El director de Zapier afirma que la verdadera ventaja de la IA es la cultura, no la sofisticación técnica
Descubre cómo Zapier amplió el uso de la IA en la contratación, el rendimiento y el trabajo diario al centrarse en la cultura, la velocidad de aprendizaje y el potencial humano, en lugar de depender únicamente de las herramientas.
Brandon Sammut
Director de Personas y Transformación de la IA en Zapier
Transformación impulsada por la IA: La verdadera transformación mediante la IA es un desafío relacionado con las personas, centrado en integrar la IA en la cultura organizativa.
Impacto en los empleos: La IA está transformando los empleos al automatizar tareas repetitivas, lo que permite dedicar más tiempo al trabajo creativo y estratégico.
Mejora del rendimiento: La IA mejora el rendimiento al reducir el tiempo dedicado a las tareas y aumentar la productividad y los salarios de los equipos.
Simplicidad frente a complejidad: Las soluciones de IA valiosas suelen surgir de casos de uso sencillos que resuelven problemas humanos reales.
Prioridad cultural: Una transformación exitosa mediante la IA requiere una cultura que apoye la experimentación y el aprendizaje, no solo la tecnología.
Brandon Sammut es el director de Personas y Transformación de IA en Zapier. Él y el equipo de Zapier llevan los últimos tres años integrando la IA en sus sistemas, flujos de trabajo y prácticas relacionadas con las personas.
Nos sentamos con Brandon para entender por qué su puesto pasó de llamarse «Personas» a «Personas y Transformación de IA». Nos explicó que la verdadera transformación de IA es un desafío relacionado con las personas, no técnico.
Construir sistemas que maximicen el potencial humano
Soy Brandon Sammut, director de Personas y Transformación de IA en Zapier. Me centro en el futuro del trabajo, en la intersección entre el talento y la tecnología.
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Mi trayectoria hasta aquí no ha sido lineal. Empecé en el ámbito educativo —primero como director de una residencia universitaria en la Universidad de Texas en Arlington— y después pasé seis años en Teach For America, trabajando en selección, finanzas, operaciones y alianzas corporativas.
Más tarde, cursé un MBA y un máster en Educación en Stanford, hice prácticas de capital riesgo en Owl Ventures y finalmente llegué a mi primer puesto como director de Personas en LiveRamp (NYSE: RAMP). Lo que tienen en común esas experiencias es un hilo conductor que me motiva profundamente. ¿Cómo construimos sistemas que maximicen el potencial humano y cómo podemos conectar de forma escalable ese potencial con las oportunidades?
Me incorporé a Zapier en 2021, antes de la revolución de la IA generativa. En marzo de 2023, nuestro director ejecutivo emitió una «Alerta Roja de IA» para toda la empresa, un llamamiento a la acción que lo cambió todo. Nos dimos cuenta de que la oportunidad que ofrecía la IA para Zapier (y el riesgo de no actuar) era enorme.
El equipo de Personas y yo llevamos los últimos tres años implementando la transformación de IA en toda la experiencia de las personas empleadas: desde cómo contratamos hasta cómo desarrollamos a las personas y cómo rediseñamos el trabajo en sí.
A finales de 2025, formalizamos este trabajo ampliando explícitamente mis responsabilidades para incluir la transformación de IA junto con el área de Personas. La lógica era sencilla: la verdadera transformación de IA es un desafío relacionado con las personas, no solo técnico.
Zapier es una plataforma de orquestación de IA con un equipo de 800 personas que trabaja completamente en remoto desde más de 40 países. Mi ámbito abarca toda la función de Personas, desde la adquisición de talento hasta el desarrollo del talento, las operaciones de personal y la compensación y los beneficios totales, además del esfuerzo de transformación de IA de toda la empresa de Zapier. Esto incluye nuestro Centro de Excelencia de Transformación de IA, 11 equipos integrados de transformación de IA a nivel departamental y nuestro Marco de Transformación de IA de código abierto, que compartimos públicamente con el mercado en general.
En resumen: soy responsable tanto de las personas como de los sistemas de IA que ayudan a esas personas a hacer su mejor trabajo. También trabajo con nuestros equipos de atención al cliente para ayudar a otras organizaciones a tener éxito en sus propias transformaciones de IA.
La verdadera transformación de IA es un desafío relacionado con las personas, no solo técnico.
Cómo la IA hace que el trabajo sea más humano
En toda nuestra empresa, el 97 % de las personas empleadas utiliza herramientas de programación con IA en su trabajo principal. El 88 % afirma que estas han mejorado de forma medible su rendimiento, y la implicación de las personas empleadas supera el 80 % en nuestras encuestas periódicas. Esto me indica que, por el momento, la IA no está deteriorando la experiencia de las personas empleadas, pero afirmamos esto con humildad y seguimos interesados en conocer el impacto de la IA en cómo las personas viven su trabajo.
Los empleos son cada vez más interesantes, y esa es la historia cualitativa que más me entusiasma. Cuando automatizamos las tareas repetitivas, las personas realizan un trabajo más creativo, estratégico y humano.
Nuestro equipo de adquisición de talento recibe habitualmente elogios por la experiencia de las candidaturas. No porque cuente con un equipo especialmente grande, sino porque una orquestación meditada de la automatización y la IA aumenta la personalización.
Están surgiendo nuevas trayectorias profesionales. Las personas que antes realizaban trabajos manuales y repetitivos ahora crean automatizaciones, ocupan puestos de transformación de IA y contribuyen a funciones completamente nuevas.
La IA elimina el trabajo de poco valor y revela a los mejores profesionales
Nuestro equipo de Atención al Cliente redujo en un 50 % el tiempo medio de gestión de tickets mediante resúmenes basados en IA. Eso significa que ahora responden a las preguntas de los clientes el doble de rápido. Ese mismo equipo recibe ahora una remuneración situada en el percentil 90 del mercado. No es una coincidencia.
Cuando la IA elimina las repeticiones de bajo valor, las personas realizan un trabajo realmente difícil y que requiere un alto nivel de criterio, y puedes remunerarlas en consecuencia. Son profesionales de élite que generan resultados valiosos.
Nuestro equipo de Generación de Demanda creó un flujo de trabajo basado en IA que automatizó la investigación de clientes potenciales y generó mensajes de contacto personalizados para los ejecutivos de cuentas en tiempo real. Eso recuperó una capacidad equivalente a 4,5 empleados a tiempo completo, ahorró entre $15–20K en costes de herramientas y generó $1.2M en oportunidades comerciales. Un solo flujo de trabajo.
Operaciones de Ingresos ejecuta ahora 25 flujos de trabajo y agentes de IA, lo que ahorra el equivalente a 34 semanas de trabajo a tiempo completo cada mes. Finanzas redujo en un 25 % el cierre de fin de mes pese a una mayor complejidad, con un equipo de 8 personas para una empresa que supera los $5 mil millones de ingresos anuales.
La dificultad ha estado en que el ritmo del cambio genera cansancio. No todo el mundo avanza al mismo ritmo, y no pasa nada. Pero gestionar esa desigualdad entre 800 personas requiere intencionalidad, y algunos flujos de trabajo basados en IA necesitaron varias iteraciones antes de producir resultados con los que estuviéramos realmente satisfechos.
No considero que sean fracasos. Esa es la naturaleza del trabajo. La inteligencia sigue creciendo. Algo que hoy no está del todo conseguido podría ser completamente distinto dentro de un mes.
Por qué la simplicidad vence a la complejidad en las iniciativas de IA
Al principio, mi equipo y la empresa creíamos, de forma refleja, que los casos de uso de IA más valiosos serían técnicamente sofisticados. Esto condujo a una ingeniería excesiva. En realidad, algunos de nuestros trabajos de mayor impacto han sido bastante sencillos: automatizar las comunicaciones con candidatos personalizadas para cada puesto, crear un entrenador de IA sencillo para establecer objetivos y resumir tickets de soporte largos en información práctica.
Si pudiera volver atrás, me diría que empezara con la solución más sencilla que resuelva un problema real de las personas. No confundas la complejidad técnica con el valor empresarial. La pregunta no es "¿Hasta qué punto es impresionante esto?". Es "¿Mejora esto realmente el trabajo de alguien?"
Cómo una evaluación de competencia en IA eleva el nivel de las nuevas contrataciones
Ahora evaluamos la competencia en IA del 100 % de los candidatos, en todos los departamentos y para todos los puestos. Este es el mayor cambio operativo que hemos realizado a causa de la IA. La IA se está convirtiendo en un requisito básico para realizar el trabajo.
Hemos creado un Marco de Competencia en IA con cuatro niveles: Inaceptable, Capaz, Adoptivo y Transformador.
- "Inaceptable" significa que alguien se resiste activamente a la IA o nunca la ha utilizado de forma intencionada; para nosotros, eso impide seguir adelante.
- "Capaz" significa que has utilizado repetidamente la IA con un propósito y muestras una evolución constante en el aprendizaje; buscamos ejemplos reales que puedan describir, aunque sean sencillos.
- "Adoptivo" significa que has pasado del uso ocasional a una aplicación habitual e intencionada con un impacto real; buscamos ejemplos claros de retorno de la inversión.
- "Transformador" significa que la IA ha cambiado fundamentalmente tu forma de trabajar y que esa nueva manera de trabajar influye en tu equipo, tus proyectos o tu organización, no solo en tu propia productividad.
En todos los sistemas, integramos la evaluación de la competencia en IA en nuestras entrevistas estructuradas y creamos un Agente de Entrevistas para Elevar el Nivel, una herramienta basada en IA que genera preguntas de entrevista adaptadas al puesto, el nivel y nuestros criterios de evaluación. Explica por qué ha elegido cada pregunta, lo que ayuda a los entrevistadores a mantener una calibración coherente en toda nuestra organización de 800 personas con 10 vicepresidentes.
Formamos a nuestro equipo de selección para evaluar la competencia y calibramos qué significa "bueno" en cada nivel según el puesto. Desde el punto de vista conductual, los responsables de contratación cuentan ahora con un lenguaje común para hablar de la preparación para la IA.
En cuanto a los resultados, la calidad de la experimentación y del aprendizaje sobre IA entre compañeros se aceleró notablemente una vez que cada nueva contratación llegó con al menos unos conocimientos básicos. Elevó el nivel mínimo de toda la empresa.
Cómo la IA mejora la eficacia de las reuniones individuales
Explicaré nuestro Coach de reuniones individuales porque es nuestro desarrollo más sofisticado del equipo de Personas y muestra cómo la IA puede potenciar (no reemplazar) el aspecto humano de la gestión.
Problema: Todo líder de personas sabe que la calidad de las conversaciones individuales entre los managers y sus colaboradores directos es uno de los indicadores más sólidos del compromiso, la retención y el rendimiento. Pero la mayoría de los managers reciben muy poco asesoramiento en tiempo real sobre cómo se desenvuelven en esas conversaciones. ¿Hacen suficientes preguntas? ¿Hablan demasiado? ¿Están creando espacio para la otra persona?
Solución de IA: Creamos un coach de reuniones individuales basado en IA. Después de una reunión individual (con total transparencia para ambas partes; es una opción voluntaria y visible), el sistema analiza la conversación y genera comentarios de coaching para el manager.
Flujo integral:
- El manager y su colaborador directo celebran su reunión individual habitual (la reunión en sí no cambia).
- Después de la reunión, la IA analiza la estructura de la conversación: la proporción entre hablar y escuchar, los tipos de preguntas formuladas y si el manager creó espacio para las prioridades de su colaborador directo.
- El coach genera comentarios personalizados, como «Has hablado el 70 % del tiempo en esta reunión; considera hacer más preguntas abiertas» o «Has hecho muy buenas preguntas de aclaración, pero perdiste una oportunidad de orientar sobre el problema que planteó tu colaborador». El coach entrega los comentarios únicamente al manager: son privados, constructivos e inmediatamente aplicables.
- Con el tiempo, el manager puede identificar patrones en varias reuniones individuales y hacer un seguimiento de su crecimiento.
Por qué funciona: Resuelve el problema de «escalar el trabajo del socio empresarial de RR. HH.» al que se enfrenta toda empresa. No podemos poner un HRBP en cada reunión individual. Pero sí podemos proporcionar a cada manager un coach privado que le ayude a mejorar en las conversaciones más importantes, sin exigirle que pida ayuda a nadie ni que admita que tiene dificultades.
La arquitectura de confianza lo es todo: ¿Qué datos se utilizan? ¿Dónde se almacenan? ¿Quién los ve? Somos radicalmente transparentes respecto a todo esto. Es un «traje de Iron Man» para los managers: mejora sus capacidades, en lugar de ser un supervisor de IA que observa por encima de su hombro. Esta distinción es enormemente importante para la adopción.
También compartiré un flujo de trabajo más sencillo, pero igualmente potente: nuestro Coach de comentarios, que utilizamos al prepararnos para dar comentarios constructivos. Está formado con nuestro marco interno de comentarios y ejemplos de comentarios constructivos excelentes.
Un empleado puede interactuar con él de forma privada, describir la situación y recibir ayuda para estructurar sus comentarios antes de una conversación en directo. Resuelve el problema humano de: «Sé que tengo que dar estos comentarios, pero no sé cómo expresarlos con habilidad y todavía no quiero hablar con otra persona sobre ello porque el contexto es demasiado delicado». La IA elimina por completo esa barrera.
\u003cstrong\u003eResuelve el problema humano de: ‘\u003cem\u003eSé que tengo que dar estos comentarios, pero no sé cómo expresarlos con habilidad y todavía no quiero hablar con otra persona sobre ello porque el contexto es demasiado delicado.’\u003c/em\u003e La IA elimina por completo esa barrera.\u003c/strong\u003e
Por qué los retos de integración de la IA son mayores que los fallos tecnológicos
Para ser completamente sinceros, los casos en los que la IA no ha cumplido las expectativas se deben menos a fallos de la tecnología y más al reto de la integración. La mayor brecha ha sido pasar de la adopción individual a la adopción institucional de la IA.
Aunque el 97 % de nuestro equipo utiliza la IA, transformar fundamentalmente los procesos empresariales principales de principio a fin con IA es una montaña distinta que escalar.
Recogimos rápidamente los frutos más fáciles. El trabajo más difícil y de mayor valor —rediseñar los flujos de trabajo desde los principios básicos y conseguir que las herramientas basadas en IA se comuniquen entre sí mediante una orquestación estratégica— es más lento y desordenado de lo que anticipaba.
Internamente, llamamos a esto el cambio de «IA individual» a «IA institucional a escala», y es nuestro principal foco para 2026. Requiere una infraestructura de autenticación compartida, bases de datos interfuncionales y replantearse fundamentalmente cómo los equipos transfieren los procesos. Es trabajo arquitectónico, no solo experimentación.
Otra confesión sincera: la saturación de proveedores de IA es real. La cantidad de herramientas que afirman resolver la transformación mediante IA es abrumadora. Otra lección que aprendimos por las malas es que consolidar las operaciones en un pequeño número de plataformas principales es esencial, en lugar de acumular más de diez soluciones puntuales. Ahora hacemos un seguimiento del uso, la fiabilidad y el ROI de cada herramienta, y retiramos activamente aquellas que no se integran.
Y el último inconveniente de la IA: se ha producido una erosión de la responsabilidad debido a la comodidad que crea la IA. Cuando la IA genera resultados de forma rápida y sencilla, los líderes pueden publicar cosas sin una revisión humana genuina. El estándar de calidad puede bajar en favor de la rapidez si los líderes no tienen cuidado. Si la IA contribuye al trabajo, los seres humanos siguen siendo responsables de su precisión, tono e impacto.
Cómo cambia la IA la necesidad de un plan de estudios formal
Partía de la idea de que el desarrollo de capacidades requiere un plan de estudios formal, pero estaba equivocado. Durante años, el procedimiento habitual en Personas/Aprendizaje y Desarrollo ha consistido en identificar una carencia de habilidades, diseñar un programa de formación, impartirlo y medir su finalización.
La IA rompió ese modelo para nosotros. La tecnología cambia tan rápido que, para cuando pudiéramos redactar un plan de estudios tradicional, ya estaría obsoleto.
Lo sustituimos por una filosofía de aprendizaje basada en la velocidad de aprendizaje en lugar del volumen de conocimientos. No tenemos un plan de estudios formal sobre IA en Zapier. En su lugar, integramos el aprendizaje y la experimentación con IA en tantas prácticas existentes de Zapier como es posible: las semanas de innovación se convirtieron en semanas de innovación con IA, la incorporación se convirtió en una vía de acceso a la fluidez en IA, y los canales de preguntas y respuestas entre compañeros, con usuarios avanzados de IA asignados, se convirtieron en la capa de apoyo.
La idea más profunda aquí es que cuánto sabemos en un momento dado es menos importante que la rapidez con la que aprendemos. Y los ingredientes que maximizan la velocidad de aprendizaje — seguridad psicológica, una cultura de experimentación y compartir lo que funciona y lo que no — son ingredientes de la cultura organizativa que no todas las empresas tienen implantados.
Por qué la transformación mediante IA es un reto cultural
La transformación mediante IA es un reto relacionado con las personas, no técnico. Todas las empresas hablan de transformación mediante IA, pero pocas lo hacen bien porque se centran primero en las herramientas.
La verdadera transformación comienza con las personas, la cultura y el liderazgo. Si tu cultura no apoya la experimentación —si las personas no se sienten seguras al intentar cosas, fracasar y compartir—, ninguna cantidad de herramientas de IA te llevará adonde quieres llegar.
La función de Personas rara vez ha sido tan importante como en la era de la IA. Muchas de las cosas en las que nos hemos formado —planificación de la plantilla, gestión del cambio y desarrollo del liderazgo— son ahora más importantes, no menos.
Las organizaciones que aprenderán más rápido sobre IA son aquellas en las que las personas se sienten seguras al probar cosas que podrían no funcionar, compartir abiertamente esos experimentos y aprender públicamente de los fracasos. Si tu cultura castiga el fracaso o acapara el conocimiento, las herramientas de IA no te salvarán.
Hemos dedicado tanto tiempo a garantizar que esos componentes culturales estén presentes como a la formación tradicional de habilidades. Las herramientas son lo mínimo imprescindible; la cultura es lo que marca la diferencia.
Por qué la gestión del desempeño necesita un rediseño
La gestión del desempeño es un área que debería rediseñarse activamente para un futuro aumentado por la IA. El ciclo tradicional de evaluación del desempeño —anual o semestral, centrado en el pasado y muy dependiente de la memoria y la capacidad de redacción del mánager— debe desaparecer.
En Zapier, ya hemos empezado a rediseñarlo en varios niveles:
- Capa 1 – Recopilación de evidencias (el flujo de trabajo «notas blob»): Creamos una integración de Slack extremadamente sencilla. Cuando ocurre algo digno de mención —un trabajo excelente, un momento de liderazgo, un área de crecimiento—, un responsable o miembro del equipo reacciona al mensaje de Slack correspondiente con un emoji específico (lo llamamos «notas blob»: 📝). Esa reacción activa un flujo de trabajo de Zapier que captura el mensaje, lo resume mediante IA y registra una entrada clara de evidencia de desempeño en un documento estructurado. Sin formularios, sin cambiar de contexto y sin depender de la memoria meses después. Capturamos la evidencia en el momento, con un solo clic en un emoji.
- Capa 2 – Redacción de evaluaciones (el asesor de evaluaciones de desempeño con IA): Cuando llega el momento de la evaluación, proporcionas el nombre, el nivel del puesto y la evidencia de desempeño acumulada. La IA redacta una evaluación alineada con nuestros comportamientos de impacto —nuestros estándares de desempeño diferenciados por nivel del puesto— utilizando como referencia ejemplos concretos de evaluaciones excelentes. El resultado son evaluaciones más claras, basadas en más evidencias y más prácticas, lo que reduce drásticamente la carga para los responsables.
- Capa 3 – Establecimiento de objetivos (el asesor de objetivos AMP): Un chatbot ayuda a todos los empleados a establecer objetivos prácticos, medibles y con propósito en tan solo unos minutos mediante indicaciones guiadas. Convierte intenciones desordenadas en resultados claros y fáciles de seguir.
Pero esto sigue siendo adopción de la IA: hacer que el sistema existente funcione mejor. La oportunidad de transformación es mucho mayor.
¿Qué pasaría si la evidencia del desempeño se capturara de forma continua y pasiva en todas las superficies de trabajo, no solo en Slack? ¿Y si la IA identificara patrones en los datos de desempeño de todo un equipo que un único responsable nunca detectaría? ¿Y si el asesoramiento sobre comentarios estuviera disponible en tiempo real, permaneciendo inactivo en Slack, y no solo antes de una conversación programada?
Nos dirigimos en esa dirección. Los líderes que rediseñen ahora este sistema —manteniendo al mismo tiempo la responsabilidad humana sobre las decisiones reales— tendrán una ventaja significativa en densidad de talento y experiencia del empleado.
Cómo la IA transforma las estrategias de liderazgo y dotación de personal
No incorporamos personal adicional para nuestra transformación mediante IA en toda la empresa, no solo en Recursos Humanos. No modificamos ninguna línea de dependencia. Fue una decisión totalmente intencionada.
En su lugar, creamos un modelo de dotación de personal en estructura de núcleo y satélites. El núcleo, nuestro Centro de Excelencia para la Transformación mediante IA, es un equipo pequeño que establece estándares, gestiona herramientas compartidas, mantiene nuestro cuadro de mando de transformación mediante IA y ayuda a los equipos a ampliar lo que funciona sin reinventarlo.
Los satélites son 11 responsables de Transformación mediante IA integrados en cada departamento (Producto, Ventas y Éxito del cliente, Marketing, Soporte, Personas, Operaciones ejecutivas, Finanzas, Datos, Ecosistemas, Operaciones empresariales y Legal). Cada responsable debe poner en marcha al menos un caso práctico de transformación mediante IA por trimestre desde su departamento.
Es importante destacar que cubrimos los puestos de ingeniería de automatización mediante IA con personas de nuestro equipo de Personas, porque cuentan con conocimientos especializados previos en Recursos Humanos. Esto muestra a la organización algo que queremos que sea una realidad: aunque se producirán cambios disruptivos en el conjunto de puestos que tenemos, apostamos por nuestro talento actual.
Un líder de Recursos Humanos entiende intuitivamente los riesgos de utilizar el organigrama para impulsar la transformación, por lo que el papel central de la organización de Personas en este trabajo es tan importante.
También elevamos la remuneración del percentil 50 al percentil 90, un concepto que llamamos «densidad de talento». Cuando la IA hace que tu equipo sea considerablemente más productivo, comparte la riqueza. Nuestro equipo de atención al cliente es un gran ejemplo: profesionales de élite que generan resultados poco habituales y reciben una remuneración acorde.
Por qué es importante compartir con los equipos las ganancias de productividad impulsadas por la IA
Espero que los equipos directivos se pregunten: «¿Qué debería ocurrir con el valor económico que crean los equipos aumentados por la IA?». Espero que consideren compartir el incremento de productividad que los equipos logran al pensar de forma creativa y rediseñar el trabajo mediante la IA.
Nuestro equipo de atención al cliente redujo a la mitad su tiempo medio de gestión. Ahora son profesionales de élite que generan resultados poco habituales en el mundo de la atención al cliente. Y reciben una remuneración acorde: se encuentran en el 10 % superior del mercado.
Esto crea una buena alineación. Si la transformación mediante IA exige más de las personas —más experimentación, más aprendizaje y más replanteamiento de sus propias funciones—, los beneficios también deberían volver a ellas, no solo reflejarse en el balance. Creo que los líderes que descubran esa alineación atraerán y retendrán al mejor talento en un mundo aumentado por la IA.
Cinco formas de navegar eficazmente por la transformación impulsada por la IA
Cuando piensas en la IA de esta manera, dejas de perseguirla por sí misma y empiezas a preguntarte: ‘¿Qué problema resuelve esto y qué aspecto tiene algo ‘mejor’ para las personas implicadas?…Sin unos límites claros, las personas se limitarán más de lo necesario. Esto limita la creatividad.
Estas son cinco cosas en las que los líderes deben pensar al afrontar la transformación de la IA (algunas de ellas pueden parecer contraintuitivas):
- Empieza por la cultura, no por las herramientas. Haz una evaluación: ¿Existe una sólida sensación de seguridad psicológica? ¿Hay una dirección en la que se confía? ¿Existe una cultura genuina de experimentación? Estos ingredientes culturales importan al menos tanto como las habilidades. Serán el viento a favor —o el viento en contra— mientras desarrollas tu dominio.
- Piensa en la IA como una herramienta, no como un resultado. Esto se aplica a la tecnología en general. Las tecnologías son herramientas —medios—, formas de hacer las cosas. Cuando piensas en la IA de esta manera, dejas de perseguirla por sí misma y empiezas a preguntarte: "¿Qué problema resuelve esto y qué aspecto tiene algo 'mejor' para las personas implicadas?"
- Publica pronto tus límites de seguridad. Sin unos límites claros, las personas se limitarán más de lo necesario. Esto limita la creatividad. Lo primero que hicimos después de nuestra Alerta Roja fue desarrollar unas directrices para el uso de la IA. Esto permitió experimentar más, no menos.
- Nombra a un único líder responsable. No un comité. No un grupo de trabajo que se reúna mensualmente. Una única persona responsable de la transformación de la IA, con capacidad para establecer prioridades y asignar recursos. En Zapier, esa persona soy yo, y una responsabilidad clara nos hizo pasar de una experimentación dispersa a una transformación coordinada.
- Aplica la «regla de tres». Si tu equipo hace algo manualmente tres veces, lo automatiza la cuarta. O justifica por qué no puede o no debe automatizarse. Esto crea una norma cultural: la automatización no es una aspiración, sino algo que se espera. También desarrolla la capacidad de detectar tareas repetibles, el primer paso para rediseñar el trabajo.
Y una idea adicional: publica tu manual de forma abierta. Comparte lo que estás aprendiendo. Compartir los avances con franqueza acelera todo el sector. En la transformación de la IA, publicar nuestro trabajo de forma abierta nos ayuda a todos a aprender más rápido y juntos.
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