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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 2565

La adopción de la IA está sobrecargando a sus gerentes Intermedios

Por Julia Shin y Sandra J. Sucher
Liderazgo y Gestión de Personal
Harvard Business Review

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Resumen. Los investigadores realizaron 18 entrevistas semiestructuradas con socios, gerentes y consultores junior en dos importantes firmas de consultoría para comprender cómo las personas en cada nivel utilizaban realmente la IA, qué apoyo recibían y dónde surgían las dificultadesDescubrieron que los altos directivos están aprovechando el potencial estratégico de la IA, ampliando su alcance, acelerando la entrega con equipos más reducidos y reinventando los servicios. Los consultores reportaron aumentos drásticos en la productividad. Sin embargo, los mandos intermedios se vieron sobrecargados con nuevas responsabilidades: validar los resultados de la IA, identificar errores, capacitar a sus equipos en habilidades de IA, todo ello mientras enfrentaban una presión de entrega sin cambios o incluso mayor y carecían de estructuras de apoyo formales. La investigación identifica tres maneras en que la capa intermedia está fallando bajo el peso de la adopción de la IA y ofrece estrategias para evitar que este cuello de botella crítico ralentice los esfuerzos de transformación.
La mayoría de las organizaciones consideran la adopción de la IA como un desafío tecnológico: una implementación de software que debe ser gestionada por el departamento de TI y celebrada por la alta dirección. Algunas incluso la ven como una vía rápida para reducir la plantilla.

Para comprender cómo se desarrolla la adopción de la IA en la práctica, realizamos 18 entrevistas semiestructuradas con socios, gerentes y consultores junior en dos importantes firmas de consultoría. En lugar de encuestar actitudes generales, preguntamos a personas de cada nivel cómo utilizaban la IA en la práctica, qué apoyo recibían y dónde encontraban dificultades.

Lo que surgió no fue una historia tecnológica, sino organizativa. El punto crítico fue el mismo en ambas empresas. Nuestra investigación sugiere dónde reside el éxito o el fracaso de la adopción de la IA: en el nivel intermedio de la dirección.

Consideremos un perfil compuesto de un gerente típico en una empresa de consultoría:
  • Comienza su día aprendiendo nuevas técnicas de presentación antes de que su equipo se conecte.
  • Posteriormente, asiste a las reuniones con sus clientes, donde responde preguntas sobre cómo utilizar la IA o cómo su equipo la está utilizando para sus entregables.
  • Al mediodía, está revisando en busca de errores el trabajo generado por IA para clientes, asesorando a un analista junior recién incorporado que nunca ha creado una presentación desde cero, e intentando interpretar la solicitud de un socio de un memorándum "mejorado por IA" con poca orientación sobre lo que eso significa.
  • Al final del día, ella documenta lo que funcionó para que el equipo pueda reutilizar sus nuevos conocimientos sobre IA la próxima vez.
En las entrevistas, versiones de esta historia surgieron una y otra vez. Nuestra gerente modelo no es un caso aislado. Quizás sea la norma hoy en día. Si bien nuestra investigación se centró en la consultoría, los patrones que encontramos —gerentes atrapados entre la ambición ejecutiva y la realidad operativa, con escaso apoyo formal— probablemente resulten familiares para los líderes de industrias intensivas en conocimiento.

La brecha entre la capacidad y la realidad
Los datos de las encuestas muestran una adopción generalizada pero superficial de la IA y una creación de valor desigual. Aproximadamente el 88 % de las organizaciones utilizan actualmente la IA en al menos una función empresarial, pero solo alrededor de una cuarta parte ha desarrollado las capacidades para generar valor tangible más allá de los proyectos piloto iniciales.

Un estudio de McKinsey identifica el rediseño de los flujos de trabajo, y no la sofisticación tecnológica, como el principal motor del impacto de la IA, y nuestras entrevistas ayudan a explicar por qué. En la alta dirección, los líderes están aprovechando el potencial estratégico de la IA, ampliando su alcance, acelerando la entrega con equipos más reducidos y reinventando los servicios. En el nivel junior, los consultores reportan aumentos drásticos en la productividad: la investigación de escritorio que antes tomaba días ahora toma 30 minutos; el análisis que antes consumía semanas ahora toma solo horas. Liberados del trabajo inicial, los consultores junior realizan síntesis estratégicas y participan en entrevistas de descubrimiento antes que cualquier generación anterior.

Pero las mejoras en la eficiencia en la base y las ambiciones estratégicas en la cúpula convergen en un único punto crítico: los mandos intermedios. Nuestras entrevistas e investigaciones revelan que los directivos están desbordados por la responsabilidad de detectar el trabajo improductivo generado por la IA, un contenido que parece profesional pero carece de sustancia y no contribuye al avance de la tarea. Se espera que validen los resultados de la IA, identifiquen errores, capaciten a sus equipos en habilidades de IA y principios básicos del trabajo, y mantengan los estándares de calidad, todo ello mientras se enfrentan a una presión de entrega que se mantiene o incluso ha aumentado, y carecen de estructuras de apoyo formales.

Esta carga agrava una crisis que precede a la IA. Los mandos intermedios ya asumían más responsabilidades que nunca, dado que los despidos y las reorganizaciones eliminaron capas de apoyo, dejando a menos personas para supervisar a más empleados. Gartner predice que en 2026, el 20 % de las organizaciones utilizará la IA para simplificar su estructura, eliminando más de la mitad de los puestos de mandos intermedios actuales. Y Gallup constata que el compromiso de los directivos ha caído drásticamente del 30 % en 2023 a tan solo el 22 % en 2025, el descenso más pronunciado en cualquier grupo de empleados. La IA no creó el problema del agotamiento de los mandos intermedios; lo aceleró.

La sobrecarga de mandos intermedios genera un riesgo estructural. La pregunta que deben plantearse los líderes no es si reducir esta estructura, sino cómo reforzarla, ya que cuando esta no funciona correctamente, ni las mejoras de eficiencia en los niveles inferiores ni las ambiciones estratégicas de los socios se traducen en valor para el cliente.

La transición a la IA requiere una inversión excesiva, especialmente en los mandos intermedios.
La idea de que la IA puede liberar a los trabajadores para tareas de mayor valor está bien establecida. Lo que observamos fue algo más específico: un patrón que denominamos elevación de roles. En los equipos donde la transición funcionaba bien, la IA se utilizaba no para eliminar roles, sino para redistribuir el trabajo hacia arriba. Los empleados junior realizaban tareas de mayor valor, como interpretar datos y participar en conversaciones estratégicas que antes estaban reservadas para personal senior. Los socios pasaron de vender metodología a vender juicio potenciado por la IA.

Pero los gerentes no experimentaron una mejora en sus funciones. Sus nuevas responsabilidades —la supervisión, la capacitación y las exigencias de control de calidad de la IA— simplemente se añadieron a su trabajo habitual. Sin apoyo organizacional, los gerentes no mejoran; quedan relegados a un segundo plano.

Nuestras entrevistas pusieron de manifiesto tres maneras distintas en que la capa intermedia está fallando bajo el peso de la adopción de la IA.

Desglose 1: El aprendizaje es informal, mientras que la impartición es implacable.
En las empresas que estudiamos, en muchos equipos el tiempo ahorrado por la IA se veía inmediatamente absorbido por el trabajo con los clientes y la presión de los plazos de entrega. Se esperaba que los gerentes experimentaran, aprendieran y enseñaran a otros, pero sus responsabilidades formales no habían cambiado. Como resultado, los equipos resolvían repetidamente los mismos problemas. Las indicaciones, los flujos de trabajo y las prácticas de gobernanza eficaces permanecían dispersas entre los individuos en lugar de estar institucionalizadas.

Los equipos que gestionaron mejor esta situación implementaron sistemáticamente dos cambios operativos: protegieron el tiempo para el aprendizaje y facilitaron a otros equipos la búsqueda y reutilización de los conocimientos ya adquiridos. Durante los periodos de transición a la IA, la dirección redujo temporalmente los objetivos de utilización, formalizó el tiempo dedicado a la contribución (por ejemplo, mediante sesiones semanales en las que los consultores junior compartían sus aprendizajes con sus equipos) y vinculó las evaluaciones de desempeño a la calidad de la documentación y el intercambio de casos de uso de IA por parte de los empleados. Cuando se incluyó tiempo para el aprendizaje en el calendario, la adopción se incrementó progresivamente.

En nuestro estudio, la diferencia entre los equipos no radicaba en las herramientas de IA a las que tenían acceso, sino en si habían creado una plataforma interna centralizada que consolidara herramientas, casos de uso y directrices de gobernanza, con una sólida función de búsqueda para que los empleados supieran exactamente dónde encontrar lo que buscaban. Las prácticas de IA más eficaces solían surgir de equipos de primera línea que resolvían problemas inmediatos de los proyectos, pero solo se escalaron cuando la empresa contaba con la infraestructura necesaria para capturar y redistribuir lo aprendido. De este modo, los equipos experimentaron menos experimentación redundante y una mayor reutilización entre proyectos.

Desglose 2: Los incentivos premian los comportamientos equivocados.
La IA está redefiniendo lo que significa un buen desempeño, pero la mayoría de los sistemas de evaluación no se han adaptado. En las empresas que estudiamos, las métricas tradicionales aún premian las horas facturables y la productividad individual. Mientras tanto, los comportamientos que impulsan la adopción exitosa de la IA —como compartir sugerencias efectivas entre equipos, capacitar a otros y contribuir a las herramientas internas— pasan desapercibidos. En algunos casos, observamos que los empleados evitaban reconocer el uso de la IA en su propio trabajo, lo que refleja una estructura de incentivos que todavía equipara el esfuerzo personal con el valor profesional.

La solución requiere cambios en todos los niveles, pero especialmente para los gerentes. Los altos directivos deben reconocer que los gerentes ahora soportan una triple carga: gestionar la experimentación con IA, mantener la entrega a los clientes y desarrollar el talento humano. Deben recompensarlos por la capacitación, el desarrollo de equipos y la transferencia de conocimientos, no solo por la entrega. Hasta que las estructuras de incentivos reflejen esta realidad, los gerentes se centrarán en lo que se mide, como los porcentajes de utilización, y la capacitación y la generación de conocimientos que impulsan la adopción quedarán relegadas a un segundo plano.

Desglose 3: Los líderes y los gerentes operan en realidades diferentes.
Según datos de una encuesta de BCG, los ejecutivos tienen aproximadamente el doble de probabilidades que los empleados individuales de describir a sus colaboradores como entusiastas de la IA. Nuestra investigación confirmó esta diferencia de percepción y reveló dónde se manifiesta con mayor intensidad: en el nivel gerencial.

Los socios solían estar al margen de cómo la IA transforma el trabajo operativo, creando una desconexión entre la visión estratégica y la realidad cotidiana. Esta brecha es importante y los mandos intermedios intentan subsanarla por su cuenta. Los gerentes deciden cuándo la producción de la IA es suficientemente buena, qué tareas manuales deben seguir aprendiendo los empleados junior, qué estándares aplicar al trabajo de cara al cliente y cómo tratar con un cliente que da por sentado que todo el trabajo recibido ha sido generado por IA. Cuando no existe una dirección ni estándares a nivel de toda la empresa durante este período de transición, estas decisiones se toman de forma aislada, equipo por equipo.

Para cerrar esta brecha se requiere un liderazgo visible y comprometido, centrado en las necesidades de los gerentes. Cuando los líderes participaron en las sesiones de trabajo, los gerentes informaron que la carga interpretativa que habían estado soportando solos comenzó a disminuir; la dirección de toda la empresa reemplazó las conjeturas individuales. Los líderes también obtuvieron una visión más clara de las disyuntivas prácticas que los gerentes debían afrontar, lo que ayudó a ajustar las expectativas.

Al mismo tiempo, las empresas deben invertir directamente en capacitación en IA específica para gerentes. Es fundamental brindar capacitación especializada en supervisión de IA, como detección de alucinaciones, evaluación oportuna y verificación de datos en análisis generados por IA. Se deben facilitar foros de aprendizaje entre gerentes para que las técnicas de revisión se compartan entre equipos en lugar de desarrollarse de forma independiente. Y, lo que es crucial, es esencial clarificar las expectativas de la empresa con respecto al uso de la IA para que cada gerente no tenga que interpretar las reglas por su cuenta.

Protegiendo el oleoducto
Detrás de la presión que sufren los mandos intermedios, subyace un problema más profundo que merece atención: si los directivos dedican más tiempo a validar los resultados de la IA y a apagar incendios, ¿quién está formando a la próxima generación de líderes?

En la consultoría tradicional, los consultores junior aprendían observando de cerca a los gerentes: cómo estructuraban un plan de trabajo, sometían un análisis a pruebas de presión y manejaban conversaciones difíciles con los clientes. El trabajo híbrido ya ha debilitado parte de ese aprendizaje. La IA podría debilitarlo aún más al comprimir las tareas técnicas antes de que se haya desarrollado el criterio. Un consultor junior ahora puede producir un entregable pulido rápidamente. Lo que aún requiere tiempo para aprender es cómo discernir cuándo un análisis es plausible pero débil, si las recomendaciones tienen sentido o cómo cuestionar a un cliente sin perder la confianza.

No se trata solo de un problema de flujo de trabajo, sino de un problema de desarrollo de liderazgo. Si las empresas logran reducir el tiempo que los gerentes dedican a revisar y reevaluar los resultados de la IA, podrán redirigir parte de esa capacidad hacia la formación y el desarrollo. Las empresas que consigan proteger esa capacidad serán las que aún cuenten con un sólido programa de desarrollo de liderazgo dentro de cinco años. Las que no lo hagan descubrirán que la IA aceleró la productividad de los empleados jóvenes, pero debilitó la trayectoria profesional desde colaborador hasta líder.

Invertir en el nivel intermedio puede impulsar la adopción de la IA en toda la empresa. Los equipos se apoyan mutuamente en su trabajo. La calidad mejora a medida que los gerentes adquieren fluidez. Los empleados junior crecen más rápido. Los socios pueden hablar con credibilidad sobre IA con los clientes porque han visto cómo funciona en sus propios equipos, no solo lo que creen que podría ser la realidad.

La diferencia en la adopción de la IA no radica en la tecnología, sino en si el liderazgo ha creado la estructura de apoyo necesaria para quienes hacen que la IA funcione en la práctica. Tres preguntas que todo líder debería hacerse: ¿Quién en su organización está asumiendo el costo de su ambición en materia de IA? ¿Está haciendo lo suficiente para apoyarlos? ¿Ha protegido la capacidad que sus gerentes necesitan para desarrollar a los líderes que los sucederán?

Lea más sobre Liderazgo y gestión de personas o temas relacionados como IA y aprendizaje automático, Gestión del cambio, Cambio organizacional e IA generativa.

Julia Shin se graduó de la Escuela de Negocios de Harvard. Anteriormente trabajó como gerente en Strategy& PwC, donde asesoró a organizaciones en la transformación de modelos operativos y estrategias de recursos humanos en diversos sectores. Su investigación se centra en cómo la IA está transformando la gestión, el desarrollo del liderazgo y el futuro del trabajo.

Sandra J. Sucher es profesora de gestión empresarial en la Harvard Business School. Es coautora de *El poder de la confianza: cómo las empresas la construyen, la pierden y la recuperan* (PublicAffairs, 2021).

 
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Doxa 2564

Enséñale a tu IA cómo tomas decisiones

Por Jen Stave, Ryan Kurt y John Winsor
IA generativa
Harvard Business Review

#Doxa #Decisiones #IA #Aprendizaje #Proceso #Pensamiento #Análisis #Evaluación #Opciones #Criterios #Lógica
Resumen. A medida que los agentes de IAn asumen tareas cada vez más complejas, la principal limitación ya no es el acceso a la tecnología, sino la capacidad de una organización para hacer explícitos sus procesos de toma de decisiones. Muchas valoraciones críticas—sobre el riesgo, las excepciones, la calidad, la escalada, el trato al cliente y las compensaciones— han existido tradicionalmente como conocimiento tácito arraigado en los empleados con experiencia. Para ampliar el uso de la IA de forma eficaz, las empresas deben traducir ese conocimiento en directrices estructuradas, establecer un marco de gobernanza que considere el trabajo digital como parte de la plantilla y dotar a los directivos de las herramientas necesarias para codificar y perfeccionar continuamente los conocimientos especializados. Las organizaciones que tengan éxito crearán una «infraestructura de juicio» que haga que el conocimiento institucional sea transferible, coherente y con escalabilidad, lo que permitirá una innovación más rápida y un mejor rendimiento. Aquellas que no logren codificar su forma de pensar y de tomar decisiones corren el riesgo de quedarse rezagadas frente a los competidores que puedan aprovechar los conocimientos especializados tanto a través de trabajadores humanos como de la IA.
Algunas organizaciones han utilizado agentes de IA para transformar de verdad la forma en que se lleva a cabo el trabajo. Otros se han quedado estancados en pequeños experimentos de escaso impacto, incapaces de lograr que sus agentes rindan de forma constante a gran escala.

La diferencia entre estos dos grupos no es tecnológica, como cabría esperar. La mayoría de las organizaciones disponen hoy en día de los mismos modelos, las mismas herramientas y, en líneas generales, la misma infraestructura. La diferencia radica en los distintos enfoques ante algo a lo que la mayoría de los líderes nunca se han tenido que enfrentar: hacer explícito el juicio. Ese es el nuevo cuello de botella en la adopción de la IA, y está pillando desprevenidas a la mayoría de las organizaciones.

Durante décadas, las organizaciones no tuvieron necesidad de explicar cómo tomaban decisiones sus mejores profesionales. Los conocimientos se adquirirían a través de la tutoría, la observación y la experiencia. Los nuevos empleados observaban, escuchaban e interiorizaban poco a poco la forma de pensar de la organización. Ese modelo funcionaba cuando eran las personas que llevaban a cabo las tareas.

Los agentes de IA han cambiado las reglas del juego. A diferencia del software tradicional, pueden operar en entornos ambiguos y tomar decisiones en tiempo real. Sin embargo, a diferencia de las personas, no pueden normas similares mediante la observación ni deducir el contexto a partir de la cultura organizativa. Funcionan calculando únicamente en lo que se les indica de forma específica. Nada más.

Esto da lugar a un modo de fallo específico que está apareciendo actualmente en todos los sectores: las empresas implementan agentes de IA de atención al cliente sin codificar previamente cómo toman sus decisiones los mejores representantes de atención al cliente —por ejemplo, al gestionar una excepción en los precios, a un cliente de larga duración frustrado o una solicitud que se vende ligeramente de la política establecida—. El agente acaba desviándose del camino, sin alinearse con los objetivos de la empresa, porque nadie ha documentado nunca cómo se toma realmente esa decisión concreta ni qué contexto implícito es necesario para tomar la decisión correcta.

¿Qué significa «codificar el criterio»? Significa traducir los principios tácitos de toma de decisiones de su organización en unas directrices estructuradas que los agentes puedan aplicar. Estos principios incluyen factores como la tolerancia al riesgo, la voz de la marca, los umbrales de escalada, los estándares de calidad y la sutil lógica de la gestión de excepciones. Históricamente, estos aspectos residían en la mente de personas con experiencia. Para que la IA funcione, también deben residir en otro lugar.

Lo que distingue a los líderes de los rezagados
Las organizaciones que están tomando la delantera están creando lo que denominamos «infraestructura de juicio», que es lo que permite que la experiencia se amplíe a mayor escala.

Para que los líderes puedan crear esta infraestructura, son necesarios tres cambios estructurales:

1) Las unidades de negocio, RR. S.S. y TI gestionan conjuntamente.
Definir los límites de riesgo aceptables, establecer las expectativas de rendimiento de los agentes y gestionar su incorporación y salida de la empresa son cuestiones tanto organizativas como técnicas. Y, lo que es más importante, no pueden externalizarse.

Lo que se necesita es que los líderes empresariales, los responsables de RR. S.S. y los de IT forjen una alianza para gestionar el trabajo digital. El objetivo debería ser tratar a los agentes no tanto como licencias de software, sino más bien como colaboradores operativos cuyo comportamiento debe moldearse y perfeccionarse continuamente. Esto refleja lo que describimos el año pasado en «La IA agencial ya está cambiando el lugar de trabajo»: las organizaciones que tengan éxito en esta nueva realidad empresarial serán aquellas que gestionen activamente todo el espectro del trabajo —tanto humano como digital— como parte de una estrategia coherente de personal.

ITA Group, una empresa internacional dedicada a la organización de eventos, incentivos y programas de reconocimiento, aprendió esta lección a través de un primer intento de crear un agente de inteligencia artificial para la reserva de vuelos en su división de eventos. Lo difícil no fue crear el agente, sino definir qué debía saber este para ganarse la confianza: cuándo debía priorizar el costo, cuándo era más importante la experiencia del viajero, qué excepciones eran aceptables y cuándo era necesaria la intervención de una persona.

Esa experiencia puso de manifiesto un problema más amplio: los expertos en negocios estaban ejerciendo un control excesivo sobre los tecnólogos. La respuesta de ITA cambiar fue el modelo operativo. La empresa comenzó a proporcionar a los desarrolladores, directivos y trabajadores del conocimiento las herramientas y la capacidad necesarias para dar forma a los agentes que accionaban en su nombre. La directora de operaciones (COO), Maura McCarthy, en estrecha colaboración con el CIO, Jason Katcher, y con el apoyo del CEO y del CFO, contribuyeron a crear la alineación del equipo directivo necesaria para que ese cambio se consolidara.

«La lección más valiosa que hemos aprendido», afirma McCarthy, «es la importancia de combinar nuestra experiencia con la inteligencia artificial». El objetivo era poner el comportamiento de los agentes en manos de usuarios expertos antes de ampliarlo a gran escala, y tratar ese comportamiento como algo que debe perfeccionarse continuamente a medida que evolucionan el trabajo, el negocio y el criterio que lo rodea.

2) Los directivos se convierten en «arquitectos del criterio».
Este es el cambio más significativo, y el que la mayoría de las organizaciones subestiman.

Tomemos como ejemplo a Debbie Riazzi, directora de cumplimiento normativo y relaciones laborales de AWP Safety, la mayor empresa de seguridad en el terreno de Norteamérica, con cerca de 9.100 empleados repartidos por 33 estados. La Sra. Riazzi constituye un departamento en sí mismo y ha creado una cartera de agentes, cada uno de los cuales se encarga de un ámbito concreto de su experiencia. Uno de ellos se encarga de las solicitudes de adaptaciones médicas: consulta la descripción del puesto correspondiente, analiza cómo se resolvieron solicitudes similares y sigue un proceso de tramitación estandarizado que ella ha perfeccionado a lo largo de los años. Otro se encarga de los primeros pasos de cada solicitud de información que recibe la empresa: analizar lo que se solicita, derivarla al responsable adecuado y redactar la respuesta. Los agentes le ahorran cientos de horas al año, pero el cambio más importante es lo que ese tiempo le permite conseguir. «Puedo echar la vista atrás y demostrar que he estado haciendo esto de forma sistemática», afirma. «Eso reduce automáticamente nuestra responsabilidad como empresa».

Nathan Mapp, que ocupa el cargo de interventor en una empresa global de capital riesgo y tecnología aplicada, ha llevado este concepto un paso más allá. A lo largo de más de una docena de años en el sector financiero, Mapp ha desarrollado un profundo bagaje de conocimientos y lo ha codificado en una serie de archivos Markdown a los que sus agentes —creados con Claude y Claude Code— pueden consultar en tiempo real. Un equipo de dos personas cubre ahora un volumen de trabajo que antes habría requerido a diez. En cada tarea que gestionan esos agentes, se aplica de forma coherente el criterio de Mapp, como si un contable de primer nivel prestará atención a cada detalle, incluidos aquellos que, de otro modo, recaerían en un miembro del equipo con menos experiencia.

Lo que han hecho Riazzi y Mapp es sistematizar el ejercicio del criterio en el ámbito laboral. Los directivos se centran ahora en poner en práctica los conocimientos especializados, tanto en su vertiente humana como digital. Se trata de un conjunto de competencias esencialmente diferentes, que la mayoría de las organizaciones aún no han desarrollado ni valorado.

3) El «pensador-hacedor» se convierte en el empleado más valioso.
La división tradicional entre pensadores estratégicos y ejecutores operativos se está desmoronando. Los empleados de alto rendimiento son, cada vez más, ambas cosas: razonan estratégicamente y ponen en práctica su pensamiento a través de agentes. Diseñan flujos de trabajo, codifican el criterio, crean y perfeccionan sistemas, y avanzan continuamente en la cadena de valor.

Ramp, una plataforma financiera líder utilizada por 30.000 empresas, ha apostatado todo por este perfil. Todos los empleados tienen acceso a ChatGPT Enterprise, Notion y Perplexity, y reciben formación durante el proceso de incorporación para crear sus propias herramientas de IA, en lugar de limitarse a «pulsar botones» en sistemas creados por otros. Cada empleado está capacitado para codificar sus propios conocimientos especializados y aplicarlos a través de agentes. Este es el perfil al que hemos empezado a denominar «el pensador-hacedor»: alguien que no se limita a utilizar la IA como una herramienta, sino que da forma a la manera en que la IA actúa en su nombre. Las organizaciones que cultivan este perfil a gran escala aprenderán y se adaptarán más rápidamente que aquellas que sigan centrándose en optimizar una u otra habilidad.

Por dónde empezar
La mayoría de las organizaciones abordan este reto de forma incorrecta. Piden a personas con experiencia que pongan por escrito lo que saben. Esa rara vez funciona. Es bien sabido que a los expertos les cuesta mucho expresar el conocimiento tácito de forma abstracta, ya que saben mucho más de lo que pueden expresar cuando se les pide directamente que lo documenten.

Un método más eficaz: no les pida que documenten su criterio. Cree las condiciones para que este afloren de forma natural.

Reúna a un pequeño grupo de profesionales con experiencia que desempeñen la misma función. Cuente con un moderador cualificado y guía al grupo a través de una serie de situaciones realistas y casos extremos reales a los que se enfrenta la organización. En aquellos puntos en los que el grupo llegue rápidamente a un acuerdo, dispondrá de una política clara. En aquellos en los que no se pongan de acuerdo, obtendrán un criterio que merece la pena recabar. La transcripción de esa conversación se convertirá en su primer borrador de criterio codificado.

Un equipo de siniestros de una compañía de seguros podría sacar a la luz más matices sobre la tolerancia al riesgo, la empatía con el cliente y la lógica de escalada en una sola sesión de dos horas que los que jamás se hayan recogido en años de procedimientos documentados, ya que el debate exterioriza el razonamiento de una forma que la documentación nunca logra. Esa transcripción es necesaria como capa contextual fundamental para todas las futuras implementaciones de sistemas de toma de decisiones.

Un nuevo factor diferenciador
Cuando el criterio se codifica con éxito, ocurre algo de gran importancia estratégica: la experiencia se vuelve transferible. Las mejores prácticas ya no quedan limitadas a su personal más veterano. El conocimiento institucional puede aplicarse a gran escala en todas las funciones, zonas geográficas y productos. Las organizaciones que descubran cómo codificar el conocimiento tácito obtendrán una ventaja estructural: decisiones más rápidas, una calidad más uniforme, mayor capacidad de innovación y una capacidad autorreforzada para aprender y mejorar.

La trayectoria de ITA Group muestra cómo se manifiesta este efecto acumulativo en la práctica. Los primeros seis o siete meses fueron lentos, ya que la empresa estaba aprendiendo a plasmar el criterio y los conocimientos especializados de los empleados expertos en los archivos de contexto que utilizan los agentes. Sin embargo, una vez que ese modelo operativo comenzó a afianzarse, el ritmo cambió, especialmente en el desarrollo de software. Tras una formación inicial, los desarrolladores comenzaron a utilizar los agentes no solo para generar código funcional, sino también para pasar más rápidamente de la idea al prototipo. Gran parte del trabajo pasó a ser autodirigido, los plazos se redujeron de meses a semanas y el hábito de utilizar los agentes para replantearse el propio trabajo comenzó a extenderse a otras funciones.

La lección es que el juicio codificado se acumula. Los primeros casos de uso son lentos porque la organización está aprendiendo a plasmar de forma específica los conocimientos especializados. Los siguientes avanzan más rápido porque la organización ha consolidado la confianza, la gobernanza y el ritmo operativo necesarios para repetir el patrón.

Esta es la evolución natural de la estrategia de plantilla híbrida que esbozamos en nuestro artículo anterior sobre cómo la IA autónoma está transformando el lugar de trabajo. La asignación de tareas y la integración de equipos formados por personas e IA constituyen el primer paso necesario. Pero no es suficiente. Las organizaciones que crean equipos formados por personas e IA descubren rápidamente que la calidad de dichos equipos depende por completo de la calidad de la orientación que proporcionan a sus agentes. La implementación es un requisito mínimo. La infraestructura de toma de decisiones constituye la ventaja competitiva y el diferenciador estratégico para una empresa pionera.
...
La primera fase de la adopción de la IA se centró en quién tenía acceso a los mejores modelos. Esa fase ha concluido en gran medida, ya que el acceso se ha convertido en algo habitual. La siguiente fase vendrá definida por quién haya realizado el arduo trabajo de codificar su forma real de pensar y trabajar.

La mayoría de las organizaciones aún no han comenzado a realizar ese trabajo. Las que lo harán darán forma al futuro del trabajo en sus sectores. Las que no lo hagan se encontrarán en la misma situación que las empresas que dudaron en desarrollar una estrategia de personal desde el principio: en desventaja estructural, una situación que se agravará con el paso del tiempo.

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Jen Stave es la directora fundadora del Instituto de Inteligencia Artificial de la Harvard Business School; socia y directora de la práctica de Asesoramiento Estratégico en Keystone; y asesora del Laboratorio de Inteligencia Artificial.

Ryan Kurt es el fundador y consejero delegado de The AI ​​Lab, una empresa de estrategia y asesoramiento que ayuda a los consejeros delegados a acelerar la transformación de la IA. Anteriormente, dirigió iniciativas de IA en Salesforce y ha pasado más de una década asesorando a ejecutivos de Fortune 500 sobre IA.

John Winsor es autor de *La mentalidad del explorador: la ventaja del liderazgo en una economía impulsada por la IA* (de próxima publicación) y coautor de *Talento abierto: aprovechar la fuerza laboral global para resolver sus mayores desafíos* (Harvard Business Press). Es miembro ejecutivo del Instituto de IA de la Harvard Business School, donde su investigación se centra en la intersección entre la IA, el diseño organizativo y el futuro del trabajo. Asesora a altos directivos y organizaciones que se enfrentan a esta transformación.


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Doxa 2563

Los fundadores de startups necesitan un nuevo manual de ventas

Por Dave Rubinstein y Vincent Onyemah
Ventas
Harvard Business Review

#Doxa #startups #fundadores #ventas #manual #estrategia #crecimiento #B2B #emprendimiento #negocios #comercial
Resumen. Los fundadores de empresas tecnológicas intentan vender en mercados mucho más saturados, escépticos y dinámicos que los entornos para los que se diseñaron las estrategias de ventas tradicionales. Basándonos en entrevistas con más de 250 fundadores de todo el mundo, sostenemos que muchosLas startups suelen confundir la curiosidad del cliente con una verdadera intención de compra, lo que las lleva a diagnosticar erróneamente la adecuación del producto al mercado, a abarcar mercados demasiado amplios y a contratar equipos de ventas prematuramente. Proponemos un marco de trabajo —que llamamos SPRINT— para ayudar a los fundadores a reducir la incertidumbre del comprador mediante la creación rápida de credibilidad, un enfoque preciso, la demostración de resultados medibles y la generación de confianza en mercados complejos impulsados ​​por la IA.
Crear una empresa tecnológica hoy en día es radicalmente diferente a hacerlo hace una década. Los ciclos de innovación se han acelerado y la estrategia de comercialización se ha vuelto más compleja. Los compradores se ven inundados de soluciones de la competencia, y los fundadores se enfrentan a un nivel de escepticismo y confusión que las metodologías de venta tradicionales no estaban diseñadas para abordar.

Hemos llegado a esta conclusión comparando los resultados de dos estudios, realizados con una década de diferencia, que exploran las prácticas de los fundadores cuando intentan vender sus primeros productos.

El primer estudio, publicado por uno de nosotros (Vincent) en HBR en 2013 (junto con Martha Rivera Pesquera y Abdul Ali), se basó en entrevistas con 120 emprendedores de seis países. Nuestros datos revelaron que los fundadores solían abordar las primeras ventas de forma errónea. Muchos dedicaban demasiado tiempo a perfeccionar sus productos antes de captar clientes, mientras que quienes sí vendían pronto se centraban con frecuencia en generar ingresos en lugar de aprender. La investigación sugirió que los emprendedores exitosos eran más meticulosos a la hora de seleccionar a sus primeros clientes, utilizando esas relaciones para poner a prueba sus hipótesis, refinar sus ofertas y construir las referencias y la credibilidad necesarias para acelerar el crecimiento futuro.

Para comprender los cambios que se han producido con la consolidación de la IA como parte fundamental del ecosistema de startups, lanzamos un nuevo estudio. Entre junio y diciembre de 2025, realizamos entrevistas semiestructuradas de 30 minutos con más de 250 fundadores de más de 30 países y seis continentes. Estos fundadores representaban a empresas tecnológicas con ingresos recurrentes anuales de entre 500.000 y 10 millones de dólares. Las entrevistas se centraron en las estrategias de captación de clientes, incluyendo la diferenciación, la fijación de precios, el desarrollo del embudo de ventas y las decisiones relacionadas con la contratación de talento comercial.

Aunque el estudio completo aún está en curso, nuestro análisis de las primeras 100 entrevistas arrojó una conclusión consistente: muchos fundadores intentan vender en un mercado cuya dinámica cambia más rápido que su estrategia de comercialización. El resultado no son simplemente ciclos de venta más largos, sino una creciente incapacidad para distinguir la verdadera intención de compra de la mera curiosidad, y una tendencia cada vez mayor a confundir la atención con el éxito.

En qué se equivocan todavía los fundadores
Algunos de nuestros hallazgos en el presente estudio coincidieron con los del estudio anterior realizado en 2013.

Creen erróneamente que han alcanzado la adecuación producto-mercado.
En lugar de adoptar una estrategia de prueba y aprendizaje en estrecha colaboración con los clientes, muchos fundadores siguen intentando perfeccionar el producto de forma aislada antes de presentarlo al público, un error clásico que la metodología Lean Startup busca erradicar. Las ideas erróneas sobre lo que los clientes esperan del producto influyen en las decisiones de financiación y contratación, a pesar de la falta de pruebas suficientes de una adopción generalizada.

Un fundador resumió el problema de una manera que coincidía con muchas de nuestras entrevistas: “Lanzamos un producto, conseguimos muchos clientes, pilotos y usuarios, pero [cuando terminaron las pruebas gratuitas] no estaban dispuestos a pagar por él… Así que ese producto fracasó”.

Buscan mercados demasiado amplios.
Muchos fundadores buscan mercados demasiado amplios, a menudo impulsados ​​por la presión de los inversores para construir una gran empresa rápidamente. Sin embargo, un posicionamiento amplio suele derivar en mensajes genéricos y una diferenciación poco clara. Los potenciales clientes tienen dificultades para comprender por qué el producto es específicamente relevante para ellos, o solicitan características especiales para que les resulte más útil.

Responder al interés de los clientes potenciales ampliando el alcance en lugar de centrarse en un enfoque más preciso puede resultar fatal: en vez de generar repetibilidad, las startups absorben pedidos puntuales y terminan creando productos a medida. La empresa empieza a parecerse más a una agencia que a una organización de productos escalable.

Así describió un fundador canadiense esta situación: «Todas las solicitudes terminan incorporándose al producto sin que se analice cómo puedo convertirlo en algo que beneficie a todos». Otro fundador nos comentó que su startup se centra en ventas a empresas con entre 100 y 1000 empleados, pero a menudo terminan buscando clientes corporativos más grandes. En otras palabras: intentan venderle a cualquiera. Este enfoque disperso es demasiado común.

La mayoría de los fundadores carecen de experiencia en ventas.
Aproximadamente el 80% de los fundadores que entrevistamos no tenían experiencia formal en ventas, un hallazgo que coincide con el estudio anterior. Esto dificultaba la generación de reuniones cualificadas, la realización de llamadas de prospección, la comunicación del valor diferencial y la interpretación de las señales de compra. Muchos también tenían dificultades con la gestión del embudo de ventas, la alineación de las partes interesadas, el manejo de objeciones y el seguimiento. Esto a veces lleva a los fundadores a intentar contratar vendedores demasiado pronto, y cuando los directores ejecutivos lo hacen, a menudo tienen problemas porque carecen de experiencia en esa función. «Nunca antes había contratado vendedores», nos dijo un emprendedor alemán.

Contratar a un vendedor demasiado pronto genera sus propios problemas. Aumenta el ritmo de gasto, crea expectativas desalineadas y obliga a los fundadores a gestionar problemas de rendimiento antes de que la empresa haya creado las condiciones para el éxito. Los fundadores también subestiman un factor clave: poseen una credibilidad que no se transfiere a un vendedor. El fundador tiene autoridad, convicción y confianza, construidas a través de la propiedad directa. Un nuevo vendedor no hereda esa confianza. Un fundador estadounidense describió cómo sus clientes potenciales querían escuchar la visión del CEO sobre la evolución del producto, y que las primeras ventas dependían de que el comprador sintiera una conexión personal positiva con el dueño de la startup. Si el fundador carece de habilidades de venta naturales y el primer vendedor queda relegado porque todos quieren reunirse con el fundador, la frustración es inevitable.

También se enfrentan a nuevos desafíos.
Nuestro estudio actual también identificó problemas que no habíamos detectado en 2013. Muchos de ellos se deben a la mayor competencia. Con más de 90 000 startups tecnológicas basadas en IA en todo el mundo y cientos más surgiendo cada mes, el panorama competitivo para las startups tecnológicas nunca ha estado tan saturado.

Los modelos de venta tradicionales parten de la base de un entorno relativamente estable. Los compradores tienen tiempo para evaluar las opciones. Los vendedores pueden informar a los clientes potenciales mediante etapas estructuradas en el embudo de ventas. Y lo que es más importante, estos modelos presuponen un conjunto finito de competidores que pueden identificarse, compararse y diferenciarse. Esto ya no es así, y nos lleva a tres errores que observamos en muchas de las empresas que entrevistamos.

Confunden la atención con el éxito.
Muchos fundadores tienen dificultades para distinguir entre la verdadera intención de compra y la simple curiosidad. Esto es especialmente cierto en los mercados de IA, donde el interés es alto, pero el compromiso es escaso. Los potenciales clientes asisten a demostraciones, solicitan propuestas y participan en proyectos piloto, creando la apariencia de dinamismo. Sin embargo, muchas de esas oportunidades nunca se concretan porque la urgencia subyacente por resolver un problema es débil. Como explicó un fundador: «Lo complicado es que todos dicen que quieren IA, pero no saben qué problema intentan resolver realmente. Tienen interés intelectual, pero aún no cuentan con el presupuesto necesario».

Otros informaron que los ejecutivos a menudo convocan reuniones simplemente para demostrar a sus colegas que están evaluando activamente opciones de IA. En estas situaciones, los fundadores pueden crear lo que parece ser una cartera de proyectos sólida, pero que en realidad no es más que una curiosidad acumulada. El resultado es una creciente tendencia a confundir la atención con el éxito.

Ya no basta con ser mejor que la competencia.
Incluso cuando un fundador ha creado una solución legítima, la diferenciación es difícil. Esto genera una nueva serie de problemas.

Un fundador explicó la perspectiva de los compradores de esta manera: “Antes, tal vez se programaba una demostración con las tres herramientas existentes. Hoy en día, hay 20 000 herramientas. Por lo tanto, la evaluación es mucho más larga”. Históricamente, solía ser suficiente con superar a la solución existente. Un producto significativamente más rápido, más barato o más fácil de implementar podía reemplazar lo que ya existía.

Eso ya no basta. Cientos de startups afirman ser mejores que la competencia, y los compradores carecen del tiempo y la atención necesarios para comprobarlo. El reto competitivo ya no consiste simplemente en reemplazar a un competidor establecido, sino en destacar en un mercado donde casi todos los proveedores parecen creíbles y siempre hay un nuevo producto que evaluar antes de decidirse. Un fundador estadounidense explicó la dinámica así: «Lanzamos algo realmente novedoso, y tres meses después un gran competidor afirma tener lo mismo. Incluso cuando no es cierto, nos neutraliza ante los clientes potenciales».

Históricamente, muchas startups han tenido éxito ofreciendo un producto notablemente superior a las alternativas existentes. Una solución más rápida, más barata o más fácil de usar solía diferenciarse de la competencia.

Con tantas opciones, les cuesta crear urgencia.
Los clientes terminan la llamada con energía renovada. Aprendieron del fundador y se sienten más capacitados después de la conversación. El fundador se siente seguro. «Les enseñé algo. Se mostraron realmente interesados ​​y contentos de haberse reunido conmigo».

Un mes después, el fundador sigue intentando programar una segunda llamada. Si bien el comprador disfrutó de la llamada y aprendió algo, no se generó urgencia. Si no hay tensión en una reunión, a menudo no se cierra el trato. La tensión crea urgencia.

Cuando el comprador finaliza una llamada y piensa: "Necesito reevaluar cómo estoy abordando este problema", volverá a reunirse contigo. Si el comprador opina que "fue útil o interesante", es probable que no vuelva a contactarte.

¿Qué hicieron diferente los libros más vendidos?
Nuestra nueva investigación se centró en los problemas que enfrentan los fundadores, pero al analizar los datos, intentamos identificar las prácticas que distinguen a los emprendedores más exitosos del resto. Esta búsqueda de soluciones reveló seis comportamientos consistentes que diferenciaron a los fundadores que generaron ingresos iniciales de aquellos que tuvieron dificultades para convertir el interés en adopción. Describimos estos comportamientos utilizando el acrónimo SPRINT :

Velocidad (genera atención): Esto se refiere a la rapidez con la que logras que el comprador se sienta comprendido, en la primera conversación, no en la quinta. Los compradores se ven abrumados por el ruido de un mercado que suena idéntico, por lo que prestan atención a quien primero describe su realidad. Ese reconocimiento genera tensión: la brecha entre su situación actual y la que creían que nadie entendía. "¿Acaso esta persona acaba de describir mi situación mejor que yo? " es el momento clave que marca la diferencia y da pie a la siguiente conversación.

Problema (genera urgencia): ¿Puede usted articular el problema del comprador con mayor precisión que él mismo, identificando no solo la dificultad, sino también la razón por la que debe actuar de inmediato? Las declaraciones genéricas del problema generan clientes potenciales curiosos. Las específicas, vinculadas a un evento desencadenante, generan compradores comprometidos.  La pregunta clave que los distingue es: "¿Qué ha cambiado para que sea esencial resolver esto ahora?".

Resultados (generan confianza): ¿Qué resultado concreto y observable obtiene el comprador y cuándo? Las propuestas de valor vagas, como «mejorar la eficiencia», «reducir la fricción» o «acelerar el crecimiento», generan curiosidad en los clientes potenciales. Los resultados concretos y con plazos definidos generan compradores comprometidos. La prueba: ¿Puede su comprador describir el resultado a su junta directiva sin que usted esté presente?

Implementación (genera seguridad): ¿Puedes responder a la pregunta sobre el riesgo antes de que el comprador la plantee? La verdadera fricción en 2026 es el miedo del comprador: IA que alucina, datos corruptos, flujos de trabajo que fallan frente a la dirección. Los compradores que se involucran con entusiasmo a menudo guardan silencio no porque hayan dejado de creer en el producto, sino porque alguien en la cadena de suministro planteó un riesgo que no pudieron responder. Los fundadores que abordan esto antes de que el comprador pregunte consiguen acuerdos en etapas avanzadas.

Nicho (genera repetibilidad): ¿Tu perfil de cliente ideal es lo suficientemente específico como para ser viable? Empezar con un enfoque limitado no restringe la ambición; es la estrategia que te permite expandirte. Los fundadores que intentan vender a todo el mundo no conectan con nadie. Los que triunfan parten de un nicho: un tipo de comprador, un problema, una acción que se repite.

Confianza (crea permiso): ¿Tu credibilidad es transferible o reside únicamente en tu mente y tus relaciones? En las ventas lideradas por el fundador, este es el mecanismo de confianza. Esto es fundamental desde el principio, ya que los compradores compran porque creen en ti. Se convierte en un inconveniente en el momento en que necesitas escalar el modelo, delegarlo o explicar por qué funciona.

Mathis Stolz, cofundador de Nexwise en Alemania, tenía un producto sólido y lo vendía como un proyecto, llamando directamente a fabricantes para preguntarles si tenían algún proyecto en marcha. Esto significaba llegar tarde a cada oportunidad, en condiciones que él no había establecido, con una presentación que no se ajustaba a las necesidades de los usuarios potenciales ni a los objetivos de quienes tomaban las decisiones. Estaba estancado.

Al aplicar el marco SPRINT, descubrió que no estaba reconociendo ni articulando el problema adecuadamente, por lo que decidió cambiar su enfoque. En lugar de preguntar sobre proyectos, comenzó señalando la tensión que experimentaban sus clientes potenciales: buscar el crecimiento de los ingresos frente a proteger la calidad del servicio con un equipo limitado. Una vez que aprendió a vincular su solución con los ingresos en riesgo, el problema que realmente preocupaba a su público objetivo ideal, el cambio fue inmediato. Los acuerdos que antes perseguía quedaron descartados, las conversaciones iniciales que antes ignoraba se convirtieron en sus mejores gestiones, y dejó de esperar a que los proyectos se alinearan con el problema para empezar a destacar la tensión real y a generar un diálogo significativo centrado en el problema con los responsables de la toma de decisiones. Los acuerdos en su cartera ahora se alineaban con un problema de alto nivel, los ejecutivos se mantenían comprometidos y los acuerdos avanzaban a través de los largos ciclos empresariales típicos de su mercado.

Su experiencia demuestra que, en conjunto, SPRINT no es un proceso de ventas. Es un marco para reducir la incertidumbre del comprador en mercados caracterizados por el ruido, el escepticismo y la rápida proliferación de tecnología.
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Para los fundadores de empresas tecnológicas, captar a los primeros clientes no se trata tanto de tener el mejor producto, sino de reducir la incertidumbre del comprador. En mercados saturados donde la atención es escasa y la confianza difícil de ganar, los potenciales clientes necesitan tener la certeza de que una solución aborda un problema urgente, se puede implementar de forma segura y ofrecerá resultados significativos. SPRINT proporciona un marco práctico para diagnosticar dónde se estancan las negociaciones y qué deben establecer los fundadores antes de que los potenciales clientes estén dispuestos a comprometerse.

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Dave Rubinstein, antiguo líder de ventas en Salesforce y Outreach, es el fundador de 100 Founders, una iniciativa que ayuda a los fundadores de empresas SaaS B2B a superar los límites de las ventas lideradas por sus fundadores.

Vincent Onyemah es profesor de ventas y marketing, director de la División de Marketing y responsable de las Iniciativas de Ventas de Babson College en Wellesley, Massachusetts.


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