Doxa 2034

Cómo la próxima generación de gerentes está utilizando Gen AI

Por Gabriele Rosani y Elisa Farri

Educación empresarial

Harvard Business Review

#Doxa #generación #gerentes #AI #educación #empresa #práctica #habilidades #organizaciones #talento

Resumen. Solo el 15% de los gerentes utilizan de manera constante la inteligencia artificial de la generación anterior, pero el 40% de los estudiantes de posgrado en administración de empresas lo hacen. Estos gerentes y líderes del futuro cercano pronto ingresarán a una fuerza laboral que no está preparada para ellos y que no está diseñada adecuadamente para que puedan poner en práctica sus habilidades. Este artículo analiza cómo deberían responder las organizaciones. Las empresas deberían aprender a convertirse en un imán para el talento de la generación anterior y descubrir cómo incorporar, involucrar, integrar y retener mejor a la próxima generación de gerentes con capacidad para usar la inteligencia artificial.

Se ha vuelto común escuchar la afirmación “La IA no reemplazará a los gerentes; los gerentes que la usan reemplazarán a los gerentes que no la usan”. Estamos totalmente de acuerdo con este sentimiento, pero claramente este nuevo paradigma aún no ha llegado.

Según una encuesta que realizará el Capgemini Research Institute a más de 1.400 líderes y gerentes, solo el 15 % de los líderes y gerentes utilizan de manera sistemática la IA generativa en su trabajo diario. Nuestra experiencia directa también confirma que muchos gerentes desconocen el potencial de la IA generativa en diversos aspectos de sus funciones, desde la preparación de reuniones importantes hasta el análisis de diferentes perspectivas y compensaciones sobre cuestiones empresariales.

Dada esta baja tasa de adopción entre los gerentes de hoy, vale la pena considerar la situación de los gerentes del mañana. A medida que los nuevos talentos gerenciales se preparan para ingresar a la fuerza laboral corporativa, ¿son más aptos para usar la IA de última generación?

¿Cómo utilizan Gen AI los estudiantes de administración?

En los últimos meses, planteamos esta pregunta a más de 200 estudiantes de MBA y Máster en Gestión (de entre 23 y 30 años) de cinco universidades europeas y norteamericanas seleccionadas. Nuestro objetivo era investigar la frecuencia con la que estos estudiantes utilizaban la inteligencia artificial, los tipos de modelos que utilizaban y las tareas específicas para las que la utilizaban.

Descubrimos que el 40% de estos estudiantes utilizan Gen AI varias veces al día. Estos datos coinciden con otros estudios recientes centrados en estudiantes universitarios del Reino Unido y los EE. UU.

Para obtener una comprensión más detallada, llevamos a cabo sesiones de taller y entrevistas en profundidad con un grupo de 30 estudiantes de posgrado. Descubrimos que están utilizando la IA gen en dos modos: como ejecutor (ayudando con la escritura, resumen, codificación, traducción y recuperación de información) y como socio de pensamiento (para generar ideas, resolver problemas o desafiar ideas). Experimentan con la IA gen en una amplia gama de tareas, desarrollando gradualmente nuevas capacidades. También demuestran un buen nivel de conciencia de las limitaciones y los riesgos de la IA gen, utilizando prácticas apropiadas, como proporcionar la información contextual necesaria a la IA, adoptar una mentalidad conversacional y ejercer un juicio crítico para evitar depender demasiado de la tecnología.

Nuestros hallazgos confirman que estos estudiantes están preparados para aplicar sus capacidades de IA generativa en la fuerza laboral. Pero nuestros últimos datos sobre IA generativa en las organizaciones revelan un problema potencial: casi el 40% de las organizaciones autorizan solo a grupos seleccionados de empleados (generalmente aquellos en roles técnicos y especializados) a utilizar herramientas de IA generativa. Cuando los estudiantes que encuestamos se incorporan a la fuerza laboral, su entusiasmo por poner en práctica la IA generativa se verá atenuado y pueden experimentar frustración. Además, descubrimos que estos estudiantes experimentan con más de una docena de herramientas públicas de IA generativa, pero solo el 7% de las organizaciones les permiten elegir sus herramientas de IA generativa a voluntad. La mayoría de las organizaciones (54%) exige que los empleados utilicen solo herramientas de IA generativa autorizadas dentro de límites específicos.

Vale la pena señalar lo obvio: no estamos hablando de un futuro lejano: la mayoría de estos estudiantes de MBA volverán a la fuerza laboral el próximo año.

Cuatro formas en que las organizaciones deberían responder

Analizamos estas cuestiones en conversaciones de mesa redonda con altos ejecutivos y miembros de la junta directiva de cinco empresas globales de diversos sectores, incluidos el químico, el bancario y el minorista. El grupo identificó cuatro estrategias que las organizaciones y sus líderes deberían adoptar para atraer y retener a estos futuros empleados expertos en inteligencia artificial:

Cómo las empresas pueden ser un imán para el talento de la Generación IA

A la hora de presentar la propuesta de valor del empleador a estos talentos de la generación de IA, no basta con declarar la relevancia de la IA; las organizaciones necesitan proporcionar evidencia concreta de la integración de la generación de IA en los flujos de trabajo, demostrando su adopción y uso regular por parte de trabajadores y gerentes.

Las empresas líderes han comunicado públicamente cómo están incorporando modelos de inteligencia artificial de última generación, como ChatGPT Enterprise o Microsoft Copilot, en sus procesos de trabajo. En Novartis, por ejemplo, los profesionales de RR.HH. utilizan ChatGPT Enterprise para tareas como redactar descripciones de puestos de trabajo para nuevos puestos o redactar comunicaciones sobre cambios de políticas, utilizando la inteligencia artificial de última generación como punto de partida en lugar de empezar desde cero. Moderna demuestra su enfoque de "adopción de la inteligencia artificial de última generación" al proporcionar acceso a la herramienta y la libertad de innovar en todas las funciones de la empresa, desde los ensayos clínicos hasta el departamento jurídico y la marca corporativa. Se han desarrollado más de 750 GPT personalizados en todas las funciones, y cada usuario tiene un promedio de 120 conversaciones de ChatGPT Enterprise por semana.

Algunas empresas están atrayendo a la nueva generación de talentos preparados para GenAI al contratarlos en las universidades en lugar de esperar a que lleguen a su puerta.  Una estrategia es colaborar con las escuelas de negocios en proyectos y tareas que involucran a los estudiantes. Por ejemplo, en el Collège des Ingénieurs (CDI), una de las escuelas de MBA de nuestro estudio, una docena de líderes empresariales de grandes empresas de sectores como el químico y el minorista colaboraron con 50 jóvenes becarios con experiencia en STEM en un hackathon de IA patrocinado por la Fundación Dieter Schwarz. Divididos en ocho equipos, los estudiantes utilizaron ChatGPT 4.o para resolver problemas empresariales que iban desde ayudar a los gerentes de marketing con la segmentación de clientes hasta ayudar a los gerentes de compras a explorar escenarios para nuevos envases sostenibles y ayudar a los gerentes de cuentas a mejorar sus habilidades de fijación de precios de valor.

“Para mí, fue una experiencia reveladora ver lo hábiles que son estos jóvenes talentos a la hora de utilizar la inteligencia artificial como aliado intelectual”, afirmó Gaetano Blanda, director de Nutrición Animal de Evonik. “Nos mostraron cómo dialogar con la máquina sobre una variedad de desafíos, desde la interacción con el cliente hasta la sostenibilidad de la cadena de suministro”.

Cómo las empresas pueden incorporar y atraer talento de la Generación IA

Según el Índice de tendencias laborales 2024 de Microsoft y LinkedIn, el 71 % de los líderes tienen más probabilidades de contratar a un candidato con menos experiencia y habilidades de inteligencia artificial que a un candidato con más experiencia y sin ellas. Desafortunadamente, cuando estos nuevos empleados tan solicitados se incorporan a la empresa, pueden frustrarse y desvincularse rápidamente cuando descubren que no tienen acceso a herramientas de inteligencia artificial o se encuentran estancados en procesos de trabajo obsoletos.

Para reducir este riesgo, los empleadores deben priorizar las aplicaciones de gen AI en la experiencia de los empleados, comenzando desde el proceso de incorporación. Al aprovechar gen AI como un tutor de apoyo en la incorporación, los nuevos empleados pueden familiarizarse de manera más efectiva con los documentos, políticas y horarios de la empresa, y comprender mejor la organización, el mercado y las necesidades de los clientes. Este enfoque ayuda a aliviar la ansiedad de parecer incompetente frente a los gerentes y reduce las interrupciones para los colegas. Los nuevos empleados pueden hacer preguntas ilimitadas a gen AI, las 24 horas del día, los 7 días de la semana y en su idioma nativo, sin preocuparse de estar haciendo preguntas "estúpidas" o de ser molestos para los superiores.

Paralelamente, durante la fase de incorporación, los directivos deben explicar a los nuevos empleados cómo se debe utilizar la IA gen en el entorno empresarial. De hecho, a pesar de su competencia, los nuevos empleados no están familiarizados con el contexto específico de la empresa. La formación para estos individuos expertos en IA gen debe centrarse en el uso responsable, incluida la ética, las políticas y las directrices operativas. Es importante que comprendan que el uso de la IA en un entorno corporativo requiere el cumplimiento de reglas específicas que equilibren la libertad y el control. A diferencia de los entornos universitarios, donde la experimentación suele ser más libre, las corporaciones exigen el cumplimiento de normas establecidas, que deben explicarse claramente desde el primer día y reforzarse constantemente. El cumplimiento basado en valores de Deutsche Telekom es un buen ejemplo. Se alejó del orden tradicional basado en reglas para enseñar valores que ayudaran a todos los empleados, en particular a los nuevos empleados, a desarrollar un mejor criterio, preparándolos mejor para lidiar con las zonas grises.

Cómo las empresas pueden integrar el talento de Gen AI en los flujos de trabajo

Integrar la fluidez de la Generación Z en materia de inteligencia artificial requiere una gestión cuidadosa. Su enfoque ágil y basado en la experimentación puede entrar en conflicto con los flujos de trabajo, los estilos de liderazgo y la cultura de la empresa establecidos, especialmente si los colegas están menos familiarizados con la generación de inteligencia artificial. Este desafío recuerda a los avances tecnológicos del pasado, como la introducción de la PC, el correo electrónico e Internet, que también exigieron ajustes culturales y generacionales.

Una estrategia proactiva consiste en aprovechar de inmediato la experiencia y el conocimiento experimental de los nuevos empleados, nombrándolos promotores de proyectos relacionados con la IA de última generación y solicitando su opinión, independientemente de su antigüedad o jerarquía. En palabras de Kurt Matzler, profesor de gestión estratégica en la Universidad de Innsbruck: “Tengo el privilegio de interactuar con estos estudiantes preparados para la IA de última generación todos los días y aprender de ellos. Los ejecutivos también deben desarrollar el hábito de fomentar este aprendizaje, con una mentalidad humilde”.

Mientras que las generaciones más jóvenes aportan conocimientos sobre IA y habilidades para la implementación de herramientas, los empleados de mayor antigüedad aportan conocimientos contextuales y habilidades para la interpretación de los hechos, cualidades que los jóvenes sin experiencia pueden no tener. Prácticas como la tutoría recíproca, como el programa “mentern” de Airbnb, pueden acelerar la transferencia de conocimientos y, al mismo tiempo, profundizar las conexiones entre personas de diferentes generaciones. Esta alianza es crucial para la adopción responsable de la IA de generación en generación en los procesos empresariales.

Consideremos el caso de Andy, un alto ejecutivo del departamento de finanzas de una gran empresa de tecnología. Organizaba reuniones periódicas con su equipo para experimentar con modelos de IA genérica y asignaba la coordinación a un nuevo empleado que estaba más familiarizado con la IA genérica y más dispuesto a experimentar en el trabajo. A través de experiencias compartidas y experimentos contextuales relacionados con sus funciones, el equipo exploró y aprendió de manera colaborativa cómo aplicar la IA genérica dentro de los límites establecidos.

Cómo las empresas pueden retener y hacer crecer el talento GenAI

El rápido desarrollo de la IA generativa está cambiando el aspecto de muchos empleos tradicionales. Las empresas deben estar preparadas para actualizar las competencias laborales requeridas, las trayectorias profesionales y los criterios de promoción para alinearse con el nuevo panorama de la IA como prioridad. De este modo, los candidatos comprenderán claramente cómo sus competencias en IA de generación de talentos encajan en su progresión profesional. Esto requiere revisar las descripciones de puestos y los modelos de competencias para que estén más en línea con estos escenarios en evolución.

Además, la generación de IA exigirá nuevas tareas y nuevos trabajos que aún no existen, creando nuevas oportunidades profesionales. Tomemos como ejemplo una carrera en marketing. Así como la optimización de motores de búsqueda (SEO) se volvió importante durante la era de las búsquedas web, está surgiendo un nuevo campo llamado optimización LLM ( LLMO). Los empleados que experimenten con técnicas innovadoras de inteligencia artificial como esta y otras serán muy buscados. Los líderes organizacionales deben mantenerse a la vanguardia de estas tendencias y centrar los esfuerzos de capacitación y retención en estas áreas.

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Estos ejemplos ilustran que la brecha generacional en la adopción presenta una oportunidad para atraer, integrar y retener a nuevos empleados preparados para la IA. El doble objetivo es mantenerlos comprometidos y positivos y, al mismo tiempo, ayudar a otros empleados, incluidos aquellos con mayor antigüedad, a familiarizarse con la IA y a incorporarla a sus flujos de trabajo. Es fundamental que los líderes empresariales reconozcan esto ahora para evitar la frustración de los nuevos empleados, reducir la rotación y facilitar una transición fluida a una nueva generación de gerentes expertos en IA sin choques culturales. Este esfuerzo requiere la participación de todo el equipo de gestión, no solo de RR. HH. Todos los gerentes deben asumir esta responsabilidad en sus operaciones diarias.

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Gabriele Rosani es director de contenido e investigación en  el Management Lab de Capgemini Invent. Es coautor del próximo libro HBR Guide to Generative AI for Managers.

Elisa Farri es vicepresidenta, codirectora del  Management Lab de Capgemini Invent y Thinkers50 Radar Class of 2023. Es coautora del próximo libro HBR Guide to Generative AI for Managers.

 

Doxa 1296

Los programas de MBA necesitan una actualización para la era digital

El título fue diseñado para satisfacer las necesidades de las empresas del siglo XX, no las de hoy.

Por Vijay Govindarajan y Anup Srivastava 

Educación de negocios

Harvard Business Review

#Doxa #MBA #digital #educación #negocios #empresa #negocios #sociedad #comercial

Resumen. El MBA ha sido el programa de educación gerencial por excelencia y ha proporcionado más gerentes preparados y capacitados a las corporaciones estadounidenses que cualquier otro programa de posgrado. Si bien los planes de estudio de MBA están evolucionando para satisfacer las necesidades cambiantes de las corporaciones, los autores afirman que el ritmo del cambio debe acelerarse para mantener el título de MBA preparado para el futuro. De lo contrario, el peligro es lo que Scott Cook, fundador de Intuit, describió: "Cuando los MBA vienen a nosotros, tenemos que volver a capacitarlos fundamentalmente; nada de lo que hayan aprendido los ayudará a tener éxito en la innovación". Este artículo proporciona una mirada a los departamentos principales en un programa típico de MBA y qué cambios en la forma en que se realizan los negocios deben mantenerse al día.

Las corporaciones estadounidenses han cambiado drásticamente durante los últimos 40 años. Entre las empresas más valiosas del mundo en la actualidad se encuentran Microsoft, Meta (Facebook), Apple, Amazon, Tesla y Alphabet (Google). Aparte de Tesla, que posee Gigafactories, estos nativos digitales utilizan el conocimiento, el talento, las redes de suscriptores y la innovación como sus activos clave. Esto es diferente a los gigantes del siglo XX, General Electric, US Steel, General Motors, Ford, Goodyear Tire y ExxonMobil, que dependen de la tierra, los edificios, las máquinas, los almacenes y la infraestructura física para producir bienes físicos. La magnitud de este cambio sísmico se puede juzgar por el hecho de que, según nuestros cálculos, cada gigante digital del siglo XXI es al menos diez veces más valioso que un gigante industrial medio del siglo XX.

Pero esta historia no se trata solo de gigantes digitales. El ochenta por ciento de las empresas que cotizan actualmente en las bolsas de valores de EE. UU. Se hicieron públicas después de 1990 y es más probable que sean nativas digitales con pocos activos como Airbnb y Uber en lugar de empresas intensivas en activos como Alcoa o Walgreen.

El MBA ha sido el programa de educación gerencial por excelencia y ha proporcionado más gerentes preparados y capacitados a las corporaciones estadounidenses que cualquier otro programa de posgrado. Si bien los planes de estudio de MBA están evolucionando para satisfacer las necesidades cambiantes de las corporaciones, creemos que el ritmo del cambio debe acelerarse para mantener el título de MBA preparado para el futuro. De lo contrario, el peligro es lo que Scott Cook, fundador de Intuit, describió : "Cuando los MBA vienen a nosotros, tenemos que volver a capacitarlos fundamentalmente; nada de lo que hayan aprendido los ayudará a tener éxito en la innovación".

Algunas de las primeras escuelas de negocios se iniciaron para satisfacer las necesidades de las empresas industriales y automotrices. Por ejemplo, la escuela de negocios del MIT lleva el nombre de Alfred Sloan, ex director ejecutivo de General Motors. La escuela de negocios de la Universidad de Pensilvania lleva el nombre de Joseph Wharton, líder en metalurgia industrial. Las escuelas de negocios se han organizado históricamente en departamentos herméticos, como finanzas, contabilidad, gestión de producción y operaciones, marketing y recursos humanos. Esta estructura de departamento imita la de una empresa automotriz o industrial del siglo XX.

Durante gran parte del siglo XX, la lógica dominante de los negocios se basó en el uso de activos físicos para producir bienes físicos. Las mayores inversiones se realizaron en máquinas y fábricas. Los costos de producción del producto, compuestos por mano de obra, materia prima, energía y horas de máquina, se llevaron la mayor parte de las ganancias de los ingresos, dejando márgenes reducidos. Los activos físicos se depreciarían con el uso. El papel principal del gerente, entonces, era hacer inversiones inteligentes en activos físicos, reducir los costos de producción y extraer la máxima eficiencia de la mano de obra y el capital físico. Dadas las limitaciones del transporte de bienes físicos a largas distancias, la mayoría de las empresas operaban en los mercados locales, lo que implica que numerosos actores en todo el mundo podrían producir los mismos tipos de productos. Leyes de rendimientos decrecientesaplicado: había un límite a lo que podía producir una máquina o un trabajador. Cuando una empresa se volvía demasiado grande o demasiado rentable, los competidores llegaban para producir productos imitados a precios más baratos, robando la participación de mercado y erosionando las ganancias.

Los negocios digitales desafían esas reglas. Piense en el motor de búsqueda de Google, el Facebook de Meta o el sistema operativo de Microsoft. El costo de atender a un nuevo cliente para cada uno es insignificante, por lo que cada dólar de ingresos fluye directamente a las ganancias antes de impuestos. Los activos digitales se pueden utilizar un número infinito de veces en infinitos lugares, sin ninguna erosión. De hecho, cada uso aumenta el valor del activo digital debido a los efectos de la red, lo que genera un aumento de la rentabilidad. Los productos de conocimiento se pueden distribuir en todo el mundo instantáneamente a través de Internet, por lo que la mayoría de las empresas digitales compiten a nivel mundial. Esta estrategia, combinada con costos variables extremadamente bajos, implica que muy pocos jugadores pueden abordar con éxito todo el mercado global. Algunos de ellos obtienen ganancias en las que el ganador se lo lleva todo. Por ejemplo, las ganancias de Facebook en 2020 igualaron la suma de las ganancias de 2020 de tres gigantes del siglo XX: Citibank, Walmart y General Motors. Si eso le sorprende, tenga en cuenta que en el último año, Apple y Microsoft obtuvieron tres y dos veces las ganancias de Facebook en 2020, respectivamente. Entonces, la estrategia dominante se convierte en establecer la ventaja de ser el primero en actuar, hacer crecer su mercado y convertirse en el líder del mercado global lo más rápido posible. En términos contables, esto significa: aumentar los ingresos en lugar de administrar los costos.

Teniendo en cuenta estos antecedentes, echemos un vistazo a los departamentos principales en un programa de MBA típico y los cambios que deben seguir para preparar a los estudiantes para cómo se hacen los negocios en la actualidad.

Finanzas corporativas

Las finanzas corporativas definen los límites de una empresa en función de los activos físicos: terrenos, edificios, almacenes, fábricas, máquinas, inventarios y patentes. Con base en los riesgos y retornos esperados, luego determina la forma óptima de financiamiento de esos activos, utilizando una combinación de deuda y capital. La planificación se basa en medidas como el rendimiento de los activos, el período de recuperación y la tasa interna de rendimiento.

Se requiere un nuevo marco para definir la base de activos reales de una empresa al incluir los activos blandos, que ahora son la clase de activos predominante para la empresa, pero están excluidos de los cálculos financieros: marcas, ventaja de ser el primero en moverse, tecnología de la información, talento y estrategia competitiva. Algunos de esos activos ni siquiera pertenecen legalmente a una empresa, por ejemplo, la red de Facebook de 2.800 millones de usuarios o equipos de especialistas en marketing y científicos con talento que prometen investigación y conocimiento de las características de los clientes. Además, existen activos físicos que ayudan a las empresas a generar ingresos pero que no son de su propiedad, como automóviles y casas para Uber y Airbnb. Mejorar la definición de la base de activos es esencial para el cálculo adecuado del rendimiento de los activos, lo que luego mejoraría la selección de proyectos rentables, un sello distintivo de las finanzas corporativas.

La fijación de precios de activos, otra rama de las finanzas, explora los factores que determinan los precios de los activos y las acciones de la empresa. Un desafío emergente es crear un modelo que pueda explicar las valoraciones de billones de dólares de los gigantes tecnológicos y las valoraciones de miles de millones de dólares de los unicornios con pérdidas. Actualmente, no existe tal modelo. Además, el precio de los activos considera que los riesgos son una característica negativa para las inversiones. Los nativos digitales, sin embargo, renuncian fácilmente a proyectos con ciertas pero pequeñas ganancias para perseguir proyectos de alto riesgo con un enorme potencial de ganancias. Los nuevos modelos de valoración que incorporan avances recientes en las características de las empresas mejorarían los rendimientos de la cartera y los precios de las fusiones y adquisiciones, los sellos distintivos de los precios de los activos.

Cada vez se realizan más investigaciones en áreas emergentes y se abren camino hacia la enseñanza en el aula. Sin embargo, un cambio total hacia nuevos modelos sigue siendo difícil de alcanzar. Esto se debe en gran parte a que las cifras contables utilizadas en la enseñanza basada en casos siguen arraigadas en el pasado y siguen siendo deficientes para abordar las nuevas necesidades. (Más sobre eso más adelante).

Márketing

El marketing ha sido uno de los pilares más sólidos de las empresas estadounidenses. Los modelos de marketing estadounidenses como las cuatro P (lugar, precio, producto y promoción) se utilizan en todo el mundo para comercializar productos físicos como automóviles y juguetes. Sin embargo, los nativos digitales venden servicios de información que se producen instantáneamente, se distribuyen a través de Internet y se entregan a los usuarios de forma gratuita o con precios basados ​​en subastas en tiempo real. Muchos nunca se anuncian.

Entonces, además del arte y la ciencia del marketing tradicional, el comercializador actual necesita poseer las habilidades de los tecnólogos de la información, científicos de datos y econometristas. Los nuevos desafíos incluyen aprender sobre los clientes a partir de sus hábitos de navegación en plataformas digitales y calcular su valor de por vida para la empresa. Las nuevas vías de marketing, como las personas influyentes en las redes sociales, se están volviendo tan importantes como la publicidad tradicional. Los roles emergentes de los especialistas en marketing requieren conjuntos de habilidades más grandes que nunca.

Los departamentos de marketing de las escuelas de negocios deben trabajar más estrechamente con los departamentos de tecnología de la información, sistemas de información de gestión y estrategia digital para ofrecer programas más integrados para satisfacer estas necesidades cambiantes.

Producción y Gestión de Operaciones

La gestión de la producción y las operaciones se ha centrado tradicionalmente en la utilización eficiente de la mano de obra y las máquinas para producir bienes físicos; una mezcla óptima de materias primas; planificación de inventarios; y movimiento ordenado y fluido de mercancías. Una distinción clave entre productos físicos y servicios es que existe un largo plazo de adquisición, producción, envío y almacenamiento de materias primas antes de que un producto físico llegue al cliente. Por lo tanto, los bienes se producen con anticipación y se almacenan en previsión de la demanda.

Se requiere una nueva línea de pensamiento cuando la actividad económica dominante se desplaza hacia los servicios prestados en la web, como los tweets, las búsquedas de Google y las publicaciones de Facebook. Estos servicios se producen instantáneamente y se personalizan según las necesidades y preferencias del usuario; no se pueden producir ni almacenar por adelantado. La capacidad para proporcionar servicios a menudo debe adquirirse en tiempo real a través de las nubes. Las empresas ahora necesitan expertos en arquitectura de sistemas para mejorar las interacciones entre aplicaciones, bases de datos y sistemas operativos.

Como resultado, prevemos un cambio en la formación académica de los instructores de MBA. Actualmente, muchos tienen experiencia en producción o ingeniería mecánica, con títulos avanzados en gestión de producción y negocios. Es probable que veamos un cambio hacia los científicos de datos y los ingenieros electrónicos para capacitar mejor a los estudiantes para la era emergente.

Recursos humanos

Los departamentos de recursos humanos y comportamiento organizacional se están alejando de la era industrial, cuando las organizaciones eran jerárquicas y el trabajo era solo otro factor de producción. En la nueva era, el ingenio, las ideas y el talento humanos son las piezas centrales de la creación de valor. Netflix, por ejemplo, ha reescrito las reglas de la gestión de recursos humanos.

El desafío emergente, entonces, es cómo administrar a los empleados talentosos que se convierten en socios en el negocio, no solo a manos contratadas. Al igual que los accionistas, se benefician directamente de las acciones y las opciones sobre acciones, y poseen gran parte del conocimiento fundamental de una empresa. El conocimiento de un empleado aumenta durante su estadía en la empresa y luego lo utiliza en otra empresa para obtener una mejor posición o para iniciar una nueva empresa comercial. Entonces, la estadía de un empleado en una empresa es más como un emprendedor que aumenta el valor de su capital de conocimiento y menos como un trabajador asalariado por hora.

Además, un segmento creciente de trabajadores no son empleados formales de la empresa, sino trabajadores autónomos o autónomos. Su asignación de trabajo, evaluación de desempeño y pagos de incentivos a menudo son manejados por máquinas e inteligencia artificial, no por gerentes humanos. Por ejemplo, los algoritmos gestionan la asignación de trabajo y el pago de los conductores de Uber.

Finalmente, hay un énfasis cada vez mayor en la diversidad racial, la igualdad de género y la equidad en las empresas. Los profesores están investigando más estos temas y están cada vez mejor preparados para enseñarlos. Los cursos relacionados con temas de inmigración, sin embargo, no han recibido tanta atención como necesitan. El papel de los inmigrantes calificados en las empresas de tecnología está aumentando, lo que significa que las empresas deben estar mejor preparadas para abordar sus problemas de reasentamiento familiar y asimilación cultural mientras cumplen con las regulaciones de inmigración.

Contabilidad

La contabilidad financiera sigue siendo deficiente para la era moderna y se describe mejor utilizando el famoso dicho del sociólogo William Bruce Cameron : "No todo lo que se puede contar cuenta y no todo lo que cuenta se puede contar".

La contabilidad actual trata las inversiones orientadas al futuro en conocimiento y personas como un gasto, no como un componente básico para la empresa. En un artículo anterior de HBR, destacamos que los balances y los estados de resultados, los dos estados financieros más importantes, son cada vez menos relevantes para la toma de decisiones de los inversores. Las direcciones futuras para la contabilidad incluyen el uso de cadenas de bloques para el registro instantáneo y la verificación de transacciones. Este avance puede abordar la preocupación de que las cifras contables son cada vez más obsoletas, ya que los informes financieros se producen de forma trimestral o anual, cuando otras fuentes proporcionan información de forma instantánea.

Un gran impulso de la contabilidad gerencial es determinar los costos de producción, que se dividen en subcategorías, como costos variables, fijos, generales, directos o indirectos. Luego, la contabilidad gerencial determina la combinación óptima de recursos para reducir los costos de producción. Esos conceptos se vuelven cada vez menos aplicables a medida que las empresas digitales operan en gran medida con una estructura de costos fijos con muy pocos costos variables. Un desafío futuro para la contabilidad gerencial es determinar qué partes de los costos de las empresas digitales se requieren para respaldar las operaciones actuales y qué partes mejoran el valor futuro de una empresa, por ejemplo, cómo dividir los costos de capacitación de los empleados en componentes de mantenimiento e inversión.

Ha habido numerosos debates en la profesión contable en torno a estos temas emergentes, pero desafortunadamente, no se ha avanzado mucho. Esta inercia se debe a que las normas contables prácticamente no han cambiado, que se modifican solo después de mucha deliberación y afirmaciones de numerosas partes interesadas, como abogados corporativos, auditores de empresas, emisores de normas, bancos, representantes de inversores y contadores públicos. El cambio es lento y, en muchos casos, nunca ocurre, como ha sido el caso de la contabilidad de intangibles.

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Además de las transformaciones dentro de los departamentos de las escuelas de negocios, existe una creciente necesidad de derribar los muros entre los departamentos. Por ejemplo, en una empresa como Meta, el marketing y la estrategia impregnan toda la empresa y no están bajo el control de un departamento específico.

Más importante aún, la educación MBA debe seguir evolucionando desde el aprendizaje algorítmico (enseñando respuestas predeterminadas a preguntas predeterminadas) hasta satisfacer las necesidades de orden superior de las corporaciones cambiantes: creatividad, empatía, liderazgo, gestión de conflictos, pensamiento estratégico, comprensión del progreso tecnológico y la disrupción, crisis. gestión, resolución de problemas y toma de decisiones dinámica. Esta preparación se puede juzgar fácilmente contando cuántos MBA recién capacitados estaban listos para enfrentar las interrupciones causadas por la pandemia de Covid. El ritmo de transformación de los planes de estudio de las escuelas de negocios que describimos diferenciaría a los principales programas de MBA del resto.

Vijay Govindarajan es profesor distinguido de Coxe en la Escuela de Negocios Tuck de Dartmouth College y socio de la facultad en la incubadora Mach 49 de Silicon Valley. Es un autor de bestsellers del New York Times y el Wall Street Journal. Su último libro es The Three Box Solution. Sus artículos de Harvard Business Review “ Engineering Reverse Innovations ” y “ Stop the Innovation Wars ” ganaron los premios McKinsey al mejor artículo publicado en HBR. Sus artículos de HBR " Cómo GE se está alterando a sí mismo " y " El papel del CEO en la reinvención del modelo de negocio " son los 50 más vendidos de todos los tiempos de HBR. Siga a Vijay en Twitter y LinkedIn.

Anup Srivastava ocupa la cátedra de investigación de Canadá en contabilidad, toma de decisiones y mercado de capitales y es profesora asociada en la Escuela de Negocios Haskayne de la Universidad de Calgary. En una serie de artículos de HBR, examina las implicaciones de gestión de la disrupción digital. Se especializa en los desafíos de valoración e información financiera de las empresas digitales. Siga a Anup en LinkedIn.