Se pide a los ejecutivos que demuestren su trabajo con la IA
Evidencia creada: La credibilidad de los ejecutivos depende cada vez más de demostrar qué han creado, implementado, mejorado y aprendido mediante la IA.
La adopción importa: La fluidez en IA por sí sola no puede generar una transformación; los líderes deben ganarse la confianza de las partes interesadas y cambiar la forma en que trabajan las organizaciones.
Prueba de criterio: El uso repetido de la IA puede agudizar el criterio, pero la confianza sin cuestionamientos en los resultados puede debilitar la toma de decisiones críticas.
Brecha de contratación: Las empresas tienen dificultades para evaluar a líderes que combinan capacidad práctica en IA con experiencia dirigiendo cambios interfuncionales.
Actualización del sistema: La contratación de ejecutivos sigue favoreciendo las señales antiguas, lo que genera presión para rediseñar las prácticas de promoción, sucesión y entrevistas.
Pide a un alto directivo que te explique paso a paso un problema que haya resuelto con IA y presta atención a los primeros 30 segundos.
JC Christian, de la firma de búsqueda de ejecutivos Christian & Timbers, dice que utiliza esas conversaciones como barómetro. Lo que le interesa al principio no es la solución, sino si la persona puede explicar claramente el problema.
«La mayoría de las personas ni siquiera puede describir con precisión el problema en sí, y mucho menos acercarse a una solución», afirmó.
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Cuando un candidato puede aportar una visión profunda tanto del problema como de lo que construyó, eso le dice algo. Si no puede hacerlo, lo considera una señal de alerta.
Lo interesante no es la técnica de entrevista. Los profesionales de selección llevan pidiendo ejemplos concretos a los candidatos desde siempre. Lo que ha empezado a sustituir esa evidencia es lo realmente importante.
Durante gran parte de la era ejecutiva moderna, la credibilidad en la cúpula provenía esencialmente del reconocimiento de patrones acumulado. Habías vivido suficientes ciclos como para saber, aproximadamente, cómo podría desarrollarse este, y parte de tu valor consistía en ofrecer una interpretación que nadie más en la sala podía aportar. Veinte años de experiencia operativa te daban el beneficio de la duda durante los 12 meses siguientes.
Ese modelo funcionaba por una buena razón. El criterio en situaciones de incertidumbre es difícil de enseñar y de fingir durante un periodo prolongado.
También dependía, en parte, de la escasez.
Brandon Sammut, director de personal y transformación de IA en Zapier, describió cómo era esto en una empresa anterior. Un par de ingenieros eran las únicas personas de la organización que comprendían una parte de la arquitectura del producto.
«Como resultado, eran prácticamente intocables», afirmó. «Eso no es especialmente saludable ni indica un alto nivel de funcionamiento para ninguna de las partes implicadas».
La escasez protegía a esos ingenieros y los atrapaba. Nadie podía permitirse que trabajaran en otra cosa. El argumento más amplio de Sammut es que la IA está acelerando la democratización del conocimiento que inició internet.
La versión ejecutiva nunca fue tan mecánica, pero se parecía. La información, la interpretación y la memoria institucional eran escasas. La escasez ayudaba a fijar el precio.
La IA no elimina el valor de la experiencia. Cambia lo que la experiencia debe demostrar.
La evidencia debe ser algo que hayas construido
Christian distingue entre los líderes que utilizan la IA y los líderes nativos de IA, y no se anda con rodeos sobre cuántos han dado ese paso.
«Hablo con personas que dicen: “Acabamos de empezar a usar Copilot y ahora somos nativos de IA”», explicó. «Y es como: no, por desgracia, no lo son. Están en el mismísimo comienzo de la curva de adopción de la IA por parte de usuarios habilitados».
Quiere pruebas de implementación: modelos integrados en los flujos de trabajo, agentes dirigidos a procesos empresariales y líderes que se hayan acercado lo suficiente al trabajo como para comprender qué cambió.
Los verdaderos líderes se van a ensuciar las manos usando teclados. Es casi imposible ser nativo de IA y ser un experto de sillón en cualquier cosa.
Analiza a las empresas de la misma manera y señala que las empresas cotizadas están deseando hablar de los beneficios de la IA, por lo que supone que algunas de esas afirmaciones son exageradas. Lo que le interesa es el silencio.
«Si no presumimos en absoluto, normalmente es una señal de alerta», afirmó. «Si eres el responsable de la implementación de IA en una empresa y esta no obtiene ningún retorno de la inversión en IA, es bastante desalentador poder afirmar que tu papel allí fue un éxito».
El cambio que describe es que la credibilidad se vuelve más demostrable. «He liderado tres transformaciones» sigue siendo importante. Cada vez más, la pregunta de seguimiento es: ¿Qué cambiaste realmente en esta?
Dónde se concentra la demanda
Eso no significa que el mercado haya decidido simplemente que la competencia técnica supera a la experiencia.
Christian dice que los clientes siguen planteándole alguna versión del mismo problema.
«Muchos líderes dicen: “Oye, tengo a un prodigio de veintitantos años que carece por completo de presencia ejecutiva y experiencia en transformación, pero ha construido todas estas cosas geniales y es quien más sabe de IA”. Y me planteo si debería ascenderlo y convertirlo en mi vicepresidente de adopción de IA, o si debería buscar fuera de la empresa».
Según su explicación, la barrera técnica suele ser menor de lo que imaginan los ejecutivos. Muchos puestos de transformación de IA no son trabajos de ingeniería, y las personas curiosas que se mantienen cerca de la tecnología pueden aprender a utilizar las herramientas.
Entonces complica la historia.
Las mismas consideraciones que existían hace 20, 10 o 50 años siguen estando presentes hoy.
La experiencia en transformación y la capacidad de trabajar con procesos, tecnología y personas siguen siendo importantes porque construir es solo la mitad del problema.
“La adopción es, en realidad, el mayor problema”, dijo Christian. “La tecnología es un problema más sencillo. Tiene más solución”.
Sin el respaldo de las partes interesadas, añadió, “la adopción va a ser un desastre. No van a obtener ningún valor, quizá incluso un valor negativo”.
Así que la nueva ventaja no está realmente en la juventud, ni siquiera en el dominio de la IA. Está en la combinación de suficiente proximidad a la tecnología para construir y suficiente credibilidad organizativa para lograr que otras personas cambien.
Christian afirma que por eso la demanda se concentra entre dos arquetipos:
- El líder experimentado en transformación que carece de dominio práctico de la IA
- La persona más joven que sabe construir, pero carece de experiencia para movilizar una organización.
Las empresas que colocan directamente a la segunda persona en puestos de liderazgo interfuncional suelen encontrarse con un problema de confianza. Christian considera que encajan de forma más natural en puestos de jefe de gabinete o de segunda persona al mando, donde pueden colaborar con un ejecutivo más experimentado.
Dos palabras tienen un peso enorme en ese argumento y merecen ser examinadas.
“Gravitas” y “presencia ejecutiva” tienen una larga historia de funcionar como sustitutos de parecerse y sonar como las personas que ya ocupan el puesto. Cualquier competencia evaluada principalmente por intuición corre el riesgo de reproducir las preferencias de las personas que se encuentran en la sala donde se realiza la evaluación.
Pero el requisito subyacente de Christian es más concreto: ¿Puede esta persona lograr que un líder financiero, un líder de operaciones o un responsable de una unidad de negocio escéptico cambie la forma en que trabaja su equipo?
Eso no es cuestión de pulido. Es influencia.
Y sugiere que la experiencia no ha perdido tanto valor como que se ha visto obligada a competir con una nueva forma de demostrar capacidades.
El criterio puede acumularse o deteriorarse más rápido
Tony Castellanos, vicepresidente ejecutivo de personal de Nextdoor, ofrece la explicación más útil de cómo se construye una parte de esa nueva credencial.
No es mediante otro curso ejecutivo.
Es repetición. Es práctica. No existe realmente un curso ni una formación que puedas hacer para conseguirlo. Es la acumulación de los triunfos y de los golpes dolorosos que recibes cuando algo sale mal.
La IA puede aumentar drásticamente el número de esas oportunidades de práctica. Un problema con el que alguien podría haberse encontrado una docena de veces a lo largo de varios años ahora puede ponerse a prueba de docenas de formas en una tarde. Eso debería crear oportunidades para desarrollar el criterio más rápidamente.
Pero hay una complicación evidente. Una mayor producción también significa más oportunidades de no examinar las cosas detenidamente.
“He intentado leer la mayoría de los documentos que me han llegado, pero, sinceramente, llegan tan rápido”, dijo Castellanos.
Y luego está la confianza.
Trabajar estrechamente con un modelo durante seis meses, validar cada resultado y aplicar un criterio real hace que, con el tiempo, aparezca una conducta humana predecible: la comprobación va disminuyendo.
“Cuando tienes una persona nueva en el equipo, no confías automáticamente en todo lo que hace, pero con el tiempo cumple, acierta y confías cada vez más en ella, igual que vas a confiar cada vez más en un LLM”, dijo Castellanos.
“A medida que te envían cosas para que las corrijas, audites o compruebes, probablemente haces cada vez menos de todo eso con el tiempo”.
Eso crea una posibilidad extraña. La IA puede aumentar las repeticiones mediante las que se forma el criterio y, al mismo tiempo, crear condiciones en las que ese criterio se ejerce con menos frecuencia.
La respuesta de Castellanos no consiste en exigir una comprobación humana permanente de todo. Imagina introducir un “tercer escéptico” —potencialmente otro sistema de IA— cuyo trabajo sea cuestionar la relación de trabajo entre la persona y el modelo en el que ha llegado a confiar.
Dos sistemas discrepan. La persona tiene que decidir por qué.
“¿Cuál es la decisión correcta? ¿Qué es lo correcto para mí? ¿Qué es lo correcto para mi organización?”
La cuestión no es que el escéptico sepa más. Es que el desacuerdo obliga a que el criterio vuelva a formar parte del proceso.
Eso importa porque el dominio de la IA acabará diferenciando menos por sí solo. Christian predice que lo que hoy parece inusual en los candidatos a puestos ejecutivos se convertirá en una expectativa básica.
La evidencia de hoy de que alguien tiene una capacidad inusualmente alta para la IA se convierte mañana en la versión de la alfabetización financiera.
La credencial duradera no consiste simplemente en utilizar la tecnología. Consiste en saber decidir cuándo es adecuada, cuándo es equivocada, qué importa y qué hacer a continuación.
La maquinaria de selección se ha quedado atrás
Esto crea un problema para la contratación y el desarrollo de ejecutivos.
La maquinaria que produce a los altos ejecutivos —planes de sucesión, criterios de promoción, programas de liderazgo, asignaciones de P&L y largos periodos de aprendizaje dentro de una función— se construyó en gran medida en torno a la experiencia acumulada.
Gran parte de la maquinaria que se utiliza para seleccionarlos también sigue siendo así.
Christian dijo que muchos procesos de entrevistas ejecutivas no han cambiado sustancialmente. Las empresas siguen apoyándose mucho en las conocidas preguntas conductuales, fórmulas para extraer ejemplos y, en última instancia, una recopilación de impresiones subjetivas de los entrevistadores.
Le preguntan qué nuevas preguntas deberían hacer las empresas porque las cualidades que ahora buscan pueden ser difíciles de identificar.
Si la credibilidad ejecutiva se está revalorizando en torno a una combinación de iniciativa demostrada, criterio y capacidad para movilizar a las personas durante el cambio, entonces añadir simplemente la “fluidez en IA” a un antiguo modelo de competencias no servirá de mucho.
La lista de Sammut sobre lo que adquiere más valor resulta reveladora precisamente porque muy poco de ella es nuevo: criterio, buen gusto, confiabilidad, fiabilidad, responsabilidad y la capacidad de influir sin autoridad. La IA hace que esas capacidades sean más importantes, no menos.
Y Castellanos llega a un punto similar desde otra dirección. Espera que la experiencia siga siendo importante mientras más personas operan en espacios de problemas más amplios, utilizando la IA para acceder a conocimientos que antes permanecían encerrados dentro de una función.
Esa es la revalorización. La experiencia sigue teniendo valor. También lo tiene la fluidez técnica, pero ninguna de las dos puede sustituir ya a las pruebas.
Cuanto más accesible se vuelve el conocimiento, más difícil resulta construir la antigüedad profesional basándose simplemente en poseerlo. Lo que aumenta su valor, en cambio, es la capacidad de hacer algo con él. ¿Puedes identificar el problema, desarrollar una solución, saber si el resultado es bueno y persuadir a otras personas para que actúen?
Durante décadas, el canal de desarrollo ejecutivo se afinó para encontrar a personas que hubieran visto lo suficiente como para merecer el beneficio de la duda.
Cada vez más, la duda está en la entrevista.
