles de gestionar. La lección no es ralentizar el proceso, sino combinar la ambición con la disciplina: considerar la arquitectura, la gobernanza y la propiedad de los datos como elementos esenciales de la transformación, en lugar de aspectos secundarios.

Para los líderes que afrontan esta transición, un pequeño número de decisiones tiene una importancia desproporcionada.

En primer lugar, considere la arquitectura de datos como la base. Los datos fragmentados y gestionados por proveedores no solo son ineficientes, sino que también limitan las capacidades de los sistemas de IA.

En segundo lugar, reconsidere la decisión de fabricar internamente o comprar externamente para cada función. La pregunta relevante ya no es si algo se puede fabricar internamente, sino si se debe fabricar internamente y en qué casos hacerlo genera una diferenciación significativa.

En tercer lugar, establezca una gobernanza clara para los sistemas desarrollados internamente. A medida que se crea más software fuera de las estructuras de TI tradicionales, los temas de seguridad, mantenimiento y rendición de cuentas se vuelven fundamentales en lugar de secundarios.

En cuarto lugar, hay que reconocer que la elección de software se convierte cada vez más en una decisión sobre la fuerza laboral. Cuando un sistema de IA realiza un trabajo que antes llevaban a cabo equipos de personas, las decisiones sobre tecnología también son decisiones sobre el diseño organizacional.

¿Qué sigue?
Sería un error declarar el fin del SaaS. Muchas aplicaciones perdurarán y algunos proveedores se adaptarán con éxito adoptando modelos más flexibles y orientados a resultados. La transición se desarrollará de forma desigual en los distintos sectores y funciones.

Pero la lógica subyacente ha cambiado. Durante una generación, la pregunta en el software empresarial era qué herramientas debíamos comprar. La pregunta actual es más fundamental: ¿Cómo podemos replantear nuestros flujos de trabajo y decidir qué resultados queremos desarrollar, componer, colaborar o adquirir?

La respuesta variará según la empresa y el contexto. Sin embargo, las organizaciones que aborden esta cuestión con claridad descubrirán que les aporta algo más valioso que una simple estrategia de software. Les ofrece una comprensión más precisa de dónde generan valor y por qué ese valor es difícil de replicar.

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Deep Nishar es un tecnólogo e inversor que ocupó el cargo de ejecutivo sénior de producto en Google entre 2003 y 2008, y fue director de producto en LinkedIn entre 2009 y 2014. Entre sus inversiones en software empresarial se incluyen Anthropic, Figma, Glean y Slack.

Nitin Nohria es profesor universitario titular de la cátedra George F. Baker Jr. y de servicio distinguido. Fue el décimo decano de la Escuela de Negocios de Harvard, desde 2010 hasta 2020.