La directora de Personas afirma que la confianza en la IA no predice la adopción
Descubra por qué la confianza de los empleados en la IA no garantiza la adopción, y cómo los líderes pueden impulsar un cambio duradero rediseñando flujos de trabajo, la cultura y los hábitos diarios.
Justin Angsuwat
Directora de Personas y Participación del Cliente en Culture Amp
Transformación mediante IA: La IA está cambiando fundamentalmente el liderazgo de personas al cuestionar los flujos de trabajo existentes y permitir ideas constantes.
Confianza de los empleados: El programa de Culture Amp aumenta la confianza de los empleados en el uso de la IA sin exigir resultados pulidos.
Desafío de liderazgo: Los empleados de mayor antigüedad pueden tener dificultades para adoptar la IA; desaprender es más difícil que aprender desde cero para los más jóvenes.
Adopción vs Confianza: Generar confianza en la IA no garantiza su adopción; distintos retos requieren estrategias diferentes.
Rediseño de encuestas: La IA acelera las encuestas de compromiso al analizar rápidamente los datos y sugerir planes de acción basados en evidencia.
Justin Angsuwat ha pasado dos décadas ayudando a organizaciones como Google, PwC, Thumbtack y Blackbird Ventures a utilizar datos, tecnología y estrategias de personas para construir equipos de alto rendimiento. Actualmente ocupa el cargo de Director de Personas y Compromiso con el Cliente en Culture Amp.
En nuestra conversación con Justin, nos dijo que la adopción y la confianza son problemas diferentes.
Cómo la IA está cambiando el papel del liderazgo
Soy Justin Angsuwat, Director de Personas y Compromiso con el Cliente en Culture Amp.
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Durante los últimos 20 años, he trabajado con compañías como PwC, Google, Thumbtack y Blackbird Ventures para construir sistemas de datos y análisis que optimizan la experiencia del empleado, fomentan culturas laborales sólidas y crean equipos de alto rendimiento. En este tiempo, la tecnología ha cambiado totalmente lo que es posible en el liderazgo de personas.
En los últimos 18 meses, me he dado cuenta de que esto parece solo el punto de partida de algo mucho más transformador. No solo hacemos que los flujos de trabajo existentes sean más rápidos, sino que cuestionamos si realmente necesitamos esos flujos de trabajo.
La IA no solo está acelerando RRHH, la está reinventando, y eso ha definido cómo abordo el liderazgo hoy en día. Me ha obligado a pasar de preguntar "¿cómo optimizamos nuestros procesos?" a "¿qué es posible cuando el conocimiento y la acción son constantes?"
Navegando la transformación de la IA a nivel global
Lidero Personas y Compromiso con el Cliente en Culture Amp, la principal plataforma mundial de experiencia del empleado. Atendemos a 25 millones de empleados en 6,000 organizaciones a nivel global, abarcando más de 90 países.
Mi alcance abarca construir y respaldar nuestra cultura interna, incluyendo liderar la transformación con IA y permitir que nuestros clientes transformen la suya. Somos un equipo global distribuido por EE. UU., Reino Unido, Alemania y Australia, así que constantemente navego la complejidad de construir una cultura cohesiva en contextos muy diferentes.
Esa realidad distribuida nos ha hecho mejores para entender qué funciona en el lugar de trabajo moderno porque vivimos los mismos retos y oportunidades que enfrentan nuestros clientes.
Cómo aumentar la confianza de los empleados con la IA
Cambiamos cómo abordamos la confianza de los empleados y la construcción de capacidades con IA. Hace un año, iniciamos un programa de seis semanas que llamamos "Accel-AI-rate" con un objetivo específico: que los empleados tengan confianza usando IA, no solo curiosidad.
Separamos la exploración de la expectativa —sin presión para entregar resultados pulidos, solo aprendizaje estructurado pasando de la comprensión a la experimentación y a la integración. Cerca del 80% de nuestra organización reportó confianza utilizando IA en el trabajo diario, subiendo desde nuestro punto de partida, con solo un 4% de sentimiento negativo.
El mayor cambio operativo, sin embargo, fue dejar de esperar casos de uso perfectos o permisos para experimentar. Cambiamos del enfoque tradicional de desarrollo de software en cascada a la creación rápida de prototipos, construyendo en semanas lo que antes nos tomaba meses y poniendo prototipos funcionales de inmediato en manos de los usuarios.
Ese cambio de "planear todo y luego construir" a "construir, aprender, iterar" ha cambiado fundamentalmente nuestra velocidad y la forma en que los equipos trabajan a diario.
Ahora estamos entrando en la siguiente etapa, cambiando nuestro modelo operativo fundamental para desbloquear el siguiente nivel de transformación con IA. Por ejemplo, construir una capa de contexto organizacional para la IA requiere que la mayor parte de lo que hacemos sea legible y referenciable para las máquinas.
Esto no es un proyecto tecnológico, es un cambio de comportamiento. Cambia cómo creamos y documentamos proyectos y decisiones. Significa que acaparar información se convierte en un error, no en una ventaja. Significa menos reuniones porque la información ya está disponible. No necesitas transmitir, repetir ni agendar una llamada para compartirla.
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Sin embargo, el mayor cambio operativo fue dejar de esperar casos de uso perfectos o permisos para experimentar… Ese cambio de ‘planear todo, luego construir’ a ‘construir, aprender, iterar’ ha cambiado fundamentalmente nuestra velocidad y cómo operan los equipos a diario.
Cómo la IA desafía el liderazgo tradicional
Durante años, asumimos que un buen diseño de procesos significaba pasos secuenciales claros. Por ejemplo, en las evaluaciones de desempeño: primero la autorreflexión, luego la opinión de los compañeros, después la revisión del gerente y finalmente la entrega de comentarios. Construimos sistemas completos para hacer eficientes esos flujos de trabajo. La IA me forzó a darme cuenta de que el propio flujo de trabajo podría ser la restricción, no la solución.
Cuando la IA puede sintetizar el contexto en tiempo real, mostrar ideas al instante y ayudar a los gerentes a prepararse para conversaciones bajo demanda, ¿realmente necesitamos que todos avancen a través de la misma secuencia rígida? Tuve que dejar de lado la suposición de que estructura equivale a rigor. A veces la estructura solo equivale a fricción.
Otra suposición: que los empleados sénior liderarían naturalmente la adopción de IA debido a su experiencia. Ver a los empleados junior desenvolverse de manera más nativa con IA que los propios ejecutivos y líderes responsables de transformar la organización fue revelador. La experiencia puede ser un activo o un pasivo, dependiendo de cuánto estés aferrado a la manera en que siempre se han hecho las cosas.
El reto de desaprender en la era de la IA
Nuestros resultados de integrar IA son medibles: 80% de los empleados tienen confianza usando IA, una mejora del 24% en el acuerdo con la afirmación "exploramos y adoptamos nuevas tecnologías como IA", llegando a un 84% de acuerdo, y ciclos de desarrollo más rápidos.
Los gerentes en toda la organización también pueden comprender qué impulsa el compromiso y el desempeño en sus equipos específicos sin tener que solicitar cortes de datos al equipo de analítica.
La confianza no se traduce automáticamente en integración. Las personas aún pueden quedarse en blanco ante un lienzo vacío en sus flujos de trabajo diarios y paralizarse.
Como mencioné, descubrimos que nuestros empleados más sénior y de alto rendimiento a veces luchan más que los junior porque desaprender cómo han hecho las cosas durante 20 años es más difícil que aprender algo nuevo.
Parte de la identidad de una persona se vincula a su flujo de trabajo, y la IA puede hacerlo obsoleto muy rápidamente. Todavía estamos averiguando cómo conectar a los empleados jóvenes nativos de IA con los más sénior que tienen gran experiencia pero necesitan cambiar la manera en que la aplican.
Por qué la confianza en la IA no garantiza la adopción
Construir confianza e impulsar la adopción son dos desafíos completamente diferentes que requieren intervenciones distintas. Al principio lo entendí de manera intelectual, pero lo sentí mucho más profundamente de lo esperado. Ese brillante programa de seis semanas que mencioné hizo que el 80% de las personas se sintieran seguras, y asumimos que esa confianza se traduciría en un cambio de comportamiento. No fue así — al menos no automáticamente.
Si lo hubiera sabido desde el principio, habría construido la fase de integración de manera diferente desde el primer día — quizás con impulsos de más largo plazo, tecnología de IA acelerada u otras estructuras de responsabilidad.
Gastamos mucha energía asumiendo que debíamos capacitar a todos de la misma manera, cuando en realidad necesitábamos enfoques distintos para quienes tenían que desaprender frente a quienes aprendían desde cero. Entender cómo se desarrollaría esa dinámica sénior-junior antes nos habría ahorrado tiempo tratando de imponer soluciones únicas para todos.
Gastamos mucha energía asumiendo que debíamos capacitar a todos de la misma manera, cuando en realidad necesitábamos enfoques distintos para quienes tenían que desaprender frente a quienes aprendían desde cero.
Chief People and Customer Engagement Officer at Culture Amp
Por qué la integración de la IA es más desafiante de lo esperado
La fase de integración —incorporar la IA en los flujos de trabajo diarios— resultó mucho más difícil de lo esperado. Asumimos que la adopción ocurriría de forma natural una vez que las personas ganaran confianza y vieran las capacidades de la IA gracias a nuestro programa de exploración y desarrollo de habilidades.
Las personas a menudo se enfrentan a su carga habitual de trabajo los martes por la mañana y vuelven a sus viejos hábitos. La brecha entre "Sé que la IA puede ayudarme con esto" y "Realmente estoy usando la IA para esto" sigue siendo amplia.
También encontramos que usar la IA para tareas deterministas — aquellas con una sola respuesta correcta, como "¿cuál fue nuestro ingreso del cuarto trimestre?" — resulta impresionante pero carece de verdadero valor. Es más lento que hacer una consulta y existe el riesgo de alucinaciones. El impacto proviene de tareas probabilísticas, donde la IA interpreta matices. Sin embargo, conseguir que la gente pase de usarla como una mejor calculadora a un motor de ideas... Ese es el cambio que seguimos buscando desbloquear.
Por qué las encuestas de compromiso necesitan un rediseño con IA
Las encuestas de compromiso y todo el ciclo de planificación de acciones deben ser rediseñados activamente. Tradicionalmente, se hace una encuesta, se espera semanas para los resultados, el equipo de análisis de datos revisa la información de decenas de formas, se realizan reuniones de liderazgo para interpretar los resultados y, tal vez —si se es disciplinado— se crean planes de acción que pueden o no llegar a ejecutarse. Cuando por fin se actúa, los datos ya tienen meses y la confianza de los empleados se erosiona porque no ven cambios.
Hemos rediseñado completamente este proceso dentro de nuestra plataforma. Ahora la IA analiza los datos de la encuesta al instante, resalta las 3-5 acciones con mayor potencial de impacto y ayuda a los gerentes a crear planes de acción basados en evidencias y fundamentados en la ciencia de las personas, todo en minutos, no semanas.
Como resultado, pasamos de que el 50% de los empleados viera cambios positivos después de las encuestas a que el 73% notara acciones significativas. Eso cambia lo que es posible en las conversaciones de junta directiva y convierte la cultura en una palanca estratégica, no solo un indicador de RR. HH.. Cualquier líder que siga haciendo encuestas de compromiso a la antigua está dejando mucho valor sobre la mesa.
Donde termina la IA y comienza el liderazgo
Confío mucho en la IA para tareas probabilísticas con muchas buenas respuestas. Analizo patrones en cientos de comentarios de empleados para identificar frustraciones emocionales, realizo planificación de escenarios de estrategia de fuerza laboral y detecto señales tempranas para cumplir nuestra estrategia — buscando chispazos en vez de incendios.
La IA ha transformado la toma de decisiones al llevarnos de "tu puntaje de compromiso es 72" a "este problema específico con la poca responsabilidad sobre el desempeño te costará $3 millones si no lo atiendes". Ese nivel de especificidad cambia por completo las conversaciones en la junta.
Las decisiones sobre las personas — a quién promover, a quién despedir, si alguien está listo para un nuevo reto — siguen siendo explícitamente humanas. La IA puede mostrarme señales que quizás yo no haya visto y ayudarme a prepararme para conversaciones difíciles, pero la decisión sobre qué es adecuado para esa persona en ese momento requiere contexto humano, empatía y responsabilidad.
Lo planteo así: la IA se encarga de procesar datos complejos, los humanos toman decisiones donde está en juego la carrera y el sustento de una persona.
Cómo los líderes pueden navegar la transformación impulsada por IA
Justin comparte
La IA no consiste en acelerar los flujos de trabajo actuales un 10% — eso trae rendimientos decrecientes. La verdadera transformación ocurre cuando te preguntas si realmente necesitas ese flujo de trabajo y empiezas a abordar problemas que ni siquiera sabías que la IA podía resolver.
Empieza con la confianza, no con los casos de uso. Si no has usado personalmente las herramientas y hecho al menos cien prompts, tu opinión sobre la IA carece de peso. Porque no sabrás cuáles problemas puede resolver hasta experimentarlo.
No esperes permiso ni el plan perfecto de implementación: lanza algo y sigue adelante. Crea rutas estructuradas desde la comprensión hasta la experimentación y la integración, pero separa la exploración de la expectativa para que las personas se sientan apoyadas y no expuestas.
Concéntrate primero en las personas detrás de la tecnología. ¿A qué le temen? ¿Qué los haría sentir capaces?
Sé brutalmente honesto sobre el contexto. La IA solo es tan buena como el contexto que tiene y la cultura donde se adopta. Si tu gente no confía en el liderazgo, ninguna herramienta de IA lo solucionará. Pero si hay confianza, la IA se convierte en un verdadero multiplicador.
La IA no consiste en acelerar los flujos de trabajo actuales un 10% — eso trae rendimientos decrecientes. La verdadera transformación ocurre cuando te preguntas si de verdad necesitas ese flujo de trabajo y empiezas a resolver problemas que ni sabías que la IA podía atacar.
