Las siete capacidades que distinguen a los líderes en IA de los rezagados
Brecha de Percepción: Existe una desconexión significativa entre los ejecutivos y los empleados con respecto a la comprensión de las estrategias de IA.
Habilidades de Liderazgo: Una transformación efectiva de IA requiere capacidades de liderazgo específicas más allá de la implementación técnica.
Factores de Éxito en IA: La empatía y la comprensión de los procesos individuales de cambio aumentan las probabilidades de éxito en la adopción de IA.
Paciencia Estratégica: Muchas iniciativas de IA fracasan por plazos poco realistas y falta de apoyo suficiente para el desarrollo de capacidades.
El manual que más atención recibe actualmente se basa en una premisa sencilla: hacer que las personas sientan miedo para que trabajen más duro.
Despidos presentados como disciplina fiscal. Obligaciones de regreso a la oficina planteadas como intervenciones de productividad. Transformación con IA anunciada antes de que alguien comprenda lo que realmente significa para su puesto de trabajo.
Está generando titulares. Lo que no está generando es la transformación que los ejecutivos afirman desear.
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Una nueva investigación de BCG y la Escuela de Negocios de Columbia revela una brecha de percepción de 51 puntos porcentuales entre ejecutivos y empleados de primera línea sobre si las personas comprenden la estrategia de IA. Los líderes creen que el 80% de los empleados están bien informados. Solo el 29% de los colaboradores individuales están de acuerdo. No se trata de comunicación. Es un problema de liderazgo.
El éxito de la transformación impulsada por IA tiene poco que ver con parecer duros o moverse rápido. Depende de siete capacidades específicas de liderazgo que no tienen que ver con la implementación tecnológica y sí con cómo se muestran los líderes cuando los resultados son inciertos.
Antes de que Brian Elliott subiera al escenario como maestro de ceremonias en Transform en marzo, presentó lo que considera cuatro capacidades clave para los líderes en esta era a través de su Substack.
Tuvo eco en mí. Pero también, sentí que podía ampliarse.
Lo que voy a hacer ahora es desglosar las capacidades como hizo Brian y profundizar en ellas con algunas adiciones a la lista. No es momento de liderazgo débil o tóxico. Como él y yo discutimos en el pódcast el año pasado, el liderazgo desconectado de la realidad está resultando costoso en una de las épocas más confusas del mundo laboral en un siglo.
1. Empatía: comprender cómo las personas experimentan el cambio
El entusiasmo por la IA generativa entre empleados estadounidenses cayó del 45% al 36% en solo tres meses durante 2024, según la investigación de Slack. La tecnología no empeoró, el enfoque de implementación sí. Las organizaciones lanzaron herramientas sin entender cuán diferente adopta cada persona nuevas capacidades.
Cuando los gerentes de las empresas estudiadas por BCG ajustaron sus métodos de capacitación para tomar en cuenta las diferencias individuales en la adopción de IA, el uso de IA generativa aumentó un 89%. No se trata de ser amables, sino de aplicar comprensión cognitiva sobre cómo las personas viven el cambio para diseñar mejores enfoques.
Las organizaciones centradas en las personas tienen colaboradores que tienen un 70% más de probabilidad de sentirse entusiasmados con la adopción de IA y un 92% más de probabilidad de sentirse bien informados sobre la estrategia, según los datos de BCG y Columbia.
La conexión con los resultados de negocio es directa. Estas mismas organizaciones reportan tasas de madurez en IA mucho más altas que sus pares. La centralidad en las personas explicó el 36% de la variación en madurez de IA, más que la industria (14%), el departamento (12%) o el tamaño de la empresa (5%) combinados.
David Zierk, psicólogo clínico y autor de "Mind Rules", describe lo que llama "trastorno de déficit de conexión": la brecha que se abre cuando la IA proporciona respuestas pero los líderes no brindan contexto ni apoyo.
"La mente no tolera la incertidumbre", explica. "Buscamos certeza lo más rápido posible, y la IA brinda alivio. Pero cualquier cosa que te brinde alivio tiene potencial adictivo. Los líderes deben ayudar a las personas a convivir con la ambigüedad el tiempo suficiente para desarrollar comprensión genuina, no solo aceptar la primera respuesta que da la IA".
La distancia entre el mensaje de "La IA aumentará, no reemplazará" y la reestructuración simultánea en departamentos que adoptan nuevas herramientas ha creado justamente la desconfianza que socava las iniciativas de IA y elimina la retroalimentación honesta sobre si las implementaciones funcionan.
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Nota: Esta no es una evaluación científica, simplemente es un ejercicio de reflexión que podría iniciar una reflexión personal o darte ideas para tu desarrollo profesional. Si buscas una evaluación más rigurosa, revisa nuestra publicación del año pasado sobre el uso de evaluaciones de personalidad en procesos de selección.
2. Presencia: Volver a la pista de baile
El mandato de regreso a la oficina de Amazon llegó a través de un memorando. No hubo conversación sobre cómo realmente funcionaba el trabajo híbrido. No hubo interacción con equipos que habían rediseñado flujos de trabajo completos en torno a la colaboración distribuida. Solo una política que afecta la vida cotidiana, entregada desde la distancia.
Eso es lo opuesto a lo que el Informe BCG 2025 sobre IA en el Trabajo identifica como crucial para una transformación exitosa: líderes que entienden cómo se realiza realmente el trabajo. El informe encontró que solo el 51% de los empleados de primera línea utiliza regularmente herramientas de IA, en comparación con más del 75% de líderes y gerentes. Ese es un "techo de silicio" creado por la distancia respecto a la realidad operativa.
Elliott describe el patrón.
Tuve un miembro del consejo que, en una reunión de alta dirección, se levanta y dice: ‘Todos deben volver a la oficina porque sé que esa es la mejor manera de trabajar. Según mi experiencia de los años 80, cuando tuve ese almuerzo con el tipo que resultó ser mi mentor y coach.’ Y siempre es un hombre, que basa su experiencia en lo que funcionó mejor para él.
La misma lógica se aplica a la IA, con ejecutivos tomando decisiones basadas en su propio contexto, no en la realidad operativa.
No puedes abordar el "workslop"— contenido generado por IA que es técnicamente completo pero sustancialmente inútil— si no muestras cómo se ve la buena calidad. No puedes exigir transformación si no tienes idea de cómo realmente se está haciendo el trabajo.
3. Mentalidad de Producto: tratar el trabajo como algo que se diseña
La investigación del MIT Sloan halló que el 91% de los líderes de datos afirman que los desafíos culturales están bloqueando sus esfuerzos de IA. Solo el 9% señala problemas tecnológicos. Sin embargo, la mayoría de las empresas todavía trata la IA como un problema técnico, anunciando objetivos de eficiencia antes de entender qué es lo que realmente genera fricción en los flujos de trabajo.
La investigación de BCG muestra que reducir el trabajo repetitivo, o lo que podrías llamar tareas rutinarias que agotan el alma, incrementa las probabilidades de éxito de la IA y mejora la retención.
Zapier pasó de un 65% de uso inicial al 89% de adopción diaria de herramientas de IA, enfocándose en resolver problemas reales en lugar de maximizar el despliegue de funcionalidades. Su equipo de atención al cliente vio una reducción del 50% en el tiempo de gestión de tickets mientras las puntuaciones de compromiso de los empleados aumentaron de 20 a 30 puntos.
Brandon Sammut, líder de Zapier durante esta transformación, explicó el cambio.
«Dejamos de preguntar ‘¿qué puede hacer esta herramienta de IA?’ y empezamos a preguntar ‘¿qué problemas están generando trabajo repetitivo para equipos específicos?’ Las herramientas siguieron a los problemas, no al revés.»
Las organizaciones invierten $142 mil millones anualmente en entender a sus clientes, pero menos de $11 mil millones en la experiencia de los empleados, a pesar de la evidencia clara que vincula el compromiso con los resultados empresariales. Si trataras a los clientes como la mayoría de las empresas trata a sus empleados durante las transiciones tecnológicas, estarías fuera del negocio.
El problema de fondo es lo que Elliott llama "teatro de la productividad" — optimizar para señales visuales de actividad en lugar de resultados.
"El sesenta y cinco por ciento de los encuestados dijo que para ellos es más importante responder rápido a un mensaje que concentrarse y entregar su trabajo principal", señala Elliott. "Eso es triste, ¿verdad? Esas son solo señales visuales de que hay actividad. Producir más de algo no es un resultado."
Elliott continuó describiendo el cambio necesario. Los líderes deben abandonar las señales visuales de actividad y apostar por gestión basada en resultados. Eso significa definir objetivos organizacionales, clarificar las prioridades principales, establecer métricas de éxito y hacer que esa claridad llegue a toda la compañía.
Cuando se hace bien, crea igualdad de condiciones y entrega los resultados que los ejecutivos realmente desean. Pero requiere una inversión significativa y representa un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones operan.
4. Coraje: Tener Valor Cuando Es Arriesgado
En una reunión general de Salesforce, la dirección bromeó diciendo que ICE estaba esperando al fondo de la sala a los empleados internacionales que se pusieran de pie. La indignación que siguió no solo se debió a una mala decisión, sino a la destrucción de la seguridad psicológica necesaria para experimentar con IA.
La forma más rápida de lidiar con la incertidumbre es juzgar", señala Zierk. "Eso cierra la mente. Lo opuesto al juicio es la curiosidad, y la curiosidad es lo que las organizaciones necesitan ahora mismo. Pero la curiosidad requiere seguridad psicológica, y el liderazgo basado en el miedo destruye eso.
Tener coraje en el liderazgo significa comunicar personalmente las malas noticias con una explicación honesta de los factores de negocio, no dar guiones de despido a los gerentes. Especialmente cuando se eliminan puestos antes de que la IA haya demostrado sus resultados y, convenientemente, antes de que se paguen los bonos.
El alineamiento en torno al liderazgo autoritario genera oportunidades para quienes estén dispuestos a construir organizaciones donde las personas puedan dar lo mejor de sí en la incertidumbre. No porque sea bondadoso, sino porque el miedo genera conformidad mientras que la confianza genera la toma de riesgos inteligentes que requiere la transformación mediante IA.
5. Paciencia Estratégica: Pensar a Largo Plazo
Según una investigación de S&P Global, el 42% de las empresas abandonan las iniciativas de IA antes de que lleguen a producción, una cifra que se ha más que duplicado en solo un año. El patrón es así:
- Anunciar objetivos agresivos de eficiencia para satisfacer a los consejos
- Acelerar la implementación para cumplir plazos
- Descubrir que no existen capacidades organizacionales
- Reducir silenciosamente las expectativas seis meses después.
Ha surgido el término "reshape stage" para describir a las empresas que están rediseñando los flujos de trabajo de principio a fin en lugar de solo implementar herramientas. Estas organizaciones muestran que el 46% de sus empleados están preocupados por su seguridad laboral, frente al 34% de las empresas menos avanzadas.
Esa ansiedad es el costo de una verdadera transformación. La paciencia estratégica significa proteger el tiempo necesario para que esa ansiedad se resuelva mediante apoyo demostrado y desarrollo de capacidades, no fingir que la transformación sucede sin fricción.
BCG descubrió que el 79% de los empleados que recibieron más de cinco horas de formación en IA se convirtieron en usuarios habituales, frente al 67% de quienes recibieron menos de cinco horas. La paciencia estratégica es proteger esa inversión incluso cuando los consejos exigen resultados inmediatos.
6. Transparencia: Honestidad Sobre la Incertidumbre
La brecha de 51 puntos entre lo que los ejecutivos creen que los empleados entienden y lo que los empleados realmente comprenden no se debe a una comunicación insuficiente, sino a una comunicación deshonesta.
Los líderes anuncian que "la IA te liberará para trabajos de mayor valor" sin concretar en qué consisten esos trabajos o si existirán en el nivel de remuneración actual. Presentan estrategias de IA como planes completamente formados cuando en realidad son hipótesis en prueba en tiempo real. Afirman tener certeza sobre la trayectoria de la IA cuando los propios altos ejecutivos están inseguros.
Steve Cadigan explica la dinámica.
Para que haya confianza, tienes que construir un historial de desempeño constante y confiable. Y todavía no tenemos eso con la inteligencia artificial. Además, existe una fuerte narrativa en los medios actualmente: la inteligencia artificial va a reemplazarte. Va a quitarte tu trabajo. Ese nivel de miedo y desconfianza generará obstáculos en la implementación.
El miedo se manifiesta en lo que Ethan Mollick llama "cyborgs secretos": personas que usan herramientas de inteligencia artificial pero no se lo dicen a sus jefes, a veces por temor a que admitir su uso implique ser reemplazables. Eso es lo opuesto a la experimentación transparente que se requiere para una transformación; ahora lo conocemos como IA en la sombra.
Johannes Sundlo, experto en adopción de inteligencia artificial, cuestiona nuestra relación con lo que entendemos como conocimiento.
«Cuando las universidades debaten prohibir la inteligencia artificial porque los estudiantes la usan para hacer trampas, pierden de vista la verdadera pregunta: ¿qué es el conocimiento en un mundo impulsado por la IA? Los líderes en las organizaciones cometen el mismo error: intentan controlar la narrativa en lugar de ser honestos sobre lo que aún no saben.»
La transparencia significa separar lo que es seguro (estamos invirtiendo en inteligencia artificial, algunos roles cambiarán) de lo que es incierto (exactamente cuáles roles y cómo). Significa compartir los resultados de los proyectos piloto, incluidos los fracasos. Significa admitir "estamos resolviéndolo juntos" en lugar de fingir tener respuestas que aún no tenemos.
Cadigan señala que un elemento clave que lleva a errores con la inteligencia artificial es que "es diferente a cualquier otra tecnología que hayamos visto antes. Antes, solíamos tener bastante claro cómo se iba a aplicar. Con la inteligencia artificial, ni siquiera sabemos mucho de lo que es capaz y aún lo estamos aprendiendo. Las posibilidades todavía no se han explorado completamente, pero estamos bastante seguros de que aquí hay una ventaja competitiva. Así que allá vamos."
Esa incertidumbre vuelve obsoletos los manuales tradicionales de despliegue y hace que la comunicación honesta sea esencial.
7. Pensamiento Sistémico: Comprendiendo los Efectos en Cadena
La mayoría de las iniciativas de inteligencia artificial fallan en los límites entre equipos. Se implementa una herramienta de IA en atención al cliente sin considerar el impacto en desarrollo de producto (patrones de quejas diferentes), marketing (las necesidades de mensaje cambian), u operaciones (los modelos de dotación de personal cambian cuando la IA maneja los temas rutinarios pero eleva los complejos).
La investigación de BCG sobre gobernanza de la inteligencia artificial muestra que el 52% de las organizaciones exitosas ahora usan equipos multifuncionales de líderes de negocio y tecnología para impulsar la estrategia, un aumento respecto al 5% de hace solo un año. El cambio reconoce que las decisiones de IA generan consecuencias en las personas y los procesos que los enfoques liderados por TI no pueden abordar.
Según Cadigan, la causa raíz de las implementaciones aisladas es la forma en que hacíamos las cosas en el pasado.
"Como el software comercial", dice. "Lo instalamos, recibimos capacitación, así es como se usa. Pero la inteligencia artificial requiere experimentación, y eso no es algo a lo que estemos acostumbrados a ver. Tenemos que reconocer que la IA impacta los puestos, las trayectorias profesionales y el trabajo de todos nuestros empleados de formas que requieren una visión sistémica."
Caldwell compara el despliegue de herramientas de inteligencia artificial de uso general sin formación con darles a los empleados una navaja suiza con 20 funciones, pero solo explicarles tres. Sin comprender cómo su trabajo se conecta con el de los demás, optimizan solo localmente y esto puede generar disfunciones a nivel de todo el sistema.
Desarrollar Capacidad, No Solo Anunciar Estrategia
Estas siete capacidades—empatía, presencia, mentalidad de producto, valentía, paciencia estratégica, transparencia y pensamiento sistémico—no son "habilidades blandas". Son tareas arduas que requieren práctica constante.
La investigación de BCG y Columbia muestra que las empresas con liderazgo de cambio orientado a la inteligencia artificial logran márgenes de ganancia 3.2 veces superiores a las que aplican enfoques tradicionales liderados por TI. Toda la sofisticación tecnológica se desperdicia si los equipos de liderazgo no pueden generar la transformación cultural que exige la inteligencia artificial.
Estamos en un momento en el que los líderes y gerentes tienen más probabilidades de preocuparse por perder sus empleos en los próximos diez años debido a la IA que los empleados de primera línea. Esa ansiedad genera presión para moverse rápido, sonar con confianza y demostrar control. Pero los equipos ejecutivos que tienen éxito están haciendo lo contrario: avanzan deliberadamente, admiten la incertidumbre y construyen confianza.
La brecha entre donde estás y donde necesitas estar en estas competencias no es fija. Es una función de cuán deliberadamente inviertas en desarrollarlas. La pregunta es si estás dispuesto a hacer el trabajo mientras todos los demás solo generan titulares.