El ROI de la IA: Cómo construir una organización aumentada por IA

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

Ravin Jesuthasan: Muchas empresas adoptaron un enfoque tecnológico, implementan la tecnología, les dan un poco de formación, mejoran la productividad de la fuerza laboral. Se obtiene un retorno cuando hemos visto que las empresas realmente obtienen el retorno de la IA, ha sido cuando empiezan por el trabajo y luego descubren cómo diferentes herramientas de IA pueden transformar el mundo.

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

Ravin Jesuthasan: No es un desafío tecnológico, es un desafío humano. Necesitamos que nuestros líderes vayan más allá de la simple fluidez digital y que alcancen 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: Tener muy claro y definido nuestro Norte. Analizar el trabajo y averiguar cómo implementar la IA para resolver estos problemas específicos. Comprender todos los habilitadores de cambio. Va a desafiar la propia estructura del trabajo.

David Rice: Bienvenidos al Podcast Personas que Gestionan Personas, el programa donde ayudamos a los líderes a mantener el trabajo humano en la era de la IA. Soy su anfitrión, David Rice. Y en el episodio de hoy, nos acompaña Ravin Jesuthasan. Él es futurista, autor y una de las voces más importantes del mundo sobre la transformación del trabajo. Ravin va a analizar 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 es un obstáculo.

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

Ravin, bienvenido.

Ravin Jesuthasan: Gracias, David. Es un placer estar aquí contigo.

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

Ravin Jesuthasan: Por supuesto, David. En los últimos años, casi tres años ahora, hemos estado algo fascinados, principalmente con la IA generativa durante un par de años y lo que podíamos hacer con ChatGPT, y más recientemente, la IA agentica. Y ciertamente estamos viendo que muchas empresas aumentan su prima de mercado, por así decirlo, al hablar de cómo están implementando la IA.

Pero creo que hay una gran brecha entre la realidad y la percepción. Así que lo que hemos visto es que, salvo unas pocas organizaciones, muchas empresas no han logrado un retorno sobre sus inversiones en IA. En gran parte, esto es por un par de razones. Una es que muchas adoptaron un enfoque tecnocéntrico. Dejamos que implementen la tecnología, especialmente la IA generativa, que cualquiera puede acceder desde su teléfono, portátil, tableta, etc.

Así que la implementan y la gente, con un poco de formación, mágicamente empezará a trabajar mejor y será más productiva. Ese enfoque tradicional de "lanzar y orar". Lo hemos visto antes con muchos otros cambios similares, y de nuevo, salvo unas pocas organizaciones, pocas han obtenido un retorno, y creo que donde realmente hemos visto que las empresas logran el retorno de la IA es cuando van en contra de ese reflejo reactivo de ir primero por la tecnología y realmente parten del trabajo hacia atrás.

Entonces, comencemos con el trabajo y luego descubramos cómo las distintas herramientas de IA pueden realmente transformar el trabajo. ¿Dónde pueden sustituir? ¿Dónde pueden aumentar? ¿Dónde pueden realmente transformar el trabajo? Y lo otro que permite eso, más allá de las obvias implicancias del ROI, es que pone el foco en las habilidades cambiantes que necesita su fuerza laboral.

¿Dónde está siendo sustituido el trabajo y, por lo tanto, quedando obsoletas las habilidades? ¿Dónde está cambiando el trabajo y por eso las habilidades necesitan evolucionar? ¿Dónde está siendo aumentado el trabajo, de modo que ahora se necesitan habilidades adicionales además de las que ya se tienen para trabajar con la tecnología?

David Rice: Uno de los grandes obstáculos que vemos es una especie de excesivo apego de la gente a sus empleos, ¿verdad?

Y tiene sentido. Tradicionalmente, la forma en que las personas han logrado obtener valor del mercado laboral es dominar continuamente ciertas tareas. Avanzando hacia funciones de mayor valor, lo que lleva a mejores salarios o mayor seguridad laboral. Pero la IA está llegando para algunos de esos puestos, ¿verdad? Así que, en definitiva, hay una transformación emocional en marcha.

¿Cómo pueden los líderes ayudar a que las personas cambien su identidad de "lo que hago" a "en lo que puedo convertirme"?

Ravin Jesuthasan: Sí, David, ese es un punto crucial en todo esto porque durante 150 años, el puesto de trabajo ha sido la moneda única del trabajo. Y ahora, como estamos viendo que esos empleos se fragmentan, ¿verdad?

Porque la IA está sustituyendo algunas tareas, aumentando otras y transformando aún más, el sentido de identidad está siendo desafiado. Y lo que realmente necesitamos para la fuerza laboral, y creo que lo planteaste perfectamente: de "lo que hago", porque para muchos de nosotros, lo que hago es quien soy, a "en lo que puedo convertirme". Así que ¿cómo hago esa transición, no por sonar grandilocuente, pero Descartes obviamente acuñó la frase "pienso, luego existo". Mi buena amiga Sherry Turkle en 2019 acuñó la frase "comparto, luego existo", reflejando la era de las redes sociales, y realmente creo que el nuevo sentido de identidad debe ser "aprendo, luego existo". Y cada uno de nosotros, creo, tendrá que reinventarse de forma continua y perpetua.

A medida que cambia nuestro trabajo, y de nuevo, como bien mencionabas, ese sentido de identidad necesita desplazarse de lo que hago a lo que puedo ser. ¿Qué habilidades puedo acumular, qué nuevas competencias puedo agregar? ¿Cómo puedo seguir siendo relevante en un mundo cambiante y avanzar continuamente, dejando atrás ese legado.

Y creo que hay una cita perfecta que describe esta época. El gran futurista Alvin Toffler, en 1970, en su libro "El Choque del Futuro", dijo: "Los analfabetos del siglo XXI no serán los que no sepan leer y escribir, sino los que no puedan aprender, desaprender y reaprender".

David Rice: Es interesante porque creo que históricamente lo hemos visto muy de manera transaccional, como "aprendo para conseguir un resultado final".

No es "aprendo por el acto de aprender" o porque esto ayudará a dar forma a algo. Siempre ha sido muy blanco y negro: aprendes esto para obtener aquello. Y creo que debemos cambiar ese paradigma, ¿verdad? Absolutamente. Ahora bien, la conversación sobre identidad y transformación suele estar ausente en los debates sobre IA, y me pregunto si en parte es por cómo estamos creando estas narrativas, como qué formas o formatos necesitan evolucionar para que no sólo hablemos de herramientas, sino que mantengamos el foco en las personas y ese desafío tan específico.

Ravin Jesuthasan: Sí. Es un punto crucial, David. Creo que como líderes empresariales, y francamente como especie, tenemos tendencia a sobresegmentar, así que segmentamos la IA como si fuera una sola cosa, y perdemos todas las conexiones, como comentábamos antes, con temas como las habilidades, la identidad, etc.

Y creo que es una de las cosas que debemos superar, ir más allá del "mira que interesantes son estas herramientas", ese enfoque tecnocéntrico, y reflexionar sobre qué trabajo se necesita hacer y cuál es el ecosistema que sostiene ese trabajo. Por supuesto, la tecnología es uno de esos factores, pero no es todo, es sólo una herramienta.

Como suele decir mi buen amigo Gary Bowles cuando habla de transformación, se trata de mentalidad, habilidades y conjunto de herramientas. Y creo que necesitamos poder mantener conversaciones transversales sobre lo que esto significa realmente para la fuerza laboral y cómo incorporarla en el proceso. Porque como tú y yo sabemos, David, este planeta gira porque somos una comunidad basada en el consumo, una comunidad global de consumidores.

En el momento en que ese poder de consumo desaparece porque la gente se queda sin empleo, mucho de esto empieza a colapsar. Así que en lo referente a la IA, debemos pensar en cuáles son esas consecuencias transversales. ¿Cómo capacitamos a las personas? ¿Cómo les damos nuevas habilidades? ¿Cómo aseguramos que, si queremos continuar con una economía impulsada por el consumo a escala global, la gente tenga oportunidades de obtener ingresos por trabajo productivo?

David Rice: Suelo hacer esta pregunta porque resulta poco realista pensar que vamos a pasar mágicamente a una nueva era donde el consumo no sea el principal motor del comportamiento humano, honestamente. Y creo que uno de los grandes problemas es que la gente en la alta dirección, tiende a buscar eficiencia ignorando una transformación más profunda, ¿verdad?

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

Ravin Jesuthasan: Es un excelente punto, David. A menudo existe ese enfoque miope en que el camino más rápido para aumentar mis ganancias es reducir los costos, porque eso es seguro; sé que puedo reducir gastos y listo, mientras que invertir hoy para crecer mañana tiene un elemento de riesgo.

En mi trabajo con clientes, suelo intentar que se centren en tres métricas. Una es, por supuesto, la eficiencia es importante porque toda organización tendrá que desacoplar el crecimiento futuro de su modelo tradicionalmente intensivo en recursos, ya sean personas, capital financiero o capital físico.

Pero también, ¿cómo mejoro la productividad de la fuerza laboral? Hemos tenido casos de invertir en tecnología sin que la productividad cambie porque no puedes introducir la tecnología y esperar que la gente sea mágicamente más productiva. Así que, ¿cómo rediseñamos el trabajo intencionadamente para asegurar que la productividad esté integrada en la arquitectura del trabajo?

Pero la tercera variable, realmente importante, es la agilidad. ¿Cómo, a medida que invertimos en estas tecnologías, pivotamos recursos desde donde el trabajo se sustituye hacia donde están nuestras oportunidades de crecimiento? Creo que estas tres métricas son claves para pensar en cómo construir modelos de negocio diseñados para reinventarse y seguir creciendo.

Sí, con menor intensidad de recursos, pero también explotando al máximo el talento en el que hemos invertido durante décadas.

David Rice: Totalmente. En mis propias conversaciones con líderes, algo que me resulta interesante es que la urgencia de adoptar IA en su propio trabajo no parece tan fuerte como la de intentar que sus empleados la usen.

Así que, viendo la IA como una herramienta estratégica, tomemos por ejemplo lo que puede hacer ChatGPT con su función de investigación profunda, está creciendo como herramienta estratégica y convirtiéndose en un factor de cambio. Entonces, me interesa saber, ¿por qué crees que existe esta desconexión y cuáles son los riesgos de esa brecha de liderazgo?

Ravin Jesuthasan: Es una gran pregunta y constituye un enorme riesgo porque la IA no es un reto tecnológico, y muchos lo han dicho correctamente. No es un reto tecnológico, es un reto humano. Es un reto de gestión del cambio. Pone en cuestión todo lo que hemos creído y construido con nuestros modelos de negocio, de personas y organizativos.

Así que esto es un desafío fundamental, y lo he dicho desde hace tiempo: necesitamos que los líderes vayan más allá de la simple fluidez digital para alcanzar la verdadera fluidez en IA. Y creo que te comenté que en Davos este año tuve el privilegio de moderar un par de paneles. Uno con un grupo de CEOs y otro con un grupo de CHROs.

Hice la pregunta: todos ustedes están implementando IA. Lo mencionan en sus reportes de resultados y, claro, sus acciones suben unos puntos cuando hablan de IA, pero ¿cuántos de ustedes realmente usan estas herramientas? Y en ambas salas, no más del 10%. Y pregunté: ¿cómo esperan que la gente use estas herramientas si ustedes no las utilizan?

Y alguien dijo tímidamente: pues, en realidad no las usamos porque tenemos asistentes. Les decimos lo que tienen que hacer y lo hacen. Y eso es una enorme desconexión porque, retomando lo que mencionaste sobre lo 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 y permitir que impregne cada faceta del trabajo que realizas. Ya sea escribiendo un memorando, interactuando con tus reportes directos, comenzando el proceso de planificación estratégica mediante un análisis de lo que hacen tus competidores.

¿Dónde nos hemos quedado atrás respecto a nuestros tres últimos planes estratégicos? ¿Cuáles son las grandes brechas? Hay mucho que la IA puede hacer para potenciar a un líder. Pero, de nuevo, esto supone un gran cambio de comportamiento. Y sabes, en mi tercer libro, David, en 2018, cuando el machine learning y deep learning se estaban popularizando, John Boudreaux y yo analizamos unas 135 organizaciones, 135 casos en ese libro.

Y lo que más resaltó fue cómo la herencia de mentalidad, habilidades y herramientas era el mayor impedimento para la transformación. Esa herencia en los líderes era lo que realmente los retenía, incluso con las herramientas que entonces no tenían el poder ni la capacidad de las que tenemos hoy.

David Rice: Quiero detenerme en algo que dijiste. Mencionaste el avance hacia la fluidez en IA, y me interesa saber desde tu perspectiva, ¿cómo se ve esa fluidez para un líder de alto nivel? ¿Qué están haciendo y qué desafíos abordan?

Ravin Jesuthasan: Se ve de la siguiente manera, David: voy a ser muy táctico, un líder que dedica un porcentaje de su tiempo cada día para entender realmente las herramientas, ver cómo evolucionan, conocer nuevas herramientas. Que se da la oportunidad de experimentar y usarlas.

Y sí, los abogados dirán "cuidado con la protección de nuestros datos". Por supuesto. Pero eso no impide que experimentes con ChatGPT por tu cuenta, o pruebes Claude o cualquiera de las herramientas emergentes, incluso Deepseek, si quieres. Y cuando hablamos la última vez, no lo digo por adular, pero mi jefe verdaderamente es un modelo a seguir en este tema.

Cada conversación que tengo con él empieza con lo que ha visto de la IA, los datos que ha recopilado del negocio internamente, lo que ha observado de la competencia, usa la IA de forma continua en todos los aspectos de su función. Y lo más interesante de observar es que, como él lo hace,

yo también. Antes lo hacía un poco, pero ahora estoy motivado a hacerlo aún más. Veo al resto de nuestro equipo de liderazgo y ese efecto cascada es palpable, especialmente en consultoría, que está experimentando una transformación masiva en la que cada uno debe usar IA, con las mismas resistencias que todos.

Contar con él actuando así, visible ante nuestras más de 3.000 personas, ha sido un factor clave. Sí, debemos respaldarlo con acceso a herramientas, formación y rediseño de puestos; pero ese ejemplo desde arriba es esencial, y él realmente encarna lo que es un ejecutivo fluido en IA.

David Rice: Siempre hablamos de los conjuntos de datos, los riesgos y demás, pero yo siempre digo: puedes pedirle a ChatGPT que te genere un conjunto de datos. Si quieres probar una herramienta, dile qué debe simular y lo hará, luego puedes analizarlo.

Yo lo he hecho ya con algunas cosas; así que hay muchas maneras de experimentar con esto. Pero con todo lo que has visto en el mercado, si pudieras rediseñar la adopción de IA en las organizaciones desde cero, ¿por dónde empezarías? ¿Cómo serían los primeros 90 días en tu plan ideal?

Ravin Jesuthasan: Hay tres cosas que diría, David, que toda organización debe hacer. Uno es tener muy claro el Norte. No es algo estático, irás iterando. ¿Cuál es nuestro Norte? ¿Qué va a anclar este viaje hacia un modelo operativo aumentado por IA? ¿Cuáles son las ganancias de productividad, eficiencia, agilidad que buscamos en seis, nueve, doce meses? ¿Cómo lucirá esto en la organización? ¿Cómo se sentirá para nuestros líderes, empleados, accionistas, partes interesadas, etc.? ¿Y cuáles son los bloques básicos imprescindibles?

Quizá necesitamos licencias de cierta tecnología, construir bases de datos, etc. Entonces, primero el Norte. Segundo, ¿cómo prototipar y experimentar? Hacerlo bien implica partir del trabajo, como ya comentamos.

¿En qué áreas puedo analizar el trabajo y definir cómo usar la IA para resolver esos problemas concretos? Ahí ves qué trabajo se sustituye, cuál se aumenta y cuál se transforma. Surgen esas 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" mostrando algunos de los ROIs logrados por empresas. Hablamos de mejoras del 45% en productividad en algunos casos, 30% en rentabilidad en diferentes áreas.

Ese prototipado es clave, y lo tercero es que el efecto de la IA no se limita a capturar productividad, agilidad y eficiencia. Va a transformar todos los aspectos del modelo de negocio. Así que debes entender todos los habilitadores de cambio: ¿cómo afecta esto a la forma de presupuestar? ¿A cómo organizamos el trabajo? Porque desafiará la propia estructura de tu organización y funciones. Retará tus habilidades como líder, como hemos hablado.

Así que la tercera parte es abordar todos esos habilitadores de cambio que van de la mano con la IA y permiten construir no sólo experimentos aislados sino un verdadero modelo operativo aumentado por IA.

David Rice: Ha sido una gran conversación. Agradezco tu tiempo. Gracias, Ravin, por venir al programa hoy.

Ravin Jesuthasan: No, al contrario. Ha sido un gusto, David. Muchas gracias.

David Rice: Antes de irnos, ¿te gustaría contarle a todos dónde pueden conectar contigo, saber más de tu trabajo o compartir lo que quieras compartir?

Ravin Jesuthasan: Por supuesto. Por favor, visiten el sitio web de mercer.com, donde tenemos gran cantidad de herramientas, metodologías, recursos y estudios.

También pueden visitar mi página personal, ravinjesuthasan.com. Y por favor síganme en LinkedIn, en Twitter, en lo que ahora es X, en Threads y otras redes sociales. Soy bastante visible y publico con regularidad investigaciones y artículos propios.

David Rice: Excelente. Bueno, gracias de nuevo por acompañarnos. Hasta la próxima.

Ravin Jesuthasan: Perfecto. Gracias, David.