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Investigación: Cómo los agentes de IA amplían el alcance del trabajo del conocimiento
Las mejoras en la eficiencia son solo una parte de la historia
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Tres preguntas para poner a prueba sus prioridades
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No permitas que la IA empeore los malos análisis
Las empresas necesitan disciplina para evitar que los análisis erróneos se generalicen
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El trabajo invisible que agota a tus mejores empleados
Aliviar la carga mental que soportan sus empleados no se trata tanto de reducir el trabajo en sí, sino de rediseñar cómo se estructura y distribuye
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Investigación: Por qué algunos empleados jóvenes se desenvuelven bien con la IA y otros no
Un nuevo estudio reveló que habilidades fundamentales como el pensamiento crítico, la alfabetización en IA y el conocimiento del sector no eran indicadores claros de éxito
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Modela la transformación que esperas de tus empleados
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Cuando los empleados son responsables de las decisiones generadas por la IA
Las investigaciones revelan que los trabajadores interpretan, modifican y enmascaran activamente las decisiones de la IA para proteger su credibilidad y satisfacer las expectativas de las partes interesadas
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La IA responsable se está convirtiendo en una estrategia de crecimiento
Un manual para convertir la buena gobernanza en una ventaja competitiva
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Diseñar sistemas de IA que realmente fortalezcan el razonamiento humano
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Cómo colaboran los equipos globales altamente eficaces entre culturas
Siete elementos determinan la eficacia con la que los equipos trabajan en diferentes zonas horarias, idiomas y normas culturales
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4 trampas ocultas de la dinámica de equipo
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Evita que la IA erosione tu marca
Las investigaciones señalan cinco maneras en que las empresas pueden reducir la "deuda de marca" que puede generar la IA
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¿Prefieres a los candidatos que responden rápidamente?
La investigación reveló que el tiempo de respuesta de un candidato puede influir en las decisiones de contratación con la misma fuerza que las cualificaciones tradicionales
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Las empresas estadounidenses y japonesas se enfrentan a diferentes dificultades en la adopción de la IA y ofrecen diferentes lecciones para lograr que funcione
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La IA puede medir cómo los criterios ESG realmente impactan en los resultados finales
Los modelos de lenguaje a gran escala están haciendo que el análisis riguroso de la sostenibilidad sea mucho más rápido y económico.
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Los grandes líderes saben qué emociones provocará su retroalimentación
Diferentes empleados pueden reaccionar de manera distinta ante el mismo tipo de retroalimentación. Estas seis técnicas pueden asegurar que tu mensaje llegue de la forma correcta
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Lo que revelan 60 años de datos sobre cómo hombres y mujeres experimentan el liderazgo
Las actitudes hacia las mujeres en puestos de liderazgo han mejorado desde 1965. Sin embargo, todavía existen grandes diferencias en la forma en que hombres y mujeres perciben la evaluación, los estándares y las oportunidades en la actualidad
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El servicio de oficina que realmente mejora el trabajo en equipo
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Cuando las Empresas de una Cadena de Suministro Operan con Plazos Dispares
Los sectores están cada vez más divididos en cuanto a la velocidad de sus operaciones. Las empresas que rediseñen su forma de colaborar en diferentes horizontes temporales obtendrán una ventaja competitiva duradera
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Justifique económicamente su iniciativa de sostenibilidad
Los responsables de sostenibilidad deben hablar de flujo de caja, riesgo y rentabilidad
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La IA está cambiando la forma en que los clientes eligen su negocio
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La gestión del rendimiento necesita nuevas métricas en la era de la IA
Cómo las organizaciones pueden evaluar las contribuciones de los empleados, los sistemas de IA y su producción combinada
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Recuperemos la gestión orientada al valor
Ante el aumento de los costes de capital, las empresas necesitan una forma disciplinada de asignar recursos sin descuidar sus compromisos con los empleados, los clientes y el medio ambiente. Aquí te mostramos cómo encontrar ese equilibrio
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Argumentos a favor de una gestión centrada en el rendimiento
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El fin de las agencias federales independientes cambiará su negocio
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Adapta tu estrategia digital para llegar a todos los clientes
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Cómo lograr que la IA revele tu marca
Concéntrese en facilitar la comparación, la verificación y la conexión de los beneficios del producto con los problemas de los clientes
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Los grandes líderes cuestionan los supuestos filosóficos
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La adopción de la IA está sobrecargando a sus gerentes Intermedios
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Enséñale a tu IA cómo tomas decisiones
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Los fundadores de startups necesitan un nuevo manual de ventas
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¿Tu IA tiene un problema de personalidad?
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Caso práctico: Un proveedor clave suspendió una auditoría laboral. ¿Y ahora qué?
Una empresa de muebles debe decidir cómo abordar las infracciones cometidas en una de sus fábricas
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El fin del capital barato
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Nuestros consejos favoritos de gestión para la toma de decisiones
Una lista seleccionada de uno de los boletines informativos más populares de HBR
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Cómo diseñar sistemas agenciales en torno a las reglas implícitas que rigen su empresa
Las empresas que ganen utilizarán el despliegue de agentes como una radiografía y rediseñarán sus organizaciones en función de lo que descubran
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Los equipos más potentes de agentes de IA se crearán utilizando diferentes modelos
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Dar el salto de líder corporativo a CEO respaldado por capital privado
No todo el mundo puede afrontar la transición. Esto es lo que realmente se necesita para tener éxito
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Por qué triunfan las mejores experiencias inmersivas
Invitan a una participación profunda al responder preguntas clave que la gente se plantea
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No permita que la IA complique los procesos de su empresa
Cuatro pasos que los líderes pueden seguir para proteger uno de sus activos más valiosos: el conocimiento organizacional
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Cómo la IA de última generación está transformando las decisiones de compra B2B
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Para prosperar junto con la IA, concéntrese en la mentalidad, no en las habilidades
Muchos líderes se están haciendo la pregunta equivocada cuando se trata de la adopción de la IA
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En qué se equivocan las empresas respecto a los derechos de decisión
Cuatro errores comunes y cómo evitarlos
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Cómo se están transformando los roles de la alta dirección y los consejos de administración en torno a la IA
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Cuando el propósito resulta contraproducente
Una nueva investigación revela que los empleados que sienten que se les impide tener un impacto son más propensos a retirarse y a renunciar
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La IA está reescribiendo la economía de la subcontratación
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Qué implica la fragmentación de la economía digital para la competencia global
Un nuevo índice que abarca 125 países revela dónde está creciendo la innovación y dónde se está estancando
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Cómo las empresas chinas están salvando a las marcas occidentales
Las empresas de los mercados emergentes están reescribiendo las reglas de la competencia global
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El sistema de captación de talento para la investigación en Estados Unidos está en crisis
Los investigadores que se forman en Estados Unidos están considerando trabajar en otros países. Así es como deberían responder las empresas estadounidenses
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La inminente crisis de capacidades de las grandes tecnológicas
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Cómo los entrenadores de deportes de élite toman decisiones bajo presión
Lo que hacen antes, durante y después de tomar decisiones importantes
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Convierta la normativa sobre privacidad en una ventaja competitiva
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Las empresas están utilizando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia. Deberían utilizarla para crecer
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Cómo se utilizará realmente la IA en 2026
Un nuevo riesgo se hizo más evidente: dejar que la IA piense por ti
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10 preguntas sobre organizaciones orientadas a proyectos, con sus respuestas
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Investigación: A medida que las carreras profesionales se alargan, el trabajo a mitad de carrera necesita cambiar
Sus empleados más experimentados están sufriendo agotamiento en la crucial década de los 40
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Investigación: ¿Qué mensaje transmiten tus auriculares a tus compañeros de trabajo?
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Los gerentes tienen dificultades para seguir el ritmo del auge de la productividad impulsado por la IA
Para evitar convertirse en un cuello de botella, necesitan cambiar su forma de trabajar, dar retroalimentación y comunicarse
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Cómo se llega realmente a los puestos directivos en las empresas del S&P 500
Una nueva investigación desvela quiénes obtienen estos puestos y cómo ascendieron en ellos
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Nuestros consejos favoritos de gestión sobre cómo dar retroalimentación
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Formas sorprendentes de reducir la rotación de personal en trabajos de alta presión y alta cualificación
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Cómo apoyar el crecimiento profesional de tus empleados cuando todos están sobrecargados de trabajo
Los equipos que se enfrentan a una presión constante aún necesitan oportunidades para desarrollar nuevas habilidades, experimentar y prepararse para lo que viene
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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
Las empresas necesitan tácticas diferentes para este segmento de compradores online que crece rápidamente
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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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Cómo tratar con directores difíciles
Consejos prácticos para ejecutivos y demás miembros del consejo de administración
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Los mejores líderes asumen el rol de personaje secundario
Al comprender y promover las historias de tu gente, en lugar de la tuya propia, puedes motivarlos para que den lo mejor de sí mismos
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El arte de descontar
Cinco estrategias para impulsar el volumen de ventas y las ganancias
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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
Reduce la resistencia de los empleados, mejora el aprendizaje y acelera el impacto
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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
Las entrevistas públicas pueden generar o destruir la confianza de las partes interesadas
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¿Debería nombrar un director ejecutivo interino?
Es más arriesgado de lo que crees. Aquí te explicamos cuándo tiene sentido y a quién elegir
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En qué aspectos la estrategia de chips de EE. UU. sigue fallando
Los procesos críticos de back-end siguen concentrados en Asia. Estos tres pasos pueden ayudar a trasladarlos a Estados Unidos
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El futuro está envuelto en una niebla de IA
El efecto más importante de la IA es el que no podemos ver
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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
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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
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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
No lo descartes como una reacción impulsiva
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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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Compártalo con Amigos

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 2593

Investigación: Cómo los agentes de IA amplían el alcance del trabajo del conocimiento

Las mejoras en la eficiencia son solo una parte de la historia

Por Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma
IA generativa
Harvard Business Review

#Doxa #AgentesIA #TrabajoDelConocimiento #InteligenciaArtificial #ColaboraciónCognitiva #InnovaciónDisruptiva #TransformaciónDigital #ProductividadEstratégica #InvestigaciónAplicada #FuturoDelTrabajo #Tecnología
Resumen. Los agentes de IA no solo agilizan el trabajo intelectual, sino que transforman su naturaleza. En un estudio de campo sobre el asistente conversacional y el agente autónomo de Perplexity, los investigadores descubrieron que el agente no solo realizaba untrabajo más autónomo, reducía el tiempo dedicado a las tareas, disminuía los costos y aumentaba la satisfacción de los usuarios, sino que también ampliaba el alcance del trabajo que las personas se proponían llevar a cabo: traspasando los límites profesionales, abordando proyectos más complejos de varios pasos y generando tareas que rara vez surgían con un asistente estándar. A medida que los trabajadores pasan de ser operadores a supervisores, los responsables deben rediseñar las funciones, los flujos de trabajo y la supervisión para aprovechar el potencial de los agentes, al tiempo que gestionan su mayor autonomía.
Usted formula la misma pregunta a dos herramientas de IA diferentes —por ejemplo, para elaborar un panorama competitivo exhaustivo de una nueva línea de productos—. La primera le responde en cuestión de segundos con un resumen conciso y una lista de enlaces. Usted lo lee, abre una docena de pestañas, copia las cifras en una hoja de cálculo, elabora el gráfico y redacta el memorándum para su cuenta. La segunda le responde unos veinte minutos más tarde con la hoja de cálculo ya elaborada, el gráfico ya trazado y un borrador de nota adjunto. Una le proporcionó información sobre la que actuará. La otra le entregó el trabajo ya terminado.

Esa brecha entre la intención y el resultado es el tema de nuestra nueva investigación . Entre febrero y mayo de 2026, estudiamos el uso en el mundo real de dos productos de IA de Perplexity (donde trabaja el equipo de autores): un asistente de búsqueda conversacional y un agente autónomo. Queríamos comprender no solo si el agente era más rápido, sino también qué cambiaba en el propio trabajo cuando las personas pasaban de actuar manualmente sobre la información recuperada y sintetizada a delegar la tarea en su totalidad. La respuesta breve es la siguiente: los agentes no se limitan a reducir el tiempo y el costo de las tareas que las personas ya realizan. Amplían el abanico de lo que las personas se atreven a intentar.

Esta distinción es importante no solo para los trabajadores del conocimiento, sino también para quienes los dirigen y gestionan. Si los agentes se limitaran a agilizar el trabajo ya existente, el reto de gestión sería el de siempre: reducir costes y reasignar las horas ahorradas. Pero si los agentes modifican el tipo de trabajo que asumen las personas, entonces las descripciones de los puestos, los límites de los equipos y la propia definición de una «función» quedan en entredicho. Analizamos nuestros hallazgos para mostrar a los líderes en qué se diferencian los asistentes y los agentes de IA, cómo utilizan realmente las personas cada una de estas herramientas y por qué eso es importante para el futuro del trabajo.

Tres tipos de herramientas de IA
Para comprender cómo se utiliza la IA, resulta útil situar estas herramientas en un mapa. A medida que avanzan las capacidades, los productos de vanguardia en IA para el trabajo intelectual han evolucionado a lo largo de tres generaciones en tan solo unos años, progresivamente reduciendo la brecha entre la inteligencia de los modelos y su utilidad en el mundo real. En la actualidad, existen tres tipos de herramientas de uso generalizado:
  • Los asistentes conversacionales responden a preguntas y redactan textos en una ventana de chat, pero no acceden a sus demás herramientas ni actúan en su nombre.
  • Los copilotos integran esa inteligencia en las aplicaciones que ya utiliza, trabajando junto a usted.
  • Los agentes van más allá: planifican, conectan múltiples herramientas en segundo plano y entregan resultados finales con una intervención humana mínima.
Hay dos dimensiones que diferencian a estas generaciones. La primera es la autonomía, es decir, el tiempo que un producto puede funcionar por sí solo con mínima intervención humana. La segunda es la integración contextual, es decir, el alcance de los entornos digitales en los que puede leer y escribir (en otras palabras, las herramientas y recursos a los que puede recurrir para completar una tarea). Los asistentes conversacionales tienen un nivel bajo en ambas. Los agentes tienen un nivel alto en ambas. Esa combinación es lo que convierte el «responde a mi pregunta» en el «haz el trabajo».

En nuestro estudio, el asistente sirvió como referencia conversacional y el agente como término de comparación en materia de autonomía. Analizamos tres resultados interrelacionados que se derivan de avanzar en este mapa: autonomía, eficiencia y alcance. Cada uno de ellos cuenta una parte de la misma historia.

Autonomía: el paso de operador a supervisor
Para comparar lo comparable, hemos emparejado sesiones en las que una misma persona envió solicitudes iniciales prácticamente idénticas tanto al asistente conversacional como al agente. Constatamos que el agente dedicaba unos 26 minutos a la planificación y ejecución autónomas por sesión, frente a los aproximadamente 33 segundos del asistente. Esto significa que el agente realizó, de medios, unas 48 veces más trabajo automático. En la mediana, la diferencia era de 9 minutos frente a 14 segundos, es decir, aproximadamente 40 veces más. El agente no responde más rápido; simplemente realiza muchas más tareas entre su solicitud y su revisión.

Los agentes de IA trabajan de forma autónoma durante mucho más tiempo que los asistentes de IA. Este gráfico compara el tiempo medio de ejecución autónoma de la tarea de los asistentes de IA y los agentes de IA en 18 categorías de tareas. Los agentes de IA operan de forma autónoma durante mucho más tiempo en todas las categorías mostradas, manteniéndose autónomos entre 26 y 75 veces más tiempo que los asistentes de IA. Las mayores diferencias se observan en las tareas locales, con una diferencia de 75 veces; en política, con 67 veces; en finanzas, con 64 veces; y en negocios, con 60 veces. Fuente: Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma.

Consulta más gráficos de HBR en «Datos y visualizaciones»

Cabría esperar que la autonomía pusiera nerviosas a las personas —que se mantuvieran al acecho, interrumpieran y frenaran al agente—. Los datos indican lo contrario. El agente se detuvo para solicitar permisos y aclarar dudas con mucha más frecuencia que el asistente (aproximadamente el 38 % de las sesiones frente a menos del 1 %), pero la tasa con la que los usuarios lo detuvieron realmente fue prácticamente la misma que la del asistente (3,7 % frente a 3,4 %). Los usuarios permitieron que el agente continuara. Consideraron las pausas no como señales de alarma, sino como puntos de verificación.

El comportamiento posterior reforzó este patrón. En las sesiones con el agente, los usuarios tendían más a centrado en verificar o ampliar el resultado —formulando preguntas como «¿Es correcto este número?» o «Ahora haga lo mismo para el próximo trimestre»— en lugar de dirigir y desglosar manualmente la tarea, como hacían con el asistente conversacional. El agente también recurrió a herramientas externas conectadas con mucha más frecuencia: realizó llamadas a conectores en aproximadamente el 7,9 % de las sesiones, frente al 1,8 % del asistente, y registró una media de 1,19 llamadas por sesión, frente a 0,10. Actuaba en el mundo, no se limitaba a hablar de él.

Y los usuarios se mostraron, en todo caso, más satisfechos con el resultado. Solo se registró un nivel de insatisfacción medio-alto en el 1,3 % de las sesiones con el agente, frente al 2,9 % en el caso del asistente; la presencia de cualquier tipo de insatisfacción se observó en el 10,8 %, frente al 16,6 %. Una mayor autonomía no supuso una mayor frustración. Supuso un cambio de enfoque: los usuarios pasaron de manejar la herramienta paso a paso a supervisar a un compañero de trabajo que se gestionaba por sí mismo.

Curiosamente, la adopción del agente supuso un aumento de aproximadamente 1,05 búsquedas diarias en el asistente conversacional. En otras palabras, las herramientas resultaron ser complementarias, más que sustitutivas. Al delegar el trabajo más largo y complejo al agente, los usuarios liberaron capacidad para tareas más breves, más adecuadas para el asistente, lo que impulsó su uso en general.

Eficiencia: las mejoras son reales, pero solo son una parte de la historia
Es difícil pasar por alto la magnitud del ahorro de tiempo y costes. El trabajo de un agente puede agruparse en dos grandes categorías: la recuperación y síntesis de información, y la ejecución de acciones. Los asistentes conversacionales ya se encargan de la primera categoría; los agentes también pueden ocuparse de la segunda. Para estimar el valor de los pasos de ejecución, los convertimos en el tiempo equivalente en horas de trabajo humano acciones que se requerirían si un profesional utilizara un asistente conversacional y completara manualmente las acciones restantes. A continuación, calculamos el costo multiplicando esas estimaciones de tiempo por los salarios medios de los profesionales de los ámbitos pertinentes. En comparación con un flujo de trabajo que combina un asistente conversacional y un humano, el flujo de trabajo que combina un agente y un humano reduce el tiempo medio de realización de las tareas de 269 minutos a 36 minutos —lo que supone una reducción del 87 % en el tiempo— y recorta los costos en un 94 % de medios.

Los flujos de trabajo con agentes de IA son más rápidos —y más económicos— que los flujos de trabajo con asistentes de IA. Este gráfico compara el tiempo y el costo medios que se necesitan para completar tareas de trabajo intelectual cuando se recurre a una persona con un asistente de IA frente a una persona con un agente de IA, en 18 categorías de tareas. Los flujos de trabajo con agentes de IA son más rápidos y más económicos en todas las categorías mostradas, ya que completan las tareas entre cinco y doce veces más rápido ya un costo entre ocho y veinticinco veces menor. La mayor ventaja en cuanto a tiempo se da en la programación, donde el proceso ventaja es 12 veces más rápido, mientras que la mayor ventaja en cuanto a costos también se da en la programación, donde resulta 25 veces más económico. Fuente: Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma.

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No nos basamos en un único método para obtener estos resultados. En nuestro estudio también llevamos a cabo una segunda estimación basada en modelos de lenguaje grande (LLM) y obtuvimos cifras similares: un ahorro de tiempo de alrededor del 84 % y un ahorro de costes del 93 %. Además, cuando preguntamos directamente a los usuarios, estos indicaron aumentos de velocidad aún mayores, que oscilaban entre 5 y más de 300 veces, con una mediana de aproximadamente 25 veces.

La ventaja en términos de eficiencia se debe a un cambio en la estructura de costes subyacentes. La gestión de un agente conlleva un coste fijo más elevado —la elaboración previa de objetivos y preferencias bien definidas y la revisión posterior de los resultados—, mientras que su coste marginal de ejecución por paso es bajo. Esto significa que los agentes resultan claramente más ventajosos en tareas más largas y complejas, en las que sus gastos generales iniciales quedan eclipsados ​​por el volumen de ejecución que asumen. En el caso de tareas muy breves, un asistente conversacional puede seguir siendo la mejor opción económica. El umbral de rentabilidad es real y debería servir de guía a la hora de decidir qué trabajo se deriva a un agente.

Aquí radica el problema para los directivos: la eficiencia es un indicador fácil de medir, lo que la convierte en el aspecto en el que es más sencillo centrado en exceso. Un panel de control que registre el «tiempo ahorrado por tarea» reflejará fielmente las mejoras mencionadas anteriormente, pero pasará por alto por completo el cambio más trascendental: que las personas están abordando ahora tareas que nunca antes habrían intentado. Ahí es donde entra en juego el alcance.

Alcance: el cambio que no aparece en un panel de control de productividad
Una vez que dejamos de lado las mismas tareas que los usuarios intentaban realizar en ambas herramientas y analizamos qué les pedían que hiciera el agente en comparación con lo que le pedían al asistente, el trabajo subyacente empieza a parecer diferente. El alcance se amplió tanto horizontal como verticalmente.

Los agentes de IA se extienden más allá del ámbito de especialización principal de los usuarios. Este gráfico compara la proporción de tareas gestionadas por IA fuera del ámbito profesional principal de los usuarios, en el caso de personas que trabajan con un asistente de IA frente a un agente de IA, en ocho profesiones. Los agentes de IA gestionan una mayor proporción de tareas interprofesionales en todas las profesiones mostradas, con aumentos que oscilan entre uno y 19 puntos porcentuales. Los mayores aumentos se registran en gestión y emprendimiento, con 19 puntos porcentuales; tecnología digital, con 13 puntos; artes, entretenimiento y diseño, con 12 puntos; y asistencia sanitaria y servicios sociales, con 10 puntos. Fuente: Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma.

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Hemos constatado que las tareas que los usuarios pedían a los agentes se volvieron mucho más exigentes: las consultas implicaban cognición de orden superior con mucha mayor frecuencia (un 76 % frente a un 55 %), incluían más tareas de nivel «creación» (producir algo nuevo en lugar de recordar o resumir), con un 50 % frente a un 26 %, y más tareas abstractas (frente a las rutinarias), con un 71 % frente a un 53 %. Asimismo, recurrían a más ámbitos de conocimiento: una media de 2,40 ámbitos por consulta en el caso de los agentes frente a 1,74 en el de los asistentes, y más de la mitad de las consultas a los agentes abarcaban tres o más ámbitos, en comparación con el 17 % en el caso de los asistentes. Al comparar las listas típicas de tareas laborales, observamos que las personas que utilizaban el agente combinaban más pasos en una sola solicitud. De hecho, combinaban entre un 32 % y un 60 % más de subtareas en una sola solicitud que cuando utilizaban el asistente habitual.

Las solicitudes dirigidas al agente también traspasaron los límites profesionales con mayor frecuencia que las dirigidas al asistente (un 59 % frente a un 50 %); por ejemplo, un especialista en marketing que se adentraba en la elaboración de modelos financieros, un ingeniero que redactaba resúmenes de carácter jurídico o un diseñador que realizaba análisis de datos. Las personas se salían de su ámbito de competencia porque el agente les permitía llegar hasta allí.

Aproximadamente el 23% de las cosas que las personas le pidieron al agente que hicieran eran tareas que ni siquiera habían intentado con el asistente: trabajo que solo se volvió factible una vez que el agente pudo llevar a cabo. Si utilizamos una definición más amplia de tareas «nuevas», ese porcentaje asciende a más del 40 %. Estas tareas ahora posibles eran, por lo general, más complejas que las demás. Por lo tanto, el agente no solo agilizaba el mismo trabajo de siempre, sino que hacía posible un trabajo que antes resultaba inviable.

Qué significa esto para su forma de (gestionar) el trabajo
Si acepta que los agentes modifican el contenido del trabajo y no solo su ritmo, se derivarán una serie de medidas de gestión. Ninguna de ellas consiste en adquirir una herramienta. Todas ellas se centran en rediseñar la forma en que se define, se delega y se supervisa el trabajo.

Diseñe pensando en la supervisión, no en el funcionamiento constante.

El cambio de comportamiento fundamental que hemos observado es que las personas pasan de realizar cada paso a supervisar un sistema que lleva a cabo dichos pasos. Cree funciones y flujos de trabajo en torno a la delegación, la verificación y la ampliación, no en torno a la ejecución manual. Forme a las personas para que redacten buenos informes, identifiquen en qué puntos es necesario verificar los resultados y mejorar aún más el resultado final, en lugar de que ellas realicen las mismas cada acción intermedia.

Distribuya el trabajo en función de la complejidad y la verificabilidad, no por instinto.

Dado que los agentes conllevan un costo fijo más elevado y un costo marginal más bajo, tienen un payoff en tareas largas, de múltiples pasos y que requieren varias herramientas, mientras que su rendimiento es inferior en tareas triviales. Igualmente importante: dé preferencia a las tareas cuyos resultados sean relativamente fáciles de verificar. Es más seguro implementar un agente que redacte un informe cuyos datos se puedan contrastar que uno que realice una acción irreversible que no se pueda auditar fácilmente. Adapte deliberadamente el trabajo a la herramienta.

Establezca un límite de intervención humana para las acciones de gran trascendencia.

La autonomía es valiosa precisamente porque le mantiene al margen del proceso; y esa es, precisamente, la razón por la que necesita un punto claro y definida en el que una persona autorice cualquier acción con implicaciones en el mundo real: enviar el correo electrónico, transferir el dinero o realizar el envío. Las pausas que hemos observado son una característica; institucionalícelas. Decida de antemano qué acciones pueden llevarse a cabo a cabo un agente de forma autónoma y cuáles requieren la aprobación de una persona.

Rediseñe las funciones y los límites en función del alcance, no solo del número de empleados.

Si ahora las personas pueden traspasar de forma creíble las fronteras entre profesiones, el antiguo esquema de «quién hace qué» se difumina rápidamente. Esto puede ser una ventaja —equipos más reducidos que producen lo que antes requería varios especialistas— o un caos de trabajo duplicado y sin rendición de cuentas. Decida de forma deliberada en qué ámbitos desea que el personal amplíe sus competencias, en qué sigue necesitando especialistas con conocimientos profundos y cómo se revisarán los resultados interdisciplinares por parte de alguien que

No permita que una métrica de productividad se convierta en toda la estrategia.

La cifra más obvia que hay que tener en cuenta —el ahorro de tiempo y costos por tarea— es la que más probabilidades tiene de inducir un error. Premia la realización más rápida de tareas ya conocidas y pasa por alto el nuevo trabajo que los agentes hacen posible. Mida también la ampliación del alcance: ¿están las personas asumiendo tareas más ambiciosas, de mayor valor y de carácter interfuncional? Ahí es donde realmente residen los mayores beneficios y los mayores riesgos.

Estos resultados presentan algunas limitaciones que conviene tener en cuenta. Nuestro análisis se centró en un periodo de adopción temprana, por lo que la muestra se inclina hacia usuarios avanzados nativos de la IA cuyo comportamiento puede no ser representativo de todo el mundo. Las comparaciones de autonomía y eficiencia se basan en consultas equivalentes, lo que, por su propia naturaleza, excluye las numerosas tareas de los agentes que no tienen un equivalente en el asistente —y esas suelen ser las más complejas—, lo que sugiere que nuestras estimaciones podrían ser conservadoras. Las sesiones constituyen un indicador impreciso de las «tareas». Nuestras cifras de eficiencia y alcance dependen de supuestos de modelización y de una clasificación basada en modelos de lenguaje grande (LLM), lo que introduce errores de medición en ambos casos. Además, observamos el comportamiento únicamente dentro de un ecosistema de producto, por lo que los flujos de trabajo que tienen lugar en otros entornos nos resultan invisibles. La tendencia de los resultados es sólida; las magnitudes exactas deben considerarse aproximadas.
. . .
Resulta tentador clasificar a los agentes de IA bajo el epígrafe de «automatización» y pasar página —dar por sentado que son una forma más rápida de realizar el trabajo que ya teníamos—. Sin embargo, los datos apuntan a algo más interesante. Es cierto que los agentes ahorran cantidades sorprendentes de tiempo y dinero. Pero el cambio más profundo radica en que permiten a las personas pasar de acceder a la información a encargar su ejecución, de manejar herramientas a supervisarlas, y de limitarse a su ámbito de competencia a adentrarse en tareas que nunca antes habrían intentado realizar.

Las organizaciones que más se benefician de esto no serán aquellas que se limiten a contabilizar las horas que han ahorrado. Serán aquellas que rediseñen las funciones en torno a la delegación y la supervisión, establezcan una línea clara en los casos en que se requiera la autorización humana y decidan de forma deliberada hasta qué punto desean ampliar el ámbito de actuación de su personal. La pregunta ya no es solo «¿cuánto más rápido?», sino «¿qué podemos intentar ahora y cómo lo gestionaremos?».

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Jeremy Yang forma parte del equipo técnico de Perplexity. Tiene un doctorado por el MIT y anteriormente fue profesor en la Harvard Business School.

Kate Zyskowski dirige el departamento de investigación de experiencia de usuario (UX) en Perplexity. Es licenciada por la Universidad de Wesleyan y tiene un doctorado por la Universidad de Washington.

Noah Yonack es científico de datos en Perplexity. Es licenciado por la Universidad de Harvard.

Jerry Ma ocupa el cargo de vicepresidente de asuntos internacionales y director técnico adjunto en Perplexity. Es licenciado por la Universidad de Harvard y doctor en Derecho por la Facultad de Derecho de Yale.

 

Doxa 2592

Tres preguntas para poner a prueba sus prioridades

Por Karen Walker
Toma de Decisiones y Resolución de Problemas
Harvard Business Review

#Doxa #Prioridades #TomaDeDecisiones #Estrategia #Autoevaluación #GestiónDelTiempo #ObjetivosClave #Enfoque #Liderazgo #Reflexión #Alineación
Resumen. Los líderes de hoy en día operan en un estado de «urgencia ambiental», en el que el cambio constante, las prioridades contrapuestas y las exigencias implacables hacen que todo parezca igual de importante. Los marcos tradicionales de establecimiento de prioridades y gestión del tiempo se diseñaron para crisis temporales y resultan menos eficaces cuando la urgencia se convierte en la norma. En lugar de intentar hacer más, los líderes deben tomar menos decisiones, pero mejores, eligiendo conscientemente qué perseguir, delegar, aplazar o abandonar. Hay tres pruebas de toma de decisiones que pueden resultar de ayuda: la «prueba de sustitución» identifica el trabajo que solo el líder puede realizar; la «prueba de acumulación» da prioridad al valor a largo plazo; y la «prueba del miedo» saca a la luz las decisiones que se están eludiendo. En conjunto, mejoran el criterio, reducen la fatiga decisoria y fomentan organizaciones más saludables.
A principios de este año, participé en un taller con diez directivos de una empresa tecnológica valorada en mil millones de dólares que estaba llevando a cabo una transformación de SaaS a IA. Inicié la conversación con una pregunta sencilla: «¿Qué les ha exigido realmente estos últimos 90 días?»

El ambiente se animó rápidamente.

«Simplemente no consigo desconectar del trabajo. En cuanto lo intento, surge algo urgente», comentó uno de los directivos.

«No puedo establecer prioridades porque estoy desbordado de solicitudes», añadió otro.

Un tercero tomó la palabra: «Quiero dedicar más tiempo a formar a mi equipo, pero todo es tan frenético que he acabado dejando marchar a buenos profesionales. Siento que es culpa mía. Simplemente no podía ocuparme de todo lo demás y, al mismo tiempo, brindarles el apoyo que necesitaban».

No se trataba de líderes noveles que carecieran de habilidades o que necesitaran que se les explicara cómo establecer prioridades. Eran líderes con experiencia, acostumbrados a tomar decisiones complejas y a dirigir equipos numerosos. Pero algo fallaba y supe al instante que no se trataba de un caso aislado.

Desde entonces, he observado cómo se repite el mismo patrón en mi labor de coaching con altos ejecutivos: la dificultad no radica en la incapacidad de un líder para decir «no» ni en una mala gestión del tiempo. Se trata de tener que tomar las mejores decisiones cuando todo parece crítico, cuando surgen nuevas prioridades antes de que se puedan resolver las anteriores y cuando cada concesión tiene consecuencias reales.

Los líderes trabajan en un mundo en el que la urgencia —racional o irracional— se ha convertido en la condición operativa por defecto. A esta condición la denomino «urgencia ambiental».

Cuando la urgencia ambiental es la norma
La urgencia ambiental es esa sensación crónica y de baja intensidad de que todo es urgente, de que hay que seguir avanzando y de que nada puede esperar. A diferencia de la urgencia episódica —que es efímera y acaba resolviéndose con una solución—, la urgencia ambiental no remite. Se trata de un estado permanente e invisible que se desarrolla en segundo plano.

Lo que hace que la urgencia ambiental resulte especialmente desafiante es que se autorreproduce. Los líderes atrapados en un sistema que genera presión constante la perpetúan al crear, sin quererlo, las mismas condiciones en las que operan sus equipos.

La cuestión, pues, no es cómo ralentizar el río, sino cómo actuar de forma más reflexiva en su seno.

Históricamente, los líderes han recurrido a marcos de priorización a la hora de gestionar situaciones de urgencia puntuales. Estos marcos funcionan bien cuando se enfrenta una interrupción temporal —un momento que requiere concentración y tras el cual el sistema puede volver a la normalidad—. Se basaban en la suposición de que, si los líderes simplemente tenían más claros sus valores, establecían mejores límites o aprendían a utilizar mejor las herramientas de gestión del tiempo, la urgencia se aliviaría. Se trataba de buenas guías para las circunstancias del pasado. Pero las cosas han cambiado.

En un estado de urgencia constante, la tarea ya no consiste en clasificar qué se debe hacer primero, sino en tomar decisiones difíciles y hacer concesiones sobre qué perseguir, aplazar o descartar.

Las investigaciones demuestran que la calidad de las decisiones se deteriora drásticamente en condiciones de gran volumen y alta presión. Cuantas más decisiones tomamos, peor son las decisiones posteriores. La urgencia ambiental crea un estado permanente de fatiga decisoria sin margen de recuperación. Cuando la recuperación es estructuralmente imposible, el rendimiento también disminuye.

Someta sus prioridades a tres pruebas
Para tomar menos decisiones, pero mejores y más claras, en situaciones de gran importancia y en un contexto de urgencia, debe someter sus prioridades a tres pruebas. Es posible que no todas las situaciones requieran aplicar cada una de estas pruebas, pero son válidas en todo tipo de situaciones.

La prueba de sustitución
Pregúntese: ¿Estoy tomando esta decisión porque me encuentro en una posición única para hacerlo o porque soy la persona por defecto encargada de tomar estas decisiones?

Es posible que le resulte difícil delegar ciertas tareas porque lleva tanto tiempo realizándolas que se ha convertido en algo habitual. Sin embargo, al hacerlo, confunde la responsabilidad con la autoría. Trata cada solicitud como algo que requiere su atención personal, lo que hace que se le acumule el trabajo. Y, en un contexto de urgencia, esa costumbre es lo que le abruma.

Para romper ese ciclo, debe identificar cuál es la prioridad que le corresponde exclusivamente a usted, de modo que pueda centrar su atención en ella.

Si su respuesta revela que está tomando esta decisión por defecto, es probable que no sea la decisión que le reporta mayor impacto. Por ejemplo, si dedica 20 minutos a aprobar un informe de gastos crítico que podría autorizar el director financiero, no supera la prueba de sustitución. Esta pregunta le obliga a examinar dónde reside realmente su valor.

Las decisiones que superan esta prueba comparten una característica distintiva: abarcan varias funciones, son decisiones difíciles de tomar que ningún análisis puede resolver por sí solo, o marcan el rumbo a seguir. En cada caso, usted no es el responsable de la toma de decisiones por defecto; es el único que puede tomarla.

La prueba de la capitalización
Pregúntese: ¿Esta decisión generará un valor que aumente con el tiempo o simplemente me ayuda a gestionar la presión del momento?

Cuando todas las decisiones parecen igual de urgentes, se tiende a centrarse en aquellas cuyo impacto se percibe de forma inmediata. La prueba de la acumulación le ayuda a liberarse del pensamiento a corto plazo y a distinguir entre impacto y urgencia. También le permite identificar qué decisiones tienen consecuencias que se acumulan con el tiempo y cuáles solo resuelven lo que es evidente hoy, pero que probablemente no tendrán importancia el próximo trimestre.

Volvamos al ejemplo del directivo que despidió a un buen empleado porque no tenía tiempo para formarlo. Se trata de un fracaso en la prueba de la acumulación que se ha ido manifestando con el paso del tiempo. Desarrollar a las personas genera un efecto acumulativo. Perderlas, por el contrario, supone un deterioro.

Las decisiones cuyo valor se acumula merecen una atención más reflexiva, ya que determinan la trayectoria de la organización. Si hoy resuelve un problema evidente a corto plazo —por ejemplo, limitarse a dar retroalimentación a un empleado con gran potencial cada vez que comete un error— a costa de dejar sin abordar un problema crónico sutil (la tutoría y el desarrollo continuos), está optimizando la situación actual y el alivio inmediato, pero no el progreso.

Un CEO, en una conversación que mantuve con él, lo expresó acertadamente: «Todo lo que hacemos es importante para el resultado, pero quizá no tan importante para el resultado global». Y esa fue la distinción más acertada entre lo que importa ahora y lo que contribuye a alcanzar el objetivo.

La prueba del miedo
Pregúntese: ¿Estoy evitando esta decisión porque no es la más acertada o porque no quiero afrontar las consecuencias de tomarla?

Al trabajar bajo una presión constante, el problema no es que haya demasiadas decisiones que tomar, sino que la urgencia ambiental crea un entorno en el que uno empieza a posponer las decisiones incómodas. Uno quiere dejarlo pasar, pero hacerlo requiere valor y genera miedo: miedo a equivocarse, a perder prestigio, a lo desconocido o al conflicto.

La urgencia sirve de buena excusa para posponer las decisiones difíciles: «Me ocuparé de ello cuando tenga tiempo» o «Recopilemos más datos antes de dar por terminada la colaboración con este cliente». La incomodidad nunca desaparece; simplemente queda enterrada.

Por ejemplo, su empresa está trabajando en tres iniciativas importantes al mismo tiempo: la adopción de la inteligencia artificial, las mejoras operativas y la reducción de costes. Aunque todas ellas parecen prioritarias, usted sabe que está sacrificando la rapidez porque no dispone de recursos suficientes para destinarlos a las tres. Es posible que evite descartar ninguna de las iniciativas porque podría parecer un fracaso por su parte. Esto provoca que las tres se retrasen y que su empresa salga perdiendo frente a la competencia.

Plantearse esta pregunta puede ayudarle a darse cuenta del coste que supone la inacción y de por qué está evitando tomar una decisión, lo que, en consecuencia, le ayudará a realizar concesiones de forma consciente.

Si sigue trabajando en un producto basado en la inteligencia artificial incluso después de que las demandas del mercado hayan cambiado, o si considera que reducir el alcance de una transformación a nivel de toda la empresa es un fracaso y no un reajuste de prioridades, ha suspendido la «prueba del miedo».
...
La mayoría de los líderes ya están llevando a cabo alguna versión de estas pruebas de manera informal. El valor de hacerlas explícitas no radica en reinventar la rueda, sino en lograr que las decisiones importantes sean conscientes, compartidas y reproducibles en todo el equipo.

Los antiguos marcos de toma de decisiones partían del supuesto de que la urgencia era un fallo del liderazgo. No lo es. Es la realidad actual. La cuestión es si establecerá sus prioridades de forma consciente o reactiva. Con unas directrices de toma de decisiones menos numerosas, mejores y más claras, podrá ejercer un juicio más sensato sin ralentizar a su equipo.

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Karen Walker asesora a CEOs y equipos de alta dirección de empresas en fase de fuerte crecimiento durante los procesos de expansión y los puntos de inflexión. Su trabajo figura en la lista de la revista HBR de «10 lecturas imprescindibles sobre el alto rendimiento».