Doxa 2500s

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¿Por qué los líderes eficaces son tachados de problemáticos?
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Las compras algorítmicas ya están aquí. ¿Está preparada su empresa?
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Investigación: Cómo el trabajo remoto está limitando las oportunidades para los jóvenes profesionales al inicio de su carrera
Las empresas están menos dispuestas a arriesgarse con candidatos novatos, lo que reduce las oportunidades para la próxima generación
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4 trampas ocultas de la dinámica de equipo
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¿Cuánto tiempo dedican sus empleados a supervisar bots?
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Investigación: Cómo los agentes de IA amplían el alcance del trabajo del conocimiento
Las mejoras en la eficiencia son solo una parte de la historia
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Investigación: Cómo los agentes de IA amplían el alcance del trabajo del conocimiento
Las mejoras en la eficiencia son solo una parte de la historia
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Tres preguntas para poner a prueba sus prioridades
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No permitas que la IA empeore los malos análisis
Las empresas necesitan disciplina para evitar que los análisis erróneos se generalicen
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El trabajo invisible que agota a tus mejores empleados
Aliviar la carga mental que soportan sus empleados no se trata tanto de reducir el trabajo en sí, sino de rediseñar cómo se estructura y distribuye
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Investigación: Por qué algunos empleados jóvenes se desenvuelven bien con la IA y otros no
Un nuevo estudio reveló que habilidades fundamentales como el pensamiento crítico, la alfabetización en IA y el conocimiento del sector no eran indicadores claros de éxito
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Modela la transformación que esperas de tus empleados
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Cuando los empleados son responsables de las decisiones generadas por la IA
Las investigaciones revelan que los trabajadores interpretan, modifican y enmascaran activamente las decisiones de la IA para proteger su credibilidad y satisfacer las expectativas de las partes interesadas
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La IA responsable se está convirtiendo en una estrategia de crecimiento
Un manual para convertir la buena gobernanza en una ventaja competitiva
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Diseñar sistemas de IA que realmente fortalezcan el razonamiento humano
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Cómo colaboran los equipos globales altamente eficaces entre culturas
Siete elementos determinan la eficacia con la que los equipos trabajan en diferentes zonas horarias, idiomas y normas culturales
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4 trampas ocultas de la dinámica de equipo
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Evita que la IA erosione tu marca
Las investigaciones señalan cinco maneras en que las empresas pueden reducir la "deuda de marca" que puede generar la IA
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¿Prefieres a los candidatos que responden rápidamente?
La investigación reveló que el tiempo de respuesta de un candidato puede influir en las decisiones de contratación con la misma fuerza que las cualificaciones tradicionales
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Las empresas estadounidenses y japonesas se enfrentan a diferentes dificultades en la adopción de la IA y ofrecen diferentes lecciones para lograr que funcione
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La IA puede medir cómo los criterios ESG realmente impactan en los resultados finales
Los modelos de lenguaje a gran escala están haciendo que el análisis riguroso de la sostenibilidad sea mucho más rápido y económico.
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Los grandes líderes saben qué emociones provocará su retroalimentación
Diferentes empleados pueden reaccionar de manera distinta ante el mismo tipo de retroalimentación. Estas seis técnicas pueden asegurar que tu mensaje llegue de la forma correcta
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Lo que revelan 60 años de datos sobre cómo hombres y mujeres experimentan el liderazgo
Las actitudes hacia las mujeres en puestos de liderazgo han mejorado desde 1965. Sin embargo, todavía existen grandes diferencias en la forma en que hombres y mujeres perciben la evaluación, los estándares y las oportunidades en la actualidad
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El servicio de oficina que realmente mejora el trabajo en equipo
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Cuando las Empresas de una Cadena de Suministro Operan con Plazos Dispares
Los sectores están cada vez más divididos en cuanto a la velocidad de sus operaciones. Las empresas que rediseñen su forma de colaborar en diferentes horizontes temporales obtendrán una ventaja competitiva duradera
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Justifique económicamente su iniciativa de sostenibilidad
Los responsables de sostenibilidad deben hablar de flujo de caja, riesgo y rentabilidad
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La IA está cambiando la forma en que los clientes eligen su negocio
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La gestión del rendimiento necesita nuevas métricas en la era de la IA
Cómo las organizaciones pueden evaluar las contribuciones de los empleados, los sistemas de IA y su producción combinada
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Recuperemos la gestión orientada al valor
Ante el aumento de los costes de capital, las empresas necesitan una forma disciplinada de asignar recursos sin descuidar sus compromisos con los empleados, los clientes y el medio ambiente. Aquí te mostramos cómo encontrar ese equilibrio
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Argumentos a favor de una gestión centrada en el rendimiento
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El fin de las agencias federales independientes cambiará su negocio
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Adapta tu estrategia digital para llegar a todos los clientes
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Cómo lograr que la IA revele tu marca
Concéntrese en facilitar la comparación, la verificación y la conexión de los beneficios del producto con los problemas de los clientes
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Los grandes líderes cuestionan los supuestos filosóficos
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La adopción de la IA está sobrecargando a sus gerentes Intermedios
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Enséñale a tu IA cómo tomas decisiones
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Los fundadores de startups necesitan un nuevo manual de ventas
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¿Tu IA tiene un problema de personalidad?
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Caso práctico: Un proveedor clave suspendió una auditoría laboral. ¿Y ahora qué?
Una empresa de muebles debe decidir cómo abordar las infracciones cometidas en una de sus fábricas
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El fin del capital barato
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Nuestros consejos favoritos de gestión para la toma de decisiones
Una lista seleccionada de uno de los boletines informativos más populares de HBR
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Cómo diseñar sistemas agenciales en torno a las reglas implícitas que rigen su empresa
Las empresas que ganen utilizarán el despliegue de agentes como una radiografía y rediseñarán sus organizaciones en función de lo que descubran
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Los equipos más potentes de agentes de IA se crearán utilizando diferentes modelos
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Dar el salto de líder corporativo a CEO respaldado por capital privado
No todo el mundo puede afrontar la transición. Esto es lo que realmente se necesita para tener éxito
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Por qué triunfan las mejores experiencias inmersivas
Invitan a una participación profunda al responder preguntas clave que la gente se plantea
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No permita que la IA complique los procesos de su empresa
Cuatro pasos que los líderes pueden seguir para proteger uno de sus activos más valiosos: el conocimiento organizacional
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Cómo la IA de última generación está transformando las decisiones de compra B2B
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Para prosperar junto con la IA, concéntrese en la mentalidad, no en las habilidades
Muchos líderes se están haciendo la pregunta equivocada cuando se trata de la adopción de la IA
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En qué se equivocan las empresas respecto a los derechos de decisión
Cuatro errores comunes y cómo evitarlos
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Cómo se están transformando los roles de la alta dirección y los consejos de administración en torno a la IA
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Cuando el propósito resulta contraproducente
Una nueva investigación revela que los empleados que sienten que se les impide tener un impacto son más propensos a retirarse y a renunciar
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La IA está reescribiendo la economía de la subcontratación
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Qué implica la fragmentación de la economía digital para la competencia global
Un nuevo índice que abarca 125 países revela dónde está creciendo la innovación y dónde se está estancando
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Cómo las empresas chinas están salvando a las marcas occidentales
Las empresas de los mercados emergentes están reescribiendo las reglas de la competencia global
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El sistema de captación de talento para la investigación en Estados Unidos está en crisis
Los investigadores que se forman en Estados Unidos están considerando trabajar en otros países. Así es como deberían responder las empresas estadounidenses
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La inminente crisis de capacidades de las grandes tecnológicas
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Cómo los entrenadores de deportes de élite toman decisiones bajo presión
Lo que hacen antes, durante y después de tomar decisiones importantes
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Convierta la normativa sobre privacidad en una ventaja competitiva
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Las empresas están utilizando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia. Deberían utilizarla para crecer
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Cómo se utilizará realmente la IA en 2026
Un nuevo riesgo se hizo más evidente: dejar que la IA piense por ti
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10 preguntas sobre organizaciones orientadas a proyectos, con sus respuestas
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Investigación: A medida que las carreras profesionales se alargan, el trabajo a mitad de carrera necesita cambiar
Sus empleados más experimentados están sufriendo agotamiento en la crucial década de los 40
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Investigación: ¿Qué mensaje transmiten tus auriculares a tus compañeros de trabajo?
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Los gerentes tienen dificultades para seguir el ritmo del auge de la productividad impulsado por la IA
Para evitar convertirse en un cuello de botella, necesitan cambiar su forma de trabajar, dar retroalimentación y comunicarse
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Cómo se llega realmente a los puestos directivos en las empresas del S&P 500
Una nueva investigación desvela quiénes obtienen estos puestos y cómo ascendieron en ellos
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Nuestros consejos favoritos de gestión sobre cómo dar retroalimentación
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Formas sorprendentes de reducir la rotación de personal en trabajos de alta presión y alta cualificación
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Cómo apoyar el crecimiento profesional de tus empleados cuando todos están sobrecargados de trabajo
Los equipos que se enfrentan a una presión constante aún necesitan oportunidades para desarrollar nuevas habilidades, experimentar y prepararse para lo que viene
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Las claves para el éxito bajo un nuevo gerente
Las transiciones de liderazgo ofrecen una rara oportunidad para empezar de cero, si uno se esfuerza por causar una buena impresión
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Lo que los quirófanos pueden enseñar a los líderes sobre el diseño de equipos
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La IA de última generación podría solucionar las evaluaciones de desempeño, o empeorarlas aún más
Muchos gerentes ahora utilizan la IA para perfeccionar las evaluaciones de desempeño de los empleados. La mayor oportunidad reside en usarla para resaltar aquello que los hace excepcionales
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Es difícil usar la IA en equipo. Estas 3 prácticas pueden ayudar
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La obra de su vida: Entrevista con Jet Li
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Investigación: El marketing tradicional no funciona con los agentes de compras con IA
Las empresas necesitan tácticas diferentes para este segmento de compradores online que crece rápidamente
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Por qué los líderes deberían pasar por alto los errores menores
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Rediseñando su organización de marketing para la era de los agentes
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3 maneras en que la IA puede liberar a las organizaciones de los flujos de trabajo heredados
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Cómo tratar con directores difíciles
Consejos prácticos para ejecutivos y demás miembros del consejo de administración
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Los mejores líderes asumen el rol de personaje secundario
Al comprender y promover las historias de tu gente, en lugar de la tuya propia, puedes motivarlos para que den lo mejor de sí mismos
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El arte de descontar
Cinco estrategias para impulsar el volumen de ventas y las ganancias
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Los costos psicológicos de la adopción de la IA
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Cómo pasar de la experimentación con IA a la transformación mediante IA
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Un liderazgo empático puede ser clave para el éxito o el fracaso en la adopción de la IA
Reduce la resistencia de los empleados, mejora el aprendizaje y acelera el impacto
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La rendición de cuentas debe elegirse, no imponerse
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Cómo triunfar en tu próxima entrevista con los medios
Las entrevistas públicas pueden generar o destruir la confianza de las partes interesadas
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¿Debería nombrar un director ejecutivo interino?
Es más arriesgado de lo que crees. Aquí te explicamos cuándo tiene sentido y a quién elegir
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En qué aspectos la estrategia de chips de EE. UU. sigue fallando
Los procesos críticos de back-end siguen concentrados en Asia. Estos tres pasos pueden ayudar a trasladarlos a Estados Unidos
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El futuro está envuelto en una niebla de IA
El efecto más importante de la IA es el que no podemos ver
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Resumen de investigaciones: Un beneficio sorprendente de la mejora de habilidades, por qué los objetivos pueden ser contraproducentes y más
Nuevas perspectivas procedentes de una amplia gama de estudios académicos
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El fin del software empresarial de talla única
Ahora las empresas tienen la opción de crear, componer, colaborar o comprar resultados, en lugar de conformarse con las ofertas SaaS existentes
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¿Qué valores defiendes realmente?
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Cuando el CEO se convierte en la marca
El líder de su empresa se ha convertido en un foco de controversia política. ¿Y ahora qué?
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Líderes, traten la resistencia al cambio como datos valiosos
No lo descartes como una reacción impulsiva
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5 preguntas que los líderes deberían hacerse antes de recurrir al trabajo a tiempo parcial
Puede ofrecer fuentes de ingresos diversificadas, mayor autonomía y un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal
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Investigación: Lo que revelan los agentes de IA de China sobre el futuro del comercio
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Cuando tu ambición empieza a agotarte
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¿Deberías desarrollar tus fortalezas de liderazgo o corregir tus debilidades?
Responda a cuatro preguntas para diagnosticar sus necesidades de desarrollo
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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 2607

Cómo responder al impacto que supondrá el aumento de costes de la IA

Por Stacia Garr
Informática Empresarial
Harvard Business Review

#Doxa #InteligenciaArtificial #ControlDeCostes #Estrategia #Optimización #Rentabilidad #Presupuesto #Innovación #GestiónFinanciera #TransformaciónDigital #Adaptación
Resumen. La adopción actual de la IA se ha visto impulsada por precios fuertemente subvencionados por los proveedores de software empresarial, pero esa era está llegando a su fin. Las empresas están adoptando modelos de facturación basados ​​en el uso. A medida que las organizaciones reemplazan los costos fijos de mano de obra con un consumo variable de IAEn cuanto a los costos, los líderes deben dejar de tratar la IA como una simple compra de software y, en cambio, considerarla un desafío de diseño organizacional que requiere nuevos enfoques para la presupuestación, la planificación de la fuerza laboral y la gestión de riesgos. Las empresas que se preparen ahora —modelando los costos de la IA, protegiendo las capacidades críticas e integrando el gasto en IA en las decisiones sobre talento— estarán mejor posicionadas a medida que la economía de la IA empresarial madure.
La era de la IA corporativa está a punto de experimentar un cambio radical. Actualmente, las organizaciones reciben incentivos económicos para adoptar la IA. En el panorama tecnológico empresarial, los principales proveedores de software han estado absorbiendo discretamente los elevados costes de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), la inferencia y los tokens. Esta estrategia de captación de clientes generó una falsa sensación de seguridad presupuestaria y operativa entre los ejecutivos, caracterizada por funciones premium de agentes de IA "sin límite de uso", "complementarias" o "incluidas".

Como resultado, muchas organizaciones se lanzaron a explorar la IA incluso más rápido de lo que esperaban sus líderes. Uber y otras empresas informaron haber agotado sus presupuestos de IA para 2026 en tan solo unos meses. Un consultor de IA describió el caso de un cliente que gastó quinientos millones de dólares en un solo mes tras no limitar las licencias de sus empleados. Simplemente experimentando con la tecnología y desarrollando nuevos procesos a su alrededor, las empresas superaron los montos subvencionados.

Pero incluso esos subsidios están empezando a desaparecer. La era de los precios artificiales está llegando a su fin. Los gigantes del software empresarial están adoptando nuevos modelos de precios, impulsados ​​por inversores que, comprensiblemente, esperan rentabilidad de las empresas que impulsan esta transformación.

Si bien el modelo básico de Oracle está incluido en su suscripción, cobra por uso para los modelos premium. SAP planea hacer algo similar, permitiendo que las consultas simples sigan siendo gratuitas con las suscripciones básicas, mientras que cobra por las funciones de IA premium.

Workday realizará su cambio el 31 de enero de 2027. Hasta entonces, Workday «no cobrará cargos adicionales por las API de aplicaciones mientras los clientes investigan y optimizan su uso», me comunicó la empresa por correo electrónico. El período de gracia está diseñado específicamente para «evitar que se ralentice la adopción de la IA y los agentes». (Nota: Workday es miembro del Consorcio Tecnológico de RedThread Research, un grupo de más de 20 proveedores de tecnología de RR. HH. que pagan una cuota para pertenecer a él).

Incluso a precios elevados, el uso de la IA puede resultar muy rentable. Las ventajas son innumerables. Sin embargo, adaptarse a esta realidad requiere una estrategia detallada. En esencia, significa reconocer que invertir en IA ya no es una decisión de adquisición de software, sino una decisión de diseño organizacional.

Cuando una empresa implementa agentes de IA a gran escala, traslada recursos de la capacidad que controla (salarios de los empleados) a la capacidad que alquila (consumo variable de tokens). Esto genera un riesgo significativo debido a la incertidumbre. A continuación, se presenta un marco operativo de tres pasos que los líderes deberían implementar para gestionar esta incertidumbre.

Modela tu verdadera elasticidad de IA
Determinar cuántos tokens de IA comprar es inútil en abstracto. Lo mismo ocurre con establecer un presupuesto general para IA. Esto se debe a que es imposible saber, a largo plazo, cuánto valor real se obtendrá de la inversión. Los elementos clave de precios están fuera de nuestro control: interacciones por agente, unidades por solicitud y precio por unidad.

Para explicar esto, analicé las cifras de un informe del Oracle Analyst Day de 2026. En el modelo de precios de la compañía, el uso de IA premium —la cantidad que excede el nivel básico subvencionado actual— cuesta cinco unidades de IA por solicitud básica. Por ahora, se incluyen 20 000 unidades de IA mensuales sin costo. Se desconoce cuánto tiempo se mantendrá esta cifra. Tampoco está claro cuánto trabajo real se incluye en cada unidad.

Para ilustrar cómo estas incógnitas pueden generar una amplia gama de posibles costos, conviene usar un ejemplo. Imaginemos una empresa con 10 000 empleados que actualmente está probando un único sistema de agentes premium. El proveedor ofrece actualmente 20 000 unidades de IA gratuitas al mes y cobra un centavo por cada unidad que supere esa cantidad.

Imagina que solo el 10 % de los empleados utiliza el sistema, con un promedio de diez interacciones al mes. Cada interacción consume cinco unidades. Esto significa que la empresa utiliza 50 000 unidades al mes (cálculo: 1000 x 10 x 5). Si restamos las 20 000 unidades que la empresa obtiene gratuitamente, le quedan 30 000 unidades por pagar. A tan solo un centavo por unidad, esto supone 300 dólares al mes, o 3600 dólares al año.

Pero las organizaciones están adoptando la IA a gran escala, con un número creciente de empleados que la utilizan. En este ejemplo, veamos qué sucede cuando la mitad del personal usa ese único sistema de IA al mismo ritmo. Eso equivale a 250 000 unidades al mes, con un coste de 2300 dólares mensuales, o 27 600 dólares anuales.

Todo esto se basa en un único sistema de IA que cada empleado utiliza solo 10 veces al mes. En la práctica, las empresas adoptan cada vez más aplicaciones y los empleados las usan con mayor frecuencia. Los costos pueden dispararse fácilmente hasta alcanzar cifras de seis dígitos o incluso más.

Y aquí está la clave: todos esos cálculos se basan en una tarifa de un centavo. ¿Qué sucede si un proveedor aumenta su precio unitario de un centavo a dos? El mismo uso podría costar el doble.

Incluso todo esto no cubre el costo total de la implementación y el uso de la IA. También existen costos ocultos: la infraestructura necesaria para que las herramientas funcionen, el consumo de energía, los equipos técnicos internos, la capacitación y el desarrollo, entre otros. La gestión del cambio es fundamental para el rediseño y consume tiempo y recursos.

Esta es la realidad a la que se enfrentan las organizaciones. Los costos implican tantas incógnitas que sus facturas podrían variar enormemente.

Las organizaciones deben aprovechar este momento para determinar cuánto trabajo se realiza mediante herramientas de IA, cuánto ahorro genera y si contribuye al aumento de ingresos. Con base en el uso actual de la IA y las tarifas vigentes, calcule el retorno de la inversión (ROI). Luego, utilice esas cifras para determinar los costos unitarios máximos que serían justificables para sus necesidades.

Proteger las funciones principales
Los flujos de trabajo basados ​​en agentes se integran profundamente en la organización. Procesos enteros de los que depende la organización se rediseñan en torno a la tecnología. La lógica de datos propietaria queda vinculada a un entorno de proveedor específico.

Cuando la IA reemplaza a los empleados, estos se llevan consigo su experiencia y conocimiento institucional. La organización puede volverse dependiente de la IA para obtener esos recursos vitales. Si una herramienta de IA se volviera muy costosa, la organización podría no tener más remedio que pagarla, ya que no contaría con personal interno para desempeñar esa función.

Para proteger a su empresa ante esta eventualidad, determine qué roles clave son tan esenciales que necesita conservar el talento capaz de desempeñarlos, incluso si no son necesarios para llevar a cabo las operaciones diarias. En algunos casos, puede que le baste con tener contratistas expertos disponibles.

Además, aborde específicamente estas inquietudes al negociar la adquisición de IA con cualquier proveedor. Establezca límites para evitar facturaciones repentinas y descontroladas. Asegúrese de establecer períodos de gracia antes de cualquier aumento de precio para que pueda ajustarse.

Además, obtenga derechos de renovación de crédito garantizados para evitar vencimientos anuales que impidan su uso, y así evitar encontrarse en apuros el 1 de enero de cada año. Como alternativa, planifique comprar menos créditos de los que le corresponden para controlar mejor el gasto y no quedarse con créditos inutilizables al final del año.

Integrar los presupuestos de tokens en la planificación central de la fuerza laboral.
Para que todo esto funcione, las empresas deben dejar de ver los tokens de IA como un simple gasto de TI. En cambio, deben considerarlos una alternativa directa a la plantilla humana, pero teniendo en cuenta los costes adicionales derivados de la gestión del cambio y la posible pérdida de conocimiento. Todos los departamentos deben tomar decisiones sobre estas inversiones desde esta perspectiva. Estos factores deben determinar hasta qué punto se sienten cómodos reduciendo personal y confiando en la tecnología.

Ya estamos viendo cómo los principales proveedores de suites empresariales normalizan esta realidad de los paneles de control. Por ejemplo, la última herramienta de planificación de personal de SAP, integrada en sus capacidades de planificación empresarial, relaciona explícitamente estas asignaciones de recursos. La herramienta, disponible para los clientes, permite a los líderes ver el rendimiento de los equipos en comparación con sus presupuestos previstos de personal y tokens de IA. También ayuda a los gerentes a analizar una opción de automatización inteligente de roles optimizada en términos de costes, en comparación con una recapacitación estructurada por familias de puestos.
...
Ninguna de estas preocupaciones debería disuadir a las empresas de adoptar la IA. En muchos ámbitos, es probable que los beneficios sigan superando los costes incluso después de que finalicen las subvenciones. Sin embargo, mientras se les pida a los directivos que rediseñen sus organizaciones en torno a una tecnología con precios impredecibles, deben actuar con cautela. El periodo restante de subvenciones es precisamente el momento idóneo para prepararse para el incierto camino que tenemos por delante.

Lea más sobre informática empresarial o temas relacionados: presupuestos y presupuestación, tecnología y análisis, IA y aprendizaje automático e IA generativa.

Stacia Garr Es cofundador y analista principal de RedThread Research.


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Doxa 2606

Un análisis de 1000 reuniones muestra cómo los mejores líderes dan forma a las conversaciones

Toda estrategia, decisión y transformación comienza con una conversación

Por Alison Wood Brooks y Andy Atkins
Comunicación de Gestión
Harvard Business Review

#Doxa #Liderazgo #Reuniones #Conversaciones #Estrategia #TomaDeDecisiones #Transformación #ComunicaciónEfectiva #GestiónDeEquipos #CulturaOrganizacional #Facilitación
Resumen. Toda estrategia, decisión y transformación comienza con una conversación. Sin embargo, los líderes rara vez reflexionan intencionalmente sobre cómo se desarrollan esas conversaciones. Los equipos de mayor rendimiento gestionan la conversación a través de tres elementos: objetivos, roles yalma: creando mayor claridad, mayor confianza y mejores decisiones.
Todos hemos participado en reuniones que no dan en el blanco. Se desvían del tema principal. Quedan asuntos importantes sin abordar. Las decisiones permanecen sin resolver o, peor aún, se vuelven a debatir una y otra vez.

Resulta tentador culpar a las agendas, los calendarios o la sobrecarga de reuniones. Pero estas frustraciones apuntan a un problema más profundo.

Toda estrategia, innovación, decisión y relación comienza con una conversación. Las reuniones son, sencillamente, el lugar donde se producen muchas de las conversaciones más importantes de una organización. Cuando estas conversaciones son productivas, los equipos se coordinan con mayor rapidez, resuelven problemas de forma más creativa, fortalecen las relaciones y toman mejores decisiones. Cuando no lo son, las organizaciones pagan las consecuencias: tiempo perdido, mala ejecución y oportunidades desaprovechadas.

¿Cómo pueden los líderes transformar las conversaciones de equipo, pasando de ser fuentes de frustración a motores de colaboración?

En el transcurso de nuestra labor durante la última década, hemos pedido a más de 1000 participantes en reuniones de más de 100 equipos en casi 70 organizaciones que evalúen la eficacia de sus equipos, la productividad de las reuniones y las prácticas de comunicación. Un hallazgo destacó: la eficacia de los equipos no depende de la frecuencia de las reuniones, sino de cómo aprovechan el tiempo juntos. Los equipos que concluían las conversaciones con responsabilidades y pasos a seguir claros tenían aproximadamente cuatro veces más probabilidades de ser considerados eficaces que aquellos que no lo hacían.

Este hallazgo apunta a una verdad más amplia. Que un equipo salga de una discusión con decisiones más claras, relaciones más sólidas, mejores ideas o un compromiso compartido depende de la calidad del diálogo en sí. Y la calidad del diálogo depende del liderazgo.

Los líderes invierten una enorme cantidad de energía en optimizar flujos de trabajo, paneles de control, planes de proyecto y, cada vez más, herramientas de IA. Sin embargo, la colaboración se basa, en última instancia, en algo mucho más antiguo y profundo. La conversación —no la tecnología— es el sistema operativo de la colaboración.

Afortunadamente, la capacidad de moldear intencionalmente la conversación grupal se aprende fácilmente. Nos referimos a esta habilidad como gestión conversacional.

Repensando el diálogo en equipo
El potencial de las conversaciones en equipo es enorme. A medida que aumenta el número de participantes, también lo hace la diversidad de perspectivas y el potencial de generar nuevas ideas. Bien gestionadas, las conversaciones grupales pueden potenciar la creatividad, fortalecer las relaciones y propiciar mejores decisiones que las que cualquier persona podría tomar individualmente.

Pero los grupos también plantean nuevos desafíos conversacionales. A medida que se suman más voces a la conversación, la coordinación se dificulta. La gente se interrumpe, duda en intervenir, pasa por alto perspectivas importantes o se desvía del propósito de la reunión. Lo que comienza como una conversación puede convertirse rápidamente en una serie de discursos inconexos o, peor aún, en silencio.

La mayoría de los consejos sobre liderazgo se centran en lo que los líderes deberían decir. Creemos que una pregunta igualmente importante es cómo los líderes dan forma a la conversación en sí.

Las conversaciones individuales requieren habilidades como gestionar los temas, formular preguntas reflexivas, celebrar los momentos distendidos, responder de forma constructiva a los desacuerdos y encontrar un equilibrio entre la autorrevelación y la escucha activa. Las conversaciones en equipo requieren esas mismas habilidades, pero además exigen algo más: liderazgo.

La gestión conversacional implica cuidar intencionalmente la calidad del diálogo grupal. Consiste en aclarar el propósito de la reunión, las responsabilidades de cada participante durante la discusión y cómo fomentar un ambiente donde las personas se sientan cómodas participando con honestidad, incluso en situaciones difíciles.

En nuestro trabajo, hemos descubierto que los líderes más eficaces gestionan de forma constante las conversaciones del equipo prestando atención a tres elementos: objetivos, roles y esencia.

Objetivos: ¿Qué pretendemos lograr juntos?
Las grandes conversaciones comienzan antes de que nadie hable. Comienzan cuando todos entienden por qué se ha reunido el grupo y qué significa el éxito.

Los moderadores de la conversación aportan claridad de tres maneras:

Objetivo. Cada reunión debería comenzar con la respuesta a una pregunta sencilla: ¿Por qué estamos aquí? Ser explícito sobre el propósito marca la pauta y ayuda a todos a comprender el significado del éxito. Los líderes eficaces pueden utilizar el marco de la brújula conversacional de Alison para visualizar los objetivos en dos dimensiones: informativa (el grado en que cada objetivo requiere un intercambio preciso de información) y relacional (el grado en que cada objetivo se centra en los intereses de los miembros individuales del equipo en comparación con el grupo en su conjunto). Además, investigaciones recientes sugieren que destacar los objetivos generales (compartidos por todos los miembros del grupo) al inicio de la conversación ayuda a los equipos a gestionar los desacuerdos posteriormente.

Productos. Antes de que comience la conversación, pregúntese: ¿Qué resultados deberíamos obtener? Las respuestas pueden incluir una decisión, un plan concreto, una lista de opciones priorizadas, un entendimiento común o simplemente conocernos mejor. Nombrar los resultados deseados mantiene la conversación enfocada y productiva, y reduce el riesgo de desviarse hacia temas irrelevantes o terminar la reunión sin los resultados que el equipo necesita. Nuestro análisis reveló que los equipos que definían los siguientes pasos con frecuencia o siempre —aquellos que documentaban las decisiones tomadas y las acciones a seguir— obtuvieron una calificación de efectividad casi una desviación estándar completa superior a la de los equipos que codificaban los siguientes pasos con menos frecuencia. Esto significa que los siguientes pasos casi siempre deben incluirse en la lista de resultados importantes de la reunión.

Proceso. Finalmente, decidan: ¿Cómo tendremos esta conversación? ¿Cómo se generarán las ideas? ¿Cómo se abordarán los desacuerdos? ¿Quién tomará las decisiones? ¿Cuánto tiempo se dedicará a cada tema? Un plan de proceso claro mantiene la discusión estructurada y justa.

Un equipo directivo  de una empresa Fortune Global 25, con la que Andy colaboraba, llevaba meses estancado en un punto muerto entre las unidades funcionales y las de atención al cliente. Los líderes de cada unidad estaban frustrados porque sus homólogos no parecían comprender la necesidad de coherencia en las políticas ni de capacidad de respuesta al mercado. Cuando el objetivo de la discusión se reorientó hacia lo que mejor satisfaría las necesidades de la empresa, el equipo encontró una solución innovadora en 90 minutos. 

Funciones: ¿Quién es responsable de qué?
Incluso cuando los equipos comparten un propósito común, las conversaciones grupales pueden estancarse si las responsabilidades no están claras. ¿Quién mantiene el enfoque de la discusión? ¿Quién decide cuándo es momento de pasar a otro tema? ¿Quién tiene la autoridad para tomar la decisión final? ¿Quién debe contribuir y de qué manera?

Cuando todos dan por sentado que otra persona es la responsable de la conversación, a menudo se descuida un trabajo importante que puede resultar conversacional.

La gestión se simplifica enormemente cuando los líderes aclaran intencionadamente las funciones antes de que comience la conversación. Algunas funciones corresponden a personas específicas, mientras que otras se comparten entre todos los miembros del equipo. Lo importante es que todos comprendan cómo pueden contribuir de la mejor manera.

Dos papeles merecen especial atención.
  • Facilitador. Esta persona dirige la conversación. Ayuda al grupo a mantenerse enfocado en su propósito, gestiona la participación, aborda los desacuerdos de manera constructiva y mantiene la discusión en marcha sin dominarla. Los buenos facilitadores prestan atención no solo al contenido, sino también a cómo se desarrolla la conversación.
  • Responsable de la toma de decisiones. Esta persona tiene la responsabilidad final de los resultados de la reunión. Definir explícitamente este rol evita que las conversaciones deriven en decisiones que nadie tiene autoridad para tomar, o que terminen sin ninguna decisión.
Más allá de estos roles de liderazgo, los participantes también se benefician al comprender el papel que se espera que desempeñen en la discusión. Consideramos útil aclarar los siguientes puntos:
  • ¿Se espera que todos aporten ideas, conocimientos especializados y perspectivas?
  • ¿Tomará el grupo una decisión colectiva? De ser así, ¿quién tendrá derecho a voto y cómo se llevará a cabo la toma de decisiones?
  • ¿Hay personas presentes principalmente porque necesitan contexto para llevar adelante las decisiones e implementarlas?
  • ¿Alguien tiene autoridad para bloquear o anular una decisión? De ser así, es mucho mejor dejarlo claro desde el principio que sorprender al grupo más adelante.
Cabe destacar que estos roles no son simplemente un reflejo de la jerarquía organizacional. Un empleado de menor jerarquía puede moderar una discusión. Un experto en la materia puede aportar el punto de vista crítico. Un ejecutivo sénior puede dedicar la mayor parte de la reunión a escuchar.

Las buenas conversaciones dependen menos de los títulos que de que todos comprendan su responsabilidad en la conversación. Los roles claros no limitan las conversaciones, sino que las hacen posibles.

Por ejemplo, Andy trabajó con el equipo directivo de una empresa estadounidense con una larga trayectoria de 150 años, que se enfrentaba al dilema de si solicitar una oferta a un posible comprador o afrontar una oferta potencialmente hostil. Durante una reunión de varios días, el presidente explicó que optó por guardar un silencio inusual en cada fase de la discusión para asegurarse de escuchar todas las perspectivas sin influir indebidamente en las decisiones. Cuando finalmente se planteó la cuestión, el proceso de toma de decisiones fue explícito: cada miembro del equipo debía estar de acuerdo con el resultado. La transparencia sobre quién aportaría información y cómo se tomaría la decisión aportó claridad sobre los roles que desempeñaban los participantes en la conversación.

Soul: ¿Se sienten las personas lo suficientemente seguras como para decir lo que tienen que decir?
Incluso cuando los equipos comparten un propósito claro y comprenden sus roles, las conversaciones pueden fracasar si las personas no se sienten cómodas hablando con franqueza. Los fracasos de liderazgo más importantes a menudo no se deben a malas ideas, sino a verdades importantes que nunca se expresan.

La conversación tiene alma. Cada interacción fortalece o debilita el tejido social de un equipo. Aumenta o disminuye la disposición de las personas a admitir la incertidumbre, expresar inquietudes, cuestionar suposiciones y decir verdades incómodas.

Los moderadores de conversaciones cultivan esa esencia mediante la creación intencionada de confianza y seguridad psicológica.

La confianza es la disposición a ponerse en riesgo basándose en las acciones de otra persona. Se desarrolla una relación a la vez y se presenta de dos formas:
  • Confianza relacional (basada en la benevolencia): seguridad de que los demás se preocupan por ti y te respetan.
  • Confianza transaccional (basada en la competencia): seguridad en que los demás son capaces, fiables y comparten las mismas intenciones.
Ambos tipos de confianza se construyen —o se erosionan— en las conversaciones cotidianas. La transparencia, la curiosidad, la capacidad de respuesta, la calidez e incluso el humor influyen en si las personas se sienten seguras al interactuar entre sí.

La seguridad psicológica, en cambio, es una propiedad del grupo. Como la describe Amy Edmondson, profesora de la Harvard Business School, la seguridad psicológica es la creencia compartida de que las personas pueden hablar con franqueza sin temor a la vergüenza, el rechazo o las represalias.

Esta distinción es importante. En nuestra investigación y consultoría, hemos observado con frecuencia equipos cuyos miembros confiaban entre sí individualmente, pero aun así dudaban en hablar con franqueza en grupo. Las relaciones sólidas entre personas no garantizan automáticamente un equipo psicológicamente seguro.

Los líderes desempeñan un papel fundamental en la creación de las condiciones para una conversación sincera. Dan ejemplo de humildad intelectual, fomentan el desacuerdo, reconocen la incertidumbre y responden con reflexión cuando otros plantean temas difíciles. Nuestro análisis reveló que uno de los comportamientos de equipo peor valorados de forma constante era que los miembros hablaran abiertamente cuando se sentían menospreciados o excluidos. Los equipos que crean un espacio para estas conversaciones identifican los riesgos con mayor antelación, aprenden más rápido y toman mejores decisiones.

Al igual que las metas y los roles, el alma no se crea por casualidad. Se cultiva, conversación a conversación. Sin embargo, cuando se descuida, las consecuencias pueden ser catastróficas.  Por ejemplo, un proveedor global de servicios de internet para el que trabajaba Andy llegó a tener una posición dominante en el mercado. Desde fuera, parecía prosperar. Sin embargo, dentro del equipo directivo, una realidad preocupante permanecía silenciada. Las previsiones indicaban que los gastos iban camino de superar los ingresos en el futuro previsible, pero nadie planteó el problema. El silencio resultó costoso. En dos años, la empresa quebró.

Gestiona tu próxima conversación.
Como conversar nos resulta natural —y como todos lo hacemos a diario— es fácil suponer que las conversaciones productivas surgirán espontáneamente. Pero rara vez sucede.

Los equipos de alto rendimiento no dejan la calidad de sus conversaciones al azar. Las gestionan de forma intencionada. Esto no requiere técnicas de facilitación complejas ni horas de preparación. Comienza con unos pocos hábitos sencillos que se van consolidando con el tiempo.

La próxima vez que lideres una conversación de equipo, prueba estas tres prácticas sencillas:
  1. Definan los objetivos. Antes de que alguien comience a hablar del tema, completen esta frase: «Al final de esta conversación, deberíamos…». Ya sea que el resultado deseado sea una decisión, un plan, una mayor alineación o simplemente una comprensión más profunda, explicitar el objetivo proporciona a todos la misma meta. Antes de que termine la reunión, sean igualmente claros sobre los próximos pasos, las responsabilidades y el seguimiento.
  2. Aclara los roles. No des por sentado que todos saben cómo se espera que participen. Haz visibles las responsabilidades. ¿Quién facilitará la sesión? ¿Quién tomará la decisión final? ¿Quién está aquí para aportar su experiencia, cuestionar suposiciones o simplemente escuchar? Los roles claros propician conversaciones enfocadas y eficientes.
  3. Protege el alma. Crea momentos que propicien conversaciones honestas. Formula preguntas que inviten a la sinceridad en lugar del consenso: "¿De qué preocupaciones no estamos hablando?", "¿Qué perspectivas no hemos escuchado?", "¿Qué suposiciones deberíamos cuestionar?". Cuando los líderes responden con curiosidad y vulnerabilidad en lugar de a la defensiva, las personas se muestran más dispuestas a aportar lo que el grupo más necesita escuchar.
Estas prácticas pueden parecer pequeñas y sencillas, pero influyen en cómo los equipos piensan, deciden y trabajan juntos. Cada conversación es una oportunidad para lograr mayor claridad, relaciones más sólidas y una confianza más profunda.

Toda estrategia, toda innovación, toda transformación comienza con una conversación. Los líderes que aprenden a gestionar esas conversaciones dan forma a todo lo que viene después.

Lea más sobre comunicación gerencial o temas relacionados: liderazgo, habilidades interpersonales y comunicación interpersonal.

Alison Wood Brooks Es profesor asociado O'Brien de Administración de Empresas en la Escuela de Negocios de Harvard y fundador y director ejecutivo de TALK Studios.

Andy Atkins es un líder de práctica global en BTS, una firma de consultoría con sede en Estocolmo.




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Doxa 2605

Investigación: Los problemas de innovación que la IA no puede resolver

La IA generativa acelera la innovación, pero también puede limitar el pensamiento, reforzar los prejuicios y alejar a los equipos de los clientes

Por Julian De Freitas, Ayelet Israeli, Gideon Nave, Artem Timoshenko y Olivier Toubia
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Harvard Business Review

#Doxa #Innovación #InteligenciaArtificial #IAGenerativa #SesgosAlgorítmicos #PensamientoCrítico #ExperienciaCliente #LimitacionesTecnológicas #CreatividadHumana #ÉticaDigital #DesconexiónSocial
Resumen. La IA generativa puede acelerar la innovación, pero el artículo argumenta que su uso habitual a menudo refuerza los obstáculos humanos que pretende solucionar. En la generación de ideas, los modelos orientan a los equipos hacia ideas conocidas y hacen que las personas se centren más en ellas. En la selección, las propuestas elaboradas por IA pueden confundirse con mejores ideas, mientras que las recomendaciones de la IA pueden reflejar sesgos preexistentes. En la investigación de mercado, los clientes simulados pueden acelerar las pruebas, pero no captan los comportamientos irracionales que influyen en la adopción real. Tras el lanzamiento, la IA puede resumir una gran cantidad de comentarios, pero aun así ayudar a los equipos a justificar creencias previas. El consejo principal de los autores es de diagnóstico: antes de aplicar la IA, los líderes deben preguntarse si el problema radica en la información, el juicio o los incentivos, y mantener el contacto directo con los clientes donde más importa para fundamentar las decisiones.
Ahora todos los equipos de innovación cuentan con las mismas herramientas: los mismos modelos base, bibliotecas de sugerencias similares. Sin embargo, los resultados son muy dispares. Algunos equipos experimentan un renacimiento creativo, mientras que otros reciben una avalancha de ideas homogéneas y olvidables que parecen provenir de la misma persona. La razón no reside en el modelo que se utilice, sino en que la IA generativa actúa sobre los cuellos de botella humanos inherentes a ese proceso. Estos cuellos de botella responden a la IA de maneras diferentes, a veces incluso opuestas.

Ese es el argumento central de un nuevo documento de trabajo, solicitado por la Revista Internacional de Investigación en Marketing, que hemos escrito investigadores de Harvard, Wharton, Northwestern y Columbia. En lugar de preguntarnos qué puede hacer la IA generativa, planteamos una pregunta más profunda: ¿Cuáles son las limitaciones cognitivas, sociales y organizativas que siempre han frenado la innovación, y cómo interactúa la IA con cada una de ellas?

Para responder a esta pregunta, sintetizamos estudios empíricos recientes sobre IA generativa e innovación —sobre diversidad de ideas, consumidores simulados por IA, selección algorítmica de ideas y análisis posterior al lanzamiento— en comparación con décadas de investigación consolidada sobre creatividad, juicio en condiciones de incertidumbre y comportamiento del consumidor. Para cada una de las cuatro etapas que se describen a continuación, planteamos las mismas tres preguntas: ¿Cuál es la limitación humana subyacente?, ¿cómo la afecta la IA generativa cuando se utiliza de forma "ingenua"?, y ¿cómo sería un rediseño más deliberado? Esta estructura coherente nos permitió aplicar la misma pregunta diagnóstica a cuellos de botella que, a simple vista, no parecen similares, como el sesgo de un comité de selección contra la novedad o la incapacidad de un consumidor para expresar lo que desea antes de haberlo experimentado. ¿Está la IA eliminando este cuello de botella o, por el contrario, lo está empeorando silenciosamente?

La respuesta es más importante de lo que los gestores de innovación creen. Resulta que algunas de estas limitaciones pueden ser eliminadas por la IA generativa. Otras, las agrava aunque parezca que ayudan. Y algunas, ningún modelo futuro plausible podrá abordarlas.

El problema de suponer que la IA solucionará los problemas de innovación.
La mayoría de las conversaciones sobre IA e innovación consideran que la IA es uniformemente eficaz para eliminar las fricciones en el proceso de innovación. Generalmente, se asume que lo logrará desplazando por completo el papel de los innovadores humanos: más ideas, pruebas más rápidas, investigación más económica y aprendizaje más ágil. Nuestro marco de trabajo cuestiona esta suposición. Analizamos los cuellos de botella a lo largo de cuatro etapas del proceso de innovación: ideación, selección, conocimiento del consumidor y aprendizaje del mercado. Descubrimos que, en casi todas las etapas, el efecto predeterminado de la IA (utilizada de forma ingenua, sin un rediseño deliberado) es agravar el cuello de botella subyacente, en lugar de reducirlo.

He aquí la razón: la mayoría de los obstáculos a la innovación son problemas humanos, no tecnológicos. Se trata de cómo las personas se aferran a ideas conocidas, cómo los paneles desarrollan instintos particulares sobre lo que se considera prometedor, y cómo los consumidores no pueden expresar lo que quieren hasta que lo ven. La IA generativa, entrenada con el conjunto de la producción humana existente, tiende a reproducir exactamente las tendencias que originaron el obstáculo; solo que más rápido y a gran escala.

A continuación, se describen las formas en que la IA generativa agrava los cuellos de botella humanos en cada etapa del proceso de innovación, y qué se puede hacer al respecto.

Ideación: Obsesionarse demasiado con lo típico. La ideación es el proceso de generar conceptos candidatos para un nuevo producto, servicio o función. Dado que una sola idea excepcional vale más que docenas de ideas simplemente buenas, la tarea no consiste en producir una gran cantidad de opciones sólidas, sino en descubrir las que se salen de lo común. Esto convierte la ideación, fundamentalmente, en una búsqueda de excepciones más que en un ejercicio de producción eficiente.

Cuando se realiza una lluvia de ideas con un modelo de aprendizaje automático sin una estructura deliberada, ocurren dos cosas simultáneamente. El modelo tiende a la respuesta estadísticamente típica; al fin y al cabo, fue entrenado para autocompletar frases utilizando las palabras más probables. Y una vez que la persona lee esa respuesta típica, se obsesiona con ella, lo que le impide pensar en ideas más inusuales que podría haber generado espontáneamente. El resultado es una sutil limitación en dos etapas: la IA presenta una idea limitada, lo que a su vez limita el pensamiento humano.

Peor aún, esto ocurre a nivel sistémico. Dado que la mayoría de los modelos generativos se basan en datos de entrenamiento similares, los equipos independientes de distintas empresas que utilizan la IA de forma creativa tienden a converger en un número reducido de enfoques de diseño. Por lo tanto, aunque aumente la productividad individual, la diversidad colectiva en el mercado disminuye.

En este caso, la solución reside en el modelo, no en el humano. Utilizar la técnica de la cadena de pensamiento —pedirle al modelo que elabore un borrador y luego lo revise explícitamente para explorar un terreno más audaz y definido— funciona extraordinariamente bien con la IA. Sin embargo, este mismo enfoque no ayuda a una persona a mejorar su propio pensamiento. Una vez que una persona se ha obsesionado mentalmente con la idea inicial de la IA, decirle que «piense de forma más amplia» generalmente no ayuda; de hecho, puede que se obsesione aún más con la idea de la IA (esto es una versión del clásico problema de «no pienses en un oso blanco»).

Selección: Predisposición a favor de ideas de máster en derecho (LLM) más "refinadas". La fase de selección es donde una empresa decide qué ideas reciben financiación y cuáles se descartan, generalmente a través de un comité de evaluación o una junta de revisión de cartera. Se trata de un juicio que se toma en condiciones de gran incertidumbre, antes de que el mercado se pronuncie y, a menudo, antes de que la idea esté completamente definida. Por lo tanto, aquello que el comité prioriza, consciente o inconscientemente, termina por influir en todo lo que la empresa desarrolla.

Los evaluadores siempre han tenido prejuicios contra las ideas novedosas: los conceptos originales se perciben como más arriesgados y difíciles de clasificar, por lo que los paneles premian inconscientemente las propuestas más seguras y familiares. La IA generativa intensifica este sesgo de una forma novedosa: las presentaciones generadas por IA son fluidas y están bien estructuradas por diseño, y la fluidez se confunde con la calidad. Una idea que suena pulida obtiene una mejor puntuación, independientemente de si realmente es la mejor idea. Aquí la solución es estructural, no tecnológica: estandarizar las propuestas antes de evaluarlas y ocultar si una idea proviene de un humano o de un modelo.

Ese no es el único cuello de botella que la IA generativa puede agravar silenciosamente en la etapa de selección. He aquí una trampa más sutil: si entrenas un modelo de aprendizaje automático (MLA) de selección con las decisiones históricas de aceptación/rechazo de tu propio panel, no eliminas el sesgo del proceso, sino que lo codificas de forma permanente, a gran escala, y lo haces parecer objetivo. Un experimento de campo reciente reveló algo aún más preocupante: cuando a los evaluadores se les proporcionó una recomendación del MLA junto con una justificación escrita, se volvieron más propensos a aprobar automáticamente los rechazos, sin mejorar su capacidad para distinguir los juicios correctos de los incorrectos de la IA. La justificación del MLA sustituyó su propio juicio en lugar de respaldarlo. Y el efecto fue más fuerte precisamente donde el juicio humano es más importante: los casos límite.

La intervención en este caso es casi lo opuesto a lo que la mayoría de las empresas buscan: eliminar las explicaciones del modelo LLM. En ese mismo experimento, una recomendación de IA de "caja negra" sin justificación mejoró las decisiones, en comparación con mantener las justificaciones del modelo LLM.

Análisis del consumidor: Investigación más rápida, respuestas menos auténticas. Una vez que una idea supera la fase de selección, se desarrolla hasta convertirse en un concepto concreto con características, precios y posicionamiento definidos. Probar ese concepto implica comprender qué es lo que realmente desean los clientes. Esta es la etapa de medición de preferencias: las encuestas, entrevistas y estudios conjuntos que las empresas han utilizado tradicionalmente para convertir un concepto en una propuesta sólida y bien fundamentada.

Aquí es donde el artículo resulta más aleccionador para cualquiera que utilice IA para simular clientes. Por ejemplo, si se le pide a un modelo de lógica difusa (LLM) que simule mil segmentos de consumidores diferentes reaccionando a un cambio de precio, se obtendrá una curva suave y descendente que, en su mayor parte, es errónea de una manera específica y problemática. Dado que el modelo no se basa en una población real, no trata la variación de precio como un experimento, sino como una pista sobre el contexto (un precio más alto se interpreta como "premium", no como "el mismo producto, solo que más caro"). Así, en lugar de la curva de demanda descendente que se obtendría de compradores reales a medida que sube el precio, se puede obtener una curva plana o incluso ascendente.

Los «gemelos digitales» —personajes de IA creados a partir de perfiles de comportamiento detallados de personas reales— funcionan mejor, pero aún les falta algo esencial: los clientes reales se comportan de manera irracional, lo cual influye enormemente en su decisión de adoptar o no un nuevo producto. Se aferran a los costos hundidos y sobreestiman las dificultades del cambio. Los gemelos digitales, en cambio, tienden a tomar decisiones racionales con mucha más frecuencia que los humanos reales, lo que significa que subestiman sistemáticamente las fricciones que frustran los lanzamientos de nuevos productos.

Todavía no existe una solución definitiva para este problema. Los gemelos digitales no son inútiles —son una alternativa razonable para algunas preguntas de investigación—, pero no se debe confiar en ellos para determinar con precisión los comportamientos que diferencian el destino de un producto realmente nuevo de uno incremental. Para cualquier decisión que dependa de los costos irrecuperables, los costos de cambio o la forma en que se presenta una opción, lo más seguro es basar ese juicio en la investigación con personas: paneles de usuarios líderes y trabajo de campo etnográfico que observe cómo se comportan realmente las personas, no solo lo que un modelo predice que elegirán.

Difusión y aprendizaje de mercado: El mismo sesgo de confirmación, pero con un tono más persuasivo. La difusión y el aprendizaje del mercado abarcan todo lo que sucede después del lanzamiento: lograr que una innovación se adopte a gran escala y luego interpretar las señales resultantes para fundamentar la siguiente ronda de decisiones. La adopción es un proceso tanto social como individual —impulsado por los primeros usuarios y el boca a boca— y la retroalimentación que produce debe recopilarse, priorizarse e interpretarse correctamente antes de que sea útil.
Una vez que un producto se lanza al mercado, genera más comentarios de los que cualquier equipo puede procesar: reseñas en diversas plataformas, conversaciones en redes sociales, solicitudes de soporte, devoluciones, hilos de foros. La IA generativa resulta realmente útil en este caso: puede procesar, agrupar y resumir todo ese ruido a una escala que ningún equipo de analistas podría igualar, extrayendo necesidades estructuradas de los clientes con una calidad que empieza a acercarse a la de los analistas profesionales. Por primera vez en este marco, un cuello de botella se reduce considerablemente.

Pero este alivio genera un nuevo problema. De los cientos de temas que un sistema de IA detecta cada semana, ¿cuáles merecen atención y cuáles son simplemente los más llamativos? Las señales más importantes para la innovación, como un caso de uso emergente o un segmento que no se está adaptando, son precisamente las que un resumen ponderado por frecuencia está diseñado para ocultar.

El problema de fondo se hace evidente cuando esa señal llega a una sala llena de personas con interés en el resultado. Las organizaciones siempre han interpretado la retroalimentación del mercado con benevolencia hacia las decisiones ya tomadas. Un sistema de IA no depende del éxito del producto del año pasado, por lo que, en principio, debería detectar una oleada de quejas sobre una característica estrella con la misma facilidad que una oleada de elogios. Pero ese mismo resumen fluido y seguro que hace útil la síntesis de IA también facilita su citación selectiva como apoyo a lo que el equipo ya creía de antemano, especialmente si se consulta a la IA de una manera que deja claro qué respuesta preferiría el equipo, dada su tendencia a decir de forma servil lo que la gente quiere. Si la síntesis de IA se traduce en informes más honestos o simplemente en una forma más convincente de disfrazar las mismas justificaciones, es una de las preguntas abiertas más importantes de todo el marco.

Las principales conclusiones
Si observamos detenidamente estos cuatro ejemplos, surge un principio fundamental: el mecanismo que origina un cuello de botella determina si la IA lo beneficia o lo perjudica, no la sofisticación de la IA. Los cuellos de botella que son esencialmente informativos, de gran volumen o procedimentales (demasiadas solicitudes para revisar, demasiado texto de revisión para leer, un formato rígido que oculta la calidad) son precisamente el tipo de problema que la IA generativa está diseñada para resolver, siempre y cuando el sistema se diseñe de forma deliberada.

En cambio, los cuellos de botella que se originan en la experiencia vivida, el comportamiento humano irracional o el interés propio de la organización son un asunto completamente distinto. Ningún modelo, por muy escalable que sea, soluciona el hecho de que los consumidores no puedan expresar una preferencia por una categoría de producto que nunca han visto, o que un gerente con dos años de capital político invertido en un proyecto fallido interpretará los datos con benevolencia, por muy buenos que sean.

Esto ofrece a los líderes algo más útil que una lista de casos de uso de IA: una pregunta de diagnóstico que deben plantearse antes de adoptar cualquier herramienta o flujo de trabajo nuevo. ¿Qué es lo que, específicamente, lo está ralentizando: un problema de información, un problema de criterio humano o un problema de incentivos organizacionales? Esta perspectiva alternativa ofrece lecciones claras en cada etapa de la ideación:
  • Generación de ideas: Si no se controla, la IA generativa limita el pensamiento creativo en lugar de expandirlo. La solución debe centrarse en las sugerencias del modelo, no en la mentalidad de la persona.
  • Selección: La IA no elimina el sesgo de un panel de selección contra la novedad. O bien realza ese sesgo con un acabado impecable, o bien lo codifica y amplifica silenciosamente, a menos que el proceso se rediseñe deliberadamente.
  • Análisis del consumidor: Los clientes simulados son un filtro rápido y útil, pero subestiman las fricciones irracionales que realmente deciden si algo nuevo se adopta o no.
  • Difusión y aprendizaje en marketing: la IA resuelve el problema del volumen en la retroalimentación posterior al lanzamiento, pero también puede brindar a los equipos una forma más convincente de defender una decisión que ya habían tomado.
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El argumento más inquietante del artículo no se centra en un único cuello de botella, sino en lo que les sucede a las organizaciones con el tiempo. A medida que la IA absorbe más tareas de ideación, selección y simulación de consumo, los empleados jóvenes que antes desarrollaban su criterio mediante la práctica ya no tienen la oportunidad de hacerlo. El resultado son usuarios sofisticados de los resultados de la IA que nunca desarrollaron la intuición para saber cuándo esos resultados son erróneos.

Si aplicamos esto a toda la función de innovación, obtenemos lo que se conoce como la trampa de la automatización: cada herramienta de IA funciona bien de forma aislada, pero todo el ciclo de retroalimentación se aleja gradualmente de los clientes reales, porque la ideación, la selección, las pruebas y las entrevistas ahora están mediadas por modelos entrenados con los resultados de otros modelos en lugar de con el mercado. Todo se acelera. Nada se mantiene con los pies en la tierra.

Nuestra solución no consiste en frenar la adopción de la IA, sino en ser deliberados sobre qué partes del proceso aún requieren un contacto directo con la realidad. La inmersión del usuario líder. El trabajo de campo etnográfico. Un ser humano responsable de la decisión crucial que debe respaldarla. No se trata de vestigios nostálgicos de una era anterior a la IA; son los pilares fundamentales que impiden que el resto de la estructura automatizada se desvíe de la realidad que se supone que debe rastrear.

La tecnología seguirá evolucionando. Los obstáculos —la fijación cognitiva, la evaluación basada en el estatus, la brecha entre lo que dicen los consumidores y lo que realmente hacen— se han mantenido notablemente estables durante décadas. Apostar por el mecanismo en lugar del modelo como estrategia de innovación probablemente resultará mucho más eficaz a largo plazo.

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Julian De Freitas es profesor adjunto en la unidad de marketing de la Escuela de Negocios de Harvard.

Ayelet Israeli es profesora asociada Marvin Bower de Administración de Empresas en la Harvard Business School. También es cofundadora del Laboratorio de Inteligencia del Cliente en el Instituto de Diseño de Datos Digitales de la Harvard Business School.

Gideon Nave es profesor asociado Carlos y Rosa de la Cruz del Departamento de Marketing de la Wharton School of Business.

Artem Timoshenko es profesor adjunto de marketing en la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern. Su investigación se centra en las aplicaciones de la IA al análisis de marketing y la comprensión del comportamiento del cliente.

Olivier Toubia Es profesor de marketing en la Escuela de Negocios de Columbia y un líder reconocido en el campo del marketing cuantitativo.


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