El ROI de la IA: Cómo Construir una Organización Aumentada por la IA

David Rice: Ahora mismo estás realmente enfocado en el ROI de la IA. ¿Puedes ampliar lo que estás viendo a nivel macro?

Ravin Jesuthasan: Muchas empresas han tomado un enfoque centrado en la tecnología: desplegar la tecnología, capacitar un poco, mejorar la productividad de la fuerza laboral. Se obtiene un retorno donde hemos visto empresas que realmente obtienen el retorno sobre la IA, ha sido donde comienzan con el trabajo y luego averiguan cómo las distintas herramientas de IA pueden transformar realmente el trabajo.

David Rice: ¿Por qué crees que existe esta desconexión y cuáles son los riesgos de ese tipo de brecha de liderazgo?

Ravin Jesuthasan: No es un desafío tecnológico, es un desafío humano. Necesitamos que nuestros líderes vayan más allá de la simple fluidez digital hacia una verdadera fluidez en IA.

David Rice: Si pudieras rediseñar cómo las organizaciones adoptan la IA desde cero, ¿cómo serían los primeros 90 días?

Ravin Jesuthasan: Sería importante definir de manera nítida y clara nuestro "North Star". Analizar el trabajo y averiguar cómo desplegar la IA para resolver esos problemas específicos. Entender todos esos facilitadores del cambio. Va a desafiar la propia estructura del trabajo.

David Rice: Bienvenido al Podcast People Managing People, el programa donde ayudamos a los líderes a mantener el trabajo humano en la era de la IA. Soy tu anfitrión, David Rice. Y en el episodio de hoy, nos acompaña Ravin Jesuthasan. Es futurista, autor y una de las voces líderes mundiales en la transformación del trabajo. Ravin va a desmenuzar por qué la mayoría de las empresas aún no ven un retorno en sus inversiones en IA y por qué una mentalidad centrada en la tecnología las está frenando.

Comparte lo que se necesita para construir realmente un modelo operativo aumentado con IA, por qué la tradicional identidad basada en el puesto de trabajo está desmoronándose y cómo los líderes deben pasar de la fluidez digital a una verdadera fluidez en IA si quieren liderar con el ejemplo. Si eres un ejecutivo de RRHH, estratega o simplemente alguien preguntándose qué se necesita para liderar en la era de los sistemas inteligentes, este episodio es para ti. Vamos allá.

Ravin, bienvenido.

Ravin Jesuthasan: Gracias David. Encantado de estar aquí contigo.

David Rice: Absolutamente. Ahora mismo estás muy enfocado en el ROI de la IA. Eso era algo de lo que hablamos cuando conversamos antes de esto, y los efectos sistémicos en cadena en la economía global. Así que quiero empezar por ahí. ¿Puedes ampliar lo que estás viendo a nivel macro, especialmente en relación con el consumo de la fuerza laboral y la transformación?

Ravin Jesuthasan: Absolutamente, David. Así que durante los últimos años, casi tres ya, hemos estado un poco hipnotizados por la IA generativa, primero, durante un par de años y lo que podíamos hacer con ChatGPT y más recientemente, por la IA agente. Y ciertamente vemos muchas compañías tratar de aumentar su valoración en el mercado, si se quiere, hablando de cómo están desplegando la IA.

Pero creo que hay una gran brecha entre la realidad y la percepción, ¿verdad? Así que lo que hemos visto es que, con excepción de un puñado de organizaciones, muchas empresas no han logrado un retorno sobre sus inversiones en IA. En gran medida, esto es por varias razones. Una es que muchas han tomado un enfoque centrado en la tecnología. Deja que despliegue la tecnología, particularmente la IA generativa, que cualquiera puede usar desde sus teléfonos, portátiles, tabletas, etc.

Así que la implemento y la gente, si les doy un poco de capacitación, mágicamente comenzarán a trabajar mejor, serán mejores en lo que hacen y serán más productivos. Ese enfoque tradicional de "esparcir y rezar". Lo hemos visto en muchos otros cambios similares en el pasado, y, de nuevo, con la excepción de unas pocas organizaciones, pocas han obtenido un retorno y creo que donde realmente se logra el retorno sobre la IA es donde van en contra de ese reflejo reactivo de poner la tecnología primero y empiezan desde el trabajo hacia atrás.

Empecemos con el trabajo y luego averigüemos cómo las distintas herramientas de IA pueden transformar realmente el trabajo. ¿Dónde pueden sustituir? ¿Dónde pueden aumentar? ¿Dónde pueden realmente transformar el trabajo? Y lo que eso permite, más allá de las implicaciones obvias sobre el ROI, es que arroja una luz brillante sobre las habilidades cambiantes que necesita la fuerza laboral.

¿Dónde está el trabajo siendo sustituido y por lo tanto las habilidades quedando obsoletas? ¿Dónde está el trabajo cambiando y por tanto las habilidades deben evolucionar para ponerse al día? ¿Dónde se aumenta el trabajo y ahora necesito habilidades adicionales para colaborar con la tecnología?

David Rice: Uno de los mayores obstáculos que veo en las personas es, de algún modo, un apego excesivo a sus trabajos, ¿verdad?

Y de alguna manera tiene sentido. Tradicionalmente, la manera en que las personas han podido obtener valor del mercado laboral es dominando continuamente ciertas tareas y avanzando hacia roles de mayor valor, ¿verdad?, que llevan a mejor paga o mayor seguridad laboral. Pero la IA viene por algunos de esos trabajos. Hay una transformación emocional en marcha.

¿Cómo pueden los líderes ayudar a que la identidad de las personas pase de lo que hago a lo que puedo llegar a ser?

Ravin Jesuthasan: Sí, David, ese es un punto tan importante en todo esto porque. Durante 150 años, hemos tenido el puesto de trabajo como única moneda para el trabajo. Y ahora vemos que esos puestos se están desmembrando, ¿verdad?

Porque la IA sustituye algunas tareas, aumenta otras, transforma otras más, ese sentido de identidad se ve desafiado. Y realmente necesitamos que la fuerza laboral, y creo que lo has planteado bellamente, pase de "lo que hago", porque para muchos de nosotros lo que hago es quien soy, a "lo que puedo ser". Así que, ¿cómo paso de eso? No quiero sonar grandilocuente, pero Descartes, obviamente, acuñó la frase "pienso, luego existo". Mi buena amiga Sherry Turkle, en 2019, acuñó la frase "comparto, luego existo" para reflejar la era de las redes sociales, y realmente creo que el nuevo sentido de identidad debe convertirse en "aprendo, luego existo", y cada uno de nosotros tendrá que reinventarse continua y perpetuamente.

A medida que nuestro trabajo cambia, y de nuevo, ese excelente punto que mencionaste, el sentido de identidad debe cambiar de lo que hago a, como mencionabas, lo que puedo ser. ¿Qué habilidades puedo acumular? ¿Qué habilidades puedo agregar? ¿Cómo puedo seguir siendo relevante en un mundo cambiante y dejando atrás el legado anterior?

Creo que hay una cita perfecta que captura este momento en el que estamos. El gran futurista Alvin Toffler, en 1970, en su libro "El shock del futuro" dijo: "Los analfabetos del siglo XXI no serán los que no sepan leer y escribir; serán aquellos que no puedan aprender, desaprender y reaprender".

David Rice: Es interesante porque históricamente lo hemos visto de forma muy transaccional, como "estoy aprendiendo para lograr un resultado".

No simplemente "estoy aprendiendo para aprender" o "estoy aprendiendo porque esto me ayuda a moldear algo". Siempre es blanco o negro: aprendes esto para conseguir esto. Creo que debemos cambiarlo, ¿no? Absolutamente. Hoy la conversación sobre identidad y transformación a menudo está ausente en los debates sobre IA, y me pregunto si esto se debe en parte a cómo estamos creando estas narrativas, como qué formatos o estructuras deben evolucionar para que no solo hablemos de herramientas, sino que nos centremos en las personas y ese reto tan específico.

Ravin Jesuthasan: Sí, es un punto muy importante, David. Creo que nosotros, como líderes empresariales y, francamente, como especie, tendemos a segmentar de más, segmentar la IA como una sola cosa y perdemos todas las conexiones, como acabamos de hablar, con temas de habilidades, identidad, etcétera.

Y creo que eso es algo que debemos superar; ir más allá de "oh, qué increíbles son estas herramientas", esa visión centrada en la tecnología, para preguntarnos qué trabajo debe hacerse y cuál es el ecosistema que lo respalda. Sí, la tecnología es una de esas cosas, pero la tecnología es solo una herramienta.

Como dice mi buen amigo Gary Bowles cuando habla de transformación: es cuestión de mentalidad, habilidades y herramientas. Debemos poder tener esas conversaciones transversales sobre qué significa esto realmente para la fuerza laboral y cómo la incorporamos. Porque como tú y yo sabemos, David, este planeta gira porque somos una comunidad basada en el consumo, una comunidad global basada en el consumo.

En el momento en que ese poder adquisitivo desaparece porque la gente pierde su empleo, muchas cosas se desmoronan. Así que, en cuanto a la IA, debemos pensar en cuáles son esas consecuencias transversales. ¿Cómo capacitamos a las personas? ¿Cómo las re-capacitamos? ¿Cómo nos aseguramos de que, si queremos seguir teniendo una economía mundial impulsada por el consumo, que la gente tenga oportunidades de generar ingresos a través de un trabajo productivo?

David Rice: Suelo hacer esta pregunta porque no es realista pensar que vamos a entrar mágicamente a una nueva era donde el consumo no sea el motor principal del comportamiento humano, francamente. Creo que uno de los grandes problemas actuales es que quienes están en la alta dirección tienden a buscar eficiencia, ignorando una transformación más profunda, ¿no es así?

Todo gira en torno a cómo podemos multiplicar por diez la productividad de las personas. Me gustaría saber, ¿qué crees que los líderes deberían medir o buscar si quieren crear valor con la IA más allá de la reducción de costos?

Ravin Jesuthasan: Es un excelente punto, David. Sabes que existe ese enfoque miope en: la forma más rápida de aumentar mis ingresos es reducir costos porque hay certezas allí, sé que puedo eliminar costos versus invertir hoy para crecer mañana, lo que trae un elemento de riesgo.

En mi trabajo con clientes, normalmente trato de que se enfoquen en tres métricas. Una es, por supuesto, la eficiencia, porque toda organización necesita desvincular el crecimiento futuro de su modelo tradicionalmente intensivo en recursos, ya sea en personas, capital financiero o capital físico.

Pero también está mejorar la productividad de la fuerza laboral. Sabemos de casos donde se ha invertido en tecnología, pero la productividad no ha cambiado. Sí, porque no basta con poner tecnología y esperar milagros de productividad. ¿Cómo rediseñamos intencionadamente el trabajo para capturar la productividad en la misma arquitectura del trabajo?

Pero la tercera variable, que creo es muy importante, David, es la agilidad. ¿Cómo, mientras invertimos en estas tecnologías, también pivotamos nuestros recursos del trabajo que es sustituido a las oportunidades de crecimiento? Creo que esas tres métricas son muy importantes si pensamos en cómo construir modelos de negocio preparados para reinventarse y seguir creciendo.

Sí, con menos intensidad de recursos, pero también aprovechando el talento en el que hemos invertido, a menudo, durante décadas.

David Rice: Absolutamente. En mis propias conversaciones con líderes, encuentro interesante que la prisa por adoptar la IA en su propio trabajo no sea tan urgente como intentar que sus empleados la utilicen.

Así que, viendo la IA como una herramienta estratégica, miras algo como lo que ChatGPT puede hacer con su función de investigación profunda, ¿verdad? Está creciendo como una herramienta estratégica. Está empezando a cambiar el juego. Entonces, me pregunto, ¿por qué crees que existe esta desconexión y cuáles son los riesgos de ese tipo de brecha de liderazgo?

Ravin Jesuthasan: Es una gran pregunta y es un riesgo enorme porque la IA no es un desafío tecnológico, y muchos lo dicen con razón. No es un desafío tecnológico, es un reto humano. Es un desafío de gestión del cambio. Cuestiona todo lo que hemos creído y construido en nuestros modelos de negocio, de personas, organizacionales.

Es un desafío fundamental, y llevo ya tiempo diciendo que necesitamos que nuestros líderes vayan más allá de una simple fluidez digital y lleguen a una verdadera fluidez en IA. Y creo que lo compartí contigo: este año en Davos, tuve el privilegio de moderar un par de paneles, uno con un grupo de CEOs y otro con CHROs.

Pregunté: De acuerdo, todos están desplegando IA. Está en sus informes de resultados, todos obtienen el inevitable aumento de un par de puntos cuando hablan de IA, pero ¿cuántos de ustedes realmente usan estas herramientas? Y en ambas salas fue no más del 10%. Entonces pregunté: ¿cómo intentan que la gente use estas herramientas cuando ustedes quieren?

Y alguien confesó tímidamente: Bueno, en realidad no las usamos porque tenemos asistentes. Les decimos qué hacer y lo hacen. Así que, y eso creo que es una gran desconexión, porque volviendo a lo que decías sobre la visión transaccional, si ves la IA como una herramienta transaccional, sí, usarás a tu asistente.

Pero si la ves como una herramienta estratégica, va a transformar cada aspecto de tu negocio. Debes invertir en cambiar tu comportamiento, para dejar que penetre en cada faceta de tu trabajo. Ya sea escribiendo un informe, interactuando con tus reportes directos, iniciando la planificación estratégica haciendo un escaneo de lo que hacen tus competidores.

¿Dónde hemos fallado respecto a nuestros últimos tres planes estratégicos? ¿Cuáles son las grandes carencias? La IA puede hacer mucho para aumentar a un líder. Pero, de nuevo, es un gran cambio de comportamiento. Y en mi tercer libro, David, ya en 2018, cuando el aprendizaje automático y aprendizaje profundo eran cosas novedosas, John Boudreaux y yo analizamos unas 135 organizaciones, 135 casos en ese libro.

Lo que más destacaba era cómo el legado de la mentalidad, las habilidades y las herramientas era el mayor obstáculo para la transformación. Ese legado en los líderes era el mayor freno, incluso con herramientas que entonces no tenían el poder ni las capacidades de las que disponemos hoy.

David Rice: Quiero profundizar en algo que mencionaste. Hablabas de moverse hacia la fluidez en IA y, pensando en los líderes, me pregunto desde tu perspectiva, ¿cómo se ve la fluidez en IA para un líder o alguien del Comité Ejecutivo? ¿Qué están haciendo con la IA y qué retos están tomando?

Ravin Jesuthasan: Lo que implica, David, es lo siguiente, siendo muy práctico: un líder que dedica un porcentaje de su tiempo cada día a comprender las herramientas, a entender cómo cambian, a conocer nuevas herramientas. Darse la oportunidad de experimentar con ellas y usarlas.

Sí. Los abogados dirán: "Tenemos que proteger nuestros datos confidenciales". Por supuesto. Pero no hay razón para que no puedas jugar con ChatGPT por tu cuenta, o con Claude, o cualquiera de las herramientas que van surgiendo, incluso Deep Seek. Y cuando hablamos la última vez, esto no lo digo para halagar, pero mi jefe es realmente un ejemplo a seguir en esto.

Cada conversación que tengo con él comienza con lo que ha visto en IA, qué datos ha extraído de nuestro negocio, internamente, qué ha observado en nuestros competidores, y usa la IA continuamente en cada aspecto de su rol. Lo que ha sido interesante de observar es que, como él lo hace, yo también lo hago. Ya lo usaba algo, pero ahora estoy motivado a hacer más. Y veo al resto del equipo directivo y puedo notar ese efecto dominó, especialmente en consultoría, que está en una transformación masiva, donde todo nuestro personal debe usar la IA y enfrentamos los mismos puntos de resistencia que los demás.

Que él se comporte de esta manera y sea tan visible para nuestras más de 3,000 personas ha sido un cambio de juego. Sí, hay que respaldarlo con acceso a herramientas, formación y rediseño de puestos, pero ese ejemplo es fundamental, y realmente es el epítome de un ejecutivo fluido en IA.

David Rice: Es interesante porque siempre hablamos de los conjuntos de datos, los riesgos y todo eso. Pero siempre digo: puedes pedirle a ChatGPT que cree un conjunto de datos. Si quieres experimentar con una herramienta, dile qué quieres simular y lo hará, y luego puedes analizarlo.

He hecho esto con varias cosas, así que hay muchas formas diferentes de experimentar con esto. Basándote en lo que has visto en el mercado, si pudieras rediseñar cómo las organizaciones adoptan la IA desde cero, la pregunta es, ¿por dónde empezarías? ¿Cómo serían los primeros 90 días en tu plan ideal de implantación?

Ravin Jesuthasan: Creo que hay tres cosas que toda organización debe hacer, David. La primera es tener claro y definido. No es un proceso de una sola vez, deberás iterar, pero ¿cuál es nuestro "North Star"? ¿Qué va a ser el ancla de este viaje para convertirnos en un modelo operativo aumentado por IA o, como lo llamamos, un sistema operativo aumentado por IA? Pero ¿cuál es ese "North Star"?

¿Cuáles serán las ganancias en productividad, eficiencia y agilidad que vamos a conseguir en seis meses, nueve meses, un año? ¿Cómo será esto en la organización? ¿Cómo lo vivirán nuestros líderes, gerentes, empleados, accionistas, partes interesadas, etc.? ¿Y cuáles son los pilares que absolutamente debemos lograr?

Por ejemplo: debemos conseguir licencias para determinada tecnología. Debemos construir nuestros conjuntos de datos, etc. Así que el "North Star" es lo primero. Lo segundo es cómo prototipamos y experimentamos con esto, porque hacerlo bien implica liderar desde el trabajo, como dijimos al principio.

¿Cuáles son las áreas donde puedo analizar el trabajo y ver cómo voy a aplicar la IA para resolver problemas específicos? Y ahí es donde empiezas a ver qué tareas se sustituyen, cuáles se aumentan y cuáles se transforman. Así empiezas a crear pruebas de concepto y casos de negocio que demuestran el poder de la IA.

Tengo varios artículos publicados en Sloan Management Review y Harvard Business Review, donde mostramos algunos de los retornos sobre la inversión que han logrado empresas. Y los números son grandes: hablamos de incrementos de productividad del 45% en algunos casos, incrementos de rentabilidad del 30% en distintos sectores.

Por eso el prototipado es clave. Y en tercer lugar, el efecto de la IA no se limita solo a capturar productividad, agilidad y eficiencia; va a transformar todos los aspectos de tu modelo de negocio. Así que hay que entender todos esos facilitadores del cambio: ¿qué significa esto para nuestro presupuesto?, ¿qué implica para la organización del trabajo?, porque va a desafiar tu estructura, la misma estructura del trabajo, la organización, las funciones, tus habilidades como líder, como hemos hablado.

El tercer paso es abordar todos esos facilitadores del cambio que van de la mano de la IA y te permiten construir no solo muchos experimentos, sino un verdadero modelo operativo aumentado por la IA.

David Rice: Bueno, ha sido una buena conversación. Te agradezco tu tiempo. Gracias, Ravin, por estar hoy en el programa.

Ravin Jesuthasan: Sí, ha sido un placer. Lo he disfrutado mucho, David. Gracias.

David Rice: Antes de terminar, ¿quieres contarle a la audiencia dónde pueden conectarse contigo, saber más de tu trabajo y compartir lo que desees?

Ravin Jesuthasan: Por supuesto. Sí, por favor visiten el sitio web mercer.com donde tenemos muchas de nuestras herramientas, metodologías, activos e investigaciones.

También pueden visitar mi página web, ravinjesuthasan.com. Y por favor, síganme en LinkedIn, Twitter, y supongo que ahora se llama X, en Threads y otras redes sociales. Me encuentran fácilmente y suelo publicar regularmente investigaciones y artículos de mi autoría.

David Rice: Excelente. Muy bien. Gracias de nuevo por acompañarnos. Hasta la próxima.

Ravin Jesuthasan: De acuerdo. Gracias, David.