Cómo preparar a tu fuerza laboral para liderar y colaborar con la IA

David Rice: Hay muchas empresas que se quedan atascadas en modo piloto. Implementan modelos de capacitación, lo dan por terminado. ¿Cuál es la palanca más grande que realmente impulsa a una organización hacia la fluidez?

Glen Cathey: La palanca más grande es el liderazgo. Si vas a crear una cultura donde por defecto se recurra a la IA, son los líderes quienes lo demuestran, en primer lugar, ellos marcan la visión. La viven y la muestran para que puedan ser ejemplos. Puedes tener toda la capacitación del mundo, pero si no cuentas con el liderazgo plenamente alineado, no vas a generar una cultura donde más personas recurran a la IA y exploren todas las formas en que realmente puede mejorar su trabajo.

David Rice: La mayoría de la gente nunca ha sido gerente. ¿Cómo enseñamos al 80% de la fuerza laboral a convertirse de repente en líderes de personas IA?

Glen Cathey: Nunca vimos la gestión realmente como una habilidad. Eso tampoco es algo que puedas hacer tomando un curso y decir: ahora, mágicamente, soy un gerente fantástico de personas o de IA. Es algo que las personas deben convertir en algo parecido a un hábito para poder empezar a pensar en esos pasos.

¿Qué estoy tratando de resolver? ¿Qué recursos tengo? ¿Cuáles son las capacidades? ¿Cómo doy suficientes instrucciones para que realmente puedan hacer un buen trabajo para mí? ¿Y luego cómo proporciono retroalimentación?

David Rice: ¿Crees que nos aferramos a ciertos roles casi por tradición más que por necesidad?

Glen Cathey: Veamos algunas soluciones que son relativamente nuevas, como el asistente de contratación de LinkedIn. Tiene un modelo separado para búsqueda, acercamiento y filtrado. Puedes ingresar la información en lenguaje natural. Hablamos de la automatización de tareas en reclutamiento. Entender un trabajo, traducir ese trabajo en requerimientos de búsqueda y coincidencia. Así que tienes soluciones disponibles hoy en el mercado que realmente pueden hacer eso. Y entonces me pregunto: ¿por qué existe el rol del reclutador de todos modos?

David Rice: Bienvenidos al pódcast Personas Gestionando Personas — el espacio donde ayudamos a líderes a mantener el trabajo humano en la era de la IA. Soy su anfitrión, David Rice. Y en el episodio de hoy, me acompaña Glen Cathey. Él es SVP Talent Advisory en Randstad Enterprise. Estaremos hablando del camino hacia la fluidez en IA y cómo desarrollar habilidades reales para lograrlo.

¡Bienvenido, Glen!

Glen Cathey: Muchas gracias. Estoy feliz de estar aquí. Espero con interés la charla.

David Rice: Absolutamente. Quería comenzar hablando sobre la capacitación en línea. Obviamente, esto es algo en lo que todos piensan porque debemos desarrollar habilidades que aún no tenemos o, en algunos casos, ni siquiera sabemos todavía cuáles necesitamos.

Cuando hablábamos antes, me dijiste algo como: la capacitación en línea crea conocimiento, pero no necesariamente habilidades. Así que mi pregunta para ti es, ¿qué necesitarían hacer las empresas para cerrar realmente esa brecha y cómo dejamos de tratar la IA como un simple curso que hay que aprobar, cuando en realidad debemos pensarla más como una cultura que vamos a vivir?

Glen Cathey: Me encanta ese enfoque. Tiene sentido que cualquier empresa apueste fuertemente por la capacitación en línea porque es lo más fácil de escalar en cualquier organización. Creas un curso y lo puedes implementar en cientos de miles de personas. Pero como dijiste, realmente lo creo. La formación en línea principalmente transmite conocimiento, y lo que buscamos en esencia no es sólo dar conocimiento, sino también capacidad, que el cambio de comportamiento es un aspecto crítico en esto.

Entonces, no creo que sea prudente tratar la IA generativa como un despliegue tecnológico. En realidad es más un ejercicio de gestión del cambio porque implica lograr que la gente piense distinto sobre cómo trabaja, que modifique sus conductas y, finalmente, quieres que esas conductas se conviertan en hábitos.

Y eso se logra sobre todo a través de la experiencia, como el aprendizaje práctico. Así que suelo recomendar, y es algo que hemos hecho internamente y también externamente, desarrollar talleres de aprendizaje experiencial práctico donde la gente se arremanga, por así decirlo, se ensucia las manos y repite para que realmente estén trabajando con ello, con ejercicios relevantes para su rol.

Así que no es sólo una idea o un concepto. Se vuelve real, pero sigue siendo un reto porque la capacitación es sólo un evento. Ya sea en línea o mediante talleres, realmente debes enfocarte en la retroalimentación y reforzamiento de eso, y así es como construyes primero mentalidad, luego cambio de comportamiento, y finalmente transformarlo en hábitos.

David Rice: Sí, es interesante. Es como ver un video de ejercicios: no te hace estar en forma, ¿verdad? Hay que hacerlo. No sé por qué a veces no lo pensamos igual aquí, pero deberíamos. Hay que integrarlo a los flujos de trabajo diarios, ¿verdad? Esto no es algo que RRHH pueda imponer desde arriba.

Debes incorporar prácticas de IA. Hasta sugerir incrustar prompts de IA en las plantillas de proyectos, algo tan simple como eso, hacerlo parte de la experiencia diaria en tu empresa. Y luego, recompensar la experimentación cuando ocurra. Creo que todo eso es clave para llegar a ese punto.

Glen Cathey: Soy miembro de la Mesa Redonda de IA de World 50, que se reúne una vez al mes. Llevo haciéndolo casi dos años, y hubo una frase genial que no puedo citar literalmente, pero cuya esencia era: la magia de la IA generativa surge cuando la integras conscientemente en los flujos de trabajo.

Y, por lo tanto, la palabra que suelo usar es prescriptivo. A veces aún me cuesta explicar el reto de desplegar un conjunto de herramientas de IA, como un Copilot, Gemini o ChatGPT, a tus empleados: el hecho de que estas herramientas pueden hacer literalmente cualquier cosa en cuanto a tareas cognitivas o de conocimiento.

Eso resulta emocionante, pero implica un reto: ¿por dónde empiezo? Así que, como mencionaste las bibliotecas de prompts, es de gran ayuda que la gente tenga acceso a cosas como: “vaya, eso es una buena idea, no se me habría ocurrido”. Pero lo más importante es ayudar a las personas a pensar su trabajo de modo que se detengan, reflexionen y reconozcan una oportunidad de emplear IA.

Por un lado está bien ser muy prescriptivo y decir: “oye, en este flujo de trabajo y rol particular, aquí tienes los cinco puntos en los que esperamos que uses IA y algunos prompts para comenzar”. Eso es muy importante. Pero creo que también es fundamental ayudar a las personas a desarrollar la habilidad de identificar oportunidades para aprovechar la IA por sí mismas.

Así que no es una cosa o la otra. Es un “y”.

David Rice: Sí, totalmente. Y deben tener la seguridad psicológica para sentir que está bien probarlo y ver qué pasa, y, si fallan, no pasa nada serio. Así es como el conocimiento se convierte en habilidad, ¿verdad?

Glen Cathey: Sí. La gente aprende haciendo. Hay un libro interesante que explica que las personas aprenden más, incluso a nivel cerebral, si hay cierta dificultad de por medio, lo cual es fascinante. Creo que el libro que leí sobre eso se llama El Código del Talento, y habla sobre cómo se construyen las habilidades, que normalmente se crean a través de ensayo y error; es decir, debes cometer algunos errores, y al superarlos, de verdad consolidarás el conocimiento sobre cómo hacer esa cosa.

Eso me parece fascinante. Me alegra que mencionaras la seguridad psicológica. Lo que vemos es que ya existe presión para que la gente rinda en su objetivo actual, y si te vas a tomar tiempo para replantearte tu trabajo e invitar a la IA haciéndo pruebas, eso te retrasará.

Y mucha gente teme que si me detengo y empiezo a experimentar, y no siempre va a funcionar, y no voy a ser experto de inmediato, surge esa preocupación. La gente puede decir: “No me siento seguro gastando tiempo extra cuando se supone que debo ser lo más productivo posible”.

Así que es importante que las empresas reconozcan que, cuando hay un cambio, la gente tendrá que “frenar para poder acelerar”. Como dijiste, van a tener que experimentar, y nadie pasa de novato a experto en un día. Es un proceso y hay que dar a las personas el tiempo y el espacio para experimentar con seguridad para que puedan evolucionar de donde están hasta donde quieres que estén.

Pero siento que muchas empresas no se enfocan lo suficiente en esto: asegurar que la gente tenga espacio para experimentar y que esté bien hacerlo, y que tengan tiempo. Y si eso los retrasa un poco al principio, también está bien, porque es lo esperado.

David Rice: También es interesante, porque hemos tenido varios invitados con los que he hablado sobre el hecho de que la gente se apega mucho a las tareas porque siempre les hemos enseñado que ese es su valor, ¿verdad?

Es su capacidad para completar tareas. Ahora entramos en una era donde esto tiene que ver más con aprender y en quién te puedes convertir, más que en qué eres ahora. Y creo que parte del reto es desaprender. Todos tenemos hábitos. Todos tenemos cosas en nuestro trabajo y tenemos que desaprenderlas y reaprenderlas de una forma diferente con IA.

Y me pregunto, ¿es la experiencia una especie de carga? ¿Cómo convences a los empleados con experiencia de que sus hábitos ganados con esfuerzo pueden, en realidad, frenarlos?

Glen Cathey: Me encanta esa visión de la carga. No habíamos hablado de eso antes. Es interesante porque creo que es una carga inconsciente.

No sé si hablamos de esto antes, los cuatro niveles de competencia, ¿cierto? En el nivel superior, la mayoría, si llevas tiempo en tu puesto, eres competentemente inconsciente; es decir, no piensas lo que haces, sólo fluyes y haces el trabajo.

Así funcionamos todos, a menos que seas nuevo en tu puesto o en el mundo laboral. La realidad es que, al implementar una herramienta o solución como la IA generativa, la gente tiene que retroceder al primer nivel, que empieza —los niveles de competencia— con ser incompetente inconsciente, es decir, que no sabes lo que no sabes. Luego pasas a ser incompetente consciente: “Ahora conozco la IA, pero no soy bueno usándola ni integrándola a mi trabajo diario”.

Luego avanzas a ser competente consciente: “Más o menos soy bueno, pero tengo que pensar mucho cómo usarla bien”. El objetivo es pasar de autopiloto, competencia inconsciente, donde sólo haces tu trabajo, a lo que llamaría esa “carga” que tienes que soltar, porque debes replantear tu manera de trabajar.

Es, en verdad, un replanteamiento del trabajo. Tienes un recurso disponible 24/7 para ayudarte con cualquier tarea de conocimiento o cognitiva en cualquier momento. Y eso es algo que la gente no tiene: un recurso al lado siempre, esperando ser guiado, delegado, colaborando. Y es un cambio de mentalidad grande pasar de la forma actual de trabajar, donde ni piensas en lo que haces, a frenar y pensar en tu proceso de trabajo y, además, realizarte preguntas clave sobre cómo la IA puede mejorar la calidad. No es sólo eficiencia. Puede mejorar la calidad, las decisiones, los resultados, e incluso la experiencia del cliente.

Hay muchas variables más allá de la eficiencia o el recorte de tareas tediosas.

David Rice: También es reencuadrar el desaprendizaje, ¿no? Creo que, al escucharlo, lo primero que surge es la sensación de que se va a perder la experiencia.

Pero creo que es más bien posarlo como una actualización de software. No estás borrando la memoria muscular, solo añadiendo nuevos reflejos. La investigación muestra que quienes ya saben hacer esas tareas y aprenden a aplicar la IA, suelen tener más éxito e impacto que quienes apenas empiezan a usar IA o sólo la delegan.

Así que se trata de crear una mejor percepción de lo que significa desaprender y reaprender. Me da curiosidad: trabajar con agentes de IA, tiene cosas en común con gestionar personas, ¿verdad? Delegar tareas, fijar metas, dar retroalimentación... Si la mayoría nunca ha sido gerente, ¿cómo enseñamos al 80% de la fuerza laboral a convertirse en líderes de personas-IA, por así decirlo?

Glen Cathey: Justo eso me tiene pensando en los últimos meses, hacer esa conexión. Creo que la manera adecuada de ver la IA es como un recurso que hay que gestionar y con el que se colabora. Resulta desafiante porque si la mayoría de la gente nunca ha gestionado nada...

Tal vez hayan colaborado con otros, pero eso no se hace en cualquier momento. Normalmente tienes que organizar reuniones. Así que requiere replantear el trabajo y entrenar sobre qué son habilidades de gestión.

La primera es identificar problemas y descomponerlos, lo cual suena muy sofisticado, pero realmente es: “¿qué intentamos lograr?” Y, como comentábamos antes, la mayoría está en piloto automático. Se enfocan en lo suyo cada día. Esto exige frenar y dilucidar qué quiero resolver.

Y luego, ¿qué recursos tengo disponibles como gerente? Ahora tenemos la IA, que podemos delegar o con la que podemos colaborar. Si existe este recurso, debes dar instrucciones a nivel experto, suficiente contexto para que entienda qué haces, quién eres, qué necesitas, por qué y cómo lo quieres.

Después, cuando la IA realice su trabajo, tienes que dar retroalimentación, igual que un gerente a su empleado: “Esto está bien, pero necesito que te enfoques en este aspecto”. Estas son cosas que antes nunca hacía el colaborador individual. Así que, aunque nunca hemos resuelto lo de la gestión como habilidad, tampoco es algo que se aprenda con un sólo curso: “Ya, ahora soy gerente de personas o IA”.

Es algo que la gente debe convertir en hábito y rutina: ¿qué problema resuelvo?, ¿qué recursos tengo?, ¿qué capacidades?, ¿cómo doy suficiente instrucción?, ¿cómo doy retroalimentación para seguir mejorando el resultado?

David Rice: Por completo. Y enseñar esto a la fuerza laboral, creo que hay oportunidades en simuladores donde empleados guíen a una IA para mejorar los resultados, igual que un gerente da retroalimentación; y puedes evaluar cómo la están entrenando y desarrollar esa habilidad.

La claridad, especificidad, el ciclo de retroalimentación... Son los mismos atributos de un buen gerente, pero es irónico que quizás la propia IA nos enseñe a hacerlo mejor.

Glen Cathey: Estoy de acuerdo. Y es curioso, no lo pensé hasta que lo comentaste, pero se puede crear un prompt, o si es en Gemini, Gem o en ChatGPT, un GPT personalizado, y darle instrucciones para que te haga preguntas, que no sólo espere tu entrada sino que te oriente. Eso se puede implementar hoy mismo en casi cualquier solución comercial.

Básicamente, te ayuda a gestionarla mejor; y es irónico. Al capacitar en este tema, la gente debe apreciar cuán potentes son estas soluciones, cuán capaces, cuán humanas (y hasta sobrehumanas) en habilidades como empatía y conciencia emocional, aunque suene raro que la IA supere al humano.

Pero múltiples estudios han mostrado que, en evaluaciones a ciegas, la gente juzga que la IA puede ser más empática y consciente, lo cual es asombroso. Eso significa que, al trabajar con este recurso, no sólo tienes fortaleza técnica, sino ayuda para mejorar como persona, incluso en habilidades blandas que nunca imaginarías que una IA pudiera potenciar.

David Rice: Es un tiempo interesante para estar vivo, nunca pensé presenciar algo así. Cuando hablábamos antes, mencionaste que desplegar IA a escala es como duplicar tu fuerza laboral de la noche a la mañana, pero si eso es cierto, ¿cuál es el costo o riesgo oculto de esto?, no sólo costo: tener el doble de trabajadores, la mitad nunca duerme, pero tampoco piensan por iniciativa propia, ¿cierto?

Glen Cathey: Esa visión ayuda a las empresas a motivarse. Esto no es como entregar licencias de software que la gente puede usar o no.

Si lo ves así, como duplicar tu fuerza laboral, genera más conciencia y quizá responsabilidad de asegurar que esos recursos trabajen. Si no, estarán ociosos. Uso ese enfoque porque si realmente duplicaras tu fuerza laboral habría presión y ansiedad por hacer productivos a los nuevos empleados.

Pero no siento que las empresas lo vean así respecto a la IA generativa. Deberían. Lo que falta es la formación en gestión: si vas a desplegar esto a la mayoría de los empleados, el eslabón perdido es dilucidar quién gestiona estos recursos nuevos y quién es capaz de hacerlo. ¿Cómo capacitamos a la gente para que la IA esté al punto? Ese enfoque, hasta que encuentre uno mejor, es generar cierta ansiedad por el subaprovechamiento del activo laboral,

y seguro hay una mejor manera, pero por ahora sirve; así, si duplico mi equipo, soy responsable de ponerlos al día y hacerlos productivos. Ahora, muchas empresas tienen a su IA sin uso, y aunque cuesta menos que una persona, igual deberían preocuparse y buscar que sus equipos saquen partido a la herramienta.

Cada vez más empresas implementan esto a escala empresarial. Ya no es ventaja competitiva tener acceso a la herramienta, sino cuán bien capacitas a tu gente para usar la tecnología, que es el tema central de nuestra charla. Ojalá eso genere presión para asegurar que estamos haciendo lo suficiente para aprovechar al máximo las herramientas que desplegamos.

David Rice: Sí, y no podría estar más de acuerdo: la idea de que obtendrás ventaja competitiva empieza a desaparecer porque se vuelve estándar. El reto es que, como mencionas, debemos verlo como sobrecarga de gestión: cada nuevo agente o cosa que implementas suma carga cognitiva, hay más que informar, revisar, confiar.

Quieres crear algo confiable, porque a veces tiene confianza falsa. No duerme, pero nunca se opone. Puede dar respuestas erróneas con gran seguridad, y si no te tomas el tiempo suficiente, podrías publicarlo tal cual. Especialmente, escribo mucho, y siempre lo tengo presente. Pero ahí veo oportunidad en gobernanza, pensar en operaciones de IA igual que en otras operaciones: hay normas para control de calidad, propiedad. Se trata de poner esas cosas en su sitio y verlas desde esa perspectiva.

Glen Cathey: Totalmente de acuerdo. Hay gobernanza centralizada y también gobernanza que alcanza a cada empleado que usa estas herramientas.

Eso vuelve a la capacitación: asegurar que la gente comprende los “do’s and don’ts” (lo permitido y lo prohibido) con estas tecnologías. Y sí, hay oportunidades para las “alucinaciones” o lo que llaman “slop de la IA”, pero diría que no es un problema de la IA sino de las personas.

Porque si perpetúas desinformación, eso significa que permites que salga. Lo que esto destaca es que lo más crítico que aporta la gente es el pensamiento crítico. Involucra revisar, como haría un gerente: si delegas a alguien, revisas el trabajo antes de enviarlo o usarlo para un fin relevante, para asegurar calidad y que represente lo que buscas. Pero, al distribuirlo a muchos empleados, confías en que todos cumplirán.

Por eso la capacitación es vital y no sólo un evento: puedes tomar un curso o taller, pero también hay que generar una cultura que refuerce continuamente la gobernanza, con recordatorios para verificar calidad, confirmar hechos, asegurar tono adecuado y todo lo que necesitas para el uso del resultado. Hoy es fácil hacer un prompt simple y obtener un resultado decente, pero será genérico.

No quiero llamarlo “slop de IA” (desperdicio), pero veo muchos comentarios sobre eso. Ayudo a la gente a entender: si sale, no es culpa de la IA, es nuestra por dejar que salga.

David Rice: Bienvenidos al Data Bite de la semana. El número que quiero que recuerden es 64%. Según la última encuesta AI Pulse de EY, el 64% de líderes sénior dice que el miedo a ser reemplazados por IA frena la adopción en sus organizaciones. Pero sólo el 24% identifica la resistencia de los empleados como una barrera importante. Detengámonos en esa contradicción: los líderes saben que su gente tiene miedo, lo ven, lo reconocen.

Pero no lo nombran como el problema central. Hablan de preparación de datos, ciberseguridad y regulación. Pero lo que realmente veo aquí es que estamos presenciando una transformación donde el coste humano se codifica como reto técnico. Dos tercios del liderazgo reconocen que su personal teme volverse obsoleto, pero ese miedo no se trata como la crisis que es.

La pregunta no debería ser “cómo superamos la resistencia a la IA”, sino ¿qué dice de nuestras organizaciones que nuestra gente teme ser reemplazada y aun así avanzamos a toda máquina? Porque, aquí la verdad incómoda: si el 64% de líderes ve el miedo pero sólo el 24% lo trata como barrera, no estamos resolviendo para el bienestar humano.

Lo estamos rodeando. Esto no es gestión del cambio. Es una pregunta fundamental sobre el papel humano en un mundo que deliberadamente nos hace menos necesarios. Y ahora mismo, creo que no estamos teniendo esa charla sinceramente. Volvemos al programa.

Siempre digo que nunca es realmente la tecnología; es cómo elegimos usarla. Si la usas de forma vaga, obtendrás resultados vagos. Conseguirás “slop”, igual que si quien ocupa cualquier puesto es vago. No importa, entregará trabajo mediocre y ocurrirá lo mismo.

Así que se trata de saber presionar, asegurarnos de que el resultado sea el que queremos.

Glen Cathey: Me alegra que usaras la palabra “vago”, porque trato de hacérselo ver a otros, y conmigo mismo, ya que estoy en este mismo proceso de aprender a usar estas herramientas. A veces me frustro porque siento que dar suficiente contexto a un prompt me lleva tiempo.

Tengo que recordarme que, si me molesta, es porque siento que me retrasa, pero debo recordar siempre que unos minutos más de contexto adecuado logran mejores resultados. Digo entonces que no deberías verte sólo como gerente de estas herramientas.

Y, por tanto, no seas un gerente vago. Si alguna vez has gestionado personas, los buenos gerentes se toman el tiempo de explicar bien la tarea al delegar, incluso tienen ejemplos de lo que significa hacerlo bien.

Permiten preguntas: “Te expliqué lo que quiero, ¿qué necesitas saber?, ¿qué dudas tienes?” Eso es buena gestión. Y otra cosa simple que trabajamos en las capacitaciones es recordar a la gente que puede pedirle a la IA que haga preguntas, que no es técnico, pero genera un “aha”. Basta con decir al final del prompt: Hazme unas preguntas una por una que te ayuden a darme el mejor resultado. Así se trata como a una persona. Mi consejo: si vas a gestionar, sé buen gerente y hazlo con la IA, como lo harías con un buen empleado.

Algunos sólo usan la IA, pero no “gestionan” la IA: dan un input mínimo y obtienen resultados aceptables, pero no los mejores. Si le das poco contexto a un humano tampoco haría un buen trabajo.

Así que hay que mantener ese estándar.

David Rice: Sí. Muchos reaccionan diciendo: no quiero tratarla como humana. Pero no me refiero a contarle tus problemas. Es simplemente proveerle el mismo entendimiento que darías a una persona: no es un genio de nacimiento. Tiene mucha potencia y rapidez, pero sigue necesitando contexto y comprender por qué lo quieres. Si no, responderá a ciegas según lo que cree que deseas, pero igual no es eso.

Glen Cathey: A mí todavía me asombra. Antes decía que era “basura entra, basura sale” para el prompt. No es así, porque hoy, incluso con un prompt básico, las herramientas de IA generativa (y mañana serán aún mejores) producen algo muy útil con poco input.

El problema es que no usa su máxima capacidad. Así que basura entra, pero mejor que basura sale; aunque no es el mejor resultado. Y como decías, debes aportar suficiente información para que dé su máximo. Me encanta y ojalá lo aplique quien nos escuche: pide a la IA que te pregunte qué más necesita saber para hacer su mejor trabajo en eso.

Te sorprenderán las preguntas inteligentes que hará y que ni tú habrías pensado. Así puede darte el mejor resultado posible. Mucha gente ni lo sabe. Una cosa más: si el resultado no te impresiona o te parece mediocre, recomiendo mirarse al espejo: seguramente eres al menos el 50% del problema.

Hazte responsable. Si el resultado no fue bueno, piensa en cómo podrías haber ayudado para mejorarlo. No muchos lo ven como una responsabilidad sobre el input, pero en sí es algo positivo y extraño:

Estamos en un punto donde podemos comunicar con sistemas en lenguaje natural. Hace tres años, sí había conversión de voz a texto, pero no era así.

La gente se vuelve perezosa con inputs mínimos sin darse cuenta de que, invirtiendo sólo unos minutos más, puede aportar todo el contexto necesario y lograr un resultado fantástico, ya sea por texto o por voz. Y siento que muchos no aprovechan la IA por esto, hablan a la IA como a una persona, pero usando el micrófono: así no hay que teclear y no te frenas.

David Rice: Es una capacidad increíble.

Glen Cathey: Lo es. Lo damos por hecho, pero es una locura. Ahora tenemos móviles; algunos recordamos los teléfonos fijos pegados a la pared.

David Rice: Los teléfonos de auto.

Glen Cathey: Así era antes, o los discos de vinilo, y ahora música digital. Pronto nos parecerá gracioso que antes usáramos los dedos para pulsar botones para comunicarnos con la computadora.

Cuando realmente ves que eso es una barrera, y ahora ya no lo es: basta con hablar.

David Rice: A la IA no le molestan los mensajes de voz largos, como a tus amigos.

Glen Cathey: Es cierto. Nunca se fastidia aunque te explayes un poco.

También maneja muy bien, aunque tomes notas caóticas en reuniones. Aunque uses un “note taker”, a veces prefiero escribir. No son garabatos, pero no tienen buen formato. Asombra cómo puede comprenderlas y pulirlas en algo bien estructurado: “Sí, era justo lo que quería”.

Pero si alguien ve mis notas, ni las entiende, pero la IA sí. Es fascinante.

David Rice: Muchas empresas se detienen en la alfabetización, ¿verdad? Quedan en modo piloto. Lo escucho mucho últimamente, incluso nosotros lanzamos recientemente una cuenta de comunidad gratuita, y las personas al registrarse citan que están en fase de pilotos de IA. Se ve mucho que quedan estancadas ahí. Implementan modelos de formación y listo. En tu opinión, ¿cuál es la palanca única que realmente impulsa a la organización hacia la fluidez?

Glen Cathey: La palanca más importante, diría, es el liderazgo. Porque si realmente quieres crear una cultura donde se recurra por defecto a la IA, o que la gente use awareness para integrarla en su flujo de trabajo, eso no se logra solo con formación.

Puedes tener cursos en línea y talleres prácticos, que son necesarios. Ese sería mi número dos, pero el número uno es liderazgo.

Son los líderes quienes lo demuestran y marcan la visión: Esto es lo que queremos.

Lo viven y lo muestran como ejemplo. Después, toda la cadena de mando lo refuerza y exige responsabilidad en todos los niveles. Así que puedes tener toda la capacitación posible, pero si el liderazgo no está alineado y pidiendo cuentas de arriba abajo —desde la cabeza hasta los gerentes línea que llevan a los colaboradores individuales— no vas a generar la cultura donde las personas recurran a la IA y exploren todas las formas de mejorar su trabajo.

David Rice: Es clave también entender qué es la fluidez: los líderes modelándola es lo que crea fluidez, donde los empleados rediseñan flujos de trabajo por sí solos, sin que se les diga, por ejemplo; y pasamos de tasas de finalización (productividad) a transformaciones de capacidades: ¿quién la usa?, ¿para qué?, ¿qué ha cambiado? Hay cambios de mentalidad en liderazgo y parte es usarla: he hablado con muchos líderes que dicen “somos una organización IA, pero yo no la uso. ¿Eh?”

Glen Cathey: Y la gente lo nota. Cuando tienes una gran planta de empleados, sean cientos o cientos de miles, tendrás tu distribución normal: los primeros que adoptan van a volcarse, sin importar la formación. Luego están los que no confían en la IA, aunque el entorno sea entusiasta: recuerda que en el espectro energético hay dubitativos y reticentes, o gente renuente a aprender algo nuevo. Mucha gente en el medio.

Para moverlos, la formación ayuda, pero el liderazgo no sólo comunica y modela, sino exige responsabilidad. Y aunque suene duro, basta con tratarlo en cada reunión de equipo: se discute cómo usamos IA, se comparten ejemplos, se documentan casos y se difunden. Puedes incluirlo en las evaluaciones de desempeño, no como amenaza sino como incentivo. Si advierten: “En mi evaluación te preguntaré cómo usas IA”, yo haré cosas distintas, porque sé que me preguntarán. A veces es así de simple; no hace falta más, pero esa cadena de liderazgo “tira” hacia los comportamientos adecuados.

Porque saben que se hablará del tema y se preguntará: “¿La usas?”, si la respuesta es no, se notará y no quedas bien. Es casi como decir “no quiero usar internet” cuando salió internet. Llegará el momento en que habrá que decir: este es el futuro, hay que subirse.

David Rice: Especialmente si trabajas con ordenador. Esa es la realidad. Es como decir que no quieres usar internet. Hoy sería absurdo, ni se podría concebir.

Creo que llegaremos a ese punto con esto también.

Glen Cathey: Ojalá. Y creo que, como con cualquier tecnología, suelo usar Excel como ejemplo: Excel lleva años, pero hay muchas funciones que el 99% ignora. Hay gente que hace carrera enseñando Excel y sólo es... Bueno, es muy potente y la mayoría con el 10% hace lo necesario. El 90% restante existe ahí.

Creo que lograremos que mucha gente sea más nativa en IA (no me gusta el término, pero no tengo uno mejor), que la usen por defecto. Pero que la usen no significa usar toda su capacidad. Igual que Excel o Word, siguen encontrando funciones y atajos que desconocían. Incluso hay atajos de Windows que aprendí hace poco y llevo años. Así que esto nunca terminará, como la formación en liderazgo nunca ha hecho a todos líderes mágicamente. Siempre hay camino de mejora.

Con la IA, será igual: mientras la gente se abra y entienda que es la nueva forma de trabajar, el miedo a quedarse atrás puede verse de modo positivo, porque es real.

Imagínate cuando salió Office y la gente decía: “No quiero usar hojas de cálculo o procesadores de texto”; si insistes en negar algo que se vuelve esencial en el trabajo, te hará daño. Con la IA es igual. No es distinto a MS Office. Es una habilidad que todos deberán dominar. Si no la adoptas, te perjudicará.

David Rice: Si vemos algo como el reclutamiento, por ejemplo, la IA puede encargarse de tareas desde captar candidatos hasta preselección y envío de mensajes. ¿Dónde está el límite entre aumento y reemplazo?

Eso inquieta a mucha gente. ¿Estamos aferrándonos a ciertos roles por tradición más que por necesidad?

Glen Cathey: Muy buena pregunta. Tengo reflexiones —quizá polémicas, sigo formándomelas como muchos. Veamos algunas soluciones recientes, como el asistente de contratación de LinkedIn.

Es un modelo multiagente genuino: uno para buscar, otro para contactar, otro para filtrar. Puedes dar instrucciones en lenguaje natural. Hay otras soluciones así. Hablamos de automatización de tareas de reclutamiento: entender el rol, traducirlo en requerimientos, buscar personas, contactarlas, preseleccionar.

Hoy existen soluciones en el mercado que lo hacen. Entonces me pregunto: ¿por qué existe aún el papel del reclutador? Yo creo que, en empresas pequeñas, los gerentes contratan a su gente; no hay reclutadores dedicados. Pero conforme creces y no tienes tiempo como gerente de software, por ejemplo, tienes que delegar. Así surge la necesidad del reclutador.

Ahora, ¿qué ocurre cuando tienes tecnología que realiza esas tareas? Podrías tener un futuro en que el usuario final del asistente de LinkedIn no sea el reclutador, sino directamente el gerente de contratación.

Puede sonar alarmista, pero la tecnología ya lo permite. No decimos que sucederá, pero reconozcámoslo. No digamos que no puede ser así. Ahora, si soy reclutador, ¿cómo me acomodo en ese futuro?

No todos los gerentes querrán auto-gestionarse con tecnología; muchos preferirán delegar en un reclutador. Si eres reclutador y gestionas un sistema multiagente, ¿dónde está tu valor? Puede sonar a cliché, pero es verdad: en la construcción de relaciones, en las verdaderas tareas de reclutamiento, que son persuasión e influencia. ¿Cómo tomas a un candidato pasivo o alguien en búsqueda y alineas sus habilidades y motivaciones con la oportunidad? ¿Cómo demuestras que tu empresa encaja realmente con su perfil?

Relaciones con los gerentes, asesoramiento. No sé si llegaremos al punto donde todo lo haga la IA, pero podría ser. Aun así veo un papel para el humano como asesor de talento, tanto para el gerente como para el candidato. Es mi perspectiva, y hay que ser realistas: la IA puede reemplazarnos, pero no por eso hay que hacerlo. La estrategia la decidirá cada empresa, unas automatizarán ciertas partes y pondrán personas en otras.

Esa decisión puede ser una ventaja competitiva por experiencia humana... Aunque la IA también puede serlo: nadie tiene suficientes reclutadores para dar retroalimentación a todos. La IA puede hacerlo muy bien y llenar esa brecha. Es sólo una reflexión.

David Rice: Concuerdo contigo. Subestimamos cuánto trabajo es mecánico, específicamente en el caso de reclutadores. La IA puede cubrir mucho, pero, ¿dónde aporta el humano? Juicio, storytelling, empatía... El papel puede existir por identidad, no por utilidad. Pero el verdadero valor es lo que mencionas: la experiencia de candidato mejora mucho si todos reciben feedback.

Así que repensar la experiencia del candidato y enfocar la IA ahí es un caso de alto valor. No es: ¿me reemplazará?, sino: ¿qué parte de mi trabajo merece más atención y la IA me libera para ello? Yo mismo lo vivo: a veces veo que aquello a lo que antes daba mucho tiempo, ya no es necesario. Uso prompts, obtengo el resultado y puedo dedicarme más a cosas que requieren mi atención específica.

Se trata de encontrar esos momentos.

Glen Cathey: Estoy de acuerdo. Hay que ver no sólo dónde insertar IA en el ciclo clásico de reclutamiento o gestión del talento, sino también en reimaginarlo. Quizá debamos limpiar la pizarra y preguntarnos: con estas nuevas capacidades, ¿cómo diseñaríamos la experiencia o el proceso? No es tomar el proceso viejo y meterle IA; es pensar desde cero con los nuevos recursos.

Eso me entusiasma, porque ya hay empresas en ello, y más tendrán que adoptar ese enfoque: no basta con “insertar IA”, porque si bien funciona, no será la máxima realización. Tarde o temprano habrá que replantear todo el proceso conforme a todo lo nuevo que tenemos.

David Rice: Quemarlo todo y empezar de cero, ¿verdad? Bueno, Glen, gracias por venir al programa. Lo aprecio mucho. Gracias por tu tiempo y tus ideas.

Glen Cathey: Encantado. Muchas gracias.

David Rice: Bueno oyentes, sigan a Glen en LinkedIn. Si no lo han hecho, entren a Personas Gestionando Personas, creen su cuenta gratuita en la comunidad y suscríbanse al boletín. ¡Hasta la próxima!