La preparación para la IA comienza con la documentación: Lecciones del trabajo remoto

David Rice: Muchas personas ahí fuera están apresurándose a adoptar la IA. ¿Qué trabajo fundamental deben hacer las organizaciones antes de integrar la IA en los sistemas existentes?

Darren Murph: Veo muchas organizaciones que intentan sumar la IA sobre lo que ya tienen, buscando chispas de eficiencia sin detenerse a construir una gran infraestructura de conocimiento, creando una experiencia de una estrella para todos sus empleados.

David Rice: ¿Cómo hace la IA que la higiene documental sea aún más esencial para la confianza y la adopción?

Darren Murph: En un mundo distribuido, confías aún más en la información que en las personas. Si la IA te lleva por mal camino cuatro o cinco veces seguidas, confiarás mucho menos en esa tecnología, no solo ese día, sino todos los días hacia adelante.

David Rice: ¿Qué lecciones específicas del trabajo distribuido ves que se pueden trasladar a cómo las empresas adoptarán con éxito la IA?

Darren Murph: Dos principios fundamentales: transparencia y flujos de trabajo asíncronos. Cuanto más hayas orientado tu cultura hacia la escritura, mejor estarás ahora que pasamos de la era remota a la era de la IA. Animo a los líderes a dar un paso atrás y asegurarse de que tienen los cimientos adecuados en gestión de proyectos y gestión del conocimiento.

David Rice: Bienvenidos al pódcast Personas Gestionando Personas: el programa en el que 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 me acompaña Darren Murph. Tal vez lo conozcan como el referente en todo lo relacionado con el trabajo remoto. Fue jefe de trabajo remoto en GitLab y fundador de Page 52 Consulting.

Hoy vamos a conversar sobre cómo la IA es, de forma inherente, una herramienta de trabajo remoto y cómo puedes utilizarla para construir culturas de trabajo remoto.

Así que, ¡bienvenido Darren!

Darren Murph: Gracias por invitarme.

David Rice: Perfecto, quiero ir directo al grano. Hay mucha gente ahí fuera apresurada por adoptar la IA y, claro, todos mencionan el dicho “basura entra, basura sale”.

Esa regla siempre se cumple. Y aquí también. ¿Qué trabajo fundamental crees que deben hacer las organizaciones antes de sumar la IA a sus sistemas existentes, especialmente en ambientes de trabajo remoto?

Darren Murph: Es una excelente pregunta. Veo muchas organizaciones que apresuran la adopción de la IA y la suman sobre lo que ya tienen, esperando chispazos de eficiencia o algún tipo de solución mágica para el futuro.

Pero aconsejo a los líderes que den un paso atrás, se tomen una pausa y se aseguren de que tienen buenas bases en gestión de proyectos y gestión del conocimiento. Y el conocimiento es lo más importante. Quiero compartir dos ejemplos para ilustrar esto.

Imagina que tu empresa vende un artefacto que cualquiera puede comprar en Amazon. Lo reciben en su buzón, lo abren, lo sacuden y el artefacto cae sobre la mesa. Se preguntan: ¿cómo se supone que debo usar esto? Buscan en el sobre y esperan encontrar un manual de instrucciones.

En ausencia de un manual, ¿cómo esperas que la gente sepa usar lo que has creado? Pues, a través de mucha prueba y error. Así es como suele ser incorporarse en muchas empresas que no han codificado su funcionamiento. ¿Cómo se ve esto en la era de la IA?

Todo se magnifica. Si tienes todo bien documentado, eso le brinda a la IA muchos recursos valiosos de donde extraer. Pero también ocurre lo contrario. Imagina que tienes una plataforma de venta de entradas para conciertos; hay un evento próximo y decenas de miles de personas quieren comprar entradas.

Además de comprarlas, quieren usar IA para descubrir qué asiento les ofrece el mejor valor. Incluso desean considerar cuestiones como por dónde entrará el sol durante el concierto o, si eres bajista, qué asientos son mejores según dónde se ubicará la banda.

¿Estará el bajista a la izquierda o derecha del escenario? Y muchos otros ejemplos en los que la IA puede ayudar. Pero imagina que llegan a tu plataforma de venta de entradas y el líder montó una infraestructura con un mapa de asientos obsoleto, una antigua formación de la banda y una disposición incorrecta.

Algunos asientos ni siquiera están mapeados aún. Así que el usuario, al intentar usar la IA para navegar esto, tendrá una experiencia increíblemente frustrante. Probablemente no solo no regresará jamás, sino que buscará en internet todos los lugares donde dejar una reseña de una estrella.

Por eso me preocupa que, para los líderes que están sumando IA ahora sin detenerse a construir una gran infraestructura de conocimiento, están generando una experiencia de una estrella para todos sus empleados.

David Rice: Es una gran analogía y realmente describe bien la situación. Al igual que el trabajo remoto, esta era enseñó a las empresas la importancia de la documentación y de fuentes únicas de verdad. Pero me pregunto, ¿cómo hace la IA que la higiene documental sea aún más necesaria para ganar confianza y para su adopción?

Darren Murph: Hablamos de la confianza como la velocidad a la que avanza un negocio. En un mundo principalmente presencial donde todos trabajan en la misma oficina, lo esencial es construir confianza entre quienes te rodean, pero a medida que el mundo se hace más distribuido, necesitas confiar más en la información que en las personas. Y esto es aún más cierto en la era de la IA.

Lo mencionaste entre bromas, pero en serio: si la IA te conduce a errores repetidas veces y el resultado de tu reputación o de un proyecto depende de ello, confiarás mucho menos en esa tecnología, no solo ese día, sino todos los días luego de eso.

Así que, aunque antes la documentación era un “nice to have” porque siempre podías suplir las carencias con reuniones presenciales o improvisadas, eso ya no es cierto con la IA. No puedes pedirle información sobre un tema y que, si encuentra vacíos, llame a Tim y luego complete su análisis.

No puede llamar a Tim y rellenar los huecos, al menos por ahora. Y aunque pudiera, seguramente no sería la forma más eficiente de escalar la información.

David Rice: Es interesante lo que dices. Hay muchísimos datos de baja calidad circulando por la mayoría de las organizaciones, francamente.

Así que si nos preguntamos en qué información podemos confiar y qué información podemos usar de forma confiable, creo que tenemos mucho trabajo pendiente para estar verdaderamente listos. ¿Cómo calificarías la preparación de la mayoría de las empresas en este aspecto?

Darren Murph: Gran pregunta. Trabajo con empresas ayudándoles a construir esta infraestructura y, antes de hacer nada, solemos realizar un análisis que sitúa a la organización en una curva de madurez. Siempre ocurre lo mismo: creen que están más avanzados de lo que realmente están. En la mayoría de los casos están listos para adoptar mejoras en infraestructura.

Reconocen la necesidad, no niegan que sea importante, pero tienen muy poco realmente implementado. Una señal clara de madurez es: ¿tratas el conocimiento como un producto? ¿Tienes a alguien que actúe como jefe de documentación o bibliotecario en jefe? ¿Tienes personas que gestionen la información como un producto?

Piensa en la seguridad en una empresa. No se improvisa. La mayoría tiene un jefe de seguridad o sistemas y equipos específicos, porque no puedes asumir que todos los empleados dominen la seguridad. Lo mismo ocurre con el conocimiento y la documentación, salvo que vengas del periodismo.

La mayoría no tiene formación en taxonomía y gestión del conocimiento, pero en la era de la IA esto es fundamental. Muchas personas obtienen grandes resultados buscando en ChatGPT porque accede a internet entera.

Pero si limitas la búsqueda solo a tu organización, dependerá de lo que esa organización haya documentado. Corresponde a la empresa tomar el conocimiento con la misma seriedad que la seguridad. Es hora de invertir en una base de conocimiento y en los sistemas (y quizá personas) para desarrollarla.

David Rice: Es interesante lo que dices sobre las empresas. Muchos creemos que somos más avanzados en IA de lo que realmente somos. Se traslada claramente a nivel de organización. Me pregunto si la ola de trabajo remoto que vino con el COVID fue la mejor preparación para esta nueva era de trabajo.

¿Qué lecciones específicas del trabajo distribuido, de esa época en que todos trabajábamos a distancia, ves que ahora ayudarán a las empresas a adoptar y desplegar la IA con éxito?

Darren Murph: Los dos grandes principios del trabajo remoto que mejor se trasladan son la transparencia y los flujos de trabajo asíncronos.

Cuando las empresas se volvieron remotas, tuvieron que ser mucho más transparentes, porque todos necesitaban información y no podían estar todos juntos. Rápidamente debieron averiguar cómo codificar y hacer accesible la información en sus mentes.

Esto ha dado frutos para quienes invirtieron en ello durante el COVID, porque ahora que suman IA, su rendimiento es mucho mejor: ya han hecho el trabajo previo de plasmar el conocimiento colectivo. El otro aspecto son los flujos de trabajo asíncronos: durante la pandemia se dispararon las reuniones de equipo porque era la única forma que conocían para avanzar y pronto vieron que era insostenible.

Por eso se implementaron herramientas como Asana o Clickup: ejemplos que permiten trasladar el trabajo de las reuniones a plataformas diseñadas para gestionar proyectos. Para quienes lo hicieron, ahora toda esa información está codificada en la herramienta y la IA puede analizarla. En otras palabras: cuanto más has codificado, cuanto más has promovido una cultura de escritura, mejor te irá mientras avanzamos de la era remota a la era de la IA.

David Rice: Imagina poder acceder al mejor talento del mundo: ese ingeniero en São Paulo, el jefe de ventas en Dublín o esa increíble diseñadora en Ciudad del Cabo. Tu próxima gran contratación podría estar en cualquier parte. Con Oyster, no tiene por qué ser el talento que se escapó. Oyster ayuda a las empresas a contratar talento globalmente, gestionar pagos y nóminas correctamente y cumplir normativas en cada paso. Construye tu equipo de ensueño y crece con confianza, porque el mundo verdaderamente es tu ostra.

Es muy interesante escucharte hablar sobre la cultura de la escritura, porque recuerdo que cuando salí de la universidad decían que esa habilidad no sería tan valiosa en 10 años. Y resultó todo lo contrario.

Es, de hecho, clave para el siguiente capítulo, cosa que agradezco. Incluso las empresas que están llamando a sus empleados de vuelta a la oficina siguen siendo distribuidas en distintas ciudades y husos horarios. ¿Cómo refuerza la IA la necesidad de prácticas adaptadas a la distribución? Incluso en esta nueva realidad convivimos separados, híbridos o en diferentes ciudades.

Me encantaría saber tu opinión.

Darren Murph: Míralo así. Si quitas la oficina física de la mayoría de multinacionales, los negocios seguirán. Pero si quitas internet, toda la actividad se paralizaría probablemente en una semana. Entonces, ¿qué es realmente esencial?

Me resulta curioso esto, porque incluso las organizaciones que hacen tanto énfasis en volver a la oficina, a menos que literalmente tengan una oficina y todos estén en el mismo piso, deben adoptar principios remotos. Hay estudios que muestran que, incluso en un rascacielos, empleados en la planta 7 y en la 41 rara vez interactúan, así que prácticamente están tan lejos como si estuvieran en otro país. Y la mayoría de multinacionales tienen oficinas en distintos países, culturas e idiomas. Así que, quieran o no, la gran mayoría de organizaciones en 2025 y más allá serán distribuidas.

Ignorar esa realidad solo las hace quedarse atrás. En cuanto a la IA, ni siquiera se accede desde un lugar físico: nadie va en auto al club local para usar IA. Se utiliza desde cualquier dispositivo. Seguiremos siendo una sociedad laboral cada vez más distribuida, y la IA solo acelera esa tendencia.

David Rice: Siento que es la premisa de una película: ir al club de leones para hablar con la IA, como el zoltar en “Quisiera ser grande”.

Darren Murph: Sí, es la nueva versión de la cabina telefónica. Como si tuvieras que desplazarte solo para hacer una llamada. Seguro que hay material para otra temporada de The Wire.

David Rice: Me encanta. Algunos empleados, pensando en la adopción de la IA, la temen porque sienten que están entrenando a su reemplazo.

Es una preocupación válida y lógica. Parece que estamos transitando de valorar las tareas a valorar el aprendizaje, la adaptabilidad y la creatividad. ¿Cómo ves a los líderes guiando a sus equipos en esa transición, especialmente en entornos remotos?

Darren Murph: Es un gran reto porque ya no se trata solo de unos y ceros, sino del corazón y la mente humanos. La psicología es compleja. Gente que ha hecho su carrera siendo eficiente en una tarea y generando visibilidad por ello ahora se enfrenta a una etapa incierta. El futuro premia la innovación y la capacidad de descubrir soluciones y usar nuevas tecnologías para que otros puedan realizar tareas.

Esto es sencillo de enunciar pero difícil de asimilar. Necesitan un líder que los guíe con paciencia. Recordando a Charlie Munger: “muéstrame los incentivos y te mostraré los resultados”. Para líderes que quieren que su equipo haga las cosas distinto, piensen en los incentivos: si aún premian las tareas, no pueden pretender un cambio cultural sin recompensar ese cambio.

Así que revisa tu sistema de incentivos para asegurarte de que apoyas y recompensas el avance y el cambio en vez de resistirlo.

David Rice: Has hablado mucho sobre cultura y sobre cambios culturales. Hablando de incentivos, ¿necesitamos nuevos modelos de incentivos para la era de la IA, como participación en beneficios u otras fórmulas para reducir el miedo y estimular la innovación?

Darren Murph: Es un gran ejemplo de no reinventar la rueda. Recordando a Munger: el caso Xerox de hace décadas, lanzaron un nuevo modelo y al año vendían poco, pensaron que el problema era de marketing, pero era el modelo de incentivos: seguían premiando a los vendedores por el modelo antiguo y terminaban promoviendo el viejo sobre el nuevo. Era una cuestión de incentivos, de participación en resultados.

Cuando veo líderes pedir que todos usen IA para ser 20% más eficientes o ahorrar cierto porcentaje ¿han considerado devolver parte de ese beneficio al individuo? Es una estructura sencilla de incentivos.

Las empresas lo hacen con hackatones: premian a quienes construyan el próximo avance en una app, y eso motiva al equipo. Así de sencillo: si un equipo genera eficiencias repetibles de 10 o 15%, devuélvanles parte: tiempo libre, flexibilidad o un bono. Pero comparte el beneficio. No pidas a tu equipo que logre avances para que solo la organización se los quede.

David Rice: De acuerdo. He visto muchos hackatones y, curiosamente, lo que surge de ellos luego cuesta mucho operacionalizarlo. Tal vez parte de ese modelo de incentivos es asegurar que esos resultados se implementen en toda la organización, no solo en ingeniería, por ejemplo.

Darren Murph: Otro punto: aunque pueda sonar radical, considera formar un equipo dedicado a encontrar estas eficiencias. Sería absurdo pedir a toda la empresa que se vuelva 20% más segura y que cada uno estudie protocolos de seguridad ajenos a su rol. Es mucho más eficiente poner al equipo de seguridad a cargo de eso. Seguro tienes personas grandes aficionadas a la IA ya capacitándose por cuenta propia. Puedes fomentar que se forme un equipo interno de expertos y darles espacio. A veces ni siquiera hace falta buscarlo fuera; deja que los expertos internos sean expertos.

David Rice: Sin duda. Hasta ahora, la adopción de IA se ha dado en dos extremos: líderes que dejan a todos experimentar por su cuenta y otros que intentan controlar demasiado (guardarraíles estrictos).

¿Cómo lograr un gobierno equilibrado, que permita la creatividad sin caos y se adapte a cualquier modelo de trabajo: remoto, híbrido, etc?

Darren Murph: Sugeriría un enfoque dual. Primero, definir una visión clara de lo que se quiere lograr como organización. Después, crear una estructura de incentivos para que la gente innove y expanda más allá de las ideas de los líderes actuales. Así permites ambas cosas: experimentar, pero hacia una meta. Tal vez se incentive la eficiencia: entonces, aunque experimenten, hay un objetivo acordado. También puedes guiar qué se busca lograr, definir estrategia y compartirla para dar una esperanza o visión del futuro. No se trata solo de subirse a la moda o hacer lo que otros hacen por presión social.

Si haces ambas cosas en paralelo, los verdaderos innovadores correrán libres en la dirección deseada y los demás tendrán menos miedo porque ven hacia dónde va el equipo y cómo la IA, como cualquier tecnología, es una herramienta más para alcanzarlo.

David Rice: Hemos hablado mucho recientemente sobre el propósito y ese sentimiento de que uno contribuye a un objetivo mayor. Si logras transmitir eso, no solo hay compromiso, sino mucha más dedicación a ejecutar.

Darren Murph: Me recuerda a un estudio de Google de hace más de 15 años sobre cinco dinámicas clave de equipos efectivos. Una era claridad y estructura.

Viendo los equipos hoy, quizá sea la más importante en entornos distribuidos. Si das claridad y estructura, las personas alinean su propósito personal con el del equipo y la empresa. Se sienten menos perdidas y más motivadas para aportar innovación si saben que el rumbo está definido.

Curiosamente, esto enlaza con nuestra conversación inicial: ¿Por qué fomentar una cultura de escritura? ¿Por qué escribir y documentar rigurosamente? Ahí nacen la claridad y la estructura. Hay muchos estudios que prueban que la gente prospera con eso, lo disfruta; si algo está escrito, al menos hay una base para mejorarlo.

Aunque sea imperfecto o esté en desarrollo, lo escrito se puede actualizar y mejorar con aportes nuevos.

David Rice: Mi última pregunta: con la IA ocupándose de lo pulido y lo rutinario, los momentos humanos espontáneos, imperfectos, parecen volverse una moneda distinta en el trabajo.

¿Cómo fomentan las organizaciones la humanidad en un entorno remoto cada vez más movido por la IA?

Darren Murph: Es curioso: las “habilidades blandas” ahora se vuelven fundamentales cuando la IA puede redactar tus correos, ¿qué queda para ti? A mí me parece que esto confirma lo que llevo años defendiendo: la cultura se construirá cada vez más fuera del trabajo.

Las organizaciones progresistas no solo lo aceptarán, sino que lo potenciarán. Crearán espacios para que esa cultura vuelva y se comparta dentro de la organización. ¿Qué significa esto? En un mundo distribuido donde la IA puede ser un colega, es cada vez menos probable obtener toda la cultura y el impacto social del trabajo.

Es difícil de asimilar para líderes acostumbrados a controlar la experiencia, pero hay que soltar. Por ejemplo, durante la pandemia me preguntaban cómo crear cultura de equipo si las “happy hour por Zoom” dejaban de funcionar. Les sugería: si esa hora ya está perdida, permite que cada persona la use en su comunidad local: voluntariado en un orfanato, un banco de alimentos o Habitat for Humanity.

Pide que usen ropa de la empresa y se tomen una foto durante la actividad. Luego, dediquen los primeros minutos de la siguiente reunión a compartir lo que hicieron, las fotos, los momentos importantes. Eso es una conexión real y auténtica.

La cultura se forjó fuera del trabajo, pero la empresa habilitó el canal para traerla de vuelta. Es más genuina y auténtica. Así dejamos de fabricar “diversión” y simplemente permitimos que las personas la traigan al espacio de trabajo.

David Rice: Justamente. Cuando haces bien esto, el propósito se resuelve casi solo.

Darren Murph: Cuando dejas a las personas ser ellas mismas, lo disfrutan mucho más.

David Rice: Exacto. Darren, muchas gracias por acompañarnos hoy. Siempre es un placer conversar contigo.

Darren Murph: Por supuesto, es un placer.

Y si alguno de sus oyentes está interesado en lo que estamos construyendo, tengo un gran equipo que estaría encantado de ayudarles con algunos de los temas que hemos tocado hoy. Pueden contactarme por LinkedIn o escribiendo a darren@darrenmurph.com.

David Rice: Excelente.

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Hasta la próxima, fomenta una cultura de la escritura.