La IA no está creando equipos de alto rendimiento, sino que está exponiendo la diferencia entre los equipos que ya saben trabajar bien juntos y los que no. En este episodio, David Rice se sienta con el psicólogo social y autor de Superteams, Ron Friedman, para analizar investigaciones recientes sobre lo que distingue al 8% superior de los equipos del resto. La conversación desafía la suposición de que la IA es un impulso universal de productividad, revelando en cambio cómo puede amplificar los malos hábitos, profundizar el agotamiento y crear una falsa confianza cuando se utiliza sin criterio.
También exploran por qué los mejores equipos protegen el enfoque por encima del ajetreo, reemplazan la lluvia de ideas con la escritura de ideas, reinventan por completo las reuniones y crean culturas donde la experimentación—no la perfección—es lo que impulsa el rendimiento. Si lideras personas en la era de la IA, este episodio ofrece un plan práctico para construir equipos más fuertes en lugar de simplemente trabajar más rápido.
Lo que aprenderás
- Por qué la IA está ampliando la brecha entre los equipos de alto rendimiento y los equipos promedio
- Cómo los mejores equipos usan la IA como compañero de pensamiento en lugar de máquina de respuestas
- La carga de trabajo oculta que generan los resultados de baja calidad de la IA
- Por qué las reuniones—y no la IA—siguen siendo uno de los mayores problemas de productividad en el trabajo
- La ciencia detrás de la escritura de ideas, la inteligencia colectiva y la participación equitativa
- Cómo los líderes crean entornos donde el aprendizaje, la experimentación y la innovación florecen
- Por qué proteger el tiempo de concentración se está convirtiendo en una de las responsabilidades más importantes del liderazgo
Puntos clave
- La IA magnifica los hábitos existentes del equipo. Los equipos saludables se vuelven más efectivos con IA, mientras que los equipos disfuncionales solo se vuelven disfuncionales más rápido.
- Comparte indicaciones, no secretos. Los equipos de alto rendimiento comparten abiertamente indicaciones, flujos de trabajo y prácticas exitosas de IA para que todos mejoren juntos.
- Trata a la IA como un colega, no como un experto. Los equipos más fuertes cuestionan sus resultados, desafían las suposiciones y refinan las respuestas en lugar de aceptarlas sin más.
- Las reuniones deben ser el último recurso. Pautas claras para reuniones, bloques de concentración y días sin reuniones crean el tiempo ininterrumpido en el que el trabajo significativo realmente sucede.
- La escritura de ideas supera a la lluvia de ideas. Generar ideas de forma independiente antes de la discusión grupal produce más (y mejores) ideas y reduce el pensamiento grupal.
- La participación equitativa predice un mejor pensamiento. Los equipos rinden mejor cuando todos contribuyen, no cuando solo unas pocas voces dominan la conversación.
- Premia el fracaso inteligente. Los experimentos bien fundamentados que no funcionan aún hacen avanzar al equipo al fomentar el aprendizaje y la adaptabilidad.
- Liderar es amplificar el enfoque. Los grandes líderes eliminan distracciones, modelan el uso efectivo de la IA y crean las condiciones para que las personas hagan su mejor trabajo.
Capítulos
- 00:00 – IA y desempeño de equipos
- 02:30 – Qué hacen los super equipos
- 04:47 – Agotamiento y trabajo sin sentido
- 06:00 – Gana la escritura de ideas
- 07:42 – Compartiendo indicaciones de IA
- 10:14 – La trampa de la independencia con IA
- 13:13 – Colaboración más inteligente
- 15:27 – El costo de las reuniones
- 18:29 – Mejores reglas para las reuniones
- 22:13 – Aprender a través del fracaso
- 28:35 – Cómo liderar super equipos
- 31:10 – Mejorándonos mutuamente
- 33:04 – IA y agotamiento
- 35:43 – La experiencia aún importa
- 36:28 – Reflexiones finales
Conoce a nuestro invitado

Ron Friedman, Ph.D., es un psicólogo social galardonado, autor superventas y experto en motivación humana, rendimiento laboral y comportamiento organizacional. Es autor de Superteams y The Best Place to Work, libros que exploran la ciencia detrás de los equipos de alto rendimiento y entornos laborales prósperos. Basándose en décadas de investigación y experiencia como consultor, Ron asesora a organizaciones alrededor del mundo sobre liderazgo, cultura, innovación y compromiso de los empleados, ayudando a los líderes a aplicar la ciencia del comportamiento para construir equipos más productivos, colaborativos y resilientes.
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David Rice: El trabajador promedio pierde 18 horas a la semana en reuniones, otras 11 horas revisando mensajes. Eso deja aproximadamente un día para el trabajo real. Así que cuando necesitas meter el trabajo de una semana en un solo día, buscas atajos. Llegas temprano, te quedas hasta tarde, trabajas los fines de semana, y así es como aparece el agotamiento.
En el programa de hoy, estoy hablando con Ron Friedman, psicólogo social y autor del libro "Superteams", sobre por qué la IA no está resolviendo este problema para la mayoría de los equipos. De hecho, la está empeorando. El equipo de Ron encuestó a miles de trabajadores para averiguar qué hacen diferente el ocho por ciento superior de los equipos, y lo que descubrieron sobre la IA es fascinante.
Los equipos promedio ocultan su uso de la IA entre sí. Pasan trabajos de baja calidad sin revisarlos, alargando la jornada laboral de todos los involucrados. Mientras tanto, los super equipos comparten sus indicaciones abiertamente, utilizan la IA como un compañero conversacional para debatir y cuestionar, y la emplean de maneras que mejoran a todo el equipo.
Resultados completamente diferentes, misma tecnología. La brecha que expone no solo es entre equipos buenos y equipos promedio. Es entre personas que saben cómo es la calidad y quienes no. Si no tienes sentido de calidad, cualquier cosa que te entregue la IA será satisfactoria, y ahí es donde surge la falsa confianza.
No solo es trabajo incorrecto, es trabajo incorrecto del que están orgullosos. Así que hoy cubriremos por qué la IA está ampliando la brecha entre los equipos de alto rendimiento y los equipos promedio, el costo oculto de los resultados de IA de baja calidad en la carga de trabajo de los equipos, por qué los super equipos tratan a la IA como un compañero de debate, no como un experto, brainwriting frente a brainstorming y por qué la ciencia favorece a uno, y lo que la igualdad de tiempo para hablar revela sobre la inteligencia colectiva.
Soy David Rice. Esto es Personas Gestionando Personas. Y si has asumido que la IA es una marea que levanta todos los barcos, esta investigación podría hacerte reconsiderarlo. Vamos a ello.
Muy bien. Bueno, Ron, bienvenido al programa. Es un gusto tenerte.
Ron Friedman: Encantado de estar aquí. Gracias por invitarme.
David Rice: Quiero empezar con esta pregunta, y luego puedes retroceder un poco, pero hablamos de la IA, la escucho todo el tiempo en congresos y distintas actividades.
Se presenta como ese potenciador universal de productividad, ¿no? Pero cuando hablábamos previamente, la IA está ensanchando la brecha entre los equipos de alto rendimiento y los equipos promedio. ¿Por qué crees que la misma tecnología produce resultados tan diferentes dependiendo del equipo, no solo del individuo?
Ron Friedman: Sí, es una gran pregunta. Y antes de hablar de por qué la IA está ampliando la brecha entre los equipos de alto y bajo rendimiento, permíteme explicarte un poco sobre cómo realicé esta investigación para que los oyentes comprendan de dónde parto. Soy psicólogo social y pasé al mundo corporativo.
Mientras trabajaba en el mundo corporativo, me di cuenta de que había una enorme brecha entre la ciencia más reciente y el lugar de trabajo moderno. Así que comencé a investigar sobre lo que hacen diferente los mejores equipos, y así fue como mi equipo y yo lo hicimos. Encuestamos a miles de trabajadores y les preguntamos dos cuestiones clave sobre sus equipos.
Preguntamos: En una escala del uno al diez, ¿cuán efectivo es tu equipo para lograr sus metas? Y segundo, comparado con otros equipos de tu industria, ¿cómo calificarías el desempeño de tu equipo? Luego tomamos los equipos con una puntuación perfecta, un grupo muy pequeño, alrededor del 8%, los llamamos super equipos, y observamos qué hacen diferente estos super equipos.
Y muy recientemente, hemos realizado un estudio sobre cómo los super equipos usan la IA. Y me preguntaste cómo y por qué está ensanchando la brecha. Bueno, lo que encontramos es que los super equipos la utilizan de manera que permite que todo el equipo mejore, mientras que los equipos promedio tienden a ocultar su uso de la IA entre ellos y comparten resultados de baja calidad que incluso pueden alargar la jornada laboral.
He tenido conversaciones con muchos profesionales que comentan que suceden un par de cosas. Una es que la gente usa ChatGPT o lo que sea para formular respuestas que los empleados luego envían a otros empleados sin siquiera revisarlas. Así que puede ser una herramienta muy útil si la usas correctamente, pero eso incluye darle el contexto adecuado y verificar las respuestas, yendo y viniendo respecto a si los resultados son precisos o no.
Pero si simplemente tomas el resultado y lo reenvías, solo alargas el día para los demás.
David Rice: Volvemos a algo de lo que hablamos todo el tiempo, ¿verdad? Si lo aplicas sobre un equipo disfuncional, va a potenciar la disfunción. Si tienes un equipo realmente colaborativo y efectivo, entonces puede empoderar innovaciones nuevas para ese grupo.
Pero mencionabas el contexto y leí un artículo sobre la ingeniería del contexto, tratando de ayudarle a comprender tu organización, y es clave si realmente quieres usarla, especialmente para tareas más orientadas a procesos.
De verdad tiene que entender el contexto de cómo está construida tu organización para aprovechar todo su potencial.
Ron Friedman: Exactamente. Y parte de eso es tener claro cuáles son los resultados que realmente intentas lograr, ¿verdad? Creo que muchas organizaciones optimizan para la actividad, no para los resultados.
Retrocediendo un paso, lo que vemos en los equipos promedio es que gran parte de su semana se consume en cosas que no avanzan realmente el trabajo. El trabajador promedio pierde dieciocho horas por semana en reuniones. Pierden otras once horas por semana desenterrándose de mensajes. ¿Qué les queda para el verdadero trabajo?
Aproximadamente un día. ¿Y qué sucede cuando necesitas meter el trabajo de una semana en un solo día? Buscas maneras de crear más tiempo. Llegas temprano, te quedas hasta tarde, trabajas sábados y domingos. Ese enfoque garantiza el agotamiento. Hay tanta conversación sobre por qué los trabajadores se queman.
Bueno, una mejor pregunta sería, ¿cómo logran hacer algún trabajo en primer lugar? Si pierden tres cuartas partes de la semana en reuniones, y muchas organizaciones, especialmente las que no son super equipos, confunden colaboración con estar todo el tiempo juntos. Y no es lo mismo.
Las mejores ideas, en especial si buscas soluciones creativas, emergen porque alternas entre trabajo individual y grupal. Un buen ejemplo es la actividad clásica de colaboración: brainstorming. Llevar a todos a la sala de conferencias para generar ideas. Pero la investigación dice que si quieres más ideas y de mejor calidad, es mucho mejor hacer otra cosa: brainwriting.
Brainwriting consiste en que cada persona del equipo hace la lluvia de ideas de forma individual en su propio espacio, y luego lleva seis ideas a la conversación grupal. Ya juntos las discuten. Pero si todos están juntos desde el principio, lo que sucede es que la primera persona que hable ancla a los demás alrededor de su idea.
Ahora los demás gastan su energía mental evaluando el valor de esa primera idea. Así aparecen obstáculos que evitan que generen soluciones creativas.
David Rice: Como editor, me encanta una sesión de brainstorming, pero siempre digo que la clave es que todos lleguen preparados, porque si venimos y empezamos a improvisar, ciertos tipos de personalidad dominarán la conversación.
Y si queremos poner todas las ideas sobre la mesa, cada quien debe prepararse antes, por sí solo.
Ron Friedman: De hecho, eso es algo que también vemos en nuestra investigación. En "Super Teams", que es mi nuevo libro, donde repasamos toda la investigación de lo que hacen diferente los mejores equipos, uno de los diferenciales clave es la igualdad en el tiempo de intervención durante las reuniones, y eso es uno de los mejores indicadores de algo llamado inteligencia colectiva.
Todos conocemos el CI, la inteligencia colectiva es el CI de los equipos. ¿Cuán eficiente es el equipo resolviendo problemas? Y uno de los mejores indicadores es la igualdad en el tiempo de intervención. ¿Por qué importa esto? Porque dice mucho del equipo.
Sugiere que los miembros sienten que sus opiniones importan. Que están involucrados y que todos aportan, que es lo que buscas si quieres un súper equipo: que todos se sientan facultados para aportar algo nuevo.
David Rice: Totalmente. Y has encontrado que los equipos promedio, y me parece muy interesante este hallazgo, suelen ocultar su uso de la IA o sentir culpa al respecto, mientras que los equipos de alto rendimiento comparten abiertamente indicaciones, flujos de trabajo.
Se cuentan entre ellos realmente qué es lo que está pasando con esta herramienta. Me pregunto qué ocurre psicológicamente cuando la gente siente que debe ocultar cómo trabaja.
Ron Friedman: Creo que lo que indica es que la gente siente que sus metas personales están separadas de las del equipo, y es un gran problema porque eso quiere decir que las personas con las que trabajas no forman un equipo real.
En la introducción de "Super Teams" hablo de los factores que convierten a un grupo de desconocidos en un equipo. Hay tres. El primero es, y es clave, objetivos compartidos. Todos han de estar de acuerdo sobre lo que buscan lograr. En muchos equipos solo tienes un grupo de personas que trabajan juntas, pero no necesariamente un equipo, porque cada uno busca sus propias metas individuales.
Uno quiere promocionar, otro busca un aumento, otro está a punto de irse, otro quiere balance entre trabajo y vida personal. Cada quien tiene sus objetivos. Debe haber un conjunto de metas que el grupo persiga. El segundo factor es la claridad de roles. Hay que tener claro de qué eres responsable tú, de qué el otro, cómo se superponen y cómo se complementan.
De lo contrario, termina habiendo guerras internas. Y el tercero es la interdependencia. Hay que sentir que se necesitan unos a otros para alcanzar el éxito. Muchos equipos de ventas no lo tienen en absoluto. De hecho, sus compañeros son sus competidores.
Así que esos tres elementos son los que permiten a las personas sentirse parte de un equipo. Cuando ocultan el uso de la IA, es porque sienten que los pueden reemplazar, ¿verdad? "Si la IA está haciendo el trabajo, si los demás lo supieran, prescindirían de mí."
O porque no se sienten autorizados o animados a usarla. En los mejores equipos no solo se incentiva su uso, sino que se comparte a una tasa altísima; esta semana, dato reciente, el 67% de quienes trabajan en super equipos comparte sus indicaciones con colegas.
En equipos promedio solo el 20%. Una diferencia abismal. Y compartir las indicaciones no es solo ayudar a otros a ser más efectivos, sino crear una mentalidad de aprendizaje: si tú compartes conmigo, yo contigo, ambos sentimos que contribuimos a la carrera del otro y eso sube el nivel de nuestra colaboración.
David Rice: Es muy poderoso. Yo incluso he dicho "Oye, descubrí que estas instrucciones de proyecto fueron muy efectivas. Y cuanto más estructuro las indicaciones alrededor de esas instrucciones, mira el resultado. Entonces, ¿puedes reutilizar eso o sacarle partido?"
Animándonos unos a otros a expandir lo que le pedimos a la herramienta. Quiero volver al punto de la interdependencia: la IA permite hacer muchas cosas, ¿verdad? Puede hacerte pensar que no necesitas a nadie más en el proceso.
Que puedes... Su lógica te lleva a: "Consigo que la IA haga las funciones principales del trabajo de fulanito y lo demás lo completo yo". ¿Cómo evitar que eso suceda y que la gente se sienta más especializada de lo que realmente es?
Ron Friedman: Es muy buen punto, y también es uno de los trampas en que hasta equipos de alto rendimiento pueden caer. Como es más fácil que nunca hacerlo tú mismo, tienes menos tendencias a delegar tareas que hace unos años hubieras dado a un compañero, y eso evita que ese compañero aprenda y vuelve tu trabajo más pesado, porque ahora haces tareas que antes no hacías.
Además, vimos en la investigación que la gente crea pasos adicionales que antes hubiera descartado como innecesarios. Cuando generas tiempo libre porque terminas tareas más rápido, buscas con qué llenarlo tapando ese espacio con otras tareas.
Ese es el peligro del alto rendimiento: si haces algo en 15 minutos que tomaba dos horas, no sales a la piscina; llenas el hueco con más trabajo. ¿Cómo evitarlo? El líder debe concienciar que si queremos desarrollar talento, hay que estar atentos; si no, terminamos atomizándonos y viendo al otro como obstáculo en vez de aliados. Y eso atenta contra el espíritu de equipo.
David Rice: Y es una receta más para... Solo sumas ingredientes a la receta del agotamiento, ¿verdad?
Ron Friedman: Exactamente. Muy bien dicho.
David Rice: Ya tu propio trabajo te quemaba antes. Ahora asumes dos puestos más mientras aprendes sobre la marcha. Así no te sentirás más creativo, ni descansado, ni comprometido al final.
Solo crearás más problemas... Algo que parece contraintuitivo es que los grandes equipos no es que colaboren más, sino de forma más intencional, y vivimos un momento de "más, más, más".
Todo el mundo se exige ser 10 veces más productivo. Y, a veces, narrativas de que la tecnología libera para colaborar transversalmente. ¿Qué es lo que la mayoría de organizaciones entienden mal del trabajo en equipo hoy?
Ron Friedman: Comenté antes eso de confundir colaboración con estar siempre juntos. Lo que vemos en los super equipos es que son muy intencionales con cómo emplean su tiempo. No hacen de las reuniones la norma. Son el último recurso.
Son un 54% mejores evitando reuniones innecesarias y un 50% menos proclives a agendar reuniones recurrentes, las cuales suelen absorber mucho tiempo. Si tienes una reunión periódica, puede ser como romper con un compañero el cancelarla.
Es decir: "Ya no valoro nuestro tiempo", así que la gente evita esa incomodidad y sigue con esas reuniones más de lo que debería. Lo otro que hacen los super equipos es que además de eliminar reuniones, dedican bloques de tiempo para concentrarse.
Por ejemplo, de 3:30 a 5:00 los martes, nadie necesariamente debe revisar mensajes. Todos a trabajar concentrados. Tienen días sin reuniones donde, salvo emergencias, no se convocan juntas. El resultado es espectacular: el estrés se reduce a la mitad y la productividad sube un 71%. Pero ellos no lo llaman "día sin reuniones", sino "día para avanzar tareas", reforzando propósito. Aseguran ese espacio para el trabajo profundo, porque sin él, la gente se quema.
David Rice: La clave aquí es minimizar ese cambio de contexto. Estés remoto o no, dejas lo que haces para mirar a cámara, interactuar y pensar en lo que dice todo el mundo.
Luego debes regresar a escribir o trabajar en ese informe para el viernes. La línea de pensamiento se pierde.
Ron Friedman: Oh, absolutamente.
David Rice: Creo que sí, hay que proteger ese tiempo para el análisis, porque cuantos más reuniones tienes —y todos hemos tenido esos días de cinco reuniones—, pasa hora tras hora y no logras avanzar nada.
Ron Friedman: Sí. Y sobre el cambio de tarea, en el libro hablo de la pre-distracción. Sabemos qué es la distracción y el cambio de tarea; pero la pre-distracción es solo saber que tienes una reunión más tarde, lo que ya baja tu rendimiento en la hora previa.
Por dos razones: parte de tu atención se va pensando qué dirás en la reunión y, además, sabes que tienes un límite y evitas empezar una tarea difícil. Así procrastinas gran parte del día. Por eso quienes tienen muchas reuniones llegan a casa preguntándose: ¿dónde se fue el tiempo?
Constantemente procrastinabas, consciente de la reunión pendiente. Y también está el residuo atencional posreunión: parte de tu mente sigue en lo que se dijo o escuchó. Cuantas más reuniones, el desperdicio de tiempo no se limita a las horas de la reunión, sino también el antes y después.
Por eso funcionan tan bien los días sin reuniones. Hablé con muchos líderes que al principio encuentran contranatura la idea porque, siendo líderes senior, pasan el 80% de su tiempo en reuniones. ¿¡Eliminar reuniones!? Pero para quien realmente ejecuta el trabajo, la única manera de hacerlo es buscar huecos fuera del horario. Cuento en "Superteams" de una mujer que se daba de baja sólo para poder trabajar sin reuniones. Es real. No estaba enferma ni quería descanso: necesitaba trabajar. Así de drásticas son las medidas a las que recurre la gente cuando el trabajo hace imposible trabajar de verdad.
David Rice: Lo decíamos de jóvenes.
Mencionabas esto de liderazgos senior, y es algo que pasa en varios planos: cuanto más subes, más reuniones tienes. Pero también influye la experiencia: llevo 20 años trabajando y en empresas donde la reunión era el modo de avanzar.
Pero, de hecho, solo hablábamos del trabajo, no lo hacíamos. Para la gente con menos experiencia, las reuniones pueden ser incómodas: por falta de confianza, porque piensas que todos saben más y tiendes a sobreanalizar cada cosa que dices.
El efecto antes y después es muy fuerte en los menos experimentados, porque les falta contexto y confianza. Es muy interesante el hallazgo. Dices que el empleado promedio pierde la mayor parte de su semana en reuniones y mensajes antes de alcanzar algo significativo. La IA podría ayudarnos a minimizar eso, pero no siempre lo logra. Estamos ajustando procesos para usarla y aún no sabemos bien cómo quitarnos del medio algunos de esos lastres.
¿Corremos el riesgo de acelerar esa fragmentación si no repensamos de fondo la operación de los equipos?
Ron Friedman: Absolutamente, y por eso es tan importante entender los hábitos de los equipos de alto rendimiento. Te doy uno que creo que es muy poderoso, mi favorito de la sección sobre cómo logran hacer más: las pautas para reuniones.
En la mayoría de las organizaciones, cualquiera puede convocar una reunión por cualquier motivo. Nadie define qué merece una reunión y qué no. Muchos empleados —seguro que a ti te ha pasado, David— usan las reuniones como muleta. Les hace sentir productivos, ven bien con sus colegas porque parece que dominan la situación, y así se dan margen para procrastinar, esperando recibir más insumos.
Esperan la reunión. En los super equipos, son más intencionales y una manera de lograrlo es tener pautas: discutir en el equipo cómo son nuestras buenas reuniones, cómo las malas, y fijar reglas sobre cuándo merece la pena reunirse.
En mi organización la regla es clara: Sin decisión, sin reunión. Si no hay una decisión importante, no distraemos de su trabajo a nadie. Si hay preguntas, se llama por teléfono. Si son actualizaciones, correo o video. Otra empresa como Percolate, dedicada al marketing de contenidos, tiene como regla: Sin espectadores. Si no vas a aportar, no tienes que estar. No es un insulto ni una crítica, es respeto por el tiempo. En la Casa Blanca de Obama, Cass Sunstein tenía reuniones de 15 minutos. Si necesitabas más, pedías autorización. Todas estas guías permiten dedicar el horario normal a hacer trabajo real, así no tienes que trabajar noches y fines de semana ni quemarte.
David Rice: Me gusta el ejemplo de la Casa Blanca.
Puedes tener reuniones largas, pero necesitas justificarlo. Porque todos decimos: "esta reunión pudo ser un correo electrónico". Es algo que todos en el mundo corporativo conocemos.
Tener esa capa para decidir qué realmente amerita discusión presencial es clave.
Ron Friedman: Me encanta el punto de "esto pudo ser un correo electrónico". En mis conferencias uso una foto de Jim Halpert de The Office poniendo esa cara a cámara. Dice: "Esta reunión pudo ser un email".
Y lo que les digo a los líderes es: la próxima vez que ocurra eso, no reacciones como Jim Halpert cuestionando tus decisiones vitales. Tómalo como una señal: necesitas una guía para reuniones. Es una bandera roja. ¿Cómo evitamos más reuniones así? En vez de sufrirlo, actúa. Y el remedio rápido son las guías de reunión.
Eso sí: no debe venir de arriba hacia abajo. No es que el jefe diga: "Escuché este podcast, haremos esto". Es conversar en el equipo, identificar malas reuniones y probar por una semana una regla. Si hay buena reacción, pon otra pauta por encima. Todo esto busca que la gente haga su mejor trabajo y, al final, esa es la función del líder: potenciar el enfoque de los equipos.
Esta es, honestamente, la habilidad clave que, junto con la IA, más necesita un líder: amplificación del foco. Cuando liberas a la gente de reuniones y correos innecesarios, puedes dar espacio a lo demás, como ayudarse mutuamente y desarrollar nuevas habilidades.
Todo eso es imposible si solo luchas por cumplir lo tuyo. Solo con ancho de banda, podrás ayudar colegas e innovar.
David Rice: Una de las cosas que estamos viendo al fomentar que la gente aprenda cosas nuevas y mejore es ese grado de experimentación, especialmente con IA. Todos vemos su potencial, así que nos preguntamos: ¿qué podemos hacer? Pero solo funciona si la gente siente que puede equivocarse. Es algo de lo que hablamos antes. La IA genera una presión extra: aparentar competencia, aunque estamos en continuo aprendizaje, lo que no es lo mismo.
¿Cómo afecta esa tensión el comportamiento de los equipos, en tu opinión?
Ron Friedman: A menos que el líder haga sentir seguro equivocarse, no habrá aprendizaje. Porque al probar algo nuevo, vas a fallar, al menos a veces. Si no se acepta el error como parte del proceso, nadie mejorará.
La mejor forma para líderes es abrirse sobre errores que ellos mismos cometieron. Cuando un jefe cuenta partes en que falló o se equivocó, los demás sienten seguro arriesgar. Los errores son aprendizaje, no algo a esconder. Otro recurso es admitir cuando no saben algo: "No sé la respuesta, pero sé a quién preguntar". Nadie debe tener todas las respuestas, lo importante es buscar aprender. Si tienes mentalidad de aprendizaje, crecerás más y mejor.
Otra cosa clave: si no te equivocas, no aprendes. Hay buenas anécdotas en el libro, como la de Reid Hoffman, de LinkedIn. Decía a su equipo: "No espero perfección del 100%. Apunta al 85%, porque si todo sale perfecto, no estás avanzando bastante rápido". Reed Hastings, de Netflix, tenía una mentalidad similar. Cuando demasiados programas funcionaban bien, no lo veía como éxito, sino señal de falta de riesgo. Esos ejemplos muestran que si quieres que tu equipo crezca, haz que se permita fallar algo; si todo sale bien, probablemente no estén asumiendo desafíos.
David Rice: Exacto, no estás haciendo nada fuera de tu zona conocida y así te estancas. He tenido buenos líderes que hacían ver que los errores no son para huir. Si cometes un error, en seis meses ya nadie lo recuerda. No hay que temer; la vida sigue. Solemos encerrarnos en nuestra burbuja y sentir que tenemos que acertar sí o sí.
Eso también alimenta el síndrome del impostor, especialmente en nuevos líderes. No has estado en ese rol antes, te presionas para acertar siempre, y sí, hay que hacerlo bien, pero no es el fin del mundo si no resulta. Hay que recordarlo.
Ron Friedman: Totalmente. Y otra cosa que vemos en la investigación: los líderes en equipos de alto rendimiento tienden a recompensar el fallo inteligente. ¿Qué es el fallo inteligente? Probar algo bien razonado que no funcionó.
Y aumenta el grado de experimentación. En super equipos experimentan un 48% más. Y esos experimentos pueden ser pequeños, como hacer un test A/B en una landing page, o algo mucho mayor: intentar vender una oferta antes de construirla, lanzar una página web para "levantar la mano" y medir interés.
Eso permite crecer. Pero si nadie asume riesgos, solo se repite lo mismo y el peligro es quedar atrás. Un gran ejemplo en el libro es 3M: llevan 120 años en el mercado, famosos por los Post-its y la cinta adhesiva. ¿Cómo sobrevive un equipo así tanto tiempo? Por su regla del 30%: para que una división tenga su bono anual, al menos el 30% de sus ingresos debe provenir de productos lanzados en los últimos cuatro años.
Eso obliga a todos a pensar qué sigue, para ganar el bono. Incentivos correctos logran que crear lo nuevo valga la pena, sin poner en riesgo la carrera y, a la vez, beneficiando a la organización.
David Rice: Me encanta lo de los incentivos. Hay que premiar una hipótesis bien formada aunque la ejecución tenga matices. Quizás la hipótesis era buena y aprendimos algo nuevo, y la próxima vez mejoraremos, pero no hay que desechar toda la idea de raíz. Hay que ser flexible y saber ajustar métodos como líder si es necesario.
Y tengo curiosidad: al mirar a líderes de super equipos —por lo que he notado en mis charlas con directivos y consultores—, ahora los líderes más efectivos no controlan el trabajo, sino crean entornos donde el aprendizaje fluye, la gente se siente segura de experimentar y fallar. ¿Qué hacen diferente estos líderes según tu experiencia?
Ron Friedman: Justo publicamos un artículo en Harvard Business Review sobre cómo estos líderes construyen equipos de alto desempeño. Una cosa que descubrimos es que suelen involucrarse más en el trabajo diario que los líderes promedio.
A los líderes les enseñan: enfócate en la estrategia, delega y sal del medio. Pero en los super equipos, el líder está más cerca del trabajo diario, lo que le permite detectar oportunidades y retos y fomenta una mentalidad colaborativa donde todos cargan parte del esfuerzo.
No es micromanagement. Es muy distinto contribuir que microgestionar. El microgestor rehace tu presentación y eso es desmotivador. Pero el líder de alto rendimiento evalúa, pregunta, recomienda y te deja manejarlo. Eso se siente formativo: aprendo mientras avanzo.
Respecto a la IA, lo que encontramos en el estudio reciente fue que los líderes están en el centro: casi el doble de los super equipos tiene líderes que usan IA y triplican la frecuencia de compartir buenos ejemplos de uso con el equipo.
Los modelan y celebran ejemplos acertados; una vez por semana difunden práctica destacada para inspirar a todos. Eso crea el ambiente para innovar incluso si las cosas no salen perfectas. Así se genera la mentalidad de aprendizaje.
David Rice: Es muy potente ver en acción la experiencia de un jefe. Recuerdo que hace 10 años tenía un editor que, tras escribir una historia larga y compleja, entró e hizo algunos ajustes y sugerencias que mejoraron mi texto enormemente.
Me inspiró a superarme y alcanzar ese nivel. Como dices, no es microgestión, sino el nivel justo de intervención: "Quizá lo estamos pensando mal. Puede ser así..."
Ron Friedman: Quiero destacar lo que acabas de decir: cómo tu jefe mejoró tu trabajo. Eso es característico de los super equipos: los colegas se hacen mejores entre sí. En el libro narro la amistad de Ginsburg y Scalia, dos jueces de la Corte Suprema, opuestos totalmente en ideas pero grandes amigos. Viajaban, pasaban fiestas juntos. ¿Cómo se da esa relación?
No fue por dinámicas para romper el hielo ni juegos de confianza, sino porque mejoraban el trabajo del otro: él obsesionado por la gramática, ella modulaba el tono emocional de sus argumentos. Al ayudarse profesionalmente, luego hallaron afinidades personales: ambos de Nueva York, ambos minorías, provenientes de familias inmigrantes y pobres.
Para construir relaciones, primero hay que ayudar al otro a hacer mejor su trabajo. No como suele hacerse en organizaciones, llenando reuniones de juegos y concursos. Así no se construye confianza.
David Rice: Sí, lo típico de los juegos de "dos verdades y una mentira", ¿no?
Ron Friedman: Exacto.
David Rice: Eso sí que une de verdad... Mencionaste un punto interesante: la IA puede acortar o alargar la jornada según el uso del equipo, y mi instinto es pensar que las organizaciones que piden 10x productividad tienden a lo segundo. Pero, ¿qué distingue a las organizaciones que sí logran reducir el desgaste de aquellas que lo agravan?
Ron Friedman: Puedo señalar varias cosas que hacen los equipos promedio y que, claramente, alargan la jornada. Una: intercambian trabajos generados por IA de bajo valor que hay que corregir mucho.
A veces le pido a alguien un borrador y ya detecto, con experiencia, si usó IA.
David Rice: Ya sabes cómo suena.
Ron Friedman: Los guiones, saltos de línea en medio de una frase...
David Rice: Ese tono de "No es X, es Y".
Ron Friedman: Exacto. Así que prefiero que digas "No me da tiempo" antes que un trabajo de baja calidad, porque así pierdo tiempo evaluando una mala idea. Por eso es clave: "Queremos que uses IA, pero si la usas, avisa que son ideas generadas y señala tus preferidas". Eso sí es otra contribución.
También —y es importante, no lo habíamos comentado—: los super equipos usan la IA como compañero de conversación, no como experto. Le preguntan más, le dan feedback, debaten, y esto genera mejores resultados.
Otra cosa: los equipos promedio suelen decir que han visto a la IA dar falsa confianza a sus colegas. Así que además de erróneas, esas respuestas generan exceso de confianza en salidas pobres. Todo eso se resuelve con normas, y las establece el líder.
David Rice: Están surgiendo cosas interesantes, como la "fatiga cerebral por IA": interactúas tanto que terminas creyendo todo lo que propone. He ido a congresos donde la gente dice: "No necesitaba que IA redactara ese email, solo quería su opinión personal".
Otra persona contó que sí usa IA para análisis, pero pega el resultado en Word y subraya lo que no le convence antes de enviar. Si dedicas ese esfuerzo de revisión y mejoras el resultado, está bien. Pero también vale preguntarte: ¿realmente me ha ahorrado tiempo? ¿No lo habría hecho mejor yo mismo?
Ron Friedman: Sin duda. Y eso me recuerda algo dicho por uno de los entrevistados: la IA amplía la brecha no sólo entre equipos, sino entre individuos: los altos rendimientos saben qué cuestionar, los promedio lo entregan con falsa confianza. De aquí en adelante será clave la experiencia, pero también tener buen criterio: si no tienes ese radar de calidad, todo lo que entregue la IA te parecerá bien y te desvía.
David Rice: Absolutamente. Ron, me ha encantado la charla. Gracias por participar.
Ron Friedman: Gracias, David. Agradezco la oportunidad.
David Rice: ¿Dónde puede la gente saber más sobre el estudio? ¿Dónde pueden informarse y profundizar?
Ron Friedman: Te acabas de adelantar a un estudio sobre IA que aún no publicamos, pero todo lo que hemos trabajado sobre super equipos aparece en el nuevo libro que sale el 2 de junio.
Se llama Superteams, y tengo una web donde puedes acceder a muchas más herramientas gratis si compras el libro: superteamsmasterclass.com. Allí tienes una clase maestra sobre cómo aplicar las ideas esenciales del libro en menos de 20 minutos y una guía para discutirlo con tu equipo.
Así que superteamsmasterclass.com, y el libro sale el 2 de junio: Superteams.
David Rice: Excelente. Sigue a Ron en LinkedIn, por supuesto. Y si aún no lo has hecho, visita peoplemanagingpeople.com/subscribe y suscríbete al boletín. Así recibes todo este contenido directo en tu bandeja.
Y hasta la próxima, pasea al perro, respira aire fresco. No se quemen.
