Doxa 2520

El arte de descontar

Cinco estrategias para impulsar el volumen de ventas y las ganancias

Por Rafi Mohammed
Estrategia de precios
Harvard Business Review

#Doxa #EstrategiasDeDescuento #Ventas #Ganancias #Precios #MarketingComercial #OptimizaciónDeMárgenes #Promociones #ComportamientoDelConsumidor #Conversión #EstrategiaDeVentas #Rentabilidad #ComercioElectrónico #PreciosPsicológicos #VolumenDeVentas #GestiónDeOfertas
Resumen. A medida que la inflación transforma el comportamiento del consumidor, las empresas ya no pueden depender únicamente de la fijación de precios para impulsar el crecimiento. Los descuentos estratégicos, diseñados para atraer a clientes sensibles al precio y, al mismo tiempo, limitar la canibalización, ofrecen una forma de generar un crecimiento incrementaldemanda sin sacrificar márgenes. Las organizaciones que consideren los descuentos como una herramienta disciplinada y específica, en lugar de una táctica reactiva, estarán mejor posicionadas para convertir la presión sobre los precios en una oportunidad.
La mayoría de las empresas consideran los descuentos como una señal de rendición: una admisión de derrota ante las bajas ventas del producto. El resultado es una falta de entusiasmo por parte de la gerencia para reducir los precios.

Mi opinión es muy diferente. Los descuentos son una estrategia infalible: son poderosos, dan resultados rápidamente y se pueden aplicar al instante. En una época de precios en aumento y ansiedad del consumidor, si su empresa no está adoptando los descuentos, está perdiendo una gran oportunidad.

Los descuentos efectivos utilizan una rebaja de precio para atraer nuevos clientes, con una salvedad importante. La estrategia debe diseñarse para evitar (o, más realistamente, limitar) que quienes normalmente pagarían el precio completo se beneficien del descuento. Esta canibalización de las ganancias es el principal problema de los descuentos. El objetivo es que los clientes actuales sigan comprando a precio completo (o que compren aún más) mientras se utilizan los descuentos para atraer a nuevos clientes. Cuando se hace correctamente, crea una oportunidad para generar ganancias adicionales.

McDonald's es un gran ejemplo de una empresa que se enfoca en mantener precios competitivos en medio de la inflación y la incertidumbre. En una conferencia telefónica sobre los resultados trimestrales de julio de 2024, los ejecutivos usaron la palabra "valor" casi 80 veces para reflejar la importancia de los desafíos y oportunidades relacionados con los precios en este entorno económico. La cadena de comida rápida ha lanzado una gran cantidad de descuentos, incluyendo menús de $5, ofertas de 2x1, menús Extra Value (utilizados anteriormente durante la pandemia de Covid) y, más recientemente, artículos del menú por menos de $3 y desayunos por $4. Citando un crecimiento de las ventas en tiendas comparables del 5.7% para el trimestre que finalizó el 31 de diciembre de 2025, el CEO Chris Kempczinski destacó que los precios reducidos estaban atrayendo a más comensales a sus restaurantes y enfatizó que " McDonald's no será superado en valor y asequibilidad ".

Si bien una estrategia de descuentos bien planificada puede aumentar las ganancias, una estrategia descuidada puede resultar perjudicial. Pregúntese: "¿Cuánto se piensa en mi empresa al ofrecer descuentos?". Recuerde que su ganancia proviene del precio final. Por lo tanto, los descuentos se deducen directamente de su ganancia. El margen de beneficio neto promedio para las empresas del S&P 500 en el cuarto trimestre de 2025 fue del 13,2 %. Ofrecer un 10 % de descuento al azar no es algo trivial. El arte de los descuentos implica saber cuándo y cómo reducir los precios para generar nuevas ventas y aumentar las ganancias.

Cinco estrategias de descuento efectivas
La clave para ofrecer descuentos efectivos es reducir los precios para satisfacer las necesidades de los clientes. Este artículo se centra en cinco oportunidades clave.

Atender a clientes que valoran los productos por debajo de su precio de venta.
Como estudiante de posgrado en el norte del estado de Nueva York, aprendí muchas teorías de precios. Pero quizás una de las lecciones más impactantes que aprendí ocurrió fuera del campus… en una licorería. Un letrero sobre la caja registradora decía: «Pregúntame por un descuento». Por supuesto, quise saber más. El dependiente me explicó con entusiasmo que al unirme a su club (sin costo alguno), recibiría un 5 % de descuento en todas mis compras, más un 5 % adicional si compraba cajas completas. Confundido, pregunté: «¿Por qué no se inscribe todo el mundo para obtener un descuento?». La respuesta del dependiente fue reveladora: «Porque no a todo el mundo le importa el precio». Esta es una lección importante que todos deberíamos aprender. Pregúntate: ¿buscas diligentemente descuentos para cada una de tus compras?

¿Recuerdas la curva de demanda descendente de Introducción a la Economía? Los consumidores situados en la parte superior de la curva pagarán más que los que se encuentran en la parte inferior. Piensa en tu producto favorito. ¿Tus amigos y familiares pagarían lo mismo que tú? El precio que uno está dispuesto a pagar por un producto es subjetivo. Al igual que la belleza, el valor está en los ojos del que mira. Así que no te lo tomes como algo personal si algunos piensan que tu precio es demasiado alto. Atribúyelo a la subjetividad del gusto.

El reto de vender a clientes que valoran un producto de forma diferente radica en evitar la canibalización. Para prevenir la pérdida de beneficios, es común establecer obstáculos que los clientes sensibles al precio deben superar para conseguir un precio más bajo. Pensemos en un cliente que llega al parque de atracciones Six Flags con una lata de Coca-Cola para ahorrar 10 dólares en la entrada. Está dejando claro que el precio es importante para él. Lo mismo ocurre con quienes solicitan igualar el precio en Best Buy. Están proclamando: «El precio me importa». Algunos obstáculos comunes incluyen cupones, códigos de descuento online, reembolsos, ofertas especiales, suscripciones por correo electrónico e igualación de precios.

Otro obstáculo es simplemente esperar a ver si un cliente pide un precio más bajo. Cada año, cuando vence mi suscripción a un servicio de streaming, llamo para quejarme y, ¡voilà!, me bajan el precio. Le pregunté a un representante de atención al cliente por qué tengo que pasar por este ritual anual de negociación. Su respuesta, al igual que la del dependiente de la licorería, fue: «No todo el mundo llama para pedir una rebaja».

Otra táctica para identificar a los clientes que buscan ahorrar es fijar precios en función de características fácilmente identificables. A menudo se considera que las personas mayores merecen un descuento. Walt Disney World ofrece precios más bajos a los residentes de Florida. Es lógico que las familias que han viajado miles de kilómetros para visitar el parque temático estén dispuestas a pagar más que los residentes locales.

¿Qué deben hacer los vendedores con los clientes que valoran (y pueden permitirse) un producto, pero que aprovechan los descuentos? Mi consejo es que celebren sus ingresos. Para quienes buscan ofertas, un precio rebajado es un fuerte incentivo para comprar. Recuerden el lema: satisfagan las necesidades de sus clientes.

Además de generar nuevas ganancias y crecimiento, los descuentos pueden beneficiar a clientes clave para la misión de una empresa. Un amigo dentista me comentó que recientemente leyó mi libro, El arte de fijar precios. Como resultado, decidió ofrecer un descuento a un grupo selecto de personas mayores con presupuestos ajustados. Si podían programar una limpieza con 24 horas de anticipación, recibirían un 50 % de descuento. Si bien esta estrategia le genera mayores ingresos (en lugar de tener citas vacías, sus higienistas dentales ahora generan ingresos), parece estar realmente satisfecho de atender a clientes sensibles al precio que se benefician de sus servicios.

Anime a sus clientes actuales a comprar más.
Los paquetes y los descuentos por cantidad pueden incentivar a los clientes a realizar compras adicionales. Los paquetes consisten en vender dos o más productos a un precio que suele ser inferior a la suma de sus precios individuales (por ejemplo, un menú económico de comida rápida). Como destaco en este artículo, los paquetes no tienen por qué tener grandes descuentos y, de hecho, pueden venderse a un precio superior; sin embargo, la realidad es que muchos ofrecen un precio más bajo. Los descuentos por cantidad buscan aumentar las ventas aprovechando la ley de rendimientos decrecientes: cuanto más se consume, menos valor se le da a una cantidad adicional. 7-Eleven hace un excelente trabajo al fijar los precios de sus bebidas de forma que los clientes se debatan entre pagar un poco más por una mayor cantidad de refresco.

Los descuentos en productos populares también pueden usarse como ofertas relámpago para atraer clientes que realicen compras adicionales a precio completo. Ofrecer descuentos en pavos en Acción de Gracias o, de manera similar, en productos populares en los folletos semanales de ofertas de supermercados, atrae a los compradores con la esperanza de impulsar ventas adicionales. Los descuentos pueden servir como punto de partida para la venta de artículos complementarios. Un plan de telefonía celular económico puede incentivar la compra de teléfonos celulares, seguros de alto margen, coberturas y servicios de streaming. De manera similar, un cambio de aceite con descuento junto con una inspección gratuita puede generar servicios de reparación adicionales.

Comercializar para nuevos clientes.
Un descuento anunciado puede atraer la atención de clientes potenciales. Las empresas suelen ofrecer descuentos por colaboración a grupos selectos (por ejemplo, AAA, AARP) a cambio de que promocionen sus productos. Muchos hoteles de lujo ofrecen beneficios adicionales o descuentos por participar en el programa Fine Hotels and Resorts de American Express, dirigido a sus tarjetahabientes premium.

Un descuento también puede motivar a los compradores indecisos a convertirse en clientes. Un comprador online que busca un producto, lo añade a su carrito y luego lo abandona demuestra que se lo piensa dos veces. Un descuento ofrece un incentivo para hacer clic en "comprar". De manera similar, en las ventas B2B, una rebaja de precio puede hacer que una propuesta pase de estar "en algún lugar de la pila" a ocupar un lugar prioritario en la mente del comprador. Asegúrese de establecer un plazo para la oferta y así generar una llamada a la acción.

Ajustar según las variaciones del valor de mercado.
El valor de un producto puede cambiar, a menudo drásticamente. Piense en lo mucho más altos que son los precios de Uber en Nochevieja en comparación con un martes cualquiera por la tarde. El objetivo de la fijación dinámica de precios es mantener los precios en sintonía con los cambios de valor. Este sistema se utiliza comúnmente en las industrias de aerolíneas, hoteles y atracciones de entretenimiento.

Los gerentes pueden crear una primera versión sólida de precios dinámicos sin necesidad de utilizar software algorítmico sofisticado. Los períodos de baja demanda suelen ser fáciles de identificar, y los descuentos pueden usarse para ajustar los precios. Los descuentos típicos se basan en el tiempo (horas y días específicos), la estacionalidad, el clima, el nivel de competencia (si los rivales están bajando los precios) y eventos complementarios (por ejemplo, eventos deportivos, días festivos).

Fomentar la buena voluntad entre los clientes habituales.
Los vendedores suelen ofrecer descuentos para fortalecer la relación con sus clientes. Un restaurante tailandés cercano ofreció recientemente un 10 % de descuento a los residentes de mi complejo de apartamentos. Ha sido todo un éxito. Si bien la mayoría no necesita el descuento, aprecian el gesto de buena voluntad, lo que los anima a visitar el restaurante con más frecuencia. También lo veo a menudo en las ventas B2B. Sin embargo, un gesto de agradecimiento ("mantendremos los precios iguales que el año pasado") puede reducir considerablemente el margen de beneficio (recordemos el margen de beneficio neto promedio del 13,2 % de las empresas del S&P 500). Especialmente en las ventas B2B, donde los empleados que toman las decisiones de compra no gastan su propio dinero, conviene considerar formas más económicas de complacer a los clientes, como un servicio de primera clase, una comida elegante, una partida de golf o productos de cortesía que los clientes no pedirían de otra manera.

Si bien los clientes aprecian los obsequios, las empresas no deben confundir la buena voluntad con la lealtad incondicional. En mi experiencia, los clientes se cambian rápidamente cuando un competidor entra al mercado con una mejor propuesta de valor. Pregúntenles a los dueños de pequeños comercios qué tan importante fue para ellos la buena voluntad cuando una gran cadena comercial abrió cerca de sus negocios.

Evita estos errores comunes
Al diseñar su estrategia de descuentos, tenga en cuenta los siguientes dos consejos:

Muchos gerentes desconocen hasta qué punto pueden bajar los precios. Un error común es creer que cada precio debe cubrir los costos totales del producto (incluidos los gastos generales). Esto no es cierto. Si bien los ingresos totales deben cubrir al menos los costos, los descuentos en algunas unidades pueden ser tan bajos como el costo variable del producto. Cualquier ingreso que supere este margen bruto representa una ganancia adicional.

Una esperanza a menudo infundada es que los clientes que compran con descuento regresen a pagar el precio completo. Esta era una premisa clave de Groupon, y la evolución del precio de sus acciones refleja la falacia de este deseo. Tras alcanzar un máximo de 523 dólares, ahora cotiza entre 12 y 16 dólares por acción. La realidad es que la mayoría de los primeros clientes no se convertirán en comensales que paguen el precio completo, lo cual es normal. Recuerda el lema: Satisface las necesidades de los clientes. Mientras se obtengan ganancias adicionales de quienes buscan ofertas, ¡aprovecha la oportunidad y siéntete agradecido!
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¿Buscas aumentar tus ganancias rápidamente? Ponte tu capa de superhéroe y baja los precios estratégicamente. El primer paso es comprender que a muchos clientes potenciales les gusta tu producto, pero no lo compran por su precio. La buena noticia es que una estrategia de descuentos inteligente puede motivarlos. Deja a un lado el orgullo y aprovecha estas oportunidades. Bajar los precios también puede usarse tácticamente para vender más a los clientes existentes, captar nuevos clientes, adaptarse a las fluctuaciones del mercado y fortalecer las relaciones con los clientes. Ofrecer descuentos no es admitir el fracaso; es una oportunidad para que los gerentes impulsen las ganancias y el crecimiento, en lugar de simplemente defender un precio.

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Rafi Mohammed es el fundador de Culture of Profit, una consultora que ayuda a las empresas a desarrollar y mejorar sus estrategias de precios. También es autor de *El arte de fijar precios: cómo encontrar las ganancias ocultas para hacer crecer tu negocio* (Crown Business, 2005) y *El 1% de las ganancias inesperadas: cómo las empresas exitosas utilizan los precios para obtener beneficios y crecer* (HarperCollins, 2010). @cultureofprofit


Doxa 2519

Los costos psicológicos de la adopción de la IA

Por Guy Champniss
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Harvard Business Review

#Doxa #AnsiedadTecnológica #EstrésDigital #MiedoAlReemplazo #SobrecargaCognitiva #FatigaPorIA #IncertidumbreLaboral #ResistenciaAlCambio #PérdidaDeControl #DesconfianzaTecnológica #AgotamientoMental #PresiónAdaptativa #CrisisDeIdentidadProfesional #DependenciaTecnológica #ParálisisPorDecisión #BienestarDigital
Resumen. Las estrategias de adopción de IA se centran mayoritariamente en la productividad y la eficiencia. Pero este enfoque pasa por alto una limitación crucial: el coste psicológico de trabajar con IA. Nuevas investigaciones demuestran que “el coste psicológicoLa “deuda” —un conjunto de seis efectos negativos que incluyen la descarga cognitiva, la reducción de la autonomía, la disminución de la competencia, el debilitamiento de la conexión social, la pérdida de credibilidad y la amenaza a la identidad— puede frenar significativamente la adopción de la IA y erosionar el retorno de la inversión. En una encuesta realizada a 1200 empleados de diversos sectores, una mayor deuda psicológica se asoció fuertemente con un menor uso de la IA, una aplicación menos sofisticada y una mayor evitación, incluso cuando los empleados reconocían su valor. Los trabajadores al inicio de su carrera profesional se vieron especialmente afectados, lo que sugiere que la IA podría estar socavando el desarrollo de habilidades precisamente en la etapa más crucial. La implicación es clara: la adopción de la IA no es solo un desafío tecnológico, sino también humano. Las empresas que ignoran la motivación corren el riesgo de invertir en herramientas que los empleados no utilizarán plenamente. La solución consiste en diseñar deliberadamente las interacciones entre humanos e IA, introduciendo fricción para preservar el pensamiento, garantizando la explicabilidad y la autonomía, reforzando la experiencia humana y normalizando el uso de la IA a nivel social y cultural.
A medida que las empresas adoptan la IA, muchas se centran en  mejorar la eficiencia y la productividad, beneficios que las propias empresas de IA promocionan. Sin embargo, este enfoque podría ser un error. Existe una creciente evidencia de que la IA puede tener  consecuencias psicológicas negativas  para la motivación de los empleados, lo que incluso podría anular sus beneficios y someter a un escrutinio aún mayor los modelos de retorno de la inversión, que ya se encuentran en entredicho.

Los líderes deben comprender cómo el uso de la IA puede mermar la motivación de los empleados, perjudicar la colaboración y la innovación, y generar mayores niveles de estrés y agotamiento. Todo esto puede representar serios obstáculos para la adopción exitosa de la IA en las organizaciones. Sin embargo, los efectos negativos pueden mitigarse significativamente si las empresas consideran la carga psicológica que impone la IA en sus estrategias de adopción. Varias empresas líderes en la adopción de IA lo han logrado.

Para analizar cómo la deuda psicológica puede afectar la adopción de la IA, encuesté a más de 1200 empleados a tiempo completo en Estados Unidos y Reino Unido. Esto es lo que los líderes deben saber.

La deuda psicológica y sus causas
El uso no estructurado de la IA en el trabajo conlleva una serie de posibles efectos psicológicos negativos que pueden afectar la motivación o el comportamiento, aspectos valiosos para las organizaciones. Estos efectos se han identificado en investigaciones académicas recientes sobre la adopción de la IA o son anteriores a su implementación en el ámbito laboral y se centran en los factores que impulsan la motivación en el lugar de trabajo. Existen seis formas que parecen especialmente relevantes, las cuales, en conjunto, crean lo que a veces se denomina deuda psicológica :
  • Deuda cognitiva.  Quizás la consecuencia psicológica negativa más comentada del uso no estructurado de la IA sea  la posible pérdida de capacidad de procesamiento cognitivo y de toma de decisiones. Por ejemplo, las investigaciones sugieren que la creciente tendencia a delegar tareas difíciles a la IA (conocida como « descarga cognitiva ») socava la comprensión del problema por parte de las personas y reduce su sentido de pertenencia a la solución. Con el tiempo, esta pérdida se acumula y la deuda cognitiva aumenta.
  • Deuda de autonomía. Este concepto describe la sensación de que la IA está eliminando nuestra capacidad de controlar nuestra forma de trabajar. La autonomía se reconoce como una  fuente clave de motivación. Sin embargo, la mayoría de las conversaciones sobre la optimización de la IA se centran en el rediseño de los flujos de trabajo, sin tener en cuenta las implicaciones para los empleados. Investigaciones recientes han demostrado que, si bien los líderes empresariales fomentan con entusiasmo el uso de la IA en los equipos, cuando el liderazgo en IA se centra en la productividad y la experiencia técnica, los empleados asocian la IA con la pérdida y la sustitución de la autonomía, lo que conlleva una renuncia silenciosa y agotamiento emocional.
  • Deuda de competencias. La competencia describe nuestra inclinación hacia tareas que nos brindan la oportunidad de demostrar o aumentar nuestra experiencia. En el contexto de la IA, la deuda de competencias se refiere a la sensación de que, cuanto más utilizamos la IA en el trabajo,  menos competentes nos volvemos. Tareas complejas que normalmente nos llevarían horas o incluso días ahora se completan en segundos y nos confieren una claridad y confianza que a menudo no tenemos en nuestros propios resultados. Cuanto menos competentes y seguros nos sintamos de nuestras capacidades, más probabilidades tendremos de depender de la IA, lo que agrava el problema.
  • Deuda de pertenencia. La pertenencia se refiere a nuestro instinto social de ser parte integral de grupos sociales.  Sin embargo, investigaciones recientes indican que el mayor uso de la IA disminuye la interacción social; la IA proporciona respuestas claras y de apoyo, nunca discute, nunca se cansa y tiene una paciencia aparentemente infinita. Los directivos de una importante universidad del Reino Unido me comentaron que esto ha llevado a que los estudiantes dependan cada vez más de la IA para estudiar y aprender, y los ha hecho menos dispuestos o capaces de participar en la formulación de argumentos constructivos y el debate entre pares. Para mitigar este efecto, me informaron, la universidad está invirtiendo más de 200 millones de libras esterlinas para estimular el trabajo en equipo, el debate y la colaboración fuera del aula.
  • Deuda de credibilidad.  Un creciente número de estudios ha documentado cómo  el uso de la IA genera la sensación de que los empleados pierden credibilidad ante sus compañeros, incluso cuando estos también la utilizan en sus funciones. Esto sugiere que las personas justifican su propio uso, pero critican a quienes hacen lo mismo. Dado que los empleados sénior han dedicado potencialmente décadas a construir su credibilidad en sus entornos profesionales, esta posible pérdida de credibilidad podría ser muy perjudicial.
  • Deuda de identidad.  La teoría de la identidad social postula que pertenecemos a diversos grupos sociales y que, en cada momento, nos identificamos con el grupo que nos ofrece la guía más clara sobre cómo comportarnos. Cuando se esperan o se exigen usos específicos de la IA dentro de ciertos flujos de trabajo, puede surgir una deuda de identidad social profesional si estos usos se  perciben como violaciones directas de la pertenencia  al grupo, lo que perjudica al mismo. Por ejemplo, los creativos que trabajan en cine, televisión y marketing se enorgullecen de su capacidad no solo para generar ideas atractivas, sino también para hacerlo prácticamente a la carta; esta es una cualidad definitoria de lo que significa pertenecer a un grupo social distintivo. Si se les pide que utilicen la IA para generar ideas o soluciones creativas, esto casi con seguridad se considerará un comportamiento que daña la identidad, erosionando uno de los principales factores de distinción para el grupo y sus miembros.
Las seis formas de deuda psicológica pueden perjudicar a las organizaciones que implementan estrategias de integración de IA de diversas maneras: disminuyendo la motivación de los empleados, obstaculizando la colaboración y la innovación, y generando mayores niveles de estrés y agotamiento. Además, a medida que los empleados intentan  evitar contraer estas deudas psicológicas, pueden recurrir a  diversas estrategias de afrontamiento, lo que reduce aún más la productividad y la eficiencia, y exige un aumento en los presupuestos de capacitación.

¿Cómo afecta la deuda psicológica a la adopción de la IA?
Para comprender cómo la deuda psicológica puede afectar la adopción de la IA, encuesté a más de 1200 empleados a tiempo completo en organizaciones de 10 sectores diferentes en EE. UU. y el Reino Unido como parte de un informe de investigación sobre la adopción de la IA  que elaboré para Meltwater Consulting (de la cual soy director). En primer lugar, medimos los niveles reportados por los empleados de tres comportamientos importantes relacionados con la IA: la frecuencia de su uso de la IA dentro de sus funciones; la complejidad de las tareas para las que usaban la IA (desde simples ejercicios de redacción hasta casos de uso estratégicos); y su nivel de comportamiento de evitación de la IA (cuando eligen no usar la IA en una tarea específica, incluso cuando reconocen que mejoraría los resultados).

A continuación, medimos los niveles de deuda psicológica mediante una serie de afirmaciones y grados de acuerdo, y convertimos estas puntuaciones en una escala de 0 a 100 (cuanto mayor sea la puntuación, mayor será el nivel de deuda psicológica percibida). Esto nos permitió analizar tanto los niveles generales de deuda psicológica como sus dimensiones específicas, cómo parecen influir en los comportamientos de adopción y cómo varían según el sector, la función y la antigüedad en el puesto.

Descubrimos que los altos niveles de deuda psicológica estaban fuertemente relacionados con:

Cómo las personas usan la IA
La deuda psicológica fue casi el doble de alta (60) entre quienes informaron usar IA rara vez en comparación con las personas que la usaban varias veces al día (36). Además, las personas que solo usaban IA para tareas simples tenían una puntuación de deuda psicológica de 46, mientras que las personas que la usaban para tareas complejas y estratégicas en sus roles tenían una puntuación de 35. A un nivel más específico, encontramos que la deuda de identidad social profesional estaba fuertemente asociada con la variación en la complejidad de las tareas para las que se usa la IA (cuanto menor es la deuda de identidad, más complejas son las tareas) y en la evitación de la IA (cuanto mayor es la deuda, más personas evitan la IA). Surgió un patrón similar con la deuda de relaciones: las variaciones en la deuda están asociadas con variaciones significativas en los tres comportamientos de adopción objetivo: cuando la deuda es mayor, la frecuencia de uso de la IA es menor, la complejidad de la tarea es menor y el comportamiento de evitación de la IA es mayor.

En qué etapa de su carrera se encuentran
Las personas al inicio de su carrera (hasta cinco años de empleo a tiempo completo) reportaron una deuda psicológica significativamente mayor (54) que aquellas con más de 20 años de experiencia (40) y los empleados con entre 10 y 20 años de trayectoria (44). En particular, los empleados con mayor antigüedad reportaron una menor deuda cognitiva y una menor deuda de identidad social profesional. Este hallazgo refleja que las personas al comienzo de su carrera sienten una mayor necesidad de demostrar sus conocimientos técnicos (amenazados por la IA), mientras que quienes ocupan puestos de responsabilidad ya han demostrado habilidades de liderazgo (más allá del alcance de la IA). Curiosamente, la deuda de relaciones —el riesgo de ser marginado o menos valioso para los compañeros y los grupos de trabajo como resultado del uso de la IA— no varió mucho entre los puestos de nivel inicial y superior. Esto podría reflejar la preocupación de los altos directivos de que la IA pueda disminuir su papel en la creación y el liderazgo de equipos eficaces.

También medimos la percepción de los empleados sobre la relevancia de la IA para su trabajo. Más de dos tercios de los empleados consideraron que la IA era relevante para su trabajo (70 %) y casi la misma proporción reportó bajos niveles de deuda psicológica. Sin embargo, solo el 41 % de los encuestados indicó que la IA era relevante y que tenía baja deuda psicológica. Esto sugiere que más de la mitad de los encuestados podrían beneficiarse de programas de capacitación que combinen la elaboración de argumentos comerciales más sólidos para el uso de la IA con la reducción o eliminación sistemática del riesgo de deuda psicológica.

¿Cómo podrían las empresas lograrlo?

Cómo reducir el coste psicológico de la adopción de la IA
Para reducir la deuda psicológica, las empresas deberán diseñar relaciones entre humanos e IA que reconozcan las fuentes y los obstáculos de la motivación y el comportamiento humanos. Afortunadamente, existe una gran cantidad de investigaciones sobre el comportamiento humano que señalan enfoques útiles que pueden adaptarse para mitigar los efectos negativos documentados.

Deuda cognitiva
La deuda cognitiva puede evitarse o reducirse asegurándose de que los empleados no recurran inmediatamente a la IA como un acto reflejo ( rendición cognitiva ). Esto puede ser una tentación importante para los empleados, ya que ofrece lo que parece ser un atajo fantástico (y fantásticamente fácil) para obtener un resultado sólido en una fracción del tiempo. Una forma de preservar el pensamiento crítico consiste en incorporar  fricción cognitiva  al proceso de IA, dificultando su uso. Por ejemplo, insistir en que los empleados desarrollen hipótesis o generen argumentos antes de recurrir a la IA garantiza que esas funciones cognitivas de orden superior se mantengan activas. Por ejemplo, la firma global de servicios financieros JP Morgan posiciona a la IA como un  proveedor de información, no como un tomador de decisiones. Estas ideas y sugerencias son inútiles a menos que puedan considerarse que encajan y respaldan argumentos o hipótesis más amplios generados por los empleados.

Deuda de autonomía
En lugar de presentar los beneficios de la IA como un hecho consumado, se recomienda trabajar con los empleados para brindarles la información necesaria para que descubran por sí mismos cuándo y cómo la IA puede ayudarlos. Como parte de su  programa Principios de IA en la Práctica, el grupo bancario ING, con sede en los Países Bajos, garantiza que los equipos de producto documenten cómo se preserva el juicio humano antes de implementar cualquier modelo, mediante el diálogo y la colaboración con quienes lo utilizarán. ING también se esfuerza por garantizar la "explicabilidad" para los empleados, describiendo los modelos en un lenguaje sencillo, explicando cómo funcionarán en condiciones específicas y proporcionando información detallada sobre el origen de los datos, las limitaciones del modelo y los riesgos conocidos. Esto asegura que los empleados puedan desarrollar sus propios argumentos y puntos de vista sobre el valor de la IA en su trabajo.

Deuda de competencia
Una forma de eliminar o reducir la sensación de disminución de competencias ante la IA es garantizar que los empleados la perciban como un apoyo para su función, en lugar de una prueba de su capacidad para continuar en ella. Para que esto suceda, un enfoque único para todos no funcionará, y la formación en IA debe reconocer los contextos específicos en los que los empleados pueden recurrir a ella en busca de apoyo. Microsoft se posicionó como la primera gran empresa en adoptar Microsoft 365 Copilot y, para protegerse contra el riesgo de la pérdida de competencias, creó su  iniciativa de base y entre pares, la Comunidad Copilot Champs. Esto permitió a los empleados explorar y comprender la relevancia de la IA en su trabajo, en un entorno dinámico y de confianza, y al hacerlo, ayudó a todos a mantener presentes sus propias habilidades y competencias en sus funciones.

Deuda relacionada
Proteger la colaboración entre personas en los flujos de trabajo habilitados por IA es un aspecto clave de la infraestructura humana necesaria para la integración de la IA. Esto podría implicar el diseño de procesos donde los equipos interpreten conjuntamente los resultados de la IA, con debates interfuncionales, revisiones y foros de decisión. Estas prácticas mejoran la dinámica de grupo y aumentan la confianza entre sus miembros, ya que permiten a las personas demostrar sus habilidades y experiencia. Por ejemplo,  un estudio ha demostrado  que cuando P&G, empresa de bienes de consumo envasados, coordina equipos interfuncionales para revisar colectivamente los resultados de innovación de los chatbots de IA, no solo aumenta el rendimiento, sino que los roles que normalmente operan de forma aislada se vuelven más colaborativos en el proceso.

Credibilidad Deuda
El uso encubierto de la IA puede interpretarse como  un intento de evitar generar desconfianza : si nadie sabe que se utiliza IA, no existe riesgo alguno para la credibilidad. Una solución consiste en visibilizar el uso de la IA, haciéndolo compartido e institucionalizado. Esto tiene el potencial de redefinir la cultura corporativa en torno a comportamientos que apoyen la IA. Por ejemplo, la empresa de tecnología financiera Klarna se esforzó por convertir a su asistente de IA, Kiki, no solo en una herramienta, sino en un elemento cultural dentro de la empresa. Presentado en junio de 2023, la  empresa anunció que  el 90 % de los empleados utilizaban Kiki en el plazo de un año, y que Kiki había respondido a más de 250 000 preguntas de los empleados.

Comunicar la magnitud y la frecuencia de uso puede reducir la pérdida de credibilidad, ya que representa una norma social dentro de la cultura empresarial. Curiosamente, el CEO de Klarna explicó que la experimentación es la norma en la compañía, afirmando: «Impulsamos a todos a probar, probar y explorar». Comunicar esta norma refuerza aún más el uso de Kiki (como herramienta clave para probar y explorar), lo que a su vez elimina el riesgo de que los empleados pierdan credibilidad.

Deuda de identidad profesional
Este tipo de deuda puede reducirse estableciendo normas explícitas y coherentes con la identidad para el uso de la IA; a veces, basta con modificar el momento en que se utiliza la IA dentro de un proceso. Por ejemplo, se ha documentado ampliamente  que los médicos se han resistido a la introducción de la IA en sus funciones, específicamente por la posible pérdida de identidad en términos de experiencia, precisión y atención al paciente. Para mitigar este problema, el fabricante de equipos médicos  Philips ha buscado posicionar  el uso de la IA como un comportamiento que reafirma la identidad, destacando cómo el uso de la IA aumenta la precisión (reforzando los diagnósticos y pronósticos de los especialistas), elimina los cuellos de botella logísticos (y, por lo tanto, permite que los especialistas se centren en ejercer su experiencia) y apoya la colaboración multidisciplinaria en la atención oncológica (donde la experiencia se vuelve más visible y valiosa). Philips ha trabajado para identificar acciones o momentos específicos en los que la IA puede ser valiosa y, al hacerlo, mejorar aún más la identidad social del médico.
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En este momento, es imposible predecir cómo la IA transformará el entorno laboral. Sin embargo, una cosa es segura: comprender y desarrollar la infraestructura humana adecuada será tan importante como elegir las herramientas de IA correctas. El ex Cirujano General de los Estados Unidos, C. Everett Koop,  señaló célebremente  que «los medicamentos no funcionan en pacientes que no los toman». Lo mismo puede decirse de la IA general, una idea obvia y profunda; incluso las mejores herramientas no funcionarán en organizaciones cuyos empleados no las utilicen. Las organizaciones que obtengan los mayores beneficios de la IA serán aquellas que reconozcan que su adopción no es solo un desafío tecnológico, sino también psicológico.

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Guy Champniss es profesor visitante en la escuela de negocios IE en Madrid, España, y fundador y director de Meltwater Consulting, una consultora con sede en el Reino Unido centrada en soluciones de ciencias del comportamiento.


Doxa 2518

Cómo pasar de la experimentación con IA a la transformación mediante IA

Por Arjun Dutt, Gene Rapoport, Aaron “Ronnie” Chatterji, Gawesha Weeratunga y Harrison Satcher
IA generativa
Harvard Business Review

#Doxa #TransformaciónConIA #DeExperimentoAProducción #EstrategiaDeIA #EscalabilidadDeIA #IAEmpresarial #MadurezDigital #ImplementaciónDeIA #InnovaciónEstratégica #GobernanzaDeIA #CasosDeUsoReales #ROIenIA #CulturaDataDriven #LiderazgoTecnológico #AutomatizaciónInteligente #ValorDeNegocioConIA
Resumen. Muchas empresas están invirtiendo fuertemente en IA, pero no logran traducir las ganancias aisladas de productividad en resultados comerciales significativos. El problema es una “trampa de microproductividad”, dondecreación, impidiendo un impacto en toda la organización. Este artículo describe cuatro pasos para escapar de esta trampa: reducir estratégicamente los casos de uso, reimaginar los flujos de trabajo interfuncionales, involucrar a los empleados de primera línea y medir los resultados vinculados al valor empresarial, ilustrados con ejemplos de empresas como Lowe's y una empresa manufacturera de la lista Fortune 1000.
La IA generativa ha pasado de ser una novedad a una prioridad en las juntas directivas en un tiempo récord. Pero a pesar de la adopción generalizada de esta tecnología, no todas las empresas están obteniendo una mejora en sus resultados financieros acorde con sus capacidades.

Nuestra experiencia como proveedores de IA para más de un millón de empresas en OpenAI y asesores en la implementación de IA empresarial en Bain nos ha brindado una perspectiva única sobre qué enfoques impulsan una productividad transformadora y un crecimiento del EBITDA, y cuáles fracasan. Hemos escrito este artículo para los numerosos líderes cuyas empresas han superado la fase de experimentación básica y están intentando implementar IA a gran escala, pero ven que las implementaciones se estancan o aún no ofrecen el retorno de la inversión prometido.

En los sectores de servicios financieros, comercio minorista, sanidad, tecnología y otros, hemos observado que la mayoría de las empresas que no aprovechan el potencial de la IA caen en lo que denominamos la «trampa de la microproductividad». Esto significa que tratan la IA como una inversión SaaS lista para usar, con casos de uso aislados y proyectos piloto dispersos. En estos casos, los líderes utilizan la IA para optimizar las ofertas existentes («bloqueo de oferta») o para automatizar los procesos actuales sin replantearlos («bloqueo de proceso»), y a menudo ambas cosas. Si bien los individuos suelen experimentar mejoras de productividad en tareas clave, estas mejoras a menudo se estancan a nivel empresarial cuando el flujo de trabajo circundante aún depende del conocimiento tácito, las transferencias manuales o los sistemas heredados no diseñados para la IA. La IA puede acelerar una tarea, pero a menos que las empresas aborden los cuellos de botella del flujo de trabajo, las mejoras de productividad podrían no traducirse en valor para el negocio.

Por otro lado, las empresas que han tenido éxito en la transformación mediante IA adoptan una perspectiva integral y orientada al futuro. Dejan atrás la idea de "mejorar la tarea" para centrarse en "reinventar el negocio". En lugar de optimizar las ofertas actuales, reexaminan su propuesta de valor principal, redefiniendo dónde reside el valor y enfocándose en dónde pueden tener éxito en el futuro. En vez de reinventar los procesos existentes, adoptan un enfoque orientado a los resultados, centrándose en los resultados que dichos procesos generan y reconstruyendo sus flujos de trabajo partiendo de la premisa de que vivimos en un mundo donde existen potentes herramientas de IA.

Aquí reside el verdadero potencial de la IA: en una transformación integral de cómo su empresa genera ingresos, atiende a sus clientes y compite en el mercado. Las empresas con las que hemos colaborado y que han adoptado la IA de esta manera están obteniendo resultados positivos. Los clientes de Bain han experimentado incrementos en el EBITDA de entre el 10 % y el 25 %, que siguen aumentando a medida que los programas se expanden. Estos resultados generan un retorno de la inversión significativo sobre la inversión y el esfuerzo invertidos.

Hemos observado que las empresas que han tenido éxito en este esfuerzo han seguido cuatro pasos comunes que les han ayudado a mantener una mentalidad de reinvención empresarial en toda la organización: 1) Limitar estratégicamente las posibilidades y los esfuerzos; 2) reimaginar los flujos de trabajo en toda la organización; 3) involucrar a quienes están más cerca del proceso actual para liderar el cambio; y 4) seleccionar las medidas de éxito adecuadas. Mostraremos cómo se aplicaron estos pasos en dos de las empresas con las que hemos trabajado estrechamente: la cadena de tiendas de mejoras para el hogar Lowe's (que se asoció con OpenAI para lanzar las dos ofertas que destacamos a continuación) y una empresa manufacturera de la lista Fortune 1000 a la que llamaremos FabricationCo (que contó con el apoyo de Bain durante el trabajo que describimos).

Paso 1: Limitar estratégicamente las posibilidades
El potencial transformador de la IA está impactando todas las funciones y roles, pero las empresas que la han adoptado con mayor eficacia se han resistido a la tentación de implementarla indiscriminadamente sin resultados concretos. En cambio, identifican cuatro o cinco áreas clave y concentran sus esfuerzos de transformación en ellas. El desarrollo de software, la atención al cliente, la eficiencia de los trabajadores del conocimiento y el marketing se encuentran sistemáticamente entre las cuatro áreas principales de aplicación de la IA en el trabajo de Bain con sus clientes y son las más citadas en las opiniones de los responsables de la toma de decisiones, por ejemplo. Sin embargo, los ejecutivos deberán identificar las áreas adecuadas para sus respectivos sectores.

Para delimitar el campo a los casos de uso adecuados para su empresa, considere la organización en su conjunto y hágase varias preguntas:
  • ¿Qué áreas de la empresa se beneficiarán más de la IA hoy y mañana, suponiendo que continúe el progreso en sus capacidades?
  • ¿Dónde tenemos la mayor concentración de recursos con el trabajo más repetible?
  • ¿Cuáles son los casos de uso de alto valor y bajo esfuerzo (a menudo donde los trabajadores se ven limitados actualmente)?
  • ¿Qué soluciones deberían adquirirse o desarrollarse internamente?
  • ¿En qué áreas contamos internamente con las habilidades y capacidades necesarias y en cuáles necesitamos colaborar con otras entidades?
Por ejemplo, en FabricationCo, los líderes reunieron un equipo de alto rendimiento de operarios y gerentes de primera línea de cada división y organizaron un taller interfuncional de una semana de duración centrado en el descubrimiento de casos de uso de IA. A lo largo de la semana, los equipos mapearon los flujos de trabajo más importantes de principio a fin, tanto para el cliente como para los roles internos, lo que permitió identificar puntos débiles operativos claros en equipos como ventas, ingeniería y fabricación.

Este esfuerzo reveló 14 casos de uso de IA específicos, que representan un valor potencial total de decenas de millones de dólares. Esto permitió al equipo directivo centrarse en un pequeño conjunto de iniciativas con un claro potencial para obtener resultados a corto plazo, alineadas con un alto impacto en el cliente y con los problemas comunes a los equipos de primera línea. Al centrarse en un subconjunto reducido de casos de uso potenciales, FabricationCo está ahora en camino de generar aproximadamente 30 millones de dólares en ganancias adicionales.

Al intensificar sus esfuerzos en IA tras el lanzamiento de ChatGPT, Lowe's se centró en un área que gira en torno al valor fundamental que ofrece la empresa: ayudar a los clientes a completar sus proyectos. Dentro de su marco más amplio de "Cómo compran los clientes con nosotros, cómo vendemos, cómo trabajamos", priorizaron los esfuerzos en función de "la madurez de la tecnología, el tamaño de los casos de uso, la disposición al cambio y el riesgo dimensional, incluido el riesgo de marca, así como otros riesgos comerciales", según Chandhu Nair, vicepresidente sénior de tiendas, datos, IA e innovación. Dados estos factores, llegaron a una visión de democratizar la experiencia en toda la organización y crearon dos interfaces de IA que se lanzaron en marzo de 2025: Mylow y Mylow Companion, que extendieron el conocimiento experto en mejoras para el hogar a todos los visitantes en línea y empleados de tienda, respectivamente.

Paso 2: Rediseñar los flujos de trabajo en toda la organización. 
En nuestra experiencia, el rediseño de procesos —no la tecnología— es el aspecto más desafiante de la implementación de la IA para las empresas, y también el que genera mayor valor. Es fundamental considerar el alcance total del trabajo en toda la compañía, en lugar de que los equipos y departamentos aborden los procesos de forma aislada. Muchos productos de trabajo aparentemente específicos de un departamento son, en realidad, multifuncionales. En FabricationCo, incluso actividades aparentemente sencillas como la elaboración de presupuestos para clientes requerían coordinación entre los equipos de ventas, diseño y operaciones, con variaciones significativas en los procesos entre las distintas áreas del negocio. Esto convirtió a estos flujos de valor en candidatos ideales para la reinvención, en lugar de la automatización incremental.

Como hizo FabricationCo, comience por comprender los flujos de trabajo actuales en toda la empresa para la prioridad estratégica elegida y determine cómo y quién invierte tiempo en esa área. Esto le ayudará a seleccionar las oportunidades más rentables de entre las identificadas y garantizar que el valor se materialice en toda la organización. Pregúntese: ¿Qué áreas ofrecen el mayor valor en términos de tiempo, esfuerzo y uso? ¿Qué procesos están más preparados en términos de repetibilidad, calidad de los datos de apoyo y tecnología? ¿Y dónde existe actualmente una gran variación entre las unidades de negocio? Luego, rediseñe estos flujos de trabajo con la IA como eje central.

A partir del conjunto más amplio de oportunidades que identificaron, FabricationCo utilizó preguntas como estas para preseleccionar dos casos de uso para reinventar el proceso de principio a fin, centrándose en las áreas donde el esfuerzo manual, el tiempo de ciclo y los costos posteriores eran más críticos. El primero de ellos se centró en repensar el proceso de cotización para las ofertas de los clientes. Anteriormente, los ingenieros de diseño dedicaban varias horas a producir diseños iniciales como entrada para las cotizaciones de cada oferta, incluidas aquellas con pocas probabilidades de conversión, lo cual era significativo, en más del 50 % para ciertos segmentos de clientes. En el flujo de trabajo transformado, un estimado de costos rápido, de 20 minutos, es completado por personas sin experiencia en diseño para las ofertas en etapa temprana, lo que permite reservar los diseños de ingeniería completos para oportunidades de mayor probabilidad. Este cambio redujo el esfuerzo desperdiciado al tiempo que mejoró la velocidad, el enfoque y la economía general de las ofertas, logrando un tiempo de generación de cotizaciones aproximadamente 15 veces más rápido que el proceso anterior. Como resultado, FabricationCo redujo significativamente el tiempo total de respuesta y también mejoró las tasas de éxito.

Paso 3: Involucre a las personas más cercanas al proceso actual.
Los líderes visionarios pueden describir cómo será un nuevo proceso, sus beneficios e incluso cómo se percibirá de manera diferente. Pero las soluciones transformadoras exitosas involucran perspectivas tanto de arriba hacia abajo como de abajo hacia arriba.

Rediseñar los procesos requiere una estrecha colaboración con líderes de todos los niveles jerárquicos que estén familiarizados con el proceso de trabajo, comprometidos con la transformación digital y capaces de visualizar una nueva forma de trabajar. Los profesionales destacados en su área son fundamentales para comprender a fondo el proceso actual, especialmente aquellos que pueden analizar la situación con perspectiva y replantearse cómo optimizar el trabajo con IA. Al involucrar a los empleados de primera línea, los líderes obtienen información valiosa de quienes están más cerca de los problemas del enfoque actual y que pueden haber descubierto mejoras individuales en la productividad que se traducen en innovaciones generales en los flujos de trabajo.

Otra forma de involucrar a los empleados es mediante la creación de prototipos. Anime a los miembros del equipo a participar en hackatones o microsprints. Una cultura de creación de prototipos en todas las áreas de la empresa (no solo en el equipo técnico) puede acelerar los ciclos de iteración y propiciar innovaciones desde la base. Los resultados de estas sesiones pueden ser muy valiosos: ofrecer a los miembros del equipo incluso un esquema básico de una nueva solución puede motivar a aquellos que se muestren escépticos, ansiosos o desmotivados, al mostrarles qué es posible y qué no, y de dónde provendrá el valor para la organización en el futuro.

Desde el principio, FabricationCo rediseñó los flujos de trabajo y las herramientas de soporte con un grupo representativo de empleados de todas las regiones. Los usuarios fueron seleccionados en función de la importancia estratégica de su región y su disposición a ser pioneros dentro de la organización. Los éxitos visibles en las regiones piloto generaron confianza en otras regiones antes de su implementación. Incluso cuando la herramienta se probó en una sola región para evaluar su rendimiento y recopilar comentarios en tiempo real, los empleados de otras regiones también recibieron demostraciones y capacitación sobre la herramienta y fueron invitados a participar en sesiones de retroalimentación con los empleados del programa piloto. Esto facilitó una rápida expansión a otros mercados.

Otros usuarios de otras regiones verían demostraciones y recibirían capacitación sobre la herramienta, al igual que los usuarios/empleados que la estaban probando; también participarían en sesiones de retroalimentación que los desarrolladores de la herramienta llevarían a cabo con los empleados que la probaron.

Para Mylow Companion, Lowe's realizó pruebas piloto en tiendas específicas con empleados para recopilar comentarios sobre el uso real. Comenzaron con uno o dos departamentos en cada tienda (por ejemplo, plomería o electricidad), involucrando a los empleados mediante mecanismos de retroalimentación en la aplicación y en la tienda para perfeccionar las indicaciones, las medidas de seguridad de la IA y la experiencia de usuario. Posteriormente, ampliaron gradualmente las pruebas a otros departamentos y tiendas. El equipo de desarrollo utilizó esta información para perfeccionar Mylow Companion antes de cada expansión. Gracias a este proceso, Mylow Companion se ha implementado completamente en más de 1700 tiendas Lowe's.

Paso 4: Mide lo que importa
Al emprender una iniciativa de IA, es fundamental seleccionar las métricas adecuadas para el seguimiento. Términos como "eficiencia" o "productividad" son demasiado vagos; en cambio, estos beneficios deben estar vinculados a resultados empresariales clave, con métricas que permitan comparaciones con métodos que no utilizan IA.

Por ejemplo, FabricationCo evaluó sus flujos de trabajo rediseñados principalmente desde la perspectiva de la capacidad de respuesta al cliente y la diferenciación en el mercado. El objetivo principal era aprovechar la IA para generar presupuestos más rápidos y, en última instancia, mejorar las tasas de éxito. Para evaluar el progreso hacia este objetivo, la empresa se centró en varias métricas clave: tasas de éxito para presupuestos generados por IA frente a presupuestos sin IA, tiempos de respuesta de los presupuestos, márgenes en los costos de materiales y fábrica, y el volumen y la precisión de las ofertas con precio. En los dos flujos de trabajo priorizados, la empresa observó una mejora significativa en cada una de estas dimensiones; en particular, un aumento de 10 puntos porcentuales en la tasa de éxito durante los primeros tres meses de implementación, lo que refuerza la necesidad de escalar estos cambios a toda la empresa.

Además, los sistemas de IA requieren nuevas formas de medición continua. Dado que estos sistemas, al igual que los humanos, pueden generar resultados diferentes ante la misma solicitud, es necesario evaluar su comportamiento de forma constante. Para ello, se requiere un conjunto de herramientas de evaluación (eval); estas herramientas miden el resultado del sistema en función de un rango aceptable de comportamientos deseados. El proceso para crearlas requiere no solo una definición clara de dichos comportamientos, sino también la identificación de niveles de tolerancia adecuados, la auditoría de los procesos para garantizar su cumplimiento y su mejora cuando no se cumplen.

Para evaluar su sistema, Lowe's contrató a expertos en la materia para crear un conjunto de preguntas y respuestas validadas por expertos sobre cómo Mylow Companion debería responder a las preguntas típicas de un empleado. Evaluaron el desempeño de varios modelos con respecto a las respuestas validadas y ajustaron las preguntas para mejorar el rendimiento del sistema. Además, Lowe's también recopiló comentarios de los usuarios y solicitó a sus empleados que auditaran periódicamente tanto los resultados mostrados a los clientes como los pasos intermedios del sistema para identificar oportunidades de mejora y garantizar que el sistema cumpliera con las expectativas.

Para medir los resultados, Lowe's optó por hacer un seguimiento de los factores que influyen en los resultados comerciales, como el tamaño de la cesta de compra, la tasa de conversión y las ventas incrementales, así como de los factores clave de éxito, como el conocimiento de los empleados, la satisfacción del cliente y la facilidad de pago. Cuando los clientes interactúan con Mylow durante sus visitas en línea, la tasa de conversión se duplica con creces y Lowe's observa un aumento de 200 puntos básicos en los índices de satisfacción del cliente cuando los empleados utilizan Mylow Companion para ayudar a los clientes a comprar en los pasillos.

El imperativo de la sala de juntas
El liderazgo de la alta dirección es fundamental para el éxito de la transformación digital mediante IA. En las empresas que se quedan rezagadas en la adopción de IA, hemos observado que los líderes reconocen que la IA representa una oportunidad importante, pero delegan la responsabilidad a los grupos o divisiones de tecnología. Por lo general, esta delegación se realiza sin objetivos ni métricas específicas, simplemente con un vago «mejorar la productividad» o «centrarse en las fuentes de valor con alto potencial». A partir de ahí, las iniciativas suelen fracasar.

En cambio, la transformación mediante IA debe priorizarse en los niveles más altos de la empresa, con la participación de todos los ejecutivos y departamentos, ya que los líderes con una visión integral de la organización son fundamentales para las implementaciones transformadoras. Deben establecer objetivos ambiciosos, definidos desde la alta dirección y gestionados por la empresa, y luego exigir responsabilidades a sus equipos.

Para pasar de estar rezagadas a liderar, las empresas deben evitar las iniciativas aisladas y, en cambio, impulsar una transformación integral de su negocio. Para ello, estos pasos pueden ayudar a líderes y organizaciones a superar el impacto limitado de la trampa de la microproductividad.

Los autores desean agradecer a Mike Coxon y Daan Kakebeeke de Bain por sus contribuciones a la redacción de este artículo.

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Arjun Dutt es socio de Bain & Company y se especializa en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Gene Rapoport es socio y director del área de IA para el sector de capital privado en Bain & Company.

Aaron “Ronnie” Chatterji es profesor titular de Negocios y Políticas Públicas (Cátedra Mark Burgess y Lisa Benson-Burgess) en la Universidad de Duke y economista jefe en OpenAI.

Gawesha Weeratunga es miembro del equipo de investigación económica de OpenAI.

Harrison Satcher es miembro del equipo de investigación económica de OpenAI.


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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

Por Jamil Zaki
IA generativa
Harvard Business Review
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Resumen. Las investigaciones muestran una gran brecha entre cómo los ejecutivos perciben la adopción de la IA y cómo la experimentan realmente los empleados: la mayoría de los trabajadores se sienten ansiosos y mucho menos entusiasmados de lo que sus jefes suponen. Sin seguridad psicológica, es menos probable que los empleadosExperimentar con nuevas herramientas aumenta la probabilidad de generar trabajos superficiales mediante IA y, en algunos casos, sabotear activamente las iniciativas de IA de la empresa. Un liderazgo empático aborda directamente estos problemas: los empleados con gerentes comprensivos tienen muchas más probabilidades de innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los líderes deben involucrar a los empleados en la definición de las estrategias de IA en lugar de simplemente anunciarlas, invertir en la capacitación de los gerentes de primera línea y buscar formas de usar la IA para fortalecer la conexión humana en lugar de reemplazarla.
En el ámbito laboral, la justificación humana de la empatía es evidente: la conexión social es una de nuestras mayores fuentes de bienestar, y cuando los trabajadores la experimentan, se sienten más felices y saludables. Las investigaciones han demostrado que la justificación empresarial es igualmente clara: los empleados de empresas empáticas rinden mejor, trabajan con mayor ahínco, colaboran de forma más eficiente y generan ideas más sólidas.

Sin embargo, la IA está poniendo en riesgo la conexión humana. Muchos trabajadores, profundamente preocupados por cómo la tecnología transformará sus empleos, experimentan crecientes niveles de desconfianza y miedo a quedar obsoletos. Un estudio de 2025 reveló que, cuando las empresas adoptaban la IA, los niveles de depresión de los empleados tendían a aumentar con el tiempo.

Todo esto subraya la importancia de la conexión humana para mantener la salud de los empleados en el lugar de trabajo a medida que se introducen nuevas tecnologías. Pero la IA también está redefiniendo la importancia de la empatía en el ámbito empresarial en tiempo real. Un creciente conjunto de evidencias revela que la adopción exitosa de la IA depende de la empatía, y las empresas que se centran en la conexión humana también lideran la innovación tecnológica.

Muchos líderes están pasando por alto este punto. El informe "Estado de la empatía en el lugar de trabajo 2025" de Businessolver reveló que el 59 % de los directores ejecutivos cree que la empatía no es esencial (solo deseable) en el trabajo, un aumento de 12 puntos con respecto a 2024. El 49 % afirmó no tener tiempo para conectar con sus empleados, un aumento de 16 puntos con respecto a 2024. En su afán por adoptar la IA, parece que los líderes están dejando de lado la empatía.

En este artículo, basándome en nuevos estudios y en mi propia investigación sobre la empatía, explicaré por qué esto es un error y cómo los líderes pueden mejorar.

Cuando la empatía desaparece
Sin un liderazgo empático, es imposible maximizar el potencial de la IA. Hay varias razones para ello.

Un liderazgo carente de empatía crea una brecha en la adopción de la IA.
En una encuesta reciente, los directores ejecutivos expresaron una enorme confianza en la IA. El 81 % afirmó que su empresa contaba con una política clara sobre IA, y el 40 % creía que la tecnología ya les ahorraba a sus trabajadores más de ocho horas semanales. Esto contrastaba enormemente con la realidad de sus propios empleados, dos tercios de los cuales afirmaron ahorrar dos horas o menos gracias a la IA, y solo el 28 % coincidió en que su empresa tenía estrategias claras para su uso.

Los líderes están haciendo predicciones optimistas e inexactas sobre el uso que sus empleados le dan a la IA, en parte porque no comprenden cómo se sienten al respecto. Una encuesta de BCG del año pasado reveló que el 76 % de los ejecutivos creía que sus empleados estaban entusiasmados con la adopción de la IA en su organización; la cifra real era solo del 31 %.

Los altos ejecutivos se benefician de las nuevas tecnologías y tienen la capacidad de planificar su uso. Muchos empleados, en cambio, se sienten inseguros sobre el futuro y amenazados por el miedo a perderse algo (FOBO, por sus siglas en inglés). Al fin y al cabo, ¿por qué alguien se entusiasmaría con la idea de capacitar a su sucesor? Los líderes que no se esfuerzan por comprender la experiencia de sus empleados seguirán sin ser conscientes de estos problemas y no podrán abordarlos.

Sin empatía, los trabajadores innovan menos.
Cuando las personas se sienten cuidadas, se sienten seguras, lo que les da la confianza necesaria para asumir riesgos. Esto otorga a los líderes un enorme impacto. Una encuesta de Catalyst de 2021 reveló que el 61 % de los empleados con gerentes empáticos reportaron innovar en el trabajo, en comparación con solo el 13 % de los empleados con gerentes poco empáticos. Las investigaciones demuestran que los líderes empáticos disminuyen el miedo a la incertidumbre en sus equipos, lo que les permite adoptar, explorar e implementar nuevas ideas.

Esto también se aplica a la IA. Datos de más de 2000 empleados revelaron que quienes se sentían seguros eran más propensos a adoptar herramientas de IA, y en una encuesta del MIT a 500 líderes, el 84 % observó una conexión entre la seguridad psicológica y los resultados tangibles de la IA. A pesar de esta evidencia, muchos líderes han hecho poco para fomentar la seguridad en torno a las nuevas tecnologías, y la mayoría de la gente sigue mostrándose recelosa. La mayoría de los estadounidenses cree que la IA causará más daño que beneficio en sus vidas, y solo el 21 % cree poder confiar en ella la mayor parte del tiempo o siempre. Es imposible esperar que las empresas alcancen la madurez en IA a menos que esto cambie.

Los despliegues de IA que carecen de empatía hacen que la tecnología sea menos eficiente.
En entornos donde la atención y la seguridad son deficientes, las personas intentan desesperadamente aparentar estar ocupadas, lo que a menudo resulta en un trabajo de menor calidad. La IA ha reavivado este problema de nuevas maneras. Al pedírseles que la usaran y esperarse que simplemente "fueran más productivos", los empleados han generado una gran cantidad de trabajo improductivo : resultados de IA aparentemente sensatos, pero carentes de profundidad o valor. Este trabajo improductivo se crea en segundos, pero les cuesta a los compañeros horas descifrarlo y, además, perjudica la colaboración.

Este es solo un síntoma de un riesgo más profundo. Cuando la IA se implementa sin empatía ni confianza, muchos empleados se oponen activamente. Una encuesta sobre la adopción de IA en empresas, realizada por Writer, reveló que casi un tercio de los empleados (y el 44 % de los trabajadores de la Generación Z) admiten haber saboteado las estrategias de IA de su empresa; por ejemplo, alimentando modelos no autorizados con información confidencial o manipulando los resultados para que la IA parezca menos eficaz. Esto es poco ético, pero comprensible: cuando se encuentran en un entorno de suma cero con una nueva tecnología, las personas tienden a protegerse.

La ventaja de la empatía
Como todo esto deja claro, las empresas no están aprovechando la IA porque muchos ejecutivos han olvidado que la tecnología solo funciona a través de las personas, y las personas rinden mejor cuando se sienten valoradas. Esto también significa que los líderes visionarios pueden obtener una ventaja en IA al priorizar la conexión. En particular, las siguientes acciones pueden ser útiles:

Cocrear estrategias de IA.
En muchas empresas, los fracasos en la implementación de la IA son un claro ejemplo de falta de empatía. Los líderes anuncian objetivos ambiciosos y poco realistas, ofreciendo a los empleados escasa orientación sobre cómo alcanzarlos y aún menos seguridad sobre su propio papel en un entorno posterior a la IA. Esta es una forma infalible de ralentizar la adopción, fomentar la ineficiencia y generar resistencia.

La empatía implica sustituir los anuncios por conversaciones y las respuestas por preguntas. Esto conlleva hablar con los empleados sobre cómo la IA puede ayudarles a centrarse en las partes de su trabajo que les aportan significado. Esta estrategia, a menudo denominada «aumento» (en contraposición a la automatización), probablemente genere mayor valor a largo plazo. Pero también puede impulsar la adopción de la IA ahora mismo, al fomentar una mentalidad colaborativa entre líderes y empleados y aprovechar eficazmente el conocimiento de todos.

La creación conjunta de estrategias de IA también brinda a los líderes la oportunidad de establecer una « justicia procesal » en torno a las nuevas tecnologías. Es más probable que las personas acepten las políticas cuando quienes toman las decisiones se comunican con claridad y escuchan a todos los involucrados. En otras palabras, la empatía no solo permite obtener más y mejores aportaciones para la implementación de la IA, sino que también aumenta la probabilidad de que los trabajadores se sumen al proyecto.

Concéntrese en la capa intermedia.
Para implementar con éxito la IA, los altos directivos deben comprender la importancia de la empatía, pero no pueden lograrla por sí solos. En 2020, Businessolver descubrió que solo el 10 % de los empleados creía que los gerentes tenían el mayor impacto en la empatía en el lugar de trabajo. Para 2025, ese porcentaje había aumentado al 38 %.

Los gerentes de primera línea se han convertido en los guardianes de culturas tanto empáticas como carentes de empatía, y sin embargo, este "nivel intermedio" a menudo no recibe la capacitación en habilidades interpersonales que sí reciben los altos ejecutivos. Esto crea una brecha entre los valores que los líderes desean y la realidad que enfrentan los empleados en el día a día.

Afortunadamente, las investigaciones demuestran que la empatía se puede enseñar, y los nuevos programas permiten hacerlo a gran escala. Zurich Insurance, por ejemplo, capacitó recientemente a miles de gestores de siniestros en comunicación empática, mejorando la experiencia y la fidelización de los clientes. Ahora se están implementando programas similares de desarrollo de la empatía para los gerentes de primera línea, permitiéndoles practicar la escucha activa, la comunicación y la retroalimentación. Estas habilidades son siempre útiles y especialmente importantes para afrontar la disrupción de la IA.

Recuerda que la tecnología es humana.
La implementación de la IA requiere estrategias precisas, pero también refleja una filosofía más profunda sobre el propósito de la tecnología. El primer instinto de muchos líderes ha sido reemplazar a las personas con máquinas, mediante la automatización del lugar de trabajo y numerosos productos que utilizan la IA para sustituir a terapeutas, entrenadores y amigos. Esta visión extractiva puede mermar la creatividad humana y atrofiar las habilidades sociales, perjudicando los aspectos de la vida que muchos de nosotros valoramos más.

Pero siempre hay una alternativa. En lugar de reemplazar a las personas, se pueden crear tecnologías que las conecten de forma más profunda. A esto lo llamo « IA para la interdependencia », y se puede implementar, por ejemplo, mediante chatbots que animen a las personas a comunicarse entre sí o les enseñen habilidades de escucha. Los entornos laborales también pueden usar la IA para la interdependencia: por ejemplo, sugiriendo la colaboración entre trabajadores con habilidades complementarias o identificando puntos en común ante un conflicto.
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Estos casos de uso ya cuentan con respaldo de investigaciones y ofrecen un enorme potencial para los entornos laborales. Su utilidad aumenta aún más si se fomenta la interdependencia en las estrategias de IA. La forma más rápida y eficaz de utilizar bien la tecnología consiste en colaborar con las personas a las que se les pide que la utilicen, no en su ausencia.

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Jamil Zaki Es profesor de psicología en la Universidad de Stanford, director del Laboratorio de Neurociencia Social de Stanford y autor de *La guerra por la bondad* y *Esperanza para los cínicos*. Colabora frecuentemente con organizaciones para ayudarlas a integrar la ciencia de la conexión humana en sus prácticas.