Doxa 2649

Un Marco para Determinar Cuándo la Inteligencia Artificial Puede Tomar Decisiones:
Dimensiones de Ambigüedad, Riesgo y Supervisión Humana

Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA

Introducción

La determinación de los límites apropiados para la autonomía de los sistemas de inteligencia artificial en la toma de decisiones organizacionales constituye uno de los desafíos más apremiantes de la era digital. A medida que las capacidades de la IA generativa y los agentes autónomos se expanden aceleradamente, las organizaciones enfrentan una pregunta fundamental: ¿qué decisiones pueden delegarse de manera segura a sistemas automatizados y cuáles requieren inevitablemente la intervención del juicio humano? Esta interrogante adquiere particular urgencia en contextos donde las decisiones algorítmicas pueden producir consecuencias significativas —financieras, operativas, reputacionales o incluso humanas— sin que exista un marco sistemático que guíe la asignación de derechos de decisión.

La investigación contemporánea ha comenzado a abordar esta problemática desde múltiples perspectivas. Investigadores del MIT Center for Information Systems Research han propuesto una matriz que evalúa las decisiones según dos dimensiones críticas: ambigüedad y riesgo, permitiendo clasificar las decisiones en rutinarias, consecuenciales, exploratorias y estratégicas, cada una con implicaciones distintas para la automatización y la supervisión humana . Paralelamente, el trabajo de RAND Corporation ofrece un marco que evalúa tareas cognitivas según su criticidad, precisión alcanzable, novedad y observabilidad, recomendando estrategias que oscilan entre la asistencia humana (human-in-the-loop) y la autonomía con supervisión (human-on-the-loop) .

Sin embargo, la literatura existente permanece fragmentada entre disciplinas y frecuentemente carece de integración con marcos regulatorios concretos. La evidencia empírica sugiere que una proporción significativa de organizaciones con despliegues reales de IA agéntica —más de la mitad según investigación de 2026— carece de políticas específicas que definan qué decisiones pueden tomar los agentes sin aprobación humana . Esta brecha entre capacidad técnica y gobernanza efectiva configura un riesgo sistémico que demanda atención urgente.

La presente revisión de literatura sintetiza la evidencia científica disponible sobre marcos para determinar cuándo la IA puede tomar decisiones de manera autónoma. El análisis integra contribuciones de ciencias de la información, ingeniería de sistemas, derecho corporativo y ética aplicada, con el objetivo de identificar principios convergentes, lagunas de conocimiento y direcciones para investigación futura.

Objetivos

Objetivo General: Sintetizar y evaluar críticamente la evidencia científica disponible sobre marcos conceptuales y metodológicos que permiten determinar cuándo la inteligencia artificial puede tomar decisiones de manera autónoma, identificando dimensiones clave, umbrales de supervisión y desafíos de implementación.

Objetivos Específicos:

1. Identificar y comparar las dimensiones fundamentales propuestas en la literatura para evaluar la idoneidad de la autonomía de la IA en decisiones específicas.

2. Examinar los niveles de autonomía y sus correspondientes requisitos de supervisión humana en contextos organizacionales.

3. Analizar los fundamentos legales y regulatorios que limitan o condicionan la delegación de decisiones a sistemas de IA.

4. Evaluar la evidencia empírica sobre implementaciones reales de marcos de decisión en entornos organizacionales.

5. Identificar lagunas de investigación y proponer direcciones para el desarrollo de marcos integrados.

Metas

Esta revisión aspira a proporcionar a investigadores, líderes organizacionales y formuladores de políticas una síntesis rigurosa del estado del arte en la determinación de derechos de decisión humano-IA. Específicamente, se busca: (1) establecer un mapa conceptual de las dimensiones evaluativas identificadas en la literatura de nivel I y II; (2) documentar los umbrales y mecanismos de supervisión propuestos para cada categoría de decisión; (3) identificar convergencias y divergencias entre marcos disciplinares; y (4) señalar brechas críticas que requieren investigación empírica adicional antes de 2026.

Desarrollo

Dimensiones Fundamentales para la Evaluación de Decisiones

La literatura converge en identificar dos dimensiones primarias que determinan la idoneidad de la autonomía de la IA: la ambigüedad de la decisión y el riesgo asociado a consecuencias adversas. La matriz desarrollada por Sebastian, Weill, Haskamp y vom Brocke define la ambigüedad como el grado en que los datos determinan claramente la respuesta y existe consenso sobre ella; decisiones de baja ambigüedad son repetibles y predecibles, mientras que las de alta ambigüedad admiten múltiples interpretaciones . El riesgo, por su parte, se refiere a las consecuencias de decidir incorrectamente, con implicaciones financieras, operativas o reputacionales que pueden ser difíciles de revertir .

El marco de RAND Corporation amplía estas dimensiones al incorporar cuatro criterios: criticidad (consecuencias del fallo), precisión (rendimiento del sistema de IA), novedad (variabilidad de la tarea y complejidad del entorno) y observabilidad (capacidad de monitorear el desempeño del sistema) . Esta formulación reconoce que la idoneidad de la automatización no depende únicamente de la naturaleza intrínseca de la decisión, sino también de la madurez técnica del sistema y de la infraestructura de supervisión disponible. La confluencia de ambos marcos sugiere que la determinación de derechos de decisión debe considerar tanto atributos de la tarea como capacidades del sistema y contexto organizacional.

Categorías de Decisión y Estrategias de Despliegue

La combinación de niveles de ambigüedad y riesgo produce cuatro categorías de decisión con implicaciones distintas para la autonomía de la IA. Las decisiones rutinarias (baja ambigüedad, bajo riesgo) son candidatas primarias para automatización, permitiendo que los agentes de IA ejecuten acciones dentro de parámetros predefinidos mientras los humanos mantienen supervisión durante la fase de confianza . El caso de One New Zealand ilustra esta categoría: un agente de IA traduce solicitudes de marketing en consultas SQL, reduciendo el tiempo de segmentación en 60%, con revisión humana del plan antes del lanzamiento .

Las decisiones consecuenciales (baja ambigüedad, alto riesgo) requieren un equilibrio más cuidadoso. Aunque los parámetros son bien definidos, las consecuencias adversas pueden ser significativas. En este contexto, la supervisión humana debe centrarse en el monitoreo de excepciones y la validación continua del desempeño . La literatura sobre monitoreo post-despliegue en radiología propone un modelo pragmático de human-on-the-loop para decisiones de alto riesgo, donde el sistema opera con autonomía supervisada, con alertas basadas en estabilidad temporal de entradas y salidas y divergencia predictiva respecto a una línea base de despliegue .

Las decisiones exploratorias (alta ambigüedad, bajo riesgo) implican interpretación, creatividad e incertidumbre, pero con consecuencias limitadas en caso de error. Aquí, la gobernanza debe priorizar la experimentación controlada, permitiendo que los agentes exploren soluciones mientras los humanos mantienen supervisión sobre el encuadre de objetivos y el aprendizaje organizacional . Finalmente, las decisiones estratégicas (alta ambigüedad, alto riesgo) requieren liderazgo humano fuerte, dado que combinan incertidumbre interpretativa con consecuencias potencialmente irreversibles. La evidencia indica que la IA puede contribuir al encuadre del problema y al análisis de opciones, pero la autorización final debe permanecer en manos humanas .

Niveles de Autonomía y Mecanismos de Supervisión

La literatura sobre niveles de autonomía proporciona un complemento operativo a las categorías de decisión. El MIT Media Lab ha propuesto cinco niveles que van desde la dirección humana inmediata (A1) hasta la independencia operativa completa (A5). En A1, el agente ejecuta acciones individuales bajo dirección humana, requiriendo aprobación para acciones consecuenciales. En A2, el agente recibe un objetivo acotado y ejecuta múltiples pasos sin aprobación constante, pero dentro de un sobre operativo definido por el humano (herramientas permitidas, datos accesibles, límites de gasto) . El nivel A3 marca una transición fundamental: el agente puede revisar su plan ante cambios de circunstancias y recuperarse de fallos ordinarios, pero debe detenerse o escalar cuando encuentra situaciones fuera de su envolvente operativa .

Los niveles A4 y A5 representan autonomía auto-gobernada e independiente respectivamente. En A4, el agente opera sin supervisión rutinaria dentro de un dominio operativo definido, con gobernanza basada en políticas, certificación de dominio, auditoría e investigación de incidentes . El nivel A5 implica operación a través de organizaciones y entornos cambiantes, con coordinación entre agentes y capacidad de completar tareas extensas sin supervisión operativa humana . La progresión de niveles no es meramente técnica; cada transición implica cambios cualitativos en los mecanismos de gobernanza requeridos, desde controles directos hasta sistemas de políticas ejecutables por máquina, identidad persistente y trazabilidad completa de acciones .

Fundamentos Legales y Regulatorios

El marco legal impone restricciones significativas a la delegación de decisiones en sistemas de IA. En la mayoría de jurisdicciones europeas, no es legalmente posible transferir autoridad de gestión a sistemas de IA; las funciones centrales de decisión deben permanecer en órganos de gobierno humanos . Los sistemas de IA pueden utilizarse como observadores sin derecho a voto, herramientas de apoyo a decisiones o instrumentos analíticos, pero no como miembros formales de consejos de administración .

La doctrina jurídica emergente sugiere que los consejos deben tratar los resultados de sistemas de IA de manera similar a la asesoría proporcionada por expertos humanos, aplicando principios de selección cuidadosa, asignación clara de responsabilidades, revisión de plausibilidad y evaluación independiente . Sin embargo, la naturaleza de caja negra de muchos sistemas de IA complica la aplicación de estos principios, requiriendo interpretaciones específicas del contexto algorítmico .

El Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, vigente desde agosto de 2024, establece un enfoque basado en riesgos que clasifica los sistemas de IA según su potencial de daño y exige requisitos de transparencia, supervisión humana y registro en bases de datos de la UE para proveedores y usuarios . El marco del NIST para la Gestión de Riesgos de IA, aunque voluntario, proporciona un enfoque estructurado a través de cuatro funciones —Gobernar, Mapear, Medir y Gestionar— que las organizaciones pueden adaptar según su tolerancia al riesgo y contexto de aplicación .

Consideraciones sobre Cognición Humana y Confianza

Un cuerpo creciente de evidencia sugiere que la integración de IA en procesos de decisión no es neutral respecto a la cognición humana. La revisión de literatura sobre el impacto de la IA generativa en la toma de decisiones humanas identifica una dinámica dual: mientras que la IA puede reforzar el razonamiento analítico (Sistema 2) al estructurar información y reducir carga cognitiva, también puede atenuar la participación heurística autónoma de los usuarios . Este fenómeno, denominado "descarga cognitiva," puede manifestarse como una aceptación acrítica de resultados algorítmicos sin reconstrucción del razonamiento subyacente .

Investigación en entornos médicos de alto riesgo documenta este dilema: algunos profesionales perciben la IA generativa como una mejora en la precisión diagnóstica, mientras que otros permanecen escépticos respecto a su fiabilidad . Un hallazgo particularmente relevante es que la IA generativa beneficia desproporcionadamente a profesionales con menor confianza en sus propias capacidades, lo que sugiere que la interacción heurística-algorítmica no es dicotómica sino un proceso dinámico donde la IA puede reforzar o debilitar la autonomía cognitiva según su implementación y contexto .

Estudios sobre la calidad de objetivos generados por IA en análisis de decisiones confirman que, aunque los modelos producen objetivos individualmente razonables, los conjuntos en su totalidad tienden a ser incompletos, redundantes e incluir objetivos instrumentales en lugar de fundamentales . La conclusión de los investigadores es que la IA generativa debe aumentar, no reemplazar, el juicio experto, y que los análisis de decisiones de calidad requieren un modelo híbrido que integre el brainstorming algorítmico con la refinación experta .

Evidencia Empírica y Brechas de Implementación

A pesar del desarrollo conceptual de marcos de decisión, la evidencia sobre su implementación efectiva permanece limitada. Datos de 2026 indican que el 53.1% de las organizaciones con despliegues reales de IA agéntica no cuenta con políticas de gobernanza específicas para agentes . Esta brecha se manifiesta típicamente como una sorpresa operativa: un agente realiza una acción que, aunque técnicamente dentro de sus capacidades, carece de propietario designado ex ante .

La investigación en radiología sobre monitoreo post-despliegue proporciona evidencia sobre mecanismos operativos viables para supervisión de IA en contextos de alto riesgo. El modelo de human-on-the-loop propuesto emplea alertas basadas en dos familias de datos que no requieren determinación inmediata de verdad fundamental: estabilidad temporal de entradas y salidas, y divergencia predictiva respecto a una línea base de despliegue. Este sistema permite priorizar revisiones cuando las etiquetas son diferidas o no continuamente factibles .

En cirugía de emergencia, una revisión de alcance de 2026 documenta que, aunque la IA muestra potencial para mejorar la consistencia en decisiones en escenarios críticos, la adopción en entornos reales permanece limitada, con la mayoría de herramientas confinadas a fases tempranas de validación . Las barreras identificadas incluyen disponibilidad limitada de datos de alta calidad, falta de herramientas específicas de contexto, acceso desigual a tecnología y ausencia de rutas de formación para profesionales .

Conclusiones

La evidencia científica disponible permite formular varias conclusiones sobre los marcos para determinar cuándo la IA puede tomar decisiones autónomamente. Primero, existe convergencia en que la idoneidad de la autonomía no es una propiedad intrínseca de la decisión, sino una función de múltiples dimensiones: ambigüedad, riesgo, precisión alcanzable, novedad y observabilidad . La "misma capacidad de IA puede ser segura en un contexto y riesgosa en otro," lo que descarta enfoques universalistas de gobernanza .

Segundo, la determinación de derechos de decisión humano-IA requiere una arquitectura de niveles que reconozca transiciones cualitativas en los mecanismos de control. La progresión desde dirección humana inmediata hasta independencia operativa no es un continuo suave, sino que implica cambios estructurales en la naturaleza de la supervisión: de control de acciones a gobernanza de políticas, de aprobación explícita a monitoreo de trayectorias, de intervención reactiva a sistemas de políticas ejecutables .

Tercero, el marco legal en la mayoría de jurisdicciones mantiene límites infranqueables a la delegación de autoridad de decisión, reservando funciones de gobierno y responsabilidad fiduciaria a personas naturales . Esto implica que, independientemente de las capacidades técnicas, la IA opera como instrumento de apoyo o delegado operativo, nunca como titular de derechos de decisión soberana.

Cuarto, la evidencia empírica documenta una brecha significativa entre el desarrollo conceptual de marcos y su implementación organizacional efectiva. La ausencia de políticas explícitas que definan límites de decisión agéntica constituye una vulnerabilidad sistémica que no se resuelve mediante mejoras en la precisión de los modelos, sino mediante gobernanza proactiva .

Quinto, la integración de IA en decisiones humanas no es cognitivamente neutral. La evidencia sobre descarga cognitiva y dinámicas heurístico-algorítmicas sugiere que el diseño de interacciones humano-IA debe considerar no solo la calidad de las recomendaciones algorítmicas, sino también la preservación de capacidades de juicio autónomo .

Retos y Direcciones Futuras

La literatura identifica múltiples retos que requieren investigación adicional. El reto de la observabilidad persiste como limitación fundamental: la naturaleza no determinista de los modelos de lenguaje de gran escala dificulta la predicción de comportamientos y la definición de anomalías, complicando la implementación de mecanismos de supervisión efectivos . La interpretabilidad clínicamente significativa permanece como frontera abierta, especialmente en contextos de alta urgencia donde la confianza en recomendaciones algorítmicas debe ser inmediata y bien fundamentada .

El reto de la atribución y responsabilidad requiere clarificación conceptual y operativa. La distinción entre diferentes tipos de responsabilidad legal —negligencia, responsabilidad estricta, responsabilidad vicaria, responsabilidad de producto— y su aplicabilidad a decisiones delegadas a sistemas de IA permanece sin resolución definitiva . Sistemas de certificación, registro y etiquetado de agentes de alta autonomía han sido propuestos como mecanismos para habilitar atribución clara de resultados .

El reto de la preservación de competencias humanas emerge como preocupación transversal. La evidencia sobre erosión de expertise en dominios automatizados sugiere que la delegación incremental sin estrategias de mantenimiento de habilidades puede degradar la capacidad organizacional para detectar y corregir errores algorítmicos . Marcos de gestión adaptativa que equilibren ganancias de eficiencia con preservación de competencias críticas requieren desarrollo e implementación .

Finalmente, el reto de la integración regulatoria transnacional permanece sin abordar de manera comprehensiva. La fragmentación entre enfoques jurisdiccionales —desde el marco basado en riesgos de la UE hasta aproximaciones más voluntarias en otras regiones— crea complejidad para organizaciones que operan globalmente y potenciales arbitrajes regulatorios que socavan protecciones efectivas .

Referencias

Sebastian, I., Weill, P., Haskamp, T., & vom Brocke, J. (2026). A framework for determining when AI can make decisions. MIT Sloan Center for Information Systems Research. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/a-framework-determining-when-ai-can-make-decisions

RAND Corporation. (2026). Automating knowledge work: A framework for identifying automation strategies for tasks. In The Artificial Intelligence Revolution (pp. 399–421). Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-3-032-11814-1_15

MIT Media Lab. (2026). From autonomous cars to autonomous agents: The five levels of AI agent autonomy. https://www.media.mit.edu/articles/from-autonomous-cars-to-autonomous-agents-the-five-levels-of-ai-agent-autonomy/

NIST AI Resource Center. (2026). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). https://airc.nist.gov/airmf-resources/

Heuristic or algorithmic thinking? Assessing generative AI's impact on human decision-making: A literature review. (2026). Applied Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1080/08839514.2026.2726917

Interface EU. (2026). AI agent classification: Distinguishing between autonomy levels. https://www.interface-eu.org/publications/downloadPdf/ai-agent-classification

Sioli, L., & Arrigo, M. (2025). Human agency and oversight – A responsible and trustworthy use of artificial intelligence. In Routledge Handbook. Taylor & Francis. https://doi.org/10.4324/9781003518495-33

NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0): Executive summary. https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/0-ai-rmf-1-0/

Freshfields. (2026). AI, boardrooms and the law: Delegation, ownership and human judgment. https://www.freshfields.com/en/our-thinking/blogs/technology-quotient/ai-boardrooms-and-the-law-delegation-ownership-and-human-judgment-102mioo

Venugopal, V. K., Khubchandani, S. A., Liew, C. J. Y., Kitamura, F. C., Takhar, R., & Lip, G. (2026). Postdeployment monitoring and surveillance methods, guidelines, and possibilities for AI in radiology. RadioGraphics, 46(7), e250173. https://doi.org/10.1148/rg.250173

Human control of AI systems: From supervision to teaming. (2024). AI and Ethics. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00489-4

Artificial intelligence in emergency surgery: A scoping review within the ARIES project. (2026). Europe PMC. https://europepmc.org/article/MED/41654983

Simon, J., & Siebert, J. U. (2025). ChatGPT vs. experts: Can GenAI develop high-quality organizational and policy objectives? Decision Analysis. https://www.eurekalert.org/news-releases/1105602

Waehner, K. (2026). Enterprise agentic AI landscape research. En Rhythms.ai. https://www.rhythms.ai/blog/what-should-an-ai-agent-be-allowed-to-decide-without-a-human

NIST. (2021). AI Risk Management Framework overview. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

Doxa 2611

La inteligencia artificial está socavando el criterio de los líderes. Esto es lo que se puede hacer al respecto.

Las herramientas diseñadas para mejorar tu capacidad de tomar decisiones podrían terminar debilitándola

Por Leonid Sudakov y Nathan Furr

Toma de decisiones y resolución de problemas

Harvard Business Review

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Resumen. A medida que las organizaciones adquieren mayor “inteligencia” con herramientas de IA, los líderes están perdiendo la capacidad que genera la ventaja competitiva: el juicio original. Dos capacidades interrelacionadas dan forma a la habilidad de un líder para producir. Pensamiento original: amplitud de percepción (detectar señales débiles y patrones adyacentes más allá de lo evidente) e independencia de interpretación (formar una opinión propia en lugar de someterse a la del modelo o del grupo). Las organizaciones pueden proteger el juicio adoptando dos prácticas: curiosidad estructurada y disidencia intencional.

Un informe reciente de investigadores de Harvard que estudian la innovación reveló un patrón preocupante. Para comprobar cómo la IA influye en el juicio humano, los investigadores realizaron un experimento de campo en el que pidieron a 228 evaluadores experimentados que valoraran 48 propuestas presentadas a un concurso global de innovación con impacto social del MIT. Los investigadores probaron tres condiciones: 1) evaluaciones realizadas únicamente por humanos; 2) evaluaciones de LLM con una explicación narrativa del proceso de toma de decisiones; y 3) evaluaciones de LLM sin contexto adicional. Posteriormente, compararon las decisiones de los evaluadores con las de cuatro expertos vinculados al concurso de innovación.

Lo que descubrieron fue sorprendente: cuando la herramienta de IA animaba a los evaluadores humanos a rechazar las propuestas aprobadas por el panel de expertos, estos, en general, seguían esas recomendaciones, descartando innovaciones con gran potencial. Es más, eran menos propensos a anular una recomendación incorrecta de la IA cuando se les ofrecía una explicación narrativa. En lugar de mejorar el criterio de los evaluadores, la explicación narrativa lo empeoraba.

Este hallazgo no es un caso aislado. Investigaciones recientes a gran escala demuestran que las herramientas inteligentes destinadas a mejorar el juicio, en algunos casos, están erosionando la capacidad misma que apoyan.

En un momento en que el criterio se está convirtiendo en un factor diferenciador competitivo cada vez más importante, esto debería hacer reflexionar a los líderes. He aquí qué pueden hacer para protegerlo.

La paradoja del juicio original

Durante una década, las organizaciones han invertido masivamente en infraestructura de apoyo a la toma de decisiones, prometiendo decisiones cada vez mejores. Sin embargo, está surgiendo una paradoja: a medida que las organizaciones adquieren más "inteligencia", sus líderes están perdiendo la capacidad que genera la ventaja competitiva: el juicio original. Por juicio original entendemos la capacidad exclusivamente humana de ver más allá de la narrativa dominante y tomar decisiones que representen los propios valores en situaciones de incertidumbre. Este juicio original subyace a casi todas las historias de ventaja competitiva: Sam Walton ignorando la sabiduría popular de que no se puede construir una tienda de descuento en una ciudad de menos de 50 000 habitantes, Steve Jobs integrando la caligrafía  en la computadora personal, o Jensen Huang apostando por la emulación de hardware no probada para acelerar radicalmente la creación de prototipos en Nvidia.

Dos capacidades interrelacionadas dan forma a la habilidad de un líder para generar pensamiento original: la amplitud de percepción (detectar señales sutiles y patrones adyacentes más allá de lo evidente) y la independencia de interpretación (formar una opinión propia en lugar de someterse a la del modelo o del grupo). En nuestro trabajo sobre el juicio de liderazgo, hemos llegado a considerar estas capacidades no como rasgos de personalidad o destellos de genialidad, sino como mecanismos observables que explican por qué algunos líderes detectan puntos de inflexión y actúan con convicción, mientras que otros, igualmente inteligentes, optan por la conformidad.

En resumen, el criterio original es lo que distingue los avances estratégicos de la eficiencia operativa, y a medida que los sistemas inteligentes se extienden por los consejos de administración, esa capacidad se está erosionando precisamente donde más importa.

Basándonos en las investigaciones emergentes sobre la descarga cognitiva y el sesgo de automatización, observamos que el juicio original se erosiona a través de un proceso de tres etapas. Comienza con la descarga cognitiva, ya que los líderes dependen cada vez más de datos, un cambio que ahora es visible incluso a nivel neuronal, donde la fuerte dependencia de herramientas generativas se correlaciona con un compromiso notablemente menor, y que puede profundizarse hasta adoptar las respuestas de la IA con poco escrutinio. Lo que sigue es la sumisión a las herramientas, ya que las personas confían en una " autoridad algorítmica " que no comprenden del todo, confiando en resultados cuya lógica no pueden ver. Las investigaciones sobre profesionales que trabajan con tecnologías analíticas han demostrado que esto puede socavar la experiencia que las herramientas estaban destinadas a ampliar. Esta sumisión, a su vez, crea una monocultura organizacional sustentada en las mismas métricas, modelos y narrativas derivadas de las herramientas.

La cuestión no es si los líderes deberían aprovechar la IA y los datos —deberían—. Pero los sofisticados sistemas de apoyo a la toma de decisiones están entrenando a los líderes para postergar, no para tomar la iniciativa.

Paralelamente a la creciente literatura sobre diseño que se pregunta cómo construir IA que fomente un pensamiento más profundo, abordamos una cuestión previa: cómo los líderes cultivan el juicio que ninguna interfaz puede proporcionar. Inspirándonos en cómo los avances científicos trascendentales superaron el consenso arraigado de su época —similar a la deferencia que ahora enfrentamos con los sistemas inteligentes—, extrajimos dos prácticas que los líderes pueden desarrollar deliberadamente: la curiosidad estructurada y la disidencia intencional.

Curiosidad estructurada

A finales de la década de 1960, la malaria se había vuelto resistente a la cloroquina, y los programas farmacéuticos occidentales, tras haber analizado cientos de miles de compuestos, habían agotado sus candidatos plausibles. Tu Youyou, química sin doctorado de la Academia de Medicina Tradicional China, decidió buscar donde nadie más lo hacía. Examinó minuciosamente 2000 textos antiguos, identificó el ajenjo dulce y, tras unos primeros ensayos decepcionantes, observó un detalle en un manuscrito del siglo IV: extraer la planta a temperatura ambiente en lugar de hervirla. Esa decisión la llevó al descubrimiento de la artemisinina, ahora piedra angular del tratamiento mundial de la malaria.

Tu practicaba lo que llamamos curiosidad estructurada: recopilación disciplinada de información de ámbitos marginales, organización de señales débiles y suspensión deliberada del cierre prematuro cuando se agota el flujo dominante de ideas.

En las organizaciones, esta es la diferencia entre decir «sé curioso» y diseñar para fomentar la curiosidad. Sin estructura, la curiosidad se desvanece ante la presión del tiempo, los incentivos y la monocultura. Recomendamos el método CAST para crear mecanismos que apoyen una curiosidad estructurada.

Recoger desde los bordes.

Los líderes no necesitan más datos, sino datos más diversos: casos extremos, señales débiles, fuentes inusuales, porque la precisión de las predicciones depende menos del volumen que de la variedad. Recopilar información de los extremos implica diseñar flujos de trabajo para entradas no evidentes: clientes atípicos, quejas y cuasi accidentes, disciplinas adyacentes, de modo que las anomalías salgan a la luz antes de que los sistemas las promedien.

Organizar señales dispares.

Las anomalías intrínsecas parecen ruido hasta que un líder impone una estructura; los mejores estrategas triunfan no por saber más, sino por organizar su conocimiento en estructuras que permiten transferir soluciones entre diferentes ámbitos. En la práctica, organizar señales dispares implica identificar maneras sencillas y sistemáticas de yuxtaponerlas —mapas temáticos, diagramas de incidentes recurrentes, bibliotecas de casos con ejemplos extremos— para que los líderes analicen patrones en lugar de reaccionar ante sorpresas aisladas.

Suspender el cierre prematuro.

Bajo la presión del tiempo, los líderes tienden a simplificar la ambigüedad, recurriendo a narrativas conocidas o recomendaciones preestablecidas. Suspender el cierre prematuro protege un intervalo en el que pueden surgir alternativas antes de que se consolide un marco de referencia. Prácticas como «discrepar antes de comprometerse» —que protegen el debate antes de la conclusión, superando la deferencia a la antigüedad, el consenso o el algoritmo— evitan el cierre prematuro.

Provocar interpretaciones alternativas.

Planes sencillos de tipo "si-entonces", que vinculan una señal con una respuesta, aumentan las probabilidades de que los líderes actúen basándose en la reflexión previa en lugar de la costumbre, convirtiendo la curiosidad en una práctica incluso bajo presión. Para los líderes, activar interpretaciones alternativas implica transformar esas señales en un conjunto de reglas concretas de tipo "si-entonces" que se activan en decisiones reales, dando a los patrones la oportunidad de reconfigurar las opciones antes de que la sumisión se imponga.

Organizar para fomentar la curiosidad estructurada.

La curiosidad individual no basta si la estructura organizacional acostumbra a las personas a la postergación. Una empresa global con la que uno de nosotros colaboró ​​—una experiencia que contribuyó a dar forma a CAST— integró la curiosidad estructurada en su proceso de desarrollo de futuros líderes.

Ante la transformación de la producción a gran escala a un ecosistema centrado en la salud, la empresa implementó un programa deliberadamente incómodo: 15 líderes de alto potencial, divididos en cinco equipos heterogéneos de tres personas, recibieron un desafío complejo fuera de su especialidad y dedicaron un día a la semana durante nueve meses a realizar experimentos en vivo sin una solución predeterminada. El objetivo no era encontrar las respuestas correctas, sino un camino original. La acogida fue mixta, con entusiasmo y temor, pero la incomodidad generó una confianza inusual, y a lo largo de cinco años se convirtió en el enfoque distintivo de la empresa para el desarrollo del liderazgo.

Disidencia intencional

Durante décadas, el consenso científico atribuyó las úlceras pépticas al estrés y al ácido; la idea de que las bacterias pudieran sobrevivir en el estómago se consideraba ridícula. El patólogo Robin Warren seguía encontrando bacterias espirales en las biopsias gástricas. Si bien la mayoría de sus colegas las descartaban, su primera aliada fue su esposa, Win, una enfermera titulada que lo animó a perseverar. Cuando Barry Marshall, un médico en formación, se unió al equipo de investigación de Warren, crearon una red de disidencia deliberada: siguieron a 100 pacientes, luego buscaron la colaboración de investigadores de campos afines para que criticaran sus métodos y publicaron sus primeros artículos en foros escépticos.

Esa red logró dos cosas: reforzó la evidencia —la serie de 100 pacientes y la crítica metodológica externa dificultaron el rechazo de los hallazgos— y, fundamentalmente, impulsó el debate en campos afines más receptivos que el núcleo escéptico de la gastroenterología. Microbiólogos y epidemiólogos, menos apegados a la ortodoxia del estrés y la acidez, pudieron evaluar la evidencia bacteriana por sus propios méritos. Su creciente respaldo otorgó al argumento una credibilidad que sus autores no habrían podido generar por sí solos.

Durante más de una década, el apoyo que habían cultivado de forma discreta modificó el consenso hasta que los organismos que elaboran directrices aceptaron a Helicobacter pylori como la causa principal de la mayoría de las úlceras.

La lección no reside simplemente en que la disidencia pueda tener razón, sino en que rara vez sobrevive lo suficiente como para ponerse a prueba sin un refuerzo social deliberado. La mayoría de las disidencias fracasan no porque la idea sea débil, sino porque sus autores se aíslan antes de que se puedan acumular pruebas.

En las organizaciones influenciadas por la IA, el problema se agrava. Los resultados del sistema presentan una apariencia de objetividad que hace que cualquier desacuerdo parezca irracional, por lo que los líderes aprenden que es más seguro alinearse que cuestionar.

Preservar el juicio original significa tratar la disidencia como una capacidad que se puede cultivar, a través de tres elementos, lo que denominamos el método RED.

Reclutar perspectivas independientes.

La disidencia rara vez surge espontáneamente en grupos de liderazgo homogéneos, conformados en torno a la experiencia funcional y la afinidad cultural; cualidades que fortalecen la alineación pero reducen la diversidad interpretativa. Sin embargo, las investigaciones sobre la influencia de las minorías demuestran que incluso una sola voz independiente amplía la forma en que los grupos procesan la información. Para los líderes, reclutar perspectivas independientes significa incorporar deliberadamente a personas cuya disciplina o estilo cognitivo difiere del del grupo dominante. Se busca diversidad de interpretación, no solo de identidad.

Involucrarse mediante desafíos estructurados.

Reclutar voces diversas es solo el primer paso; sin una participación estructurada, el cuestionamiento se convierte en una mera actuación: una defensa ritualizada del diablo que refuerza la narrativa dominante. En las organizaciones, participar mediante un cuestionamiento estructurado implica incorporar mecanismos como los análisis retrospectivos de decisiones, que examinan cómo podrían fallar las suposiciones predominantes antes de que se consoliden como consenso.

Es necesario mantener un diálogo a lo largo del tiempo.

La disidencia es una habilidad social que se practica, no una postura moral. Mantener el desacuerdo implica resistir sin perder la confianza que hace posible la influencia. Bien gestionado, el diálogo sostenido a lo largo del tiempo transforma la fricción en una competencia por la originalidad: los líderes ensayan cómo expresar una opinión minoritaria, ajustan el tono y el momento oportuno, y ponen a prueba sus argumentos en un espacio ajeno a la política. Significa cultivar pequeños círculos de colaboradores de confianza que cuestionen sus suposiciones —y hacer lo mismo a cambio— para que, cuando sea necesario, la disidencia se perciba menos como una excepción heroica y más como un hábito natural.

Organizarse para la disidencia intencional

Dos empresas globales con las que hemos colaborado crearon redes de asesoramiento que funcionan como entornos protegidos para la disidencia. En lugar de depender de los procesos de la junta directiva o la alta gerencia —donde las dinámicas de poder y los incentivos profesionales limitan el desacuerdo—, convocaron a pequeños grupos de expertos externos, ajenos a las líneas jerárquicas, cuya tarea no era proporcionar respuestas, sino poner a prueba la lógica y plantear alternativas antes de que fuera seguro plantearlas en las salas de juntas.

Con el tiempo, las sesiones se convirtieron en un campo de entrenamiento más que en un escenario de competencia. Los líderes llegaban con dilemas reales y dudas genuinas, y los asesores pasaron de preguntas corteses a críticas directas de proyectos favoritos. Un director ejecutivo de división pidió traer a todo su grupo de colegas simplemente para que fueran desafiados rigurosamente sin que nadie los evaluara.

Así es como se organiza la disidencia: no se espera a que surja la valentía en una revisión de alto riesgo; se construye una arquitectura social donde los líderes practican plantear puntos de vista contrarios, de modo que el consenso sobreviva a la fricción real en lugar de a una alineación artificial.

Liderando más allá de la era de la deferencia

En cada época, los avances revolucionarios han dependido de personas dispuestas a ejercer un juicio original frente a dogmas establecidos. Lo que define sus logros no es la rebeldía, sino la capacidad disciplinada de ver más allá del modelo disponible y mantener esa perspectiva hasta que la realidad se imponga. La tarea del liderazgo no consiste en elegir entre humanos y máquinas, sino en construir deliberadamente prácticas —como la curiosidad estructurada y la disidencia intencionada— que mantengan la originalidad humana lo suficientemente fuerte como para superar sistemas cada vez más persuasivos.

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Leonid Sudakov es cofundador de Marren, una consultora de liderazgo centrada en la creatividad y la innovación en la era de los sistemas inteligentes. Cuenta con 25 años de experiencia en puestos ejecutivos, donde ha supervisado el crecimiento, los emprendimientos y la transformación digital en empresas de consumo globales, como Mars, Danone y PepsiCo.

Nathan Furr es profesor de estrategia en INSEAD y coautor de cinco libros superventas, entre ellos The Upside of Uncertainty: A Guide to Finding Possibility in the Unknown (Harvard Business Review Press, 2022) y The Innovator's Method: Bringing the Lean Startup into Your Organization (Harvard Business Review Press, 2014).

Doxa 2609

La inteligencia artificial está socavando el criterio de los líderes. Esto es lo que se puede hacer al respecto

Por Leonid Sudakov y Nathan Furr

Toma de decisiones y resolución de problemas

Harvard Business Review

#Doxa #InteligenciaArtificial #Liderazgo #CriterioHumano #TomaDeDecisiones #SesgoAlgorítmico #ÉticaTecnológica #PensamientoCrítico #GestiónDelRiesgo #TransformaciónDigital #LiderazgoConsciente

Resumen. A medida que las organizaciones adquieren mayor “inteligencia” con herramientas de IA, los líderes están perdiendo la capacidad que genera la ventaja competitiva: el juicio original. Dos capacidades interrelacionadas dan forma a la habilidad de un líder para producirPensamiento original: amplitud de percepción (detectar señales débiles y patrones adyacentes más allá de lo evidente) e independencia de interpretación (formar una opinión propia en lugar de someterse a la del modelo o del grupo). Las organizaciones pueden proteger el juicio adoptando dos prácticas: curiosidad estructurada y disidencia intencional.

Un informe reciente de investigadores de Harvard que estudian la innovación reveló un patrón preocupante. Para comprobar cómo la IA influye en el juicio humano, los investigadores realizaron un experimento de campo en el que pidieron a 288 evaluadores experimentados que valoraran 48 propuestas presentadas a un concurso global de innovación con impacto social del MIT. Los investigadores probaron tres condiciones: 1) evaluaciones realizadas únicamente por humanos; 2) evaluaciones de LLM con una explicación narrativa del proceso de toma de decisiones; y 3) evaluaciones de LLM sin contexto adicional. Posteriormente, compararon las decisiones de los evaluadores con las de cuatro expertos vinculados al concurso de innovación.

Lo que descubrieron fue sorprendente: cuando la herramienta de IA animaba a los evaluadores humanos a rechazar las propuestas aprobadas por el panel de expertos, estos, en general, seguían esas recomendaciones, descartando innovaciones con gran potencial. Es más, eran menos propensos a anular una recomendación incorrecta de la IA cuando se les ofrecía una explicación narrativa. En lugar de mejorar el criterio de los evaluadores, la explicación narrativa lo empeoraba.

Este hallazgo no es un caso aislado. Investigaciones recientes a gran escala demuestran que las herramientas inteligentes destinadas a mejorar el juicio, en algunos casos, están erosionando la capacidad misma que apoyan.

En un momento en que el criterio se está convirtiendo en un factor diferenciador competitivo cada vez más importante, esto debería hacer reflexionar a los líderes. He aquí qué pueden hacer para protegerlo.

La paradoja del juicio original

Durante una década, las organizaciones han invertido masivamente en infraestructura de apoyo a la toma de decisiones, prometiendo decisiones cada vez mejores. Sin embargo, está surgiendo una paradoja: a medida que las organizaciones adquieren más "inteligencia", sus líderes están perdiendo la capacidad que genera la ventaja competitiva: el juicio original. Por juicio original entendemos la capacidad exclusivamente humana de ver más allá de la narrativa dominante y tomar decisiones que representen los propios valores en situaciones de incertidumbre. Este juicio original subyace a casi todas las historias de ventaja competitiva: Sam Walton ignorando la sabiduría popular de que no se puede construir una tienda de descuento en una ciudad de menos de 50 000 habitantes, Steve Jobs integrando la caligrafía  en la computadora personal, o Jensen Huang apostando por la emulación de hardware no probada para acelerar radicalmente la creación de prototipos en Nvidia.

Dos capacidades interrelacionadas dan forma a la habilidad de un líder para generar pensamiento original: la amplitud de percepción (detectar señales sutiles y patrones adyacentes más allá de lo evidente) y la independencia de interpretación (formar una opinión propia en lugar de someterse a la del modelo o del grupo). En nuestro trabajo sobre el juicio de liderazgo, hemos llegado a considerar estas capacidades no como rasgos de personalidad o destellos de genialidad, sino como mecanismos observables que explican por qué algunos líderes detectan puntos de inflexión y actúan con convicción, mientras que otros, igualmente inteligentes, optan por la conformidad.

En resumen, el criterio original es lo que distingue los avances estratégicos de la eficiencia operativa, y a medida que los sistemas inteligentes se extienden por los consejos de administración, esa capacidad se está erosionando precisamente donde más importa.

Basándonos en las investigaciones emergentes sobre la descarga cognitiva y el sesgo de automatización, observamos que el juicio original se erosiona a través de un proceso de tres etapas. Comienza con la descarga cognitiva, ya que los líderes dependen cada vez más de datos, un cambio que ahora es visible incluso a nivel neuronal, donde la fuerte dependencia de herramientas generativas se correlaciona con un compromiso notablemente menor, y que puede profundizarse hasta adoptar las respuestas de la IA con poco escrutinio. Lo que sigue es la sumisión a las herramientas, ya que las personas confían en una " autoridad algorítmica " que no comprenden del todo, confiando en resultados cuya lógica no pueden ver. Las investigaciones sobre profesionales que trabajan con tecnologías analíticas han demostrado que esto puede socavar la experiencia que las herramientas estaban destinadas a ampliar. Esta sumisión, a su vez, crea una monocultura organizacional sustentada en las mismas métricas, modelos y narrativas derivadas de las herramientas.

La cuestión no es si los líderes deberían aprovechar la IA y los datos —deberían—. Pero los sofisticados sistemas de apoyo a la toma de decisiones están entrenando a los líderes para postergar, no para tomar la iniciativa.

Paralelamente a la creciente literatura sobre diseño que se pregunta cómo construir IA que fomente un pensamiento más profundo, abordamos una cuestión previa: cómo los líderes cultivan el juicio que ninguna interfaz puede proporcionar. Inspirándonos en cómo los avances científicos trascendentales superaron el consenso arraigado de su época —similar a la deferencia que ahora enfrentamos con los sistemas inteligentes—, extrajimos dos prácticas que los líderes pueden desarrollar deliberadamente: la curiosidad estructurada y la disidencia intencional.

Curiosidad estructurada

A finales de la década de 1960, la malaria se había vuelto resistente a la cloroquina, y los programas farmacéuticos occidentales, tras haber analizado cientos de miles de compuestos, habían agotado sus candidatos plausibles. Tu Youyou, química sin doctorado de la Academia de Medicina Tradicional China, decidió buscar donde nadie más lo hacía. Examinó minuciosamente 2000 textos antiguos, identificó el ajenjo dulce y, tras unos primeros ensayos decepcionantes, observó un detalle en un manuscrito del siglo IV: extraer la planta a temperatura ambiente en lugar de hervirla. Esa decisión la llevó al descubrimiento de la artemisinina, ahora piedra angular del tratamiento mundial de la malaria.

Tu practicaba lo que llamamos curiosidad estructurada: recopilación disciplinada de información de ámbitos marginales, organización de señales débiles y suspensión deliberada del cierre prematuro cuando se agota el flujo dominante de ideas.

En las organizaciones, esta es la diferencia entre decir «sé curioso» y diseñar para fomentar la curiosidad. Sin estructura, la curiosidad se desvanece ante la presión del tiempo, los incentivos y la monocultura. Recomendamos el método CAST para crear mecanismos que apoyen una curiosidad estructurada.

Recoger desde los bordes.

Los líderes no necesitan más datos, sino datos más diversos: casos extremos, señales débiles, fuentes inusuales, porque la precisión de las predicciones depende menos del volumen que de la variedad. Recopilar información de los extremos implica diseñar flujos de trabajo para entradas no evidentes: clientes atípicos, quejas y cuasi accidentes, disciplinas adyacentes, de modo que las anomalías salgan a la luz antes de que los sistemas las promedien.

Organizar señales dispares.

Las anomalías intrínsecas parecen ruido hasta que un líder impone una estructura; los mejores estrategas triunfan no por saber más, sino por organizar su conocimiento en estructuras que permiten transferir soluciones entre diferentes ámbitos. En la práctica, organizar señales dispares implica identificar maneras sencillas y sistemáticas de yuxtaponerlas —mapas temáticos, diagramas de incidentes recurrentes, bibliotecas de casos con ejemplos extremos— para que los líderes analicen patrones en lugar de reaccionar ante sorpresas aisladas.

Suspender el cierre prematuro.

Bajo la presión del tiempo, los líderes tienden a simplificar la ambigüedad, recurriendo a narrativas conocidas o recomendaciones preestablecidas. Suspender el cierre prematuro protege un intervalo en el que pueden surgir alternativas antes de que se consolide un marco de referencia. Prácticas como «discrepar antes de comprometerse» —que protegen el debate antes de la conclusión, superando la deferencia a la antigüedad, el consenso o el algoritmo— evitan el cierre prematuro.

Provocar interpretaciones alternativas.

Planes sencillos de tipo "si-entonces", que vinculan una señal con una respuesta, aumentan las probabilidades de que los líderes actúen basándose en la reflexión previa en lugar de la costumbre, convirtiendo la curiosidad en una práctica incluso bajo presión. Para los líderes, activar interpretaciones alternativas implica transformar esas señales en un conjunto de reglas concretas de tipo "si-entonces" que se activan en decisiones reales, dando a los patrones la oportunidad de reconfigurar las opciones antes de que la sumisión se imponga.

Organizar para fomentar la curiosidad estructurada.

La curiosidad individual no basta si la estructura organizacional acostumbra a las personas a la postergación. Una empresa global con la que uno de nosotros colaboró ​​—una experiencia que contribuyó a dar forma a CAST— integró la curiosidad estructurada en su proceso de desarrollo de futuros líderes.

Ante la transformación de la producción a gran escala a un ecosistema centrado en la salud, la empresa implementó un programa deliberadamente incómodo: 15 líderes de alto potencial, divididos en cinco equipos heterogéneos de tres personas, recibieron un desafío complejo fuera de su especialidad y dedicaron un día a la semana durante nueve meses a realizar experimentos en vivo sin una solución predeterminada. El objetivo no era encontrar las respuestas correctas, sino un camino original. La acogida fue mixta, con entusiasmo y temor, pero la incomodidad generó una confianza inusual, y a lo largo de cinco años se convirtió en el enfoque distintivo de la empresa para el desarrollo del liderazgo.

Disidencia intencional

Durante décadas, el consenso científico atribuyó las úlceras pépticas al estrés y al ácido; la idea de que las bacterias pudieran sobrevivir en el estómago se consideraba ridícula. El patólogo Robin Warren seguía encontrando bacterias espirales en las biopsias gástricas. Si bien la mayoría de sus colegas las descartaban, su primera aliada fue su esposa, Win, una enfermera titulada que lo animó a perseverar. Cuando Barry Marshall, un médico en formación, se unió al equipo de investigación de Warren, crearon una red de disidencia deliberada: siguieron a 100 pacientes, luego buscaron la colaboración de investigadores de campos afines para que criticaran sus métodos y publicaron sus primeros artículos en foros escépticos.

Esa red logró dos cosas: reforzó la evidencia —la serie de 100 pacientes y la crítica metodológica externa dificultaron el rechazo de los hallazgos— y, fundamentalmente, impulsó el debate en campos afines más receptivos que el núcleo escéptico de la gastroenterología. Microbiólogos y epidemiólogos, menos apegados a la ortodoxia del estrés y la acidez, pudieron evaluar la evidencia bacteriana por sus propios méritos. Su creciente respaldo otorgó al argumento una credibilidad que sus autores no habrían podido generar por sí solos.

Durante más de una década, el apoyo que habían cultivado de forma discreta modificó el consenso hasta que los organismos que elaboran directrices aceptaron a Helicobacter pylori como la causa principal de la mayoría de las úlceras.

La lección no reside simplemente en que la disidencia pueda tener razón, sino en que rara vez sobrevive lo suficiente como para ponerse a prueba sin un refuerzo social deliberado. La mayoría de las disidencias fracasan no porque la idea sea débil, sino porque sus autores se aíslan antes de que se puedan acumular pruebas.

En las organizaciones influenciadas por la IA, el problema se agrava. Los resultados del sistema presentan una apariencia de objetividad que hace que cualquier desacuerdo parezca irracional, por lo que los líderes aprenden que es más seguro alinearse que cuestionar.

Preservar el juicio original significa tratar la disidencia como una capacidad que se puede cultivar, a través de tres elementos, lo que denominamos el método RED.

Reclutar perspectivas independientes.

La disidencia rara vez surge espontáneamente en grupos de liderazgo homogéneos, conformados en torno a la experiencia funcional y la afinidad cultural; cualidades que fortalecen la alineación pero reducen la diversidad interpretativa. Sin embargo, las investigaciones sobre la influencia de las minorías demuestran que incluso una sola voz independiente amplía la forma en que los grupos procesan la información. Para los líderes, reclutar perspectivas independientes significa incorporar deliberadamente a personas cuya disciplina o estilo cognitivo difiere del del grupo dominante. Se busca diversidad de interpretación, no solo de identidad.

Involucrarse mediante desafíos estructurados.

Reclutar voces diversas es solo el primer paso; sin una participación estructurada, el cuestionamiento se convierte en una mera actuación: una defensa ritualizada del diablo que refuerza la narrativa dominante. En las organizaciones, participar mediante un cuestionamiento estructurado implica incorporar mecanismos como los análisis retrospectivos de decisiones, que examinan cómo podrían fallar las suposiciones predominantes antes de que se consoliden como consenso.

Es necesario mantener un diálogo a lo largo del tiempo.

La disidencia es una habilidad social que se practica, no una postura moral. Mantener el desacuerdo implica resistir sin perder la confianza que hace posible la influencia. Bien gestionado, el diálogo sostenido a lo largo del tiempo transforma la fricción en una competencia por la originalidad: los líderes ensayan cómo expresar una opinión minoritaria, ajustan el tono y el momento oportuno, y ponen a prueba sus argumentos en un espacio ajeno a la política. Significa cultivar pequeños círculos de colaboradores de confianza que cuestionen sus suposiciones —y hacer lo mismo a cambio— para que, cuando sea necesario, la disidencia se perciba menos como una excepción heroica y más como un hábito natural.

Organizarse para la disidencia intencional

Dos empresas globales con las que hemos colaborado crearon redes de asesoramiento que funcionan como entornos protegidos para la disidencia. En lugar de depender de los procesos de la junta directiva o la alta gerencia —donde las dinámicas de poder y los incentivos profesionales limitan el desacuerdo—, convocaron a pequeños grupos de expertos externos, ajenos a las líneas jerárquicas, cuya tarea no era proporcionar respuestas, sino poner a prueba la lógica y plantear alternativas antes de que fuera seguro plantearlas en las salas de juntas.

Con el tiempo, las sesiones se convirtieron en un campo de entrenamiento más que en un escenario de competencia. Los líderes llegaban con dilemas reales y dudas genuinas, y los asesores pasaron de preguntas corteses a críticas directas de proyectos favoritos. Un director ejecutivo de división pidió traer a todo su grupo de colegas simplemente para que fueran desafiados rigurosamente sin que nadie los evaluara.

Así es como se organiza la disidencia: no se espera a que surja la valentía en una revisión de alto riesgo; se construye una arquitectura social donde los líderes practican plantear puntos de vista contrarios, de modo que el consenso sobreviva a la fricción real en lugar de a una alineación artificial.

Liderando más allá de la era de la deferencia

En cada época, los avances revolucionarios han dependido de personas dispuestas a ejercer un juicio original frente a dogmas establecidos. Lo que define sus logros no es la rebeldía, sino la capacidad disciplinada de ver más allá del modelo disponible y mantener esa perspectiva hasta que la realidad se imponga. La tarea del liderazgo no consiste en elegir entre humanos y máquinas, sino en construir deliberadamente prácticas —como la curiosidad estructurada y la disidencia intencionada— que mantengan la originalidad humana lo suficientemente fuerte como para superar sistemas cada vez más persuasivos.

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Leonid Sudakov es cofundador de Marrren, una consultora de liderazgo centrada en la creatividad y la innovación en la era de los sistemas inteligentes. Cuenta con 25 años de experiencia en puestos ejecutivos, donde ha supervisado el crecimiento, los emprendimientos y la transformación digital en empresas de consumo globales, como Mars, Danone y PepsiCo.

Nathan Furr es profesor de estrategia en INSEAD y coautor de cinco libros superventas, entre ellos The Upside of Uncertainty: A Guide to Finding Possibility in the Unknown (Harvard Business Review Press, 2022) y The Innovator's Method: Bringing the Lean Startup into Your Organization (Harvard Business Review Press, 2014).

 

Doxa 2592

Tres preguntas para poner a prueba sus prioridades

Por Karen Walker

Toma de Decisiones y Resolución de Problemas

Harvard Business Review

#Doxa #Prioridades #TomaDeDecisiones #Estrategia #Autoevaluación #GestiónDelTiempo #ObjetivosClave #Enfoque #Liderazgo #Reflexión #Alineación

Resumen. Los líderes de hoy en día operan en un estado de «urgencia ambiental», en el que el cambio constante, las prioridades contrapuestas y las exigencias implacables hacen que todo parezca igual de importante. Los marcos tradicionales de establecimiento de prioridades y gestión del tiempo se diseñaron para crisis temporales y resultan menos eficaces cuando la urgencia se convierte en la norma. En lugar de intentar hacer más, los líderes deben tomar menos decisiones, pero mejores, eligiendo conscientemente qué perseguir, delegar, aplazar o abandonar. Hay tres pruebas de toma de decisiones que pueden resultar de ayuda: la «prueba de sustitución» identifica el trabajo que solo el líder puede realizar; la «prueba de acumulación» da prioridad al valor a largo plazo; y la «prueba del miedo» saca a la luz las decisiones que se están eludiendo. En conjunto, mejoran el criterio, reducen la fatiga decisoria y fomentan organizaciones más saludables.

A principios de este año, participé en un taller con diez directivos de una empresa tecnológica valorada en mil millones de dólares que estaba llevando a cabo una transformación de SaaS a IA. Inicié la conversación con una pregunta sencilla: «¿Qué les ha exigido realmente estos últimos 90 días?»

El ambiente se animó rápidamente.

«Simplemente no consigo desconectar del trabajo. En cuanto lo intento, surge algo urgente», comentó uno de los directivos.

«No puedo establecer prioridades porque estoy desbordado de solicitudes», añadió otro.

Un tercero tomó la palabra: «Quiero dedicar más tiempo a formar a mi equipo, pero todo es tan frenético que he acabado dejando marchar a buenos profesionales. Siento que es culpa mía. Simplemente no podía ocuparme de todo lo demás y, al mismo tiempo, brindarles el apoyo que necesitaban».

No se trataba de líderes noveles que carecieran de habilidades o que necesitaran que se les explicara cómo establecer prioridades. Eran líderes con experiencia, acostumbrados a tomar decisiones complejas y a dirigir equipos numerosos. Pero algo fallaba y supe al instante que no se trataba de un caso aislado.

Desde entonces, he observado cómo se repite el mismo patrón en mi labor de coaching con altos ejecutivos: la dificultad no radica en la incapacidad de un líder para decir «no» ni en una mala gestión del tiempo. Se trata de tener que tomar las mejores decisiones cuando todo parece crítico, cuando surgen nuevas prioridades antes de que se puedan resolver las anteriores y cuando cada concesión tiene consecuencias reales.

Los líderes trabajan en un mundo en el que la urgencia —racional o irracional— se ha convertido en la condición operativa por defecto. A esta condición la denomino «urgencia ambiental».

Cuando la urgencia ambiental es la norma

La urgencia ambiental es esa sensación crónica y de baja intensidad de que todo es urgente, de que hay que seguir avanzando y de que nada puede esperar. A diferencia de la urgencia episódica —que es efímera y acaba resolviéndose con una solución—, la urgencia ambiental no remite. Se trata de un estado permanente e invisible que se desarrolla en segundo plano.

Lo que hace que la urgencia ambiental resulte especialmente desafiante es que se autorreproduce. Los líderes atrapados en un sistema que genera presión constante la perpetúan al crear, sin quererlo, las mismas condiciones en las que operan sus equipos.

La cuestión, pues, no es cómo ralentizar el río, sino cómo actuar de forma más reflexiva en su seno.

Históricamente, los líderes han recurrido a marcos de priorización a la hora de gestionar situaciones de urgencia puntuales. Estos marcos funcionan bien cuando se enfrenta una interrupción temporal —un momento que requiere concentración y tras el cual el sistema puede volver a la normalidad—. Se basaban en la suposición de que, si los líderes simplemente tenían más claros sus valores, establecían mejores límites o aprendían a utilizar mejor las herramientas de gestión del tiempo, la urgencia se aliviaría. Se trataba de buenas guías para las circunstancias del pasado. Pero las cosas han cambiado.

En un estado de urgencia constante, la tarea ya no consiste en clasificar qué se debe hacer primero, sino en tomar decisiones difíciles y hacer concesiones sobre qué perseguir, aplazar o descartar.

Las investigaciones demuestran que la calidad de las decisiones se deteriora drásticamente en condiciones de gran volumen y alta presión. Cuantas más decisiones tomamos, peor son las decisiones posteriores. La urgencia ambiental crea un estado permanente de fatiga decisoria sin margen de recuperación. Cuando la recuperación es estructuralmente imposible, el rendimiento también disminuye.

Someta sus prioridades a tres pruebas

Para tomar menos decisiones, pero mejores y más claras, en situaciones de gran importancia y en un contexto de urgencia, debe someter sus prioridades a tres pruebas. Es posible que no todas las situaciones requieran aplicar cada una de estas pruebas, pero son válidas en todo tipo de situaciones.

La prueba de sustitución

Pregúntese: ¿Estoy tomando esta decisión porque me encuentro en una posición única para hacerlo o porque soy la persona por defecto encargada de tomar estas decisiones?

Es posible que le resulte difícil delegar ciertas tareas porque lleva tanto tiempo realizándolas que se ha convertido en algo habitual. Sin embargo, al hacerlo, confunde la responsabilidad con la autoría. Trata cada solicitud como algo que requiere su atención personal, lo que hace que se le acumule el trabajo. Y, en un contexto de urgencia, esa costumbre es lo que le abruma.

Para romper ese ciclo, debe identificar cuál es la prioridad que le corresponde exclusivamente a usted, de modo que pueda centrar su atención en ella.

Si su respuesta revela que está tomando esta decisión por defecto, es probable que no sea la decisión que le reporta mayor impacto. Por ejemplo, si dedica 20 minutos a aprobar un informe de gastos crítico que podría autorizar el director financiero, no supera la prueba de sustitución. Esta pregunta le obliga a examinar dónde reside realmente su valor.

Las decisiones que superan esta prueba comparten una característica distintiva: abarcan varias funciones, son decisiones difíciles de tomar que ningún análisis puede resolver por sí solo, o marcan el rumbo a seguir. En cada caso, usted no es el responsable de la toma de decisiones por defecto; es el único que puede tomarla.

La prueba de la capitalización

Pregúntese: ¿Esta decisión generará un valor que aumente con el tiempo o simplemente me ayuda a gestionar la presión del momento?

Cuando todas las decisiones parecen igual de urgentes, se tiende a centrarse en aquellas cuyo impacto se percibe de forma inmediata. La prueba de la acumulación le ayuda a liberarse del pensamiento a corto plazo y a distinguir entre impacto y urgencia. También le permite identificar qué decisiones tienen consecuencias que se acumulan con el tiempo y cuáles solo resuelven lo que es evidente hoy, pero que probablemente no tendrán importancia el próximo trimestre.

Volvamos al ejemplo del directivo que despidió a un buen empleado porque no tenía tiempo para formarlo. Se trata de un fracaso en la prueba de la acumulación que se ha ido manifestando con el paso del tiempo. Desarrollar a las personas genera un efecto acumulativo. Perderlas, por el contrario, supone un deterioro.

Las decisiones cuyo valor se acumula merecen una atención más reflexiva, ya que determinan la trayectoria de la organización. Si hoy resuelve un problema evidente a corto plazo —por ejemplo, limitarse a dar retroalimentación a un empleado con gran potencial cada vez que comete un error— a costa de dejar sin abordar un problema crónico sutil (la tutoría y el desarrollo continuos), está optimizando la situación actual y el alivio inmediato, pero no el progreso.

Un CEO, en una conversación que mantuve con él, lo expresó acertadamente: «Todo lo que hacemos es importante para el resultado, pero quizá no tan importante para el resultado global». Y esa fue la distinción más acertada entre lo que importa ahora y lo que contribuye a alcanzar el objetivo.

La prueba del miedo

Pregúntese: ¿Estoy evitando esta decisión porque no es la más acertada o porque no quiero afrontar las consecuencias de tomarla?

Al trabajar bajo una presión constante, el problema no es que haya demasiadas decisiones que tomar, sino que la urgencia ambiental crea un entorno en el que uno empieza a posponer las decisiones incómodas. Uno quiere dejarlo pasar, pero hacerlo requiere valor y genera miedo: miedo a equivocarse, a perder prestigio, a lo desconocido o al conflicto.

La urgencia sirve de buena excusa para posponer las decisiones difíciles: «Me ocuparé de ello cuando tenga tiempo» o «Recopilemos más datos antes de dar por terminada la colaboración con este cliente». La incomodidad nunca desaparece; simplemente queda enterrada.

Por ejemplo, su empresa está trabajando en tres iniciativas importantes al mismo tiempo: la adopción de la inteligencia artificial, las mejoras operativas y la reducción de costes. Aunque todas ellas parecen prioritarias, usted sabe que está sacrificando la rapidez porque no dispone de recursos suficientes para destinarlos a las tres. Es posible que evite descartar ninguna de las iniciativas porque podría parecer un fracaso por su parte. Esto provoca que las tres se retrasen y que su empresa salga perdiendo frente a la competencia.

Plantearse esta pregunta puede ayudarle a darse cuenta del coste que supone la inacción y de por qué está evitando tomar una decisión, lo que, en consecuencia, le ayudará a realizar concesiones de forma consciente.

Si sigue trabajando en un producto basado en la inteligencia artificial incluso después de que las demandas del mercado hayan cambiado, o si considera que reducir el alcance de una transformación a nivel de toda la empresa es un fracaso y no un reajuste de prioridades, ha suspendido la «prueba del miedo».

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La mayoría de los líderes ya están llevando a cabo alguna versión de estas pruebas de manera informal. El valor de hacerlas explícitas no radica en reinventar la rueda, sino en lograr que las decisiones importantes sean conscientes, compartidas y reproducibles en todo el equipo.

Los antiguos marcos de toma de decisiones partían del supuesto de que la urgencia era un fallo del liderazgo. No lo es. Es la realidad actual. La cuestión es si establecerá sus prioridades de forma consciente o reactiva. Con unas directrices de toma de decisiones menos numerosas, mejores y más claras, podrá ejercer un juicio más sensato sin ralentizar a su equipo.

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Karen Walker asesora a CEOs y equipos de alta dirección de empresas en fase de fuerte crecimiento durante los procesos de expansión y los puntos de inflexión. Su trabajo figura en la lista de la revista HBR de «10 lecturas imprescindibles sobre el alto rendimiento».

Doxa 2559

Nuestros consejos favoritos de gestión para la toma de decisiones

Una lista seleccionada de uno de los boletines informativos más populares de HBR

Por Editores de HBR

Toma de decisiones y resolución de problemas

Harvard Business Review

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Resumen. Nuestro boletín informativo «Consejo de gestión del día» sigue siendo uno de los más populares de HBR. En este artículo, hemos recopilado 10 de nuestros consejos favoritos sobre la toma de decisiones, desde cómo tomar decisiones bajo presiónsobre cómo liderar con claridad y cuidado cuando todas las opciones parecen arriesgadas.

De lunes a viernes, en nuestro boletín informativo «Consejo de Gestión del Día», HBR ofrece consejos para ayudarte a gestionar mejor a tu equipo y a ti mismo. Aquí te presentamos una selección de nuestros consejos de gestión favoritos sobre la toma de decisiones.

Toma decisiones bajo presión como un entrenador deportivo de élite.

Los grandes entrenadores se distinguen por su desempeño en momentos de alta presión, cuando la información es incompleta y el tiempo es limitado. Para tomar una decisión trascendental como un gran entrenador, necesitas mantener la calma, observar lo que sucede a tu alrededor y confiar en la preparación previa.

Controla tus emociones antes de que ellas te controlen a ti. Las emociones intensas pueden distorsionar el juicio. En lugar de luchar contra ellas, concéntrate en lo importante. Pregúntate: ¿Qué es lo que importa ahora? Mantén tu atención en la decisión inmediata en lugar de en posibles consecuencias. 

Observa lo que sucede a tu alrededor. Fíjate en los cambios de comportamiento, energía y confianza. Busca lo que se siente diferente en lugar de basarte en suposiciones. Confirma tus observaciones con personas de confianza antes de actuar. 

Confía en tu preparación. No confundas las reacciones emocionales con la intuición. Lo que parece instinto suele ser el resultado de años de preparación. Usa tu experiencia, tu capacidad para reconocer patrones y tu planificación previa para acotar las opciones rápidamente. 

Este consejo está adaptado de “ Cómo los entrenadores deportivos de élite toman decisiones bajo presión ”, de Alan McCall et al.

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Aprende de decisiones de alto riesgo como un entrenador de élite.

Las decisiones importantes no terminan cuando pasa el momento. Para pensar como un gran entrenador después de una decisión crucial, concéntrese en lo que viene después: aprender de los resultados, reconstruir la confianza y mejorar el sistema antes de que llegue la próxima gran oportunidad.

Acepta tus errores rápidamente. Las decisiones bajo presión rara vez se toman con información perfecta. Céntrate menos en el resultado y más en si el proceso fue correcto. Cuando te equivoques, admítelo y aprende de la experiencia.

Repara las relaciones. Las decisiones difíciles generan fricción. Retoma los momentos de desacuerdo, aclara los malentendidos y analiza qué se podría haber manejado de otra manera. La confianza influye en la calidad de las decisiones futuras.

Mejora el proceso. No solo preguntes qué sucedió, sino también por qué. Busca fallos en la comunicación, responsabilidades poco claras o información errónea. Luego, modifica el sistema para que las decisiones futuras sean más sencillas y sólidas.

Este consejo está adaptado de “ Cómo los entrenadores deportivos de élite toman decisiones bajo presión ”, de Alan McCall et al.

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La forma correcta de gestionar los derechos de decisión

Se supone que las herramientas de derechos de decisión facilitan una colaboración más rápida, clara y menos conflictiva. Sin embargo, asignar roles por escrito no es suficiente. Para tomar mejores decisiones, concéntrese en cuatro prácticas que evitan que los derechos de decisión se conviertan en fuente de confusión.

Defina la decisión antes de asignar roles. Los objetivos generales suelen generar conflictos de responsabilidad, ya que varias personas creen ser responsables del mismo resultado. Divida primero los objetivos generales en decisiones y subobjetivos específicos. La claridad en la decisión facilita enormemente la asignación de roles.

Construyan juntos los derechos de decisión. Es raro que las personas asuman roles que no han ayudado a crear. En lugar de imponer responsabilidades, involucren a las partes interesadas en su definición. Estas conversaciones permiten identificar desacuerdos a tiempo y generan el compromiso necesario para que las personas cumplan con sus roles posteriormente.

Define roles específicos en función del comportamiento. Los títulos por sí solos no bastan. Asegúrate de que todos comprendan lo que cada rol requiere en la práctica: quién aporta ideas, quién participa en el debate, quién toma la decisión final y cómo se comunican las decisiones. Las expectativas claras reducen la confusión y agilizan la ejecución.

Asigna los roles a la decisión, no a la jerarquía. No des por sentado que la persona de mayor rango siempre debe ser la responsable. Asigna la responsabilidad de la decisión a la persona con la experiencia y la perspectiva más relevantes. Cuando los líderes se desentienden de las decisiones que otros están mejor posicionados para tomar, los equipos se vuelven más ágiles y eficaces.

Este consejo está adaptado de “ Lo que las empresas entienden mal sobre los derechos de decisión ”, de Lindy Greer et al.

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Para facilitar la toma de decisiones, aclare sus valores fundamentales.

No siempre se dispone del tiempo ni de toda la información necesaria para tomar decisiones de liderazgo. En momentos de incertidumbre, un conjunto claro de valores ofrece una manera más rápida y fiable de actuar con confianza.

Comienza reflexionando. Recuerda momentos significativos en el trabajo. Empieza con una experiencia negativa y pregúntate qué faltó. Luego, rememora una positiva e identifica qué la hizo gratificante. Esto te ayudará a descubrir qué es lo que realmente te importa. Si los mismos temas aparecen más de una vez, considéralo una clara señal de tus valores fundamentales. 

Aclara tus ideas mediante la técnica de la escalera. Compara elementos o decisiones importantes en tu vida (trabajos, relaciones, lugares) y pregúntate por qué prefieres uno sobre otro. Sigue preguntando «por qué» hasta llegar a un principio fundamental. Repite este proceso para descubrir un pequeño conjunto de valores esenciales. 

Perfecciona tu lenguaje. Compara cada valor que hayas identificado con sinónimos que te vengan a la mente (por ejemplo, «logro» frente a «excelencia»). Elige la palabra que te parezca más precisa. Sigue refinando hasta que cada valor se sienta distinto, práctico e innegociable.

Este consejo está adaptado de “¿ Qué valores defiendes realmente? ”, de Paul Ingram.

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Una mejor manera de abordar las decisiones difíciles de liderazgo

Como líder, las decisiones que tomes en momentos críticos tienen un peso que va mucho más allá del impacto legal u operativo: moldean la confianza, la cultura y tu credibilidad. Cuando cada opción parece arriesgada, aquí te mostramos cómo liderar con claridad y cuidado.

Analiza las ventajas y desventajas en lugar de reaccionar por instinto. Las decisiones importantes —como la reestructuración, los despidos y los cambios de política— conllevan riesgos legales, reputacionales y culturales. No evalúes esos riesgos de forma aislada. Pregúntate: ¿Qué valores están en conflicto? ¿Qué concesiones estamos dispuestos a hacer y por qué? Incorpora diversas perspectivas desde el principio. No solo minimizas las consecuencias negativas, sino que decides qué riesgos vale la pena asumir. 

Realiza pruebas de presión antes de lanzar tu mensaje. Incluso las buenas decisiones pueden tener consecuencias negativas si toman a la gente por sorpresa. Antes de comunicar, evalúa las reacciones. ¿Qué podría confundir o alarmar a la gente o contradecir tus valores? Involucra a quienes estén más directamente afectados para identificar problemas antes de que se produzca una ruptura de la confianza. 

Utiliza principios para guiar decisiones complejas. Las políticas son importantes, pero los principios influyen en cómo las personas experimentan el cambio. Fundamenta tus decisiones en valores compartidos como la empatía, la claridad y el respeto. Sé explícito sobre quién tomó la decisión, por qué se tomó y cómo apoyarás a los afectados.  

Explica qué está pasando y por qué. No dejes que otros adivinen. Sé específico. Reconoce las dificultades. Comparte lo que aún se desconoce. Lidera la narrativa, o corres el riesgo de perderla. Este consejo está adaptado de « Cómo tomar una decisión de liderazgo aparentemente imposible », de Daisy Auger-Domínguez.

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Hazte estas preguntas antes de tomar una decisión importante.

Como líder, las decisiones que tomes hoy tendrán repercusiones a corto y largo plazo en ti, tu equipo y tu organización. Tomarse un momento para formular las preguntas adecuadas puede marcar la diferencia entre una decisión acertada y el arrepentimiento. Utiliza estas preguntas para afrontar la incertidumbre con claridad y confianza.

¿Y si no hiciéramos nada? Consideremos los riesgos y beneficios potenciales de la inacción. Pregúntese si es realmente necesaria una acción inmediata o si se requiere más información.

¿Qué opciones pasamos por alto? Los prejuicios pueden cegarnos ante las alternativas. Cuestiona las suposiciones y busca nuevas perspectivas. ¿Has explorado realmente todas las vías viables? Considerar diferentes puntos de vista puede revelar soluciones que no habías contemplado.

¿Cómo mediremos el éxito? Defina objetivos claros y haga un seguimiento del progreso para mantener el rumbo. El éxito debe ser medible: ¿qué indicadores confirmarán que tomó la decisión correcta? Establecer indicadores clave de rendimiento desde el principio garantiza la rendición de cuentas y la dirección a seguir.

¿Podemos revertir esta decisión? De ser posible, conviene incorporar flexibilidad para adaptarse y cambiar de rumbo si fuera necesario. Algunas decisiones son definitivas, mientras que otras permiten ajustes posteriores. Considere el costo y el esfuerzo necesarios para cambiar de rumbo y prepare planes de contingencia.

Este consejo está adaptado de “ 5 preguntas para ayudar a tu equipo a tomar mejores decisiones ”, de Steven Morris.

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6 pasos para identificar tus valores fundamentales

Como líder, te enfrentarás a numerosas situaciones de alto riesgo. Cuando no exista un manual de instrucciones claro sobre cómo manejarlas, tus valores personales fundamentales pueden guiar tus decisiones más difíciles. Pero para utilizarlos eficazmente, primero debes definirlos. Comienza con estas seis preguntas para descubrir qué es lo más importante para ti y luego busca temas comunes en tus respuestas, como la generosidad, la ayuda a los demás y la construcción de confianza. 

Reflexiona sobre los momentos de mayor energía. ¿Cuándo te sientes plenamente vivo y comprometido? Piensa en momentos fuera del trabajo que te energizan, como el voluntariado, la participación en la comunidad y la resolución de problemas complejos.

Recuerda tus mejores trabajos. ¿Qué puestos o roles te permitieron rendir al máximo? ¿Qué valores se respetaban en esos entornos?

Presta atención a lo que te piden los demás. ¿Qué consejos o apoyo te piden con más frecuencia? Estos patrones pueden revelar fortalezas ligadas a tus principios más profundos.

Imagina tu legado. ¿Qué quieres que digan en tu elogio fúnebre? ¿Cómo quieres que te recuerden tus seres queridos?

Identifica tus límites. ¿Cuándo te has sentido más desconectado o frustrado? Estos momentos suelen reflejar una violación de tus valores.

Nombra lo que no soportas en los demás. Piensa en los comportamientos que te molestan profundamente; a menudo, estos revelan tus límites innegociables.

Este consejo está adaptado de “ Identifica tus valores fundamentales para tomar mejores decisiones de liderazgo ”, de Robert Glazer.

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¿Las decisiones importantes deben basarse en datos o en la intuición?

Al tomar una decisión importante, ¿deberías confiar en tu intuición o recopilar más información antes de decidir? Hay dos factores a considerar. El primero es si más datos podrían ayudarte a elegir la opción correcta. Si tu empresa está considerando una nueva idea de producto, por ejemplo, puedes realizar un estudio de mercado y evaluar las ofertas de la competencia, pero esa información no garantiza que la gente compre tu producto. En una situación como esta, puedes considerar los datos disponibles y luego confiar en tu intuición. 

El segundo factor es el contexto del problema al que te enfrentas. Si existen modelos y esquemas mentales eficaces para este tipo de decisiones, probablemente sea buena idea utilizarlos. Por otro lado, si buscas diferenciarte de la competencia que ha seguido esos modelos, la intuición podría ser la mejor opción. 

Recuerda: la intuición se basa en la información objetiva y subjetiva que ya conoces, por lo que tu presentimiento, en cierta medida, se fundamenta en datos. Este consejo está adaptado de « Cuando es bueno confiar en tu instinto al tomar una decisión importante », de Laura Huang. 

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Ayude a su equipo a tomar mejores decisiones.

Todo gerente desea que sus empleados tengan buen criterio. La buena noticia es que el criterio es una habilidad que puedes ayudar a tu equipo a desarrollar.

Empieza por explicar cómo tomas decisiones importantes. Describe los criterios y las partes interesadas que consideras, así como los riesgos y las ventajas y desventajas que evalúas. Esto les enseñará a los demás tu forma de pensar, les ayudará a comprender las prioridades de la empresa y les mostrará los factores que quieres que tengan en cuenta al tomar decisiones en el futuro.

Reconoce que cometerás errores y que no pasa nada. Es necesario que, de vez en cuando, permitas que los miembros de tu equipo tomen decisiones importantes o difíciles por sí mismos. Recuerda los errores que cometiste y que te ayudaron a crecer.

Y, cuando un miembro del equipo cometa un error de juicio, muestre curiosidad en lugar de desestimarlo. Hágale preguntas que le ayuden a comprender su proceso de pensamiento y a estimular su reflexión para la próxima vez.

Este consejo está adaptado de “ ¿De verdad confías en tu equipo? (¿Y ellos confían en ti?) ” de Amy Jen Su.

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¿Deberías delegar esa decisión?

Como líder sénior, su agenda está repleta y debe tomar muchas decisiones. Pero no todas las decisiones deben recaer en usted. Para liderar con eficacia y de forma sostenible, necesita delegar las decisiones correctas a las personas adecuadas. Hágase estas cuatro preguntas para determinar qué delegar y a quién.

¿Quién está más cerca de la acción? Si alguien de tu equipo tiene información directa y oportuna sobre el problema en cuestión —como un ingeniero de primera línea o un gerente que trata directamente con el cliente—, estará en mejor posición para decidir. La cercanía es una forma de experiencia. Deja que lideren.

¿Ya hemos tomado esta decisión antes? Si la respuesta es sí, considera convertirla en un procedimiento habitual. Establece criterios claros, documenta el proceso y delega la tarea. Esto ahorra tiempo y fomenta la autonomía del equipo.

¿Podría alguien más ofrecer una perspectiva más objetiva? El hecho de ocupar un puesto de responsabilidad en la organización no significa que siempre se tenga una visión completa de la situación. Si alguien más tiene experiencia o conocimientos técnicos que a ti te faltan, dale la potestad de tomar decisiones.

¿Dónde se estanca el trabajo? Si un proyecto está paralizado porque nadie se siente con la autoridad para impulsarlo, esa es la señal. Empodere a alguien para que asuma la responsabilidad y retome el ritmo. Este consejo está adaptado de «¿ Deberías delegar esa decisión? Hazte estas 4 preguntas », de Cheryl Strauss Einhorn.

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Editores de HBR: Este artículo es obra del equipo de Harvard Business Review.