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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 2558

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

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

Por K. Sudhir
IA generativa
Harvard Business Review

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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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

Por Samantha Hellauer, Dina Wang, Heidi Smith y Samantha Smith.
Liderazgo
Harvard Business Review

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Resumen. Las empresas de capital riesgo han preferido durante mucho tiempo a CEOs con experiencia previa en empresas de su cartera, pero la escasez de talento y la rápida expansión de la participación del capital riesgo están impulsando a los inversores a contratara más líderes procedentes del mundo empresarial. No todos logran realizar esta transición con éxito. Dirigir una empresa respaldada por capital riesgo requiere cinco capacidades: una orientación comercial práctica, la capacidad de abordar la estrategia bajo presión, la capacidad de ejercer una amplia influencia para lograr un impacto, la disposición a asumir riesgos (especialmente en materia de talento) y una amplia capacidad de relación interpersonal. A diferencia de la mayoría de las empresas, las sociedades de capital riesgo exigen una creación de valor inmediata, una ejecución ágil y una relación directa y de gran franqueza con los inversores y los consejos de administración. Una evaluación rigurosa de la capacidad de los candidatos para cumplir con estos requisitos —así como una valoración honesta de su motivación y preparación— puede ayudar a las empresas de cartera a aumentar las probabilidades de encontrar CEOs que se adapten bien al perfil.
Durante años, una suposición generalizada ha guiado las decisiones de contratación en el sector del capital riesgo: ante la duda sobre a quién contratar para dirigir una empresa de la cartera, se optaba por alguien que ya hubiera sido CEO de una empresa respaldada por capital riesgo. Pero los tiempos están cambiando. Hoy en día, ante la escasez de talento, los planos de creación de valor más ambiciosos y las transformaciones cada vez más complejas, las firmas de capital riesgo están buscando más allá de ese perfil habitual.

En ghSmart hemos observado este cambio de primera mano. En los últimos años, nuestros clientes del sector del capital riesgo han contratado cada vez más a directivos procedentes de las canteras de talento de las grandes empresas, y un número cada vez mayor de altos directivos de estas últimas consideraciones ahora que las empresas respaldadas por capital riesgo constituyen una vía atractiva para acceder a su primer puesto de CEO. Esta tendencia se ha visto impulsada por el rápido crecimiento del número de empresas propiedad de fondos de capital riesgo y el consiguiente desequilibrio entre la oferta y la demanda de directores generales con experiencia en su gestión. Según Citizens Bank, el número de empresas estadounidenses respaldadas por riesgo de capital ha aumentado en más de un 400 % en los últimos 25 años, mientras que el número de empresas que cotizan en bolsa ha disminuido en aproximadamente un 35 %. Nuestros propios datos reflejan esa dinámica: el 53 % de los CEOs de empresas de cartera que ocuparon el cargo por primera vez y que obtuvieron un alto rendimiento, evaluados por nosotros en 2024 y 2025, procedían directamente de puestos de alta dirección corporativa o de liderazgo en unidades de negocio, lo que pone de aliviar la importancia que ha adquirido la cantera corporativa a la hora de satisfacer la creciente demanda de talento por parte de las sociedades de capital riesgo.

Es evidente que no todos los líderes empresariales de éxito son los más adecuados para ocupar el cargo de CEO en una empresa respaldada por capital riesgo. Entonces, ¿cuáles son las claves del éxito?

Para responder a esa pregunta, hemos analizado cinco años de datos de evaluación propios correspondientes a 491 altos ejecutivos (241 CEOs de empresas de cartera y 250 altos directivos de grandes empresas), evaluando las diferencias en 18 rasgos de liderazgo. Asimismo, hemos revisado 83 evaluaciones de líderes corporativos que posteriormente pasaron a ocupar el cargo de CEO en empresas respaldadas por riesgo de capital y hemos realizado una docena de entrevistas a CEOs e inversores. De este modo, hemos identificado cinco capacidades que constituyen indicadores confiables de éxito, cada una de las cuales analizamos en este artículo.

Las cinco capacidades fundamentales
Nuestras cinco capacidades reflejan las exigencias específicas de operar en el contexto del riesgo de capital, donde los recursos son más escasos que en el mundo empresarial y la rendición de cuentas es directa e implacable. Ofrecen una forma más confiable y práctica de evaluar el potencial de los líderes para triunfar en una empresa respaldada por capital riesgo que limitarse a considerar su experiencia previa en empresas de cartera. Es poco probable que una persona destaque en las cinco competencias, pero cuanto mejor se desenvuelva en todas ellas, mayores serán las probabilidades de que tenga éxito en una empresa respaldada por capital riesgo.

Orientación comercial práctica. Los ejecutivos de las grandes empresas suelen destacar en la planificación a largo plazo, pero los CEOs de las empresas participadas por fondos de capital riesgo se ven sometidos a una presión inmediata para traducir la estrategia en creación de valor. Quienes lo consiguen comprenden qué es lo que marca la diferencia y ajustan rápidamente el rumbo de la empresa a medida que se reciben los datos. Según nuestro estudio, los CEOs de las empresas respaldadas por fondos de capital riesgo tenían un 17% más de probabilidades que los altos directivos de las grandes empresas de destacar en el aspecto comercial del negocio, centrándose en los factores clave que aumentan los ingresos y actuando sobre ellos. Como nos comenta Robert Hanson, que ha sido CEO de dos empresas de cartera: «El mayor cambio en el capital riesgo es confiar en que lo que realmente importa es el plan de creación de valor, no contentar a los stakeholders». Dado que el reloj empieza a correr desde el primer día, se espera que los CEOs vayan más allá de la supervisión financiera y asuman un liderazgo comercial activo. «Si le contratan como experto en una categoría procedente de una gran empresa», explicó Hanson, «no está ahí solo para gestionar el presupuesto anual. Se espera que crea valor en esa categoría impulsando un crecimiento estratégico constante y la expansión de los márgenes».

Capacidad para abordar cuestiones estratégicas bajo presión.Los líderes corporativos suelen diseñar estrategias en ciclos de planificación prolongadas que implican una gobernanza rigurosa y una amplia coordinación con los stakeholders, pero los CEOs de las empresas de la cartera se ven sometidos a una presión de tiempo constante. «No se puede tener éxito en el capital riesgo definiendo la estrategia desde la distancia», nos comentó uno de ellos. «Hay que involucrarse de lleno, medirse de lleno en la acción y traducir la dirección marcada en medidas concretas». Según nuestro análisis, los CEOs de empresas respaldadas por riesgo de capital eran un 20% más propensos que los altos directivos de las grandes empresas a dar prioridad al pensamiento estratégico. Para los líderes que pasan a ocupar puestos en empresas respaldadas por capital riesgo, la ausencia de las presiones de los resultados trimestrales y de la necesidad de alcanzar un amplio consenso para tomar decisiones puede resultar liberadora. «En el capital riesgo», nos explicó Jesper Nordengaard, que se estrenaba como CEO de una empresa de cartera tras haber ocupado anteriormente el cargo de presidente para Norteamérica de Colgate-Palmolive, «se toma una decisión y la siguiente reunión se centra en cómo se está llevando a cabo».

Capacidad para ejercer una amplia influencia con el fin de generar un impacto. En entornos corporativos, los líderes suelen recurrir a equipos consolidados, a la infraestructura existente y a las vías de influencia para obtener resultados. Las relaciones y la credibilidad cultivadas a lo largo de los años en una jerarquía corporativa tienen mucha menos importancia en una empresa de la cartera de capital riesgo, donde los nuevos propietarios y miembros del consejo de administración, una estrategia renovada y una autoridad heredada limitada implican que los líderes deben saber cómo ganarse rápidamente la confianza de los stakeholders. «En la práctica, se está empezando de cero», nos comentó el CEO de una de estas empresas. Los CEOs de empresas respaldadas por riesgo de capital suelen necesitar ejercer influencia directa e indirecta sobre una amplia gama de stakeholders —desde sus subordinados directos hasta personas de la organización en general, pasando por los miembros del consejo de administración— con el fin de lograr la alineación que permita la ejecución. Deben movilizarse sistemáticamente a la organización hacia decisiones más rápidas y resultados tangibles con una presencia intensa y deliberada. Eso implica dedicar una cantidad significativa de tiempo sobre el terreno, trabajando individualmente con los líderes e interactuando con sus equipos y con los empleados de primera línea. Los nuevos CEOs deben mantenerse lo suficientemente cerca del trabajo como para poner a prueba las hipótesis y eliminar los obstáculos, al tiempo que transfieren deliberadamente la responsabilidad de los resultados hacia abajo y a través de toda la organización. Como nos comenta Eric Jungbluth, un CEO que ha dirigido múltiples empresas respaldadas por capital riesgo y que anteriormente ocupó puestos de liderazgo en tres empresas que cotizan en bolsa, hay una cosa que importa por encima de todo: «La capacidad para impulsar la ejecución a través de los demás».

Disposición a asumir riesgos. En nuestro análisis, los CEOs de las empresas de la cartera tenían un 12 % más de probabilidades de obtener una puntuación alta en la asunción de riesgos que los altos directivos de las grandes empresas. Los líderes que triunfan en empresas respaldadas por capital riesgo no esperan a alcanzar un consenso ni a disponer de información perfecta; Realizan apuestas selectivas, toman decisiones de compensación con rapidez y asumen las consecuencias de forma transparente. Los líderes que han buscado puestos disruptivos o transformadores en el mundo empresarial suelen estar ya preparados para asumir riesgos significativos sin tener certezas. Consideramos las decisiones de contratación. En el mundo corporativo, puede llevar muchos meses contratar a altos ejecutivos y ponerlos al día, pero las empresas de capital riesgo exigen que los CEOs tomen decisiones rápidas sobre quién puede cumplir el plan de creación de valor y quién no —decisiones que conllevan un mayor riesgo, ya que el plazo para crear valor es más corto y el margen para cometer errores de contratación es menor—. Los CEOs de las empresas de cartera deben centrarse en los expertos funcionales con experiencia que, en su opinión, puedan rendir de inmediato y que requieran una incorporación mínima. Deben asumir riesgos calculados seleccionando líderes que puedan ayudar a la empresa a alcanzar su siguiente etapa, incluso cuando las capacidades exactas requeridas aún no estén del todo definidos. Como nos comenta Maggie van de Griend, directora general de talento de la cartera en Warburg Pincus: «En el capital riesgo, se contrata pensando en dónde debe estar la empresa dentro de dos años, no en dónde se encuentra hoy».

Ámbito interpersonal. Los entornos corporativos suelen requerir refinamiento, comprensión de la jerarquía y capacidad para gestionar cuidadosamente la comunicación. Los entornos de capital riesgo, por el contrario, exigen claridad, franqueza y la capacidad de trabajar bien con una amplia variedad de personas. Requieren líderes capaces de captar rápidamente las motivaciones de las personas, comprender cómo sus propios estilos y decisiones afectan a los demás, y adaptar sus enfoques para motivar a las personas y resolver conflictos cuando surjan. Los CEOs de las empresas de la cartera a los que entrevistamos hicieron especial hincapié en establecer relaciones de trabajo sólidas con sus inversores y consejos de administración, lo que requiere interacciones frecuentes, informales y espontáneas. A menudo lo describieron como una de las diferencias más significativas con respecto a los puestos corporativos, donde las interacciones con el consejo de administración suelen ser más formales, esporádicas y filtradas. A Greg Gartland le llamó la atención la esta diferencia cuando comenzó a trabajar como CEO de 3E —un proveedor de soluciones de cumplimiento normativo inteligentes y basado en datos en los ámbitos del medio ambiente, la salud, la seguridad y la sostenibilidad, propiedad de un fondo de capital riesgo— tras haber ocupado el cargo de director de producto en S&P Global Market Intelligence. «Participé en casi todas las reuniones del consejo de administración de S&P durante tres años», nos contó, «pero solo en temas específicos y durante breves intervalos. En el sector del capital riesgo, hablo por teléfono con el consejo de administración todos los días».
Cómo se define el éxito
Consideramos el caso de Lisa Utzschneider, cuya transición de alta directiva en el ámbito empresarial a CEO de una empresa respaldada por capital riesgo pone de relieve tres de los factores clave que predicen el éxito: una orientación comercial práctica, la capacidad de ejercer una influencia y un impacto más amplios, y la capacidad de relacionarse con personas de distintos ámbitos.

Utzschneider trabajó durante más de dos décadas en puestos de alta dirección en Microsoft y Amazon, y posteriormente pasó a ocupar el cargo de director de ingresos en Yahoo, donde contribuyó a estabilizar el negocio y apoyó un papel fundamental en su venta a Verizon. Tras haber gestionado un complejo proceso de reestructuración y una operación de venta, buscaba un nuevo reto. Así pues, asumió el cargo de CEO de Integral Ad Science (IAS), una empresa respaldada por capital riesgo.

Una vez al mando, Utzschneider recurrió de inmediato a la intensidad operativa y al rigor comercial que había perfeccionado en sus puestos corporativos. «Amazon y Yahoo realmente me prepararon para el cargo de CEO en el sector del capital riesgo», nos comentó. Reforzó la creación de valor desde el primer día, tomó decisiones rápidas y pragmáticas, y construyó una relación caracterizada por una gran franqueza y confianza con sus inversores. Su capacidad para involucrarlos como auténticos socios le permitirá ganarse su confianza rápidamente y actuar con rapidez y transparencia.

Para impulsar el ritmo y centrar a su equipo directamente en los objetivos comerciales, Utzschneider sacaba a relucir continuamente en las reuniones semanales lo que ella denomina las «piedras grandes», es decir, las iniciativas más críticas de la empresa, vinculadas tanto a los directivos de alto nivel como a los pilares del plan de creación de valor de IAS. Además, recurrió a la red de CEOs de la firma de capital riesgo para solicitar asesoramiento. «Si nunca había contratado a un director técnico antes», recuerda, «preguntaba a un CEO que lo hubiera hecho. Si alguien había llevado a cabo siete adquisiciones en dos años, lo localizaba y le preguntaba exactamente cómo lo había conseguido». Utzschneider aprovechó el ecosistema del capital riesgo y sus estrategias ya consolidadas, lo que le permitió avanzar más rápido de lo que habría podido hacerlo por su cuenta e influir en su organización de forma más amplia y contundente.

Bajo su liderazgo, IAS creció de forma significativa y salió a bolsa. Al reflexionar sobre los factores que hicieron posible su éxito, Utzschneider nos comentó: «En el capital riesgo, el éxito depende de la rentabilidad, de la hipótesis de trabajo y de las expectativas de salida. Se trata de una operación, y tener claro cuál es su papel es lo que genera confianza, empodera a los equipos, permite actuar con rapidez y crea valor».

Ken Gayer, un directivo formado en el ámbito empresarial que ha ocupado el cargo de CEO en varias empresas respaldadas por capital riesgo, es un buen ejemplo de alguien cuya capacidad de relación interpersonal y su orientación comercial práctica han contribuido a su éxito. Antes de trabajar en empresas propiedad de fondos de capital riesgo, Gayer pasó 15 años en Honeywell, llegando a ocupar el cargo de presidente de la división de Productos Especializados de Honeywell. Anteriormente, había servido como teniente en la fuerza de submarinos nucleares de la Marina de los Estados Unidos —un entorno caracterizado por la precisión, la jerarquía y los límites estrictos— y como director en McKinsey & Company, donde perfeccionó sus habilidades para la resolución de problemas y la comunicación. Esas experiencias le convirtieron en un profesional disciplinado y en un «soldado corporativo» altamente eficaz, pero también reforzaron en él unas normas de relación basadas en la distancia, la estructura y la formalidad.

Su primera carga en una empresa propiedad de un fondo de capital riesgo desafió esas normas desde el primer momento. Cuando Gayer asumió el cargo de CEO, el fundador de la empresa siguió siendo el director de tecnología y el núcleo emocional del negocio, un acuerdo que obligó a Gayer a encontrar el equilibrio entre el respeto hacia el fundador y los orígenes de la empresa, por un lado, y la necesidad de profesionalizarla y hacerla crecer, por otro. Uno de los primeros éxitos clave se debió a su orientación comercial práctica; fue capaz de plasmar con éxito la visión del fundador en planos viables y orientados a la rentabilidad, por ejemplo, impulsando el crecimiento mediante adquisiciones. «Se me daba bien analizar y presentar las cosas de tal manera que resultara fácil para el inversor de capital riesgo decir: “Eso es viable. Podemos ayudar con eso”».

Gayer descubrió que muchas de las normas interpersonales que le habían resultado útiles en sus puestos corporativos resultaban, de hecho, contraproductores en una empresa respaldada por capital riesgo. «En una gran empresa», nos explica, «una vez superado el nivel de su superior inmediato, el siguiente nivel superior resultaba distante. A menudo prevalecía una mentalidad contraria a la camaradería». En el sector del riesgo de capital ocurriría justo lo contrario. El éxito dependía de ser visible, accesible y participar directamente en todos los niveles de la organización. Así que Gayer se implicó de lleno. En una de las empresas de la cartera, cuando se encontró con la falta de ese tipo de infraestructura básica que se da por sentada en el mundo empresarial —como un sistema tecnológico para celebrar reuniones virtuales o una plantilla estándar para los acuerdos de confidencialidad—, no esperó a que se creara a su alrededor. En su lugar, adoptó lo que denominó una «mentalidad de cero a infinito», interviniendo de forma proactiva para resolver problemas y crear mecanismos operativos que permitieran a los demás avanzar más rápido.

Las experiencias de Utzschneider y Gayer ilustran una conclusión constante en nuestra investigación: los líderes empresariales que triunfan en el sector del capital riesgo son aquellos que saben plasmar su visión comercial en acciones concretas, impulsar los resultados en todo el sistema y utilizar sus habilidades interpersonales para hacer frente a las exigencias de un entorno mucho más arriesgado y dinámico.
...
A medida que se va generalizando la trayectoria de líder corporativo a CEO de una empresa respaldada por capital riesgo, el éxito dependerá de que exista un entendimiento común de lo que realmente exige este cargo. Cuando un líder no logra realizar bien la transición, rara vez se debe a una falta de talento; más bien, se debe a que las capacidades requeridas nunca se comprendieron ni se pusieron a prueba plenamente por ninguna de las partes. El cargo de CEO es esencialmente distinto en las empresas respaldadas por capital riesgo. Los inversores deben ir más allá de la simple búsqueda de candidatos con currículos y trayectorias profesionales similares, y plantear preguntas más precisas sobre su preparación para este entorno. Los directivos corporativos, por su parte, deben considerar la transición no solo como un ascenso, sino también como una redefinición de las expectativas, y plantearse seriamente si están preparados para las realidades del cargo y si estas les motivan. Para acertar, es fundamental tener claras tanto las capacidades como la motivación.

Preguntas que debe plantearse
Al centrarse en los factores que predicen el éxito de un CEO en empresas respaldadas por capital riesgo, las firmas de capital riesgo pueden ampliar la reserva de candidatos a puestos de liderazgo, y los ejecutivos de las empresas pueden evaluar con mayor honestidad si están preparados para dar el salto a la dirección de una empresa propiedad de capital riesgo. Para facilitar ese proceso, hemos elaborado una serie de preguntas que tanto las firmas de capital riesgo como los candidatos corporativos deben plantear.

Lo que las empresas deben preguntar sobre los candidatos
¿Tienen una predisposición a la acción basada en lo que realmente generará valor? ¿En qué ocasiones han tomado decisiones de alto riesgo sin disponer de datos perfectos y cómo se tradujeron esas decisiones en resultados comerciales?

¿Son capaces de simplificar rápidamente la estrategia en un pequeño conjunto de prioridades ejecutables? ¿Con qué eficacia se adaptan cuando surgen nuevos datos?

¿Han asumido riesgos significativos, especialmente en materia de talento? ¿Con qué rapidez han evaluado, ascendido o sustituido a los líderes cuando el negocio lo exigía? ¿Qué otras apuestas trascendentales han realizado en las que eran plenamente responsables de los resultados?

¿En qué medida logran resultados a través de otras personas? ¿Son capaces de empoderar a un equipo para que actúe a un ritmo rápido ya gran escala? ¿Se enorgullecen de los resultados colectivos, o dan más importancia al «yo» que al «nosotros»?

¿Genera confianza entre las distintas partes interesadas? ¿Se siente cómodo comunicándose con franqueza, adaptando su estilo al contexto y participando en conflictos constructivos?

¿Qué experiencia han tenido en entornos más difíciles? ¿ Han liderado —y obtenido resultados— en entornos sin una infraestructura sólida, sin equipos numerosos ni manuales de actuación establecidos? ¿Se han enfrentado a situaciones complicadas o caóticas en las que se les exigía estabilizar o reconstruir un negocio?

¿Qué les motiva a asumir este cargo? Más allá de las ventajas salariales, ¿les motiva crear, resolver problemas y trabajar con intensidad sostenida? ¿Hay indicios de que «se lo pasarán bien incluso en los momentos más duros», como dijo un CEO?

Lo que los candidatos deben preguntarse
¿Me motiva tomar decisiones rápidas y orientadas a los resultados en medio de la incertidumbre? ¿Hasta qué punto comprende —y comparto— los factores comerciales que impulsan el plan de creación de valor?

¿Soy capaz de ir al grano rápidamente para centrarme en lo que realmente importa? ¿O prefiere disponer de tiempo para una exploración y un perfeccionamiento más exhaustivos?

¿La idea de asumir una mayor responsabilidad y comprometerme me motiva o me agota? ¿Estoy preparado para ser la principal fuente de claridad, convicción e impulso, o prefiero compartir la responsabilidad con otros?

¿Estoy preparado para asumir riesgos significativos? ¿Me sentiré seguro al contar con un plan de talento en los primeros 120 días y al introducir cambios en el plazo de un año?

¿Me siento cómodo liderando con transparencia en tiempo real? ¿Un entorno de gran franqueza, en el que lo bueno, lo malo y lo feo salen a la luz pronto y con frecuencia, potenciará mis puntos fuertes o entrará en conflicto con mi estilo?

¿Disfruto del proceso de construcción? ¿Me motiva descubrir lo que no sé, arreglar lo que no funciona y crear una estructura donde apenas existe, o prefiero contar con equipos, procesos y sistemas de apoyo ya establecidos?

¿Qué es lo que realmente deseo en mi próximo puesto? ¿Me motiva más el trabajo, la remuneración o la idea de ser CEO? ¿Cómo me sentiré en los días más difíciles del periodo de espera?

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Una versión de este artículo apareció en la   edición de julio-agosto de 2026 de Harvard Business Review.

Samantha Hellauer es directora sénior y directora de iniciativas estratégicas en ghSMART, una consultora especializada en liderazgo.

Dina Wang es socia de ghSmart, donde forma parte del comité ejecutivo.

Heidi Smith es la responsable del área de sucesión de directores generales de ghSmart.

Samantha Smith es doctoranda en la Harvard Business School e investigadora en ghSmart.


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Los equipos más potentes de agentes de IA se crearán utilizando diferentes modelos

Por Mark Purdy
IA generativa
Harvard Business Review

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Resumen. La IA con agentes está tan extendida que algunos líderes empresariales ya consideran a los agentes de IA como parte de su plantilla habitual. Sin embargo, si no se presta atención a la diversidad de esta creciente fuerza laboral con agentes, es probable que los líderes empresariales descubran que muchas de las promesasLos beneficios de la IA con agentes —mayor productividad, innovación y creatividad— no se materializan por completo. De hecho, un creciente conjunto de investigaciones apunta a mejoras significativas en el rendimiento gracias a la diversidad en los sistemas con agentes. Un estudio, por ejemplo, demostró que los equipos de agentes seleccionados teniendo en cuenta la diversidad eran un 25 % más eficaces a la hora de resolver problemas de ingeniería de software que los agentes que actuaban individualmente, principalmente debido a la combinación de diferentes habilidades y conocimientos. Otro estudio demostró que tan solo dos agentes diversos pueden igualar o superar el rendimiento de 16 agentes homogéneos. El mensaje es claro: al igual que la diversidad en la fuerza laboral humana, la diversidad en los sistemas con agentes genera importantes beneficios en el rendimiento. A continuación, se presentan siete imperativos para la creación de equipos con agentes diversos.
La fuerza laboral proactiva está en marcha.

Los agentes de IA —sistemas de inteligencia artificial altamente autónomos capaces de comprender el contexto, tomar decisiones y realizar acciones complejas— operan habitualmente junto a trabajadores humanos en numerosos sectores. Los desarrolladores de software recurren cada vez más a agentes de codificación para tareas como escribir, probar y revisar código. En atención al cliente, los agentes de IA apoyan a los agentes humanos en los centros de llamadas, priorizando las consultas de los clientes, solicitando información y sugiriendo soluciones. En la gestión de la cadena de suministro, los planificadores de redes pueden recurrir a equipos de agentes de IA que supervisan la oferta y la demanda, proponen planes, optimizan el inventario y coordinan la actividad entre clientes y proveedores.

La IA geriátrica está tan extendida que algunos líderes empresariales ya consideran a los agentes de IA como parte de su plantilla habitual. En un episodio reciente de  HBR IdeaCast, Bob Sternfels, socio director global de McKinsey & Company, comentó que la plantilla de su empresa asciende ahora a 60 000 personas, de las cuales 20 000 son agentes de IA. Esto supone un aumento considerable respecto a los 3000 agentes de hace 18 meses. El CEO de NVIDIA,  Jensen Huang, tiene una visión aún más ambiciosa: que NVIDIA algún día será una empresa de 50 000 empleados con 100 millones de asistentes de IA en cada uno de sus departamentos.

Sin embargo, si no se presta atención a la diversidad de esta creciente fuerza laboral de agentes, es probable que los líderes empresariales descubran que muchos de los beneficios prometidos de la IA con agentes —mayor productividad, innovación y creatividad— no se materializan por completo. De hecho, un creciente conjunto de investigaciones apunta a mejoras significativas en el rendimiento gracias a la diversidad en los sistemas de agentes. Un estudio, por ejemplo, demostró que los equipos de agentes seleccionados teniendo en cuenta la diversidad eran un 25 % más eficaces a la hora de resolver problemas de ingeniería de software que los agentes que actuaban individualmente, principalmente debido a la combinación de diferentes habilidades y conocimientos. Otro estudio demostró que tan solo dos agentes diversos pueden igualar o superar el rendimiento de 16 agentes homogéneos. El mensaje es claro: al igual que la diversidad en la fuerza laboral humana, la diversidad de agentes genera importantes beneficios en el rendimiento.

Si bien la evidencia a favor de la diversidad de agentes sigue aumentando, no está tan claro cómo los líderes empresariales y tecnológicos pueden crear equipos de agentes diversos en la práctica. ¿Es suficiente con adaptar los agentes existentes a diferentes entornos culturales o sociales, o con dotarlos de personalidades distintivas? En resumen, ¿qué define la diversidad en los equipos de agentes y cómo se logra?

Actualmente, la mayoría de las empresas parecen no estar preparadas para estas cuestiones. Siguen centradas principalmente en los aspectos técnicos y comerciales de la implementación de la IA. Este artículo expone las causas y consecuencias de la falta de diversidad en los sistemas de IA con agentes, así como las medidas que los líderes y tecnólogos pueden tomar ahora para crear equipos de IA con agentes más diversos.

El desafío de la diversidad de la IA agente
En principio, los modelos de lenguaje extenso (o "fundamentos"), que representan el "cerebro" de un sistema de agentes, pueden utilizarse para generar diversidad superficial en los agentes de IA, manifestándose en distintos tipos de personalidad, formas de pensar y actitudes sociales y culturales. Por ejemplo, se puede configurar a los agentes de IA para que sean "apasionados" o "fríos", reflejando así las personalidades extrovertidas o introvertidas (humanas), y se les puede instruir para que sean más inquisitivos, desafiantes o conciliadores. Sin embargo, en muchos casos, estos cambios son meramente superficiales.

Entrevisté a Enver Cetin, director de la empresa de IA Ciklum, quien articuló el problema subyacente: «Cuando los clientes me hablan de diversidad en la IA con agentes, generalmente se refieren a la diversidad de personalidad o cultural en la capa de agentes. El verdadero problema que veo en los sectores de servicios financieros, automoción y comercio minorista es que casi todos operan con el mismo puñado de modelos base, las mismas arquitecturas de recuperación y, a menudo, las mismas fuentes de datos. Cuando la infraestructura subyacente es uniforme, vestir a los agentes con diferentes personalidades es, en su mayor parte, algo superficial. Cambiar de apariencia no es cognición».

Esta perspectiva se ve reforzada por un creciente número de investigaciones que ponen de manifiesto la falta de diversidad en los modelos de IA. Un estudio ha demostrado que solicitar diferentes tipos de personalidad da lugar a modelos de IA muy binarios en su pensamiento y acciones —muy extrovertidos o introvertidos, por ejemplo—, mientras que la mayoría de los humanos exhiben estos rasgos en un espectro continuo.

Otro estudio realizado por Atari et al. ha demostrado que las respuestas de los principales modelos de lenguajes de gran tamaño, como ChatGPT, a las pruebas de perfil psicológico se asemejan a las de personas de sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas (a las que denominan poblaciones «WEIRD»). Por el contrario, los principales modelos no logran capturar la diversidad de otras poblaciones con valores muy diferentes.

Las consecuencias empresariales de la falta de diversidad en los equipos de trabajo autónomos
La falta de diversidad subyacente en los modelos de IA con agentes tiene consecuencias de gran alcance para los equipos individuales, las empresas y los mercados.

A nivel organizacional, la diversidad de agentes es importante porque numerosos estudios han demostrado que la personalidad y la variación cultural son determinantes clave para el éxito de los equipos, en parte porque generan una "fricción cognitiva" que les permite resolver problemas complejos con mayor rapidez. A medida que los agentes de IA se integran más con los equipos humanos y alcanzan una mayor preponderancia en la fuerza laboral, aumentan los riesgos de sofocar las diferentes perspectivas y el pensamiento creativo.

En términos más generales, la falta de diversidad de agentes probablemente conduzca a la pérdida de oportunidades de mercado y a un aumento de los riesgos comerciales y de mercado. Cetin, de Ciklum, destacó tres cuestiones clave para las industrias. «Primero, si todos usan los mismos modelos, se producen errores correlacionados. En industrias reguladas como los pagos o los seguros, todo el sector experimenta los mismos falsos negativos por fraude al mismo tiempo. Ese es un riesgo sistémico, no solo un riesgo del proveedor. Segundo, en el comercio minorista, los sistemas de recomendación y fijación de precios de IA convergen en las mismas respuestas. Los minoristas que usan la misma pila fijan precios silenciosamente hacia el mismo equilibrio, y la diferenciación competitiva se comprime sin que nadie se dé cuenta». Un estudio encontró que en ocho mercados de productos —que abarcan desde automóviles eléctricos y computadoras portátiles hasta zapatillas para correr y cadenas hoteleras— los principales sistemas de recomendación de IA «mostraron un favoritismo marcado» hacia las marcas estadounidenses, lo que podría distorsionar la competencia y la elección del consumidor.

El tercer riesgo que Cetin señala es la pérdida de información sobre casos excepcionales en el ámbito empresarial. Por ejemplo, la convergencia de modelos de agencia en el sector asegurador podría implicar que las empresas no detecten patrones de fraude novedosos o inusuales. Asimismo, en los sectores de productos de consumo o comercio minorista, las empresas podrían tardar en detectar cambios en los patrones o preferencias de los consumidores, lo que limitaría la experimentación de productos y el desarrollo de nuevos segmentos de clientes y modelos de negocio. La ventaja de la diversidad de modelos de agencia radica en que las empresas tendrán mayor probabilidad de detectar con antelación diferentes señales de demanda, lo que mejorará su capacidad de análisis comercial y su innovación a través de precios, marketing y modelos de negocio.

La implicación es clara: a medida que la IA con capacidad de gestión de agentes se expande y se difunde cada vez más en las empresas y sus plantillas, es probable que los riesgos de una creciente uniformidad y las pérdidas derivadas de la falta de diversidad en dicha capacidad se magnifiquen en los equipos, las empresas y la economía en general.

Siete imperativos para crear equipos diversos y proactivos
Las grandes empresas aún se encuentran, en general, en la fase inicial de la implementación de la IA activa, identificando y probando casos de uso mientras capacitan a sus empleados en habilidades básicas de IA. Sin embargo, las buenas prácticas actuales en el desarrollo de la IA activa pueden evitar problemas futuros y reforzar la diversidad de los equipos de IA activa emergentes. Estos siete imperativos ayudan a guiar el camino a seguir.

1. Diversificar la pila tecnológica de agentes: La primera y más importante acción para mejorar la diversidad de agentes es que las empresas diversifiquen los modelos base subyacentes, grandes modelos de propósito general que actúan como el cerebro de un sistema de agentes. Los ejemplos líderes actuales incluyen Claude de Anthropic, GPT de OpenAI, Gemini de Google, Llama de Meta y los modelos abiertos de Mistral. Si bien el modelo base es la pieza más visible, la pila de IA de agentes también incluye otros elementos que son candidatos para la diversificación, como la capa de recuperación (que incorpora los datos de la empresa al sistema de agentes), el marco de orquestación que coordina las acciones de los agentes y la capa de evaluación y control que verifica los resultados antes de que lleguen al usuario final. Una configuración práctica sería Claude de Anthropic como agente de razonamiento, Gemini de Google como evaluador y GPT de OpenAI como agente de generación: diferentes laboratorios, diferentes datos de entrenamiento, diferentes enfoques de alineación. La cuestión es estructural, más que basada en clasificaciones: es menos probable que sus errores se correlacionen si se configuran de esta manera.

2. Enriquecer los datos de entrenamiento de agentes: Unos datos de entrenamiento más variados también pueden contribuir a mejorar la diversidad de los agentes. Los investigadores han demostrado que los modelos de entrenamiento que utilizan conjuntos de datos psicométricos multidimensionales —como los generados por el Marco de los Cinco Grandes— pueden emplearse para desarrollar agentes que reflejen fielmente a los humanos en las pruebas de personalidad. (Los cinco grandes rasgos de personalidad son amabilidad, neuroticismo, extraversión, apertura y responsabilidad). Del mismo modo, los agentes de IA podrían entrenarse con conjuntos de datos como la Encuesta Mundial de Valores para reflejar mejor los diferentes valores culturales y formas de pensar en distintas partes del mundo. Las principales empresas de IA han dado un primer paso en esta dirección, por ejemplo, reclutando etiquetadores de datos de diversos entornos geográficos y culturales, pero aún queda mucho por hacer.

3. Ajuste fino mediante modelos de lenguaje reducido: Las empresas no necesitan depender exclusivamente de conjuntos de datos y modelos externos. La mayoría de las empresas transnacionales cuentan con vastos volúmenes de datos internos que pueden utilizarse para ajustar los modelos de agentes y reflejar la composición de su plantilla. Estos datos incluyen, por ejemplo, información de sistemas de recursos humanos, encuestas a empleados y evaluaciones psicométricas de los estilos personales de los empleados.

4. Capacitación de agentes mediante la observación del trabajo humano: Los trabajadores de cualquier organización suelen aprender las técnicas del trabajo en equipo eficaz observando e imitando a sus compañeros. Dada su capacidad de aprendizaje continuo, los agentes pueden diseñarse para aprender estilos de trabajo en equipo de compañeros humanos en diferentes contextos geográficos y culturales. Se les puede capacitar a partir de comunicaciones por correo electrónico o transcripciones de reuniones para que aprendan los principios de la crítica, la negociación y el consenso eficaces. Por supuesto, estos beneficios se potenciarán si la empresa ya cuenta con una plantilla diversificada.

5. Implementar una política de gobernanza de cartera modelo: Así como la ciberseguridad y la diversidad humana se han convertido en temas prioritarios para los consejos de administración, la diversidad de agentes también debe ser elevada a la atención de los consejeros. Cetin, de Ciklum, aboga por lo que denomina una "política de gobernanza de cartera modelo". Explicó: "Esto es similar a una cartera financiera. Los consejos establecen la regla de que no más de un determinado porcentaje de decisiones críticas de agentes puede depender de un único proveedor de modelos, es decir, una empresa que desarrolla y opera modelos fundamentales como Anthropic, OpenAI o Google. El riesgo de concentración en los modelos fundamentales debe gestionarse de la misma manera que las empresas gestionan la concentración con cualquier otro proveedor crítico".

6. Utilice pruebas de penetración cultural: Las empresas también pueden probar a sus agentes mediante pruebas de penetración, un término tomado de la ciberseguridad para describir las pruebas de las defensas de seguridad realizadas por expertos humanos o sistemas de IA. OpenAI, por ejemplo, ya recurre a un equipo multidisciplinario de expertos para realizar pruebas de penetración en sus modelos de aprendizaje automático (MLM) y evaluar riesgos como sesgos, impactos sociales y sensibilidad cultural. Estas pruebas de penetración podrían ampliarse a un conjunto más amplio de factores sociales y culturales, e incluso ser realizadas por equipos impulsados ​​por IA en el futuro.

7. Creación de mercados de talento con agentes: Los principales proveedores de software empresarial y en la nube ya ofrecen plataformas para la creación y el perfeccionamiento de agentes de IA. En el futuro, podemos prever la aparición de mercados de talento con agentes altamente flexibles, similares a las redes nacionales e internacionales de talento humano, que permitan a las empresas "reclutar" agentes y equipos que reflejen una combinación de roles, nacionalidades, habilidades, tipos de personalidad y orígenes culturales.

Los avances en IA con agentes abren un panorama radicalmente transformado de oportunidades de crecimiento para las empresas: mayor productividad de los trabajadores, procesos más ágiles y rápidos, mejores experiencias para clientes y empleados, y nuevas posibilidades de conocimiento e innovación, entre otras. Sentar las bases para modelos con agentes auténticamente diversos ahora dará sus frutos en el futuro.

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Mark Purdy es cofundador y director de Beacon Thought Leadership, una firma de asesoría independiente centrada en la investigación y el desarrollo de contenido en la intersección de la tecnología, la economía y los negocios.

 
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