¿Cómo se toman decisiones acertadas cuando la tecnología no deja de cambiar?
En el seno de las organizaciones se está gestando un pánico silencioso.
Se pide a los líderes que inviertan rápidamente en inteligencia artificial, mientras el terreno sigue moviéndose bajo sus pies. Las herramientas evolucionan cada semana. Las capacidades dan un salto adelante de forma inesperada. Y el coste de equivocarse ya no es solo económico, sino también reputacional, cultural y estratégico.
El antiguo modelo de toma de decisiones partía de la base de la estabilidad. Se evaluaba, se invertía, se ponía en práctica y se optimizaba. Pero ese modelo ya no existe. La pregunta ahora no es «¿En qué debemos invertir?», sino «¿Cómo tomamos buenas decisiones en un sistema que no se queda quieto?».
El modelo antiguo frente al nuevo
Empieza desde donde estás, no desde donde está el mercado
La mayoría de las organizaciones inician su andadura en el ámbito de la IA mirando hacia fuera. Analizan a los proveedores, buscan casos de uso y elaboran estrategias basadas en lo que hacen los demás. Pero, según Rebecca Allen, eso es un error.
«Una primera pregunta muy útil que muchos equipos directivos suelen pasar por alto es: ¿qué está ocurriendo ya dentro de tu organización? Experimentos aislados, soluciones improvisadas, casos de uso creativos que nadie ha documentado oficialmente... Eso es lo que realmente constituye inteligencia estratégica».
En la mayoría de las empresas, la adopción de la IA ya es una realidad. De forma discreta. De manera informal. Sin autorización. La gente está experimentando. Resolviendo problemas. Creando flujos de trabajo. Y, a menudo, los directivos no se dan cuenta.
«Todo lo que se basa en una visión clara de tu realidad actual tiene más probabilidades de perdurar».
Antes de tomar decisiones importantes, lo más sensato es sacar a la luz lo que ya existe. Porque una estrategia basada en suposiciones es frágil. Una estrategia basada en datos es más difícil de ignorar.
El liderazgo ya no se basa en el control
La mayoría de las organizaciones están tomando decisiones a largo plazo en un sistema que ya no se comporta de forma predecible. Los líderes ya no tienen el control como antes. La inteligencia artificial ha cambiado significativamente el papel del liderazgo: la inteligencia artificial ya no es solo una herramienta. Es un participante en la toma de decisiones. Eso cambia la responsabilidad.
Como dice la Dra. Lollie Mancey:
«El verdadero valor de los líderes reside ahora en su capacidad de juicio: tener buen juicio significa saber cuándo confiar en el sistema, cuándo cuestionarlo y cuándo ignorarlo por completo. Los líderes deben ahora gestionar la inteligencia híbrida. Saber cuándo confiar en la IA, cuándo cuestionarla y cuándo el contexto humano, la ética o la comprensión cultural deben prevalecer sobre la máquina».
Este es un cambio que muchas organizaciones aún no han comprendido del todo. Porque la IA ofrece respuestas. Respuestas seguras. Rápidas. Escalables. Pero esas respuestas no siempre son correctas.
Las organizaciones que salgan ganando no serán las que más utilicen la IA, sino las que comprendan lo que esta cambia.
Mientras se debaten las estrategias, el mundo laboral ya está cambiando
Mientras los equipos directivos siguen debatiendo la estrategia, está ocurriendo algo más. La plantilla ya se ha adelantado. Los empleados ya no esperan a que se les dé permiso. Gracias al acceso a la IA generativa, están creando sus propios sistemas, automatizaciones y soluciones.
Hugo Pinto describe un cambio fundamental:
«Los usuarios más avanzados de las herramientas de IA generativa… verán cómo los empleados crean sus propios equipos de IA y gestionan sus propios productos de software. Si Internet democratizó la información, la IA generativa ha democratizado la creación de capital».
No se trata solo de productividad. Es algo más grande. Cambia la propia naturaleza de la organización. El valor ya no se crea únicamente a través de iniciativas impuestas desde arriba. Surge de todas partes: de las personas, de los equipos, de lugares inesperados. Lo cual significa que el liderazgo tiene una nueva función.
«La función del liderazgo estratégico no consiste únicamente en imponer herramientas y su uso, sino también en seleccionar qué aspectos se elevan a ese nivel».
En otras palabras, la estrategia ya no es algo que se pone en práctica. Es algo que hay que detectar, reconocer y ampliar.
La verdadera barrera no es la tecnología. Es el miedo.
Llegados a este punto, sería fácil pensar que el problema es técnico, cuando en realidad no lo es. El mayor obstáculo para la adopción de la IA es, en esencia, humano: el miedo a equivocarse, a parecer incompetente o incluso a quedarse obsoleto y, en última instancia, a perder el empleo.
Y en muchas organizaciones, ese miedo ya forma parte de la cultura.
Karrie Sullivan lo dice sin rodeos: «El mayor error es no aprovechar la oportunidad de enfrentarse al miedo. No puede haber confianza donde hay miedo».
Si la gente tiene miedo, no se atreve a probar cosas nuevas. Y si no se atreve a probar cosas nuevas, no se produce ningún cambio significativo. Su enfoque es de una sencillez cautivadora:
«PREGÚNTALES a tus primeros usuarios tres cosas delante de los demás: ¿Con qué has experimentado esta semana? ¿Qué errores has cometido? ¿Qué has aprendido de tus errores? Después, haz algo que la mayoría de las organizaciones no hacen: ELOGIALOS públicamente por experimentar y aprender de sus errores».
En el momento en que la gente ve que cometer errores no supone ningún peligro, algo cambia. La confianza empieza a sustituir al miedo. Y el progreso no tarda en llegar.
Los responsables de riesgos están subestimando
Hasta ahora, la conversación ha girado en torno a las oportunidades y el comportamiento. Pero hay otra cara de la moneda: el riesgo. No un riesgo abstracto, sino un riesgo real, cuantificable y visible. Toju Duke lo tiene claro:
«La IA ética, la gobernanza y los marcos de IA responsable son... esenciales para el éxito de cualquier estrategia de IA. No se trata de un mero gesto de cumplimiento normativo. Se trata de proteger el negocio. Sin estos marcos, es probable que las organizaciones se vean acosadas por demandas judiciales, la desconfianza de los clientes... la caída de las ventas y, en consecuencia, la pérdida de ingresos».
Y los riesgos no son meras hipótesis. La tecnología sigue teniendo fallos. Da lugar a errores. Puede inducir a error. Puede exponer a las organizaciones a daños legales y de reputación.
Al mismo tiempo, la confianza se está volviendo cada vez más frágil. La reciente reacción contra las empresas de inteligencia artificial por sus controvertidas decisiones ha puesto de manifiesto lo rápido que puede cambiar la opinión pública. Los usuarios ya no son pasivos. Están atentos, se forman una opinión y actúan en consecuencia. Esto cambia la propia naturaleza de la estrategia.
Ya no se trata solo de lo que funciona. Se trata de lo que la gente está dispuesta a aceptar.
La ética y la gobernanza de la IA no son una opción. Son esenciales.
Entonces, ¿qué deberían hacer realmente los líderes?
Aquí es donde la mayoría de los artículos te ofrecen una lista de verificación, pero eso sería pasar por alto lo esencial. No se trata de un problema de listas de verificación, sino de una cuestión de reflexión.
Las organizaciones que sepan manejar bien esta situación no serán las más rápidas. Serán aquellas que tengan las ideas más claras sobre lo que realmente importa.
Empezarán por comprender lo que ya está sucediendo dentro de su empresa. Reforzarán su capacidad de juicio en lugar de ampliar ciegamente sus capacidades. Reconocerán que la innovación ahora surge de abajo hacia arriba, y no de arriba hacia abajo. Eliminarán el miedo para que las personas puedan experimentar. Y se tomarán en serio la ética, no como una limitación, sino como la base de la confianza.
En un mundo en el que la inteligencia artificial está en constante evolución, la ventaja no radica en ir a la caza de cada nueva herramienta, sino en tomar mejores decisiones sobre cuáles merecen la pena.
Helena McAleer es cofundadora de TheGenAIAcademy.com . Pone en contacto a organizaciones que implementan IA con expertos del mundo real que saben cómo obtener resultados de la forma correcta —y sí, ¡sigue usando el guion largo!
Lecturas recomendadas:
TechRadar ¿El declive de OpenAI?
Springer Nature: Definición de la gobernanza de la IA en las organizaciones
Los datos, las operaciones de IA y la infraestructura de Databricks constituyen la base que permite a las organizaciones implementar plenamente la IA.
Talleres:
Karrie Sullivan – La adopción de la IA para líderes
Mike Weston – Claridad sobre la IA para la sala de juntas
Asma Derja – La ética de la IA en la práctica: de los fundamentos a los futuros críticos
Hugo Pinto – IA: De la estrategia a la acción
Cursos:
Dra. Lollie Mancey – La IA para principiantes: desde una perspectiva humana
& Liderazgo más allá del algoritmo
Dr. Eric Zackrison, Ph.D. – Planificación estratégica impulsada por la IA
& El pensamiento crítico en la era de la IA
Hugo Pinto – Crea tu guía de casos de uso de IA
Dave Birss – Habilidades humanas para la era de la IA
Toju Duke – Dominar la IA responsable
Dra. Shama Rahman: IA estratégica para jefes de equipo y responsables de la toma de decisiones
