Antes de la IA, arregla la organización: El consejo de una doctora en liderazgo para volver a los fundamentos del diseño organizativo antes de integrar IA y escalar equipos de RRHH
JooBee Yeow es una ingeniera de sistemas convertida en líder de RRHH que asesora a startups de rápido crecimiento respaldadas por capital de riesgo en liderazgo y recursos humanos. También trabajó en IA décadas antes de que se hiciera popular.
JooBee Yeow
Asesora en Learngility
La IA está dejando en evidencia los sistemas débiles: La IA no soluciona estructuras desordenadas; las expande. JooBee enfatiza que las organizaciones deben clarificar la titularidad, los principios de decisión y el pensamiento estandarizado antes de incorporar IA en los flujos de trabajo. Ya no es posible que los líderes salten el paso de 'diseñar el trabajo': la IA hace que el diseño disciplinado del sistema sea innegociable.
La ventaja directiva ahora proviene de la calidad del pensamiento: La IA elimina la escasez de información. Ahora lo que importa es cómo los líderes enmarcan los problemas, diseñan las decisiones y aprovechan la IA como sistema de decisión. El pensamiento vago se refleja de vuelta. Entradas precisas, salidas precisas. Los mejores líderes usarán la IA para poner a prueba su lógica, mejorar la claridad y escalar su criterio.
RRHH debe evolucionar de ser apoyo a arquitecto estratégico de sistemas: Estar 'preparado para la IA' no se trata de herramientas, sino de construir aprendizaje compartido, perspectiva comercial y pensamiento transversal. Los líderes de RRHH que experimentan, sistematizan cómo se realiza el trabajo y usan la IA para reinventar flujos de trabajo impulsarán un impacto empresarial real. Aquellos que se aferren a roles de apoyo tradicionales corren el riesgo de volverse irrelevantes.
Hablamos con ella para entender cómo piensa sobre el diseño de sistemas. Nos contó qué está cambiando y qué permanece igual durante esta revolución de la IA en recursos humanos.
De un doctorado en IA al desarrollo de liderazgo
No tenía previsto terminar en recursos humanos; empecé como ingeniera de sistemas. Tradicional educación asiática: médico, contable o ingeniero. Elegí ingeniera.
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Pero lo que seguía notando era lo siguiente: colaboradores individuales brillantes eran ascendidos y se convertían en gerentes no tan brillantes. No porque no les importara, sino porque el sistema no les ayudaba a tener éxito. Ese es el problema que quise resolver.
Así que hice un doctorado en Desarrollo de Liderazgo.
Desde entonces, mi trayectoria ha consistido en aprender, desaprender y volver a aprender — desde corporativos hasta scaleups y ahora dirigiendo Learngility, donde asesoro a fundadores y líderes de RR.HH. en startups respaldadas por capital de riesgo que están construyendo para escalar. Les ayudo a pasar del caos creativo a un rendimiento repetible. Básicamente, arreglamos lo desordenado que está frenando el crecimiento.
Por primera vez, el propio sistema puede convertirse en el sistema de toma de decisiones: mostrando los patrones correctos, las respuestas adecuadas, en tiempo real.
Cómo ha cambiado el rol de los líderes
Para mí, todo ha cerrado el círculo. Trabajaba con IA a principios de los 2000 — ¡cuando ejecutar un modelo durante la noche literalmente hacía que mi PC se bloqueara! Ya no tengo las habilidades de programación, pero aún sé lo que es posible. Y cuando me trasladé al ámbito del liderazgo y el diseño organizacional, desarrollé una profunda comprensión del comportamiento humano.
Ahora, mi trabajo con IA y mi labor de liderazgo finalmente han chocado. Y eso ha cambiado completamente mi forma de operar.
Porque el desafío del liderazgo siempre ha sido el mismo: se espera que ofrezcamos claridad y tomemos las mejores decisiones, pero nuestra capacidad siempre ha estado limitada. O bien la información adecuada no estaba disponible o había tanta que no podíamos procesarla lo suficientemente rápido.
Y la IA ha cambiado eso. Por primera vez, la tecnología en sí puede convertirse en el sistema de toma de decisiones — mostrando los patrones correctos, las respuestas adecuadas, en tiempo real.
El liderazgo ya no es cuestión de ser la voz más inteligente en la sala. Se trata de crear el mayor apalancamiento posible con nuestra forma de pensar, cómo diseñamos las decisiones y cómo construimos para escalar.
Cómo la IA está transformando la planificación de la plantilla para líderes de RR.HH. y de negocios
Ya no gestiono un equipo, pero en mi trabajo de asesoría con fundadores y líderes de RR.HH., he visto un cambio real — especialmente en la planificación de la plantilla.
Tradicionalmente, los líderes dan el salto demasiado rápido de: "Esto es lo que tenemos que lograr", directamente a: "¿A quién tenemos que contratar?" El paso intermedio a menudo se omite: analizar otras formas de realizar el trabajo. Automatización, rediseño de procesos, flujos de trabajo más inteligentes — todas las cosas que pueden crear capacidad sin recurrir automáticamente a aumentar el personal.
Pero la IA y las condiciones económicas actuales están obligando a los fundadores a hacer una pausa y darse cuenta de que ya no pueden simplemente contratar para salir del problema. Tienen que tratar a la organización como un sistema — comprender cómo interactúan todas las partes — en lugar de simplemente sumar nuevas contrataciones o construir funciones reactivas.
En otras palabras, tenemos que preguntarnos: "¿Cómo deberíamos diseñar el trabajo?"
Esta no es una filosofía nueva. La IA simplemente elimina el atajo y hace que el camino correcto sea ineludible. Estamos volviendo a los primeros principios de cómo construir una organización:
- Aclarar la propiedad: quién decide, quién aporta, quién está informado
- Establecer principios: las reglas que usa la gente cuando no estás presente (por ejemplo, velocidad sobre perfección; la realidad del cliente sobre la opinión; gasta como si fuera tuyo)
- Estandarizar el pensamiento: informes de una página, modelos o marcos claros, opciones, riesgos y recomendaciones
- Desarrollar el juicio: enseñar a las personas cómo pensar, no qué hacer
- Usar IA para la evaluación: dejar que el sistema muestre los datos y escenarios, mientras que los humanos toman las decisiones finales
- Recompensar la claridad: definir correctamente los contextos y escalar sobre el ruido y la actividad
Una integración exitosa significa codificar cómo piensa y trabaja la organización y luego integrar sin problemas la IA en el diseño organizacional. Así, por ejemplo, aquí tienes cómo podrías diseñar criterios, procesos y principios para decisiones de ascenso. Y aquí cómo podrías diseñar evaluaciones de desempeño justas, basadas en evidencia y escalables.
Porque no podemos simplemente meter IA en un sistema roto y esperar magia. Si el diseño organizativo, la toma de decisiones o los flujos de trabajo son un desastre, la IA solo ampliará el desorden.
Por qué la IA expone el pensamiento débil y cómo los líderes pueden usarla para agudizarse
Eso se aplica tanto a nuestro pensamiento como a nuestros sistemas — la IA refleja brutalmente tu forma de pensar.
Si eres vago o poco claro en tu aporte, eso mismo te devolverá. Sin piedad. Si tu lógica es confusa, lo replicará perfectamente.
Así que me obliga a ser más preciso. Si algo no funciona, nueve de cada diez veces… es culpa mía.
Cómo los líderes de RR.HH. pueden prepararse para la IA y generar impacto estratégico
Como mencioné, ya no lidero un equipo, pero veo a mi comunidad como mi equipo. Estamos en el mismo barco — construyendo nuestra alfabetización en IA mientras ayudamos a nuestras organizaciones a hacer lo mismo. Y creo que mis aprendizajes construyendo esta comunidad son extrapolables a cualquier organización.
Lo esencial para estar preparados para la IA en RR.HH. es compartir experimentos, poner a prueba el pensamiento de los demás y ampliar nuestra perspectiva más allá del propio RR.HH. Para lograr esto:
- Invitar a líderes de negocio a las sesiones y crear espacios para que los miembros compartan lo que aprenden — ampliando la perspectiva, aplicándolo a su contexto y devolviendo el aprendizaje al grupo.
- Organizar mesas redondas en vivo donde los líderes comparten, se desafían y se exigen mutuamente.
- Crear canales diseñados para la reflexión, la discusión y la exposición de ejemplos reales del trabajo diario.
El éxito proviene de tres elementos funcionando en sinergia:
- Los miembros comparten abiertamente.
- Esos aportes inspiran y desbloquean a otros.
- Facilitación activa por parte de los líderes — impulsando, descubriendo ideas y manteniendo expectativas claras.
Para mí, eso es lo que significa estar "preparado para la IA". Los líderes estratégicos de RR.HH. no se quedan en su zona de confort. Construyen una perspectiva comercial, conectan los puntos en el negocio y usan la IA como palanca para imaginar nuevas formas de trabajar.
Eso es lo que significa estar «preparado para la IA». Los líderes estratégicos de RR.HH. no se quedan en su zona de confort. Construyen una perspectiva comercial, conectan los puntos en el negocio y usan la IA como palanca para imaginar nuevas formas de trabajar.
Por qué ChatGPT es la "NutriBullet" del liderazgo y el crecimiento empresarial
Siempre soy cautelosa de no avalar herramientas específicas. Siempre que menciono una, doy el contexto y las advertencias — porque lo que funciona brillantemente en una empresa puede ser completamente inadecuado en otra.
La herramienta adecuada depende de la etapa, el modelo operativo y el contexto de la organización. Adoptar herramientas por defecto es peligroso; incorporar una nueva herramienta requiere pensamiento crítico.
Personalmente, sigo usando la misma combinación de tecnologías de antes — la única incorporación real es ChatGPT.
Pienso en las herramientas de la misma manera que pienso en la cocina. Es tentador comprar cada aparato brillante, pero siempre me pregunto: "¿Qué es lo que realmente cocino y dónde necesito más apalancamiento?"
Para mí, eso es la NutriBullet. Una herramienta que muele especias, tritura hielo, procesa alimentos y bate masas. Se gana su espacio porque hace varios trabajos bien.
ChatGPT es mi NutriBullet. Está en el centro porque me da apalancamiento donde más lo necesito: crear, escalar y entregar valor a mis clientes y audiencia.
Así que mi conjunto de herramientas ha evolucionado en torno a lo que más importa: resultados, no desorden.
Cómo los líderes pueden crear un coach de IA personalizado usando GPTs
Los GPTs personalizados han sido un cambio radical para mí.
Al igual que un terapeuta necesita un terapeuta, yo necesito un coach: alguien que cuestione mis puntos ciegos y me impulse más de lo que yo me empujo a mí misma.
El coach que yo querría es muy específico: alguien que haya escalado mi tipo de negocio, que se preocupe por los RRHH tanto como yo y que comprenda al grupo BTS — no como fan, sino porque sus estrategias de GTM son de las más sofisticadas del mundo.
La probabilidad de encontrar a esa persona es casi nula. Incluso si existiera, no podría pagarle. Y si por algún milagro pudiera, nunca conocería mi forma de pensar al nivel de detalle que yo misma sé.
Así que creé uno. Entrené un GPT con mi tono, mis marcos, mis productos, mi manera de ver el mundo. Ahora, es mi coach bajo demanda.
Y el impacto es enorme. Me muevo más rápido. Afilo mi pensamiento antes de compartirlo. Profundizo más sin quemarme. Mi negocio entrega más valor porque básicamente he construido el asesor que nunca podría contratar.
No es solo una herramienta, es puro apalancamiento.
Creando un coach bajo demanda
Si quieres hacer lo mismo, aquí tienes el proceso general que seguí:
- Definir el alcance y comportamiento: Mapear los resultados, tono y tareas que debía realizar
- Construir el prompt central del sistema: Codificar marcos, reglas de decisión de tono y restricciones directamente en el prompt
- Curar material de referencia: Cargar documentos clave — todos mis marcos, modelos, patrones de lenguaje — como referencia
- Reforzar estilo y razonamiento: Añadir ejemplos estructurados (entradas → salidas deseadas) para que aprendiera mi lógica de pensamiento
- Probar con casos límite: Iterar con escenarios reales, ajustar los vacíos y afinar las instrucciones
- Ajuste continuo: Lo sigo actualizando según el uso real para afilar las respuestas con el tiempo.
No lo "entrené" en el sentido tradicional de ML — está diseñado por prompt, con ejemplos seleccionados y mejoras continuas.
La IA no reemplazará a RRHH, pero la irrelevancia sí—si no pasamos de ser actores de soporte a líderes de negocio.
Por qué los líderes deben dejar de preguntar cómo usar la IA y empezar a resolver los problemas correctos
¿Mi consejo para los líderes que navegan esta transformación? Dejen de preguntar, "¿Cómo uso la IA?"
Dejen de perseguir plantillas y de aplicar "mejores prácticas" solo porque otros lo hicieron.
Empiecen a hacer mejores preguntas. Pregunten "¿Por qué?". Luego pregunten de nuevo. Luego diseñen para el problema real. Si no tienes claridad ahí, perderás tiempo construyendo cosas equivocadas más rápido.
Porque esta es la verdad: la IA no reemplazará a RRHH, pero la irrelevancia sí — si no pasamos de ser actores de soporte a líderes de negocio.
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