Líderes eficaces en IA comienzan con flujos de trabajo, no con organigramas
Antiguo vs Nuevo: Las estructuras organizativas tradicionales limitan la innovación; un enfoque centrado en los flujos de trabajo ofrece un modelo más eficaz.
Impacto de la IA: La IA requiere un cambio en cómo se definen los roles, pasando de la estructura primero al flujo de trabajo primero.
Desafío de Liderazgo: Los líderes deben adaptarse a las demandas cambiantes de la IA, abrazar la ambigüedad y reevaluar las estructuras antiguas.
Durante décadas, la lógica del diseño organizacional ha seguido la misma secuencia. Dibujas el organigrama. Defines los roles. Luego, una vez que las personas están en su lugar, averiguas cómo fluye realmente el trabajo entre ellas.
Es un enfoque estructural que ha moldeado cómo las empresas contratan, promocionan, reorganizan y crecen. Y durante mucho tiempo, funcionó lo suficientemente bien como para que nadie cuestionara el orden de las operaciones.
La IA está obligando a cuestionarlo.
Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Create a free account to finish this piece and join a community of forward-thinking leaders unlocking tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
Porque cuando introduces herramientas que pueden gestionar partes significativas del trabajo del conocimiento, el organigrama deja de ser un punto de partida útil. Los roles diseñados antes de que alguien entendiera el flujo de trabajo se convierten en contenedores para tareas que tal vez ya no necesitan un humano, o tal vez necesitan un tipo de humano muy diferente al que fue contratado. La estructura que construiste se convierte en una limitación para la transformación que intentas lograr.
El movimiento más inteligente, y el que un número creciente de líderes está adoptando, es invertir completamente la secuencia. Comenzar por los flujos de trabajo. Entender cómo se mueve realmente el trabajo dentro de la organización, dónde están los cuellos de botella, dónde importa más el juicio y dónde la IA puede hacerse cargo sin degradar la calidad. Luego, diseñar los roles en torno a lo que queda y definir las líneas de reporte.
La Inversión en la Práctica
Tracy Coté, Directora de Personas en Slickdeals, ha estado trabajando así durante el último año.
"Históricamente, diseñábamos el organigrama, definíamos los roles y luego optimizábamos los flujos de trabajo", dijo. "La IA invierte eso. Ahora comenzamos por los flujos y los resultados, luego diseñamos los roles en torno a lo que realmente se necesita cuando la IA puede encargarse de parte del trabajo."
Esto suena como un cambio sutil, pero en la práctica cambia todo respecto a cómo los líderes toman decisiones organizacionales. En lugar de preguntar "¿a quién necesitamos contratar?" la primera pregunta pasa a ser "¿qué requiere realmente este trabajo?"
Y la respuesta a esa pregunta sigue cambiando a medida que evolucionan las capacidades de la IA, por lo que Coté también cuestiona la suposición de que el liderazgo implica tener todas las respuestas.
La IA aumenta la ambigüedad porque las herramientas y posibilidades cambian semanalmente. El liderazgo ahora consiste más en establecer límites, fomentar la alfabetización y ayudar a los equipos a experimentar con responsabilidad sin perder el enfoque.
Esa ambigüedad resulta incómoda para los ejecutivos que desarrollaron su carrera sabiendo cuál era la estructura adecuada para determinado problema. Pero la incomodidad es el punto clave. Una estructura fija asume trabajo estable, y muy poco sobre cómo la IA afecta al trabajo es estable en este momento.
Domenico Gagliardi, fundador de la plataforma de agentes de IA Kortix.ai, ha llevado esta lógica a su conclusión más extrema. En lugar de adaptar una empresa existente, creó una desde cero partiendo del principio de "primero los flujos de trabajo".
"Mapeamos primero los flujos de trabajo y luego diseñamos los roles en torno a lo que los humanos aportan de manera única", afirma. El resultado es una organización que opera con un 70% menos de personas que startups comparables, no porque eliminó empleos solo por eficiencia, sino porque los roles que existen se diseñaron una vez entendido el trabajo. Ese es un punto de partida fundamentalmente distinto al que la mayoría de empresas usa cuando contrata.
Dhanaraj S, un profesional de RRHH que trabaja en sectores de manufactura, retail y servicios en India, llegó a una conclusión similar pero desde un enfoque más específico. Cuando decidió mejorar la contratación en su organización, el movimiento obvio habría sido añadir cribado por IA al proceso existente.
Revisión de currículums más rápida, programación automatizada, quizá un chatbot para dudas de los candidatos. Superponerlo a lo que ya existe.
En cambio, comenzó rediseñando el flujo de trabajo. Desglosó las descripciones de puesto en conjuntos de habilidades e indicadores de riesgo utilizando IA, hizo que currículums anonimizados fueran evaluados en cuanto a coincidencia de habilidades y riesgo de compensación, y luego generó preguntas personalizadas para entrevistas basadas en lo que surgió del análisis.
La IA intervenía antes de que el juicio humano entrara al proceso, no después. Toda la secuencia de cómo se tomaba una decisión de contratación se rediseñó desde cero.
El resultado no fue solo una contratación más rápida. Fueron mejores conversaciones de contratación.
Entrevistas más estructuradas, reducción de sesgos, decisiones de contratación más claras y menos rechazos en etapas avanzadas. Nada de eso habría ocurrido si simplemente hubiéramos incorporado la IA al flujo de trabajo existente. El flujo de trabajo anterior no estaba diseñado para el tipo de aportes que la IA puede brindar. Rediseñarlo primero fue lo que hizo que la tecnología fuera útil.
Los procesos antiguos no pueden soportar la nueva tecnología
Lydia Wu, creadora de la consultoría de tecnología de RRHH Oops, Did I Think That Out Loud, plantea un argumento aún más fundamental. Ha revisado más de 800 soluciones tecnológicas para RRHH y ha visto cómo innumerables organizaciones intentan modernizarse añadiendo nuevas herramientas sobre procesos antiguos. Su conclusión es directa: “Todavía esperamos que la IA genere valor sobre procesos anticuados que fueron diseñados para la era de Internet.”
Esa frase, "procesos anticuados diseñados para la era de Internet", debería calar hondo en cualquier líder que haya estado en su cargo más de cinco años. Los flujos de trabajo en los que se basan la mayoría de las organizaciones hoy en día se crearon para un mundo en el que el software gestionaba transacciones y las personas el resto. La IA cambia radicalmente esa proporción, y los procesos no fueron diseñados para ello.
Wu afirma que las empresas se topan con una barrera cuando intentan escalar la IA más allá de la prueba de concepto, y la razón es estructural.
“La tecnología nunca fue diseñada para esos procesos antiguos”, argumenta. Una transformación en la era de la IA requiere volver al núcleo de cómo opera la empresa, rediseñar los flujos de trabajo desde su base y solo entonces aplicar la IA por encima.
Aquí es donde el enfoque de "primero el flujo de trabajo" se convierte en algo más que una preferencia de diseño. Se vuelve un requisito previo para obtener cualquier valor real de la IA.
Y hay una consecuencia de segundo orden con la que los líderes aún no han lidiado completamente. Cuando se rediseñan los flujos de trabajo antes de definir los roles, a menudo se descubre que los perfiles que se necesitan son diferentes a los actuales. Algunas tareas desaparecen. Otras se fusionan. Surgen nuevas tareas que no encajan con ningún puesto existente, especialmente cuando la IA asume tareas de nivel de entrada.
El diseño organizativo que tenía sentido hace seis meses puede que ya no lo tenga, y aferrarse a él significa que estás organizando a las personas alrededor de trabajos que ya no existen en la forma para la que fueron diseñados.
Por eso, la vieja secuencia—primero estructura, luego roles, luego flujos de trabajo—genera tanta fricción en la adopción de la IA. Los líderes compran las herramientas, las entregan a equipos organizados alrededor de flujos de trabajo previos a la IA, y luego se preguntan por qué la adopción se paraliza o solo produce resultados marginales. La respuesta es que el propio diseño organizativo está bloqueando la transformación. No se puede obtener resultados de la era IA con una estructura de la era Internet.
Nada de esto significa que los organigramas sean irrelevantes. Las líneas de reporte, la rendición de cuentas y los rangos de control siguen siendo importantes. Pero deberían ser lo último que se diseña, no lo primero.
El flujo de trabajo te dice qué requiere el trabajo. El rol te dice qué tipo de persona puede hacer bien ese trabajo. El organigrama te dice cómo se coordinan esas personas.
Cuando lo haces en ese orden, la estructura sirve al trabajo. Cuando lo haces en el orden tradicional, el trabajo se adapta a la estructura, y es ahí donde se pierde valor.
Qué significa esto para tu próxima reestructuración
Para CHROs y COOs que estén leyendo esto, la implicación práctica es incómoda pero clara. Antes de tu próxima reestructuración, antes de cubrir ese puesto vacante, antes de reorganizar un departamento para “integrar la IA”, sal y mapea los flujos de trabajo. Comprende lo que realmente sucede a nivel de tarea. Descubre dónde se toman las decisiones, quién las toma y qué partes del proceso podrían gestionarse de manera diferente con las herramientas disponibles hoy.
Rediseñar el flujo de trabajo antes de la reestructuración organizativa. Ese es el orden. Casi con toda seguridad, llegarás a un resultado diferente al que indicaría el organigrama.
